近幾年，“大數據”成為城市規劃最熱的話題之一，很多相關研究人員開展了一系列基於大數據的城市研究，對城市規劃產生了一定的影響。
大數據（BigData），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）、Veracity（真實性）。
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而城市規劃中的大數據應用，則是利用採集、挖掘到的大數據或開放數據，對人與城市進行可視化分析，建立預測模型，為城市規劃提供依據。茅明睿認為，大數據之所以如此迅速對城市規劃產生影響，主要有兩個因素：開放數據運動和互聯網規劃圈。
在開放數據運動下，大批商業化或非商業化組織的湧現，促進了數據的開放和共享，如新浪微博、大眾點評、百度、開放街道地圖、開放數據中國、城市數據派、TalkingData等。而由規劃師、學者、高校師生等規劃人組成的互聯網規劃圈，因為其極高的活躍度和極強的互動性，更是促進了城市規劃中大數據的傳播與應用。
對於城市規劃來說，可以從各種類型數據中尋求事物間的聯繫，從而在更為宏大的視角上，將更多領域的數據一併納入城市問題中考慮，將城市放在更為完整的數字量化環境中分析。
1．規劃的公眾參與
大數據應用中最鼓舞人心的一點在於其可視化技術的發展，數據分析的可視化是大多數研究者所採用的手段，也誕生了眾多的可視化工具，降低了技術門檻，使分析結果變得更加便於理解。
城市居民是城市的最終使用者與感受者，因此城市規劃一直在提倡公眾參與，而大數據時代的來臨或將帶來新的公眾參與形勢，
這種形勢是兩方面的：一方面從規劃師角度來說，需要做的是藉助大數據分析工具從多個方向實現規劃方案的可視化圖形表達。另一方面，需要專業知識來解讀的方案如果能轉化成非專業人士可理解的直觀可視化圖表，那城市居民就可以更快地理解城市規劃的意圖與實施影響、判斷方案優劣，繼而即時反饋——這將是另一類有價值的數據——而後二次分析形成對規劃方案的公眾評估。
大數據領先於傳統分析的技術優勢在於其無分鉅細的充實數據量，能帶來更多可定製的分析結果，同時與雲計算的緊密相連使得網絡交互平臺成為可能，規劃師與使用者的距離進一步拉近。此外，規劃實施後的各類數據再次彙總即可形成反饋評估，通過對比可以很明確地發現與之前預測的差異，再與公眾評估相結合，就會使得下一次的預測分析更為精確。
2．規劃評價與規劃指標
目前應用較為廣泛與成熟的是基於地理信息系統的定量分析方法，依託軟件的強大空間分析與信息能力，在規劃分析與規劃管理中應用廣泛。但單一的GIS軟件並不具備完善的方案模擬功能，因此，很多學者進一步研究GIS基礎上的城市仿真模型，這些模型考慮了多種相關因子在城市發展中的作用，從長遠來看研究發展空間更大。
在眾多的城市規劃仿真模型中，智能體模型自下而上的模擬特徵十分吻合城市規劃的需求，可將人或者其他城市要素作為智能體代入到模型中進行仿真，這些智能體在數據支撐下可以進行無限細分的單體規則制訂，進而在模擬中產生出類似真實世界的運行演化。始於計算機人工智能研究的智能體模型有著良好的算法支持，也支持分佈式運算，這使其可成為大數據的良好載體。
目前此類模型應用於實際規劃分析的最大障礙在於數據的缺乏，真實城市環境中各類要素的行為交互十分複雜，只有基於足夠的數據才能制訂對應的運行規則。
以上設想如能實現，因地制宜也不再成為一句空洞的介紹詞，可以考慮依據不同的環境要素如場地條件、城市氣候、居民訴求、經濟支撐等為不同的城市制定更為準確的控制指標。
3．城市規劃與城市生態
近幾十年來城市生態的持續惡化使得人們開始思考，怎樣的規劃才有利於城市生態環境的可持續性發展，也因此提出了一系列相關概念。生態城市的相關研究進展雖然普及了生態理念，也為城市發展指明瞭更好的方向，但在落實到城市規劃中卻缺乏更進一步的基礎——數據支撐。
如果需要的指標都可蒐集到，而彼此間的相互關係將不再依託目前的主觀判斷，以上的問題則可能將迎刃而解：在生態城市指標的制訂中，如將節能減排作為最終目標，那麼基於城市交通、居民行動、企業生產等排放源的大數據分析可以建立比現在更為精確的碳排放模型；更進一步可建立數據關聯分析模型，道路密度、綠地率、建設用地開發強度、交通方式、城市風道等規劃控制可與碳排放發生聯繫，進而為減排制訂的目標可準確地反映到城市規劃指導中；而生態城市所一直提倡的社會人文、經濟發展等指標也可以通過相關關係來獲取一個趨勢判斷，獲得城市建設開發與社會經濟發展之間的平衡。
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4．城市規劃與公眾健康
近兩年籠罩我國各大城市的霧霾屢屢發生，但從城市規劃角度很難解釋其成因。小數據時代，規劃很難跨行業得到對自身有價值的醫療數據，而到了大數據時代，規劃終於有獲取城市居民健康數據的可能，進而能分析城市規劃與居民健康之間的聯繫。
就大數據技術而言，生物醫藥比規劃領域更早關注並已經開展了很多相關方面的嘗試，隨著數據類別的完善以及更多細節數據的保留，許多未曾被注意到的發病機制可能會被發現，病情診斷將會更加準確，甚至在發病之前就可依據病理特徵對病人做出診斷。
當醫療大數據完成對過去多年積累數據的數字化轉換與整合，再加上今後更細緻與更具針對性的病例數據整理，就能為公眾健康分析提供一個龐大又精細的數據庫，而依託這個數據庫，城市或許能規劃得更有利於居民健康。當然，醫療大數據進入城市規劃還需要其他類別數據的輔助，但城市規劃與居民健康之間應能發掘出越來越多的聯繫。
對於大數據技術展現出來的潛力，從理論到實踐還需要更多的研究。
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