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大数据是如何为智慧城市服务的

  • 2019-10-26

改革开放以来,我国经济社会实现了高速发展,2011年,全国常住人口城镇化率突破50%,标志着城镇化发展拐点来临,出现了越来越多的环境、生态破坏、资源超载等问题。“人的命脉在田,田的命脉在水,水的命脉在山,山的命脉在土,土的命脉在树”,山水林田湖草是一个生命共同体,绿水青山就是金山银山。在新时期,生态文明建设成为国家持续发展的重要战略;而生态文明建设,首先需要对自然资源进行全域、全空间的统一管控。

时空平台是城市的时空基础设施,支撑城市各类信息资源汇聚、共享、协同,主要面向智慧城市领域,提供城市公共信息资源的融合共享;国土空间基础信息平台是自然资源相关工作统一的底图、底线、底板,支撑自然资源相关信息资源汇聚、共享、协同,主要面向自然资源领域,提供自然资源信息资源的融合共享。两者在本质上皆为数据资源汇聚、共享的平台,时空大数据平台可以为国土空间基础平台以及自然资源领域应用提供城市公共信息资源以及共享服务。

今年1月,自然资源部发布《智慧城市时空大数据平台建设技术大纲(2019版)》,强调将时空大数据平台定位为数字中国时空信息的重要组成部分,并要求基于时空大数据平台,融合自然资源管理相关数据,为国土空间规划、空间用途管制、生态修复、自然资源确权登记、自然资源资产管理等提供服务支撑。

时空大数据平台的“DIKW”模型

时空大数据平台,作为数字中国时空信息数据库的重要组成以及服务自然资源管理“两统一”职责的重要保障,其核心是基于统一的时空框架,汇聚、融合、管理、挖掘城市各类信息资源,通过开放式平台,为智慧城市各领域应用提供时空信息、空间大数据挖掘分析以及可视化等共享服务。这一过程可以按照“DIKW”模型,围绕实体库、指标库、模型库和知识库等“四库”来实现。

DIKW金字塔

实体库存放原始的数据(Data),如人口、用地、房屋等;指标库表达体征信息(Informaon),是由实体数据经过汇总得出的统计数据,如人均住房面积、日均客流量等数据;模型库存放知识(Knowge),通过构建分析模型对指标进一步组合计算,例如利用资源承载力模型分析城市资源承载力,利用土地开发强度模式分析城市土地开发强度;知识库存放“智慧(Wisdom)”,通过对未来情况的预测来体现其智慧的属性,例如在规划阶段就可通过模型分析预测地铁建成后的客流量,为决策者实现科学决策提供支撑。

从实体、到指标、到模型、到知识,逐层进阶,实现对城市的描述性、诊断性、预测性以及处方性分析。

大数据是如何为智慧城市服务的

基于实体的数据融合

地理实体是现实世界中独立存在、可唯一性标识的自然或人工地物。在智慧城市领域,城市、街道、社区以及建筑物、道路、河流等是实体;在自然资源领域,山、水、林、田、湖、草等也都是实体,可以更为客观的描述现实世界的对象。

按照实体化的理念,将城市各类数据资源进行实体化处理,并设计统一的实体编码;通过编码,建立起实体与业务专题数据之间的关联关系,实现基于实体的多源数据的融合。在应用过程中,将实体以及关联数据、功能等,封装为A(应用程序),服务于不同领域应用。

基于指标的动态监测

指标是反映统计总体的数量特征,一般由一系列相关或相互独立的指标形成一个指标体系来进行综合衡量。在智慧城市领域,指标体系可以从社会经济、行政区划、自然资源、旅游资源、交通运输等角度出发,动态表达城市体征;在自然资源领域,指标体系可以从创新、协调、绿色、开放、共享、安全等角度出发,动态监测规划实施情况。

指标体系的构建,可基于体系化、专业化、常态化的思路进行梳理。在体系化上,通过建立指标库与维度库,将原有的报表建库模式变为指标建库,由不同的维度支撑数据多视角表达;在专业化上,参考国家相关标准,在行业专家的参与下,完成指标体系提升;在常态化上,建立指标体系更新机制,由原来繁琐的手工报表填写更新方式升级为定时调度任务完成指标数据的更新,减少运维成本,同时能够使指标体系更为持久的运行。

所有指标都可以基于实体库进行实时计算,具有周期性、可量化的特点,有利于进行持续监测,是科学决策的基础。

基于模型的科学监管

模型是利用一定规则进行特征描述与表达的方法。在智慧城市领域,如通过公共服务均等化能力、生态宜居能力等模型进行评价,分析城市服务水平与能力;在自然资源领域,如通过资源环境承载力评价、国土空间开发适宜性评价等,深入分析挖掘区域承载能力,实现科学监管。

聚焦需要解决的问题,灵活选择实体数据与指标信息,构建模型来挖掘要素、现象与特征之间的关联关系,诊断问题起因,追溯问题根源,是实现科学监管的重要支撑。

基于知识的优化决策

知识是综合一系列科学计算与专家经验,对未来可能发生的事情进行预测与优化。在智慧城市领域,如通过水情、雨情等情况的动态监测与预报信息,分析内涝发生的概率与时间周期,模拟城市内涝影响范围与发展态势,短期提出预警,未来可为防涝工作部署与应急预案提供决策支持。在自然资源领域,如通过人口预测与经济发展潜力,分析未来区域用地总量及发展潜力,为规划提供数字化决策支撑。

结语

基于“DIKW”的时空大数据平台,融合智慧城市建设和自然资源管理相关数据,将有效满足智慧城市和自然资源领域对多源数据汇聚、融合、管理、挖掘分析的需求,为智慧城市建设、国土空间规划、空间用途管制、生态修复、自然资源确权登记、自然资源资产管理等全过程提供智能化服务支撑。

可以说,在自然资源信息化应用中,时空大数据平台必不可少。基于时空的多源信息融合支撑决策,通过数据挖掘发现未知关联,助力自然资源时空决策,进一步释放“时空大数据”的巨大价值。


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