杨东援:通过大数据推动综合交通规划理论变革│会议专递

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🔊 提醒:这是一篇2016年发布的文章,由于机构改革的原因,请注意内容的时效性。
 • 主办:中国城市规划学会城市交通规划学术委员会 

• 承办:深圳市城市交通规划设计研究中心

 

• 协办:深圳市城市规划学会
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2016年4月15-16日,“2016年中国城市交通规划年会——交通变革:多元与融合”在深圳召开。同济大学教授、城市交通规划学术委员会副主任杨东援在会上作了题为“通过大数据推动综合交通规划理论变革”的主题演讲报告。本文根据会议视频做概略性整理,以飨读者。感谢会议主办方提供资源支持!


 

 

变革意识,交通规划理论的活力

新趋势:此“规划”非彼“规划”



 

新形势:中央城市工作会议精神



 

新任务:城市群综合交通规划



 

新基础:相关学科的变革成果



 

 

变革需求之一:多维度分析
综合交通整合规划的任务,并非简单实现多种方式间的接驳,而是需要实现与城市空间体系的整合,多种交通模式的合理结构,软硬对策间的协同,以及通过复合服务网络适应多样化需求。



 

为此,交通分析不能再局限于“交通量”预测,而是需要扩展到“空间活力”、“可转移流量分析”、“需求受控响应”、“多样化需求与复合服务协同”等方面

 

 

变革需求之二:直面不确定性



 

我们一直在努力提高预测精度,但是现在却不得不思考未来是否是完全可预测的;我们一直在力图消除过决策中的不确定性,现在却不得不思考如何与“不确定性”共处。

 

我们清楚地是——城市承载能力和理想目标;不清楚的是——在多大程度上能够实现目标,如何更好地逼近目标。

 

城市交通规划需要从单纯地在预测基础上制定方案,走向根据实际发展态势“适时响应”。



 

及时发现与正确判断,是“适时响应”模式成功与否的关键。

 

 

变革需求之三:促成共识
城市交通规划与管理不应仅是管理者与“技术精英”的“二重唱”,而应该成为社会共同参与的“大合唱”。在此背景下舆情分析成为交通大数据研究的一个重要领域。

 

通过信息共享形成对问题更加全面的理解,是形成管理共识的基础。

 

 

变革需求之四:过程的可控性
我们并非不知道增长的极限,但是在无序地争抢属于自己的资源!



我们不是不了解恶性循环的后果,但是缺乏摆脱“尾旋”的决心!

 

我们不是没有对美好家园的憧憬,但是缺少实现理想的资源管控机制!


“要素”、 “杠杆” 和“体制框架”是规划过程管理所关注的最主要内容。

 

 

决策支持,从“数据资源”到“决策能力”
大数据所创造的观察能力
大样本优势
使得我们有可能整体把握态势与趋势,通过“模糊的正确”判断,避免小样本分析容易产生的“精确的错误” 。

连续追踪优势
大样本使得我们有可能整体把握态势与趋势,通过“模糊的正确”判断,避免“精确的错误” 。

多测度观察优势
变换时间和空间观察尺度,可以发现系统所产生的长周期规律和随机扰动。

 

寸有所长、尺有所短
• 与传统数据相比,大数据具有大样本、多角度、连续观测的特点;

• 但是大数据并非“定制数据”,其精度、内容等受限于多方面原因,并不能达到传统概念基础上技术分析的要求;

• 简单地将大数据塞进传统分析技术框架,难免“削足适履”。





 

 

从“分析技术”到“决策支持流程”
将技术、方法与管理决策相融合,我们需要一个流程框架,从而将相对独立的“技术部件”组合成为决策支持的“生产线”。
 

 

大数据与规划理论变革,需要多方协力
 

城市交通管控的“战场建设”
大数据是一种战略资源!针对城市交通管控进行基础信息资源体系建设,不是一个技术层面的战术任务,而是一个政府为责任主体的战略管理问题能力建设!

 

 

技术平台的搭建,多方协力的成长过程



相对稳定的数据仓库,作为探索过程的应用系统,逐步提炼的“中间件”工具,组成一个成长性平台的构成要素。

 

 

不同类型的参与者,形成相互协同的推进组织
• 城市交通的战略实验室分析人员——他们的任务很像美国的战争实验室,并不承担具体武器的研发任务,而是根据对总体态势和趋势的研判,提出新的战略理念,确定未来的战争形态和方式,以此为基础确定所需要研发的武器装备。

 

 数据资源开发技术人员——他们很像新型武器的设计师,根据在原有基础上的继承与创新,不断提出新的解决方案。但是与第一类人员不同,相对聚焦于一个较窄的领域精耕细作,一般不会跨界工作。

 

• 大数据分析系统研发人员——他们很像军工企业中的技术人员,根据设计方案来实现具体系统。

 

• 数据驱动的决策分析人员——他们是武器的操作员,也是与实际应用最贴近的技术人员。再好的分析工具离开了他们,也不能成为有效的战斗力。

 

综上,有待突破的技术瓶颈包括以下四方面内容:一是宏观与微观数据的链接;二是系统的“涌现”研究;三是分析方法从“建模”到“证析”的转变;四是从“关联”走向“因果”。

 

 

 

 

注:本文根据演讲视频整理(点击“阅读原文”浏览视频),未经作者本人审阅.


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