📝 规划笔记——推荐一则来自国匠城的文章，摘录如下：

城市数据嘉年华是国匠城&城市数据人共同举办的，在跨年之际持续发布城市数据领域内实践经验、研究成果的城市规划与城市数据行业盛宴，这场盛宴希望邀请规划行业大数据、新技术、信息化等领域的个人与机构参与其中，展示机构和个人的研究、实践，发布创新成果。

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城市数据嘉年华年度企业推荐
青岛市城市规划设计研究院

地点：青岛市城市规划设计研究院

机构名称：

青岛市城市规划设计研究院

研究领域：

城乡规划、建筑设计、市政工程、交通规划、工程咨询、大数据应用、文物保护、风景园林

机构简介：

青岛市城市规划设计研究院成立于1981年7月， 2009年9月加挂了青岛市城乡规划编研中心的牌子，是青岛市唯一具有建筑工程设计甲级、城乡规划编制甲级、工程咨询甲级资质的“三甲”设计院。主要职责是为青岛市城乡建设提供规划设计和城市规划信息服务。具体为区域和城市规划与咨询；风景园林规划；城市交通规划与咨询；城市设计；城市地理信息系统研究与应用；城市规划基础研究；城市规划软件开发与应用；市政工程规划与设计；受相关部门委托，负责青岛市城乡发展规划的组织编制和研究工作；承担市政府交办的有关规划编制任务和重大规划项目的研究论证；实施规划编制成果评估、开展规划编制方法研究；收集、整理和储存城乡规划资料，为城乡规划提供大数据及信息技术服务。根据我院发展需要，全院下设3个综合规划设计研究所、3个分院、市政所、建筑与景观工作室、交通研究中心、规划编制研究中心、建筑研究中心、大数据与城市空间研究中心、办公室、总工办、经营部等15个部门。现有在职职工300余人，其中正高级职称10人，高级职称43人，中级职称152人，初级职称60余人，各类执业注册师60余人。先后获得了山东省“十佳”甲级规划院、优秀勘察设计单位、青岛市文明单位等荣誉称号。

实践案例分享

本次嘉年华青岛市城市规划设计研究院为我们带来了6个领域内的11个实践案例分享，以下是案例列表：

2017年9月青岛市城市规划设计研究院与百度地图慧眼成立了“百度慧眼青岛规划联合创新实验室”，致力于大数据、人工智能在区域和城市规划、城市交通规划与咨询等领域的综合应用。一年多来，以青岛市城市规划设计研究院大数据应用团队为核心，重点利用百度地图慧眼数据并融合其他多源数据进行了区域联系与格局分析、城市空间结构演变、产业空间布局、城市功能区特征分析、公共服务设施服务水平评估、交通联系及通勤特征分析等方面的大数据应用。项目团队结合项目分析及应用，2018年在多个专业平台发表相关研究成果，其中发表专业论文10篇，其中《基于百度信息流的山东省空间层级关系研究》获得山东省2018年“变革与创新”城市规划论文竞赛一等奖。

一、区域联系与格局分析

1、基于百度迁徙数据的山东省城市联系分析

基于百度的短期流动人口数据，利用社会网络分析和空间分析方法，从点、线、面三个维度对该区的城市等级结构、城市联系格局、城市发展组团开展研究，以揭示该区的城市体系结构。

2、基于百度信息流的山东省空间层级关系研究

利用百度搜索数据对山东省17地市城市层级进行研究，进而分析山东省城市的空间层级关系以及信息网络结构。结果显示，济南、青岛两大城市在城市关系中处于绝对的主导地位，与省内几乎所有城市都建立了较强的联系。此外，潍坊、临沂、济宁等城市表现出了网络次级中心节点的特征，分别在各片区中承担着信息联系的枢纽地位。

3、基于腾讯位置数据的山东半岛城市群人口迁徙分析

基于腾讯迁徙平台的连续三个月的人口迁入和迁出数据，从铁路、公路以及航空三种交通方式对山东半岛17个主要城市间的人口集散量和客流联系强度进行了相对强度分析。

4、基于铁路客流的山东省空间结构演进研究

利用山东省各铁路站旅客发送量，运用城市间客流联系强度和城市客流集聚强度两个指标作为城市间空间结构演变的度量，分析山东省城市空间演进特点及集聚能力。

二、城市空间结构演变

1、基于夜间灯光数据的城市空间结构演变

基于DMSP/OLS所产生的夜间灯光数据，可以绘制出建成区逐年演变的地图，对城市信息进行动态模拟，进而分析估算出相关社会经济参数。

2、基于遥感数据的城市空间结构演变

在建成区空间演变模拟变化的基础上，利用遥感卫星影像数据对建成区空间内的各类用地进行识别分析，追踪生产空间、生活空间以及生态空间的变化。

三、产业空间布局

基于国民经济各类产业分类、空间分布特征,分析青岛市产业总体格局、不同类型产业分布特征以及产业与城市发展、人口岗位布局的关系等等。

四、城市功能区特征分析

1、基于多源数据的城市商业空间识别分析

利用百度LBS常住人口数据、百度热力数据、24小时访客数据、手机信令数据、POI数据、建筑数据、用地数据等多源数据对青岛市商业空间进行了识别，并对其发展演变及特征进行了分析。

2、基于多源数据的城市就业空间和居住空间分析

利用百度常住人口、百度工作人口、人口画像、房价数据、公交刷卡数据和POI数据等多源数据作为居住空间与就业空间特性分析的数据基础。基于百度就业人口网格数据，利用自然间断点分级法（Natural Breaks），将就业密度数值较高的网格分别划入一级、二级密度分组。根据以就业密度判断就业中心的方法，将密度等级高于二级的地区识别为就业中心。