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摘要
随着新的信息技术和来自广泛领域的大量数据政府机构和公众、城市研究人员已经开始研究如何使用这些数据来增强各种城市系统的规划和管理。因此，新的方法收集和分析有关城市系统的复杂时空数据旨在解决各种城市问题。这些城市系统包括交通系统、能源系统和卫生系统。近年来，相当多的新已开展工作以研究新的信息技术和数据如何可以增强我们对城市问题的理解和解决问题的能力。八个本节中的章节介绍了城市信息学在特定领域的各种应用。城市系统或现象，包括人类流动和旅行、城市货运系统、城市复原力和灾害响应、城市犯罪、城市治理、将遥感用于环境监测、健康和福祉以及城市能源系统。他们都强调新的、大的或开放的数据对帮助我们更好地理解和管理特定的城市系统。他们还高在城市信息学的此类应用中面临重大挑战，这将对城市研究人员和规划者特别有帮助。
谷歌 Places 到城市中的大概旅游景点，章节比较行程使用 POI 数据获得的分布模式和使用常规数据获得的分布模式基于旅行调查的国家数据集。研究发现 POI 数据提供了与估计值相比，对研究区域的出行流量进行了良好的估计使用官方的起点 - 目的地矩阵获得。
随着跟踪和传感技术越来越多地用于收集范围广泛的在城市数据方面，新的城市数据来源已广泛可用。这反过来，允许开发高度详细的运输模型，以促进城市货运运动分析和政策建议的产生。在第一章。12 月 12 日，André Romano Alho 及其同事回顾了最近在城市货运中的数据收集方法以及如何获取新数据用于最先进的运输建模。本章介绍了两个软件平台加强货运研究的表格。第一个平台被称为 FutureMobility Sensing (FMS)，这是一个集成跟踪的数据收集平台用于收集高度准确的移动数据的设备和移动应用程序。这第二个平台称为 SimMobility，它是一个开源的、基于代理的城市城市客货分流建模仿真平台-评论。作者讨论了如何联合使用这两个平台来推进城市地区乘客和货物流动的行为建模。
随着人口不断增加并迁移到城市，来自飓风、地震或野火等事件正在增加并变得越来越多在市区明显。在一个快速城市化的世界中，快速的安全越来越多的城市居民处于危险之中。在第一章。13、苏珊·卡特讨论弹性概念（作为结果或作为能力建设的过程）如何具有在过去十年中，作为了解城市如何为灾难事件做好准备并从中恢复。使用几个选定的案例研究以城市为例，她回顾了试图发展城市信息学的研究以促进干预或缓解战略并促进城市复原力。她建议从被动转向主动传感器数据并降低成本，更易于访问的近实时数据将大大加强对研究和响应的研究对城市风险。
长期以来，研究人员一直对城市环境之间的关系感兴趣情绪和犯罪。环境犯罪学家现在普遍接受环境心理因素对犯罪行为有相当大的影响，理解这些影响将有助于阐明哪些措施对犯罪有效预防。程陶和陈同心的第14章提供了有用的评论犯罪研究的发展，包括历史犯罪学和数据——驱动警务及其对城市安全和犯罪预防的影响实践。它讨论了用于分析和预防城市的各种分析工具犯罪（例如，犯罪热点测绘和警察资源分配）。章节提出了一个全面的数据驱动的警务系统作为城市的框架预防犯罪和改善安全。
透明度是城市治理的关键要素。它鼓励公民参与被选中的官员要对他们的决策负责, 并且限制腐败的可能性。为了实现城市治理的透明度必须向公众广泛提供有关城市的各种数据。第15章作者：Alex Singleton 和 Seth Spielman向公众提供足够的数据，以提高透明度和公民参与。它讨论了城市治理中的开源数据平台如何促进这些目标的实现以及新数据的可用性如何提供潜力转变城市治理。然而，本章强调了复制的风险由于新事物的扩散而导致或发展新的社会不平等数据并将其集成到软件中，该软件根据以下数据自动生成结果某些算法。
传感技术和检索方法的最新进展（例如，现代传感器的更精细的空间和时间分辨率）大大提高遥感在城市环境应用中的适用性。第十六章珍妮特·尼科尔 (Janet Nichol) 及其同事回顾了遥控器使用的最新进展城市污染监测中的传感，包括城市空气质量评估，城市热岛和城市海岸线周围的水质。它讨论了使用的主要传感器和环境检索算法的发展城市地区的监测。
城市居民可获得的技术和信息可能有助于提高他们获得健康和增进健康的信息，因此可能有助于提高他们的健康和幸福。Clive Sabel 及其同事在第17章探讨了如何通过互联网连接的信息技术和日常设备（互联网of Things) 正在塑造关于城市人口健康和福祉的全球研究翻译。它回顾了在健康研究中使用的各种类型的数据智慧城市。使用环境与健康大数据中心的示例(BERTHA) 丹麦奥胡斯大学的项目，创新方法收集个人数据以检查城市居民的健康和福祉，讨论了机器学习、移动传感和跟踪等。章节还审查了与使用敏感信息相关的道德、隐私和机密性问题健康研究中的个人数据。
城市基础设施的开发和维护是高度耗能的密集的。人类动力学和关键基础设施之间的复杂相互作用城市地区的结构对交通拥堵、排放和能源消耗。Budhendra Bhaduri 及其同事的第18章重点介绍美国橡树岭国家实验室 (ORNL) 最近的研究四个不同组件（即数据、关键基础设施模型、可扩展的计算和可视化）用于理解复杂的交互城市地区的物理系统和社会系统之间的关系。它讨论了四个主要主题在此类研究中：人口和土地利用、可持续流动性、能源-水关系、和城市弹性。它描述了 ORNL 如何促进创新的跨学科整合其在关键基础设施及其相互作用方面的专业知识的研究使用可扩展的计算、数据可视化和独特的来自各种来源的数据集。
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