张学良-城市大数据应用与平台建设_54页_27mb

城市大数据应用与平台建设总结

核心内容

本文围绕城市大数据的来源、应用及平台建设展开，系统阐述了城市大数据在研究城市化、城市收缩、土地利用变化、城市群发展等方面的应用，并提出通过跨学科合作和“互联网+”思维构建城市大数据平台的思路。

主要观点

1. 城市大数据的来源

城市大数据来源于多个渠道，包括：

• 互联网数据：如高铁数据、大众点评网数据、社交媒体数据、消费情绪数据等。
• 政府与企业数据：政府开放数据是经济增长的推进器，如上海市政府数据服务网已开放500项数据。
• 遥感与地理信息系统数据：如夜间灯光数据、城市网格数据、机动车尾气排放遥感监测数据等。
• 统计年鉴数据：涵盖经济、社会、文化、资源与环境等宏观属性数据。
• 历史与近代数据：如1840-1949年的中国海关数据。

2. 城市大数据的应用

城市大数据在城市研究中的应用主要体现在以下几个方面：

• 城市收缩研究：分析人口流失现象及其影响因素，如产业结构、工资水平、老龄化等。例如，广安、邵阳、杭州、十堰等城市呈现不同的收缩形态。
• 土地城市化与生态环境影响：探讨城市化、工业化及高铁建设对土地性质与生态环境的影响。
• 城市群与都市区研究：通过定量模型分析城市群的经济效应，如长三角城市群以2.2%的国土面积创造了20.46%的GDP。提出城市群的划分标准及研究框架。
• 跨学科研究：强调城市研究需要经济学、社会学、地理学、GIS、城市规划、计算机科学、生态学、政治学、历史学等多学科交叉合作。
• 大数据与小数据结合：指出调查数据在保持独立性、抽样科学性与可持续性方面的重要性。

3. 城市大数据平台建设

• 平台目标：构建一个“互联网+时代”的城市研究共同平台，整合线上的网站、微信公众号、微博、APP等，以及线下的会议与研讨。
• 平台功能：包括发布学术成果、追踪城市与区域热点、介绍学者与研究团队、推送会议信息、展示专家成果、更新期刊目录、分享国外经验、介绍历史与地理知识等。
• 科研众包：通过“众筹、众包、众研、众智”的方式，促进学术交流与合作，如“首届中国高速铁路研究网络学术研讨会”采用平等参与、平等讨论的组织形式，鼓励不同背景的学者和专家参与。
• 学术基础设施：通过众包、众筹、众研等方式，建设城市研究的学术基础设施，让参与者成为城市研究的重要网络节点，实现分享、分担、利他、抱团。

关键信息

• 城市收缩：中国城市收缩现象普遍存在，如广安、邵阳、杭州、十堰等城市呈现不同的收缩形态，如全收缩、点部集中式收缩、边缘式收缩等。
• 长三角城市群：以上海为中心，形成了圈层结构，对周边地区有显著的辐射作用。
• 数据应用：使用夜间灯光数据、遥感数据、社交媒体数据等进行城市研究，提高数据的精度与代表性。
• 平台建设：通过线上线下的结合，推动城市研究的跨学科合作，形成一个开放、共享、互动的学术平台。
• 科研众包：通过众包、众筹等方式，促进学术研究的多样化与可持续发展。

重要数据与图表

• 2015年各城市地铁日均客流量排行：上海、北京、广州、深圳、重庆、南京、武汉、成都。
• 2010年全球夜间灯光分布图：展示全球城市夜间灯光分布情况。
• 中国城市收缩的空间形态：包括全收缩、点部集中式收缩、边缘式收缩等不同类型。
• 长三角城市群合作协调机制：通过市长联席会议推动区域合作发展，促进城市群的经济增长。
• 城市可持续发展综合评价研究框架：涵盖宏观数据、地理数据与调研数据，构建城市健康诊断系统。

结论

城市大数据为城市研究提供了丰富的数据来源与分析工具，有助于揭示城市化过程中的复杂现象与机制。通过跨学科合作与“互联网+”思维，构建城市大数据平台，能够有效推动城市研究的深入发展，实现学术资源的共享与知识的溢出效应。