本篇文章给大家谈谈gis地图疫情态势，以及疫情防控和GIS对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
目录一览：
- 1、智慧城市与数字城市发展的当下，GIS都有哪些应用？
- 2、2003年我国出现“非典”(SARS)疫情。国家有关部门成功研制了“非典”疫情地理信息系统。可以图、文方式详
- 3、胡中南：Web端GIS技术新进展 | (PPT+速记)
- 4、胡坚波丨城市大脑的未来形态
- 5、怎么用混乱之治测试地图上的数据
- 6、gis技术在抗击疫情中有哪些应用
智慧城市与数字城市发展的当下，GIS都有哪些应用？
以城市为基础，对城市各类基础设施数据以更加多样化形式进行可视化展示。将 GIS 数据和云计算、大数据、物联网等技术相结合，构建真正的数字经济，数字城市，数字中国。
通过可视化分析技术，对城市的规划、布局、分析和决策提供技术支撑，推进城市数字化转换和建设。
贴合题主问的智慧城市与数字城市发展， 我想 Hightopo的大数据运营中心 IOC —— Web GIS 地图应用案例应该是最贴合的案例了。
智慧城市智能运营中心（IOC）案例以厦门为基点，IOC 智慧城市智能运营中心大屏结合 GIS 地图，以城市地图为背景，辅以左右两侧 2D 面板进行展示。分别从城市综合、生态文明、社会治理、文化旅游四个方面对整座城市进行运营整合，全方位掌控城市运行状况，及时做出运营策略调整。
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IOC 智慧城市智能运行中心以数字城市基础设施、通过数据汇聚和分析，结合 GIS 地图的可视化展现形式，以生态化的服务为运营模式，利用“实时、全样、精准”的城市数据建立全程在线、全域覆盖、实时反馈的“城市运行态势地图”，从而快速有效的感知、预警、调度、处置全市 *** 安全风险，提高管理决策的科学性和精准性，提升管理效率和应急响应能力，助力城市的数字化转型和数字经济发展。
HT for Web GIS 意在颠覆传统的 GIS 系统的开发，让 2D GIS 系统和 3D GIS 系统的开发变得更加便捷，数据更加直观，展现更加多样化。支持对不同地图瓦片服务或数据、航拍倾斜摄影实景的 3DTiles 格式数据以及城市建筑群等不同的 GIS 数据的加载。
同时，结合 HT 数据面板、BIM 数据轻量化、三维视频融合以及 2D 和 3D 的无缝融合等技术优势，在 GIS 系统中对海量的 POI 数据、交通流量数据、规划数据，现状数据等进行多样化的可视化展示。
2003年我国出现“非典”(SARS)疫情。国家有关部门成功研制了“非典”疫情地理信息系统。可以图、文方式详
从图中可以看出我国除新疆、 *** 、青海、黑龙江外的所有省、市、自治区都有SARS发生，都属于SARS的分布地区。这些地区人员交往密切，加速了SARS的传播。
从发病职业构成来看，4月26日—4月30日发病率更高的是医护人员，这与医护人员与SARS病人密切接触，并对该病情缺乏足够的了解，防护措施不利有关。5月21—5月25日?发病率较高的是待业、其他、民工等，这些人员一般文化层次较低，防护意识不够是可能的原因。
从地图和统计图表中提取有用信息，是地理学科学习所必备的基本技能和重要能力，同时也是解决实际问题的基本能力。地理事物和现象(如SARS)发生、发展以及分布是有规律可循的，及早地发现其规律可以更好地解决和控制。这里研究的SARS疫情是在人类身上从未发生过的疾病，若能及早地发现疫情的发生原因、发生地点、传播方式等，对人类早日预防和战胜SARS有着非常重要的意义。如果没有地理信息系统(GIS)的帮助，人们对SARS的研究速度将大大放慢，SARS疫情给人类带来的痛苦和灾难也将大大加剧。地理信息系统(GIS)能够迅速地把有关SARS的信息(包括病人发生的地点、时间、数量等)汇集起来。如上图，依据以上资料人们可以迅速找出SARS疫情有关规律，为有关部门迅速制定控制措施提供最可靠的根据。
本题要求我们在掌握一定中国区域地理相关知识的前提下，能根据图中资料所提供的信息对SARS疫情的发生地区、病人的职业构成等有一个初步的判断。同时，要求我们要关心时事，学以致用，把所学知识多和生产、生活实际联系起来。
胡中南：Web端GIS技术新进展 | (PPT+速记)
在GTC 2020『GIS基础软件新技术论坛』上，超图研究院副院长胡中南作《云原生GIS及Web端技术新进展》报告，他首先系统讲解了云原生GIS技术的三大新进展：微服务更微、可扩展，容器化部署更全、更易用，自动化编排适配更多平台等，介绍了这些技术如何支撑云南地质大数据等系统实现高可用、高并发、高弹性“三高”价值；也系统阐述了Web端GIS技术从基础库、组件库、模板库到WebApps的多层次结构及相关新进展，让GIS前端应用开发定制更快速便捷。
本文将分为云原生GIS（点击左侧蓝色文字可直接查看）与Web端GIS两大部分，现分享Web端GIS技术部分资料如下：
演讲PPT
上半部分主要讲云原生GIS技术如何助力GIS系统快速部署与运维。
接下来我为大家介绍Web端GIS技术。
以前大家可能认为SuperMap的Web端就是一个SuperMap iClient JavaScript，仅仅是将Leaflet等开源技术做一些封装集成、改进，和SuperMap服务器产品的REST API做了对接，其实这只是我们Web端技术栈的组成之一，也即图上所示的基础的iClient Libraries类库（L1）。
我们在上面还提供了iClient Components，就是所谓的WebGIS组件库（L2），适配了Vue框架和React框架。在这之上我们面向行业应用共性，基于组件库进一步封装，提供了Web模板库iClient Templates（L3），只需将数据、LOGO和图片等进行简单修改，就可以快速上线。我们还提供了可构建、可定制、可扩展的Web Apps，如MapDashboard和WebSite UI（L4），以及更偏向使用的一些Web Apps，用做制图、分析等（L5）。
由此可见，SuperMap GIS的Web端包括这五个层次的内容,已经不仅仅是SuperMap iClient JavaScript单个产品。
在SuperMap iClient JavaScript层面，我们也有新的增强与改进。
SuperMap iClient JavaScript 2020模块图。Web Libraries和 Web Components都有一些增强，新增加了Web Templates。
在此，我重点介绍一下组件和模板的新特性和新技术：组件技术就是把Libararies类库做进一步的封装，更少的代码做更快的开发，比如可以一行代码加一个Web Map组件，里面填一个服务地址和地图资源ID，就可以出一个地图了。欢迎大家在超图软件官网查看范例。
这是2019年我们提供的技术。今年我们新增了多款Vue组件，包括时间轴、卷帘地图等。地图、图表等都有新的增强和改进。
今年我们新增了多款Vue组件，包括时间轴、卷帘地图等。地图、图表等组件都有新的增强和改进。
这是我们做的全球新冠疫情图范例。使用组件技术做了封装，用户不用一行一行写代码，操作更方便、开发更快捷。
新的Web模板技术，可以让应用开发更便捷。直接提供多种行业应用模板，用户只需修改LOGO、配色，或删除不用的地方即可。
再上面就是大屏，可快速开发建站。
No Code无代码开发，可以快速建站，包括SuperMap iPortal门户首页、地图大屏App等，都可以进行拖拉式操作，不需要写代码就可以完成可视化定制。门户首页可以拖出来，Web应用可以用大屏拖出来。
地图大屏也做了一些增强。
以前做了大屏只能看，不能互动，不能点，点了以后也不能操作。现在能看、能点、能互动。有了交互更好用。
包括，我们对布局也做了优化，移动端可以自己修改布局。
包括超宽屏终端都可以适配，这是一个项目的照片。
另外一个定制就是SuperMap iPortal站点定制和扩展增强。
从首页到登录页、管理页甚至各个Web Apps都支持定制和扩展。
从而实现No Code的可视化定制，同时做了一些新的组件和能力增强。
可以用这个特性快速搭建一个新的首页，从上面的菜单、左上角的LOGO，包括Banner、横幅各种内容都支持修改、增加和删除。甚至用户不懂开发都可以直接进行操作。此外，该布局是自适应的，在手机上同样可以观看。
这是2019年已有功能，今年我们做了新的增强。另外就是全代码定制。
你可以基于自己的技术直接写一个首页。不管是我们提供的组件，还是你自己写的组件，或是第三方组件都可以拿来使用。
包括我们的登录页和资源管理页都可以进行修改和定制。
此外，大屏本身也是可以扩展的。
包括数据上图。
数据洞察，都是可以修改和定制的。
可以加自己的图表、UI。
前面所提到的是定制开发，再上层就是直接使用的WebApp。
如果大家感兴趣，可以去我们官网：，或GTC网站：来观看新特性。
数据上图，制图能力更丰富。
可以在线打印Web地图。
简单回顾一下，我们讲到的两大部分技术：一个是云原生GIS技术，让GIS后台服务管理运维更高效，另一个是Web端GIS技术，让GIS前端应用开发定制更快速。一个是高效，一个是快速。
总的报告可以用两个图连起来，之一就是K8s部署结构图，通过它可以把云原生GIS技术一览无余，包括SuperMap iServer、SuperMap iPortal、SuperMap iManager之间的关系、用了什么技术等都可以看到。
第二张图如上所示，我们在Web端的整体技术层次都可以看到，从SuperMap iClient Libraries类库，到组件、模板，到大屏、Site UI定制、扩展，以及WebApps等等。
以上就是我的报告，谢谢大家。
胡坚波丨城市大脑的未来形态
当前，新一轮 科技 革命和产业变革方兴未艾，数字化正以不可逆转之势深刻改变人类生产生活方式。作为新基建的重要内容，城市大脑不仅仅是技术创新，更是 社会 创新，揭示了城市未来的发展模式，也预示着城市文明新阶段的到来。未来，城市大脑管理运行的领域、类型与内容还将不断扩展，运用大数据、云计算、区块链、人工智能等前沿技术推动城市管理手段、管理模式、管理理念创新，从数字化到智能化再到智慧化，是推动城市治理体系和治理能力现代化的必由之路。
中国信息通信研究院总工程师胡坚波认为， 作为推动数字化转型的重要抓手，城市大脑在我国整体上处于发展起步阶段，平台赋能不足、业务支撑不力、建设运营模式不清晰等问题也很突出，这反映了城市大脑相关理论认识与政策规划的分散与不足。建议通过构建“四大核心平台”，赋能“七大协同场景”，实现对城市治理和服务领域的全面覆盖，因地制宜推动城市大脑加快落地实施。
目前我国城市大脑建设中还存在哪些主要问题？
1、平台赋能机制有待完善。当前城市大脑组件的系统性、功能性相对较弱，难以快速提供上层系统需要的大数据、物联网感知、城市信息模型等服务，场景灵活搭建和系统快速生成能力不强，城市大脑支撑平台全面赋能上层应用的作用机制有待进一步健全。
2、跨部门业务协同型场景支撑力不足。城市大脑中涉及多部门联动处置的业务经常出现“数据盲区、数据打架”等问题，城市大脑针对跨部门业务需求打造的典型场景和超级应用有待进一步完善。
3、城市大脑常态化运营模式不清晰。城市大脑系统复杂度高、技术更新迭代快、所需资金数额巨大，需建立长效运营理念，建立与技术支撑、制度建设相匹配的城市级建设运营服务体系，提供基础技术支撑。
如何因地制宜推动城市大脑落地实施？
1、因地制宜创新建设运营模式。相对于智慧城市建设，城市大脑的技术复杂度更高、更新速度更快、系统集成度更复杂，势必需要专业的公司进行建设和运营。
2、内外协同构建建设运营生态。城市大脑是一个复杂巨系统，需要协调内外部资源形成建设运营生态。对内强化统筹协调，形成 *** 多部门协同合力，对外成立产业联盟，聚合市场建设资源。
3、示范引领稳步推进城市大脑建设。城市大脑建设应根据城市自身发展战略、数字 *** 建设需求、数字 社会 及数字经济发展需求，遵循“需求导向、顶层设计、示范引领、分步实施”思路稳步推进，避免贪大求快。
更多精彩观点
01 城市大脑整体处于发展起步阶段
据不完全统计，“十四五”期间，城市大脑投资规模可达千亿。截至2020年10月底，全国共有129个项目以“城市大脑”为名进行招标，平均中标金额约为5500万元，成为当前新型智慧城市的建设热点。在全国36个省级城市（含直辖市、计划单列市）、255个地级市和2851个县级行政区中，完成或正在建设城市大脑的城市不足2%，根据中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）测算，2019年全国智慧城市投资总规模约为1.7万亿元，而城市大脑占智慧城市总投资比例约为4%，预计未来几年城市大脑项目可能保持100%以上增速。此外，在地域分布上，东部地区城市大脑建设数量遥遥领先，占比达到60%，其中，浙江省共17个市县已启动建设城市大脑，建设普及率居全国之一。
《中华人民共和国国民经济和 社会 发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确提出“ 探索 建设数字孪生城市”。2020年，国家发改委、 科技 部、工信部、自然资源部、住建部等部委密集出台政策文件，有力推动城市信息模型及建筑信息模型相关技术、产业与应用快速发展，助力数字孪生城市建设。随着数字孪生城市在雄安新区先行先试，数字孪生建设理念深入到各地新型智慧城市规划中。2020年2月，上海市发布《关于进一步加快智慧城市建设的若干意见》，明确提出“ 探索 建设数字孪生城市”；8月，海南省发布《智慧海南总体方案》，提出“到2025年底，基本建成‘数字孪生之一省’”；12月，浙江省提出建设数字孪生社区。据中国信通院统计，2018年全国仅有两项城市信息模型相关投标项目，2019年新增8项，2020年（截至2020年10月）新增19项，增长迅猛，标志着城市信息模型已加速进入到 探索 推广阶段。
各地城市大脑着重提升协同联动能力，深化“一网统管”建设，一方面聚焦公共安全、应急管理、规划建设、城市网格化管理、交通管理、市场监管、生态环境等重点领域，实现态势全面感知、风险监测预警、趋势智能研判、资源统筹调度、行动人机协同；另一方面打破“层层上报、层层审批”的传统上传下达方式，聚焦数据采集慢、融合难、整理耗时长等问题，着力构建“市、区、街道社区”三级联动体系，实现快速灵活综合调度。例如，在疫情防控初期，传统数据报送处理方式层级多，数据从采集、整理、摸排、上报到发布要一天左右。海口城市大脑疫情防控智能指挥平台建立“市、区、街道社区”三级联防联控体系，基层人员和公众可直报数据到城市大脑，城市大脑处置命令直达工作人员，实现命令下达、执行跟踪、摸排上报、群防群治全链路快速闭环，避免了多级数据采集和命令传达的滞后。
在新冠肺炎疫情前期，疫情发展迅速，急需快速搭建疫情监测、人口排查、防控指挥等全新应用场景。城市大脑基于基础支撑平台、成熟应用组件库、基础数据库等，实现了疫情防控新平台的快速搭建。例如，杭州基于城市大脑快速开发 健康 码平台，将开发周期从常规的4周缩短到16小时；北京海淀区基于城市大脑的“时空一张图”和“AI计算平台”等，推动了疫情防控平台的快速上线。
产业生态方面，企业基于四大核心优势融入城市大脑领域，形成群雄逐鹿的产业格局。一是以云数据为内核的生态整合实力。基于“云+数”优势，通过打造城市级“云数”平台，面向合作伙伴打造“合作生态”，助力合作伙伴基于平台快速构建应用层，提供“最后一公里”服务。如华为基于可同时提供云管端协同ICT产品与创建解决方案的能力，打造数据底座，提供云计算服务、新ICT能力和行业使能，构建了开放的数字化生态。二是以AI为核心的技术实力。基于AI核心技术，提供更多具有“AI思维”的解决方案，从而迅速打开市场空间。如百度基于百度大脑和AI核心技术，提出AI智能城市“ACE王牌计划”，引入自动驾驶 汽车 、智慧道路车路协同，提升车和路的智能化水平；研发自主泊车功能，帮助驾驶员节省寻找停车位的时间。三是便捷触达公众的平台优势。依托城市服务平台能够更为便捷地服务群众，发挥城市智能中枢应用工具和应用场景得天独厚的多元化优势，形成技术与场景的点线面结合。如腾讯提出构建“WeCity未来城市”，以腾讯云基础产品为底层架构，为数字政务、城市治理、城市决策和产业互联等领域提供解决方案，并通过微信、小程序等工具触达用户。四是系统集成能力。依托传统集成商强大的产业链上下游整合能力和售后服务能力，积极融入城市智能中枢建设。
一是平台赋能机制有待完善。当前城市大脑组件的系统性、功能性相对较弱，难以快速提供上层系统需要的大数据、物联网感知、城市信息模型等服务，场景灵活搭建和系统快速生成能力不强，城市大脑支撑平台全面赋能上层应用的作用机制有待进一步健全；
二是跨部门业务协同型场景支撑力不足。城市大脑中涉及多部门联动处置的业务经常出现“数据盲区、数据打架”等问题，一张图规划、一盘棋管理等跨部门跨行业应用场景的实施效果相对有限，不利于决策指挥、联防共治，城市大脑针对跨部门业务需求打造的典型场景和超级应用有待进一步完善；
三是城市大脑常态化运营模式不清晰。城市大脑系统复杂度高、技术更新迭代快、所需资金数额巨大，需建立长效运营理念，建立与技术支撑、制度建设相匹配的城市级建设运营服务体系，引入具有定制化服务、长效运营增值、生态伙伴培引等功能的本地运营机构，提供基础技术支撑。
02 “一体四翼”构建未来城市大脑
城市大脑以 *** 、计算、感知设施为基础，全面汇聚整合分布在城市各级各部门各行业的海量数据，构建聚合数据、共享技术、协同业务、赋能应用的城市运营中枢平台，促进数据协同、技术协同、业务协同，赋能生产、生活、生态等上层应用场景。作为城市新型基础设施，城市大脑是开放、不断完善、迭代发展的，一方面能够随着未来信息技术的发展不断演进；另一方面，随着各行业信息化建设逐步深化，激活城市各行业以及跨行业的基于城市大脑的系统建设，有利于推进各行业系统接入及提升。
四大核心平台。
城市大脑是互联网大脑架构与智慧城市建设结合的产物，是城市级的类脑复杂智能巨系统，在人类智慧和机器智能的共同参与下，在物联网、大数据、人工智能、边缘计算、5G、云机器人、数字孪生等前沿技术的支撑下，充分推进城市数据资源 *** 化共享、集约化整合、高效化开发、全面化赋能，各类共性支撑平台是城市大脑的核心要素：
（1）城市大数据平台。城市大数据平台以城市信息模型数据为框架，通过对全域全量数据汇聚、融合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术，提高数据资源利用水平，打造数据驱动治理模式的强大引擎。随着数据处理技术的不断进步和数据应用需求的不断提升，城市大数据的数据资源越来越丰富。同时，城市大数据结构异构特征显著，数据量大、速度提升快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。虽然各级地方 *** 和企业都在积极 探索 城市大脑建设，但仍然存在特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合，大部分城市仍停留在政务数据共享交换平台的水平，即主要在 *** 内部进行的数据共享；
（2）城域物联感知平台。城域物联感知平台以全域物联感知和智能化设施接入为基础，为设备开发者、应用开发者、业务管理者、运维服务者等参与者提供物联感知服务，成为终端设备与智能应用之间的纽带。城域物联感知平台的核心功能主要包括接入管理、设备管理、数据管理三部分，向下接入感知终端，兼容适配各类协议接口，提供感知数据的接入与汇聚；中间面向设备开发者、管理者、运维者提供远程运维管理、事件告警、反向控制等设备管理；向上为应用开发者提供数据解析、数据分析、数据统计、数据调用等数据管理，支撑物联数据创新应用；
（3）城市信息模型平台。城市信息模型平台是刻画城市细节、呈现城市发展趋势、推演未来趋势的综合信息载体。城市信息模型平台基于城市地理信息系统GIS地图，按照地形层、道路层、建筑层、水域层等顺序加载城市大数据平台和城域物联感知平台数据，并对建筑物、桥梁、停车场、绿地等城市部件进行单体化处理。在模型单体化基础上，同步接入人口、房屋、水电燃气、交通等城市公共系统的信息资源，实现可视化展示城市运行状态，并运用模拟仿真、深度学习等技术，模拟推演城市发展态势；
（4）应用支撑模型平台。应用支撑模型平台是城市大脑关键共性技术、应用开发组件和城市模型服务的模块化封装集成平台，能够实现灵活配置和高效开发利用，包括共性应用组件服务、信息模型服务和核心使能技术服务。其中，共性应用组件服务包括信用服务、身份认证、非税支付、电子证照等底层技术支撑；信息模型服务是指面向应用场景的赋能服务，包括自定义渲染服务、空间分析计算、虚实融合互动等；核心使能技术服务包括人工智能、大数据、区块链等新技术能力，旨在为上层应用提供技术支撑。
七大协同场景。
城市大脑在行业系统应用的基础上，着眼城市建设和管理，以解决城市运行问题为牵引，推动场景不断向跨部门跨领域的超级场景应用方向发展，协同联动成为业务场景建设的重点和亮点：
（1）多规融合一图管控。城市大脑整合基础空间数据、现状数据、规划成果、地下空间数据等城市规划相关信息资源，在城市信息模型上实现合并叠加，解决潜在冲突差异，统一空间边界控制，形成规划管控的“一张蓝图”。在充分保证“一张蓝图”实时性和有效性的前提下，汇聚更多规划数据，如人口分布密度、绿地面积布局、交通流量、实时环境检测、空气流动、温度变化、群体社交活动等信息，并基于全量数据构建各类模型，如城市风貌模型、控规模型、参数化模型等，对各种规划方案及结果进行模拟仿真及可视化展示，实现方案的优化和比选；
（2）项目建设全程可视。在设计阶段，利用数字孪生技术，构建还原设计方案周边环境，充分考虑设计方案和已有环境的相互影响因子，让原来到施工阶段才能暴露出来的缺陷提前暴露在虚拟设计过程中，方便设计人员及时针对缺陷进行优化。在施工阶段，利用数字孪生技术将施工方案和计划进行模拟，分析进度计划的合理性，对施工过程进行全面管控。在运营维护阶段，基于设计、施工、装配过程中留存数据生成的建筑三维模型，结合建筑内外部各类传感器、监控设备采集的建筑环境数据、设备运行数据、构件压力和应变数据、视频监控数据、异常报警数据等，开展智能分析，对可能出现的影响建筑寿命、设备 健康 等问题进行预测预警；
（3）城市运行一网统管。基于统一标准的城市部件数字编码标识体系和空天地全方位立体部署的物联感知设施，为各类城市部件、基础设施甚至是动植物等生命体赋予独一无二的“数字身份证”，从而实现对城市部件的智能感知、精准定位、故障发现和远程处置。利用城市智能引擎赋能城市摄像头，智能识别跨门经营、违章停车、堆物堆料、暴露垃圾、无证游商、积存垃圾渣土、沿街挂晒等违章行为，通过智能立案、派发、审核，缩减案件处置流程，有效缩短处置时间、节省工作人力投入，提升城市管理的智能化水平，提升市民满意度。此外，通过全要素数据聚合，准确抓取城市体征，进行城市画像，洞察城市机场、高铁站、交通枢纽、地铁站、热门景点、博物馆、图书馆、 体育 馆运行状态和实时利用率，人和车辆动态和轨迹追踪，城市大型建筑、桥梁、游乐场、重点设施的安全监控，实现一张图全景展现城市运行动态；
（4）公共安全一屏掌控。依托城市大脑，基于AI和大数据技术能力，构建治安防控圈，对重点区域、重点出入口等监控点位的人员和车辆进行全覆盖、全方位智能采集，将散布在城市各个角落的监控摄像头等设备产生的数据连接起来，进行分析与整合，根据结构化数据形成一脸一档、一车一档及标签库等，做到“人过留像、车过留牌、留特征、留轨迹”。当 社会 治安防控系统智能发现显性问题时，可启动自动报警、快速响应与协同处置等机制，实现对城市的精准分析、整体研判、协同指挥。例如，当发生老年人、幼童走失等事件时，系统将自动调出事发现场及其周边的视频监控设备，通过轨迹跟踪和自动寻位，降低人员走失风险；
（5）应急指挥一键调度。城市大脑依托其应急指挥中心功能，能够为决策者实时远程分析、多维度展示城市信息，对重大事件和重点人群进行动态监测、跟踪、信息预警，支持跨层级、跨部门的全域资源快速调动，从而实现对重大公共安全事件、突发公共卫生事件、自然灾害等紧急突发事件的有效应对，做到统一平台、统一通信、统一部署、统一指挥、统一调度，打造“管理驾驶舱”。通过整合视频监控等各类信息，快速还原应急事故现场的环境，为相关部门开展灾情研判、灾害分析等工作提供保障；通过可视化界面实时展示各种应急资源的位置、状态，并基于空间实际地理坐标对可用应急资源进行查询，形成应急资源“一张图”；通过三维模拟仿真技术对整个应急事件的处置进行全流程仿真，通过多种评价方式对每个具体的仿真流程、整体应急资源的准备情况、应急预案整体执行效率等进行多维度的评价，为领导决策提供科学辅助；
（6）政务服务一网通办。以城市大脑建设为基础，打造一体多端的政务服务平台，以 *** 服务大厅、政务服务网、城市级App、自助终端、12345热线等为基础，整合各部门、各领域现有公共服务入口，形成统一入口，整合用户使用频率高、需求量大的服务事项，实现政务服务线下大厅办、网上办、掌上办、自助办、12345热线办等多渠道联动。打造政务服务支撑平台，推进区块链+政务服务审管互动应用，加强政务服务事项治理分析，利用OCR识别、自然语言处理、语音识别、智能机器人等AI能力，实现跨部门业务流程自动化和12345语音智能识别、审批材料智能化识别，解决审批信息二次录入问题，支撑利企惠民服务直达。以惠民服务为例，通过“掌上政务”服务平台融合身份证、驾驶证、社保卡、医保卡、银行卡等功能权限，为市民提供交通出行、教育缴费、看病就医、政务服务、智慧社区、信用支付、不动产交易、小微贷款、图书馆借阅等便民服务；
（7）产业发展一图总览。基于城市大脑，汇聚投资、消费、就业、税收、财政、金融、能源等经济运行领域的监测数据，为产业经济运行分析提供数据支持。开展产业运行态势综合监测，实现生产运营管理总体情况便捷查询，数据范围涵盖产业结构、入驻企业、产值分析、税收、招商引资、复工复产情况等；生成产业地图，重点聚焦城市产业分布，从空间和产业两个维度生成现状图和未来图，通过发挥产业地图的指引作用，有效服务各类投资者，推动重大项目与产业地图精准匹配、快速落地，引导 社会 资本向重点区域集聚，加快构建集产业链、创新链等为一体的产业要素体系；创新产业经济分析模式，通过分析城市传统产业、优势产业、战略产业的发展规模、投资、效益、税收情况，以及各产业在研发、生产、销售、管理各环节的状态、资源分布情况，建立经济运行大数据分析模型，对区域经济运行趋势进行分析和预判，为淘汰落后产能、清理“僵尸企业”、鼓励 科技 创新、扶持优势产业、改造技术落后企业等一系列经济调节目标提供及时、精准、有效的决策信息。
03 因地制宜推动城市大脑落地实施
因地制宜创新建设运营模式。
相对于智慧城市建设，城市大脑的技术复杂度更高、更新速度更快、系统集成度更复杂，势必需要专业的公司进行建设和运营。 目前，国内城市大脑建设主要有三种模式：
（1）企业总包建设运营模式。由某家企业总包负责城市大脑建设运营，企业通常为与城市签订战略合作协议的国内领军ICT企业。该模式的优点是系统之间集成整合相对平滑， *** 部门统筹组织难度低；缺点是城市大脑企业标签化色彩较重，技术体系开放度较低；
（2）领军企业生态圈建设+主导企业运营模式。由智慧城市主管部门组织实施，由国内领军ICT企业负责城市大脑的总体架构设计和核心模块建设，聚集若干专业化企业形成生态圈，共同参与城市大脑不同模块建设。在城市大脑建设完成并投入运行后，由主导企业负责后续运营工作。该模式的优点是建设阶段能实现生产合力更大化，缺点是 *** 统筹组织压力较大；
（3）政企合作组建公司开展建设运营模式。由政企合作性质的公司负责建设运营（该公司通常为某主导企业和后续参与建设的领军企业合资），推动该领军企业的技术方案落地，同时引入其他专业化企业参与建设，并承担后续运营工作。该模式的优点是整个建设运营阶段都由专业化公司负责，有利于有效整合企业资源，缺点是组建公司等前期准备工作相对复杂。
内外协同构建建设运营生态。
城市大脑是一个复杂巨系统，需要协调内外部资源形成建设运营生态。一方面，对内强化统筹协调，形成 *** 多部门协同合力。例如，杭州在市级层面成立杭州城市大脑建设领导小组，由市委书记挂帅，六位市领导担任副组长，由一位副市长主抓，各区县（市）和各部门主要领导均为领导小组成员；同时，以项目为单元，建立工作专班，统一进驻云栖小镇集中办公。又如，上海成立城市运行综合管理中心，持续深化联席会商机制，对于需要多部门共同处置的事件，建立共同的规则和秩序，明确责任主体、规范处置流程。另一方面，对外成立产业联盟，聚合市场建设资源。例如，在海淀城市大脑的建设过程中，百度牵头45家公司成立 科技 产业联盟；在杭州城市大脑的建设过程中，阿里云负责总体架构以及计算平台、数据采集系统、数据交换中心、开放算法平台、数据应用平台等核心模块建设，若干大数据运营企业负责模块建设等系列工作。
示范引领稳步推进城市大脑建设。
城市大脑建设应根据城市自身发展战略、数字 *** 建设需求、数字 社会 及数字经济发展需求，遵循“需求导向、顶层设计、示范引领、分步实施”思路稳步推进，避免贪大求快。根据项目实施重点的不同，城市大脑建设期可划分为夯实基础、推广应用、全面建设三个主要阶段。夯实基础阶段重点围绕顶层设计编制、平台运营公司组建、平台及重点子系统建设等工作开展；推广应用阶段重点围绕平台及重点系统完善、先行先试示范应用项目建设等工作开展；全面建设阶段重点围绕各领域智慧应用服务全面深化和协同运行，打造多维度、多元化的特色智慧应用。
原文标题：《关于城市大脑未来形态的思考》（微信有删节）
怎么用混乱之治测试地图上的数据
如何做好基于地图的数据如下:
这个地图是Audubon鸟类和气候变化报告中的一部分，预测了季节变化的区域，黄色代表该地区处于夏季，蓝色代表冬季。
地图具有神奇的能力，可以给我们展示不能直接看到的东西，例如Curiosity在火星上的路径，北达科他州地下水力压裂井的混乱，加州未接种疫苗儿童的簇状分布。对于记者来说，地图既是一个强大的数据可视化工具，也是一个强大的报告工具。
“地图是信息密度更大的数据通信方式，”洛杉矶时报的数据可视化主管Len De Groot说。因为人们在日常生活中就使用地图，所以能直观理解地图。Len De Groot认为“因为人们已经理解基本的地图，你可以用地图做很多事情，不像散点图那么难以被理解。”
地图也可以揭示不那么显而易见的关系和故事。在21世纪中期，当时De Groot在南佛罗里达的一个团队，制作联邦应急管理局在几个飓风，包括2004年弗朗西斯飓风袭击后的花费。“我们开始时没有任何计划，只是制作钱花在哪里的标准事项，”他说。“让我们惊讶的是来自迈阿密的一个邮编，我们发现这个地区损伤很少，但是支出却在上升。”于是我们通过报纸开展大规模的调查，发现了大面积的欺诈，这使得我们得到了普利策奖提名,并最终让联邦应急管理局改变了政策。
对地图感兴趣的记者非常幸运，由于（大部分）免费和开源软件的增加，地图比以往任何时候都更容易制作，任何一个拥有电脑的人可以在不到一个小时的时间制作不错的地图。然而，做出很好的地图并不是那么容易，它需要更多的思考，并愿意学习一些技术技能。这里有一些要记住的注意事项，以及一些如何开始的建议。
是否要地图
国家地理的高级图形编辑Virginia Mason认为，给定的数据集可以制作地图，不意味你应该制作地图。关键问题是，地理位置对你要讲述的故事是否很重要。例如，一个即将被讲述的故事涉及到农业部的一个挑选狼来保护农场动的物计划。图形数据团队拥有每个州多少动物被杀的数据，所以他们之一个念头就想到地图，用阴影来表示死亡动物的数量。但他们很快就改变了主意。“真正重要的不是在美国的地方,而是地方的名字。”梅森说。所以他们决定创建一个图表，一眼就知道看到哪些州打死的狼最多。
如果是在地图上显示同样的数据，读者将必须浏览地图，然后用不同州的颜色或者阴影来做比较。这是不是我们的大脑特别擅长的，一个自学成才的地图制作者和BuzzFeed新闻的记Peter 。很多感知科学家在研究，我们的大脑善于区分哪些视觉特性。Aldhous说，已经发现的例子有：相比区分区域、颜色、或者饱和度，我们的大脑在擅长比较线条的长度。所以,如果要比较的数字是点，条形图是一个可靠的选择。(想要更好的了解使用感知科学做出更好的信息图，请翻阅Alberto Cairo的书——《功能艺术（The Functional Art）》）。
国家地理图形的梅森和她的同事们，制作了一张地图，或者一系列地图，为了另一个保护区故事——2013年对非洲狮子的专题。地图显示了狮子的历史分布，涵盖了非洲的大片，以及现在他们生存的分散的小区域。她说，在这种情况下，地理位置很重要——现在狮子几乎全部生存在野生动物园或者其他野生动物保护区。而且，大多数读者不像了解美国50个州那样熟悉非洲地理。“如果你做一个野生动物保护区狮子数量的图表，人们不会知道这些保护区在哪里，”梅森说。

国家地理2014年出版了这张地图，显示了狮子的历史分布，涵盖了非洲的大片，以及现在他们生存的分散的小区域。
你的观点是什么？
宾夕法尼亚州立大学的制图学教授安东尼·罗宾逊说，一旦你决定了你想要的是地图，下一个问题则是你想要通过你的地图传达什么观点。然后你需要花一些时间思考如何设计地图，让地图的每一部分来强调你的观点，并且其他信息没有丢失。（罗宾逊还在MOOC上开了制图课，已经有超过100000的人选择了这门课——它是一个很好的导论课程，但后续的课程还尚未安排)。
“我看到一个共同的地方是卫星或类似选举地图的航拍图像，”罗宾逊说。如果地图上的点是谁投票给谁,那么地表覆盖是无关紧要的，通常可以用中立的白色或灰色背景。
罗宾逊说，另外一个陷阱是太多杂乱。地图软件可以设置每一条小路、河流和知名城市，你要抵抗想包括所有这些的冲动，即使你必须违背软件的默认设置或使用Adobe Illustrator等类似的程序手动删除一些特征。
下面这幅来自 *** 的地图，是一个很好的有强烈视觉层次结构地图的例子。

这幅 *** 的地图把海洋和陆地细节弱化到了最小，记录了难民的逃难运动。
红线显示的是世界各地的难民的逃难运动，白色的海洋和灰色陆地只是足以提供参考的可见。“我们使用的是一张卫星图像，但我们拿走了所有的颜色，这样红色箭头可以凸显出来，”地图制图者和图形编辑蒂姆•华莱士说。这个地图还演示了如何做一个可以揭示新故事的地图——对比最近媒体关注难民在绝望中试图穿越地中海和安达曼海域，地图显示了非洲惊人的移民数量。
选择合适的投影
2003年，《经济学人》出版了一张地图和一篇文章说明来自北朝鲜导弹攻击的威胁。他们使用一个标准的墨卡托投影和同心圆来暗示存在潜在伤害的地区。不对！墨卡托投影严重扭曲了两极附近的距离，所以真正达到这些区域的来自平壤的导弹距离将大非常多。很快，杂志出版了修正版，和校正后的地图。（点击这里查看两个版本)。
选择错误的投影是菜鸟级别的错误。问题很简单：地球是圆的，而地图是平的。投影是根据数学公式强制把圆的地球映射到平面的地图上。每一种投影都是扭曲的面积、形状、方向和距离的组合，都有其优点和缺点。墨卡托，是为16世纪航海图而设计，很擅长保持方向。等积方位投影，保留了相对于中心点的距离，应该也是北朝鲜地图的一个不错的选择。如果保留区面积很重要，比如描绘气候变化对鸟类栖息地的影响，Albers圆锥等面积投影是一个不错的选择。

规范化你的等值线图
当我之一次在2013年一个制图会议上见到安东尼·罗宾逊，他身上别了一个别针写着:“规范化你的等值线图”。我当时不知道这是什么意思，后来才发现它是非常重要的建议。
等值线地图到处可见。使用颜色或阴影来映射变量——从选举结果到作物产量到癌症发病率的任何变量。但是如果你不小心，很容易产生误导或无意义的地图。以癌症变量为例，如果你把美国不同地区的癌症病例映射到地图上，你可能会看到东海沿岸和南加州都是深色大斑点，中西部只有几个小气泡。这是因为人多分布在东海沿岸和南加州。你也许制作了一幅人口地图，更有趣的是,癌症病例数在每100000居民时高于或低于正常例数。标准化（在这种情况下，通过人口)）允许读者进行有意义的比较。在其他情况下，您可能需要通过面积来标准化，比如空气污染来源的地图可能需要标准化来显示每平方米工厂或汽车的数量。
颜色也很重要
没有什么比一个像你经常在天气图中看到的彩虹颜色方案，让专业地图制作者更沮丧的了。罗宾逊说，“这就像在各种食物上放培根的趋势”。“太没有道理了”。彩虹调色板乍看也许还挺好看的，但是很难是制作地图的好选择。特别是像温度这样的连续变量，将是非常糟糕的选择。如果红色比蓝色代表更温暖，那为什么紫色（红色和蓝色的混合）比蓝色的冷？为什么2摄氏度的温差有时对应一个从浅绿到深绿的微妙变化，有时又突然从绿色变成黄色？更直观的配色方案会用深色调的单一颜色来代表更高的值。
罗宾逊在宾夕法尼亚州立大学的同事辛迪·布鲁尔，用她职业生涯的大部分时间应用感知科学到制图中的颜色研究。她的这个网站,Color Brewer，对于初学者来说是一个很好的资源。它迫使你去思考你地图中的数据，对于异常值——低于或高于的地区，如平均降雨量，Color Brewer可能建议用从从棕色到绿色，中间用中性白色的配色方案。对于不同类别的数据，如不同地区的主要入侵物种在，该网站将建议使用很容易分辨的不同颜色组合。它也建议你限制使用不超过12个分类——更多的类别会使读者很难区分这些颜色。Color Brewer同样提供可以让色盲人可以识别，或在纸上和屏幕上显示效果都很好的颜色方案让您选择。

在最近的一个Katrina 飓风年度报告中，BuzzFeed新闻的科学报道员Peter Aldhous使用来自一个NOAA电脑模型（左图）的风暴潮数据，并试图“使它看起来不像油漆工厂的入侵之旅”。右图是他的温和但更具直观可读版本。
准备开始
仅仅几年前，开始使用数字地图，就意味着要深入到各种被自然资源管理、城市规划者,以及其他专家者使用的复杂地理信息系统（GIS）。如今使用数字地图要容易得多了，CartoDB就是一个很好的选择。这个在线地图制作工具允许你上传数据，简单的点击式操作就可以生成交互式地图。如果要制作更复杂的地图，或定制你想要的地图，你需要学习一些编程。你不会一夜之间成为一个专家,但你可以迅速捡起足够有用的知识，特别是如果你利用CartoDB为记者设计的在线课程。使用价格不同决定了你能上传的数据有多少——免费版本允许你上传足够使用的50MB。
在我自己之一次努力制作地图时，我用了一个更简单的选择：ArcGIS on line ，来自是微软的GIS地图软件Esri。记者可以请求通过Esri的媒体关系团队免费获取。单击式界面可以轻松获取到人口普查数据和其他公共数据库，并包括几个可以将照片和文字组合成“故事地图”的模板，如我曾做过的一个佛罗里达野生动物灭绝的故事。免费版提供的个性化和数据分析比CartoDB少，但它是对于讨厌代码者是一个很好的选择。调查记者和编辑最近发布了一个有的视频集介绍一些地图制作和数据可视化工具。
CartoDB、Esri和一些其他的地图制作软件经常在记者发布会开相关讲座，使用这些软件的记者也会开一些讲座。和De Groot曾在加州大学伯克利分校新闻学院的骑士数字媒体中心开过一个地图制作讲座。Aldhous也曾在IRE的年会上教记者们制作地图，在IRE这个组织，他培养了制作地图和数字新闻的广泛兴趣。“他们谈论很多关于数据框架思维，你不仅仅为了这个故事我要采访谁，你还要考虑怎样使用数据来找到一个故事或者用数据带入故事背景”他说。“地图是很重要的一部分。
本文作者：Greg Miller
来源：51CTO
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