把脉＂城市病＂,大数据助力城市体检

近日，住房和城乡建设部印发《关于全面开展城市体检工作的指导意见》，把城市体检作为城市创新型治理手段，找出人民群众的急难愁盼问题和影响城市可持续发展的短板，系统治理“城市病”，让群众的获得感、幸福感和安全感变得更加“可感”，推进城市高质量发展。

十四五期间，北京将在“七有五性”城市更新总要求的指引下加快实施城市更新行动，打造更为宜居、韧性、智慧的城市。

大数据在城市更新中的应用不但是对于智慧城市建设的有力支撑，也是对于北京“七有五性”城市更新总要求的创新响应。依托大数据开展城市体检评估，以“智慧评估”带动“智慧规划”，促进“智慧城市”和“智慧国土”建设。将成为推动系统治理“城市病”的重要手段。

▲ 大数据的种类及其与城市体检的联系

2023年维拓规划团队在朝阳区管庄乡依托大数据实施了一次2平方千米范围的深度“街区体检”，探索了街区尺度城市更新大数据应用新路径。

▲ 研究范围

『 数据来源高度丰富 』

本次研究应用了百度/高德地图API平台、微思WGIS、Openstreetmap、Stravaheatmap、链家平台、百度街景、地理空间数据云、腾讯宜出行、数位观察等在内的多个开源数据平台。累计分析数据近百万条，总量近50G。大量丰富的数据从多个维度搭建出了一个覆盖交通、住房、绿地、热力等多方面数据的可视化数字街区三维模型。

▲本次研究用到的数据类型

▲ 基于大数据搭建的可视化数字街区三维模型（Arcgis平台）

『 街区全维度需求覆盖 』

结合北京城市更新七有五性总体要求，本次研究将该街区的城市更新关注点提炼为设施便利度、交通通达性、步行安全性、空间识别性、场所社交性、空间舒适度、植被绿化度、空间活力度八个方面。全方位地覆盖了社区生活圈为老服务、终身教育、商业服务、日常出行等九大要素。

▲管庄乡城市更新八大需求

本次研究结合POI点云数据进行了十五分钟社区生活圈、十分钟/五分钟社区生活圈两个层面的分析、针对九大要素的完善性进行了系统的梳理。

▲九大社区生活圈要素基于POI的完善性验证

『 大数据前沿技术应用 』

街区空间环境品质是街区更新的重点关注领域之一，本次研究将绿视率（GVln）、天空可视指数（SVln）、人群集聚度（CCln）等要素进行数据化分析、量化评价，作为评估街区环境品质的参考指标。并基于大数据，通过街景图像语义分割、深度学习等最前沿的人工智能技术手段对分析方法进行了创新探索。

▲ 对于街景照片、利用深度学习网络进行的图像语义识别

本次研究通过构建深度学习网络识别了天空、道路、汽车、植物等150 个日常生活场景中的元素，将研究范围中400余张标记的街景照片进行了图像语义分析，并对绿视率、天空可视指数、人群集聚度指标进行了量化评价，从而精准定位了需要着力空间品质提升的节点。

▲ 基于图像语义识别结果的街区空间环境品质指标量化

『 问题导向精准优化 』

以杨闸环岛堵点优化为例；选取周四、周五、周日三天的百度地图实时拥堵数据并进行可视化，重点关注早晚高及平峰交通情况，并通过加权数据得到路网整体压力，锁定了杨闸环岛是现状早晚高峰交通主要拥堵点之一。

▲ 基于实时交通数据的道路拥堵点研判

通过大数据搭建杨闸环岛交叉口交通仿真模型分析，杨闸环岛拥堵问题主要由环岛通过能力较低和无红绿灯管控两方面引起；

▲杨闸环岛现状交通全流程仿真模型（晚高峰、单向）

结合大数据交通仿真模型、对比研究优化灯控策略、改造平交路口等不同方案对于交通的潜在影响，并提出了相应的优化策略。

▲杨闸环岛优化后交通全流程仿真模型（晚高峰、单向）

『 街区更新一张图指引 』

街区更新研究的目的在于指引项目实施；基于与规划的衔接，研究成果采取一张图的形式在空间维度上将点、线、面不同层面的街区更新项目精准落位，起到指引街区更新分步有序推进的长效项目库作用。

▲街区更新一图一库

城市更新、规划先行；未来，依托大数据的街区体检将会全面应用到维拓的城市更新规划设计实践中，通过取之于城市的各类型动态和实时数据，精准反映出问题，找到“城市病”根源，为及时、有效、科学地进行城市治理贡献专业力量。

课题名称：大数据可视化工具在街区尺度城市规划中应用研究

课题成员：王　维、孙　羽、胡振乾、焉　越

设计时间：2023年4月～11月

（撰稿：规划所 王维、孙羽）