研究生论坛专题报道中国城市科学研究会城市大数据专业委员会...

2023-11-30 07:15:37 考研全程辅导 14

[摘要]

中国城市科学研究会城市大数据专业委员会2021年会暨“智慧城市协同治理”学术研讨会 —— 研究生论坛专题报道 2021年8月28日下午，中国城市科学研究会城市大数据专业委员会2021年会暨“智慧城市协同治理”学术研讨...

中国城市科学研究会城市大数据专业委员会2021年会暨“智慧城市协同治理”学术研讨会 —— 研究生论坛专题报道

2021年8月28日下午，中国城市科学研究会城市大数据专业委员会2021年会暨“智慧城市协同治理”学术研讨会的研究生论坛在线上顺利召开。
来自北京大学、清华大学、北京交通大学、同济大学、哈尔滨工业大学、深圳大学、东北师范大学、华中科技大学、中山大学、沈阳建筑大学、大连理工大学等高校的15位同学代表通过线上学术报告的方式热烈交流讨论。论坛由同济大学建筑与城市规划学院教授钮心毅、城市象限ceo茅明睿主持。同时在线观看人数达1.3万之多。

研究生论坛合影

研究生论坛专题报道

北京大学深圳研究生院的易行作了题为《基于手机信令数据的大都市区二元居住空间迁移模式研究——以深圳市为例》的报告。该报告聚焦于都市区内部居住迁移行为，运用手机信令等大数据，对深圳市二元居住空间迁居的总体特征与空间格局进行了详细分析，并在此基础上探究发现深圳市存在七种迁居模式，挖掘了其中的迁居规律。

清华大学建筑学院的侯静轩作了题为《应用固定摄像机和深度学习的人本尺度公共空间中人群行为时空特征分析》的报告。主要成果是制定一种新的方法来测量和分析人类在微观层面公共空间从早到晚逗留的空间模式，突出建筑环境在人们社会聚集中的作用。

北京交通大学建筑与艺术学院的武静芬作了题为《日常生活的空间韧性——北京胡同区空间治理前后社区商业分布变化》的报告。基于百度街景时光机和实地调研数据，应用空间句法模型对北京胡同片区治理前后的社区商业分布展开了量化研究。结果显示，在商业总量大幅减少的背景下，社区商业分布的位置表现出高度的韧性，而街道的拓扑连接是塑造这种韧性的关键因素。

同济大学城市交通研究院的梁源作了题为《“拥挤收费”背景下的超大城市网约车出行规律变化及协同治理——来自断点回归设计的证据》的报告。报告以芝加哥为例，基于 900 余万条网约车轨迹数据，利用断点回归设计识别了“拥挤收费”背景下的超大城市网约车出行规律变化及其时空异质性，并进行了一系列稳健性检验，最后提出对应的协同治理策略。

哈尔滨工业大学（深圳）建筑学院的文巍作了题为《基于机器学习的街道连通性对社区公园使用的影响》的报告。报告中构建了一套能真实测度居民步行出行行为的街道连通性方法，在此方法的基础上，利用机器学习模型从街道连通性的角度分析了影响社区公园使用行为的因素、非线性关系并建立了高精度的预测模型。

深圳大学建筑与城市规划学院的江杜梅作了题为《疫情后商业活力的时空变化及影响因素分析》的报告。疫情后深圳市商业活力下降，其中中心区商业活力较非中心区下降明显，非中心区商业疫情后发挥着积极的作用；体验式商业中心较传统商业中心有着更强的韧性。

清华大学建筑学院的王新宇作了题为《中国未来城市人口分布情景分析》的报告。研究方法包括：以线性回归为核心的市辖区层面上的人口总量与城镇化率预测；以土地利用变化和landscan人口耦合数据为核心的公里网格尺度的人口判定。研究发现，未来的中国大城市依然存在很大的人口增长压力，而中西部城市将是中国未来城镇化的主要战场。

东北师范大学地理科学学院的王越琳作了题为《基于多源大数据的沈阳市中心城区“夜经济”空间格局与特征分析》的报告。该报告以休闲经济背景下，“夜经济”作为城市消费巨大需求空间和经济新引擎成为各地发展的突破口。基于沈阳市的夜间营业店铺poi 数据和npp-viirs 夜间灯光数据，从城市“夜经济”整体时空分布、区域识别比较等方面对沈阳市“夜经济”的空间特征进行分析，探讨城市“夜经济”发展存在的问题与对策。

华中科技大学建筑与城市规划学院的方云皓作了题为《评估中国城市通勤对碳排放及空气质量的影响》的报告。研究主要探讨城市通勤与碳排放及空气质量的关联，在区域尺度构建评估城市整体通勤状况的通勤模型，并分析碳排放与空气质量的修正效应与耦合效应。研究对于城市气候环境的改善提供新的视角。

同济大学建筑与城市规划学院的胡杨作了题为《居民出行的时空行为规划——以缓解翔殷路隧道早高峰拥堵为例》的报告。以上海翔殷路隧道为例，基于元模型分析了拥堵的成因，提出了具体的时间调控策略；这一尝试揭示了大数据等智能技术可以应用于时空行为规划，通过合理调节人的时空行为来解决城市的疑难杂症。

中山大学地理科学与规划学院的邢祖哥作了题为《由显性数据推断隐性数据：mimic模型在大数据时代城市治理中的应用思考》的报告。该报告介绍了一种多指标多原因（mimic）模型，可以通过将多种具有内在关联的显性大数据作为某一隐性变量的原因变量或指标变量，估算出隐性数据的规模大小。最后，介绍了该模型在大数据时代城市治理中的运用。

沈阳建筑大学建筑与规划学院的李晓宇作了题为《基于多源数据的沈阳城市风貌特质分析与建构》的报告。通过多源大数据分析系统梳理城乡风貌突出特征，对于它的根植性、独特性、活力度、认知度及其影响度等进行了深入模型分析，推导城市总体风貌特色认知，以期为生态文明视角下的城乡风貌建构提供借鉴。

大连理工大学交通运输学院的刘猛

作了题为《感知建成环境、态度对出行行为与身心状态的影响研究》的报告。采用结构方程模型探究大学生的感知建成环境、态度对出行行为和身心状态的影响。结果表明，学校应采取措施改善客观建成环境或改善大学生对已有建成环境的感知，鼓励大学生出行，进而改善身心状态。

深圳大学建筑与城市规划学院的江裕林作了题为《高密度城市背景下影响居民通勤效率的关键因素及其非线性关系分析》的报告。通勤效率是反映城市生活品质的重要指标。研究以我国大中城市为背景，基于手机信令数据，探讨通勤效率与不同建成环境特征之间的关系。研究丰富了通勤影响的实证案例，为提高城市通勤效率、促进可持续交通提供科学依据和政策参考。

同济大学建筑与城市规划学院的田琳作了题为《人流视角下的大都市周边地区镇村空间结构及影响因素研究——以杭州市临安区为例》的报告。研究以杭州临安区为例，探究大都市周边镇村空间结构特征。发现临安镇村网络整体呈现“三片二心一廊”的空间结构特征，镇村网络社团结构呈多样化分异，主要受区位和自然资源、产业经济、家庭社会、公共服务4类因素影响。

本次研究生论坛的报告水平得到了与会专家的一致认可，也为8月29日的大会积攒了人气。