A. 在人工智慧、大數據快速發展的背景下,城市生態規劃如何助力城市精細化、動態化管理
在人工智慧、大數據快速發展的背景下，城市生態規劃可以通過以下幾個方面助力城市精細化、動態瞎信化管理：
數據支撐：城市生態規劃可以通過大數據技術對城市的各種數據進行收集、分析和處理，獲取城市生態環境的詳細信息，例如空氣質量、水質、噪音、交通狀況等。通過對這些數據進行分析和挖掘，可以幫助城市管理者更加准確地了解城市的生態環境狀況，為城市管理提供數據支撐。
智能化監測：城市生態規劃可以通過人工智慧技術對城市生態環境進行智能化監測。例如，利用感測器、監測設備等技術對城市生態環境進行實時監測，實現對城市環境污染、雜訊等指標的實時監測和分析。通過人工智慧演算法，可以實現對城市環境污染的預測和預警，從而提高城市管理的精細化和動態化水平。
可視化展示：城市生態規劃可以通過大數據技術和數據可視化技術，將城市生態環境數據進行可視化展示。例如，利用地圖、可視化圖表等方式展示城市生態環境數據，幫助城市管理者更加清晰地了解城市的生態環境狀況，從而提高城市管理的精細化水平。
精細化管理：城市生態規劃可以通過大數據技術和人工智慧技術，對城市生態環境進行精細化管理。例如，利用大數據技術對城市交通狀況進行分析和優化，實現城市交橘神陪通的智能化管理；利用人工智慧技術對城市垃圾分類進行智能化識別和處理，實現城市垃圾分類的智能化圓蠢管理。
綜上所述，城市生態規劃可以通過大數據技術和人工智慧技術，助力城市精細化、動態化管理，為城市提供更加智能、高效、可持續的生態環境管理服務。
B. 大數據在智慧交通中起了哪些作用
總的說來所謂智慧交通的核心就是大數據、人工智慧和物聯網，大數據來專源於多種多樣的感測器、攝像頭屬甚至人工採集，大數據為人工智慧提供原材料，為控制物聯網設備提供決策依據，總的來說大數據為智慧交通在如下幾方面起到作用，
感知——對整個城市交通狀況，如車輛信息、道路信息等形成多維度感知
優化——交通信號優化、公交線路優化等等
控制——匝道控制、特殊重點車輛管理
調度——根據車流量進行智能調整，應對突發事件
服務——交通信息實時發布，便民服務
C. 大數據在城市總體規劃中的應用
空間分析和規劃：大數據技術可以對擾茄檔城市中的各種空間數據進行分析和處理，如人口納虧分布、交通流量、建築密度等。通過分析這些數據，可以更加全面地了解城市的發展趨勢和需求，為城市規劃提供科學依據和參考。
交通規劃和管理：大數據技術可以對城市交通流量、擁堵情況等進行實時監測和分析，同時也可以預測未來的交通需求和趨勢。通過這些數據，可以制定更加科學和有效的交通規劃和管理方案，提高城市的交通效率和質量。
城緩亂市設施管理：大數據技術可以對城市中的各種設施進行實時監測和分析，如供水、供電、燃氣、垃圾處理等。通過這些數據，可以提高城市設施的管理效率和質量，為市民提供更加便捷、安全和舒適的生活環境。
環境保護和治理：大數據技術可以對城市中的各種環境指標進行監測和分析，如空氣質量、水質等。通過分析這些數據，可以更加全面地了解城市的環境狀況和問題，並制定相應的環境保護和治理方案。
D. 2021深圳暴雨易積水路段-暴雨天氣出行指南
受到了龍舟水的影響，深圳這個月可能會有局部暴雨的天氣，所以大家在出行的時候一定要注意安全，在遇到暴雨的時候盡量避開積水路段，雨天出行也多加註意呢。
據市氣象局發布，受龍舟水活躍期影響，深圳市在6月初將出現雷陣雨、局部暴雨的天氣。為更好地保障市民在惡劣天氣條件下安全出行，市交通運輸局綜合交通運行指揮中心利用交通大數據平台，結合往年暴雨天氣道路運行特徵，預則慶測暴雨天氣期間我市易積水點、主要擁堵路段等孫頌握，為公眾出行提供參考。
一、指引概覽：
1.根據往年數據分析，龍舟水期間工作日全市早、晚高峰時段道路交通運行將呈現不同程度影響，預計高峰時段通行時長較普通工作日多花費30%左右。【備註：高峰時段包含早高峰(7:00-9:00)和晚高峰(17:30-19:30);普通工作日是指往年非暴雨等櫻讓惡劣天氣下的工作日。】
2.街道方面：預計龍舟水期間早高峰時段福田區梅林、香蜜湖、福田、園嶺、華強北、華富、南園等街道片區，晚高峰時段寶安區石岩、南山區沙河、福田區沙頭、南園、福田等街道片區，運行壓力有所上升，預計通行時長將多花費30%-60%。
3.道路方面：預計龍舟水期間早高峰時段龍華區福龍路、龍華區玉龍路，晚高峰時段福田區香蜜湖路、福田區濱河大道等路段道路運行壓力有所上升，預計通行時長將多花費60%-90%。
4.根據市氣象局等權威部門發布的全市易積水路段共計129處，易積水路段主要集中在寶安、龍華、光明、龍崗等行政區。
二、整體運行情況預測
根據往年數據分析，龍舟水期間受降雨影響，工作日全市早、晚高峰時段道路交通運行指數將有所上升，預計工作日高峰時段全市交通運行水平處於「緩行」等級，通行時長將比普通工作日多花費30%。其中，中心城區受降雨影響較大，早、晚高峰道路運行擁堵情況將較明顯。【備註：道路交通運行指數(簡稱「交通指數」)是對路網交通總體運行狀況進行定量化評估的綜合性指標，我市發布的交通指數取值范圍為[0,10]，分為暢通[0,2)、基本暢通[2,4)、緩行[4,6)、較擁堵[6,8)和擁堵[8,10]五個等級。交通指數越大表明一次出行相比順暢狀況(比如凌晨時刻)多花費的時間越長。】
三、街道擁堵分布預測
受降雨和通勤影響，預計早高峰時段全市擁堵街道分布在福田區梅林、香蜜湖、福田、園嶺、華強北、華富、南園等街道，交通運行較普通工作日上升兩到三個等級，通行時長將多花費30%-60%。
晚高峰時段全市道路交通壓力相較早高峰擁堵更明顯，預計龍舟水期間，寶安區石岩、南山區沙河、福田區沙頭、南園、福田等街道交通運行處於較擁堵及以上狀態，通行時長將多花費30%-60%，建議市民出行前查看實時路況，錯峰出行。
四、道路交通運行預測
預計龍舟水期間工作日早高峰時段十大易堵路段主要集中在羅湖、南山、龍華、龍崗、寶安區，其中，龍華區福龍路(龍華人民路-留仙大道，南行)、龍華區玉龍路(白龍路-南坪快速路，西行)等路段受降雨影響擁堵變化較明顯，預計早高峰時段路段通行時長較普通工作日多花費60%-90%。
【備註：擁堵等級變化是指對比龍舟水期間與普通工作日下道路交通運行指數(簡稱「交通指數」)的擁堵等級變化情況。正數代表擁堵等級上升，負數代表擁堵等級下降，「--」代表擁堵等級不變，下同。擁堵等級變化數值越大，表明路段受台風季影響越大。】
預計龍舟水期間工作日晚高峰時段十大易堵路段主要集中在福田、南山、龍崗區，其中，福田區香蜜湖路(紅荔西路-僑香路,北行)、福田區濱河大道(上步南路-紅嶺南路，東行)等路段受降雨天氣影響較大，預計晚高峰時段路段通行時長較普通工作日多花費60%-90%。
五、易積水點分布(共計129處)
根據市氣象局等權威部門發布的易積水路段匯總信息，全市范圍暴雨天氣易積水路段如下，其中，寶安、龍華、光明、龍崗等區周邊積水相對密集，請市民朋友小心留意，注意安全。
根據市氣象局權威預測，「龍舟水」期間將易出現持續性強降水，累計雨量大，將造成積澇水浸和地質災害的風險高，市民出行前請關注天氣情況，留意天氣變化。惡劣天氣期間，市民應加強相關防禦意識，保障自身及他人的生命、財產安全：
(一)暴雨季減少外出，必須外出時，在暴雨中開車應開雨霧燈並留意積水點分布，盡量不要穿越出行水浸道路，如遇積水深淺不明盡量繞行。一旦汽車在低窪處熄火，千萬不要在車上等候，應下車到高處等待救援
(二)暴雨來臨前提前搬移窗檯、陽台上易被風刮落的東西，加固懸掛物，防止風吹墜物傷人。車輛盡量停放在地勢高、空曠的地方，注意周邊是否有排水設施，不要停留在廣告牌、臨時建築或枯樹下。
(三)受惡劣天氣影響，學校、機場、港口、車站、口岸均可能受到影響，建議市民提前做好出行規劃。此外，受修路施工影響，降雨天氣可能造成路面泥濘，市民出行應注意安全，小心路滑。
(四)急救電話
深圳消防：119
深圳急救：120
三防指揮部：83071111
深圳市交通運輸局總值班室：83168123
深圳市交通運輸局咨詢投訴熱線：12328
交警拖車：83333333
深圳水上救援：12395
深圳城管熱線(路面井蓋、環衛等問題)：12319
深圳供電局(供電網路問題)：95598
深圳水務集團(排水管堵塞等問題)：82137777
E. 智慧城市的大數據猜想
智慧城市的大數據猜想
隨著物聯網、移動互聯網、雲計算、大數據等新一代信息技術的發展，智慧城市概念被越來越多地提及，人與人、人與自然之間的信息溝通方式將進一步革新，我們生活的城市的整體結構將越來越具備「智慧」特徵，我們也將能更「智慧」地利用信息，對世界和他人作出更「智慧」的判斷與回應。人類的學習、工作、生活、娛樂等，都將隨之改變。
何為智慧城市？在好萊塢科幻大片中，智慧城市是這樣被描繪的：所有城市管理都建立在一個龐大而完整的可觸摸空間內，城市管理者僅需拖拽與點擊即可完成各項設置，如此智能化科技的展示常常會令觀者嘆為觀止。
「數據驅動世界、軟體定義世界，自動化正在接管世界，建設智慧城市將是下一波浪潮和拉動IT世界的重要載體。」《大數據》一書作者塗子沛這樣描述。大數據遍布智慧城市的各個方面，從政府決策與服務，到人們衣食住行的生活方式，再到城市的產業布局和規劃等，都將實現智慧化、智能化，大數據為智慧城市提供智慧引擎。
近年來，相關業界的領先者們多次預言，大數據將引發新的「智慧革命」：從海量、復雜、實時的大數據中可以發現知識、提升智能、創造價值。「智慧來自大數據」——城市管理利用大數據，才能獲得突破性改善，諸多產業利用大數據，才能發現創新升級的機會點，進而獲得先發優勢。
大數據驅動下的智慧城市，關乎每個人的生活。結合智慧城市對信息的需求，大數據在智慧城市中的落腳點集中在為其各個領域提供強大的決策支持。智慧交通、智慧安防、智慧醫療……未來智慧城市的美好圖景已經被勾勒出來。
智慧交通 緩解城市通病
大數據下的智慧交通，就是融合感測器、監控視頻和GPS等設備產生的海量數據，甚至與氣象監測設備產生的天氣狀況等數據相結合，從中提取出我們真正需要的信息，及時而准確地推送給我們，並且這些信息不是簡單地告訴我們到達目的地的幾條路徑或是顯示各種路況信息，而是直接提供最佳的出行方式和路線，從而省略了我們在多個信息中做出選擇的麻煩。
例如，駕駛可以透過大數據來了解汽車運作的狀況，在適當的時機通知車主更換零件，大幅降低維修成本，汽車製造商不只是生產硬體，更能夠成為貼近人心的服務業。而在汽車運輸方面，巨量信息能有效的調控貨櫃的冷藏系統，並掌握貨櫃箱的內部狀況，減少運輸過程中商品的壞損率。
大數據的可預測性能提升交通預測的水平。利用大數據，管理者可以在對各個部門的數據進行准確提煉和構建合適的交通預測模型後，有效模擬交通未來運行狀態，驗證技術方案的可行性。例如，在IBM智能交通解決方案當中，交通部門就能更好地設置城市道路卡口，有效收集車輛信息、通行軌跡、交通流量等各種相關數據，通過數據中心的綜合分析處理，形成車流分布、出行規律、交通壓力等方面不同的宏觀統計和預測數據。並將這些信息全城市進行共享。並且還為城市交通管理者提供了整體規劃設計方案，包括車輛GPS跟蹤、公交線路優化、城市交通監控、市民出行提示、群體出行分析、停車指引、路線誘導、道路改置建議、道路收費系統等，迅速緩解了「行車難、停車難」的城市通病。
在交通管理方面，通過對道路交通信息的實時挖掘，能有效緩解交通擁堵，並快速響應突發狀況，為城市交通的良性運轉提供科學的決策依據。
智慧醫療 信息救助生命
醫療健康問題是城市快節奏生活下人們普遍關注的焦點。以往，我們總是在發現自己生病時看病就醫，而且到了醫院還要掛號、求診、配葯，大多數情況下還需要排隊等候，容易形成就醫難的困境。並且醫療數據是持續、高增長的復雜數據，蘊涵的信息價值也是豐富多樣。如何對其進行有效的存儲、處理、查詢和分析，大數據無疑具有無盡的開發潛力。電子病歷的建設就是大數據改革浪潮的最佳體現。如今，電子病歷正逐漸為各大醫療機構所採用：在去醫院前，可以通過網上預約掛號；在就醫時，僅使用一張IC卡就能付費；醫生還可以將問診過程中的記錄，病人的化驗單、拍片等診斷數據輸入電腦，以備隨時調用。
例如，英特爾就嘗試著通過與本地合作夥伴的共同努力，將大數據技術應用於智慧醫療的創新。據悉，英特爾協助用友醫療制定了基於英特爾大數據解決方案的區域衛生數據中心建設目標，在錦州區域衛生數據中心形成了完整的大數據解決方案。經過反復測試和調優，這一區域衛生大數據計算架構可以滿足海量數據（一億條以上記錄數）的高並發檢索和實時數據分析的性能要求，滿足了「智慧」的大數據需求。此外，英特爾還與各地衛生局合作，進行信息挖掘，為衛生局提供了大量的可靠數據，從而提高了醫療質量和對醫療工作的支撐作用。
智慧安防 災害快速響應
每個市民的切身利益都與社會安全息息相關，當中的問題包括災害天氣、環境污染等小毛病，也有如火災和犯罪等各種重大突發狀況，而這些層出不窮的安全問題無時無刻不在考驗著城市的應急體系。
2012年7月21日，北京遭遇了一場61年不遇的特大暴雨：市區路段積水、交通中斷、市政水利工程多處受傷、眾多車輛被淹的場面仍記憶猶新。在這場災難的背後，城市管理者意識到，城市的安防必須長遠規劃、著眼於長效根本的解決之道，亟待綜合治理。隨著物聯網的蓬勃發展，大數據的價值將進一步顯現。利用大數據技術做預警工作，除了對歷史數據的挖掘採集，實時數據的挖掘也是未來的一種趨勢。大數據更深層次的應用在城市規劃方面，通過對城市地理、氣象等自然信息和經濟、社會、文化、人口等人文社會信息的挖掘，可以為城市規劃提供強大的決策支持，強化城市管理服務的科學性和前瞻性。 在安防與防災領域，通過大數據的挖掘，也可以及時發現人為或自然災害、恐怖事件，提高應急處理能力和安全防範能力等。
結語
國外在智慧城市的建設上非常重視軟體建設，只有掌握了數據，才能做出合理的分析，才能總結出公共安全的客觀規律，真正提升應急管理能力，進而根除城市安防交通、災害等一系列的問題。近幾年國內在智慧城市的建設上只重視硬體建設，而忽視軟體和信息系統建設。智慧城市的建設，需要軟硬結合，我國應該汲取國外的先進經驗，加大軟體建設的力度，真正掌握建設智慧城市的主動權。
在可以預見的未來，大數據將遍布城市各個角落，不管是人們的衣食住行，還是城市的運營管理，都將在大數據支撐下走向「智慧化」，而大數據將為智慧城市提供「智慧引擎」。