开源数据空间信息在城市设计的应用前景

秦绮 张晨晖

（中国城市建设研究院有限公司，北京 100000）

0 引言

在大数据时代下，城市空间的研究对于数据的依赖越来越大，因此，对于不同数据的研究，也变得尤为重要。大数据可以帮助我们了解不同信息之间的关系，并引导我们更为深入地理解不同人群、人群与城市空间以及不同信息之间的相关性。这种对于人群、空间和城市的理解可以根据使用包含整体和细节信息的数据集和可验证的数据，为我们提供必要的信息，辅助我们来做决策。

开源数据信息在这个时代，正在逐渐变得重要。所谓开源空间(open data)，是不受著作权、专利权以及其他管理机制所限制的，完全开放给公众的，任何人都能自由获取、出版和使用的，经过挑选与许可的数据[1]。在城市设计中，开源数据正在取代传统数据，为城市研究提供坚实的支持。

1 开源空间数据来源

由于城市设计和规划的数据获取对官方的测绘数据及统计资料以及一些行业主管部门的数据高度依赖，我们的城市规划和城市研究过去很长一段时间，都有数据获取困难[2]。近几年出现的开源空间运动，正在并已经改变了这一现状。目前开放获取的数据资源，大多数都来自于政务网站，包括在线社交媒体在内的一些商业网站，还有部分研网站。

由于新开源数据多数以人为单位或者以单个设施为基本单元，所以相比于传统数据，开源数据精度更高。同时，开源数据不受行政区域的限制，覆盖范围更广；开源数据更新频率非常频繁，所以更新快、数据更准确。开源数据的数据量远远超过传统数据，同时，更可贵的是它能够反映出这些数据背后的与人群行为、人群移动以及人群相互交流等维度的丰富信息。也正是新开源数据的这些特点和优势，让新开源数据环境备受国内城市规划和城市设计业界、学界甚至决策界的共同关注。新开源数据环境能够为从业者、学者和决策者提供社会环境里的个体和具体的空间单元上承载的丰富信息，为城市设计、城市研究甚至城市规划等行业都带来新的机会和思路。

鉴于城市空间新数据产生于新开源数据环境，本文将以数据来源为分类，进一步阐明新数据的特点和优势。以下将按数据来源分为政府数据、开放组织数据、企业数据、社交数据及智慧设施数据。

（1）政府数据。政府数据主要指的是国家和地方统计机构以及相关部门所发布的城市空间数据。由于政府数据的准确性、权威性和真实性很高，长期以来其数据都被作为重要的信息来源，是城市研究工作最重要的支撑之一。近年来，随着政府部门逐步提升自身的开放程度，各类统计数据逐步以开放平台的形式提供给各个需求方，并且政府部门主动牵头组织建立了各类信息公开平台，现在已经初具规模，能够为业界提供非常多的数据支持。目前已建成的、初具规模的数据库有国家数据、北京市政务数据资源网、上海政务数据公开网等。城市空间研究和规划工作，因为这样的信息平台的出现，工作更加高效便利。

（2）开放组织数据。由于从业者、学者、政府机构甚至普通群众对于数据的需求，近年来，在世界范围内也逐渐产生了提供数据收集和分享的平台。这些平台，为用户提供了可编辑界面以及可下载可编辑的界面，尤其是在开放地图数据方面。用户能够通过一些网站平台，获取非常详尽的单元空间资料。这样的平台在国内外都有很多，比如百度地图开放平台、开放街道地图( Open Street Map、SM)、谷歌地球引擎( Goggle Earth Engine)等。相比较于政府提供的一些数据，这些开放平台的数据，由于是可以实时编辑和层层叠加的，数据类型表现得更广泛、更有时效性，在城市设计应用中起到了非常重要的作用。

（3）企业数据。企业数据也是不可忽视的一部分。现如今大量的互联网企业，在丰富的社会经济活动下，承接并见证了庞大的数据，这些数据也融合在这些企业平台之中。目前的趋势是，这些企业都在以积极开放的态度尝试共享数据信息、共建数据平台。在这进程中，拥有海量数据资源的企业，例如淘宝、谷歌、百度、腾讯、新浪等正在以可见的速度在开放自己的数据平台，与公众共享信息。

（4）社交网站数据。社交网站作为21世纪最重要的互联网平台，承载了人们通过线上线下的社交网络，自愿自发共享的一系列信息数据。而此类数据类型，形式多样、来源复杂，并且数据真实性有待考证，在参考此类数据的过程中，数据筛选和处理所需的时间和精力要远大于使用其他平台的数据。

（5）智慧设施数据。智慧设施数据是指由传感器、人机交互设施等智慧设施在运行期间收集和产生的数据，如人脸识别、人机交互中的声光电传感器等产生的数据。这些数据现阶段的使用也许还比较困难，但这是未来城市设计和规划研究中，非常有潜力和值得关注的数据，见表1。

表1 常见空间数据来源一览表

2 空间数据应用现状

开源空间数据来源广泛，政务信息和智慧设施数据信息相较于其他数据来说，能够用在日常城市规划设计研究中的成分，相对较少。而对于开源数据的应用，在城市研究中，以下四种是最为广泛的。

（1）三维高程数据分析。三维高程数据，作为城市研究的基本内容，在每一项研究中都有着不可或缺的地位。首先，通过相关数据平台，获得城市空间建筑、水域及其他公共空间的高程空间数据（DEM）文件，在Arch Scene中设置拉伸数值，就能对相关场地进行高程分析；其次，运用Aspect 功能可以对山体或有明显高程变化和特征的场地，进行坡向分析；再次，Contours 功能可以创造等高线，借此可生成场地的地形，根据地形可以做出剖面图；最后，通过比对场地的现状条件和设计开发后的高程信息，可计算出填挖土石方量。三维高程数据，在城市设计及研究中，起着非常重要的作用。而开源数据，为从业者提供了更加便利和精准的数据，也为研究提供了更加精确的数据基础。

（2）图像视觉分析。视觉分析作为城市设计及研究的重要部分，在开源空间数据的支持之下，变得更加容易实现。利用地图软件提供的街景和一些社交软件提供的照片等各种大数据，再将图片数据载入微软计算机视觉与玻森中文语义开放平台，可以识别出城市意向的性质及区域，如正面意向、中性意向、负面意向等区域。根据数据分析的结果，研究者可以针对城市风貌和城市功能，对应地提出城市建设的管理及施策建议。

（3）路径分析。可达性在城市研究中占据着非常重要的地位，对于城市建设和施策起着重大的决定作用。通过开源数据，运用大数据爬取技术，我们可以获得研究场地范围内的城市居住区、城市绿地以及城市公共基础服务设施的空间信息。有了相应的信息之后，通常可以通过Arc GIS进行步行可达性分析，筛选出指定时间(如5分钟或10分钟或20分钟)内能够通过步行到达指定的城市公园及城市绿地的居住区，再代入指定的公式，就能算出城市研究需要的城市公园及绿地可达面积的覆盖率。

（4）POI 空间数据分析。开源POI数据包括公共设施的信息，甚至具体的类型构成、数量、空间分布、密度等。根据这些数据信息，就可以对指定场地中的公共设施状况进行分析，得出各类基础公共设施的覆盖状况和覆盖缺口，根据这些具体情况，就可以提出具体的设施布局和配套改进建议，见图1。

图1 某城市百度地图实时热力图

3 空间数据相关应用前景

3.1 用户需求分析准确性

用户需求分析的结果对于城市空间设计来说非常重要。本着以人为本的理念，在城市规划设计中，人的需求作为最主要的部分，应当被恰当地考虑到设计中来。开源空间数据的提供，能够帮助从业者、学者及决策者快速准确地找到城市设计的设想或初衷与人们的实际需求之间的差距。例如，利用游记、微博签到和百度景区人口数据，快速计算分析出人们对相应的城市空间的使用需求偏好[2]。

虽然人们的喜好相较于数据展示的范围，要更加多样化，数据的来源也需要更多的参与空间互动的公众，但是得到的分析结果，对于城市研究而言，是非常良性和重要的反馈。在反馈中，我们才能去做改进，才能将城市打造成为更接近人们真实需求和偏好的空间。

3.2 空间模拟分析优越性

城市空间的规划也可以通过多智能体技术，改变实验条件或者参数，组合不同的实验条件，探索分析城市及城市空间的发展和变化方向。这样的分析，需要大量的数据进行不同的模拟，开源空间数据正好可以满足模拟空间分析，这也是未来的应用方向之一。通过爬取数据，对不同的模拟结果进行分析，研究者可以从众多模拟选项中选择最优的方式，优化现实中的城市空间或者选出最适合的城市空间建设方案。

3.3 公园选址高效性

公园选址所涉及的数据及计算非常复杂，但在城市规划和设计过程中，公园选址又是非常重要的一项。鉴于选址要统筹多类影响因子，因此其所需数据非常广泛，从人口密度到街道及建筑信息，所做分析涉及很广泛，包括土地建设可行，可达性，选址适宜性等。而开源数据则能够非常高效地提供公园选址分析时所需的数据。在新的开源空间数据环境之下，研究者未来也将更容易获得准确且更有时效性的数据，为准确地选出公园位置，提供有利保障[2]。

4 结论

开源数据空间信息在城市设计中的应用非常有前景，开源数据现在已经在三维高程分析、视觉分析、可达路径分析和空间分析中有较为广泛的应用。未来，随着数据信息的准确性、广泛性和时效性的提升，相信其不仅在用户需求、模拟空间和公园选址方面有所建树，在很多其他方面都会有重要作用。