基于多源数据的中国智慧城市发展状态评价

发布时间：2021-11-29 04:10

　　随着移动互联网、云计算、大数据等新一轮信息通信技术的发展,智慧城市逐渐成为城市建设的重要发展趋势。"十三五"期间,全国各城市纷纷制定智慧城市建设或发展规划,并将其定位为城市中长期发展战略的重要组成部分。由于智慧城市涉及范围广泛、内容体系庞杂,目前还在不断发展完善之中,尚未形成统一的评价标准。基于此,本文对比了国内外智慧城市评价重点与趋势,以提高城市可持续发展能力、实现高效、公平的城市管理、保障民生福祉为目标,构建了包括智慧经济、智慧交通、智慧医疗、智慧教育、智慧管理等多子系统的智慧城市评价指标体系;运用文本、网页、统计等多源数据,本文开展了全面的、统一的、多层次、模块化的全国智慧城市发展状态评估,并从子系统协调程度对智慧城市发展提出了建设性意见。研究发现:①从整体评价结果分析,除北京、上海、广州、武汉、成都、杭州、天津和南京8个城市综合得分及各子系统得分都较高外,绝大部分城市的智慧建设水平不高;②在空间分布上,沿海地区的智慧城市建设水平普遍高于内陆地区,直辖市和省会城市高于其他城市;③从协调关系分析,70%以上城市的5个子系统为中度甚至低度协调,80%以上城市以智慧教育或智慧医疗成为发... 

【文章来源】：地球信息科学学报. 2020,22(06)北大核心CSCD

【文章页数】：13 页

【部分图文】：

2012—2019年中国智慧城市相关政策变化

多源数据的处理过程主要分为异构数据整合、数据空间化、数据存储等环节（图2）。首先，异构数据整合的第一步是根据可获取的数据集确定一个兼容性高、具有时效性的时间节点。基于这一原则，本文的数据年份是2017年。针对已收集的数据，异构数据整合包括将文本报告中的文本数据转化为数值，将网页搜索文本进行语义识别并转化为相关指标的数据，将线性数据（如高铁班次）转化为面状数据（如每个城市的高铁发车量）。接着，数据空间化需要确定统一的地理单元、坐标系和投影，以完成在ArcGIS中的数据矢量化过程。根据评价指标的主题，本文选取地级行政单元为统一的地理单元评估智慧城市的发展状态，将整合后的数据统一到地市级尺度并进行矢量化，共选择了286个城市作为研究对象。最后，多源数据应按照一定的数据标准和格式存储，具体步骤包括无量纲化、科学计数法等。3.3 系统发展水平评价方法

通过对智慧城市综合系统发展水平评价（图3），可以发现只有直辖市和省会城市具有明显的发展优势，但仍有一定提升空间。其中：(1)尚无城市达到高水平类型，表明智慧城市建设仍有待提升；(2)较高水平类型包括北京、上海和广州3个城市，其智慧城市综合系统得分最高，在全国具有一定的领先地位；(3)中等水平类型包括28个城市，其中19个为直辖市或省会城市，其余均属于沿海地区社会经济较为发达的类型；(4)较低水平城市数量最多，达152个（53.1%），空间分布也较为广泛。这类型城市中，又以沿海地区的城市得分普遍较高，分值介于15～20的城市中，60%以上分布于浙江、广东、江苏、山东和河北；(5)低水平类型共103个城市，集中分布于中西部地区，其中半数左右分布于河南、广西、甘肃、黑龙江、辽宁和四川等省区。4.2 子系统的空间分布特征

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3525816