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基于时空大数据的城市规划决策支持系统研究1

基于时空大数据的城市规划决策支持系统研究

摘要

随着城市化进程的加速和信息技术的快速发展，传统城市规划方法已难以满足现

代城市精细化管理的需求。本研究旨在构建一个基于时空大数据的城市规划决策支持

系统，通过整合多源异构数据，运用先进的数据分析与可视化技术，为城市规划提供科

学、精准、高效的决策支持。本报告系统阐述了该系统的理论基础、技术架构、实施方

案及预期效益，分析了可能面临的风险与挑战，并提出了相应的保障措施。研究表明，

该系统能够显著提升城市规划的科学性和前瞻性，为城市可持续发展提供有力支撑。

关键词：时空大数据；城市规划；决策支持系统；数据融合；智能分析

引言与背景

1.1研究背景

全球城市化进程正在以前所未有的速度推进。根据联合国《世界城市化展望》报告

预测，到2050年，全球68%的人口将居住在城市地区。中国作为世界上城市化速度最

快的国家之一，城镇化率已从1978年的17.9%提升至2022年的65.2%。这一快速城

市化进程带来了城市空间结构重组、资源配置优化、生态环境保护等一系列复杂挑战，

对城市规划的科学性和精准性提出了更高要求。

传统城市规划方法主要依赖静态统计数据和经验判断，存在数据时效性差、分析维

度单一、预测能力有限等问题。随着物联网、移动互联网等技术的普及，城市每时每刻

都在产生海量的时空数据，包括交通流、人流、环境监测、社交媒体等多源异构数据。

这些数据蕴含着城市运行的深层规律，为城市规划提供了全新的数据基础和分析视角。

1.2研究意义

构建基于时空大数据的城市规划决策支持系统具有重要的理论和实践意义。在理

论层面，它推动了城市规划从经验驱动向数据驱动的范式转变，丰富了城市科学的研究

方法体系。在实践层面，该系统能够为城市规划提供实时、动态、多维度的决策支持，

提高规划的科学性和可操作性。

具体而言，该系统可以实现以下价值：一是通过多源数据融合，全面把握城市运行

状态；二是通过时空分析模型，揭示城市空间发展规律；三是通过情景模拟技术，评估

规划方案的实施效果；四是通过可视化技术，直观展示规划决策过程与结果。这些功能

将有效提升城市规划的精细化水平和公众参与度。

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1.3研究现状

国内外学者已在时空大数据与城市规划交叉领域开展了大量研究。国外方面，MIT

的SenseableCityLab利用手机信令数据研究城市动态，伦敦大学学院利用社交媒体数

据分析城市活动模式。国内方面，清华大学、北京大学等高校建立了城市计算实验室，

百度、阿里巴巴等企业也推出了城市大脑等应用。

然而，现有研究仍存在一些不足：一是数据整合程度不高，多源异构数据的融合技

术尚不成熟；二是分析模型较为简单，难以捕捉复杂的城市系统动态；三是决策支持功

能有限，缺乏系统化的规划评估工具；四是实际应用案例较少，理论与实践结合不够紧

密。本研究将针对这些问题，构建一个更加完善的决策支持系统。

1.4研究内容与方法

本研究的主要内容包括：时空大数据采集与预处理技术、多源数据融合方法、城市

时空分析模型构建、规划方案评估指标体系设计、决策支持系统开发等。研究方法将采

用文献分析、案例研究、模型构建、系统开发等多种方法相结合。

具体而言，首先通过文献分析梳理相关理论基础和技术方法；然后通过案例研究分

析典型城市规划决策过程；接着构建时空分析模型和评估指标体系；最后开发原型系统

并进行实证检验。整个研究过程将遵循”理论方法技术应用”的逻辑链条，确保研究成果

的科学性和实用性。

1.5报告结构

本报告共分为十四章节，系统阐述了基于时空大数据的城市规划决策支持系统研

究的各个方面。第一章为摘要，第二章为引言与背景，第三章为研究概述，第四章为政

策与行业环境分析，第五章为现状与问题诊断，第六章为理论基础与研究框架，第七章

为研究目标，第八章为技术路线与方法体系，第九章为实施方案设计，第十章为资金预

算与经济效益分析，第十一章为风险评估与应对措施，第十二章为管理与保障机制，第

十三章为阶段成果与评价指标，第十四章为结论与展望。各章节之间逻辑递进，形成一

个完整的研究方案体系。

研究概述

2.1研究