时空大数据云计算与智慧城市研究报告

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智慧城市时空大数据汇聚系统关键技术研究

第４２卷第９期２０１９年９月测绘与空间地理信息ＧＥＯＭＡＴＩＣＳ＆ＳＰＡＴＩＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＶｏｌ.４２ꎬＮｏ.９Ｓｅｐｔ.ꎬ２０１９收稿日期:２０１８－０７－０９基金项目:智慧广州时空信息云平台建设项目(广州市工信委项目ＧＺＩＰ２０１６－Ａ５－１４７)资助作者简介:杨㊀梅(１９８７－)ꎬ女ꎬ贵州贵阳人ꎬ高级工程师ꎬ硕士ꎬ２０１１年毕业于武汉大学计算机专业ꎬ主要从事ＧＩＳ应用系统开发及应用工作ꎮ智慧城市时空大数据汇聚系统关键技术研究杨㊀梅ꎬ周㊀勍ꎬ杨卫军ꎬ何华贵ꎬ张鹏程(广州市城市规划勘测设计研究院ꎬ广东广州５１００６０)摘要:智慧城市建设依赖于物联网㊁云计算㊁大数据㊁人工智能等新一代信息技术ꎬ时空大数据是智慧城市建设的基础ꎬ实现海量㊁多源㊁异构的时空大数据的接入和融合是智慧城市建设的首要任务ꎮ本文在地理时空大数据概念的基础上ꎬ首先分析了时空大数据的内容㊁汇聚方式和数据仓库建设ꎻ其次重点研究了时空大数据汇聚系统框架及关键技术ꎬ使用基于ＦＭＥ的时空数据汇聚ꎬ基于Ｋａｆｋａ的数据收集及转发ꎬ基于Ｆｌｕｍｅ的数据采集和基于流式技术的数据采集与处理来设计ꎮ该技术在智慧广州时空信息云平台建设项目中得到了实现和应用ꎮ关键词:时空大数据ꎻ智慧城市ꎻ汇聚ꎻ多源异构中图分类号:Ｐ２０８㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀文章编号:１６７２－５８６７(２０１９)０９－００７８－０３ＤｅｓｉｇｎａｎｄＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＴｉｍｅａｎｄＳｐａｃｅＢｉｇＤａｔａＣｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅＳｙｓｔｅｍｉｎＳｍａｒｔＣｉｔｙＹＡＮＧＭｅｉꎬＺＨＯＵＱｉｎｇꎬＹＡＮＧＷｅｉｊｕｎꎬＨＥＨｕａｇｕｉꎬＺＨＡＮＧＰｅｎｇｃｈｅｎｇ(ＧｕａｎｇｚｈｏｕＵｒｂａｎＰｌａｎｎｉｎｇ＆ＤｅｓｉｇｎＳｕｒｖｅｙＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅꎬＧｕａｎｇｚｈｏｕ５１００６０ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＴｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｉｔｙｄｅｐｅｎｄｓｏｎｔｈｅｎｅｗｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬｓｕｃｈａｓｔｈｅＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓꎬｃｌｏｕｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇꎬｌａｒｇｅｄａｔａꎬａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅａｎｄｓｏｏｎ.Ｌａｒｇｅａｎｄｓｐａｃｅ－ｔｉｍｅｌａｒｇｅｄａｔａｉｓｔｈｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｉｔｙ.Ｉｔｉｓｔｈｅｐｒｉｍａｒｙｔａｓｋｏｆｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｉｔｙｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅａｃｃｅｓｓａｎｄｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｏｆｌａｒｇｅꎬｍｕｌｔｉ－ｓｏｕｒｃｅａｎｄｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｓｐａｃｅ－ｔｉｍｅｌａｒｇｅｄａｔａ.Ｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔｏｆｇｅｏｓｐａｃｅ－ｔｉｍｅｌａｒｇｅｄａｔａꎬｔｈｉｓｐａｐｅｒｆｉｒｓｔａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｃｏｎ￣ｔｅｎｔｏｆｓｐａｃｅ－ｔｉｍｅｌａｒｇｅｄａｔａꎬｔｈｅｗａｙｏｆａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｄａｔａｗａｒｅｈｏｕｓｅ.Ｔｈｅｎｉｔｆｏｃｕｓｅｓｏｎｔｈｅｆｒａｍｅｗｏｒｋａｎｄｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｏｆｓｐａｃｅ－ｔｉｍｅｌａｒｇｅｄａｔａａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍꎬｕｓｉｎｇＦＭＥｂａｓｅｄｓｐａｔｉｏ－ｔｅｍｐｏｒａｌｄａｔａａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎꎬｄａｔａｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎａｎｄｆｏｒ￣ｗａｒｄｉｎｇｂａｓｅｄｏｎＫａｆｋａꎬｂａｓｅｄｏｎＦｌｕｍｅＤａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｓｔｒｅａｍｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｒｅｄｅ￣ｓｉｇｎｅｄ.ＩｔｈａｓｂｅｅｎｒｅａｌｉｚｅｄａｎｄａｐｐｌｉｅｄｉｎｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｐｒｏｊｅｃｔｏｆｓｍａｒｔＧｕａｎｇｚｈｏｕｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｃｌｏｕｄｐｌａｔｆｏｒｍ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｓｐａｃｅ－ｔｉｍｅｂｉｇｄａｔａꎻｓｍａｒｔｃｉｔｙꎻｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅꎻｍｕｌｔｉ－ｓｏｕｒｃｅｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ０㊀引㊀言智慧城市是运用物联网㊁云计算㊁大数据㊁地理信息集成等新一代信息技术ꎬ促进城市规划㊁建设㊁管理和服务智慧化的新理念和新模式ꎮ时空大数据是同时具有时间和空间维度的数据ꎬ现实世界中的数据超过８０％与地理位置有关ꎻ时空大数据包括时间㊁空间㊁专题属性三维信息ꎬ具有多源㊁海量㊁更新快速的综合特点[１]ꎮ智慧城市与大数据密切相关ꎬ在智慧城市建设中ꎬ实现多源数据的汇聚ꎬ并对汇聚的数据统一格式㊁统一时空基准ꎬ添加三域标识(空间㊁时间㊁属性)ꎬ实现多源数据的融合和关联中一项非常重要的基础工程[２－３]ꎮ智慧城市时空大数据汇聚系统实现两点内容:①时空信息汇聚ꎮ实现海量㊁多源㊁异构的时空信息大数据的接入和数据输出ꎻ②时空信息融合ꎮ对数据进行清洗ꎬ将汇聚过来的原始数据进行清洗㊁关联和重新组织ꎬ将数据拼装成有规则信息ꎬ为业务系统提供数据服务ꎮ１㊀概㊀述１.１㊀时空大数据汇聚内容智慧城市时空大数据主要包括时序化的基础地理信息数据㊁公共专题数据㊁智能感知实时数据和空间规划数据ꎬ构成智慧城市建设所需的地上下㊁室内外㊁虚实一体化的时空数据资源ꎬ如图１所示中的资源汇聚内容ꎮ其中ꎬ基础地理信息数据包括传统数据ꎬ以及实景影像㊁倾斜影像和激光点云等新型测绘产品数据ꎻ公共专题数据包括人口㊁法人㊁宏观经济㊁ＰＯＩ兴趣点等数据ꎻ智能感知实时数据包括各种公共设施及各类专业传感器感知的具有时间标识的即时数据ꎻ空间规划数据包括城市发改㊁国土㊁规划㊁环保等不同行业部门制定的发展蓝图ꎮ集成基础地理信息数据ꎬ建立地上下㊁室内外㊁虚实一体化的全空间ꎻ汇聚公共专题数据㊁智能感知的实时数据和空间规划数据ꎬ并进行时空化ꎬ为智慧城市建设提供强大数据支撑ꎮ图１㊀时空大数据处理架构Ｆｉｇ.１㊀Ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ１.２㊀时空大数据汇聚方式时空大数据汇聚ꎬ或者称作ＥＴＬꎬ将不同的业务系统的数据加载到数据仓库中ꎮ数据汇聚有多种方式ꎬ按照数据汇聚的传输方式ꎬ可以分为文件传输㊁数据抽取㊁内容爬去和消息推送等方式ꎮ１)文件传输ꎮ时空大数据包括结构化㊁半结构化㊁非结构化数据ꎬ不同的数据类型均可用文件形式传输ꎮ文件传输又分为离线和在线方式传输ꎬ离线方式即为存储介质拷贝ꎬ此方式较为安全ꎬ在线方式在网络允许并保证安全情况下开展ꎮ２)数据抽取ꎮ针对关系型数据库数据的汇聚ꎬ需要适配多种数据库类型ꎬ解决增量数据抽取㊁数据传输中断和系统数据库变更等情况:①多数据源适配ꎮ业务系统的数据库是不确定的ꎬ可能是ＭｙＳｑｌ㊁ＭＳＳＱＬ㊁ＤＢ２㊁Ｏｒａｃｌｅ等各种各样的数据源ꎬ需要适配各种数据源ꎬ并将数据抽取到数据库中ꎮ②增量数据抽取ꎮ业务系统是２４ｈ不停歇运转ꎬ对数据量较大的表ꎬ无法全量抽取ꎬ只能增量抽取ꎬ如何判断哪些数据是增量成为一个难点问题ꎮ主流的方法包括时间戳㊁ＯＲＡＣＬＥ的ＣＤＣꎬ以及数据备份日志ꎮ③数据传输过程中断ꎮ由于业务系统㊁网络等原因ꎬ会出现数据同步过程中同步任务中断ꎮ如何确保任务重启后不出现数据重复㊁断点续传的问题ꎮ④上游系统数据结构变更未通知ꎮ经常会出现上游业务系统升级改造ꎬ数据库表结构发生变更ꎬ而未及时通知下游的数据中心ꎬ导致抽取的数据不对㊁缺失ꎮ３)内容爬取ꎮ针对互联网上的公开数据ꎬ根据爬取数据的类型ꎬ确定爬虫程序进行数据收集ꎬ如非结构化的图片文件类采用文件传输方式ꎬ结构化数据采用数据抽取或直接入库方式ꎮ４)消息推送ꎮ针对平台中需要的疫情信息ꎬ制定规则进行实时收集㊁分析ꎬ分析结论可通过定时消息推送方式进行数据汇聚㊁知识提取ꎮ２㊀时空大数据汇聚系统设计２.１㊀系统架构基于ＦＭＥ和Ｈａｄｏｏｐ的ＲＥＳＴＡＰＩ实现多源数据进行汇聚㊁更新㊁交换ꎮ系统存储采用ＨＤＦＳꎮ在登录方面ꎬ调用平台统一身份验证系统实现用户登录和单点跳转ꎬ界面遵循扁平化的设计风格ꎬ系统框架采用ＡＳＰ.ＮＥＴＭＶＣꎬ前端使用ＪＱｕｅｒｙ㊁Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ技术ꎮ总体的时空大数据汇交系统框架结构如图２所示ꎮ图２㊀时空大数据汇交系统框架结构图Ｆｉｇ.２㊀Ｆｒａｍｅｗｏｒｋｏｆｓｐａｔｉｏ－ｔｅｍｐｏｒａｌｌａｒｇｅｄａｔａ㊀㊀㊀㊀ｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅｓｙｓｔｅｍ２.２㊀功能设计时空大数据汇聚系统通过接入统一资源目录ꎬ对全市可以共享的数据进行汇聚和交换ꎬ实现数据的提取㊁传输ꎬ满足政府不同职能部门专题数据共享的要求ꎮ主要包括用户管理㊁资源管理㊁工作空间管理㊁任务计划管理㊁日志监控等功能ꎮ时空大数据汇聚系统功能结构如图３所示ꎮ图３㊀时空大数据汇聚系统功能结构图Ｆｉｇ.３㊀Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｌａｒｇｅ㊀㊀㊀㊀ｄａｔａａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ９７第９期杨㊀梅等:智慧城市时空大数据汇聚系统关键技术研究３㊀关键技术３.１㊀基于ＦＭＥ的时空数据汇聚ＦＭＥ(ＦｅａｔｕｒｅＭａｎｉｐｕｌａｔｅＥｎｇｉｎｅꎬ简称ＦＭＥ)是一套第三方空间数据转换处理系统ꎬ它是完整的空间ＥＴＬ解决方案ꎮ实现了超过２５０种不同空间数据格式(模型)之间的转换[４]ꎬ为进行快速㊁高质量㊁多需求的数据转换应用提供了高效㊁可靠的手段ꎮ借助于ＦＭＥ强大的空间数据处理转换的能力ꎬ汇聚系统集成了ＦＭＥ的数据处理接口[５]ꎬ形成了一套流程化时空数据汇聚系统ꎮ数据汇聚流程如图４所示ꎮ图４㊀数据汇聚流程图Ｆｉｇ.４㊀Ｄａｔａａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｆｌｏｗｃｈａｒｔ３.２㊀基于Ｋａｆｋａ的数据收集与分发面对平台所需要的海量数据传输及数据类型众多的特点ꎬ采用Ｋａｆｋａ集群作为消息中间件[７]ꎬ来应对物联网海量实时数据的接收ꎮＫａｆｋａ集群架构如图５所示ꎮ利用它具有高吞吐的特性ꎬ将实时数据快速导入分布式系统的内存当中ꎬ当消息队列中消息过多时还可以写入磁盘ꎮ这个特性保证了大数据实时导入数据不会因写入过慢而丢失ꎮ在Ｋａｆｋａ中还可以将不同的物联网数据写入不同的主题ꎬ例如温度㊁ＰＭ２.５等ꎬ以便消费者依据不同的主题进行消费ꎬ这样也方便不同主题分类以便于之后的数据挖掘ꎮ３.３㊀基于Ｆｌｕｍｅ的数据采集面对大数据收集㊁多数据源以及高并发的特点ꎬ我们采用Ｆｌｕｍｅ作为数据收集工具ꎮＦｌｕｍｅ可以实时监控数据源ꎬＦｌｕｍｅ具有ｍｅｍｅｒｙ和ｄｉｓｋ两种传输途径ꎮ采用Ｆｌｕｍｅ集群实现负载均衡来应对高并发压力ꎬ采用ｍｅｍｅｒｙｃａｎｎｅｌ才作为数据传输通道使传输速度更快ꎬ来保证数据的实时性ꎮ采用Ｋａｆｋａ作为消息队列ꎬ将数据导入Ｋａｆｋａ集群ꎬＦｌｕｍｅ集群架构如图６所示ꎮ３.４㊀基于流式技术的数据采集与处理日志数据是时空云平台重要的大数据之一ꎬ通过对图５㊀Ｋａｆｋａ集群架构Ｆｉｇ.５㊀Ｋａｆｋａｃｌｕｓｔｅｒａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ图６㊀Ｆｌｕｍｅ集群架构图Ｆｉｇ.６㊀Ｆｌｕｍｅｃｌｕｓｔｅｒａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｄｉａｇｒａｍ日志数据的分析挖掘ꎬ可以多方位分析平台的各种指标ꎬ支撑平台运维ꎬ辅助决策ꎮ日志数据的特点是数据增长快ꎬ总量大ꎬ要想实时对存量日志数据进行分析几乎不可能ꎮ利用流式技术可以解决日志实时分析的问题ꎮ流式数据采集流程如图７所示ꎮ图７㊀流式数据采集流程Ｆｉｇ.７㊀ＦｌｏｗｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓＦｌｕｍｅ是一个高可用的㊁高可靠的ꎬ分布式的海量日志采集㊁聚合和传输的系统[８]ꎬＦｌｕｍｅ支持在日志系统中定制各类数据发送方ꎬ用于收集数据ꎮＫａｆｋａ是一个分布式㊁高可用的消息系统ꎬ最大的特性就是可以实时地处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于ｈａｄｏｏｐ的批处理系统㊁低延迟的实时系统㊁ｓｔｏｒｍ/Ｓｐａｒｋ流式处理引擎[６]ꎬＷｅｂ/ｎｇｉｎｘ日志㊁访问日志ꎬ消息服务等ꎮ汇聚系统利用Ｆｌｕｍｅ进行增量日志的采集ꎬ源源不断地传输到Ｋａｆｋａꎬ由Ｋａｆｋａ针对不同类型的数据按不同的㊀㊀(下转第８４页)２０１５至２０２０年光伏发电量将增加２.５倍(一)[ＥＢ/ＯＬ].ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｓｏｌａｒｐｗｒ.ｃｎ/ｍ.ｐｈｐ?ｉｄ＝３１２７１ꎬ２０１７.６.１３/２０１８.３.６.[２]㊀徐福圆.基于遥感图像的屋顶面积识别及屋顶光伏容量估计[Ｄ].杭州:杭州电子科技大学ꎬ２０１６. [３]㊀郭晓林.基于屋顶面积的徐州市屋顶太阳能光伏潜力评估[Ｄ].徐州:中国矿业大学ꎬ２０１５.[４]㊀刘光旭.屋顶可用太阳能资源评估研究以２０００年江苏省数据为例[Ｊ].长江流域资源与环境ꎬ２０１０ꎬ１９(１１):１２４４－１２４８.[５]㊀梅晓丹ꎬ毛学刚ꎬ范文义ꎬ等.[Ｊ].测绘工程ꎬ２０１５ꎬ２４(５):２４－２７.[６]㊀Ｔ.Ａ.ＨｕｌｄꎬＭ.úｒｉꎬＥ.Ｄ.Ｄｕｎｌｏｐ.ＧＩＳ－ｂａｓｅｄｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｓｏｌａｒｒａｄｉａｔｉｏｎａｎｄｐｖｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｉｎｃｅｎｔｒａｌａｎｄｅａｓｔｅｒｎｅｕｒｏｐｅｏｎｔｈｅｗｅｂ[Ｃ]//Ｐｒｏｃ.Ｏｆ９ｔｈＥＣＧＩ＆ＧＩＳＷｏｒｋ￣ｓｈｏｐꎬＥＳＤＩＳｅｒｖｉｎｇｔｈｅＵｓｅｒꎬＡＣｏｒｕñａꎬＳｐａｉｎꎬ２００３. [７]㊀吕扬ꎬ张显峰ꎬ刘羽.建筑物尺度的太阳能资源潜力估算模型研究[Ｊ].北京大学学报:自然科学版ꎬ２０１３ꎬ４９(４):６５０－６５６.[８]㊀刘羽ꎬ张显峰ꎬ吕扬.基于风云卫星数据的新疆太阳能资源潜力评价方法研究[Ｊ].太阳能学报ꎬ２０１４ꎬ３５(７):１２９５－１３０２.[９]㊀姜红艳ꎬ梁立恒ꎬ王明常.基于ＬｉＤａｒ点云数据的地物几何特征提取与制图[Ｊ].测绘与空间地理信息ꎬ２０１８ꎬ４１(４):４７－５０.[１０]㊀曹林ꎬ代劲松ꎬ庞勇ꎬ等.集成ＬｉＤＡＲ和辐射模型的植被遮挡下城市屋顶太阳能估算[Ｊ].林业科学ꎬ２０１４ꎬ５０(２):９９－１１０.[１１]㊀张显峰ꎬ吕扬ꎬ刘羽.顾及树木的城市三维建模及其在太阳能潜力评价中的应用[Ｊ].应用基础与工程科学学报ꎬ２０１４ꎬ２２(３):４１５－４２５.[１２]㊀Ｐ.ＲｅｄｗｅｉｋꎬＣ.ＣａｔｉｔａꎬＭ.Ｂｒｉｔｏ.Ｓｏｌａｒｅｎｅｒｇｙｐｏｔｅｎｔｉａｌｏｎｒｏｏｆｓａｎｄｆａｃａｄｅｓｉｎａｎｕｒｂａｎｌａｎｄｓｃａｐｅ[Ｊ].ＳｏｌａｒＥｎｅｒｇｙꎬ２０１３ꎬ９７:３３２－３４１.[１３]㊀王志敏ꎬ任艳男ꎬ齐井超ꎬ等.竖直面上太阳辐射的模拟计算研究[Ｊ].可再生能源ꎬ２０１７ꎬ３２(２):２０７－２１２. [１４]㊀杨卫国ꎬ夏红卫ꎬ魏生贤ꎬ等.竖直墙面不同方位上太阳辐射量的计算分析[Ｊ].西南师范大学学报ꎬ２００８ꎬ３３(２):２２－２５.[１５]㊀Ｔ.Ｔ.ＣｈｏｗꎬＡ.Ｌ.Ｓ.ＣｈａｎꎬＫ.Ｆ.ＦｏｎｇꎬＺ.Ｌｉｎ.ＨｏｎｇＫｏｎｇｓｏｌａｒｒａｄｉａｔｉｏｎｏｎｂｕｉｌｄｉｎｇｆａｃａｄｅｓｅｖａｌｕａｔｅｄｂｙｎｕｍｅｒｉｃａｌｍｏｄｅｌｓ[Ｊ].ＡｐｐｌｉｅｄＴｈｅｒｍａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬ２００５(２５):１９０８－１９２１.[１６]㊀周芳ꎬ胡明辅ꎬ周国平ꎬ等.铅垂面上太阳辐射计算方法探讨[Ｊ].建筑节能ꎬ２００７ꎬ３５(１９５):５５－５９.[编辑:任亚茹](上接第８０页)模式进行分发ꎬ最后由ＳｐａｒｋＳｔｒｅａｍｉｎｇ进行流式计算ꎬ从而达到日志实时分析的目的ꎮ４㊀时空大数据汇聚系统实现通过时空大数据汇交系统对广州市可以共享的数据进行汇聚融合[９]ꎬ实现数据的提取㊁传输ꎬ满足政府不同职能部门专题数据共享的要求ꎮ主要包括用户登录㊁系统首页㊁仓库管理㊁任务管理㊁日志监控㊁资源管理㊁分布式文件(ＨＤＦＳ)管理等功能ꎮ通过任务管理ꎬ可查看任务信息和任务运行情况ꎬ任务管理可通过任务的状态查看任务列表(已完成㊁正在排队㊁正在运行)㊁根据关键词搜索任务㊁删除已完成的任务记录㊁取消正在运行和正在排队的任务ꎮ日志主要记录用户对工作空间的操作(上传㊁删除㊁运行等)㊁工作空间的名称㊁访问路径㊁用户的ＩＰ地址㊁用户名称㊁操作类型㊁开始时间㊁操作结果ꎮ通过日志监控ꎬ可按时间㊁查询类型㊁结果等查询相关日志ꎮ分布式文件(ＨＤＦＳ)管理ꎬ用户可以将大数据文件上传至时空大数据汇聚系统的ＨＤＦＳ集群ꎬ也可以下载ＨＤＦＳ集群上的文件ꎮ５㊀结束语本文研究了智慧城市时空大数据汇聚系统建设的关键技术ꎬ以广州市为例开展了实验ꎬ实现了智慧广州时空大数据汇聚系统ꎬ取得了合理的结果ꎮ该项研究成果作为智慧广州时空信息云平台的重要组成部分ꎬ已汇聚融合了国土㊁城管㊁园林㊁教育㊁公安等多个局委办的时空数据ꎬ并在城市规划和城市建设中得到应用ꎮ后续工作主要是继续汇聚多个部门专题数据和实时感知数据ꎬ更好地为其他行业或部门的应用及决策提供数据支撑ꎮ参考文献:[１]㊀王家耀ꎬ武芳ꎬ郭建忠ꎬ等.时空大数据面临的挑战与机遇[Ｊ].测绘科学ꎬ２０１７ꎬ４２(７):１－７.[２]㊀向红梅ꎬ郭明武.城市地理时空大数据管理与应用平台建设技术和方法研究[Ｊ].测绘通报ꎬ２０１７(１１):９１－９５. [３]㊀顾荣.大数据处理技术与系统研究[Ｄ].南京:南京大学ꎬ２０１６.[４]㊀李刚ꎬ朱庆杰ꎬ张秀彦ꎬ等.基于ＦＭＥ的城市ＧＩＳ基础空间数据格式转换[Ｊ].测绘通报ꎬ２００６(４):１７－２０. [５]㊀熊登亮ꎬ贵仁义ꎬ赵俊三ꎬ等.基于ＦＭＥ的空间数据处理实现[Ｊ].四川测绘ꎬ２００７(３):１１９－１２１.[６]㊀李祥池.基于ＥＬＫ和ＳｐａｒｋＳｔｒｅａｍｉｎｇ的日志分析系统设计与实现[Ｊ].电子科学技术ꎬ２０１５(６):６７４－６７８. [７]㊀牛牧.基于Ｋａｆｋａ的大规模流数据分布式缓存与分析平台[Ｄ].长春:吉林大学ꎬ２０１６.[８]㊀陈飞ꎬ艾中良.基于Ｆｌｕｍｅ的分布式日志采集分析系统设计与实现[Ｊ].软件ꎬ２０１６(１２):８２－８８. [９]㊀吴张峰ꎬ夏兰芳.多源异构ＰＯＩ融合方法及应用[Ｊ].测绘通报ꎬ２０１８(３):１４３－１４６.[编辑:任亚茹]。

智慧城市可行性研究报告

智慧城市可行性研究报告引言随着科技的不断发展，智慧城市的概念已经引起了越来越多政府和企业的关注。

智慧城市可以利用信息技术和互联网来提高城市的运行效率、改善城市居民的生活质量和城市环境的可持续发展。

本报告旨在对智慧城市的可行性进行研究，并提出一些建议。

一、智慧城市的定义和特点1.1 智慧城市的定义智慧城市是指利用信息技术和互联网作为基础设施，集成多种技术手段对城市进行管理和运营，以提高城市的运行效率、改善城市居民的生活质量、优化城市环境和资源利用。

智慧城市涉及到城市基础设施的智能化、城市管理的信息化、城市服务的数字化等方面。

1.2 智慧城市的特点- 数据驱动：智慧城市依靠大数据分析和人工智能技术进行决策和管理，通过对城市中各种数据的收集、分析和利用，实现对城市的精细化管理和个性化服务。

- 网络化：智慧城市建立了完善的信息网络基础设施，实现了城市各个部分之间的数据互通和信息共享。

- 智能化：智慧城市利用物联网、传感器、智能终端等技术手段实现了城市的智能化，提高了城市的运行效率和安全性。

二、智慧城市的发展现状2.1 国内智慧城市发展现状我国政府在国家发展战略中将智慧城市列为重点领域，各地政府也积极推动智慧城市建设。

目前，一些城市已经开始在智慧交通、智慧环保、智慧医疗等方面进行尝试和实践，取得了一定成效。

2.2 国际智慧城市发展现状国际上，一些发达国家和地区已经在智慧城市建设上取得了一定的进展，特别是在城市交通、能源管理、环境保护等方面有较为成熟的案例和经验。

三、智慧城市的可行性分析3.1 技术支持智慧城市建设需要依托先进的信息技术和通信技术，包括大数据分析、人工智能、物联网、云计算等技术。

我国在这些领域的发展已经取得了一定的进展，有能力支持智慧城市的建设。

3.2 政策支持政府在智慧城市建设方面出台了多项政策措施，包括资金扶持、技术支持、政策鼓励等方面的支持措施，为智慧城市的发展提供了政策保障。

3.3 社会支持智慧城市建设需要广泛的社会参与和支持，需要各种利益相关方的积极参与和配合，包括政府、企业、居民等。

智慧社区调研报告(多篇)

智慧社区调研报告（多篇）篇：智慧城市改造调研报告大数据与云计算智慧城市改造调研报告院（系）名称专学学指电子与信息工程学院物联网工程161 ***-*****1 王鹏伟褚治广业班级号生导姓教名师当今科学技术的高速发展、互联网的普及、物联网的提出，促使人们对数据传输的需求大大增加，与此同时，移动互联网的建设使得数据传输的数量与规模也日趋庞大，大数据应运而生。

随着信息技术的发展，城市信息化的步伐不断加快，城市化水平进一步提高，随之涌现出环境污染、城市管理效率低下、产业结构不合理、交通拥挤等城市问题。

为了解决日益严重的城市问题，建设智慧城市早已提上日程，而正是大数据的应用为其提供了基本条件。

智慧城市的概念是在城市发展受到制约、转型面临挑战的背景下提出的，通过大数据、人工智能、物联网和云计1/ 9算等一系列最新的信息技术，构建城市的神经网络和能大脑，为城市的管理者和居民构建智慧化的开放平台，提供向上支撑，相下兼容的各种应用。

智慧城市提出的是“智慧政务、智慧交通、智慧医疗、智慧社区、智慧教育”的新发展模式，该模式具备更强的发现问题、解决问题的能力，能够更加及时的发现城市突发事件，更快的部署相关资源，运用智能化数据分析做好应用服务。

智慧城市是现代城市发展的大势所趋。

1 大数据与云计算介绍1.1 大数据与云计算简述即大量的数据信息，它具有数量庞大、类型多样、传播高速的特点，其本身蕴藏着大量的开发价值。

大数据工程实施的目的在于开发新的或综合利用现有的技术来对大数据进行处理，从而进行大数据的规划建设以及运营管理。

对大数据的研究分为处理分析与二次开发，通过分析这数量庞大的数据，可以发现众多隐秘的信息，挖掘出深层次的信息，从而提出适应实情的处理方案；也可以根据大数据进行类似于商家接受消费者反馈的信息、进行商品调整、从事运营管理的操作，从而达到目的。

智慧城市系统的基础是大数据工程。

大数据的发展情况影响着智慧城市系统的建设、发展以及运行。

基于大数据分析的智慧城市规划实验报告

基于大数据分析的智慧城市规划实验报告一、引言随着信息技术的飞速发展和城市化进程的加速，智慧城市的概念应运而生。

智慧城市旨在利用先进的信息技术，实现城市的智能化管理和可持续发展，提高居民的生活质量和城市的竞争力。

大数据分析作为智慧城市建设的核心技术之一，为城市规划提供了有力的支持和决策依据。

本实验报告旨在探讨基于大数据分析的智慧城市规划方法和应用，通过实际案例分析和数据研究，揭示大数据在智慧城市规划中的重要作用和潜力。

二、实验目的本实验的主要目的是通过对城市相关数据的收集、分析和处理，运用大数据技术为智慧城市规划提供科学依据和决策支持，以实现城市资源的优化配置、提高城市运行效率、改善居民生活质量，并促进城市的可持续发展。

三、实验数据来源为了进行有效的大数据分析，我们收集了以下来源的数据：1、政府部门公开数据：包括城市的人口统计、土地利用、交通流量、环境监测等信息。

2、互联网数据：通过网络爬虫技术获取了城市居民的消费行为、社交网络活动、旅游出行等数据。

3、传感器数据：从城市中的各类传感器（如交通传感器、环境传感器、智能电表等）收集实时数据，以反映城市的动态变化。

四、实验方法与技术1、数据预处理数据清洗：去除重复、错误和缺失的数据，确保数据的准确性和完整性。

数据转换：将不同格式和单位的数据进行统一转换，以便进行后续的分析。

数据集成：将来自多个数据源的数据进行整合，建立统一的数据仓库。

2、数据分析方法描述性统计分析：对数据的基本特征进行统计，如均值、中位数、标准差等，以了解数据的分布情况。

相关性分析：研究不同变量之间的关系，找出相互影响的因素。

聚类分析：将城市区域或数据对象进行分类，以便发现相似的模式和特征。

预测分析：运用时间序列分析和机器学习算法，对城市的发展趋势进行预测。

3、可视化技术使用地图可视化工具，将城市的地理信息与数据相结合，直观展示城市的空间分布特征。

运用图表（如柱状图、折线图、饼图等）展示数据分析结果，使数据更易于理解和解读。

中国智慧城市发展研究报告

中国智慧城市发展研究报告中国智慧城市发展研究报告智慧城市是指利用信息技术和物联网技术，以人为核心，通过智能化、信息化和网络化手段，全面提升城市管理水平和服务品质，实现城市可持续发展的一种城市形态和发展模式。

智慧城市的发展对于提升城市的竞争力、改善居民生活质量具有重要意义。

本报告对中国智慧城市发展进行研究分析，旨在了解中国智慧城市的现状和发展趋势。

一、智慧城市发展现状当前，中国智慧城市建设取得了显著的成绩。

一方面，在信息技术和物联网技术的支持下，智慧城市建设在各个领域取得了显著的进展。

例如，在交通领域，通过智能交通、智能停车等技术手段，提升了交通运行效率；在环境领域，通过空气质量监测和垃圾分类等措施，改善了城市环境质量；在教育领域，通过智慧教育等手段，提升了教育服务水平。

另一方面，各个城市也积极推动智慧城市建设，根据本地区的实际情况，制定了相应的发展策略和规划，提出了一系列的具体举措。

二、智慧城市发展趋势随着信息技术和物联网技术的不断发展，智慧城市的发展将呈现以下趋势：一是智慧城市将更加注重人性化。

智慧城市的核心是以人为中心，提供更加便利和高效的服务。

未来的智慧城市将更加注重满足居民的需求，提供个性化的服务。

二是智慧城市将更加注重可持续发展。

随着资源的有限和环境的变化，智慧城市将更加注重节能减排和环保发展，提倡绿色出行和循环经济。

三是智慧城市将更加注重数据的开放共享。

在智慧城市中，各类数据是宝贵的资源，更加开放和共享数据，可以促进创新和发展。

四是智慧城市将更加注重安全和隐私保护。

在智慧城市中，数据的安全和隐私保护十分重要，未来的智慧城市将加强数据的安全保护，保障居民的信息安全和隐私权益。

三、智慧城市发展面临的问题智慧城市的建设还面临一些问题和挑战。

一是技术问题。

目前，智慧城市建设需要涉及物联网、云计算、大数据等复杂的技术，技术的成熟度和可靠性是智慧城市建设的基础。

二是数据问题。

智慧城市需要海量的数据支撑，如何收集、储存和处理这些数据是一个挑战。

关于智慧城市建设情况的调研报告

关于智慧城市建设情况的调研报告智慧城市是城市能级和核心竞争力的重要体现，是城市治理能力和治理体系现代化的重要抓手，也是*全面建设践行新发展理念的公园城市示范区的重要载体。

2022年，国家发展改革委、自然资源部、城乡和住房建设部联合印发的《*建设践行新发展理念的公园城市示范区总体方案》指出，要构筑智慧化治理新图景，建设“城市数据大脑”，增强城市整体运行管理、决策辅助、应急处置能力。

一、*市及*区智慧城市建设的推进情况（一）加强智慧城市建设顶层设计。

*高度重视智慧城市建设工作，将“智慧*”作为提升科学敏捷治理能力的重要突破口，推动城市治理体系和治理能力现代化。

多次召开“智慧*”建设工作专题会，搭建实时感知、全域覆盖的城市运行生命体征体系，夯实“王”字型城市运行管理架构，高效运行三级城运中心和市级部门城运分中心，努力实现“一网统管”“一网通办”；组建成立市智慧*建设领导小组，由市网络理政办牵头，成立“智慧*”运行管理总体架构组等，聚焦开展顶层设计，围绕“智慧*”运行中心、七大领域重点应用场景等，建立相关工作专班。

*区起草《关于成立*区智慧城市建设领导小组的通知》《*区新型智慧城市建设“十四五”专项规划（2021—2025年）》《*区新型智慧城市建设行动方案（2022—2024年）》等系列配套文件，并根据市上动态适时进行修改完善。

（二）构建智慧城市应用场景体系。

目前*初步形成了“6+7+N”的智慧*应用场景体系（“6”即统一建设三级城市运行平台、城市运行数字体征体系、市域物联感知中心、城市运行数据资源体系、“城市一张图''信息模型平台、智慧*标准规范体系。

“7”即由相应行业主管部门牵头，建设交通管理、应急管理、智慧公安、生态环境、水务管理、智慧社区、健康服务等七大领域智慧应用场景。

“N”即在公共管理、公共服务、公共安全领域构建一批智慧应用场景，明确了“智慧*运行管理平台建成投用、七大重点领域智慧应用场景上线运行；智慧*运行管理平台和七大领域智慧应用场景投入实战应用；继续深化七大领域智慧应用场景建设，推动公共管理、公共服务、公共安全领域形成一批高效协同、务实管用的智慧应用场景”等目标任务。

智慧城市发展现状研究报告

智慧城市发展现状研究报告在当今时代，城市的发展日新月异，智慧城市的概念应运而生，并在全球范围内得到了广泛的关注和实践。

智慧城市旨在利用先进的信息技术，如物联网、大数据、人工智能等，来提升城市的运行效率、改善居民生活质量、促进可持续发展。

本报告将对智慧城市的发展现状进行深入研究。

一、智慧城市的定义与特点智慧城市是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。

其主要特点包括智能化、互联化、高效化和可持续性。

智能化体现在城市的各个领域都能够运用智能技术进行决策和管理。

例如，交通系统可以根据实时路况自动调整信号灯，优化交通流量；能源管理系统可以根据用户需求和能源供应情况，智能分配能源。

互联化则是指城市中的各种设施、设备和系统能够相互连接，实现信息的共享和交互。

通过物联网技术，城市中的路灯、垃圾桶、车辆等都可以接入网络，形成一个庞大的信息网络。

高效化是智慧城市的重要目标之一。

通过优化资源配置、减少浪费和提高工作效率，城市能够以更低的成本提供更好的服务。

可持续性是智慧城市发展的核心原则之一。

智慧城市注重环境保护、资源节约和生态平衡，以实现城市的长期发展。

二、智慧城市的关键技术1、物联网技术物联网是智慧城市的基础，通过传感器和网络将城市中的物理设备连接起来，实现对城市运行状态的实时监测和控制。

2、大数据技术城市中产生的海量数据，包括交通流量、能源消耗、环境质量等，通过大数据技术进行分析和挖掘，可以为城市的规划和管理提供有力的支持。

3、人工智能技术人工智能在智慧城市中的应用广泛，如智能交通管理、智能安防、智能医疗等，能够提高城市的智能化水平和决策效率。

4、云计算技术云计算为智慧城市提供了强大的计算和存储能力，使得城市的各种应用能够高效运行。

三、智慧城市的应用领域1、智能交通通过智能交通系统，实现交通信号的智能控制、实时路况的监测和预测、公共交通的优化调度，从而缓解交通拥堵，提高出行效率。

关于智慧城市的调研报告

【调研报告】智慧城市的发展现状与趋势1. 研究背景和目的：智慧城市是以信息技术为支撑，通过网络、物联网和大数据等技术手段来提升城市运行效率、改善居民生活质量的新型城市模式。

本次调研旨在了解智慧城市的发展现状、应用场景和未来趋势。

2. 调研方法：采用文献研究和实地考察相结合的方式进行调研。

收集并分析相关文献资料，同时参观智慧城市示范项目和与相关领域专家进行深入交流。

3. 智慧城市的定义和特点：智慧城市借助信息通信技术，实现城市基础设施的高度互联互通，具备智能化、可持续发展和良好治理的特点。

智慧城市关注城市的可持续性、创新性、包容性和生态性。

4. 智慧城市的核心技术：智慧城市的核心技术包括物联网技术、大数据分析、云计算、人工智能、传感器技术等。

这些技术的应用使得城市能够实现数据共享、智能交通、智慧能源管理、智慧环境监测等功能。

5. 智慧城市的应用场景：智慧城市的应用场景广泛，包括智能交通系统、智慧能源管理、智慧环境监测、智慧医疗、智慧安全等。

在这些领域，智慧城市通过提供精细化的数据和智能化的决策支持，改善城市居民的生活质量。

6. 智慧城市发展的挑战与机遇：智慧城市的发展面临着数据安全、隐私保护、技术标准、信息孤岛等挑战。

然而，智慧城市也带来了巨大的机遇，可以通过提高城市效率、减少资源浪费、提升居民幸福感等方面推动城市可持续发展。

7. 智慧城市的未来趋势：智慧城市将进一步深入发展，未来的趋势包括更高级别的智能化、更强大的自动化、更紧密的网络连接、更完善的生态环境保护等。

同时，智慧城市将与人工智能、5G通信、区块链等新兴技术相结合，实现更多创新应用。

8. 结论和建议：智慧城市是未来城市发展的必然趋势，各地政府和企业应加强合作，共同推动智慧城市发展。

同时，应关注数据安全和隐私保护等重要问题，制定相关法规和标准，确保智慧城市的可持续发展。

以上是对智慧城市的调研报告总结，它包括了智慧城市的定义和特点、核心技术、应用场景、发展挑战与机遇以及未来趋势。

《2024年智慧城市信息系统关键技术研究》范文

《智慧城市信息系统关键技术研究》篇一一、引言智慧城市，是借助先进的信息技术，将城市各项功能进行数字化、网络化、智能化的综合体。

随着科技的不断进步，智慧城市信息系统的建设已经成为城市发展的重要方向。

本文将重点探讨智慧城市信息系统的关键技术研究，旨在为智慧城市的建设提供理论支持和技术指导。

二、智慧城市信息系统概述智慧城市信息系统是以物联网、云计算、大数据、人工智能等先进技术为基础，通过整合各类信息资源，实现城市各领域信息的共享和协同，从而提高城市管理效率，提升城市生活品质。

该系统具有数据集成、智能分析、服务优化等特点，是推动城市现代化、智能化发展的重要手段。

三、关键技术研究1. 数据集成技术数据是智慧城市信息系统的核心。

数据集成技术是实现多源异构数据融合的关键。

通过数据清洗、转换、整合等技术手段，将各类数据进行标准化处理，实现数据的互联互通。

同时，采用数据加密、访问控制等技术保障数据安全。

2. 云计算与大数据技术云计算与大数据技术是智慧城市信息系统的技术支撑。

云计算为系统提供了强大的计算能力和存储能力，实现了资源的动态分配和高效利用。

大数据技术则通过对海量数据的分析和挖掘，为城市管理提供决策支持。

3. 人工智能技术人工智能技术在智慧城市信息系统中发挥着重要作用。

通过机器学习、深度学习等技术，实现对城市各类信息的智能分析和处理。

同时，人工智能技术还可以为城市居民提供便捷的服务，如智能交通、智能家居等。

4. 物联网技术物联网技术是实现智慧城市的重要手段。

通过将各类设备与互联网连接，实现设备的远程监控和管理。

物联网技术可以广泛应用于智能交通、智能安防、智能医疗等领域，提高城市管理的智能化水平。

四、技术应用与挑战在智慧城市信息系统的建设过程中，需要充分考虑技术的实际应用和面临的挑战。

首先，需要解决数据共享和信息安全问题，保障数据的真实性和可靠性。

其次，需要解决技术标准的统一问题，避免因标准不统一导致的资源浪费和效率低下。

智慧城市时空大数据管理系统设计与实现---以成都市为例

智慧城市时空大数据管理系统设计与实现 ---以成都市为例摘要：智慧城市是加快建设全面体现新发展理念城市、打造美丽宜居公园城市、提升城市综合竞争力的重要支撑。

时空大数据作为加快推进智慧城市建设，全面提升超大城市治理体系和治理能力现代化水平的重要基础，对时空数据多源汇聚、智能处理、深度融合、共享交换等方面提出了更高要求。

本文结合成都市时空信息云平台项目建设，探讨构建全市时空大数据管理系统框架、关键技术及系统成果。

实践证明，该系统能够为各级政府部门、社会企业和公众提供坚实的“时空底座”服务。

关键词：时空大数据；资源体系；数据管理时空大数据是时空信息、自然人文及社会信息的融合体，是重要的大数据之一[1-2]。

时空大数据的价值在于信息的分析、知识的生成、事件的预测与决策[3]。

通过时空大数据的治理融合、挖局分析可揭示区域发展规律，它是智慧城市开展城市治理应用不可或缺的重要基础信息支撑[4]。

目前，时空大数据应用逐渐朝智能化的高级形态发展，通过新一代信息技术的应用，将更加精准、实时、全面的反应城市发展变化规律，为智慧城市的规划、建设、管理和运营全过程、全方位决策提供强有力支撑[5]。

本文将以建设全面覆盖、多端融合、智慧联动的“时空底座”为目标，结合成都市时空信息云平台建设经验，提出了支撑各领域智慧应用的时空大数据管理系统建设模式。

1总体架构时空大数据管理系统作为时空信息云平台的核心支撑对象，通过对基础地理、政务、运营和感知等多源异构数据智能汇聚、多态存储、融合治理、深度挖掘等加工后，可向时空信息云平台前端（如门户）提供辅助决策分析的信息知识服务。

系统架构包括基础设施层、数据层、系统层、应用层四个层级，及制度保障、安全保障体系。

1.1基础设施层由核心机房和电子政务云平台两部分组成，分别对应敏感涉密空间数据和政务共享空间数据的存储和管理。

基于云计算架构,形成可按需服务的高性能计算环境、容器环境,满足时空大数据的重型运算需求。

时空大数据分析技术在城市规划中的应用研究

时空大数据分析技术在城市规划中的应用研究随着城市化进程的加速，城市规划成为了当代城市发展的重要组成部分。

传统的城市规划面临了很多的挑战，其中之一就是如何基于数据进行更科学、更有效的决策和计划。

随着时空大数据分析技术的不断发展和应用，城市规划领域也出现了许多新的机会和挑战。

本文将探讨时空大数据分析技术在城市规划中的应用研究，旨在为城市规划带来更多的思路和方向。

一、时空大数据分析技术的基本概念时空大数据分析技术是指利用云计算、人工智能等技术手段，对城市各类时空数据进行深入挖掘、分析和可视化的技术体系。

时空大数据源于城市的各类数据，如人口、交通、环境、经济等数据，是以时间和空间为维度的多维、多类型数据的总称。

通过时空大数据分析技术，可以深入了解城市运行的规律、现状和未来趋势，为城市规划提供更多的信息和决策支持。

二、时空大数据分析技术在城市规划中的应用1.城市交通规划城市交通规划是城市规划的重要组成部分，也是人们日常生活、工作和出行的重要环节。

时空大数据分析技术可以对城市交通数据进行处理、分析和可视化，发现交通拥堵的原因和规律，为交通规划提供更多的信息和决策支持。

例如，可以通过分析交通拥堵的时段、地点和类型，设计更加科学、高效的交通组织方案。

2.城市环境规划城市环境规划是城市规划的重要组成部分，也是城市发展的重要条件。

时空大数据分析技术可以对城市环境数据进行处理、分析和可视化，发现城市环境问题的原因和规律，为环境规划提供更多的信息和决策支持。

例如，可以通过分析城市空气污染的来源、分布和影响因素，制定更加科学、具体的环境保护方案。

3.城市经济规划城市经济规划是城市规划的重要组成部分，也是城市发展的重要基础。

时空大数据分析技术可以对城市经济数据进行处理、分析和可视化，发现城市经济问题的原因和规律，为经济规划提供更多的信息和决策支持。

例如，可以通过分析城市产业结构的发展状况、变化趋势和影响因素，制定更加科学、有效的经济发展方案。

互联网+智慧城市中的时空大数据解决方案

互联⽹+智慧城市中的时空⼤数据解决⽅案智慧城市中的时空⼤数据主要内容?1 智慧城市及其应⽤2 时空⼤数据3 云计算与时空数据挖掘?4 智慧城市运营中⼼5 结论与展望⼀、智慧武汉及其应⽤*智慧城市的概念–智慧城市是在数字城市建⽴的基础框架上，通过物联⽹将现实世界与数字世界进⾏有效融合，⾃动和实时地感知现实世界中⼈和物的各种状态和变化，由云计算中⼼处理其中海量和复杂的计算与控制，为经济发展、城市管理和公众提供各种智能化的服务–智慧城市是智慧地球的重要组成部分智慧城市=数字城市+物联⽹+云计算Do every城镇化低炭⼯业化绿⾊信息化可持续利⽤后发优势，实现中国梦！中国智慧城市的动⼒与⽬标智慧城市数字城市是智慧城市的基础基础地理数据三维模型数据街景影像数据全景影像数据正射影像数据专题数据数据层注册中⼼公共平台元数据⽬录管理数据成果发布地理信息公共平台数据中⼼服务共享⼆次开发接⼝旅游、⽂物管理⽰范应⽤国⼟、规划、城管及公众⽰范应⽤⽰范应⽤1. 开展了智慧武汉总体规划与设计《武汉市国民经济和社会发展“⼗⼆五”规划》提出，要提升城市功能，建设智慧城市，围绕提⾼城市建设和管理现代化⽔平，加快推进以数字化、⽹络化、智能化为特征的智慧武汉建设。

⼀个总体⽬标⼀套基础设施三⼤核⼼体系智慧武汉建设总体架构2011年2⽉，启动“武汉智慧城市概念设计”2011年8⽉，启动“武汉智慧城市总体规划与设计” 2012年7⽉，武汉智慧城市总体规划与设计通过专家验收 2012年8⽉，市政府常务会通过武汉智慧城市总体规划与设计2. 智慧武汉地理空间信息资源不断丰富形成了涵盖共10⼤类、101中类、962⼩类、1402层的信息资源⽬录政务电⼦地图：覆盖全市域，每年更新4次遥感影像：涵盖2000年以来历年的数据城市三维模型：建⽴市域框架模型和中⼼城区、新城区城关镇700余平⽅公⾥精细三维模型，实现由⼆维向三维的提升地名地址：地名13万条，地址60多万条街景影像：中⼼城区800平⽅公⾥范围6000公⾥长的街景实景影像政务信息图层：1402层静态三维数字地图实时视频信息……静态三维数字地图政务电⼦地图卫⽣机构分布银⾏⽹点分布中⼩学分布街景影像城市三维模型地名数据地址数据物联⽹能够实现⼈与⼈、⼈与机器、机器与机器的互联互通物联⽹技术智慧应⽤⾯向服务的中间件物理接⼊⽹络智能传感⽹服务共享服务接⼊⽹络传感器⽹络物流新能源智慧交通智慧景区智慧医疗智慧环保数据服务功能服务注册服务⽬录服务RFID其他IP 架构传感器⼿机平板电脑笔记本电脑路由器ApplianceMobileAudio Video Communi-cationMulti -purposeOfficeEducation RetailHospitality Healthcare Grocery Airports Stadiums Data CentersCommercial /InstitutionalIndustrialProcess-Semi Fabs-Chemical -Pharma -Refining ? Pulp/PaperDiscrete BatchLegislaturePublic Infra-structurePublic SafetyDocs Records Voting Polling OtherEquip. & personnel -Water -Wastewater -OtherEquip. &personnel -Police, -Fire-RegulatoryDevices: Voting booths information cards, Scanners, Public infrastructure, etc.LabWatertreatment ? Building environ.? General environ.ResidentialVehiclesPersonnelMaterialLand Air SeaPeople MachinesWeapons Supplies OtherDevices: Weapons, Vehicles, Soldiers, Unmanned drones, etc.Security / SurveillanceRadar/Satellite EnvironmentGenerationTransmissionSupplyDemandDistribution (Utility)Residential Industrial CommercialDevices: Central plants, Distributed resourcesSingle familyMulti -familyEntertainmentAudio Video GamingDevices: TVs, VCRs, DVRs, Dishwashers, Washer/Dryers, Refrigerators, Lights, Computers, etc. Devices: HVAC, Vertical Transport, Fire & Safety, Lighting, Security & Access, etc.Laundry Kitchen Environmental Information Lighting Security ClimateBuildingsConsumerIndustrialHealthPowerRetailTransportationGovernment / Security ?Complex machines ? Simple /standard machinesPOSInfrastructureIn -store Remote Display e quipmentDist. centers Shopping centersDevices: POS terminals, Tags, Cash registers, Payment terminals, Signs, etc.Signage /DisplayLabMisc. InfrastructureProcess equip. Product diagnosisFacility mgmt. InfrastructureCars/trucks Aircraft Watercraft ConstructionVehiclesInfrastructureFueling stations Nav. systemsTraffic control & Hway sys.Devices: Vehicles, Roads, Gas stations, Signage, etc.Machine ControlElectronics/Semicon Industrial Process ControlComplexmachines ? Simple / standardmachinesSemicon -Semi tools-Wafer hand -Test systems ? Electronics-T&M -CompPlacement & board assblySCADA Instrument/sensor CDSDevices: Pumps, Valves, Vats, Conveyors, Pipelines, Motors, Drives, Switches, Machines, etc.POC LabdiagnosticsPoint -of-Care ERMobile POCImplants POCPOC Lab facilitiesDevices: MRIs, PDAs, Implants, Surgical equip., Pumps, Monitors, Telemedicine, /doc/7e183c1668eae009581b6bd97f1922791688be37.html bHospitalDoc. Office/Care facilityHome / In Vivo⽆所不在的物联⽹7 trillion wireless devices serving 7 billion people by 2017（国际权威机构预测）⽆所不在的⽹络基础设施核⼼：有线光纤传输：城域⽹接⼊：局域⽹⽤户：固定、游牧、移动式应⽤智慧城市的应⽤城市职能智慧城市职能⽣存繁衍智慧安防\环保\能源\城管\养⽼智慧国⼟规划\社区\家居…经济发展智慧制造\⼯业互联⽹\物流…..社会交往智慧交通\购物\社会综合管理….⽂化享受智慧户外流媒体\教育\旅游….2 时空⼤数据在智慧地球和智慧城市的建设和应⽤中，⽆所不在的传感器⽹将产⽣反映⾃然和⼈类活动的TB到PB级、EB级…越来越多的数据，世界将进⼊真正的⼤数据（Big Data）时代，其中⼤量的与时空位置有关的数据称为时空⼤数据！⼤数据的特征Volume（体量⼤）:⼤量TB、PB、EB级以上的数据等待处理；?Velocity（速度快）：需要响应以时、分、秒甚⾄毫秒计的流数据的不断产⽣；Variety（模态多样）:数据来源和类型繁多，⽂本、图⽚、视频等结构化和⾮结构化数据并存，多测度、多平台、多传感器；Veracity（真伪难辨）:由于数据的噪⾳、缺失、不⼀致性、歧义等引起的数据不确定性；Value（价值巨⼤）:⼤数据使得⼈们以前所未有的维度量化和理解世界，蕴含了巨⼤的价值，⼤数据的终极⽬标在于从数据中挖掘价值。

面向智慧城市的时空基础设施应用研究——以智慧南京时空大数据平台为例

理论研究论点ARGUMENT53面向智慧城市的时空基础设施应用研究——以智慧南京时空大数据平台为例文/姜丹萍赵伟伟当前，智慧城市建设已成为热点话题。

时空基础设施是智慧城市不可或缺的、基础性的信息资源，也是其他信息交换共享与协同应用的载体。

[1]然而，目前国内智慧城市建设还存在诸多问题，如信息孤岛、数据共享不畅等，阻碍了智慧城市的建设发展。

为了解决上述问题，相关部门需要在基础设施建设方面进行创新和完善。

本文主要研究面向智慧城市的时空基础设施的应用，并以智慧南京时空大数据平台为例，从时空基础设施概述、时空基础设施关键技术、时空基础设施应用案例展开研究，旨在为智慧城市的管理和服务提供有力支撑。

一、智慧城市时空基础设施概述（一）智慧城市的概念智慧城市是以人为本、融合发展的新型城市形态，是信息技术革命和产业变革的深度融合。

它能全面洞察城市运行的规律和特征，整合城市各领域的信息资源，将城市的系统和服务打通、集成，以提升资源利用的效率，优化城市管理和服务，改善市民生活质量。

[2]智慧城市的建设需要相关部门深入理解其本质，通过加强基础设施的建设、推进信息化进程，实现城市管理和服务的自动化、精细化及智能化，进而创造出更好的城市生态环境和居住条件。

智慧城市的建设还需政府、市场和社会等多方力量合作，共同推进智慧城市建设，实现城市管理与服务的现代化和智能化。

（二）时空基础设施的概念与分类时空基础设施是指支撑城市时间和空间特征的基础地理信息、涉及公共管理与公共服务的专题信息，如地理信息系统、卫星导航系统、遥感系统等。

时空基础设施的发展是智慧城市建设的基础和保障。

根据时空维度的不同，时空基础设施可分为两种：一是空间基础设施，其主要为城市居民提供生活保障，在城市管理和经济发展方面起着重要的促进作用；二是时间基础设施，其对信息传递和处理具有较大作用。

这些设施共同构成了城市大数据的基础，具有获取、存储、处理、分析和利用信息的功能，为实现城市可持续发展、提高城市管理效率提供了技术手段和支持。

智慧城市可行性研究报告

智慧城市可行性研究报告随着科技的迅猛发展和城市化进程的加速，智慧城市的概念应运而生。

智慧城市旨在利用先进的信息技术，整合城市的各类资源，实现城市的智能化管理和可持续发展。

本报告将对智慧城市的可行性进行深入研究。

一、智慧城市的概念与内涵智慧城市是指利用物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术，实现城市治理、公共服务、经济发展、生态环境等各个领域的智能化和高效化。

通过智能化的手段，提高城市的运行效率，改善居民的生活质量，促进城市的可持续发展。

二、智慧城市的发展现状目前，全球范围内已经有许多城市在积极推进智慧城市的建设。

例如，新加坡通过智能交通系统有效缓解了交通拥堵；巴塞罗那通过智能能源管理实现了能源的高效利用。

在我国，一些城市也在智慧城市建设方面取得了显著成果，如杭州的城市大脑在交通治理方面发挥了重要作用。

然而，智慧城市的发展仍面临一些挑战。

技术标准的不统一导致不同系统之间难以兼容；数据安全和隐私保护问题也备受关注；此外，智慧城市建设需要大量的资金投入和技术人才支持，这对于一些资源相对匮乏的城市来说是一个难题。

三、智慧城市建设的需求分析1、城市治理方面需要实现城市管理的精细化和智能化，提高应对突发事件的能力，加强城市公共安全保障。

2、公共服务方面居民期望能够享受到更加便捷、高效、个性化的公共服务，如医疗、教育、社保等。

3、经济发展方面通过智慧城市建设，优化营商环境，吸引投资，促进产业升级和创新发展。

4、生态环境方面实现对环境的实时监测和有效治理，推动城市的绿色发展。

四、智慧城市建设的技术可行性1、物联网技术可以实现对城市各类设施和设备的实时感知和监测，为城市管理提供数据支持。

2、大数据技术能够对海量的数据进行分析和处理，挖掘出有价值的信息，为决策提供依据。

3、云计算技术为智慧城市提供强大的计算和存储能力，支持各种应用的运行。

4、人工智能技术可以应用于城市交通、安防等领域，提高城市的智能化水平。

智慧城市发展研究报告

智慧城市发展研究报告随着科技的飞速发展和城市化进程的不断加快，智慧城市的概念应运而生。

智慧城市旨在利用先进的信息技术，如物联网、大数据、人工智能等，来改善城市的管理、服务和居民的生活质量。

本报告将对智慧城市的发展进行深入研究，探讨其现状、面临的挑战以及未来的发展趋势。

一、智慧城市的定义与内涵智慧城市是指通过运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。

其实质是利用先进的信息技术，实现城市智慧式管理和运行，进而为城市中的人创造更美好的生活，促进城市的和谐、可持续成长。

二、智慧城市的发展现状1、全球范围内的智慧城市建设热潮许多国家和地区都将智慧城市建设作为推动城市发展和提升竞争力的重要战略。

例如，新加坡以其高效的交通管理系统和智能化的公共服务而闻名；韩国的松岛新城则是一个从零开始规划建设的智慧城市典范。

2、我国智慧城市的发展成果在我国，越来越多的城市开始积极推进智慧城市建设。

一些城市在智慧交通、智慧医疗、智慧教育等领域取得了显著成效。

例如，通过智能交通系统，城市的交通拥堵得到了一定程度的缓解；智慧医疗让居民能够更便捷地享受医疗服务，实现了医疗资源的优化配置。

3、技术创新推动智慧城市发展云计算、大数据、物联网、人工智能等技术的不断创新和应用，为智慧城市的发展提供了强大的支撑。

例如，物联网技术使得城市中的各种设备和设施能够互联互通，实现智能化的监测和控制；大数据分析则能够帮助城市管理者更好地了解城市运行状况，做出科学决策。

三、智慧城市面临的挑战1、数据安全与隐私保护问题随着智慧城市中大量数据的采集和使用，数据安全和隐私保护成为了重要的问题。

如何确保数据的安全性，防止数据泄露和滥用，以及如何保护居民的个人隐私，是智慧城市建设中需要解决的关键问题。

2、技术标准和规范的缺失由于智慧城市建设涉及多个领域和多种技术，目前缺乏统一的技术标准和规范，导致不同系统之间的兼容性和互操作性较差，影响了智慧城市的整体发展。

智慧城市建设调研报告

智慧城市建设调研报告随着信息技术的飞速发展，智慧城市建设已成为全球城市发展的重要趋势。

为了深入了解智慧城市建设的现状和问题，我们进行了广泛的调研。

一、智慧城市的概念与内涵智慧城市是运用物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等新一代信息技术，促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式。

其核心目标是通过智能化手段提高城市的运行效率、服务质量和居民生活品质，实现城市的可持续发展。

二、智慧城市建设的现状1、基础设施建设不断完善许多城市加大了对信息基础设施的投入，包括高速宽带网络的普及、无线网络的覆盖以及智能传感器的部署等。

这为智慧城市的发展提供了坚实的基础。

2、智慧交通取得一定成效通过智能交通系统的应用，城市交通拥堵得到了一定程度的缓解。

实时交通信息的提供、智能信号灯的控制以及电子收费系统的推广，提高了交通运输的效率和安全性。

3、智慧能源管理逐步推进一些城市开始采用智能电表、智能电网等技术，实现对能源的精细化管理和优化配置，降低了能源消耗和环境污染。

4、智慧医疗服务有所改善通过电子病历、远程医疗等技术的应用，居民能够更便捷地获得医疗服务，医疗资源的分配也更加合理。

三、智慧城市建设中存在的问题1、信息孤岛现象依然存在不同部门和系统之间的数据难以共享和整合，导致信息流通不畅，影响了智慧城市建设的整体效果。

2、技术标准不统一由于缺乏统一的技术标准，各类智能设备和系统之间的兼容性较差，增加了建设和运营成本。

3、数据安全和隐私保护面临挑战随着大量个人和敏感信息的数字化，数据安全和隐私保护问题日益突出，一旦发生数据泄露，将给居民带来严重的损失。

4、人才短缺智慧城市建设需要既懂信息技术又懂城市管理的复合型人才，但目前这类人才相对匮乏，制约了智慧城市的发展。

5、居民参与度不高在智慧城市建设过程中，居民的参与度不够，导致一些项目未能充分考虑居民的实际需求，影响了项目的实施效果。

四、智慧城市建设的建议1、加强统筹规划建立统一的智慧城市建设领导机构，制定科学合理的发展规划，明确各部门的职责和任务，加强协调配合，打破信息孤岛。

大数据与智慧城市治理的融合研究与实践

大数据与智慧城市治理的融合研究与实践随着信息技术的不断发展，大数据和智慧城市愈发成为了当下热门的话题。

大数据，作为一种数据集合的概念，依据海量数据的存储、分享和分析，致力于提高决策的效率，开发出更加多样且有效的解决方法；而智慧城市，作为城市管理的新方法，通过信息技术的集成创造实现城市治理的高效和智慧化。

随着经济的迅速发展，城市规模不断扩大以及公共服务质量的提高，每天产生的数据量不断攀升，政府和公共机构面临着愈加庞大、复杂的数据管理挑战。

与此同时，大数据技术的逐渐普及和进步，带来了全新的治理模式创新和战略发展。

一方面，政府应该结合自身的管理需要，为传统的治理模式注入数字化的新元素，采用大数据等技术为工作提供数据支撑，并利用统计算法、机器学习等方法来提高治理效能。

例如，在智慧交通领域，政府可以通过大数据的宏观视角，快速掌握道路方向和拥堵情况，而在教育领域，通过大数据的微观视角，可以了解到教师教学情况和学生学习情况，从而利用有限的资源为人们提供更好的公共服务。

另一方面，则需要通过开放式和多元化的数据管理模式，不断鼓励民间和企业参与到城市治理中来，让市民和企业真正成为城市管理和运营的共同体。

例如，通过城市大数据平台的搭建，政府可以公开部分数据，同时转移一部分数据管理权力给企业和民
间组织，激发社会各方面的创新活力，带来更多创新应用、优化业务流程等方面的碰撞。

智慧城市的发展为城市治理提供了全新的维度，同时大数据技术的进步也进一步推动了城市治理的数字化、信息化。

城市管理者应该将大数据和智慧城市建设结合起来，寻找解决方案，将数据应用到城市治理领域，不断提升城市治理效率，从而为百姓提供更为优质的生活环境和公共服务。

新型智慧城市大数据一体化智慧城市时空信息云平台整体解决方案

新型智慧城市大数据一体化智慧城市时空信息云平台整体解决方案1. 引言近年来，随着智能技术的快速发展，智慧城市已成为现代城市发展的重要方向。

智慧城市的建设需要处理大量的数据和信息，并进行有效的整合和利用。

为了解决这一挑战，开发了新型智慧城市大数据一体化智慧城市时空信息云平台。

本文将介绍该平台的整体解决方案。

2. 平台结构新型智慧城市大数据一体化智慧城市时空信息云平台包括以下主要组件：2.1 数据采集该平台通过传感器、监控设备等方式，实时采集城市中各个领域的数据，包括环境数据、交通数据、人口数据等。

采集的数据会进行实时传输和存储。

2.2 数据存储与管理采集的数据会存储在云平台的分布式数据库中，以确保数据的可靠性和安全性。

平台提供高效的数据库管理系统，支持数据的查询、添加、删除和修改操作。

2.3 数据分析与挖掘云平台提供强大的数据分析和挖掘功能，能够对大数据进行处理和分析，提取有用的信息和知识。

平台集成了多种分析算法和挖掘模型，支持用户自定义分析任务。

2.4 时空信息服务平台通过整合和分析城市中的时空数据，提供丰富的时空信息服务。

这些服务包括实时交通状况、环境污染预警、人口密度分布等，可以帮助城市管理者做出决策。

2.5 应用开发与集成云平台提供丰富的应用开发接口和工具，支持第三方开发者开发和集成各种智慧城市应用。

开发者可以利用平台提供的数据和服务，开发出符合城市需求的应用。

3. 平台特点新型智慧城市大数据一体化智慧城市时空信息云平台具有以下特点：3.1 大规模数据处理能力平台采用分布式计算和存储技术，能够高效地处理大规模的数据。

无论是数据采集、存储还是分析，平台都能够提供稳定和高效的性能。

3.2 实时数据传输与处理平台支持实时数据传输和处理，能够对采集的数据进行实时分析和挖掘。

这使得城市管理者能够及时了解城市的状况，并做出相应的决策。

3.3 强大的数据分析和挖掘功能平台集成了多种数据分析和挖掘算法，能够从大数据中提取有用的信息和知识。