基于大数据背景下的城市更新节点设计方法研究
利用大数据分析改善城市规划
利用大数据分析改善城市规划随着信息时代的到来，城市规划面临着越来越多的挑战和需求。
城市人口不断增长，交通拥堵、环境污染、资源浪费等问题日益凸显。
为了更好地应对这些问题，利用大数据分析成为了改善城市规划的一种有效方法。
本文将探讨如何利用大数据分析来改善城市规划，并展望未来的发展潜力。
什么是大数据分析？在介绍如何利用大数据分析改善城市规划之前，我们先来了解一下什么是大数据分析。
大数据分析是指在海量、复杂、快速变化的数据中，通过运用各种分析技术和工具，挖掘出有意义的信息和知识，为决策提供科学依据。
大数据分析利用数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等技术手段，通过对海量数据的整理、清洗、分析和挖掘，揭示出数据背后的规律和趋势，为决策者提供科学准确的建议。
大数据分析在城市规划中的应用1. 人口分析城市规划需要深入了解城市居民的人口特点和需求。
通过大数据分析，可以获得人口的年龄结构、职业分布、婚姻状况等信息，从而为城市规划提供精准的数据支持。
例如，根据大数据分析的结果，可以确定年轻人更喜欢居住在市中心，老年人更倾向于居住在郊区，从而合理规划城市的居住区域和老年人服务设施的分布。
2. 交通流量分析交通拥堵是城市面临的一个重要问题。
大数据分析可以通过分析车辆定位数据、交通摄像头数据等，获取城市交通流量的实时信息，并对交通状况进行预测和分析。
利用这些数据，城市规划者可以合理规划道路网，优化交通信号系统，提高交通效率，减少交通拥堵。
3. 环境污染分析环境污染是城市面临的另一个重要问题。
大数据分析可以通过监测空气质量、水质情况等数据，分析城市环境污染的来源和程度。
通过分析大数据，城市规划者可以制定更科学、更有效的环境保护政策，采取相应的减排措施，改善城市的环境质量。
4. 城市设施规划合理的城市设施规划是城市发展的重要保障。
利用大数据分析，可以了解城市居民的消费习惯、用电量、用水量等信息，从而为城市设施的规划和建设提供科学依据。
大数据背景下智慧城市建设方案研究 陈星星
大数据背景下智慧城市建设方案研究陈星星摘要：城市的智能化已经成为现阶段社会发展的基本趋势之一，给城市居民带来极大的便利，但是这一成就的完善必须要建立在物联网和计算机的基础之上，只有这样才能够实现大数据的合理分析，这也是时代进步提出的具体要求。
但是现阶段我国在智慧城市建设方案方面还存在若干的问题，这些问题都导致智慧城市建设存在着某些方面的不足。
基于此，在接下来的文章中，将围绕大数据背景下智慧城市建设方案展开研究,希望能够给相关人士提供重要的参考价值。
关键词：大数据；智慧城市；建设引言：在信息技术的推动下，大数据也为城市建设提供了全新的发展机会，利用大数据、物联网、人工智能等多种技术，加强数据的融合与共享，以城市发展需求为核心，优化智慧城市基础标准。
所以本文将对于大数据下智慧城市建设方案这一课题进行探究，以此提出加强智慧城市建设的具体方案与具体措施，希望可以提出可行的建议。
一、智慧城市建设过程中的关键技术（一）云计算技术该技术是在互联网的支持下产生的，依靠计算技术将大量的数据实现规划和整合，并将计算完成之后的服务提供给社会大众，属于商业运营的范畴之一，也是基本的计算形式。
云计算技术的出现一定程度上是对计算机技术的发展和创新，解决了硬件方面存在的问题，帮助用户实现强大的计算功能，这也是对计算能力较低的计算机的一种补偿。
智慧城市的建设一定要建立在大量数据的基础之上，这也对计算能力提出了更高的要求，云计算技术可以实现动态数据的采集，一定程度上冲破了传统计算技术的缺陷。
（二）网络安全技术智慧化城市的建设一定要保证数据的安全性，大数据的出现实际上给数据的安全性提出了重大的挑战，数据的采集、存储和处理环节都需要建立在互联网技术之上这也一定程度上给网络安全造成了威胁。
云计算技术现阶段有大量的用户，因而不可避免地存在隐私方面的问题，为了实现信息的安全性和稳定性，国家需要在技术方面加强重视，并完善相关的法律体系，通过这两种方式来加强对用户信息安全的保障。
基于大数据的城市发展规划方案
基于大数据的城市发展规划方案随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
大数据的应用领域越来越广泛，其中之一就是城市发展规划。
本文将探讨基于大数据的城市发展规划方案，以期为城市规划者提供一些启示和思路。
一、大数据在城市规划中的应用概述大数据的应用在城市规划中可以发挥重要作用。
传统的城市规划依赖于有限的数据样本和经验判断，而大数据则可以提供更全面、准确的数据支持，从而帮助规划者更好地了解城市的现状和未来发展趋势。
大数据可以包括城市居民的人口统计数据、交通流量数据、环境污染数据、社交媒体数据等多个方面的信息，这些数据可以通过科学的分析和挖掘，为城市规划提供更多的参考依据。
二、基于大数据的城市人口规划城市的人口规模和结构是城市发展的重要因素之一。
通过大数据分析，可以了解城市的人口分布、人口增长趋势、人口结构等信息。
基于这些信息，城市规划者可以制定更合理的人口规划方案，如合理安排住房、教育、医疗等公共资源的布局，提高城市的居住质量和生活水平。
三、基于大数据的城市交通规划城市交通是城市发展中的重要组成部分，也是城市规划中的关键问题之一。
通过大数据分析，可以了解城市的交通流量、交通拥堵情况、交通事故发生地点等信息。
基于这些信息，城市规划者可以制定更科学的交通规划方案，如优化道路网布局、提升公共交通网络覆盖率、改善交通信号控制等，从而提高城市的交通效率和交通安全性。
四、基于大数据的城市环境规划城市环境是城市发展的重要指标之一，也是城市居民生活质量的重要影响因素。
通过大数据分析，可以了解城市的环境质量、环境污染源分布、环境污染程度等信息。
基于这些信息，城市规划者可以制定更科学的环境规划方案，如合理布局绿地、减少污染源排放、改善空气质量等，从而提高城市的环境质量和居民的生活质量。
五、基于大数据的城市社会规划城市社会发展是城市发展的重要方面，也是城市规划中的重要内容之一。
通过大数据分析，可以了解城市的社会结构、社会经济发展水平、社会服务需求等信息。
基于大数据分析的城市用地规划方案
基于大数据分析的城市用地规划方案引言：城市用地规划是城市发展的基础，它直接关系到城市的可持续发展和居民的生活质量。
随着大数据技术的快速发展，越来越多的城市开始利用大数据分析来制定更科学、更智能的城市用地规划方案。
本文将探讨基于大数据分析的城市用地规划方案的优势和挑战，并提出一些可行的解决方案。
一、大数据在城市用地规划中的应用1.1 大数据收集大数据分析的第一步是收集数据。
城市可以通过各种传感器、监控设备和移动设备等手段收集各类数据，如人口流动、交通状况、环境污染等。
这些数据来源广泛、实时性强，为城市用地规划提供了丰富的信息。
1.2 数据清洗和整合大数据分析需要对收集的数据进行清洗和整合，以确保数据的准确性和一致性。
这一步骤对于城市用地规划至关重要，因为准确的数据是制定科学规划方案的基础。
1.3 数据分析和建模在清洗和整合数据之后，可以利用数据分析和建模技术来发现城市发展的趋势和规律。
通过分析数据，可以了解人口分布、交通需求、环境质量等方面的情况，从而为城市用地规划提供科学依据。
二、基于大数据分析的城市用地规划方案的优势2.1 精确性和准确性大数据分析可以更准确地了解城市的实际情况，避免了传统规划中的主观判断和估算误差。
通过分析大数据，可以精确地把握城市的发展需求和资源分配。
2.2 实时性和动态性大数据分析是基于实时数据的，可以及时了解城市的变化和发展趋势。
与传统规划相比，大数据分析可以更好地应对城市发展的不确定性和变化性。
2.3 个性化和差异化大数据分析可以根据不同地区和人群的需求进行个性化和差异化的规划。
通过分析大数据，可以更好地了解不同人群的需求和偏好，从而制定更符合实际情况的规划方案。
三、基于大数据分析的城市用地规划方案的挑战3.1 数据隐私和安全大数据分析需要大量的个人和敏感信息，这就带来了数据隐私和安全的问题。
城市需要制定相关政策和措施，保护居民的数据隐私和安全。
3.2 数据质量和一致性大数据分析的结果取决于数据的质量和一致性。
大数据驱动的城市更新设计方法初探
数据时代的建筑与城市研究 | 新建筑 2/2021 37[作者单位] 李力：东南大学建筑学院建筑运算与应用研究所（南京，210096）张婧：爱坤（上海）建筑设计有限公司（上海，201705）瓦希德·穆萨维、卢德格尔·霍夫施塔特：苏黎世联邦理工大学CAAD研究所（苏黎世）董嘉：南京师范大学美术学院（南京，210046）大数据驱动的城市更新设计方法初探A Preliminary Study of Big Data Driven Urban Renewal Design摘 要 传统城市设计方法多依赖建筑师依据场地环境、规章导则及自身经验进行综合判断。
随着数字化城市的发展，来自网络地图、社交媒体、泛在式设备、移动运营商等与城市相关的数字信息急剧增加，在更广泛的时空维度上提供了客观数据依据。
如何辨析、获取、分析、利用这些数字信息指导城市设计，成为一个亟待探索的课题。
文章以城市更新项目为例，探索了大数据应用的三种不同范式——数据循证、案例检索及学习式生成；结合设计案例，探讨它们在不同场景中的应用形式，并对三种范式进行比较。
关键词 大数据 深度学习 城市更新 卷积自编码神经网络 Pix2Pix神经网络ABSTRACT Traditional urban design relies on the comprehensive judgment of architects based on site environment, regulations and guidelines and their own experience. With the development of digital city, sources of digital information related to cities, such as network maps, social media, ubiquitous devices and mobile operators, have increased dramatically, providing objective data basis in a wider space-time dimension. How to discriminate, obtain, analyze and use the digital information to guide urban design has become an urgent topic. With urban renewal projects, this paper explores and compares three different paradigms: data evidence-based, case retrieval and learning based generation, and their different forms in the design process.KEY WORDS big data, deep learning, urban renewal, Convolutional Autoencoders, Pix2Pix DOI 10.12069/j.na.202102037中图分类号 TU18 文献标志码 A 文章编号 1000-3959（2021）02-0037-05基金项目 国家重点研发计划课题（2017YFC0702302）；国家自然科学基金青年项目（51808104）；国家自然科学基金面上项目（51978139，51978141）；中央高校基本科研业务费专项资助项目（2242020R40076）李力 张婧 瓦希德·穆萨维 卢德格尔·霍夫施塔特 董嘉LI Li ZHANG Jing Vahid MOOSAVI Ludger HOVESTADT DONG Jia一 研究背景随着智慧城市建设的推进，城市生活的各方面都被逐步以各种不同数字化形式记录下来。
基于大数据背景下城市更新改造潜力评价与提升策略研究
基于大数据背景下城市更新改造潜力评价与提升策略研究目录1. 内容概要 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 研究目标与问题 (4)1.3 研究方法与框架 (5)1.4 文献综述 (6)1.5 研究创新点与结构安排 (7)2. 城市更新改造潜力评价的基础理论 (8)2.1 大数据技术概述 (9)2.2 城市更新改造的理论与实践 (11)2.3 潜力评价方法与模型基础 (12)3. 大数据在城市更新改造中的应用案例 (13)3.1 大数据与城市更新改造的融合案例分析 (15)3.2 数据驱动的城市更新改造方法论 (16)4. 潜力评价指标体系的构建与方法 (17)4.1 潜力评价指标体系的设计原则 (18)4.2 指标筛选与权重分配 (19)4.3 评价方法的选取与优化 (20)4.4 潜力评价模型构建 (22)5. 城市更新改造潜力评价实践验证与分析 (23)5.1 潜力评价方法的现场验证 (24)5.2 数据分析与结果讨论 (25)5.3 结果应用与改进策略 (27)6. 城市更新改造中的数据应用与管理建议 (29)6.1 数据采集与管理 (30)6.2 数据整合与共享机制 (32)6.3 数据应用与反馈机制 (33)7. 提升城市更新改造潜力的策略与建议 (34)7.1 规划导向与政策支持 (36)7.2 技术与社区参与结合 (37)7.3 经济与环境协调发展 (38)8. 结论与展望 (40)8.1 研究的主要结论 (41)8.2 未来研究的前景与挑战 (42)1. 内容概要随着城市化的不断发展，城市更新改造越来越受到重视，而大数据技术的快速发展为城市更新改造提供了崭新的视角和工具。
本文从大数据视角出发，对城市更新改造潜力进行系统评价，并探索提升城市的更新改造效能的策略。
本文分析了大数据特征和在城市更新改造中的应用优势，构建了基于大数据技术的城市更新改造潜力评价指标体系。
该指标体系涵盖了经济、社会、环境等多个方面，并纳入了人口流动、基础设施、产业结构等关键数据要素，能够更客观、全面地反映城市更新改造的潜力。
大数据时代下城乡规划研究技术及方法的革新与探讨
大数据时代下城乡规划研究技术及方法的革新与探讨摘要：在信息科技领域中，一项前言技术就是大数据，鉴于目前网络信息数据规模日渐庞大的状况，大数据为其提供了优质的技术解决方案。
在各行各业中应用大数据技术，从而引发了一次规模较大的技术变革，极大地提高了行业的运行效率。
城乡规划决策中，大数据不但为其提供了技术支持，而且改变了其决策理念。
所以，有必要对大数据时代城乡规划决策理念进行清晰的认识，并对大数据技术的使用加以明确，从而推进城乡规划决策更具合理性。
关键词：大数据时代；城乡规划；技术；方法；革新引言目前，随着我国信息化技术的不断发展，大数据相关技术在我国很多行业中都得到了较为全面的应用，在城乡规划体系中也不例外。
如果在城乡规划体系中能够充分发挥大数据技术的作用与价值，那么就可以显著提升规划设计的有效性与前瞻性。
1大数据时代下的城乡规划1.1大数据对城乡规划的意义随着社会经济的不断发展，市场竞争越来越激烈，在这个大背景下，科学技术所发挥的作用越来越大。
因此，各行各业都应该加强对新技术的研究与应用，以此来提高自身的市场竞争力，实现可持续发展。
而大数据正是科学技术快速发展过程中出现的重要产物。
它的市场潜力非常强，据相关的研究调查显示，在城乡规划的过程中，大数据具有很重要的意义：（1）通过使用大数据技术，相关政府部门可以准确了解城乡规划过程中存在的问题，并进行有效的解决；（2）在传统的模式下，信息的来源途径比较单一，所得到的数据精准性较低，难以满足当代城乡规划方面的实际要求，而通过使用大数据技术可以进一步扩展城乡规划数据的来源渠道；（3）近年来，信息化的发展速度持续加快，为大数据的实现创造了巨大的便利。
1.2大数据时代下的城乡规划目前，大数据已经被广泛应用在社会的各行各业中，并直接影响着人们的生活。
在实际的城乡规划建设过程中，必须要加大对于大数据技术以及其他先进技术的应用力度，以此来提高城乡规划的科学性与合理性。
探究大数据时代的城市规划设计
探究大数据时代的城市规划设计大数据时代的到来给城市规划设计带来了全新的挑战与机遇。
随着信息技术的不断发展，城市各个方面的数据不断增加，为城市规划提供了更丰富的信息资源。
大数据时代的城市规划设计不仅需要借助先进的科技手段进行分析和预测，还需要更加注重人文关怀，将数据与人的需求结合起来，实现城市规划的科学、合理和人性化发展。
大数据时代的城市规划设计需要依托先进的科技手段进行数据分析和预测。
随着信息技术的发展，城市各个方面的数据都得到了大幅增加，包括交通流量、人口分布、环境污染、用地利用等方面的数据。
这些数据可以通过大数据分析技术进行深入挖掘和分析，以揭示城市发展的潜在规律和趋势，为城市规划提供更科学的依据。
通过大数据分析，规划设计师可以更准确地把握城市发展的方向和重点，制定更科学、合理的规划方案和政策。
大数据时代的城市规划设计需要更加注重可持续发展。
大数据分析可以帮助规划设计师更好地理解城市资源的分布和利用情况，从而制定合理的用地规划和环境保护政策。
规划设计师需要利用大数据分析技术，预测和评估不同规划方案对于城市资源和环境的影响，从而建立可持续发展的城市规划框架。
只有将可持续发展理念融入到城市规划设计中，才能实现城市的长期稳定和健康发展。
大数据时代的城市规划设计需要注重跨学科融合。
传统的城市规划设计主要依赖于建筑学、土木工程等专业知识，而大数据时代的城市规划设计需要更加注重跨学科融合，包括信息技术、统计学、社会学等学科知识。
规划设计师需要结合不同学科的专业知识，将大数据分析技术、城市社会学理论等融入到规划设计中，为城市规划提供更多元化和全面化的视角。
大数据支撑下的城市土地定级更新工作思路——以合肥市城区住宅用地定级为例
80城建规划 rba P a【摘要】大数据时代的到来对传统规划设计工作提出挑战，也带来了效率显著提升的机遇，文章以合肥市新一轮住宅用地定级更新为例，对大数据在城市土地定级更新中主要植入环节进行介绍，对影响因素因子分析、土地级别初划与确定中大数据分析方法进行阐述，提出了大数据在土地更新事前资料收集、事中辅助作业、事后协助评估的工作思路，以期为自然资源统一管理后的土地定级与基准地价更新工作提供借鉴参考。
【关键词】大数据；土地定级；基准地价【DOI】10.12334/j.issn.1002-8536.2021.28.033大数据支撑下的城市土地定级更新工作思路——以合肥市城区住宅用地定级为例文/笪鹏益 合肥市规划设计研究院 安徽合肥 2300411、基本概况土地定级是根据城镇土地的经济、自然属性及其在社会经济活动中的地位、作用，对城镇土地使用价值进行综合分析，揭示城镇内部土地质量的地域差异，评定城镇土地级别的活动。
基于城镇土地定级的商服、住宅、工业三类用地的基准地价是我国公示地价体系的核心组成部分，一般每3-5年调整一次。
土地定级反映了不同类型用地在城市各板块的价值差异[1]。
合肥市新一轮土地定级与基准地价更新调整主要满足了三个方面的要求，一是实现空间性规划及重点片区、重大项目建设对土地价值提升的要求，特别是适应土地利用总体规划调整、五大近期重点发展片区规划及轨道交通、公共服务中心体系等重大专项规划。
二是自然资源机构改革、精细化管理的要求，加强主城区统筹、完善级别因素因子体系，实现地价管理能力的提升。
三是适应稳地价和稳预期的要求，以“三稳”为目标，建立稳中有增、与市场相适应、以基准地价为调控杠杆的地价标准。
2、大数据支撑下土地定级更新的研究思路根据《城镇分等定级规程》（GB/T18507-2014）的要求，土地定级主要分为以下几个技术程序：一是编制以土地利用现状、规划为基本要素的工作底图，并调查收集土地定级资料；二是建立土地定级评价指标体系，确定影响土地级别的因素因子及其权重；三是定级资料的定量化处理，主要对点线状影响因素因子根据其影响方式和强度，确定其影响半径；四是通过土地定级单元的划分和定级单元内作用分值计算，初步划分土地级别的；五是土地级别的验证与调整，并最终明确土地级别，为基准地价的制定提供先决条件。
大数据助推城市更新新模式
大数据助推城市更新新模式近年来，大数据技术的迅猛发展在各个领域起到了重要的作用，城市更新也不例外。
大数据助推城市更新新模式的出现，为城市的发展和改善提供了新的思路和方法。
首先，大数据技术可以帮助城市进行全面的数据采集和分析。
在城市更新过程中，了解城市的当前状况和问题是十分重要的。
大数据技术可以通过各种感应器和监测设备实时采集城市的数据，包括交通流量、环境污染、人口分布等等。
这些数据可以帮助城市规划师和决策者更准确地了解城市的问题和需求，从而为城市更新提供针对性的解决方案。
其次，大数据技术可以帮助城市进行精细化管理和运营。
城市更新不仅仅是简单的建设工程，更是提升城市整体素质和居民生活质量的过程。
大数据技术可以帮助城市实现精细化管理，例如在交通管理方面，通过分析交通流量数据，智能调整交通信号灯的时间，优化交通流畅度；在环境管理方面，通过监测空气质量和噪音水平，及时采取减排措施，提高城市环境质量。
这些精细化的管理和运营可以让城市更加高效、安全和宜居。
另外，大数据技术还可以帮助城市进行智能化建设。
随着人工智能和物联网技术的发展，城市可以通过大数据技术实现智能城市的建设。
例如，在能源管理方面，通过大数据分析居民的用电习惯，智能调整能源的供应，提高能源利用效率；在社区管理方面，通过智能摄像头和人脸识别技术，实现智能巡逻和安全监控。
这些智能化的建设可以提高城市的生活品质和管理水平。
最后，大数据技术还可以促进城市与居民之间的互动和参与。
城市更新过程中，居民的参与和反馈是至关重要的。
通过大数据技术，城市可以更好地了解居民的需求和意见，从而更好地满足居民的期望。
例如，在城市规划方面，可以通过数据分析，了解居民对于公共设施和绿化环境的需求，更好地规划城市建设；在社区管理方面，可以通过在线平台和APP，与居民进行互动，获取居民的反馈和建议，改进城市的管理和服务。
综上所述，大数据技术助推城市更新新模式的出现，为城市的发展和改善提供了新的思路和方法。
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河南建材２０１７年第１期
基于大数据背景下的城市更新节点设计方法研究
文巍王晶李春研周湘
湖南文理学院土木建筑工程学院（４１５００３）
摘要:城市更新是一种将我们生活的城市中已经不适应现代化社会生活的地区作必要的、有计划的改造活动。
城市更新中的节点设计又是展现城市更新成果的很重要的一部分。
这里结合当下城市规划中的热点研究方向——
—大数据可视化，在对善卷老城区现状进行了相关研究后，通过对热力图以及人车流量的调查，最后得出节点设计的相关方法。
关键词:旧城区；大数据；节点设计；城市更新
1研究背景
从2012年开始,大数据这个词开始反复出现在人们的生活之中。
人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
实际上，最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称:“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素[1]。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
”大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
城市大数据对物质空间和社会空间进行了深入的刻画，为客观认识城市系统并总结其发展规律提供了重要的机遇，也是城市规划和城市研究的重要支撑[2]。
总的来说，用数据来辅助设计只是城市规划研究领域的组成部分之一。
我们不能不信数据得出来的结论，也不能偏信数据。
文章也是在适量引入数据可视化的一些分析后，提出了一些城市节点的设计方法。
2善卷老城区更新节点现状
善卷老城区位于湖南省常德市沅江以南的鼎城区，邻近常德市最大的零散批发基地——
—桥南大市场。
通过一段时间的调研与研究，我们重点划分了善卷老城区的几个核心节点位置（如图1所示）。
豪丰宾馆节点:豪丰宾馆是核心区域之一，制高点所在，有一座仿古塔。
所以我们把该区域作为改造节点的核心区域。
善祠街口节点:善祠街口是善卷老城区西向的一个重要出口，人车流量大。
善德街口节点:善德街口是善卷老城区进入的第一个交叉路口，是对外展现老城区现状的重要节点。
停车场节点:停车场是区域内平时未使用车辆的聚集地，但此停车没有任何规范，所以我们也把其作为一个重要的改造节点。
图14个重要节点示意图
3大数据的引入
百度热力图是百度在2011年新推出的一款大数据可视化产品（如图2所示）。
该产品是基于智能手机使用者访问百度产品(如搜索、地图、天气和音乐等)时所携带的位置信息，计算各个地区内聚类的人群密度和人流速度。
计算结果用不同的颜色和亮度反映人流量的空间差异。
百度热力图可以反映一个时间点的人口集聚情况，
也可以反映连续时间段的人口集聚程度变化和不同区域间的人口集聚程度变化（如图2所示），有很大的研究价值[3]。
百度热力图反映的是一个相对的人口集聚情况,不能反映真实的人口数量。
可惜的是，现在的百度热力图还没有覆盖到区域所在城市——
—常德市，所以我们只能提出一些相关的研究方法，无法真正地去实践，这也是这一次研究中比较遗憾的一个地方。
人车流量调研是大数据引入的另外一个重要方面。
我们通过道路断面流量调研以及百度实时路况图也得到了大量的数据来用以设计。
试
验
研
究
22
DOI:10.16053/ki.hnjc.2017.01.007
河南建材
２０１７年第１期
图
2
百度热力图示例
（以北京市为例）
图3
善卷老城区
10时路况地图示意
4数据分析
根据对百度热力图以及百度实时路况地图的信息，我们把四个节点进行了类型分类，对每一个节点需要改造的侧重点作了相关的安排。
通过整理发现，不同节点、不同类型的流量是不同的。
如果只是把节点作了统一的改造，是根本满足不了一些特别的需求的。
这样没有体现居民需求的城市更新是不科学的。
5节点设计方法研究
5.1保护老城区原有的城市轴线
通过《中国大百科全书》中对城市轴线的定义我们可以发现:城市轴线是组织城市空间的重要手段。
设计师们通过轴线可以把生活空间组成有秩序的整体。
善卷老城区本来就是常德文化中善卷文化的组成一部分,其内部的轴线布局也有一定的规律。
在进行城市更新节点设计的时候，不应该过度开发某一个节点,从而破坏掉老城区原有的城市轴线。
节点设计就像人体中的关节，我们应该把各个关节都调动起来，从而更好地为肌体服务。
让城市更新中每一个节点都不是孤立的存在，每一个节点之间都是相互联系的,以此来提高原有城市轴线的活力，这
才应该是真正的城市更新[4]。
5.2提高居民对节点设计的参与性
城市更新主要是对旧城区资源的一种重新配置与更新，城市更新中的节点设计又是城市更新中的重点与难点。
市民是城市公共开发的直接相关者。
居民参与设计在国内一些经典案例中也经常出现，在国外更是到了一个新高度。
那么，我们的节点设计当然也可以把居民对节点的一些想法收集起来，融入设计，让设计真正以人为本。
5.3利用新媒体技术对大数据进行获取与研究
用开放的大数据来研究城市公共空间的演变发展规律。
节点的主要功能设计应该是在基于整个节点利用率最高的功能来开始设计，不是所有的节点都是为了商业改造而设计。
而节点功能利用率的高低又取决于设计团队是否对该节点进行了系统的调研与分析。
所以，利用信息技术和网络平台的方式来获取这些在设计之初应该得到的数据将大大提高工作效率。
比如北京的大栅栏改造项目，就是利用网络平台获取了大量的数据进行设计[5]。
6结语
城市更新是城市规划者在以后的工作中不得
不面临的问题，大数据辅助设计也是这个时代规划行业的一种新方向。
如何处理好技术与设计之间的关系，也是需要的一个问题。
本文通过大数据辅助设计来对善卷老城区的节点设计提出了自己的一些方法，也希望在以后的城市设计中能更好地引入一些新技术与新方向。
参考文献:
［１］薛春晓．基于核心个体的关联群追踪技术研究［Ｄ］．北京：中国科学院，２０１３．
［２］任磊．大数据可视分析综述［Ｊ］．软件学报，２０１４（９）：９－３６．［３］艳琳．大数据应用之道［Ｊ］．科学大观园，２０１６（６）：６１－６３．［４］盛强．数据化教学实践［Ｊ］．第二届数据增强设计学术研讨会，２０１７（１）：１６－１９．
［５］罗丹．北京旧城公共空间特征分析与更新策略研究［Ｄ］．北京：北京林业大学，２０１５．
试验研究
23。