主题词PM2.5 动态暴露评估 健康风险（图片来源于网络）《美国国家科学院院刊》曾发表研究报告称，人类的平均寿命可能因为空气污染缩短了5年左右，而细颗粒物PM2.5污染是近年来最为常见的空气污染类型。目前，PM2.5污染暴露的研究多是基于监测站点数据和静态人口数据。然而，监测站点的PM2.5浓度数据难以理想地刻画出其空间异质性。并且，居民的动态位置信息并没有在空气污染暴露评估中被充分考虑。为降低污染暴露评估的不确定性，应该如何将居民位置的时空变化及精度更高的PM2.5浓度分布信息整合到空气污染暴露评估模型中呢？香港中文大学黄波团队在最近发表的文章《Dynamic assessment of PM2.5 exposure and health risk using remote sensing and geo-spatial big data》解答了上述问题。文章亮点数据亮点使用遥感数据估算PM2.5浓度，相比于站点检测数据具有更高的精度和空间分辨率。利用社交媒体的位置数据来表征京津冀地区居民位置的时空变化。方法亮点采用动态模型来更好地评估PM2.5的暴露水平及其造成的健康风险。通过比较五种暴露评估模型，证明了因忽略居民位置变化及PM2.5分布精度所产生的不确定性。研究背景目前，已有大量的流行病学研究致力于探讨细颗粒物（PM2.5）污染暴露对人类健康所造成的威胁。然而，多数此类研究并没有充分考虑居民位置的不断变化及PM2.5浓度的精度对暴露评估所产生的影响。因此，本研究通过利用社交媒体的位置数据及基于遥感影像的高质量PM2.5浓度信息提出了一个改进后的PM2.5污染暴露评估模型，旨在弥补常用模型中的缺陷。该模型最终被应用于中国受PM2.5污染较为严重的京津冀地区，以探究该地区2015年居民PM2.5暴露水平及其对健康的危害。主要结论 居民的位置及其变化是评估PM2.5污染暴露不可忽视的信息，来自社交媒体的位置数据可以帮助我们更好的刻画居民的实时分布特征。 基于遥感数据的PM2.5浓度数据可以提供更丰富和准确的污染分布信息。整合了居民位置变化信息及更高精度的PM2.5污染数据的暴露评估模型可有效的降低评估结果的不确定性。该暴露评估模型也同样可应用于其他环境因子的暴露评估当中。研究方法图 1 研究思路1、通过时空加权回归模型（GTWR）估算基于气溶胶光学厚度（AOD）的PM2.5浓度分布。2、利用整合人口统计数据及社交媒体的位置数据（LBS data），表征不同时段的居民分布特征。3、通过居民所在位置及其周围PM2.5浓度，估算京津冀地区居民在不同时段PM2.5暴露水平，并计算其月均值和年均值。4、在年均暴露水平的基础上，采用浓度响应函数（C-R function）估算2015年京津冀地区居民因PM2.5暴露而造成生命损失。5、比较5种不同的暴露评估模型来进一步探讨居民位置变化信息及PM2.5浓度的精度对降低不确定性的意义。研究结果（1）来自社交媒体的位置数据表征出了居民的时空分布及变化特征（图2）。图 2 （a-b） 基于社交媒体位置数据的京津冀及北京地区居民分布特征 （2015/08）；（c）北京居民月均分布变化矩阵北京地图（图2b）表明，基于LBS的人口地图可以提供人口密度的空间直观可视化，特别是对于城市核心。北京居民月均分布相关系数矩阵（图2c）进一步表明了人口分布在空间和时间上的动态变化。居民的月均分布动态变化可以通过直接或间接影响人口分布和运输的若干因素来解释，例如天气状况，通勤惯例和特殊假期。（2）基于遥感AOD产品和GTWR模型的PM2.5浓度更精确的量化其空间分布特征（图3）。总体上看，京津冀东南平原地区的污染程度严重于西北的山地地区。各月间污染浓度和空间分布有明显变化，其中12月为污染最严重的月份（平均PM2.5浓度最高）。图 3 （a-d）2015年1月、4月、9月和10月PM2.5浓度分布（月均）；（e）2015年京津冀地区各市PM2.5月均浓度（3）通过使用动态居民分布特征和相应的PM2.5浓度，我们估算出了京津冀地区各市PM2.5暴露的平均水平及其动态变化。对于2015年而言，1-2月及11-12月为污染暴露最严重的时期，并且大多数城市的暴露峰值出现在12月。全年当中，超过50% (20%) 的居民的暴露水平高于80 (120) μg/m3。在12月，50%的居民的暴露水平高达110μg/m3（图4）。图 4 京津冀地区居民2015年PM2.5暴露水平累计百分比（4） 通过使用浓度响应函数，我们估算出了因PM2.5污染而造成的生命损失。结果显示，在2015年京津冀地区因空气污染造成的过早死（全因）高达138150人，其中由心血管疾病和呼吸系统疾病造成的过早死分别为80945人和18752人。（5）用过对比基于不同数据集的PM2.5暴露评估方法发现，忽略居民的位置移动信息和PM2.5浓度的分布精度，都会在不同程度上造成结果的高估或低估。论文题目Dynamic assessment of PM2.5 exposure and health risk using remote sensing and geo-spatial big data发表期刊Environmental Pollution全文论文链接https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S026974911930418X第一作者简介宋祎萌，博士，香港大学副研究员（博后），毕业于香港中文大学地理与资源管理系。研究方向为城市环境量化，环境暴露及健康评估，以及时空大数据分析。E-mail: yimengsong@link.cuhk.edu.hkGoogle Scholar: https://dwz.cn/zEi1d011ResearchGate:https://www.researchgate.net/profile/Yimeng_Song3通讯作者简介黄波，香港中文大学地理与资源管理系教授，太空与地球信息科学研究所副所长，教育部长江学者讲座教授。研究方向为时空大数据分析、一体化遥感影像融合、环境监测、智能交通系统与可持续空间规划。E-mail: bohuang@cuhk.edu.hkGoogle Scholar: https://dwz.cn/omsjNYsrResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Bo_Huang10相关论文推荐Huang, B., Wu, B., & Barry, M. (2010). Geographically and temporally weighted regression for modeling spatio-temporal variation in house prices. International Journal of Geographical Information Science, 24(3), 383-401.https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/13658810802672469?journalCode=tgis20Song, Y., Huang, B., Cai, J., & Chen, B. (2018). Dynamic assessments of population exposure to urban greenspace using multi-source big data. Science of the Total Environment, 634, 1315-1325.https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969718312257He, Q., & Huang, B. (2018). Satellite-based high-resolution PM2. 5 estimation over the Beijing-Tianjin-Hebei region of China using an improved geographically and temporally weighted regression model. Environmental pollution, 236, 1027-1037.https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0269749117324946

本期投稿小明一个普通学生背 景从本科开始我就对城市规划中的数据分析很感兴趣，研究生在美国学了data science。有了一些编程能力之后，感觉自己之前收集数据的方法实在是不太明智（当然，现在的这个小程序也不怎么聪明），于是写了一个小程序来帮助大家简单直白地获取POI。首先简单介绍一下，小程序使用的是百度的API。API可以理解为一个接口，让用户能够向服务器请求数据。很多网站都有API，谷歌，高德，微博都有。有了API我们就可以合法地获取数据，而不是使用风险很高的“爬虫”。API通常是付费的，不过百度目前免费，每个用户每天有两千次的使用权限，别太贪心，这个数量是够用的。在正式开始介绍小程序的使用方法前，我还是想说，获取开源数据非常容易，在ArcGIS里搞一些莫名其妙的图也很容易，但是难点仍然是如何解读结果，如何把结果应用到规划和设计。测试环境： win 10 pro x64操 作 步 骤第一步：下载程序百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1sKW3cJYHVxQ1a0a52m-y9A提取码: pdmb或Dropbox：https://www.dropbox.com/s/6ugh5m0vdy4qfx7/BaiduPoi.exe?dl=0下载exe文件后，双击打开即可，无需安装。第二步：获取AKAK即API Key，是一个用户身份的验证，要输入正确的API Key程序才能正常使用。好好保管，不要泄露。http://lbsyun.baidu.com/登录-控制台-创建应用应用类型选“浏览器端”。不要尝试用截图里的key，已经被我删掉了。第三步：双击打开软件BaiduPOI，依次输入以下内容漫长的等待，出现提示后依次输入。1. 输入API Key每次使用软件只需要在第一次搜索时输入API Key，之后会默认使用同一APIKey。2. 输入POI类型详见页面http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=lbscloud/poitags3. 输入中心点坐标建议使用百度坐标拾取器：https://api.map.baidu.com/lbsapi/getpoint/index.html目前只能实现圆形搜索，更多搜索方法请参考：http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=webapi/guide/webservice-placeapi4. 输入坐标类型1）WGS84ll即GPS经纬度2）GCJ02ll即国测局经纬度坐标3）BD09l即百度经纬度坐标建议：wgs84不要在国内用，gcj是高德坐标系。百度API就用BD09ll，取中心点坐标的时候也用百度取。5. 输入地点名称下载结束后会自动生成一个输入地点名称的文件名，相同地点名的不同POI类型会分别命名同在同一文件夹下，如图所示：6. 输入搜索半径以米为单位采集数据结果截图展示：CSV格式Shp格式一 些 建 议本程序尽量放在桌面上使用。API每次最多返回400条数据，所以搜索半径尽量小，一定用二级行业分类，宁可多用几个中心点多搜索几次。由于上一条提到的问题，所以多次搜索的时候可能会出现重复，这种情况下就不能直接使用shp，把几次搜索结果的csv文件放在excel里删去重复值。在ArcGIS中使用时，导入shp后defineprojection为GCS_WGS_1984，SRID为4326。虽然前文说了不要使用WGS_1984，但是ArcGIS里并没有百度的坐标系，百度和高德也只是在wgs84上进行了一次加密。只要你其他数据源和POI使用的同一套地理坐标系就好。更多说明请参考：http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=webapi/guide/webservice-placeapi

在中国这片土地上，到底哪里才是最“红”的红色圣地？可能谁都无法给出一个确切的答案，抑或是这个题目本身就属于一个伪命题，“红”无法用“最”来形容。 既然已经有了这个想法，为了寻求答案，我们还是找到了一个剑走偏锋的衡量标准——红歌中地名出现的频率。红歌是中国政治、社会、文化及意识形态在特定的历史条件下多方运作的产物，其中涌现了大量的真实地名，我们将这些被歌颂的地名统计出来，也许能从一个片面的角度来寻求这个答案。 为此，我们从数百首红歌中挑选出了107首带有地名的红歌，并做了一份相对细致的统计，以省级行政区为单位，做出了一张《中国哪里最红》的分布示意图——北京作为祖国的心脏，毋庸置疑的成为了歌曲中最多被提及的地方。而新疆和西藏却令人意外地成为了排名靠前的两个行政区，这是由于中国近代以来的国家领土经常性地遭受外敌的侵入，而文学和音乐是最能让人将边疆和国家领土完整性联系在一起的宣传方式，排名靠前亦在情理之中。最令人诧异的当属河北，作为传统的红色圣地，却鲜有红色歌曲提及其相关地名。我们经过前后数遍地查找，都难以改变这个现状......若作为“中国红歌曲库”的您有相关存货，望不吝赐教。▼ 除了明确的行政地名，红歌里还存在着不少的山河湖海在这些山河湖海中，每个名字代表的都是中国的脊梁和血脉，也许我们可以称它们是最能代表中国的地名。最后，我们将所有的107首歌曲做了一张长长的图表，按照歌曲创作年代排列，里面详细统计了所有歌曲涉及的地名，如果您今天还没想到国庆节要唱什么的话，来这选择一首歌唱自己家乡的红歌吧。注：时代关键词一栏，是将同时代的所有歌曲的歌词利用词频工具查询一遍，挑选出出现频率最高的词语，剔除一些无谓的词语（如：的、哈哈等）。您想好要唱哪首歌了么？参考资料：1.《庆祝中华人民共和国成立70周年优秀歌曲100首》人民日报2. 2011年央视十集电视文艺专题片《放歌九十年》歌曲3.《100首红歌歌词》 中红网4.《歌唱的政治：中国革命歌曲中的地理、空间与社会动员》徐敏

城市数据派在2015年末开始专研城市大数据专业课程，开发出全国首套原创专业城市大数据实战技能课程，课程一经推出，广受好评！【城市大数据实战特训营·公开课】的宗旨是打造面向城市研究与规划人员的具备高实操性与高应用性，以及实际项目指导意义与市场开拓价值的城市数据主题实战课程。往期授课现场经过4年多的发展，城市数据派已在全国成功举办近百场培训课程，几百家企业及高校参与并获益，共计为近4000余人次提供了专业的城市大数据教育服务。部分公开课学员所在机构展示11月郑州特训营开启招生2套独家原创的城市大数据实战教学课程仅限50人，先到先得！两大特训营都免费赠送实操录屏 录屏不限时间永久免费看 一线数据大神手把手教学 包学会！包学会！包学会！学完特训营后我能做什么？建立完善的时空大数据思维与逻辑，数据分析师初长成！获取主流网站数据，地图、街景、点评……海量数据随便有！掌握基础代码语言、MYSQL、QGIS，分分钟搞定数据处理！解决数据可视化难题，瞬间提升图面逼格！掌握各大主流数据应用，功能业态人口流向分析统统不用愁！掌握夜间灯光影响应用，城市经济发展演变一目了然！掌握GPS轨迹数据应用，商圈功能辐射能力、交通可达性精准展示！掌握手机数据应用，城市空间结构、职住识别、城乡格局不再神秘！掌握社交网络数据应用，融合分析更有趣！掌握各类ARCGIS数据操作与案例，项目应用直接上手！还有多源数据综合应用，轻松玩转主流大数据！戳这里快速了解特训营精华11月郑州特训营开课时间以下是2个特训营的时间安排，授课地点郑州市，授课形式为面授，老师手把手教学所有实操内容，一对一答疑交流，掌握所有关键技能。每个特训营均为精品小班教学，每班限额25人左右，先到先得。我要咨询和报名索取课程详细内容介绍、报名表、课程优惠政策等内容：请加客服微信号iloveudparty，备注“郑州营”，任何问题欢迎来撩客服小派派。还不快来加我特训营1详细介绍【课程简介】系统介绍各类时空大数据源的特征、获取方式、优劣以及应用领域及研究方向，并全面讲解必须掌握的分析工具和技巧，以大量实例数据，介绍如何利用智能交通系统ITS数据（包括GPS轨迹数据、公交IC卡数据等）、手机数据、社交网络数据、夜间灯光影像数据，以及其他网络数据辅助城市规划与研究。【对学员基础要求】适合0基础学员，所有实践内容老师将一步步手把手教学！【课程大纲】1 时空大数据与城市规划概论课程内容：全面介绍主流的城市时空大数据源的类型，并对比各种城市时空大数据源的特点、研究方向和应用领域。课程目标：熟悉各类数据的来源及应用范围，便于结合项目需求快速选择数据类型。2 程序入门与数据库基础知识课程内容：以JAVA程序语言为例，剖析对于规划师来讲，必须掌握的程序核心基础内容和入门实践；以Eclipse为例，掌握集成开发环境的基本操作；以Mysql关系型数据库为例，讲解规划师必须掌握的SQL语言核心基础内容和数据库入门实践。上机实操：实战操作关系型数据库MySQL的关键技术和核心SQL语句；实战基于Java对数据库的基本操作及数据处理。课程目标：规划师编程扫盲，速度掌握最核心的Java程序语言及数据库处理内容。3 数据获取与网络爬虫基础知识课程内容：介绍互联网数据的概念和特征，阐述典型的工具和流程；介绍网络爬虫基本理论，框架及常见抓包工具，网络爬虫的两种主流方式。上机实操：基于普适性爬虫程序，实战操作获取主流地图网站数据（如地图、影像、街景、交通数据）、主流信息分类网站数据（如点评、房产网站、同城网站等数据）；基于API方式，实战操作获取特殊性网站开放数据（如各类地图网站等）。课程目标：熟练掌握各类网络数据的获取。4 数据处理基础知识与综合技巧课程内容：介绍数据解析、清洗、分词、格式变换、投影与坐标转换的基础知识。上机实操：基本处理技巧，数据交换格式；自然语言处理入门知识、中文分词原理和基础工具；各类数据相互转化；空间参考与坐标转换；主流数据的坐标处理方式，以及基于程序的坐标转换。课程目标：熟练掌握数据处理及不同数据及坐标的转换。5 数据可视化课程内容：介绍时空大数据可视化的基础知识、工具、经典案例。上机实操：以Processing为例，对海量时空轨迹数据可视化；以R语言为例，对海量网络关系数据进行可视化。课程目标：掌握如何轻松展示大数据分析结果，全面提升图面逼格。6 POI数据综合应用实践课程内容：POI数据的特点、处理流程以及轨迹数据的典型应用。上机实操：基于POI数据对城市功能区识别、城市商圈体系划分及业态分析。课程目标：掌握POI数据的分析应用。7 夜间灯光影像数据综合应用实践课程内容：介绍夜间灯光数据的数据源、基本原理、研究方向和应用，并讲解基于人类活动数据（夜间灯光数据+电子足迹数据）城市经济反演的原理上机实操：基于夜间灯光数据和统计年鉴数据，反演城市GDP及不同产业与夜间灯光之间的关系。课程目标：掌握夜间灯光数据的分析应用。8 GPS轨迹数据综合应用分析课程内容：介绍GPS轨迹数据的特点、处理流程以及轨迹数据的典型应用。上机实操：基于出租车轨迹数据，对城市大型商圈辐射分析，以及对城市公共设施交通通达性分析。课程目标：掌握GPS轨迹数据的分析和应用。9 手机数据综合应用分析课程内容：介绍手机定位数据和信令数据的特点、处理方法以及典型应用。上机实操：基于手机数据，实战操作挖掘某城市热点以及日变化规律，以及职住识别、城乡网络及格局分析。课程目标：掌握手机数据的分析和应用。10 社交网络/媒体数据综合应用分析课程内容：介绍社交网络数据的特点、研究方向与典型应用。上机实操：基于社交网络/媒体数据，对区域城市空间格局与网络结构分析，以及城市空间辐射力与城市腹地定量分析。课程目标：掌握社交网络/媒体数据的分析和应用。11 多源城市时空数据融合应用分析课程内容：介绍如何综合应用多种数据。上机实操：基于POI数据、GPS轨迹数据，研究城市土地利用混合度与居民出行行为之间的关系；基于人口数据、交通调查数据、ITS数据、建筑物等数据，掌握居民出行OD融合估计的方法。课程目标：掌握综合利用多种数据的分析与应用。特训营2详细介绍【课程简介】课程内容包括时空大数据的分析思想与理论、方法技术、案例实战和交流讨论四部分，是一个互相耦合又逐层递进的安排，其中，应用案例部分安排的时间最多，是课程的核心。我们建议学习此课程的目标人群为对时空大数据分析技术、GIS建模方法感兴趣的领域专业人士，包括行业应用人员和院校研究人员。本课程力求提升你的思想高度、理论深度、方法广度和应用风度，并以理论深入浅出、方法系统全面而前沿，案例实战生动而具有实际应用价值为目标。【对学员基础要求】本课程将使用ARCGIS等系列工具，要求学员熟练掌握ARCGIS的基本操作。若无基础，报名后可获赠免费学习的在线基础教学视频作为课前自学材料。【课程大纲】一 思维理论专题课程目标：充分理解大数据的基本理论与思维方式，对时空数据分析有全面深刻的认识。1.1 如何提升自己的数据分析技术和数据视觉艺术能力1.2 如何正确把握理论、思维、技术和应用的协同作用1.3 理解空间的力量——城市中的经济与社会文化解读二 方法技术专题课程目标：全面掌握并高效应用数据的采集、处理、分析、表达。2.1 时空大数据采集核心方法大集萃数据号称是GIS的血液。本专题介绍了这些数据的获取原理、获取方法和获取软件，以求达到了解获取途径、理解获取原理、会用采集工具和能够得到所需数据的目的。这些数据包括各类POI数据、人口数据、迁徙数据、文本舆情数据、基础空间数据和其它VGI数据等。2.2 时空大数据处理关键方法大集萃 2.3 时空大数据分析高级方法大集萃空间分析与建模被视为GIS的灵魂。本专题根据空间分析的问题场景、方法特征等进行分类，针对性的教学，使学员能尽可能减少学习成本，提升学习效率。重点涉及一些高级时空数据分析方法： 2.4 时空大数据可视表达方法大集萃三 案例实践专题课程内容：共涉及6个专题的案例应用及实战操作。3.1 场所的空间及其城市设施大数据分析a. 热点探测方法在城市形态结构分析中的应用b. 同位模式方法在城市公共服务设施评价中的应用c. 地学信息图谱在城市结构可视化表达中的应用 3.2 区域化的空间及类型划分和区域划分a. 模糊集叠加方法在城市区域单元划分中的应用分析b. 基于聚类方法的面域单元类型划分和区域划分应用c. 基于流数据的面域单元类型和区域划分应用案例d. U-DEM模型与分析方法在城市形态结构研究中的应用 3.3 时空间问题建模及其时空大数据分析a. 基于时间地理学方法的人类时空行为模式与社会文化关系分析b. 基于新一代时空立方体方法的时空分布模式分析及其应用c. 时空点度量与聚类方法在地理分布模式分析中的应用 3.4 流动的空间及其社会网络大数据分析a. GIS经典网络分析模型及其在城市规划中的应用分析b. 基于新一代空间交互网络模型的空间交互模式分析及其应用c. 变化的空间与城市的蔓延，基于网络扩散模式方法的城市扩张分析与应用3.5 空间关系建模及其时空因果关系分析a. 区域的位置关系建模及其在城市问题分析中应用b. 地理加权回归建模及其在空间影响或因果关系分析中的应用c. 地理探测器模型及其在空间异质性分析中的应用 3.6 文本中的空间语义信息及其应用分析a. 文本的地理语义提取及其在城市社会文化和舆情评价中的应用课程目标：基于GIS，对不同的数据资源，通过实操应用，全面掌握数据分析过程及方法，包括城市空间结构分析、公共设施评价、人类时空行为模式、城市扩张、空间异质性等分析。四 总结讨论专题课程内容：全套课程内容的总结、梳理、答疑。课程目标：强化课程内容，解决学员的疑惑。我要咨询和报名索取课程详细内容介绍、报名表、课程优惠政策等内容：请加客服微信号iloveudparty，备注“郑州营”，任何问题欢迎来撩客服小派派。还不快来加我

中国雄安官网9月26日电（记者崔利杰）9月25日下午，新成立的雄安新区智能城市创新联合会（以下简称“联合会”）在雄安市民服务中心召开第一次会员会议暨第一届理事会。会议审议并通过了《雄安新区智能城市创新联合会章程》（以下简称“章程”）和专家技术委员会名单，选举产生了联合会第一届理事单位和监事，以及理事长、副理事长和秘书长。会议还就联合会下一步围绕雄安新区智能城市标准制定、示范项目建设计划开展的工作进行了商讨。本文来源于：中国雄安官网会议现场联合会由雄安新区管委员指导，是由来自智能城市相关领域的企事业单位、高校、科研机构等自愿组成的跨行业、开放性、非营利性的社团组织。自2018年9月底筹备以来，联合会以构筑智能城市创新共同体为使命，以聚万千智慧促城市智能为宗旨，秉承协同、开发、践行、卓越的价值观，采取具体工作与筹建工作同步开展的方式，先后召开多次筹备会议，按照相关法律法规要求完成《雄安新区智能城市创新联合会章程》及相关财务、人力资源、知识产权、标准等一系列内部管理制度的制定，建立了涵盖智能城市领域八大类42个专业的专家库，并组织参与雄安新区智慧交通示范区建设等工作，累计参与人数达1500人次。联合会在自愿、平等、互利、合作的基础上，将致力于智能城市理论、标准、解决方案等公共性问题的研究，在上下游产业之间建立有效运行的产学研合作新机制，积极推动中国智能城市健康可持续发展，努力创造“雄安质量”。参会人员合影留念（中国雄安官网记者李鑫 摄）雄安新区智能城市创新联合会第一届理事会组成如下：一、理事长单位中国电子科技集团有限公司二、副理事长单位1 中国雄安集团数字城市科技有限公司2 中国电信集团有限公司3 中移雄安信息通信科技有限公司4 中国联合网络通信有限公司5 工银科技有限公司6 中国银行股份有限公司河北雄安分行7 中国邮政储蓄银行股份有限公司8 国网信息通信产业集团有限公司9 中通服咨询设计研究院有限公司10 中国中车集团有限公司11 中国电子信息产业发展研究院12 中国电子技术标准化研究院13 中国信息通信研究院14 浙江大学15 新华网股份有限公司16 京东数字科技控股有限公司17 华为技术有限公司18 启迪控股股份有限公司19 国信优易数据有限公司20 达闼智能机器人有限公司21 浪潮雄安云链科技有限公司三、理事单位1 中电科（河北雄安）未来数字城市研究院有限公司2 中国农业银行股份有限公司河北雄安分行3 中国建设银行股份有限公司河北雄安分行4 中国铁塔股份有限公司河北雄安分公司5 中交雄安投资有限公司6 中国平安保险集团智慧城市发展办公室7 中国建筑科学研究院有限公司8 中国家用电器研究院9 河北地质大学10 阿里巴巴雄安技术有限公司11 北京百度网讯科技有限公司12 深圳市腾讯计算机系统有限公司13 广联达科技股份有限公司14 美团点评公司15 雄安达实智慧科技有限公司16 雄安讯飞人工智能科技有限公司17 卫宁健康科技集团股份有限公司18 河北雄安鉴衡检测认证有限公司19 河北雄安终极文化传媒有限公司四、秘书长河北雄安新区管理委员会首席信息官张强五、监事浙江大学中国新型城镇化研究院执行副院长李文驹

【本期看点】我们常常通过附属于建筑物的传感器获取城市数据，这种方法可以保证提供稳定的每日数据，但其涉及的范围却很有限。如果在车辆上安装传感器，是否可以解决以上问题，在空间和时间上更好的探索城市呢？那么，到底需要多少辆出租车才能获取一定范围内的数据呢？近日，美国麻省理工学院可感知城市实验室的一项研究显示，在城市研究中，只需要少量的安装了传感器的出租车，就能在一天内，扫描到大量的城市街道。这一研究结果具有普遍性，并对城市政策决策者、智慧城市设计师具有直接效用。来看看研究学者具体怎么说？注：本文源于麻省理工学院可感知城市实验室近期的一项研究。原文：Taking a city’s pulse with moveable sensors 作者：Peter Dizikes | MIT News Office 编译：城市数据派背 景假设你有10辆出租车，在一个典型日里，这些出租车可以覆盖城市的哪些范围？回答这个问题之前，我们先来了解一下，回答这个问题有什么必要性。 我们知道，城市有很多信息是需要测量的，例如，空气污染情况、天气情况、交通模式、道路状况等等。其中一些信息是可以通过附在建筑物上的仪器来测量，如果研究人员在出租车上安装相对廉价的传感器，那么，便可在更大的城市范围内采集数据。那么，要多少辆出租车才能获取一定范围内的数据呢？为了找到这个问题的答案，麻省理工学院的一个研究小组分析了三个州、九个主要城市的交通数据，并得到了一些新的发现。其实，只用几辆出租车就可以覆盖一个城市很大的范围，如果要覆盖整个城市，则需要更多的出租车才能完成。有趣的是，这种现象似乎在世界各地的大城市都存在。 更具体地说，就是：10辆出租车能覆盖曼哈顿三分之一的街道，大约30辆出租车一天就能覆盖曼哈顿的一半的区域。由于出租车的路线往往有重合，如果需要在一天里覆盖曼哈顿85%的面积，则需要1000多辆出租车。出租车驾驶过程示意美国麻省理工学院可感知城市实验室的博士后Kevin O'Keeffe说：“出租车的感知能力出乎意料地大，”他与几位学者合著了一篇论文，详细介绍了这项研究的结果。 这篇题为Quantifying the sensing power of vehicle fleets的论文发表在Proceedings of the National Academy of Sciences上。除了通讯作者O’Keeffe外，合著者还有可感知城市实验室研究员Amin Anjomshoaa 、康奈尔大学数学教授Steven Strogatz、可感知城市实验室、意大利比萨CNR远程信息和处理研究所的科学家Paolo Santi、以及麻省理工学院可感知城市实验室主任、城市研究与规划系教授Carlo Ratti。如需下载英文论文，请关注城市数据派微信号，在微信号中回复“出租车”，即可获得论文下载地址。学者及论文主要观点O'Keeffe在研究中发现，整个分析过程反映了收益递减规律，也就是说，获取起初的三分之一的街道数据时，几乎是免费的，但是……想获取更多数据，就越来越难。芝加哥、旧金山、维也纳、北京、上海、新加坡和其他一些全球主要城市也有类似的情况。 O'Keeffe提到：“结果显示每个城市出租车的感知力非常相似。即使我们重复的分析，所有的曲线（出租车的覆盖范围）都是相同的形状。”多个城市出租车的感知能力 长期以来，可感知城市实验室一直基于传感器的数据来研究城市。在研究过程中，他们发现一些传感器的传统部署需要权衡。例如，建筑物上的传感器可以提供稳定的每日数据，但其范围非常有限。它们在时间上很好，但在空间上不行。O’Keeffe说，“机载传感器具有相反的特性。它们在空间上很好，但在时间上不行。卫星只有在经过城市时，拍摄整个城市的照片，这个时间间隔相对较短。我们想知道，有没有方法可以结合以上两种方法的优点，在空间和时间上都能更好地探索城市？”也许，在车辆上安装传感器是一种解决方案。但哪些车辆比较合适呢？公共汽车有固定的路线，所以覆盖范围有限。可感知城市实验室的成员在马萨诸塞州剑桥市的垃圾车上安装了传感器，但即便如此，这些车辆收集的数据也没有出租车收集的那么多。研究人员首先对曼哈顿进行了研究，他们将其划分为大约8000个路段，并获得了初步结果，发现曼哈顿仍具有一些明显的特点。例如，通常规则的街道网格，并不能保证它生成的度量标准在其他地方会相似。但在一个又一个城市，同样的现象也出现了：少量出租车一天可以在一个城市的三分之一以上流通，稍大一点的出租车数量可以达到城市的一半，如果还要更大范围，就需要多的车。 O’Keeffe说：“无论是从实践的角度还是从理论的角度来看，这是一个非常有力的结果。”这项研究的实际作用是，现在城市规划者和决策者等可能对某些级别的移动感知器所需的投资，以及他们可能获得的结果的程度有了更具体的想法。例如，一项空气污染研究可以在考虑这类数据的情况下进行。 Ratti 说：“城市环境感知对人类健康至关重要。直到今天，传感主要是通过少量的固定和昂贵的监测站进行的，仍然缺少了移动感应功能的综合框架，这是我们进行研究的动机。对于我们用几个移动探测器就能覆盖一个大城市的效果而言，结果令人惊讶。” 构建移动传感项目的一种实用方法可能是在出租车上放置传感器，然后部署相对较小的车队（如Google在绘制地图时所做的那样），以到达出租车实际上从未到达的街道。O'Keeffe 认为，“从某种意义上来说，您可能偏爱热门地区，而同时，您可能正在为贫困地区提供服务。解决该问题的方法是使用混合方法。如果在出租车上放置传感器，则可以增加一些专用车辆来增加数据来源。”他还指出，“该项研究结果对于在全球范围内的城市研究中使用移动传感器是一个好兆头。我们可以利用它使城市更好的科学运作。”

从中国雄安集团获悉，雄安新区规划建设BIM管理平台（一期）启动建设。2019年9月17日，雄安新区规划建设BIM管理平台（一期）项目公布招标结果，阿里云计算有限公司、中国城市规划设计研究院联合体中标，中标金额4022万元。雄安新区规划建设BIM管理平台（一期）项目中标公告http://www.xaprtc.com/jyxxgczg/2266.jhtml?token=1cb77917234e4035ad613c3fe1d2e5f2项目建设内容2019年8月9日，雄安新区规划建设BIM管理平台（一期）项目对外招标。雄安新区规划建设BIM管理平台（一期）建设的主要内容包括一个平台、一套标准。一个平台指雄安新区规划建设BIM管理平台（一期），包括数据层、应用支撑层、应用层，覆盖现状空间（BIM0）-总体规划（BIM1）-详细规划（BIM2）-设计方案（BIM3）-工程施工（BIM4）-工程竣工（BIM5）六大环节的展示、查询、交互、审批、决策等服务。这一平台将实现对雄安新区生长全过程的记录、管控与管理，为新区建设绿色智慧城市打下坚实的基础。一套标准指数据管理标准体系。深入挖掘地理信息系统和建筑信息模型的应用深度，并充分发挥雄安新区规划建设BIM管理平台（一期）的效用，协同相关单位共同研究编制覆盖规划、建筑、市政和地质等四个专业的《数字雄安规划建设管理数据标准》，并结合XDB（雄安新区规划建设BIM管理平台（一期）数字化交付数据标准）数据转换标准实现新区规划建设管理六个BIM阶段数据的全流程打通，为数字空间现实化以及现实空间数字化制定准绳。9月12日发布中标候选人公示第一中标候选人阿里云计算有限公司、中国城市规划设计研究院联合体投标报价：40220000元；质量：合格；工期：自合同签署之日起，60天内完成项目初验，试运行30天，5天内完成终验；综合得分91.12，排名第一。第二中标候选人江苏达科信息科技有限公司、天津市城市规划设计研究院联合体投标报价：38796000元；质量：合格；工期：自合同签订之日起60天内完成系统初验，实现系统试运行；综合得分60.83，排名第二。第三中标候选人湖南建工集团有限公司、广东省建筑设计研究院联合体投标报价：39220000元；质量：合格；工期：自合同签订之日起60天内完成系统初验，实现系统试运行；综合得分58.1，排名第三。5分钟看雄安新区怎么用BIM小编从其他平台了解到一些声音你怎么看呢？