城垣杯 | 上届优秀获奖团队专访：【梁弘】以尺度深化城市认知，以数据洞悉城市未来

本期导读

由北京市城市规划设计研究院与中国城市规划学会城市规划新技术应用学术委员会共同主办的第五届“城垣杯·规划决策支持模型设计大赛”已于2021年3月1日拉开帷幕，现已进入报名阶段（3月1日至4月30日），请参赛者于截止日期前提交成果，成果以“报名编号+参赛者姓名+项目名称”作为附件名称并回复至大赛官方邮箱：[e-mail]，点此了解大赛详情。

为展示往届选手的风采，介绍选手获奖经验与心得，分享和传递学术观点，本期专访上届特等奖获得者，来自北京市城市规划设计研究院的梁弘、张靖宙、吴兰若团队，梁弘作为团队代表接受采访，分享其在城市个体模拟研究及大数据应用方面的独到观点！

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本期专访

梁弘，女，1992.9，北京市城市规划设计研究院，工程师。2015年于北京大学城市与环境学院城市规划专业取得本科学士学位，2019年于瑞士苏黎世联邦理工大学（ETH）空间发展与基础设施系统专业获得硕士学位。曾参与《北京市科技创新中心专项规划》、《北京市防疫专项规划》等规划项目，主要研究方向为定量城市分析、多智能体模型。

小编：您在去年城垣杯大赛上的参赛作品《个体视角下的新冠疫情时空传播模拟——以北京为例》发人深思，您是如何想到用微观的方法去透视疫情传播这样一种大尺度的空间现象呢？这种方法有什么优势？

梁弘：城市研究不同于其他科学，因为其研究的对象和尺度，大部分的研究内容是不具备在现实生活中开展多次对比实验的可能性的。模拟（或者说模型），能够表达系统的抽象特征和规律，可以进行重复实验，寻找城市系统的规律，比较不同条件下的后果，不失为城市实验有效的代用方法。由于过去高精度数据的缺失，我们对城市的模拟大多是过于抽象的。对于城市这样一个复杂巨系统来说，一些人为的简化或理想化假设，会使得模拟结果失真或者失败。现在，随着算力大幅的提升和微观尺度数据的获取变为可能，微观尺度的城市仿真，甚至是孪生城市、平行城市这种概念也逐渐变为可能。

但从另一个角度来说，仿真和模拟是不是一定要追求高精度呢？我认为也不是的。很多时候，宏观的模拟，能够更加精准的把握规律，更易解释，也节约成本。回到去年我们的研究题目，之所以采取个体的视角去研究疫情在北京这样一个大尺度空间内的传播规律主要有下几个原因：其一是北京作为一个超大城市，内部的异质性是极强的，尽管预测北京整体可能的感染规模也是极有意义的，但是我们作为城市研究者更关心城市内部风险的差异和成因；另一个原因是，也是我们此次模型研究的另一个目的，是希望能够比较不同防疫策略的有效性和成本。在疫情常态化的背景下，我们防控疫情不再依靠一刀切式的封城，而且精细化、网格化的管理，在维持城市正常运转的同时，控制住疫情。那么在这种背景下，想要模拟不同精细化的策略，从个体视角开展微观尺度的模拟就必不可少了。

小编：大数据现如今在城市研究中十分流行，您的作品之中也运用到了大数据。您认为大数据和传统数据的关系是怎么样的？可以结合您的研究谈一谈吗？

梁弘：对于大数据的定义，很多的机构和专家都给出过不同的定义。最广为流传的应该是大数据的4V特征，即规模性（Volume）、多样性（Varity）、高速性（Velocity）和价值性（Value）。这些特征都对数据的存储方式和算法都有了新的要求，大数据这一个独特的研究分支也就形成了。但是对于我们这些城市研究者而非纯粹的计算科学的从业人员，我们更关心大数据能给城市研究带来什么不同的视角。归根结底，大数据就是数字时代的产物，在这个万物互联的时代，个体的每一次移动、操作和交易都被记录了下来，数据更新的频率非常快。因此比起传统统计数据，要5-10年的周期才能摸清城市的现状和变化，现在依靠新型大数据，我们每个月甚至每天都能实时看到城市的变化，数据的颗粒度也从以往的区县、街道精细到了地块、楼宇，这对我们精细化的城市管理起了很大的支撑作用。

但是数据是对城市各系统要素的抽样提取，即使是当前的大数据也做不到全样本的覆盖，甚至有系统性的偏差，例如对老年人、儿童和弱势群体的缺失。因此，对大数据可信性的验证，以及与传统数据的比较和融合都是必要的研究前提。

小编：但是大数据的应用门槛也很高，现在随着数字经济时代的来临，大数据开放共享机制的建设也成为当下的一个热门话题，您认为有什么办法可以提升大数据面向研究者的服务能力吗？

梁弘：数字开放共享不仅仅是大数据时代面临的问题，不同机构和不同部门之间的数字壁垒是一个长期存在的问题。但令人欣喜的是在国家政策的引导和鼓励下，各大城市的开放数据工作，已从政策、平台、数据、应用推广等多方面取得了诸多进展。例如，北京已建立了整合各部门开放数据的门户平台，具备相当的数据储备，以及相对完善的开放数据接口。

但是不仅仅是政务数据，一些企业机构在开放共享数据时，都会面临细粒度的数据所带来的研究应用价值和个体隐私安全之间的矛盾问题。数据，特别是基于个体行为产生的大数据，存在着很多个人隐私的安全隐患问题，一方面我们还应该加强数据隐私方面的立法工作，另一方面，一些新的技术和算法，例如“差分隐私”，也可以在有效模糊、保护个人信息的条件下，给研究者带来更多的可能性。

小编：现如今疫情还没有散去，您认为在后疫情时代的城市研究，与传统的城市研究相比，应该突出哪些方面？

梁弘：韧性城市并不是一个新的概念，在经历了此次疫情之后，城市的韧性，即面对不同灾害的风险程度、抵抗能力和从灾害中恢复的能力，更是成为城市管理者、城市研究者，乃至每一个在城市里生活的居民关注的问题。具体而言，城市空间的留白、小区单元的开放与封闭、适宜的城市人口密度、精细化的城市治理等等一系列问题，在疫情的语境下都有了新的思考与讨论。

另一个方面，疫情给生活带来的另一个变化，就是云办公、云娱乐、线上课堂的推广。虚拟世界的连通，最终可能给我们的城市结构和布局带来以往难以想象的可能，这些是需要城市设计者、规划者、研究者提前思考的。

小编：您的参赛团队中还有另外两位小伙伴，在去年的参赛过程中你们是如何分工和合作的呢？

梁弘：去年我们团队的三人虽然来自不同专业，但是都长期从事城市研究相关工作，有着城市决策模型和大数据研究的相关积累。在模型攻关的一段时间里，我们都发挥了自己的长项，分别负责基础理论的收集整理、数据的清洗与预处理、模型框架的搭建与优化、结果的分析与表达。多条线的工作能够同步开展，高效合作，应该是我们研究能够顺利完成不断优化的核心了。

小编：您对于今年的比赛，您有什么建议和期许？

梁弘：今年已经是大赛的第五年，五年前我还在瑞士读研究生远程就参加了“城垣杯”的首届大赛。这五年里，看着大赛在一直创新，越办越好，去年更是向选手提供了大数据方面的支持。期待今年的选手能够用好数据、用好方法，从数据和模型里感受城市的呼吸与跳动，更好地理解和解读城市。预祝选手们取得优异的成绩！

大赛获奖作品集

由北京市城市规划设计研究院、中国城市规划学会城市规划新技术应用学术委员会、北京城垣数字科技有限责任公司共同编制的《城垣杯•规划决策支持模型设计大赛获奖作品集（2019-2020）》已正式出版，希望大家多多关注！点击了解详细内容

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