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展短板,这也是未来政府应关注的重点。本文通过构建指标体系,探讨了中国智慧城市的发展状态,为城市未来的发展和管理提供了借鉴与参考。

伴随新型城镇化进程的不断推进,城市群已经成为地区社会经济发展的重要核心。大数据时代的到来促使新兴时空大数据在城市/城市群建设与管理中发挥着重要作用,并成为当前学术界的研究热点。大数据挖掘技术与融合分析技术将成为未来研究城市群的重要方法。本研究总结归纳了时空大数据在城市群建设与管理中的应用研究进展,对常见城市群时空大数据类型、获取方法和分析技术进行分类整理,并对基于资源调查和多源时空数据分析的城市/城市群研究进展进行分析,特别是对时空大数据及其技术在城市群建设与管理中的主要研究展开归类分析,认为目前时空大数据在城市群建设与管理应用领域主要涉及5大方向：城市群空间界定与发展监测、交通网络监测、关联性分析与功能布局评价、产业协同分析和环境监测与评估。最后,本文分析了现阶段时空大数据在城市群建设与管理应用中的发展瓶颈,提出了相关对策建议,并对未来研究发展趋势提出了展望。

城市时空大数据技术的快速发展和应用,为城市功能区识别提供了新的数据基础和技术手段,但专门关于城市公共服务设施复合功能的研究还相对较少。基于北京市9大类公共服务设施的空间点数据,综合考虑不同类型公共服务设施等级和品质特征,采用累计机会方法对1 km×1 km格网尺度的北京城市公共服务设施可达性进行了综合评价,在此基础上重点分析了北京城市公共服务设施复合功能特征与影响因素。研究表明：① 北京城市公共服务设施累计机会空间分布存在明显的中心集聚特征,但不同类型公共服务设施的空间分布模式和覆盖范围却有所区别;② 北京城市公共服务设施功能区可以划分为单一功能、单一化的复合功能、2种复合功能、3种复合功能和均衡化的复合功能等5大类型;③ 人口密度、距市中心距离、土地价格和经营性为主设施的累计机会可达性是影响北京城市公共服务设施复合功能的重要因素。研究结论对进一步细化城市功能区研究和促进北京城市公共服务设施空间结构优化具有科学启示作用。

全面准确地描述街景影像的多层次特征在基于街景影像对街道空间品质进行评估的研究中具有重要意义。以广州市越秀区为例,获取前后左右各视角街景影像中手工设计的特征（SURF特征、HOG特征）和基于深度学习的特征（语义特征）,基于单一特征和多特征融合采用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、随机森林（Random Forest, RF）训练各视角的评估模型。结果表明,以基于SVM建立的单特征模型为例,基于HOG特征（73.03%）、语义特征（72.28%）的模型平均精度优于SURF特征（56.00%）,基于SVM前后左右各视角模型的最优分类精度为82.8%（前）、81.7%（后）、76.6%（左）、76.6%（右）,而基于RF各视角模型的最优分类精度为82.8%（前）、85.0%（后）、78.1%（左）、70.3%（右）。前后视角的模型精度略优于左右视角。各视角最优模型均为多特征融合模型,最优模型平均分类精度和Kappa系数可达80.6%和0.62。利用街景影像评估街道空间品质时,各算法之间性能差异微弱,而特征选择及组合方式是提升精度的关键。越秀区街道空间品质存在明显空间分异,其西南部的街道空间品质亟待提升。本研究构建了基于街景影像多特征融合的大规模高精度街道空间品质测度方法,实现了对越秀区街道空间品质的评估,研究结果可为相关部门进行街道环境综合整治提供参考。

对建筑物进行建模与分析是智慧城市建设的重要任务之一。将城市中数量庞大的建筑物按功能分类,辅助认知城市内部空间结构,对政府部门开展人口估计,土地管理,城市规划等工作具有重要意义。本文以蕴含丰富语义信息的兴趣点（POI, Point of Interest ）作为主要信息源,针对POI分布稀疏导致大量建筑物无法识别出功能的问题,改进了传统的城市功能区定量识别方法。该方法为建筑物内部及周边一定区域范围内的POI赋予反距离权重,通过计算不同类型POI的加权频数密度比例来识别建筑物功能类型。文中以北京市西四环中路附近5000多栋建筑物为例进行实验验证,实现了将目标区域内的建筑物按功能类型划分为居住、商业、公服和3种混合类型,识别率达93.04%,与人工判别的结果对比得出总体分类精度达91.18%。该方法采用易于获取的互联网POI数据,可以实现大范围建筑物功能类型的快速自动化识别,丰富了城市建筑模型语义属性,扩展了POI数据的应用范围。

城市风环境是城市微气候研究的一个重要方向,对分析城市热岛效应、空气流通等具有重要意义。本文以郑州市市区为例,使用1971—2018年气象观测数据、2018年建筑分布数据（OSM）和2016年资源三号卫星数据作为数据源,通过运用气象学和GIS技术结合的方法,探究潜在通风廊道,科学量化城市形态对风环境的影响。研究首先借助WindNinja软件,对城市背景风环境进行模拟分析,该计算方法提高了风道定位的精度。然后利用卫星遥感数据制作了数字高程模型（DSM）,结合OSM计算下垫面地表粗糙度。进一步借助ArcGIS软件,利用最小成本路径法（LCP）确定城市潜在通风廊道的位置。结果表明：① 郑州市近年来平均风速缓慢下降,平均每10年下降0.26 m/s;全年主导风向东北风进入城市后受城市形态影响在京广铁路线附近以西逐渐转为东北偏东风,其中在京广快速路以东风速较高,在京广快速路以西风速较低;② 金水区西部、中原区、二七区以及管城区的地表粗糙度较高,通风环境较差;金水区东部和惠济区的地表粗糙度较低,通风环境较好;③根据盛行风向模拟的潜在通风廊道,其共同特点是趋向于低粗糙度的地区。