当前城市体检面临动态监测不足及政策决策可计算性弱的核心难题。传统方法缺乏动态视角,难以实时反映城市运行状态,且城市规划实施的可计算性较差,导致城市管理与决策效率低下,不利于城市的可持续发展与精细化管理。
本项目通过协同多源数据互证融合与情景模拟技术,构建了城市智能体检的动态监测框架。首先,整合多源数据,利用其互补特性建立城市体检基本变量,形成动静结合的城市体检指标体系。其次,构建多维度城市体征描述框架,采用多尺度城市体检建模技术,实现城市体征的实时动态监测。最后,挖掘城市响应机理,开发政策决策的情景模拟量化评估和可视化比选技术,为决策提供科学依据。
本项目提出的智能城市体检理论和技术框架,有效解决了城市体检动态性差和政策决策可计算性弱的问题。通过多源数据融合与情景模拟,提高了城市体检的准确性和时效性,为城市管理与决策提供了强有力的支持。同时,该技术框架具有高度的灵活性和可扩展性,可适应不同城市的实际需求,为智能城市建设提供了创新性的解决方案。
20250116
建筑业
关于城市体检中多源异构数据的检索与关联分析,已经形成了授权专利,“一种基于网络结构信息的空间对象关联方法及装置”,可用于转化。
可以成果转化可以多方式讨论,如转让、许可使用、共同转化等,可以具体协商确定
仅限国内转让
预期能为城市规划领域、运行管理领域、城市大数据管理领域实行数据组织与管理的高效性,并直接服务于城市体检与城市更新工作。
北京市自然科学基金面上项目
北京市科学技术委员会;中关村科技园区管理委员会
现有城市体检在理论上缺少动态监测的新思路,在技术上城市规划实施的可计算性弱,导致了城市计算与城市机理挖掘的难题。这是城市科学、城市空间信息学的重要交叉研究方向。针对城市体检动态性差、政策决策可计算性弱的问题,本项目拟基于多源数据互证融合、情景模拟技术,研究城市智能体检的动态监测框架。项目协同多源数据的互补特性和要素间的时空效应,构建城市体检基本变量,研究动静结合的城市体检指标体系;构建多维度城市体征描述框架,研究多尺度城市体检建模技术实现城市体征动态监测;挖掘城市响应机理研发政策决策的情景模拟量化评估和可视化比选技术;形成“基本变量——指标体系——多尺度城市体检——决策评估优化”的智能城市体检理论和技术框架。成果可服务于北京市新总规的实施。
