Integrated Urban Models

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出版者:Pion
作者:S.H. Putman
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1989-11-01
价格:USD 13.16
装帧:Paperback
isbn号码:9780850861419
丛书系列:
图书标签:
  • 城市规划
  • 城市建模
  • 城市科学
  • 复杂系统
  • 可持续发展
  • 交通规划
  • 土地利用
  • 空间分析
  • 数据科学
  • 模拟仿真
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具体描述

《整合城市模型:驱动智慧城市发展的理论与实践》 在快速演进的城市化进程中,如何理解、预测并优化城市系统,已成为全球面临的关键挑战。本书《整合城市模型:驱动智慧城市发展的理论与实践》深入探讨了构建和应用整合城市模型(Integrated Urban Models)的必要性、方法论与实际应用,旨在为城市规划师、政策制定者、数据科学家以及对智慧城市建设感兴趣的读者提供一套全面而深刻的理论框架和操作指南。 本书的开篇,即从宏观视角出发,剖析了传统城市研究的局限性,强调了单一维度分析在应对复杂城市问题时的不足。作者指出,现代城市是一个高度互联、动态变化的巨系统,其各个组成部分,如交通、能源、环境、经济、社会、住房以及居民行为等,并非孤立存在,而是相互作用、相互影响。因此,要实现城市的可持续发展,就必须突破部门壁垒,构建能够捕捉这些相互依赖关系的整合模型。 本书的核心部分,详细阐述了整合城市模型的构建原则和技术路径。这包括: 多尺度、多领域的数据融合: 详细介绍了如何整合来自不同来源、不同尺度的数据,如遥感影像、GPS轨迹、社交媒体信息、传感器网络数据、统计年鉴以及公民报告等。书中不仅讨论了数据清洗、标准化和集成的方法,还强调了在数据融合过程中处理不确定性和隐私保护的重要性。 建模技术的选择与应用: 深入剖析了各类适用于城市系统建模的先进技术,包括但不限于: 空间计量模型: 用于分析城市要素的空间自相关和空间异质性。 基于主体的建模(Agent-Based Modeling, ABM): 模拟个体行为及其涌现出的宏观模式,特别适合分析居民决策、社区动态等。 系统动力学(System Dynamics, SD): 描绘系统中反馈回路和延迟机制,有助于理解城市发展的长期趋势和非线性效应。 机器学习与人工智能(AI): 应用于模式识别、预测分析、异常检测以及优化决策,如利用深度学习进行交通流量预测,或利用强化学习优化能源分配。 地理信息系统(GIS)与空间分析: 作为整合模型的基础平台,提供空间数据的组织、可视化和分析能力。 模型耦合与集成策略: 重点讨论了如何将不同类型的模型进行有效耦合,以实现更全面的城市系统模拟。书中提供了多种耦合策略,如松耦合、紧耦合以及数据驱动的集成方法,并探讨了在不同情境下选择合适耦合方式的考量因素。 情景分析与政策评估: 阐述了整合城市模型在进行未来城市发展情景模拟和评估各种政策影响方面的强大能力。通过改变模型中的参数或规则,可以预见不同规划措施(如新建公共交通线路、调整土地利用政策、实施新的环境法规等)对城市交通拥堵、空气质量、经济增长和社会公平可能产生的多方面影响,从而为科学决策提供依据。 本书的实践应用部分,通过一系列详实生动的案例研究,展示了整合城市模型在解决现实城市问题中的价值。这些案例涵盖了: 智慧交通系统优化: 如何利用整合模型预测交通流量,优化信号灯配时,规划公共交通网络,并评估共享出行模式的影响。 可持续能源管理: 模型如何帮助规划城市能源结构,优化分布式能源接入,预测能源需求,并评估节能减排政策的有效性。 韧性城市建设: 整合模型在模拟自然灾害(如洪水、地震)对城市基础设施和社会系统的影响,并制定应对策略方面的应用。 社会公平与包容性城市发展: 分析不同社会群体在城市发展中的需求差异,评估住房政策、就业机会对社会分异的影响,并提出促进包容性增长的方案。 环境保护与气候适应: 利用模型模拟城市化对生态环境的影响,预测气候变化带来的挑战,并制定适应性规划。 最后,本书前瞻性地展望了整合城市模型的未来发展趋势。这包括对实时数据流的更动态集成、模型的可解释性与透明度提升、人机协作在模型构建与应用中的作用,以及如何构建更加普适和灵活的城市建模框架,以适应未来城市形态的不断演变。 《整合城市模型:驱动智慧城市发展的理论与实践》不仅仅是一本介绍技术方法的书籍,更是一部关于如何以系统性、科学性思维应对城市化挑战的著作。它为我们理解和塑造更智能、更可持续、更宜居的未来城市提供了坚实的理论基础和实践指导。

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读后感

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用户评价

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我注意到这本书在讨论“数据”和“计算资源”时,似乎停留在十年前的标准。它反复强调了传统计算机集群在处理大规模城市模拟时的局限性,这在今天看来已经是一个被初步解决的问题了。书中对云计算平台、分布式计算框架(如Spark或Dask)在城市模型集成中的应用探讨几乎是空白的,或者只是轻描淡写地提了一句“未来趋势”。对于一个声称是“集成”模型的现代著作,如何高效地调度成千上万个异构传感器数据,如何实时地在云端运行一个包含数百万个代理的城市仿真,这些前沿的工程实践才是核心议题。我翻遍了整个文本,没有找到关于高性能计算(HPC)策略在城市建模流水线中如何部署的具体章节。这使得这本书的指导价值大打折扣,因为它提供的解决方案似乎总是慢了半拍,无法有效应对当前超大城市群的动态管理需求。它更像是一份对现有技术瓶颈的梳理报告,而不是一份引领未来集成模型的行动指南。

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这本书的排版和图示质量实在不敢恭维,这对于一本涉及复杂系统描绘的专业书籍来说,简直是致命的缺陷。很多关键性的流程图,线条密密麻麻,标注的小字几乎需要借助放大镜才能勉强辨认,更别提那些试图展示三维城市空间模型的插图,完全是色块和线条的混乱堆砌,完全无法传达作者想要表达的空间交互关系。我理解,城市模型本身就涉及多源异构数据的复杂性,但优秀的作者应该善于运用视觉语言来简化这种复杂性。比如,对比其他领域(如生物信息学或金融工程)的建模书籍,他们往往能用清晰的层级结构图和简洁的符号系统来构建复杂概念的可视化理解。而这本书似乎完全忽略了这一点,很多地方需要读者自行在大脑中重新构建作者描述的结构,这极大地增加了阅读的认知负荷。如果说技术内容是这本书的血肉,那么这些粗糙的视觉呈现,无疑是它苍白的皮肤。希望未来的再版能重点关注信息可视化和专业图表的重绘工作,否则,这些宝贵的理论观点很可能因为难以被有效视觉化而流失掉。

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这本书的“读者定位”问题非常突出,它似乎试图同时讨好完全没有技术背景的规划管理者和资深的数据科学家,结果两边都没能真正满足。对于管理者而言,书中引入了大量的数学符号和算法描述,这些对他们来说是纯粹的阅读障碍,他们需要的是决策支持的直接逻辑链条,而不是高阶的傅里叶变换在时间序列预测中的应用细节。反过来,对于技术专家,书中的“模型集成”概念常常以一种黑箱的方式出现,即“我们通过A方法将模型B和模型C连接起来了”,但“A方法”背后的具体实现逻辑、错误处理机制、以及如何处理不同时间步长和坐标系之间的转换等关键细节却被一笔带过。这种对核心技术细节的避讳,让专业读者感到不被尊重。如果作者能清晰地划分出几个模块,比如一个面向政策制定者的“摘要与应用”部分,以及一个面向工程师的“技术实现与验证”的附录,这本书的实用性和市场接受度可能会有质的飞跃。现在的版本,更像是一份尚未完成的、在不同受众需求之间摇摆不定的学术手稿。

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坦白说,阅读这本书的过程让我感到有些困惑,它在术语的使用上显得不够统一和清晰。一会儿用“系统动力学”,一会儿又用“代理模型”,两者之间的界限和它们在“集成”框架下的相互关系描述得含糊不清。我尝试去理解作者试图构建的那个统一的建模范式,但似乎作者自己在这个概念的边界上也没有完全达成共识。章节之间的逻辑跳转也常常出乎意料,上一章还在热烈讨论面向对象的编程范式如何应用于城市模拟,下一章画风一转,开始分析气候变化对区域经济的长期影响,这种跳跃感让读者很难建立起一个连贯的知识体系。我反复翻阅了目录,试图找到一条清晰的主线索,结果发现似乎每个章节都在独立地探讨一个相关的热点,缺乏一个贯穿始终的、指导性的集成框架作为骨架。对于想深入研究特定子模块(比如水文模型或人口迁移模型)的读者来说,这本书提供的背景信息可能过多,而针对性的技术细节却严重不足。这种“大而全”的叙事方式,最终导致了“不深不透”的结果,让人读完后有种“好像学了很多,但好像什么都没学会”的空虚感。

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这本书的装帧设计倒是挺有意思的,封面那种深沉的蓝配上烫金的字体,透着一股严谨的气息。我原本是抱着极大的期待去翻开它的,毕竟这个领域的研究现在正热,大家都说数字化转型是城市管理的未来。然而,当我真正深入阅读后,发现内容与我预期的“集成化”似乎有些偏差。它花了大量的篇幅去阐述一些宏观的、哲学层面的城市理论,比如关于空间正义的探讨,以及不同历史时期城市规划思想的演变。这些背景知识固然重要,对于打下坚实的理论基础很有帮助,但对于一个急需掌握“模型构建”具体操作的实践者来说,这些论述显得有些空泛和抽象。我更期待看到的是关于数据流、不同尺度模型(例如交通模型与环境模型)如何通过API或特定的中间件进行有效耦合的详细技术路径,甚至是某个成功案例中数据校验和模型校准的具体步骤。书中的案例分析也多停留在概念层面,缺乏图表、代码片段或者实际运行结果的展示。总而言之,它更像是一部为初入该领域的研究生准备的理论导论,而非一本面向资深工程师的“集成工具箱”。如果作者能将理论深度与工程实践的广度进行更精妙的平衡,这本书的价值会大大提升。

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