耶鲁大学运用大数据与可视化地图呈现6000年城市发展史

导读： 近年来国内大数据炙手可热。城市规划与研究领域对大数据更是有颇多收集、解读和利用的方式。本专题所呈现的是6000年城市发展大数据的生动化。

Part1： 耶鲁大学如何玩转大数据——把6000年世界城市发展的枯燥数据，绘制成为一目了然的地图，成果发表于Scientific Data之上。

Part2 ： 耶鲁大学的副研究员，也是上述论文的第一作者Meredith Reba接受访谈，揭开其小组开展此研究的来龙去脉，就数据的来源，数据准确性与可靠性，把数据绘制为地图呈现是出于何种动机，研究中的若干有趣发现，以及未来研究方向等专门作答。

Part3 ： 强中更有强中手。Metrocosm的Max Galka受到前述研究的启发，使用经过数字化和地理编码的数据集制作了一个生动有趣的视频，让人们三分钟看尽6000年世界城市发展史。

就这样，枯燥的大量数据及晦涩难懂的密码般的注解，先是被转化成若干地图，又变成了直白生动的视频。高冷大数据，瞬间动起来，人人都看得到。外行看热闹，权且作为历史地理的科普；内行看门道，任由城市专家、环境专家、经济专家、历史学家们各自去发现兴趣点。这可否能为国内 大数据 的开发与使用者们带来些许启发呢？记得看小视频哦，相当精彩！

01——为6000年城市聚落绘制地图

原文/ TANVI MISRA 翻译/ 相欣奕 西南大学

耶鲁大学的研究人员开展的一项崭新研究，绘制出从公元前3700年至公元2000年之间的城市中心分布地图。

城市如何兴起？城市处于哪些位置？随着人类文明的进程，城市发生何种变化？城市如何改变其周边环境？

已有对上述问题的答案，但却难以获取。比如， 联合国 World Urbanization Prospects仅仅追溯了自1950年以来城市人口及其分布的相关信息，因此仅能提供较近年份城市发展历程管中窥豹的一瞥。而历史学家 Tertius Chandler 和政治学者 George Modelski 所开展的工作则更加广泛。 这两位勤奋的研究者收集了远至公元前2250年的人口与考古学记录。但是，问题在于他们的数据以表格形式呈现，充满着难以解析的数字和注释。

Scientific Data 所发表的一篇新文章（参考文献1，请联系我们索取），尝试把Chandler和Modelski收集的信息绘制地图呈现。耶鲁大学研究人员 Meredith Reba 及其同事把长达6000年历史的城市数据进行数字化、转录以及地理编码处理。她和合作者们对其开展的这项研究的意义表述如下：

无论是出于对重大灾难作出及时响应，提供救灾援助，评价人类对环境产生的影响，或是对受风险威胁的人口数量加以评估等任何目的，获知人口和城市的地理分布情况都是至关重要的。除此之外，如果能够针对历史进程之中的（城市）人群的规模及位置进行地理定位，则有助于我们理解人类种群演进特征，特别可加深对于人类与环境之间互动关系的认识。

他们绘制的地图，如下所列，展示出公元前3700年至公元2000年之间所有城市居民点首次出现在记录中的人口数量。目前可获得的最早记录数据采用最暖色呈现，它们成簇分布于古代美索不达米亚平原周围。记录时间最晚的数据则使用蓝色表示。(为了表达清晰，地图中显示的是城市人口数据在文献中开始被记录的年份，并非这些城市诞生的年份）：

图一、(Esri, HERE, DeLorme, MapmyIndia, ©OpenStreetMap contributors，以及GIS user community/Meredith Reba 等， Scientific Data , 自然出版集团)

这一数据集，还可帮助我们获知城市化如何蔓延。比如，研究者们发现，城市发展的中心从美索不达米亚向西移动。耶鲁大学森林与环境学院的副研究员Reba对 ResearchGate作出了如下解释：

在中学时，我们就学到了美索不达米亚是人类文明的摇篮，而这项研究则表明，城市发展的中心随着时间进程而发生地理偏移。这也同样表明，城市文明的地理中心并不会恒定不变。当我们进入一个新世纪的时候，我们将经历大规模的城市化历程，务必要谨记于心的是：城市权力中心将不断移动。

图二、(Meredith等，Scientific Data, 自然出版)

当然，撰写这篇论文所依据的数据从任何意义上而言都不可能面面俱到。但是，研究人员认为，这毕竟是“开创性的第一步”，它引领我们真正理解城市如何诞生、如何成长、壮大，以及如何统治了整个世界。

02——研究人员绘制出6000年城市聚落地图

原文/ Maarten Rikken 翻译/ 相欣奕

从人类文明的摇篮美索不达米亚平原到君士坦丁堡，来自于耶鲁大学的研究人员绘制出从公元前3700年至公元2000年期间的城市聚落地图。

这项发表于Scientific Data杂志的崭新研究成果（参考文献1，请联系我们索取），对揭示城市发展的历史趋势提供了极为宝贵的见解。我们与论文第一作者，耶鲁大学的 Meredith Reba就这一研究及此研究对理解当今城市所具有的意义进行了讨论。

ResearchGate: 你们采用数据绘制地图是出于何种目的？研究中有哪些重要发现？

Meredith Reba: 我们希望去探询若干常见的问题：那些位于肥沃的农业土地上的城市是否是历史上发展最为快速且最大的城市？最早的大城市是否全部位于主要农业区？如果情况如此，那么对现代和未来城市化模式有何种启发？因为城市现在已经与它们的农业基础相互脱节。

全球平均中心(GMC)，亦即世界城市人口的地理中心随着时间发生巨大变化。GMC显示出的是在特定时间点地区人口的中心，可用以追踪人类聚居点的分布情况及其随时间发生的显著的全球变动。在特定的时期内，GMC 通常是数据集中所有城市经度和纬度数值的平均值，并使用各个城市人口数量进行加权。因此，较多人口数量的城市对于GMC而言产生较大的拉力。例如，根据美国统计局的数据，2010年美国人口的中心位于密苏里州的得克萨斯县，它比美国的实际地理中心偏东，因为居住于美国东部地区的人口较多。GMC提供了关于相对权力、资源使用、制度与治理水平以及经济发展的诸多提示，因为城市人口越多，则城市为了发展和扩展对上述所列各项目的需求也就越多。

图三、在这样一个推力和拉力共存的体系之中，人口高度密集的海岸地区相互竞争，2010年美国的人口地理中心为密苏里州的得克萨斯县。

我们的分析表明，GMC从美索不达米亚平原出现了显著的西移。

在中学时，我们就学到了美索不达米亚是人类文明的摇篮，而这项研究则表明，城市发展的中心随着时间进程而发生地理偏移。这也同样表明，城市文明的地理中心并不会恒定不变。当我们进入一个新世纪的时候，我们将经历大规模的城市化历程，务必谨记于心的是：城市权力中心将不断移动。

图四、Scientific Data , 自然出版集团。 Meredith Reba.

我们还基于数据集中各个城市最早记录的人口数据绘制了地图。图中各个点的空间覆盖度呈现的是最终数据集里所包含的所有城市。人口数据首次出现在记录之中的时间最早的城市，使用红色标出，其分布于美索不达米亚平原附近，而首次有人口数据记录最晚的城市则使用暗蓝色标记。必须提醒注意的一点是，各个城市的最早的人口数据对应的时间点，并不一定与这一城市诞生的时间点相对应。

图五、Scientific Data , 自然出版集团。 Meredith Reba.

RG: 你们是从何处获得的数据?你们对于这些数据的准确性是否有信心？

Reba: 我们使用了两个独立确定并公布的数据集，分别由历史学家 Tertius Chandler和政治学家George Modelski开发出来。这两个数据集只有文本格式可供使用，并未经过地理定位、合成或者协同处理。尽管这些数据已经公布，但却难以使用或者获取。

我们对数据的准确性充满信心，但同时也承认其中存在若干错误，其中一小部分已经为我们发现。我们知道最终的数据集在时间和空间的分布上是稀疏的。从时间角度来看，在实测人口或者内插计算得到的人口数据之间存在差异，其时间跨度长达数百年或者数千年。而就空间分布而言，就南亚、南美、北美和非洲城市而言，其数据点同样稀疏。数据集中中调展示的是在重要的时段里重要的全球性城市的人口数值。Chandler和 Modelski使用的一些人口插值方法也受到了批评，比如使用倍数来进行人口数据内插计算，使用士兵人数来预计城市规模，以及使用当前已经过时的考古学记录和方法等。这一数据集的局限性在我们的文章已经清晰注明。但是，我们认为这一数据集是一个重要的开端，引领我们汇集并开发出更为丰富的全球历史城市尺度人口数据库。

图六、Scientific Data , 自然出版集团。 Meredith Reba.

RG: 为什么这一数据集很重要？它如何帮助我们理解城市及人口的变化趋势？

Reba: 在使用这些数据绘制地图之前，唯一可供使用的全球尺度的空间解析数据是联合国的World Urbanization Prospects，针对人口大于等于30万的地点提供了人口数据、经度和纬度，但是仅涵盖从1950年至今的数据。而这一数据集中最早的城市聚落人口数据则回溯至公元前3700年。这一数据集可被用来对特定年份或者时代的全球人口分时段切分，以确定出较高人口密度的地区。此外还可基于现今或者过去的边界划定来把数据按照特定的国家、地区或者大洲进行细分。我们还可从中识别特定城市出现的人口波动情况。

例如，土耳其的伊斯坦布尔(原君士坦丁堡) 在公元1057至1453年期间经历了显著的人口降低过程。 在此期间，人口由大约30万降低为4.5万，这是由一系列的事件所导致的，比如十字军洗劫以及瘟疫等。而就意大利的卡塔尼亚而言，因为地震以及埃特纳火山爆发等等，导致在其历史上人口发生多次波动。疾病爆发、自然灾害、火灾、战争战乱等，都可在数据集中找到其所对应的人口变动，这些都是最好的例子，可展示地理环境如何影响城市人口并导致人口数量变动。通过对这些城市进行空间定位，我们得以更好的理解人口变化的驱动力，或者反过来，理解导致环境变化的诱因。

RG: 这一数据集未来会有哪些用途?

Reba: 精准识别人类聚落的规模和位置，可帮助研究人员理解人类的演化特征， 特别是人类与环境的互动关系。或者这些数据还可用于回答若干关于特定聚落兴起或衰落的相关问题，或者关于城市发展与资源条件相互关系的问题。如果把这些数据与交通条件变化和城市历史背景相互结合，则可待帮助我们获知重大技术变化与城市密度变化之间的相互关联。

03——6000年城市发展尽在3分钟视频中呈现

原文/ TANVI MISRA 翻译/ 相欣奕

来自 Metrocosm的Max Galka使用目前最为综合的城市数据集，制作了一部栩栩如生的视频。

上周我撰文报道了耶鲁大学牵头开展的一项新研究，这项研究首次为大家勾勒出从公元前3700年至公元2000年之间城市聚落的分布图。现在，Metrocosm的Max Galka使用经过数字化和地理编码的数据集制作了一个生动有趣的视频。

Galka所呈现的视频正是受到Population Connection的世界人口历史地图的启发，有助于让人们更为清晰的了解在历史进程之中城市如何崛起与扩展。

【视频】耶鲁大学可视化研究洞悉人类城市6000年发展史

这一视频跨越6000年时间历程，城市在Galka的世界地图中出现的时间点，对应的是其人口初次被记载于历史和考古学记录所对应的年份。(而这并不一定是这些城市的诞生年份）。城市出现在历史记录中的时间距今越近，其在Galka地图中呈现为越暖的色调。在地图的底部， Galka还为相应的历史时间点提供了帮助性背景信息。

Galka通过电子邮件解释了他创建这一数据集的原因，并特别强调了他所发现的有趣之处：

目前可获得的大部分数据库仅仅涵盖了数年，最多回溯了数十年的数据。而这个数据库，则涵盖了6000年漫长历史，我之前闻所未闻。我超级热爱历史，所以，阅读完这份研究报告之后，我想，如果能够把这些数据加以 可视化 肯定很有意思，我们来看看数据所提供的多种别致的视角… . 最让我震惊的是，某些中美洲城市出现的如此早，甚至比欧洲最早出现的城市都要早数百年。

编辑团队：

原文/ Tanvi Misra、Maarten Rikken

翻译/ 相欣奕 西南大学

校验/ 众山小

文献/ 陈珏希

责任编辑：王培