大数据,勾绘智慧城市新蓝图

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云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
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简介:

智慧城市这一概念已不陌生。究其初衷,其实很简单:通过技术和数据科学,人们可以为自己创造一个更美好、更加可持续发展的城市环境。


城市人口一直在快速增长。据世界健康组织(World Health Organisation)统计,全球有54%的人口居住在城市;这其中,发展中国家的城市人口增长最快。在1960年,全球城市人口还仅为34%,由此可见城市人口的急剧增长实为可观。据预测,城市人口的增长趋势在短期内都不会消退:2015年-2020年期间,每年增长率为1.84%; 2020年-2025年期间,每年增长率为 1.63%; 2025年-2030年期间,每年增长率为1.44%。


随着城市人口如此快速的增长,几乎城市基础设施的所有方面,也都在承受着显著增长的压力;但让我们欣慰的是,通过发展智慧城市,人们可以更游刃有余地应对这些压力。智慧城市的成功离不开大数据分析领域的创新 --下面我们来看几个例子,大数据是如何影响着智慧城市不同方面的发展的。


疾病预防

相对于分散性居住,当数以百万计的人们聚居在一个比较小的空间时,便会产生很多大的问题,更快地疾病蔓延便是其中之一。由于城市人口越来越密集,使得人们更频繁地接触到细菌和病菌,虽然人们的免疫力因此不断得到提高、更能抵御常见疾病的侵扰,但新型疾病却也存在更大的传播风险和加速的感染率。


在1918年的西班牙流感中,有一现象让人意外:1/10的城市居民死于流感;而与此同时在农村,这一比例却高达9/10。城市居民之所以能够更好地抵御这次流感,是因为此前的一波流感病毒更多在城市里蔓延,让城市居民对后期这一致命性病毒有了更好的免疫力。如果当时的医生们有了这样的数据和知识、并实施以相对应的有效预防策略,无数的生命都会幸免于难。


近一百年后的今天,科学家们正尝试着利用大数据来实施预测策略,帮助科学家们跟踪人类疾病的传播、找到潜在疾病治愈的方法或者针对疾病的自我保护措施。


纽约的Mount Sinai医院已应用这一大数据策略来跟踪、并制止流感在城市里的传播;通过追踪流感在人群中的传播方式、病毒变异的过程,这家医院有望在未来阻止流感的发生。Sanford Burnham Prebys (SBP)医学研究所“免疫及病理项目”的资深合作者及主管SumitChanda博士解释道:“病毒寄生于我们身体的分子中、使其成为宿主分子,汲取养分、改变宿主分子,从而进行病毒的传播、制造全面感染。我们的研究工作,集中于找到那些不可被改变的宿主分子。”他们希望通过这项研究,来预防流感在城市人口中的一年一度扩散。


以上研究的数据来源有:数千名患者的数据、历年汇报的流感爆发数据;以上数据又将会与病毒的变异过程做交叉比对。通过这种工作,科学家和医生可以预测病毒如何传播,以及对抗这些病毒的最佳途径;甚至有可能使用预测分析来判断病毒的传播方式,然后采取行动来限制这一传播。


交通管制

在二十年的时间里,我国汽车数量有了超过1000%的惊人增长:1990年,只有550万汽车,但到了2010年这一数字增长到了7000万!相对于汽车数量的增长,对应基础设施的建设进展缓慢,这使得部分中国马路成了世界最危险路段之一:在中国, 每100,000人中就会有20.4人死于交通事故,在美国这一数字是11.4,英国是3.7。


在浙江的一个城市,为了应对交通每年60%增长的状况,政府与英特尔合作,安装了1000个数字监控设备,100个智能监测点系统,超过300个检查点的电子警察,和500多个视频监控系统。通过更有效地监测交通和拥堵情况,这座城市得以有效地改善交通流量,惩治更多非法贩卖,减少道路交通事故。


类似的举措也在美国和加拿大不断推行着,为了应对交通量的激增,大量的数据在各个智慧城市被搜集并予以分析。鉴于此,我们可能会看到更多的创新型大数据举措在全球各个人口枢纽被使用。

 
日本的一个智慧城市项目的电子控制间http://www.citymetric.com/horizons/big-tech-firms-are-wrong-we-must-build-smart-cities-ground-1590


垃圾管理

尽管垃圾管理并不是一份最酷炫的工作,却是使得城市环境得到保障的重要因素,数据在其中扮演了重要的角色。


英国曼彻斯特垃圾处理局有一套系统,能够利用数据使得产生的垃圾被尽可能多的再次利用。这一举措减少了垃圾填埋所需的场地,也降低了垃圾破坏环境的可能性。通过对来自不同地区的卡车进出加工厂时进行称重,能够了解每个地区所产生的垃圾数量。这些数据帮助当局出台了相应的政策,鼓励那些特定的社区更好的垃圾回收和垃圾减量。


通过对水、土壤和空气进行污染检测,当局可以获得污染随着时间变化的情况,进而在环境问题发生之前及时采取措施,尽量减少未来的环境问题。通过这些度量类型,减少城市化对环境的影响也有了可能。


住房问题

毫无疑问,城市,尤其是在住宅已经非常有限的地方,面临的最大问题就是给新居民找到住处。比如伦敦,由于住宅空间总量的减少以及需求的增加,房地产价格已经增长了250%。这也导致保障性住房成为了受到打击最为严重的住房问题。


住房慈善机构HACT从400,000座住房中持续不断地收集数据,并进行了各种数据分析。 他们发现,大数据在这个方面可以发挥巨大的作用:从改进政府保障房的的维修,到空间如何使用等等。背后的想法主要是通过数据来发现设计、建造、布局中存在的潜在问题,进而在建造新的楼宇时优化相关的参数,避免这些问题。




这类信息不仅仅对保障性住房有用,一些数据,比如空间的使用,材料的老化等,还会对如何解决更多的住宅项目产生重要的影响,帮助开发商与城市建造既可以最大程度的利用空间,又可以确保人们享有舒适的生活体验的住所。


原文发布时间为:2016-01-24

本文来自云栖社区合作伙伴“大数据文摘”,了解相关信息可以关注“BigDataDigest”微信公众号

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