黑龙江省合江林业勘察设计院黑龙江154007
摘要：随着大数据时代的到来，人们获取数据的设备也是越来越先进，数据的存储及处理更加便捷，全球数据信息也越来越多，按照相关以及得出，现今全球每两天产生的数据量相当于人类有史来至2003年的产生数据总量。然而大数据具有数据数量庞大、关联性强、覆盖面广、种类繁多、更新速度快等的特点，其与人们一般接触的普通数据分析截然不同。下面就对大数据时代下对城市规划的影响进行探讨，希望可供相关从业者参考。
关键词：大数据；城市规划；影响分析
前言：大数据不仅在信息行业发展迅速，并且在交通、市政、城市建设等各方面都有着广泛的作用。本文主要对大数据给城市规划及相关设计行业带来的机遇与挑战进行探讨。
一、大数据时代对城市规划带来的机遇
1、城市规划研究将从相对简单的观察转向更复杂的模型模拟
在大数据未出现之前，由于数据的缺乏、计算能力受限、数据不全面等多方面的原因导致城市规划只是简单的观察，而没有深入去探索研究，城市规划者对数据的观测没有专门的仪器，采用的数据分析方法也是原始的单一变量法，这就对城市规划中出现的问题难以很快找到突破问题的方法，同时对相互联系的城市规划设计元素之间的关系难以描述，只能采用假设的办法对问题作出初步的判断。在大数据时代，我们可以利用丰富的数据对城市规划进行充分的数据论证，利用数据模型发现复杂规划中存在的问题以及规律，快捷地采用较好的解决方案。这不仅给城市规划者的施工操作提供了方便，同时也使城市规划设计更具有城市化特色。
2、城市规划研究将从片段的统计转向动态的演变
大数据时代到来之前，城市规划技术发展落后，数据和设备的能力有限，运作成本居高不下，大多数的城市采用的数据都不全面，利用的数据甚至是相关行业的数据，导致城市规划质量得不到发展，同时受资源以及资金方面的影响，是城市规划设计出的工程越来也粗糙。大数据时代的到来改变了传统的规划模式，不再受数据和统计周期的影响，呈现了动态的数据演变，从而达到了精细化的城市规划工程。
3、城市规划研究将从粗糙的集合转向精细的个体
大数据时代到来之前，城市规划倾向于宏观层面的分析与研究，只对研究对象进行粗糙的分析，利用个体的同质性来避免数据的缺失和数据分析的复杂行为，大数据时代，人们通过网络技术对城市规划进行微观层面的深入研究，提供给城市规划者高精度的数据，打造了许多高精细的城市规划个体。
二、大数据时代给城市规划来带的挑战
1、城市规划中的大数据共享
随着网络技术的发展，互联网已经遍布全球，但是依然存在着城市规划中数据难以获取的窘境。由于技术、体制、成本的影响，只有公司和政府才能对大数据资源进行收集、存储、和处理，因此，政府掌握了大数据的绝大部分，这对城市规划者在规划中无疑是一个非常大的挑战。
2、城市规划中的大数据的理论和方法
在城市规划中，城市的空间尺度较大，系统性繁杂导致规划者必须以不同的视角去研究城市，然而大数据的类型多、数量大，而且大多是跨行业数据，所以它们所利用的理论和方法都不一样，并且许多理论方法还尚未成熟，从而导致在数据的处理上增大了困难，一些数据理论还没有形成完整的理论体系，这给城市规划工作带来了巨大的挑战。
3、城市规划中大数据的伦理和安全
城市规划的研究必须对社会群体和市民个体的意愿进行研究和分析，这就会深入到社会群体当中，也很容易涉及到个人隐私问题，这对大数据时代的数据伦理和安全产生了很大的安全隐患，城市规划中将呈现大量数据滥用现象，这将造成大数据的伦理和安全问题变得更加突出。
三、对大数据时代下城市规划建设的思考
1、以小数据方法提升大数据质量
盲目的大数据崇拜者认为，在大数据时代任何事物都可以量化，而且通过发达的科技手段可以获得不间断的普查数据，足以达到“全样本”覆盖和“全样本”分析，避免了样本偏差问题，可以彻底淘汰传统统计学的小数据调查和分析方法。然而，在现阶段，先进的科技手段可以帮助人们获得很多的样本数据，却仍然不能获得“全样本”数据。
在以社交媒体数据为基础的城市居民空间行为研究和城市之间的关联程度研究中，社交媒体被看作使用率很高、具有较大样本覆盖率的数据源。2013年第四季度，新浪微博日活跃用户为6140万人，约占我国网民人数(6.18亿人)的9.94%，约占大陆地区人口数量(13.6
亿人)的4.51%，覆盖率仍然是很低的。即使以全部互联网用户信息作为数据源，我国有6.18亿网民，占大陆地区总人口的45.4%，仍无法达到较大的样本覆盖率，更达不到“全样本”分析。大数据可以为城市规划提供丰富的数据，然而在大数据时代初期，数据源还不能达到“全样本”的水平，城市规划依然面临着众多数据“陷阱”，如果不重视数据的质量问题，极有可能造成重大的偏差。因此，在城市规划的大数据应用中仍然有必要使用小数据统计调查的理论模型和分析方法，检验大数据的质量，并探究提升大数据质量的新方法。
2、以专业知识驱动大数据分析
盲目的大数据崇拜者认为，大数据分析的样本更好、人工智能算法分析不带人为偏见和计算系统的能力非常强大；与传统分析方法比较，大数据分析可以发现更多的相关性，不需要因果关系解释现象背后的原因，甚至可以不需要学科专业知识足以生成更准确的结果。然而，依靠相关性分析而没有专业知识解读，一旦条件发生变化，便难以对预测模型做相应调整，极易出现错误。例如，谷歌公司作为大数据应用的先锋，其2009年推出的“谷歌流感趋势”(GFT)是作为成功应用大数据而被广泛引用的案例。但是，在2012～2013年的流感季节，“谷歌流感趋势”预测门诊数量是美国疾病预防控制中心(CDC)记
录数量的两倍，出现了严重的错误。不可否认，大数据如同20世纪50年代的“数量革命”，将极大地推动城市规划的发展。但是，“数量革命”中也出现过类似“谷歌流感趋势”的错误，即用完全数值化、算式模型的方式研究社会人文问题，从而受到了尖锐的批判。由于随着分析数据的增加，结果中的伪相关将以指数级别增长，大数据应用遇到的类似问题将会更突出。鉴于城市规划的大数据应用仍处于探索阶段，因此需要借助城市规划专业的理论和知识来阐述数字代表的信息，寻找其相关性，辨析潜在的因果关系。
3、以辩证的态度思考大数据的价值
挖掘盲目的大数据崇拜者认为，依靠人工智能算法和新型计算机科学，可以拥有人类自身和传统科学无法掌控的大数据分析能力，更能充分地发掘其潜在的价值。在很多实际应用中，依靠人工智能的大数据分析已经带来丰厚的回报，如亚马逊、淘宝的应用等。但是，“数
据偏爱潮流，忽视杰作”。即使进入大数据时代，城市发展中的大事件决策仍然会带有类似的特点，在相对较长的一段时间内，大数据应用仍无法模拟这些复杂的人类社会决策过程，无法完全预测城市发展的未来，盲目的数据崇拜可能会给城市带来灾难性后果。在清晰认识大数据局限性的前提下，城市规划者需要构建新型的城市规划支撑体系，该体系既要反映人类决策行为特点，又要发挥大数据预测在城市规划决策中的辅助作用，而不能盲目崇拜。
结束语：
随着大数据时代的发展，城市规划也变得更加成熟，城市规划将形成完整的数据体系。在未来城市规划工作中，城市规划工作者必须积极推动大数据研究与城市规划的结合运用，依据当前城市的规划研究方向，推动城市规划行业的不断发展。
参考文献：
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[2]闫奎铭；孙雍君；大数据时代的认知转向及其对科研管理的影响[J].科技进步与对策，2015，（20）.