“城垣杯”大赛亮点：百度地图慧眼——应用多维时空大数据，推动数字城市规划

百度地图慧眼将择优为本届参赛团队提供2023年11月的到访客流、常驻人口、人口迁徙、出行OD、人口流动、职住分布、交通拥堵、设施类型等多维时空大数据。数据空间范围和精度可根据选手的选定议题需求定制化提供，空间粒度最小可达100*100米网格！此外，针对报名联合支持议题“城市群与都市圈协同发展议题”（研究对象在京津冀城市群内）与百度地图慧眼特别支持议题“城市时空间行为与生活圈优化议题”的选手，百度地图慧眼与大赛主办方还将酌情增加支持团队数量与支持数据的类型、维度、范围或精度。

基于百度地图慧眼面向城市规划领域提供的多维时空大数据，可为人口研究、区域研究、用地使用效能评估、职住通勤评估、到访客流分析、交通拥堵分析、设施服务效能评估等提供量化决策支持，实现对城市现状和未来发展的深入认识和洞察，推动数字城市规划。

应用百度地图慧眼提供的涵盖客流数量、特征和来源等维度的到访客流数据，可以深入分析城市不同时空维度的客流特征，揭示城市不同区域的人口分布和活动热点，解析不同区域的人口需求和服务热点，进而支持规划者优化公共服务资源配置，提高城市空间利用效率；优化景点布局、改善游客体验，提升旅游业发展水平；优化交通网络，改善交通拥堵等。

数据样例：全国商场客流指数及趋势（来源-百度地图交通出行大数据平台）

百度地图慧眼提供的常住人口数据，包括常住人口规模以及对应画像特征，应用该数据可以探究区域不同画像特征人口的分布情况和变化规律，解析人口变化格局，为城市发展布局优化、土地利用结构整合、城市宜居性提升等研究提供数据基础。

数据样例：城市常住人口分析（来源：百度地图慧眼城市人口地理平台）

在近年我国人口迁徙流动性持续增强的背景下，学术界对迁徙人口群体的相关研究也日渐丰富。基于百度地图慧眼提供的人口迁徙时序数据，在时间、空间、关联三个维度的“时空观”视角下，可以为城市群网络结构特征、城镇发展体系、人群流动时空格局与动力机制分析、区域客流分析与预测、城际出行模式等精细化模型研究提供有力的时空数据支撑。

数据样例：迁入北京来源地分布（来源-百度迁徙大数据平台）

百度地图慧眼出行OD数据主要内容包括出行起、讫点和出行时间，其基础是百度地图开放平台的海量位置数据，覆盖了大量用户在城市中的出行轨迹和目的地信息。通过分析出行OD数据，能够反映城市居民的出行习惯和行为规律，指导交通设施的运营时间安排和城市活动的规划组织；分析城市不同区域之间的联系和互动程度，帮助规划者理解和优化城市空间结构；解析城市居民的出行方式偏好，为公共交通等设施的规划提供参考。

数据样例：北京出行联系密切度排行（来源-百度地图慧眼城市人口地理平台）

基于一段时间内人口居住地或者工作地的变迁，百度地图慧眼可以监控区域内人口流入、流出数据，海量数据提供了全面的城市人口流动信息。基于人口流动数据可以研究人群在城市间的移动路径和规律，为城市规划和发展研究提供流动趋势参考。

数据样例：流入北京来源地分布（来源：百度地图慧眼城市人口地理平台）

居住空间和就业空间，是城市空间结构的重要组成要素。基于百度地图慧眼提供的职住数据，包括通勤人口数量、画像、通勤距离等维度，进行人口居住地和工作地组合分析，可以掌握区域职住情况，帮助规划者解析不同区域的居住密度和职住结构，指导住宅区和商业区的规划布局；评估城市中不同区域的就业机会和劳动力供需匹配情况，为经济发展和就业政策提供建议。

数据样例：北京某区域职住分布（来源：百度地图慧眼城市人口地理平台）

百度地图慧眼提供的交通拥堵数据包括拥堵指数、拥堵距离和拥堵速度等维度, 多维支撑在交通领域创新应用，为城市交通综合治理、路网评判体系构建、道路交通网络韧性建设等多方向研究提供数据支撑，驱动加快建设交通强国。

数据样例：北京路网拥堵详情（来源-百度地图交通出行大数据平台）

百度地图慧眼提供的设施数据，包括设施类型、数量、名称和检索热度等维度，应用该数据可以进行绿地、交通、商业、教育、医疗等方面的规划研究，例如识别城市中的公园、绿化带等绿地设施，以评估城市绿地覆盖率，改善城市生态环境；分析不同交通设施的分布情况，以提升交通网络，优化道路布局，改善交通拥堵状况；分析商业设施的分布情况，了解不同商业区的繁荣程度，指导商业用地规划；分析学校、医院等公共服务设施的分布情况以评估服务设施的覆盖范围和完善程度，为未来的教育和医疗等设施规划提供参考。

数据样例：北京某区域设施分布（来源：百度地图慧眼城市人口地理平台）

来源：CityDS

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