城市發展帶來的大數據？大數據對城市發展的預測作用？
城市發展與大數據的邏輯關係
不請自來，今天剛剛聽了有關城市計算與大數據的報告會。嗯，趁熱打個鐵。。。先甩出個人理解：
1、大數據應用在城市發展領域是大勢所趨：
未來一些城市規劃的決策將會越來越多的使用到大數據。2、大數據對於城市發展問題的監測（包括根據已有數據進行的預測）具有主動性：通過對目標數據的挖掘，分析，建立合適的數學模型。在針對某一個城市發展問題時將會具有更加明確的方向性、針對性以及提前性。3、城市規劃發展以大數據為依託和根據：
大數據建立之後的模型可以更好的服務於城市發展建設規划過程中的決策，決策有據有理，成效顯著。---------------------------閃亮的分割線-------------------------下面是報告的具體例子這裡簡單地概述一下，題主也可以自己體會：
Infer Fine-Grained Air Quality in a City Using Big Data
Goal: We infer the real-time and fine-grained air quality information throughout a city, based on the (historical and real-time) air quality data reported by existing monitor stations and a variety of data sources we observed in the city, such as meteorology, traffic flow, human mobility, structure of road networks, and point of interests (POIs).
以上是關於北京空氣質量大數據的分析，目前中國城市大氣污染有些嚴重，這是需要解決的，不是牆內外，尤其是牆外的偽憤青用來吐槽的資本！（原諒我說句題外話）
面臨問題：
- 大氣污染指數的時間複雜性以及空間複雜性。不同時段，不同地區的空氣污染指數比我們想像複雜得多。
- 大氣監測站數量的有限性。我們不太可能把監測站造的到處都是。
實現結果：
- 做到城市每個區域，每個時段空氣質量的監控。（WP平台有這麼一個APP，詳情請戳 here，已經開放數據介面給了Microsoft）
- 同時保證非監測地區的高精準性，比原始使用大氣動力學計算準確度高出0.2。
實現意義：
- 為咱老百姓提供空氣質量預警，該帶口罩的時候還是要帶啊。。
- 為城市規劃人員重點防治區域提供指導。
Diagnosing Urban Noise using Big Data
Refer to the homepage of CityNoise for details.
Goal: we infer the fine-grained noise situation (consisting of a noise pollution indicator and the composition of noises) of different times of day for each region of NYC, by using the 311 complaint data together with social media, road network data, and Points of Interests (POIs).
關於紐約雜訊污染的大數據分析，聽報告說紐約市長很有錢，另外哥大附近晚上比較吵（向哥大的大神們求證）。
面臨問題：
- 城市噪音擾民，但不清楚雜訊成分，也不知道怎麼處理雜訊。
- 雜訊的概念主觀性很強，數據處理難度較高。
大數據來源：
- 311數據就是投訴數據。
實現結果：
- 如上圖所示劃分出了雜訊強度和雜訊成分情況，當然還有不同時段的。
實現意義：
- 給予城市規劃者規劃城市不同功能區的正確指導。居民區什麼的怎麼可以吵吵鬧鬧。
- 為城市治安人員提供治理雜訊污染的重點方向。
Understanding Urban Energy Based on Big Data
Goal: We instantly infers the gas consumption and pollution emission of vehicles traveling on a city』s road network in a current time slot, using GPS trajectories from a sample of vehicles (e.g., taxicabs). The knowledge can be used to suggest cost-efficient driving routes as well as identifying road segments where gas has been wasted significantly.
關於道路實時車輛油耗的大數據。
面臨問題：
- 交通帶來的環境問題。
大數據來源：
- 計程車車載的GPS數據。
實現結果：
- 體現實時交通網路的油耗情況。
實現意義：
- 為規劃城市交通路線，防治尾氣污染提供思路與方向。
圖片引用出處：Urban Computing
另外感謝鄭宇教授講座的啟發
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