大数据视角的城市规划编制方法
城市规划的编制
城市规划的编制引言城市规划是指对城市开展进行综合规划和优化，以实现城市可持续开展和居民生活质量的提升。
城市规划的编制是制定城市规划的过程，包括数据调研、分析评估、规划设计和方案报告等环节。
本文将介绍城市规划的编制过程和方法。
1. 数据调研城市规划的编制首先需要进行数据调研，以获取城市相关的根底数据。
这些数据包括但不限于城市面积、人口分布、交通设施、资源利用状况等。
数据调研可以通过现场调查、统计数据分析和文献研究等方法获取。
数据调研的目的是为了了解城市现状，为后续的规划设计提供根底。
在进行数据调研时，应注重数据的准确性和全面性，以确保后续的规划工作可以基于可靠的数据进行。
2. 分析评估在数据调研的根底上，需要对城市现状进行分析评估。
分析评估主要包括城市根底设施状况、交通拥堵情况、人口密集区分布、生态环境质量等方面的评估。
分析评估的目的是为了发现城市开展中存在的问题和矛盾，并为后续规划设计提供决策依据。
分析评估的结果应该客观和科学，为制定合理的规划方案提供参考。
3. 规划设计在分析评估的根底上，进行规划设计，制定合理的城市开展规划方案。
规划设计包括对城市功能区划、土地利用、交通枢纽布局、公共空间设计等方面的规划。
规划设计的目的是为了实现城市开展的目标和指导城市建设的具体工作。
规划设计应综合考虑社会、经济、生态等各方面因素，并重点关注城市可持续开展的要求。
4. 方案报告规划设计完成后，需要编制方案报告，将规划设计方案进行详细说明和解释。
方案报告应包括但不限于以下内容：•规划设计的目标和原那么•功能区划、土地利用规划和交通枢纽布局等方面的具体规划•工程实施的时间表和预算等信息方案报告是城市规划编制工作的成果，同时也是相关部门和公众了解城市规划的重要依据。
结论城市规划的编制是一个综合性的过程，需要进行数据调研、分析评估、规划设计和方案报告等环节。
通过合理编制城市规划，可以指导城市的开展，实现城市可持续开展的目标，为居民提供更好的生活质量。
大数据时代智慧城市空间规划方法探讨
I G I T C W经验 交流Experience Exchange194DIGITCW2024.041 智慧城市的基本内涵智慧城市借助现代信息技术，建设数字化的基础设施，包括智慧社区、智能交通系统、智能医疗系统等，实现对城市运行状态的实时监测和管理。
智慧城市强调数据的重要性，通过数据的收集、分析和利用，为城市决策提供科学支持。
当前，从交通流量到环境污染，从市民需求到资源分配，数据驱动的决策正成为城市管理的核心。
智慧城市通过智能化技术实现对城市各个方面的智能管理。
例如，智能交通信号灯根据交通流量自动调整信号时间，优化交通流动；智能垃圾桶自动检测垃圾填充度，提供有效的垃圾收集方案。
智慧城市注重社会、环境和经济的可持续发展，通过合理的城市规划、资源利用和环境监管，实现城市的绿色、低碳和高效发展。
2 智慧城市空间规划要求与特点智慧城市空间规划在大数据时代呈现出一系列新的要求和特点，以适应不断变化的城市环境和日益复杂的社会需求。
（1）可持续性要求。
智慧城市空间规划需要更加注重城市的可持续发展。
随着城市人口的不断增长而自然资源有限，如何合理规划城市用地、提高能源效大数据时代智慧城市空间规划方法探讨饶瑛琦（数字广东网络建设有限公司，广东 广州 510000）摘要：文章深入探讨了大数据时代智慧城市空间规划的方法与策略。
首先介绍了大数据和智慧城市的基本内涵，剖析了大数据如何成为智慧城市发展的重要驱动力，进而提出了在智慧城市建设中如何通过大数据技术来优化空间规划，实现城市的可持续发展，提升市民的生活质量，并通过对大数据的基本内涵和智慧城市特点的分析，讨论了空间规划平台建设方法，以及基于“一张图”的IT系统的具体实施方案。
关键词：大数据；智慧城市；空间规划；数据处理；数据可视化；Hadoop；GIS doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.04.061中图分类号：TU984.113 文献标志码：A 文章编码：1672-7274（2024）04-0194-03Exploration of Spatial Planning Methods for Smart Cities in the Era of Big DataRAO Yingqi(Digital Guangdong Network Construction Co., Ltd., Guangzhou 510000, China)Abstract: This article delves into the methods and strategies of smart city spatial planning in the era of big data. Firstly, the basic connotations of big data and smart cities were introduced, and how big data has become an important driving force for the development of smart cities was analyzed. Then, it was proposed how to optimize spatial planning, achieve sustainable development of cities, and improve the quality of life of citizens through big data technology in the construction of smart cities. Through the analysis of the basic connotations of big data and the characteristics of smart cities, the construction methods of spatial planning platforms were discussed, And a specific implementation plan for an IT system based on a single diagram.Keywords: big data; smart city; space planning; data processing; data visualization; Hadoop; GIS作者简介：饶瑛琦（1992-），女，汉族，广东韶关人，工程师，本科，研究方向为IT 信息技术。
基于大数据的城市空间分析与规划研究
基于大数据的城市空间分析与规划研究随着科技的迅速发展和信息技术的不断成熟，大数据已经成为当今社会的一种宝贵资源。
在城市化不断加速的背景下，城市规划师和决策者越来越需要利用大数据进行城市空间分析与规划，以更好地促进城市的可持续发展。
本文将重点探讨基于大数据的城市空间分析与规划的重要性，并介绍相关的技术和应用。
城市空间分析与规划是指根据城市的现状和发展需求，利用科学的方法和工具，进行空间数据的分析和规划，以优化城市的布局和结构，提升城市的品质和功能。
而大数据则是指通过技术手段搜集和处理海量的数据，得到有价值的信息和洞察，为决策者提供科学依据和工具。
基于大数据的城市空间分析与规划研究，是将大数据技术应用到城市规划中的一种新兴方法，可以帮助城市规划师和决策者更准确、更全面、更高效地了解和改善城市的空间特征和问题。
首先，基于大数据的城市空间分析可以提供全面的城市数据支持。
传统的城市规划往往依赖于人工调查和有限的样本数据，难以获取全面而准确的城市信息。
而借助大数据技术，可以通过在城市中部署感知设备、利用移动通信数据和社交媒体数据等渠道，大规模地收集和分析城市数据。
这些数据不仅可以包括城市的地理和地形信息，还可以涵盖居民的移动和消费行为、公共设施的使用情况等关键数据，为城市空间分析和规划提供更为细致和全面的支持。
其次，基于大数据的城市空间分析可以提供准确的城市问题识别。
城市规划需要从城市的实际情况出发，识别出现有的问题和潜在的挑战，以便制定相应的规划策略和措施。
而基于大数据的城市空间分析可以通过数据挖掘和机器学习等技术，从大量的数据中发现潜在的问题和相互关联的因素。
比如，可以从移动通信数据中分析出城市交通拥堵的症结所在，从社交媒体数据中了解居民的舆情和满意度，从空气质量监测数据中发现污染源和传播方式等。
这些准确的问题识别可以帮助规划师更好地理解城市的发展状况，为规划决策提供科学依据。
再次，基于大数据的城市空间分析可以支持智能化的规划决策。
城市大数据中心建设方案
城市大数据中心建设方案随着信息技术的发展和城市化进程的加快，城市大数据中心的建设成为了现代城市建设的重要组成部分。
城市大数据中心是一个集中存储、处理和管理大规模数据的设施，可提供数据分析、应用和共享服务，为城市决策、规划和管理提供科学依据。
下面是一个城市大数据中心建设方案，以满足当下城市发展的需求。
一、基础设施建设1.场地选址：选取地理位置交通便利、用地条件好、容量适宜的区域作为城市大数据中心的建设场地，考虑到未来扩展的需要，要预留足够的空间。
2.建筑设计：根据数据中心的需求，设计建造高标准的建筑，考虑到能源消耗、安全性、可靠性等因素，使用先进的材料和技术，确保数据中心的稳定运行。
3.设备配置：根据数据中心的规模和性能需求，配置高效节能的硬件设备，包括服务器、存储设备、网络设备等，提供强大的计算资源和存储空间。
二、数据采集和存储1.数据采集：与城市各部门和机构合作，建立数据共享机制，收集和整合各类数据，如人口数据、交通数据、环境数据等，采用自动化、智能化的设备和技术，实时获取和更新数据。
2.数据存储：设计和搭建适合大规模数据存储和管理的系统，包括分布式存储和备份机制，实现数据的安全性和可靠性，同时提供高速访问和查询接口，方便用户进行数据挖掘和分析。
三、数据分析和应用1.数据分析：建立大数据分析平台，集成数据挖掘、机器学习、深度学习等技术，对海量数据进行处理和分析，提取关键信息和规律，帮助城市决策者快速了解城市现状和问题，进行数据驱动的决策。
2.数据应用：基于分析结果，开发和部署各类应用系统，如城市交通管理系统、环境监测系统、智慧城市平台等，为市民和企业提供便利和服务，提高城市管理的效率和质量。
四、安全保障和隐私保护1.数据安全：建立完善的数据安全管理制度，包括数据的加密、备份和灾备措施，确保数据的安全和可靠性。
2.隐私保护：制定严格的隐私保护政策和法规，对个人隐私数据进行保护，确保数据的合法性和隐私性，防止数据泄露和滥用。
大数据在城市规划与建设中的应用与决策支持
大数据在城市规划与建设中的应用与决策支持随着科技的不断发展，大数据已经成为城市规划与建设中的一项重要资源。
大数据的引入为城市规划与建设提供了全新的方式与思路，有效地提升了决策的科学性和精准性。
本文将探讨大数据在城市规划与建设中的应用，并介绍其在决策支持方面的重要作用。
一、大数据在城市规划中的应用大数据在城市规划中应用广泛，可以帮助规划者更好地了解城市现状，分析城市问题，并提供科学的解决方案。
以下是大数据在城市规划中的几个主要应用方面。
1. 城市交通规划大数据分析可以通过对城市交通系统的数据进行收集和分析，帮助规划者更好地了解交通状况，并制定相应的交通规划方案。
例如，通过分析交通流量和拥堵情况，可以确定新的道路建设需求，优化交通网络布局，提高交通效率。
2. 城市土地利用规划大数据可以提供详细的土地利用数据，包括不同土地类型的分布、利用率和发展趋势等。
这些数据可以帮助规划者根据城市的发展需求进行科学规划，合理安排土地利用，提高土地利用效率。
3. 城市环境规划大数据可以监测和分析城市环境污染情况，例如噪音、空气质量和水质等。
这些数据可以帮助规划者评估城市环境问题的严重性，并制定相关政策和项目，改善城市环境质量。
二、大数据在城市建设中的应用大数据不仅在城市规划中有重要应用，同时也在城市建设的各个环节中起到关键作用。
以下是大数据在城市建设中的几个主要应用方面。
1. 建筑设计与施工通过大数据分析建筑设计和施工过程中的数据，可以提高建筑设计的效率和质量。
例如，通过分析建筑材料的性能和使用情况，可以优化设计方案；通过监测施工过程中的数据，可以及时发现问题并采取措施防止质量问题发生。
2. 城市基础设施建设大数据可以在城市基础设施建设中发挥重要作用。
通过分析城市人口数据、需求数据以及各项指标，可以制定合理的基础设施建设方案，确保城市的基础设施满足发展需求。
3. 城市设施管理大数据可以帮助城市管理部门更好地管理和维护城市的设施。
大数据分析在城市规划中的应用与决策支持
大数据分析在城市规划中的应用与决策支持随着科技的快速发展和信息化时代的到来，大数据分析作为一种新兴的技术手段在各个领域中得到了广泛的应用。
城市规划作为一个复杂而庞大的系统，也不例外。
在城市规划中，大数据分析能够提供全面、准确的决策支持，帮助城市规划者更好地理解城市的特点和问题，以及制定更科学的规划方案。
首先，大数据分析可以为城市规划提供全面、准确的数据支持。
城市规划需要大量的数据来分析城市的人口、土地利用、交通状况等等各个方面的情况。
而传统的数据采集方法往往效率低下，且数据质量难以保证。
而通过大数据分析，可以从各种各样的数据源中收集并整合海量的数据，快速获取城市的详尽信息，从而更全面、准确地了解城市的现状和未来发展趋势。
其次，大数据分析可以帮助城市规划者发现城市存在的问题和潜在的挑战。
在城市规划过程中，我们需要了解城市当前的问题和症结所在，以便采取针对性的措施来解决这些问题。
通过大数据分析，我们可以对城市的各个方面进行全面的、深入的数据挖掘和分析，发现城市存在的潜在问题和挑战，例如交通拥堵、环境污染、土地资源不足等等。
在发现问题的同时，大数据分析还可以帮助我们分析问题的原因和影响因素，为城市规划者提供更全面、客观的决策支持。
另外，大数据分析还可以帮助城市规划者预测未来的城市发展趋势和需求，从而制定更为科学的规划方案。
城市规划需要考虑到未来城市的可能发展情况，并提供相应的规划方案来应对未来的需求。
通过大数据分析，我们可以分析城市的历史数据和趋势，预测未来城市的增长趋势、人口分布变化、经济发展等各个方面的情况。
通过预测未来的发展趋势和需求，城市规划者可以据此制定相应的规划方案，以更好地满足城市的发展需求。
除了以上几点，大数据分析还可以帮助城市规划者进行决策风险评估和效果评估。
在城市规划过程中，我们需要时刻关注决策的合理性和效果，以便及时调整规划方案。
通过大数据分析，我们可以对规划方案进行模拟和评估，分析各种不同的决策选择对城市各个方面的影响，以及可能带来的风险和挑战。
城市规划大数据云平台解决方案
公共交通优化
通过大数据分析公共交通使用情
况，优化公交线路和班次，提高
03
公共交通效率。
智能交通系统
04 利用大数据云平台构建智能交通
系统，实现交通信号控制、车辆
管理等方面的智能化。
城市土地利用规划
土地利用现状调查
通过大数据分析城市土地利用现状， 为土地规划提供基础数据。
土地资源评估
，实现计算任务的并行处理，提高计算效率。
容器化技术
03
容器化技术可以实现对应用程序及其依赖项的打包和
隔离，实现应用程序的快速部署和扩展。
大数据分析和挖掘技术
数据挖掘技术
01
通过数据挖掘技术，可以发现数据中的模式和规律，技术
02
利用机器学习技术，可以对数据进行分类、预测和聚类等操作
通过大数据评估土地资源的质量、数 量和分布情况，为土地利用规划提供 科学依据。
城市绿化规划
利用大数据分析城市绿化情况，合理 规划城市绿化区域，提高城市生态环 境质量。
土地利用动态监测
通过大数据实时监测土地利用情况， 及时发现和解决土地利用中的问题。
城市环境监测和保护
01 环境质量监测
通过大数据监测城市环境质量 ，包括空气质量、水质等，为 环境治理提供数据支持。
城市规划大数据云平台 解决方案
汇报人：xx
2023-12-04
CONTENTS
• 城市规划大数据云平台概述 • 大数据云平台的技术架构 • 大数据云平台在城市规划中的
应用场景 • 大数据云平台在城市规划中的
挑战和解决方案 • 大数据云平台在城市规划中的
未来发展趋势
01
城市规划大数据云平台概述
智慧城市顶层规划编制要点
智慧城市顶层规划编制要点智慧城市是一种以信息技术为支撑，以经济社会发展为目标，以城市可持续发展为导向，实现城市的智能化、绿色化、人文化和安全化的城市形态。
智慧城市的发展需要有完整的智慧城市顶层规划，下面将介绍智慧城市顶层规划编制的要点。
顶层规划的背景和目标智慧城市顶层规划的编制是实现城市发展的战略设计，是智慧城市建设的重要任务之一。
它的背景是城市智能化、可持续性和社会发展的需要，可以制定有效的措施、保障城市的可持续发展，促进城市社会进步，使城市的经济、人口和环境等方面过得更加幸福。
顶层规划的目标是通过数据、人工智能等先进技术手段，提高城市运行效率，发展智慧经济和智慧产业，满足社会各方面需求和提高公民幸福感。
顶层规划的编制方法智慧城市顶层规划的编制需要按照科学、规范和程序化的方法进行。
具体来说，需要结合城市的实际情况，充分考虑政策法规、经济社会、科技发展等因素，形成系统的顶层设计。
顶层规划的内容智慧城市顶层规划涉及城市的各个方面。
具体来说，包括：城市基础设施城市的基础设施是城市发展的基础。
一方面，智慧城市需要健全的基础设施支撑，例如水、电、气、路、桥、隧、交通等；另一方面，城市基础设施也需要智能化、绿色化，例如 WIFI 、智能节水、路灯、垃圾桶等。
城市治理城市治理是智慧城市建设的核心。
智慧城市治理需要提供数字城市数据、城市智慧标准、智慧服务模式和分析预警机制等多种智能化解决方案，以帮助城市治理大数据、智能社会和数字产业等。
城市产业发展智慧城市产业的发展是实现智慧城市的基本保障。
规划需要加强数字产业化战略的实现、开展数字经济发展、完善城市产业体系、培育产业集群等多种策略，以促进城市经济发展。
社会公共服务社会公共服务是智慧城市建设的关键所在。
规划要充分利用社会资源，提供更完善的智慧服务，如智能医疗、智慧教育、智慧安全等，以满足社会需求。
生态治理城市绿色发展是智慧城市的必要条件。
规划要优先推动绿色环保，促进社会和谐，建立城市向纵深发展的整体性环境治理及配套制度，加强城市绿色基础设施建设，推进城市生态环境保护工作。
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大数据视角的城市规划编制方法
发表时间：2019-04-02T10:10:57.690Z 来源：《基层建设》2019年第1期作者：李曙光
[导读] 摘要：大数据挖掘分析技术的应用发展，为城市规划工作效率的提升提供了新的机遇。
盐城市规划编制研究信息中心 224000
摘要：大数据挖掘分析技术的应用发展，为城市规划工作效率的提升提供了新的机遇。
因此，本文以大数据为视角，参考相关文献资料，分析了大数据视角下城市规划编制方法，并对大数据视角下城市规划编制方法的应用优化进行了进一步探究，以期为城市规划编制方法应用价值的充分发挥提供依据。
关键词：大数据；城市；规划
前言
大数据具有数据价值巨大、数据流转效率高、数据动态变化等特征。
相较于静态统计分析而言，利用大数据获取及分析技术，可对全局数据进行实时动态分析，从而提高整体城市规划编制全面性及准确性。
因此，为了构建更加多元化、丰富的城市规划编制模型，对大数据获取及分析技术在城市规划编制中的应用进行适当分析具有非常重要的意义。
一、大数据概述
在学术层面，大数据并没有系统、明确的定义。
而从客观应用层面进行分析，大数据主要是指无法放置在同一张EXCEl表格中的数据信息。
即大数据规模远超出传统软件管理范围，无法利用单一数据库工具进行获取、管理、分析及储存[1]。
二、大数据视角的城市规划编制方法
1、基于城市规划编制的数据获取渠道
以往城市规划编制过程中，主要数据类型为规划信息数据、调查访谈数据、统计数据、访谈数据等。
上述数据在准确性、时效性等方面均有一定限制。
而基于大数据视角的城市规划编制数据获取可通过政府门户网站及相关部门、行业主管部门公开数据、企业网站、交通管理部门、移动通信企业、科学研究团体网络共享API接口、实地调研等渠道，获取企业、政府部门及基层数据。
如规划行业公示数据、政府经济发展数据、人口普查数据、社交网站上个人用户签到数据及移动终端居民实时位置等数据。
2、基于城市规划编制的数据采集分析方法
基于城市规划编制的数据采集分析方法主要包括网络数据挖掘与分析、行为数据采集与分析、数据分析及可视化等几个模块。
首先，在网络数据挖掘与分析模块，主要是在一定规则约束下，以网络爬虫软件开发的方式在专业网站或社交网站自动抓获某一主体信息资源，如图片信息、Web网页信息等。
结合搜狗、维基等搜索引擎的应用，可对某一特定对象数据进行挖掘。
如通过对新浪微博中某地多家知名规划院用户粉丝、互粉好友数据挖掘分析，可以得出各家规划单位组织特征、人脉特征及发展现状。
其次，在行为数据采集与分析模块，需要以基层居民行为活动特征为核心，利用公交IC卡、出租车轨迹、收集信令等数据，进行基层居民与城市间空间组织架构的构建。
在具体城市规划行为数据采集与分析工作开展过程中，主要包括城市居民空间行为特征分析、多尺度城市空间结构法制评价、规划监测评估等几个模块。
其中城市居民空间行为特征分析主要以特定场景、人群、时间空间活动特征为目标。
通过对工作日、周末或节假日期间城市大型活动，或者突发事件中本地人及外地人出行特征进行分析，可得出居民空间行为特征；而多尺度城市空间接口发展主要针对宏观、微观及常规层面城市区域空间绩效、用地分类、公共设施使用及高密度人群空间状态，进行适当评估；城市规划检测评估主要以某地城市居民活动特征为依据。
结合具体区域城市土地利用及交通情况，可得出城市用地强度、功能混合区特征及居民通勤行为。
最后，数据可视化分析主要是利用GIS技术，对具有地理属性多源头数据进行三维可视化分析。
如利用GIS技术，可通过对上海2017年连续一周公交卡刷卡数据进行分析。
结合2016年居民出行调查及土地利用图可视化分析，可获得公交卡持卡人居住地、通勤出行情况，进而得出上海市职住分离空间差异特征[2]。
3、基于城市规划编制的管理评估方法
一方面，基于城市规划编制的管理方法主要是依据公众参与职能，以提高城市规划编辑中公众参与程度为目标，利用Web GIS、PP GIS 等技术，进行公众网络互动参与平台的搭建。
通过基层群众参与城市规划，可从根本上改变以往由专家主导的城市建设格局，为城市规划利益共同体的形成提供依据。
另一方面，为了解城市规划编制中个体需求特征，可利用遥感影像数据对城市空间发展现状进行综合分析。
如在城市规划许可数据分析评测过程中，可通过对不同时序基层群众出勤行为信息分析，确定城市规划边界，保证城市规划与实际居民需求的有效对应。
三、大数据视角的城市规划编制方法应用及优化
1、大数据视角的城市规划编制方法应用
某地国土资源部门与规划局以“众规平台”为主题，推出了“环城市绿道规划”项目。
通过网络信息渠道的建立，在该地“众规平台”中，全部社会公众均可直接参与该地绿道规划编制工作。
在“众规平台”运行过程中，社会基层公众不仅可以利用图片、矢量图形、文字等方式进行策划方案编制及设计，而且可以利用“众规平台”内部地图服务，进行具体规划位置的标注说明。
在这个基础上，为了进一步拓展城市规划编制数据获取渠道，该地在“众规平台”中开放了以社交网络、移动终端为中心的新媒体平台，为第三方组织在城市规划编制中实际价值的充分发挥奠定了坚实的基础。
在具体城市规划编制过程中，区域内基层群众可以利用位置服务、移动智能终端、社交网络等工具，对具体城市规划项目进行关注。
然后通过腾讯微信平台、新浪微博平台等进行社会关注项目推广。
同时利用WebGIS平台进行空间数据汇集，通过公众反馈信息收集整理，可构建一套系统、完整的城市规划社区公众参与体系。
而通过新型城市规划编制方法的应用，也为城市规划编制准确性的提升提供了依据。
2、大数据视角的城市规划编制方法优化
在Stom、RapidMiner、Hadoop大数据处理平台迅速发展的背景下，大数据挖掘分析技术也得到了进一步的发展，如GIS Tool for Hadoop 工具。
据此，为进一步优化城市编制效率，城市规划机构可利用大数据技术，将时空信息云平台、城乡规划系统、大数据规划系统进行有机整合[3]。
在这个基础上，利用Photoshop、AutoCAD等基础工具，对传统数据、大数据获取数据进行统一分析。
同时利用遥感影像分析
EWV、数据加密技术、分布式文件系统，进行完整、安全城市规划模型的构建，保证大数据城市规划编制工作顺利开展。
总结
综上所述，在近几年发展过程中，我国内部城市规划机构均构建了完善的规划信息化模型，但是现有规划编制单位管理系统功能整合度较差，影响了城市规划数据的有效应用。
因此，各规划机构应以自身需求为出发点，利用大数据技术，借鉴Stom、RapidMiner、Hadoop 大数据处理平台运行经验，进一步拓展城市规划编制数据获取平台。
结合PP GIS等可视化分析技术的应用，为城市规划编制工作带来新的分析成果，进而为城市规划理论体系的完善提供依据。
参考文献
[1]王鹏, 袁晓辉, 李苗裔. 面向城市规划编制的大数据类型及应用方式研究[J]. 规划师, 2014(8):25-31.
[2]李刚, 高相铎. 大数据时代下的城市规划编制工作流程![J]. 规划师, 2014(8):19-24.
[3]许剑, 党安荣, 李涛. 大数据视角的城市规划编制方法研究[J]. 地理信息世界, 2016, 23(3):1-4.。