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大数据时代的精细化城市模拟 Fine-scale urban analysis and simulation in the era of “big data” 龙 瀛，北京市城市规划设计研究院 Ying LONG, Beijing Institute of City Planning 摘要 •  以地块作为基本空间单元并以城市活动主体作为模拟对 象的精细化模拟是未来城市模型研究的重要方向，大数据 （big data ）时代的到来也为其提供了重要发展机遇。 •  对精细化城市模型的主流建模方法进行了介绍，包括元 胞自动机（Cellular Automata，CA ）、基于主体建模 （Agent-based Modelling ，ABM ）和微观模拟 （Microsimulation，MSM ）。 •  对国际上通行的用于精细化模拟数据合成（population synthesis ）的方法进行了综述，并给出近年来在精细化 城市模拟方面的多项实践案例。 龙瀛.大数据时代的精细化城市模拟：方法、数据、案例和框架. 2013 中国城市规划年会论文集, 2013. 大 纲 •  一、研究背景 •  二、常用方法 •  三、微观分析与模拟 （案例介绍） •  四、大数据挖掘 （案例介绍） •  五、微观数据获取与合成 （案例介绍） •  六、总结与展望 一、研究背景 精细化城市模拟的研究需要 •  自组织的城市系统 –  由地 、企 和家庭个体等构成 块 业 •  城市规划的特点 –  人地房、公众参与、以人为本 •  北京正经历空间扩展和再开发并存阶段 –  涉及对人的结构和偏好的考虑 •  微观模型擅长的业务较多 –  控 制与 整、各 目 址、就 和住房研究、政策研究等 规编 调 类项 选 业 •  可以引导理性投资 –  如商 投 （711,、麦当 、超市 址等）。 业 资 劳 选 宏观模型与微观模型 宏观模型 微观模型 空间单元 交通分析小区、大网格、乡 地块、建筑 镇、区县等 城市活动主体 一类居民家庭、一个行业等 居民家庭、企业、汽车等 直观与否 不直观 直观 适用规划层次 战略、总体 详细、项目 主要应用 政策评估、大型设施选址等 控论、开发项目选址、设施选 址、政策评估、商业上的潜在 应用 应用频率 低 高 Supply module for RSE 大数据时代 •  Lee, 1973 大尺度城市模型的安魂曲 •  “大数据（big data ）”规模超大，以至于超过了传统的软 件工具获取、存储、管理、共享、分析和可视化的能力 –  例如传感器网络（sensor networks）、社会化网络（social networks）、射频识别（RFID）和通话记录（call detail