规划与社交媒体：从推特上公共交通案例研究规划与社交媒体的关系
个人、报纸、电视上对公共服务的描述谈论会影响到各方对规划及公共服务的看法。这些看法还会进一步影响到政府的财政预算、对公共交通投入的决策。这些口口相传的看法也还会影响到公众是否会选择公共交通服务。当前互联网上的社交媒体是否也与传统媒体一样，使用社交媒体是否也会影响到公众对事物的看法。为此，美国南加州大学的Lisa Schweitizer以推特为对象，研究了社交媒体中用户谈论公共交通的内容，用于确定规划师、公共交通部门能否影响到社交媒体。这一研究围绕三个问题展开。
问题一：社交媒体用户是在使用正面方式、还是负面方式描述公共交通的规划、运营和服务？
问题二：社交媒体上关于公共交通的讨论所造成的影响与社交媒体其他公共服务、公共管理的讨论造成的影响是否有区别？
问题三：规划师是否需要更加积极地参与社交媒体，传播关于公共交通的正面信息？
作者首先从推特上采集了64000条评论作为研究样本，这些评论都与公共交通相关。作者使用了一种机器学习算法和一种文本挖掘算法，从推文中采集关于公共交通的评论，进行语义分析。文本挖掘算法用于从语义上区分和判断是关于公共交通的正面评论还是负面评论。机器学习算法用于改进从样本推文中识别公共交通相关内容的算法。例如，“恭喜”、“祝贺”、“感谢”、“升级”等词语会被判断为是对公共交通的正面描述；“晚点”、“等待”、“延误”、“拥挤”等词语会被判断为负面描述。
在数据采集时，从北美30家最佳公共交通运营公司中随机选取了10家作为研究对象。这10家包括了纽约、芝加哥、多伦多、华盛顿特区、旧金山、洛杉矶等主要城市的公共交通运营公司。为了进一步与其他公共服务、私营公司提供的服务进行对照比较，也同时选取了10个公园、10种食品卷、10个大城市的警察机构、10家航空公司所提供的服务进行分析。公园、警察也是政府提供的公共服务，食品卷是政府提供的社会福利服务，航空公司是私营公司提供的服务。这些都是为了从不同侧面与公共交通服务进行比较。
推特上评论的分析总体上反映出对公共交通的负面谈论高于对公园的负面谈论，也高于对航空公司的负面谈论。对警察服务、社会福利的负面谈论与公共交通的负面谈论比较相似。推特上关于公共交通的负面内容所包含的材料多于其他公共服务和私营服务。对公共交通使用者的种族、阶级、性别等歧视，更加频繁地出现在社交媒体上公共交通的有关评论中，远比公园、食品卷、警察、航空公司服务要多。事实上，如果将种族主义、年龄歧视者和其他对公共交通乘客的诋毁之词剔除，社交媒体评论上关于公共交通服务与航空公司服务之间，就不再存在统计学上的显著区别。在美国，公共交通倡导者很久以来就坚持认为使用公共交通曾被视为一种社会意义上不光彩事。通过对推特内容进行语义分析后，作者认为这些公共交通倡导者的观点是正确的。
接来下对5000条随机选择推文的内容进一步进行文本挖掘，用来判断公共交通运营机构采用哪种沟通方式会更加有效影响到社交媒体用户。研究发现，公共交通运营机构如采用互动方式与推特用户进行对话，就会提高对公交的正面评价，从而带来积极影响。公共交通运营机构如采用简单发布信息方式提供服务有关信息，带来的负面影响会更多。当公共交通运营机构的代表在推特上与用户进行对话沟通时，对公共交通各个方面服务评论中会使用更多积极、正面的文字表达。尤其是涉及种族主义、性别歧视的评论明显少于使用简单发布信息方式时所得到的评论。统计分析表明，即便公交运营机构仅仅使用推特作为客服方式，在社交媒体上产生的积极作用也是显著相关的。
公共交通部门使用社交媒体的方式会影响到用户反馈，从而影响到公众对公共交通的支持和政府投资。规划以建设可持续发展城市为目标，良好的公共交通系统是其中关键环节。为此，规划师应当鼓励和激发公众对公共交通服务的积极情绪。规划师要积极参与社交媒体中关于公共交通的评论，促使公共交通机构多采用对话方式与公交乘客进行互动，而不是采用简单发布信息方式。
这一规划与社交媒体关系的研究，得到的结论回答了前面提出的三个问题。
问题一：社交媒体上对公共交通负面评价较多，多于对其他多数公共服务评价。公共交通既是一种机动性选项、也是一种公共优先的选项，与其他公共服务有区别，也与其他交通服务有区别。这导致了社交媒体上对公共交通评价的状况。
问题二：社交媒体上关于公共交通负面评价是与公共交通运营机构与乘客交流的方式有关。机构与个人之间采用双向、对话方式会比单向信息发布的方式产生的作用更为积极。
问题三：规划师能够通过社交媒体传播关于公共交通的正面信息，也应当通过社交媒体传播关于公共交通的正面信息。规划师应该积极地参与社交媒体，应当从简单发布信息，改为对话方式进行交流；应当尝试在社交媒体上自我营销；也应当在社交媒体上为其他政府机构和新闻媒体提供公共交通的正面信息。公共交通的案例表明，规划师应该同时通过以上三种方式使用社交媒体，传播关于规划的正面信息。
来源：SCHWEITZERA L, Planning and social media: a case study of public transit and stigma on twitter[J]. Journal of the American Planning Association, 2014, 80(3):218-238.
综合了邻避因素的垃圾填埋场选址方法
垃圾填埋场的选址在许多国家都是一个困难的任务。垃圾填埋场选址已经不单是一个技术过程，邻避因素在垃圾填埋场选址过程中无法回避。发表在《景观和城市规划（Landscape and Urban Planning）》上的这篇论文提出了一种综合了邻避因素的垃圾填埋场选址方法，将邻避因素融入了常规土地适宜性分析方法，用于在选址过程中将邻避因素定量化表达出来，确保选址的可行性。这一方法使用GIS，以栅格数据模型为基础。选址过程由两个阶段组成。第一个阶段是采用土地适宜性分析技术，从环境、技术角度出发确定适宜的初步选址。第二个阶段是在初步选址中考虑邻避情况，综合选择出最为合适的选址方案，能为公众所接收。
论文以土耳其Izmir地区的垃圾填埋场选址为例，讨论了该方法的技术框架和应用途径。Izmir地区大约有400万居民，区域面积为5335km2。选址分析中的原始数据来自于1:2.5万地形图和土地使用图。整个研究区域采用76×76m的栅格数据模型表达。
在第一个阶段中，从技术和环境要求出发，确定了12个评价准则。其中，土地使用、土壤类别、水文地质、坡度等4个评价准则均按适宜程度赋予0-1的分值，对整个5335km2的研究区域进行评分。其余准则考虑了垃圾填埋场必须远离的设施，包括居民点、农业用地、工业区、考古遗址、公路、铁路、机场、河流、地下含水层。上述9个准则均按照不同距离要求生成缓冲区，将缓冲区内的区域剔除出候选栅格。这一阶段均属于常规的适宜性分析方法。
在该阶段的具体过程是先从水资源保护的要求出发，剔除了不符合水文条件的区域。其次，进一步考虑坡度条件，将坡度大于20%的地区剔除。在剩余区域中，对居民点、农业用地、工业区、考古遗址、公路、铁路、机场、地下含水层等要素分别生成缓冲区，将缓冲区内的区域剔除出候选栅格，进一步缩小了可选址区域范围。上述计算得到了垃圾填埋场的初步选址区域。根据填埋场所需的面积条件，从中选择了20个选址点，进入第二阶段。
选址的第二阶段考虑邻避因素，在20个初步选址点中选择对居民影响最小，最不易引起居民反感、不会导致邻避情况出现的选址点。居民对垃圾填埋场的反感主要由三个方面因素导致：垃圾填埋场与居民点的距离、垃圾填埋场的气味、垃圾填埋场对视觉影响。为此，这一阶段中使用了一个NUISANCE指标，将三类邻避因素定量化。NUISANCE指标由3个因子组成，分别是与垃圾填埋场的接近程度、垃圾填埋场气味影响、垃圾填埋场的视觉影响。以上3个因子是导致邻避情况的关键因素，分别量化为DI值、OI值、VI值。对上一阶段得出来的20个初步选址方案，分别计算对应的DI值、OI值、VI值。
DI值是以居民点与垃圾填埋场之间的直线距离为基础进行计算。分别计算每一个初步选址点与最近居民点之间的直线距离ED。将得出的20个ED值按数值大小进行标准化处理，得出DI值。标准化后，ED值最小选址的DI值为100，ED值最大选址的DI值为0。DI值越小越适宜于垃圾填埋场建设。
垃圾填埋场的气味影响与当地主导风向有关。考虑到气味的扩散条件，OI值以主导风向为基础进行计算。每一个初步选址点先分别按主导风向计算气味的扩散轨迹，并计算出每条气味扩散轨迹与下风向的居民点相交次数。将得出的20条扩散轨迹的相交次数进行标准化处理，得出OI值。标准化后，扩散轨迹与居民点相交次数最大的选址OI值为100，扩散轨迹与居民点相交次数最小的选址OI值为0。OI值越小越适宜于垃圾填埋场建设。
VI值是以从居民点出发观察垃圾填埋场，选址位置是否可见、可见程度如何。VI值以垃圾填埋场可见次数为基础进行计算。从区域内每一处居民点出发，分别计算20个初步选址点是否可视。视线计算在地表的DEM模型上进行。在DEM模型中，每处居民点会由多个栅格组成，每个栅格进行一次视线计算。20个初步选址点分别会得出可视次数N值。将得出的20个N值按数值大小进行标准化处理，得出VI值。标准化后，N值最大的选址VI值为100，N值最小的选址VI值为0。VI值越小越适宜于垃圾填埋场建设。
将三个邻避条件的指标DI值、OI值、VI值相加，得到NUISANCE指标。NUISANCE指标数值范围在0-300之间。NUISANCE指标数值越小，引发邻避情况的可能性会越小，遭到公众反对可能性也会越小，是适宜的选址点。在Izmir地区的选址中，20个初步选址点中仅有5个选址点的NUISANCE指标较小。其中，12号选址的NUISANCE指标最小，是最佳的选址。作者又将此次适宜性分析的结果与实际情况进行了比较。在当地实际选址过程中，市政府原来从技术、环境等角度出发确定了17号选址，但是遭到了公众的强烈反对，被迫放弃。在计算NUISANCE指标后，17号选址的NUISANCE指标得分值在20个初步选址中属于中间值。这也证明了NUISANCE指标模拟的邻避情况与公众实际反应基本一致。
这两阶段适宜性方法的创新点在于将邻避条件引入了适宜性分析中，使用NUISANCE指标的DI值、OI值、VI值定量化反映引发邻避情况的三个条件。该方法将传统垃圾填埋场选址中考虑的环境、技术等因素与邻避条件区分开来。第一阶段适宜性选址以环境、技术条件缩小选址范围，第二阶段再计算DI值、OI值、VI值，从会居民引起反感的距离、气味、视觉三个因素出发，从初步选址方案中在优选出最佳方案。这一两阶段的适宜性选址方法能用于垃圾填埋场选址，也能在其他会引起邻避情况的基础设施选址中得到应用。
来源：SIMSEK C, ELCI A, GUNDUZ O, et al. Improved landfill site screening procedure under NIMBY syndrome constraints[J]. Landscape and Urban Planning, 2014, 132: 1-15.
应对海平面上升的开发适宜性分析
全球气候变化将会导致未来海平面上升，这是沿海城市可持续发展中必须考虑的重要议题。这篇发表在《计算机、环境和城市系统（Computers，Environment and Urban Systems）》上的论文讨论了一种对应未来海平面上升的开发适宜性分析方法，适用于滨海城市评估未来气候变化导致的城市土地开发适宜性的变化程度。
该论文以纽约市为案例展开讨论。随着全球气候变化，相关报告预计到2020年，纽约市的海平面将上升到0.1016m至0.2032m，平均上升值是0.1524m；2050年上升到0.2794m至0.6096m，平均上升值0.4445m。一方面，由于纽约市建设开发强度高、基础设施相对老化，海平面上升将会对纽约市产生重大的影响。在850万纽约居民中，约有400万居民的居住地在百年一遇的水位以下，这会更加重海平面上升带来的影响。另一方面，按纽约市当前的开发政策，部分滨水区域属于较高强度开发区域。这更需要对未来海平面上升带来土地开发适宜程度的影响进行分析，以便评估现有的开发政策。
这一适宜性分析方法采用了基于GIS的多准则决策分析技术。基础数据尽可能采用分辨率最高的数据。如高程数据来自于美国USGS的全国高程数据集、土地使用数据来自于4波段正射影像和LiDAR。在决策模型中确定了六个评价准则。高程准则（E）用于评价洪水淹没的易损性；坡度准则（S）用于评价被浸没程度；土地使用性质准则（L）用于评价地表的渗透率；岩石类型准则（R）用于评价地表侵蚀程度；与海岸距离准则（D）用于评价水文上连通程度；洪水淹没区准则（SLR）用于评价是否被上升海平面淹没。
各个准则依据属性分别赋值为0-4分。其中，高程准则按照地表实际高程数值给分，最高为4分，最低为0分。坡度准则也按照实际坡度值给分，最高为4分，最低为0分。土地使用准则按用地性质类型赋值给分。其中建成区为4分、道路与铁路为3分、裸露的土壤为2分、植被覆盖区为1分、水体为0分。岩石类型准则依据地基岩石类型给分，最高为4分，最低为0分。与海岸距离准则（D）按距离值给分，距海岸小于500m区域为0分、500-1000m区域为1分、1000-2000m区域为2分、2000-4000m区域为3分、4000m区域以上为4分。洪水淹没区准则按是否被上升后的海水淹没进行划分，分别赋予0或1的分值。分析2020年情况时，位于0.1524m以下的区域为0分，位于0.1524m的以上区域为1分。分析2050年情况时，位于0.3062m以下的区域为0分，位于0.3062m以上区域的为1分。在模拟海平面上升时，假定海平面是均匀上升，也就是整个区域中海平面高程保持一致。作者也指出这一假定与实际情况并非一致，海平面上升实际上还会受到地表覆盖物变化的影响，海平面高程并非能完全保持一致。本方法中采用了一致的高程值，是一种简化的方法。判断某一地点是否会被淹没依据两个标准：第一是高程要低于预测的海平面上升后高程值，第二是有一个连续低于未来海平面的通道与海洋相连。
随后，使用了层次分析法（AHP）计算出上述六个准则的权重。权重值分别为：高程准则（E）0.18、坡度准则（S）0.12、土地使用性质准则（L）0.19、岩石类型准则（R）0.07、洪水淹没区准则（SLR）0.4、与海岸距离准则（D）0.04。将各个栅格在六个准则评分值进行加权后累加，得到未来土地开发的适宜性数值。上述过程均在ArcGIS10.1中完成。为便于进一步将结果用于交流和沟通，将土地适宜性评价的结果按数值大小表达为五个类别：最适宜、适宜、有条件适宜、一般适宜、不适宜。
分别针对2020年、2050年海平面上升预测值进行了纽约市土地开发适宜性分析。在海平面上升后，2020年和2050年不适宜开发土地均有较大增加，最适宜开发土地和适宜开发土地略有减少、有条件适宜的土地和一般适宜的土地数量减少较多。不适宜开发的土地增加尤其明显。纽约市各个分区的适宜性变化程度各不相同。
研究结论认为海平面上升会使得纽约市的不可开发土地数量急剧上升。其中，Staten岛上土地适宜性变化最为显著，布鲁克林区和皇后区的南部沿岸的开发适宜性下降非常明显。现行的土地开发政策必须要考虑未来海平面上升带来的影响。海平面上升不仅仅影响到高程低于未来海平面的地区，也会对其他地区土地开发的适宜性带来明显影响。
从土地适宜性分析方法来看，这一论文提出的方法有两个特点。第一，在海平面上升与未来土地开发政策之间建立了联系，以适宜性分析方法评估现行的土地开发政策。第二，该方法并没有简单地将海平面上升后的洪水淹没范围直接作为不可开发土地，而是系统性考虑了高程、坡度、土地使用等因素的综合影响。在适宜性分析中，没有将洪水淹没区（SLR）作为约束条件，直接剔除出评价范围，而是将其作为一个权重最大的准则，在加权叠合中体现其重要性。
来源： BERRY M, BENDOR T. Integrating sea level rise into development suitability analysis, computers[J]. Environment and Urban Systems, 2015, 51(1):13–24.