数字孪生建设智慧城市的实践——以德国黑伦贝格市为例

前言：在过去的几周中，我们介绍了数字孪生的概念及其在电网中的应用。简单来说，数字孪生，是指对于物理世界中的物体，通过数字化的手段来构建一个与数字世界中一模一样的实体，借此来实现对物理实体的了解、分析和优化。今天为大家介绍数字孪生的另一种应用场景，看看数字孪生如何用于建设智慧民主城市。

城市是经济，生态和社会交织的复杂系统，不同利益团体、公民的观点和利益存在分歧。在数字化转型时代背景下，城市的复杂性不断提高，对数据管理的要求越来越高，对流程透明性的需求也越来越高，市民参与制定流程的需求也相应增加。因此，在城市规划领域，需要能够通过参与和协作过程来增强市民参与，建立民主城市。传统的规划工具和方法无法解决城市系统的复杂性，也无法解决市民的需求和要求。来自斯图加特高性能计算机研究中心和德国Fraunhofer研究所的团队以3万人的小城镇黑伦贝格为例，打造了城市数字孪生的原型，并通过虚拟现实的方式向公众展示。调查结果表明，这种方法和技术大大有助于增强参与性和协作性过程，成为城市规划者，城市设计师和公众的协作和沟通工具以，为城市规划决策提供支持。

城市背景介绍

黑伦贝格（德语：Herrenberg）是德国巴登-符腾堡州的一个市镇。总面积65.71平方公里，总人口31249人。小镇经历了快速的城市发展，特别是在工业化时期和第二次世界大战之后。黑伦贝格由市中心和分散的城市边缘组成。然而，由于早期的规划决策，其市中心的环境受到汽车交通的强烈影响。因此，城市环境受到排放和噪声的严重影响，尤其是围绕市中心的三条主干道。研究团队希望通过数字孪生，实现一种改进协作计划过程的新方法，

图1：黑伦贝格风光

城市数字孪生的实现方法

研究人员采用的是经验和计算的混合方法。在这项研究中，研究人员开发了城市数字孪生的原型，并在虚拟现实中对其进行了可视化处理，以支持参与式和协作式规划与设计过程。具体包括以下八项内容：

（1）建筑环境的3D模型；

（2）根据空间句法理论，建立街道网络的数学模型；

图2：数字孪生中的行人路线和空间句法理论模型

（3）使用SUMO进行城市交通模拟；

（4）使用OpenFOAM进行气流模拟；

图3：可视化的颗粒物和风流模拟

（5）使用来自传感器网络的经验定量数据进行的污染模拟；

（6）行人和骑车人的路线的经验定量数据；

（7）经验定性社会数据，表明对城市感知；

（8）影像文件。

图4：研究人员布置用于测量街道环境的传感器

都市数字孪生体被嵌入协作可视化和仿真环境COVISE中，该环境是可扩展的分布式软件环境，集成了仿真、后处理和可视化功能。COVISE专为协作工作而设计，允许用户在分析和可视化经验和实时数据（如城市数字孪生）以及来自模拟或模型的其他科学数据期间进行远程协作。 COVISE支持虚拟环境，例如CAVE和头戴式显示器（HMD），同时支持2D表示。最终，用户可以通过最新的可视化技术在完全身临其境的环境中直观地分析其数据集。

调查与结论

研究人员对不同专业和个人背景的用户如何体验城市数字孪生非常感兴趣。复杂数据的可视化是可以理解的吗？应该选择什么级别的细节？这种参与形式是否太复杂亦或是太简单？为了获得有用的信息并评估和调整VR的可视化形式或演示形式，以适应这种新形式的参与过程，研究人员对参与者进行了调查。

受访者可以对六对属性进行判断：抽象/具体、无趣/有趣、复杂/简单、排列不清晰/排列清晰、娱乐性低/娱乐性强、难以理解/易于理解。每对的评分范围为3.00至+3.00。总体而言，城市数字孪生模型得到了非常正面的结果。被认为是有趣的（+2.54），可理解的（+2.37），具体的（+2.14），布置清晰的（+1.92），娱乐性强的（+1.89）和简单的（+1.56）。

图5：调查结果

此外，研究人员按受访者有无参与城市规划的经验分为两组。与没有经验的人相比，参与过城市规划的人往往会对数字孪生做出更积极的评价。他们发现它更具体，有趣，布置清晰，娱乐性强并且易于理解。唯一例外是对“复杂/简单”的评价，具有经验的小组与没有经验的小组相比，对复杂程度上的判断更为负面。

研究表明，数字孪生作为交流工具，能够改善城市规划流程。通过更好地呈现复杂的信息，专家和非专业人士可以在城市规划过程中更有效地进行互动。考虑到中国有数量庞大的中小型城市，这一技术有广阔的应用空间。

作者 | 林伟

编辑 | 邸义博