大数据时代的精细化城市模拟(PDF 21页)
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资料简介：
内容摘要
1 ． 城市模型与 精细化城市模拟
定量化程度已经越来越成为衡量一个学科发展程度的标志，“城市空间发展模型”
（Urban Spatial Development Model）是在对城市系统进行抽象和概化的基础上，对城市空间
现象与过程的抽象数学表达，是理解城市空间现象变化、对城市系统进行科学管理和规划的
重要工具，可以为城市政策的执行及城市规划方案的制订和评估提供可行的技术支持。本文
将“城市空间发展模型”简化为“城市模型”（Urban Model），下同。城市模型研究始于 20
世纪初期，其发展主要经历了形态结构模型、静态模型和动态模型三个发展阶段(龙瀛等，
2010)。基于离散动力学的动态城市模型是目前的研究热点和未来的发展方向，这一方面，
国际上典型的城市模型多为宏观尺度，以地理网格或小区作为基本研究单元，将城市活动主
体进行分类。随着研究尺度的需要和微观数据可获得性的增强，近年来国际上微观模型发展
迅速，但在真实城市中全面应用的案例仍然有限。
精细化的城市模拟（动态的、基于离散动力学的、微观的城市空间模型）将成为未来的
研究热点。其中，精细化（Fine Scale）对应模拟尺度，一方面，在物理空间，分析和模拟
的基本空间单元是地块，对应城市总体规划重点地区和城市详细规划的工作尺度。另一方面
在社会空间，分析和模拟的基本单元是居民、家庭和企业个体等。“精细化”作为模拟尺度，
是相对宏观模拟的研究尺度提出的，宏观模型一般以统计小区、交通分析小区、行政区、行
业、共同特征的人群等作为基本研究对象。精细化城市模型是一种时空动态的微观模型，其
以地块、居民、家庭、企业等微观个体作为基本模拟对象，主要用于研究城市的土地开发、
居民的居住区位选择、企业的区位选址、城市活动的时空分布等空间问题，用于支持空间政
策的制定和评估。目前我国城市空间发展模型的研究，鉴于数据的限制，多数模型都是大尺
度的（如乡镇或交通分析小区等）。近年来计算机的软硬件水平达到了长足的发展，社会经
济活动产生的数据突飞猛进，这样的“大数据（big data）”规模超大，以至于超过了传统的
软件工具获取、存储、管理、共享、分析和可视化的能力，例如传感器网络（sensor networks）、
社会化网络（social networks）、射频识别（RFID）和通话记录（call detail records） 等，这
些数据为开展精细化的城市模拟城市模型提供了较好的机遇。
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