李栋：大数据与城市规划

很多的城市新问题，其实也是早期规划时思考不到位，然后工程设计不够完善的结果。怎么解决这些问题？

除了思想和模式上的变化之外，大数据和信息化，这些新的信息、知识和数据，能不能帮助规划师，包括政府去对城市做一个更加良好的规划和管理？ 大数据在城市规划中的应用前景。

城市体检的方式，当这个城市身体不够健康的时候需要去治疗它，或者是改进它。所以如何去给城市做一个体检，而且这个体检是定期的，去发现城市里现阶段最大的问题是什么，然后用什么样的措施去解决它。

基于“数据+问题诊断”的城市发展新范式

信息数据的分类，粗略可以分成下图列的， 传统数据和新型数据 。传统数据主要是政府部门采集的各种信息，像统计局每年都会发布一些指标，人口有多少人、GDP有多少，税收有多少等等。但是城市现在真的非常复杂，光靠政府部门采集的这些信息，想把城市改进，还是不够的。所以要借助新的数据来源，就是这张图里面右侧的部分， 互联网的数据和物联网的数据 。把这些信息采集在一起，和政府的信息放在一起，一块去研究城市发展的情况。我们把这种手段称为用大数据给城市做一次次的体检。

传统数据和现代数据

先举一个人口密度的例子。 城市的活力，城市发展的好坏，和人口密度是息息相关的。西安落户，这种抢人的政策。这就是这个城市希望当地的人口的数量更加多，然后知识水平、知识技能更加的提高，来给这个城市发展做贡献。那么西安的新增加居民是从哪儿来的呢？使用大数据去分析，全国各城市间人口活动关系，上面这张是中国地图。里面每根连线，就是一个人从一个城市迁徙到了另外一个城市。

全国人口迁徙联系

再举人口大数据的应用，很多的数据，包括政府的数据，也包括互联网的数据。 这样可以通过这种联系和流动来知道城市和城市之间，到底哪些城市是在吸引新来居民，哪些城市是在流失当地的居民。当然这个原因有很多种，我们可以进一步分析。 了解人口活动和增减的变化，对于当地的城市发展来说其实是非常关键的。 一个比较具体的例子，就是使用人口大数据去帮城市发展进行一个评价去看他的发展的状态。

居住人口空间分布

对比北京市两个年份区域里面的人口，红色地方表示人比较多的地方，绿色的地方是表示人比较少的地方。然后左边那两张图，是这个居住的人口，右边的那张图是工作的人口。可见整个区域12个月前后，人口分布是在不断变化的。

把朝阳区分成很多不同的区块，或者不同的小单元来看人口活动的曲线。图上紫色的这块CBD区域里面，工作日活动的人口是远远比节假日活动的人口要多的，所以，越南CBD白天留给上班的人，晚上留给周围的居民，这是非常有道理的。通过这些数据去识别这个城市里每个地方不同的特点，根据它的特点，采取相应的改进的措施来帮助这个地方提高它的品质提高它的活力，提高居民生活的幸福感。

通勤网络的变化

通勤就是你从家到你上班的地方，大部分时间都是这么走的。通过数据分析，发现望京旁边的一个街道，人口也跟着增加了。原来很多在望京上班的人，居住的地方没有选在望京，而是旁边街道，可能考虑各种交通、房价设施等等方面的原因。所以这种联系也是在做城市发展和规划时，非常关心的点，都是可以通过数据采集进行挖掘。

先讲一个上海15M生活圈例子，从小区出来后走15分钟，就能获得你所需要的各种设施，商业、购物、休闲、医疗和体育等等。所以小区周围15分钟画个圈，评估里面设施的数量水平，数量多的这儿生活比较方便。在这个图里面，右上角部分颜色深的地方，就是周围设施多，大家住在那儿会比较舒服，因为周边医院学校设施各种都有。颜色浅的地方，条件稍微差一点，所以这样的评价，跟每个老百姓都是息息相关的。

上海15分钟生活圈

对北京市公园进行了一些评价，上边这张图是到公园里面人的数量，通过大家的手机信息或者互联网信息得到。下边这张图是出行时间图，颜色深的地方，花的时间越少，可达性高。颜色浅的地方，可能要花更长的时间，完全没涂颜色的标了好多圈的地方，走很久很久可能才到一个公园，我们把这两张图结合在一起，就能够知道在这个区域里面，它周围覆盖的范围是多大，可以通过大数据的方式，能够做一个更加精准的评估。

公园总人口活动强度

公园步行时间范围

医院的规划能否更科学，我家门口能不能有一个水平很高的医院？一定投入的条件下，让更多的人能够享受到更好的医疗服务？我们需要数据的方法去解决这个数学问题。画红圈的地方是医院的设施配制不是很足的地方。发现这些问题在哪儿，有一些优化的方案，是在这儿修一些小医院就能满足周围条件，还是要修一个很大的医院，让更多的人到这个地方来享受服务？所以这里面其实有很多数据和这个模型的问题，这都是大数据能够帮助城市进行管理的一些具体体现。

朝阳区32个二、三级医院评估

北京通州要建一个副中心，新城新区的建设可能会带来一些大家之前没有想到的一些问题，那怎么办？一方面要把方案做得更加科学合理，另一方面还希望了解建设中每一天的状况是怎么样的。所以，我们可以更多的借助大数据，对整个通州的人口、交通、产业，包括住房各种设施配套的情况， 每个月进行一次综合的评估 ，去了解现在的状态，跟五年以后十年以后发展的目标是不是在一个方向上。如果存在问题，是什么方面的问题，我们通过什么样的手段去解决？实现这个目标，是比较复杂的事，从数据分析的角度，就需要收集方方面面的数据，把这些数据汇总成一个非常庞大的表格，右边的这张表格看起来比较枯燥一点，但是比较有价值含量。

北京通州的大数据统计

在上海整个城市，那么大的面积，我们想了解整个城市发展的水平到底是好是坏，回应刚才提的题目，怎么样给一个城市做一个综合的全面的体检。左边小图是把整个上海分成好几千个小块。将来甚至分成好几万个甚至更多的小单元，每一个小单元里都是有具体的楼或者具体的设施商店，各种的学校都可能分布在不同的小块里。然后每一个小块都有它的位置。在每个小块上，去叠加很多数据，相当于做了一个非常复杂的体检指标表。

大家去医院做血常规的时候，有一张化验结果单，它说你红细胞高了低了，白细胞高了低了。咱们给城市做体检也是一样的，但是现在很难画出一条平均线说哪些城市目前就是偏快偏慢或者偏好偏坏，我们更多的是对它进行一个系统的监测，让它自己跟自己比较。我们的城市真的是越来越大， 我们必须对这种很复杂的很大的系统有一个更加实时的监测，更加实时的一种反馈，并且依照这种反馈来做出一些更加科学的改进的措施 。

上海的城市“体检表”