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Beijing City Lab

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我们共同的事业:大数据和“大”的开放数据让我们走到一起

随着我国城镇化进程的不断推进,传统的快速城市扩张模式已经难以为继,北京、上海等大城市的总体规划修改,纷纷提出了减量规划零增长等规划理念。传统的规划虽然一直强调以人为本,但多见物不见人。国务院颁布的《国家新型城镇化规划》,提出要回到人的城镇化上来。因此城市规划的模式亟需转型。近年特别是这两年信息通讯技术大力发展,大数据也已发展成为重要的发展方向和研究领域,在多个领域中起到了显著作用,影响着人们的生活方式,智慧城市作为提高城市可持续发展能力的重要手段和途径,已成为国家城镇化的重要战略方向,在政府部门的引导下,相关的规划与实践在全国各地不断推进。20148月发改委、工信部、科技部、公安部、财政部、国土部、住建部、交通部等八部委印发了《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》。

相比其他传统行业,大数据带给城市规划和研究的影响更显著,其不仅对我们编制、评价和管理城乡规划的方式产生影响,也通过改变人的活动、移动和交流方式,改变了规划的对象城市和乡村。大数据的应用与智慧城市理念促进了城市规划的科学化与城镇治理的高效化,使得各部门在数据及时获取与有效整合的基础上,能够及时发现问题,实时进行科学决策与响应,并为公众参与提供了基础与平台,为以人为本、面向存量、自下而上的新型城市规划构建提供了基础。

大数据和智慧城市为城市规划的革新提供了重要机遇和挑战,这点也日益成为我国规划学界和工程界关注的热点,从研究机构上看,北京大学成立智慧城市研究与规划中心(www.cityif.com)。

去年发表过博文一个青年规划师的坐井观天(近日上传到北京城市实验室的微信公众号beijingcitylab),记述了我个人从毕业开始工作后对规划支持系统和城市模拟方面的执迷兴趣和追求,那个文章主要体现在北京城市空间发展模型BUDEM建立的来龙去脉,可谓是过去的十年。这里准备再写一篇博文,对这几天在海口参加规划年会特别是其中的自由论坛大数据与城乡治理作一小结,并对我们共同的未来做一小展望,写给未来的十年

 

一、大数据和的开放数据让我们跨界

      

我本人在这个论坛上的两个活动,一个是在专题论坛区域规划和城市经济作专题报告中国人口密度的时空演变与城镇化空间格局初探:2000-2010”,另外一个是作为讨论者在自由论坛大数据与城乡治理作了大模型:一种新的城市研究范式的报告。专题论坛的主持人南京大学张京祥教授介绍说这个论坛有不少是跨界的论文,这不乏我的关于中国乡镇和街道尺度人口密度的发表。我的业务领域主要是在城市规划,在区域规划论坛上介绍我和合作者的工作情况,开始稍有吃惊,后来仔细想想,也有其必然性。

一年多以来,我和合作者一直关注利用大数据和开放数据开展定量城市研究这一领域,大数据方面,我们利用公交刷卡记录研究北京的通勤出行、城市贫困、过度通勤、乘车人偶遇等方面,利用位置微博和签到信息研究北京的城市功能混合程度等。因为一部分大数据并不开放,比如我们一直也没有获得手机的相关数据。更多的,我们利用的是开放数据的研究工作,我和合作者的一个观点是,多数开放数据是不,比如北京市规划委员会的网站上公布的北京市过去十余年一书两证的数据,也就一万多条,所以北京城市实验室(Beijing City LabBCLwww.beijingcitylab.com的研究人员,包括我在内,一个重要的行动是将开放数据作,例如,(1)搜集并空间后全国超过200个城市的用地规划图,并拼合成初步的全国用地规划图,进而初步评价中国快速城市化的过程中,每个城市的城市开发与城市规划匹配的比例;(2)搜集全国每个直辖市、省和自治区的乡、镇和街道办事处尺度的人口普查数据,进而研究乡镇街道尺度的人口密度及其时空演变;(3)获取中国过去一年每日的每个PM2.5监测站的每小时浓度以及每日的MODIS AOD遥感影像,进而建立了全国每日的乡镇街道尺度的PM2.5浓度并评价了相应的人口暴露情况;(4)通过在线的开放数据获得中国三百多个城市的每个公交线路和站点的数据,进而评价每个城市的公共交通服务覆盖率。BCL这样的实践还很多,很多已经完成并在BCL网站上进行了发布,部分还在开展中,相信不久的将来会陆续进行发布。

我们的一系列基于的开放数据开展的研究工作,都在一定程度上将相关领域开展类似研究的基础数据进行了同等空间范围的粒度的细化。比如我在年会上针对中国人口密度的研究,以往的学者关于中国人口密度的研究,主要在区县这个尺度,属于宏观分析的范畴。而我们的研究将尺度由区县推进到了更细一步的乡镇街道尺度,这使得我们利用这样的数据,除了进行区域分析/城市间研究外,还可以在典型城市或每个城市开展城市内的研究工作。更细的尺度,让我们也有机会发现新的问题,例如我们发现的中国的空心乡空心镇收缩的城市街道办事处化,这些发现,多是在区县尺度不易发现的。也正因为如此,我们的人口密度的研究得到了区域规划领域的青睐,也得到了国内外一些学者的关注并纳入授课内容。我们利用全国所有公交站点数据开展的公共交通覆盖率的研究,也得到了一些交通领域同行的关注和赞赏,这也包括我们近期完成的中国乡镇街道尺度的PM2.5的人口暴露评估工作得到环境科学家的关注。因此,这些利用大数据和的开放数据所开展的基于简单理论模型或数据驱动模型的研究,让我们的研究能够跨入相应的专业领域,即所谓的让我们跨界。相应的,我们所开展的研究,不再是简单的数据库建设、GIS空间分析、规划支持等等,我们的数据、方法和论文等层面的基于开放数据的研究成果,才能更好地共享给学界、工程界和产业界

 

二、大数据让我们走到一起

 

       自由论坛上的一位老先生引起了我的注意,他对自由论坛的讨论非常认真,并时不时地看看大屏手机上的内容。他应该是整个论坛的最年长的听众了。后来经过党安荣老师的介绍得知,这就是规划界的老前辈,来自南京大学的崔功豪教授。最后他的简短发言提出,大数据的一个核心是对应着人,让我们有机会看到人的尺度的活动、移动和心情等,这是以往的计算机辅助设计CAD、地理信息系统GIS、决策支持系统DSS哪怕是规划支持系统PSS所不具备的。我比较震惊于崔老一语中的的认识。实际上这也是我个人对大数据或上文所说的的开放数据的认识。我们在说的大数据之于规划师,不是CAD带来的简单换笔运动(清华同衡王鹏主任语),之于城市研究学者,也不是传统意义上多了某个数据源。在乐观认可大数据和智慧城市的同时,一些针对大数据的批评声音也是不能忽视的,比如技术上大数据的有偏性。北京航空航天大学的熊璋教授和王静远博士提出了数据活化的理念,进而综合各类大数据和开放数据,构建相对完整的城市映像。此外,北京大学刘瑜教授在一些场合也提出了目前大数据时代学者们的盲人摸象的比喻,比如不同的学者利用不同类别的大数据进行城市研究,终有一天,完整的城市轮廓可以通过这些利用所谓有偏数据研究呈现出来,这个目标是用小数据不易实现的(具体见即将发表在AAAG上的论文Social Sensing)。

正是因为大数据,让我们看到了作为微观个体的社会空间中的人,的开放数据,让我们看到了物理空间中的设施/项目,给相应的学科/领域带来了新的发展契机,也让我们走到了一起。例如这次论坛的嘉宾,有来自GIS学界的龚健雅院士、李清泉教授、党安荣教授(同时也是规划学界),来自规划学界的吴志强教授、崔功豪教授、沈振江教授、王德教授、周恺博士,来自城市地理领域的柴彦威教授、甄峰教授,来自计算机领域的熊璋教授和王静远博士,来自规划编制单位的袁昕院长、袁牧院长、王鹏主任以及我本人,来自规划学会的石楠老师,来自规划管理单位的孙雁博士,来自交通行业的丘建栋博士,来自政府GIS中心的贾敦新老师,以及来自城市信息技术的曹健和罗亚老师、庄斌和苗旭老师。这次的大数据与城乡治理论坛,让来自各行各业的专家学者走到了一起。会上我们共同畅谈大家分别在各自领域的相关经验。我想,会后大家又分别奋战在各自的领域,利用大数据推动各自领域日新月异的进步,带来各自的春天。


 

三、大数据让我们走的更远

 

       大数据对于各个行业,不是简单的换笔和多了一个数据源,实际上,能够看到人的大数据,是这个时代所提出的各种理念比如以人为本新型城镇化等的终极体现,也诚然给相应的学术研究、规划实践和商业咨询带来了春天。例如:

1致力于利用各种大数据、开放数据和小数据进行定量城市研究的学术研究网络北京城市实验室,开展了大量的针对中国全国范围精细空间尺度的大模型研究(也是我本人在自由论坛分享的主题)、针对中国首都北京的城市空间分析和模拟的研究工作。北京城市实验室的研究主题以新城镇化规划中的人居环境质量为核心,希望对中国快速城镇化时期的人居环境质量进行全面的度量与监测,为国家决策提供依据和保障。北京城市实验室被英国皇家科学院院士Michael Batty在其主持的英国大学学院的高级空间分析中心的网站、其个人网站和Twitter上,纷纷表示,北京城市实验室是中国崛起的象征之一(原文为China rising: Beijing City Lab, interesting virtual lab that is exploring many scientific issues in Chinese cities”,具体见http://blogs.casa.ucl.ac.uk/author/michael/)。北京城市实验室BCL,致力于研究城市科学,而不是传统意义上的规划信息化或规划新技术/方法的应用,例如,BCL并没有开发具体的系统来支持规划编制或管理,也没有利用特别复杂的技术手段来开展研究工作。BCL所开展的工作,多是基于基本的专业理论和直观(straightforward)的方法模型。通过开展客观的定量城市研究工作,BCL将其研究成果通知政府、规划师和居民,并推送给领域内的专家学者,共同推动整个定量城市研究领域的发展。

2)作为晚辈,据我并不完全的认识,柴彦威教授、王德教授、甄峰教授等学者多年前建立并持续推动的中国时空间行为研究,近几年数据获取手段由问卷调查,扩展到手持GPS、公交刷卡记录、手机记录等,发表了一系列非常优秀的研究成果。北京大学柴彦威教授在美国地理学会会刊AAAG上对中国的时空间行为进行了系统综述,进而将中国这一领域的研究推向了国际舞台;同济大学王德教授的深入研究工作,也用于了中国的多个重大城市建设项目,如上海世博会、青岛世界园艺博览会,这些落地的研究都非常振奋人心;而南京大学甄峰教授,则利用多源的大数据和开放数据,带领整个团队开展了大量的探索性研究工作,这些工作对于学界,具有很好的参考和借鉴意义,我们也欣喜的看到,甄峰教授团队的关于中国互联网信息生产和消费方面的研究成果发表在知名城市研究期刊Urban Studies上。此外,我的博士生副导师,日本金泽大学沈振江教授长期以来一直关注如何利用地理空间分析和可视化等手段支持城市规划,专著《Geospatial Techniques in Urban Planning》被Springer出版社出版,产生了很大的影响,是日本这一领域的先行者和领军人物

3)规划编制领域,也在做积极的思考。据中国城市规划设计研究院的金晓春和郭磊老师今年早些时候的介绍,他们在推动一套系统的规划支持系统,致力于支持规划师更快更好地开展规划的编制和评估工作,并对大数据和开放数据持非常开放的态度;北京市城市规划设计研究院在大数据和开放数据方面,在黄晓春和茅明睿主任的带领下,也进行了深入的探索,例如公交刷卡数据的深入挖掘、微博数据挖掘、多源网络开放数据的获取和挖掘、规划知识管理等,并提出了面相规划行业的数据、方法和模型的框架体系;清华同衡规划设计研究院的王鹏主任在自由论坛系统介绍了他们从APP开发、规划编制系统开发、规划热点事件关注、大数据和开放数据挖掘、北京西城-清华同衡城市数据实验室建设等方面全面介绍了他们的工作,很多工作也不是规划信息化或新技术应用,而是深入到了规划编制或城市问题的核心所在。这些编制单位在这方面的探索,已经不仅仅限于传统的规划信息化方面,更广泛的也体现在20146China-UP新技术沙龙上天津规划院、长春规划院所介绍的实践上。

4)规划信息化和新技术应用的行业代表上海数慧公司http://www.dist.com.cn/)多年执着于规划行业的信息化解决方案,并成功地将他们的解决方案传递给全国的大量城市的规划管理部门。据上海数慧罗亚总监介绍,大数据时代,对于他们的业务拓展,是一个积极的信号。这点已经通过北京晶众公司http://www.brightdata.cn/)的业务拓展体现出来,作为致力于交通行业利用手机数据开展咨询工作的公司,近一年来取得了业务上的快速发展,目前已经积累了中国几十个城市的手机数据,可以想象这些大量城市的手机数据,所能够开展的商业咨询工作。致力于推动信息化在城市规划和管理及企业决策中的应用的美蒽朗(EnerLong)公司同样为大数据时代的新机会所激励。对于致力于开拓规划行业咨询工作的北京城垣公司www.cityif.com),也将是积极的信号。

本次大数据与城乡治理论坛的组织得到了中国城市规划学会的大力支持,石楠秘书长也亲临现场,并提出了三条来自学会和其本人的看法,也提出了大数据能够推动城乡治理的理念和规划改革。此外,作为规划学会副理事长的吴志强教授提出了在中国城市规划学会成立大数据与智慧城市的二级机构(委员会)的想法让我们这次相聚,是为了以后更多的相聚。另外一个乐观的方面是,随着城市规划由建筑学一级学科下设的二级学科,上升为城乡规划一级学科,高等学校城乡规划学科专业指导委员会编制的《高等学校城乡规划本科指导性专业规范》指出,城乡规划的本科生的培养计划将纳入城市发展模型、城市系统工程、地理信息系统、城乡规划公众参与等诸多课程或知识点,相较原有培养计划增设了较多定量城市研究的相关基础课程。可以预见四年后城乡规划专业的本科生毕业、六到七年后硕士生毕业、十年后博士生毕业,以及他们纷纷走向工作和领导岗位,对定量城市研究/大数据/智慧城市等的认识有望与目前的学者/执业者/学生有更大的接受度。通过教育而不是通过规划支持系统来进行规划支持,是我近几年来的一个认识转变(具体见《城市规划》2014年第8期刘伦女士、我和Michael Batty针对城市模型的综述文章),期待教育上的改革,带来定量城市研究/大数据/智慧城市等方面更明朗的春天。

       基于大数据和的开放数据进行客观的定量城市研究,是我们共同的事业,目前能够看到各个方面的努力,已远超过了去年年会的大数据论坛时期。这一年我们经历了太多,希望本文所阐述的各个方面的乐观局面,能够让我们聚得更多、聚的更远。稍有遗憾是这次没有我预想的提出中国学界、工程界和产业界针对大数据和智慧城市研究的海口共识,但仔细想想这也是个好事,百花争鸣也是这个时代的特点。让我们期待不久将来的再一次相聚。

(海口此时正经历着台风海鸥,第一次的切身感受,让作为城市研究工作者的我更体会到基于人的研究的必要性,如何提高人的居民生活质量是我们的终极目标。本文仅代表个人观点,一不小心写成了mini综述,总结的不周还请海涵。)

 

作者简介:龙瀛博士,北京市城市规划设计研究院高级工程师,北京城市实验室创始人。他是一位具有国际学术视野以及中国城市规划实践经验的复合型学者,长期从事区域与城市规划、定量城市研究和城市模型等方面的研究工作。经过近十年来对中国城市规划实践和国际研究走向的认识,龙瀛博士的研究方向注重了国际规划理论与中国规划实践的结合,是采用国际先进经验开展中国定量城市研究的学者。

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The BCL Voice on Future Urban Development of China

Three BCL members, Dr Ying Long, Dr Kang Wu and Dr Qizhi Mao, have recently finished a study on simulating parcel-level urban expansion for all Chinese cities. We have uploaded the working paper on the BCL website as follows.

"31 Simulating parcel-level urban expansion for all Chinese cities"
http://longy.jimdo.com/working-papers-1/

Expanded 43,247 parcels during 2012-2017 in the business-as-usual simulation scenario (BAU) for 654 Chinese cities are available online, as The BCL Voice on Future Urban Development of China.

"20 Expanded parcels during 2012-2017 by MVP-CA"
http://longy.jimdo.com/data-released/

Abstract: Large-scale models are generally associated with big modelling units in space, like counties or super grids (several to dozens km2). Few applied urban models can pursue large-scale extent with fine-level units simultaneously due to data availability and computation load. The framework of automatic identification and characterization parcels developed by Long and Liu (2013) makes such an ideal model possible by establishing existing urban parcels using
road networks and points of interest for a super large area (like a country or a continent).  In this study, a mega-vector-parcels cellular automata model (MVP-CA) is developed for simulating urban expansion at the parcel level for all 654 Chinese cities. Existing urban parcels in 2012, for initiating MVP-CA, are generated using multi-levelled road networks and ubiquitous points of interest, followed by simulating  parcel-based urban expansion of all cities during 2012-2017. Reflecting national spatial development strategies discussed extensively by academics and decision makers, the baseline scenario and other two simulated urban expansion scenarios have been tested and compared horizontally. As the first fine-scale urban expansion model from the national scope, its academic contributions, practical applications, and potential biases are discussed in this paper as well.

 

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我为04北京总规的实施效果说句公道话

(欢迎拍砖版,也求被拍醒)

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Tracking urban development of Beijing using open data

We have made one more step on tracking historical urban development of Beijing using open data, available from various departments of Beijing Municipal Government.

Last night our member Mr LI Miaoyi finished geocoding the second data of BCL (2 Land transactions) and I uploaded them online at http://longy.jimdo.com/data-released/. Hope the geocoded land transactions, together with DATA 10 Land use planning permits in Beijing 1997-2013 and DATA 8 Housing price in Beijing,  may help your understanding on spatial development of Beijing during last decades.

It is an era of not only "big data", but "open data". Hopefully open data would be a solution for quantitative urban studies for China.

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BCL for mitigating the digital divide in China

Hopefully, this under-drafting manuscript would appear in an international journal in 2015.

 

Mind the gap, mitigate the divide: Visualizing (open) big data of cities in the developing world

 

Xingjian Liu (UNC-Charlotte, USA), Ying Long (Beijing Institute of City Planning, China), Dong Li (China Academy of Urban Planning), and Jianghao Wang (China Academy of Sciences)

 

While urban studies are embracing new opportunities provided by big data and information visualization, researchers still lament the difficulty of attaining urban data for developing countries. In other words, there is a widening divide in terms of data availability between cities in the developed and developing world. In addition to this developed/developing digital divide, China is also facing an institution-induced digital divide: a gap between data available to research and data gathered through official channels, as the government exercises tight control of official data. We aim to mitigate this gap by illustrating how the collection, analysis, and visualization of big (open) data can open up new avenues for understanding cities in the developing world. Focusing on the Chinese capital Beijing, we demonstrate that our visual analytics are useful in inter alia (1) depicting land parcels automatically from Open Street Map (OSM); (2) visualizing urban cultural landscape based on information from online business cataloguing websites; (3) identifying urban functions and land use from crowd-sourced Point-of-Interests (POIs); (4) exploring urban social dynamics with social network and mobile phone data; as well as (5) monitoring hourly urban air quality. As most developing countries lack of official digital infrastructures, we believe that (open) big data would be a promising alternative data source. The developed methods can be easily extended and applied to other cities, as we primarily draw upon open data. Most datasets and associated visualizations will be freely available from the Beijing City Lab.

 

Key words: Big data, visualization, developing world, Beijing City Lab

 

For more information about the Beijing City Lab: http://longy.jimdo.com/members/

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BCL research fellow WANG Jianghao has crawled and geocoded Beijing plan permits

Totally 9061 land use planning permits during 1997-2013 have been successfully crawled from the website of Beijing Planning Commission and geocoded by BCL research fellow WANG Jianhao. 

The hot spot analysis for the data please see

http://jianghao.github.io/bjPublic/planning-full.html

 

The land use permits data would be released for academic research when ready. 

 

Original data source: http://www.bjghw.gov.cn/query/business/query/queryTableAction$searchTable1Di.action?searchContent=

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Members added

We have invited more honorary directors and research fellows for BCL. We would creat an email list for communication among all members of BCL shortly, hopefully. 

 

http://longy.jimdo.com/members/

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The channel "Working Paper" launched

We have created the new channel of BCL "Working Papers" and will continuous upload working papers of our members in BCL. The URL is:

 

http://longy.jimdo.com/working-papers/

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Identification of employment centers in Beijing

GU Yizhen

 

 Based on the classical urban economics theories and the empirical strategies for employment center identification, this paper identifies the employment centers in Beijing. The results show that, the main center(TianAnMen)still plays a dominant role. At the game time, with the expansion of the metropolitan, sub-centers such as ZhongGuanCun have begun to appear and influence the employment patterns nearby. The paper also discusses the underlying mechanisms of Beijing’s transition from monocentric city to polycentric city. 

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Effectiveness of UGBs in Beijing

HAN Haoying

 

Based on the remote sensing (RS) and geographic information system (GIS) analysis of the Landsat multispectral scanner (MSS) and thematic mapper (TM) satellite images of 1983, 1993, and 2005, the present research examined the effectiveness of the urban construction boundaries (UCBs) in containing urban growth within the 6th Ring Road of Beijing Municipality. Three indicators on boundary control were proposed, through which the effectiveness of boundary containment, land inventory sufficiency and illegal adjacent development to the UCBs were explored. The results suggested that, first, the UCBs were limited in effectiveness in containing urban growth; second, the area encompassed by the UCBs might not be designed large enough to accommodate new development. The frustration of the urban growth control through the UCBs mainly resulted from the lack of a transparent system for urban land use planning and control to provide sufficient information, the limitation of the traditional land use prediction method to consider contingencies, and the absence of a mechanism to monitor and adjust the UCBs to respond just in time to urban change.

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