城市规划中大数据挖掘与空间分析的方法及应用

一、引言

当前，全球城市化进程不断加快，城市规模日益扩大，城市系统变得愈发复杂。传统城市规划主要依赖有限的统计数据和经验判断，在应对城市发展中出现的新问题和新需求时，暴露出信息获取不全面、分析手段单一、缺乏动态性等局限性。与此同时，随着信息技术的飞速发展，城市运行过程中产生了海量数据，涵盖了城市居民的出行、消费、社交等行为数据，以及地理空间、建筑设施、环境监测等多源数据，这些数据蕴含着丰富的城市发展规律和空间特征信息。大数据挖掘与空间分析技术能够对这些海量、多源、异构的数据进行整合、处理和分析，挖掘出有价值的信息，为城市规划提供更全面、准确的决策依据，从而推动城市规划从经验驱动向数据驱动转变，提升城市规划的科学性和有效性。

二、大数据挖掘与空间分析的常用方法

2.1 大数据挖掘方法

数据清洗与预处理：由于原始大数据存在数据缺失、噪声、重复等问题，需要进行数据清洗与预处理。通过去除无效数据、填补缺失值、平滑噪声数据、统一数据格式等操作，提高数据质量，为后续分析奠定基础。例如，在处理城市交通数据时，对缺失的车辆行驶速度数据，可采用均值填充、回归预测等方法进行填补。

关联规则挖掘：关联规则挖掘旨在发现数据集中不同属性之间的关联关系。在城市规划中，可用于分析城市用地类型与人口密度、商业活动之间的关联，或者居民出行方式与交通设施布局之间的关系等。例如，通过关联规则挖掘发现，在学校周边一定范围内，餐饮和文具店的分布密度较高。

聚类分析：聚类分析是将数据对象按照相似性划分为不同的簇。在城市规划中，可根据城市区域的功能、人口特征、经济发展水平等因素，对城市空间进行聚类分析，为城市功能分区提供依据。如将城市区域划分为商业区、居住区、工业区等不同功能区。

分类算法：分类算法用于将数据对象分类到不同的类别中。在城市规划中，可利用分类算法对城市土地利用类型进行分类，或者预测城市不同区域的发展潜力等。常见的分类算法有决策树、支持向量机、神经网络等。

2.2 空间分析方法

空间数据插值：空间数据插值是根据已知空间点的属性值，估算未知点的属性值。在城市规划中，可用于将离散的环境监测数据（如空气质量监测点数据）插值到整个城市空间，生成连续的环境质量分布图，为城市环境规划提供参考。

空间自相关分析：空间自相关分析用于研究空间要素之间的相互关系，判断空间要素是否存在聚集或离散的趋势。在城市规划中，可分析城市经济指标、人口分布等要素的空间自相关性，了解城市发展的空间差异和集聚特征。例如，通过空间自相关分析发现，城市的商业活动在某些区域存在明显的集聚现象。

缓冲区分析：缓冲区分析是在空间对象周围建立一定宽度的缓冲区，用于分析该对象对周边区域的影响范围。在城市规划中，可用于分析道路、公园、学校等设施的服务范围，为公共服务设施规划和土地利用规划提供依据。如以学校为中心建立缓冲区，分析该区域内的学生数量和分布，为学校规模规划提供参考。

网络分析：网络分析主要用于研究网络状分布的空间对象（如交通网络、供水网络等）的运行特征和优化布局。在城市交通规划中，可利用网络分析优化道路网络布局，计算最短路径、交通流量分配等，提高交通运行效率。

三、大数据挖掘与空间分析在城市规划中的应用

3.1 城市土地利用规划

通过大数据挖掘技术分析城市人口分布、经济活动、交通流量等数据，结合空间分析方法，能够更准确地了解城市土地利用现状和发展趋势。例如，利用聚类分析和空间自相关分析，对城市土地利用类型进行分类和空间集聚特征分析，为合理划分城市功能区提供依据；通过关联规则挖掘，分析土地利用与周边设施、交通条件等因素的关系，优化土地利用布局，提高土地利用效率。

3.2 城市交通规划

大数据挖掘与空间分析技术在城市交通规划中具有重要应用价值。利用交通大数据（如车辆 GPS 数据、公交刷卡数据、交通摄像头数据等），通过数据清洗和预处理、关联规则挖掘等方法，分析居民出行特征、交通流量变化规律等。结合空间分析方法，如网络分析优化道路网络布局，缓冲区分析确定公交站点的服务范围，为制定合理的交通规划方案提供数据支持，缓解城市交通拥堵，提高交通服务水平。

3.3 公共服务设施规划

通过挖掘居民的消费数据、社交数据、人口统计数据等，结合空间分析方法，能够准确掌握居民对公共服务设施的需求分布。例如，利用聚类分析将城市居民按照不同的需求特征进行分类，再通过缓冲区分析确定各类公共服务设施（如医院、学校、公园等）的合理布局和规模，以满足居民的基本生活需求，提高公共服务设施的可达性和服务质量。

3.4 城市环境规划

利用环境监测大数据（如空气质量、水质、噪声等数据），通过空间数据插值、空间自相关分析等方法，绘制城市环境质量分布图，分析环境质量的空间分布特征和变化趋势。结合大数据挖掘技术，分析环境质量与城市用地、交通、产业布局等因素的关系，为制定城市环境规划政策、优化城市空间布局提供科学依据，促进城市的可持续发展。

四、保障策略

4.1 提升数据管理与整合

统一数据标准，强化数据质量，完善管理制度。推动数据共享，构建大数据平台，提升数据可用性和共享性。

4.2 增强技术研发与人才培养

加大大数据技术研究，开发城市规划分析工具。加强专业建设，培养复合型人才，提高技术应用水平。

4.3 强化数据安全与隐私保护

制定数据安全政策，加强技术研究，采用加密、访问控制等手段，保障数据安全。建立监测和应急响应机制。

4.4 推动规划理念与方法创新

宣传大数据技术，转变规划理念，提高应用能力。结合大数据与传统方法，创新规划理念和方法，提升规划科学性和前瞻性。

五、结论

大数据挖掘与空间分析技术为城市规划提供了新的方法和手段，在城市土地利用规划、交通规划、公共服务设施规划、环境规划等领域具有广阔的应用前景。通过这些技术能够更准确地把握城市发展规律和空间特征，为城市规划决策提供科学依据。然而，在应用过程中面临着数据质量与整合、技术与人才短缺、数据安全与隐私保护、规划理念与方法转变等挑战。通过加强数据质量管理与整合、加大技术研发与人才培养、强化数据安全与隐私保护、推动规划理念与方法创新等策略，能够有效应对这些挑战，充分发挥大数据挖掘与空间分析技术在城市规划中的作用，促进城市的科学规划和可持续发展。

参考文献

[1]曾理.探析大数据在智慧城市规划中的应用[J].城市建设理论研究(电子版),2025,(14):226-228.DOI:10.19569/j.cnki.cn119313/tu.202514075.

[2]宦铁军.大数据技术在智慧城市规划建设中的应用研究[J].新城建科技,2025,34(02):113-115.

[3]高贤广.基于大数据技术的智慧城市规划建设策略[J].中国信息界,2025,(02):70-72.