数字双胞胎如何帮助设计未来的城市

随着城市的发展，社区的需求也在改变。从交通模式、空气质量到绿地和其他舒适的开放空间，城市规划者在决定如何重塑城市景观时需要考虑很多问题。最近，斯图加特高性能计算中心(HLRS)的研究人员与弗劳恩霍夫工业工程研究所(弗劳恩霍夫IAO)和德国海伦堡市的地方当局，以开发一个综合的城市模型。

城市规划决策的公民参与——确保城市规划决策使每天在城市生活和工作的人受益的一个关键组成部分——往往仅限于偶尔的公共论坛，市政当局必须根据有限的数据集做出决策，这些数据集无法捕捉日常城市生活的所有复杂性。

创建Herrenberg市数字孪生城市的项目可以为许多其他城市树立榜样。在“Reallabor Stadt: Quartiere 4.0该项目是欧洲首个此类城市模式，改善了政治家、规划者和广大公众之间的对话，并帮助创建了一个路线图，以确保改变Herrenberg城市景观的计划尽可能详细、完整和公平。

创新的计算工具和技术

将完全不同的数据集组合成一个有凝聚力的、信息丰富的可视化需要一套新颖的计算工具和技术。该团队专注于创建城市的“数字孪生兄弟”;也就是说，一个超级逼真的计算模型。该项目最初是为工程应用和产品开发而开发的，HLRS的工作人员希望将该方法应用于城市规划——这是一个非常困难的挑战。

“在许多技术领域，城市就像一台机器，比如电网和交通流量，但要衡量社会方面就困难得多，”他说费边主义就是研究员hlr和项目的合作者。“我们的目标是整合在这些讨论中通常被低估的社区的社会经济数据，并通过整合多个数据集来呈现一个更完整的画面，以支持城市规划的决策。”

虚拟现实环境

为了在模型中包含社会数据，HLRS的工作人员参加了推广活动，向Herrenberg居民介绍这项技术，并鼓励他们提交有关社区的数据。可视化团队在城市周边的多个活动中建立了协作虚拟现实(VR)环境，鼓励公众以数字方式探索他们的城市。

此外，该团队在当地青年大会上展示了该项目，以鼓励该市的年轻人在他们的智能手机上下载“Reallabor Tracker”应用程序。这款应用被设计成一款“志愿地理信息”应用，鼓励用户提交他们在特定地点的感受，或者他们是否经常在特定地区看到严重的交通拥堵或污染。

空间网络分析

当“数字孪生”最终亮相时，它包含了3D城市成像数据、风流数据、城市机动性和运动模式模拟、交通流模拟，以及从应用程序获得的定性数据。该团队还包括“空间网络分析”。其中包括城市网格的定性和定量数据。具体来说，该团队关注的数据点包括行人对特定街道的满意度，以及行人使用特定道路或街道的频率。

该团队计划继续与Herrenberg的项目，同时也寻找机会扩展模型的细节水平，并将其应用到其他城市空间。未来，它将整合不同网格的更多信息，例如电和热网格，并应用机器学习技术来创建更真实的运动模式、空气质量、交通和建筑设计的模拟，以及社会经济数据集，如人口数据。

“就像城市一样，这种模式永远不会真正‘完成’，”Dembski说。“城市空间总是在变化，我们希望我们的模型以类似的方式运行——我认为这种方法对城市、城市规划和我们的计算工作是有价值的。”

本文由斯图加特高性能计算中心(hlr）.