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北京大学威斯尼斯人60555

SCHOOL OF GOVERNMENT PEKING UNIVERSITY

刘伦

刘伦

  • 系别:城市与区域管理系
  • 职称:助理教授
  • 办公电话:010-62751641
  • Email:liu.lun@pku.edu.cn
    • 北京大学威斯尼斯人60555助理教授、研究员、博士生导师,剑桥大学土地经济系博士。主要研究领域为城市与区域治理、数据科学与城市治理、城市模拟与政策评估,主持国家自然科学基金青年项目、国家社会科学基金后期资助项目、北京市社会科学基金重点项目等多项课题,完成《感知、模拟与人工智能:智能化城市管理》等著作3部,发表中英文论文30余篇,担任多份国内外学术期刊审稿人,发表文章被列为ESI(基本科学指数)社会科学领域前1%高被引论文、SSCI期刊Most Downloaded Articles等。

       

      研究领域
       

      1、城市与区域治理

      2、数据科学与城市治理

      3、城市模拟与政策评估

       

      教育背景
       

      1、2018.3       剑桥大学      土地经济系        博士

      2、2013.7       清华大学      城乡规划学        硕士

      3、2013.7       北京大学      经济学          学士(双学位)

      4、2010.7       清华大学      建筑学          学士

       

      职业经历


      1、2018.7-2019.4   剑桥大学      Research Associate

       

      荣誉奖励
       

      1、北京大学青年教师教学基本功比赛优秀教案奖,2020

      2、Cambridge Overseas Trust Scholar,2013-2017

      3、国家留学基金委全额奖学金,2013-2017

      4、北京市优秀硕士毕业生,2013

      5、清华大学优良本科毕业生,2010

       

       

       

       

      学术专著

      1、刘伦. 感知、模拟与人工智能:智能化城市管理. 北京: 清华大学出版社(即将出版).
      2、Hassink, R., Liu, L., Jensana, A., Martinez-Taberner, G. EU-China Regional Innovation Joint Study. IUC, 2020.(报告)
      3、刘伦, 陈茜. 世界建筑旅行地图(英国卷). 北京: 中国建筑工业出版社, 2019.
      4、刘伦. 世界建筑旅行地图(法国卷). 北京: 中国建筑工业出版社, 2017.

      论文

      (主要成果,*号表示担任通讯作者)
      1、Liu, L.*, Silva, E. A., Yang, Z. (2021). Similar outcomes, different paths: Tracing the relationship between neighborhood-scale built environment and travel behavior using activity-based modelling. Cities, 110, 103061.
      2、Liu, L.*, Gao, X., Zhuang, J., Wu, W., Yang, B., Cheng, W., Xiao, P., Yao, X., Deng, O. (2020). Evaluating the lifestyle impact of China’s rural housing land consolidation with locational big data: A study of Chengdu. Land Use Policy, 96, 104623. (Most Downloaded Articles in Land Use Policy)
      2、刘伦, 王辉. 城市研究中的计算机视觉应用进展与展望.城市规划, 2019(1): 117-124.
      4、Zhang, Y., Liu, L.*, & Wang, H. (2018). A new perspective on the temporal pattern of human activities in cities: The case of Shanghai. Cities, 87, 196-204.
      3、Liu, L., Silva, E. A., & Long, Y. (2018). Block-level dynamics of socio-economic spatial differentiation in Beijing: Trends and processes. Urban Studies, 56(6), 1198-1214.
      5、Zhang, Y., & Liu, L.* (2018). Understanding temporal pattern of human activities using Temporal Areas of Interest. Applied Geography, 94, 95-106.
      6、Gao, X., Liu, L.*, Zhuang, J., Ou, D., Li, Q., Deng, O., Li, J., & Zeng, M. (2018). The commuting rural labour forces revealed by mobile phone trace data. Environment and Planning A: Economy and Space, 51(8), 1611-1614.
      7、Liu, L., Silva, E. A., & Liu, J. (2018). A decade of battle on PM2.5 in Beijing. Environment and Planning A: Economy and Space, 50(8), 1549-1552.
      8、Liu, L., Silva, E. A., Wu, C., & Wang, H. (2017). A machine learning-based method for the large-scale evaluation of the qualities of the urban environment. Computers Environment and Urban Systems, 65, 113-125. (ESI highly cited paper, Most downloaded articles on Computers Environment and Urban Systems)
      9、Gao, X., Xu, A., Liu, L.*, Deng, O., Zeng, M., Ling, J., & Wei, Y. (2017). Understanding rural housing abandonment in China’s rapid urbanization. Habitat International, 67, 13-21.
      10、Long, Y., & Liu, L.* (2016). Transformations of urban studies and planning in the big/open data era: A review. International Journal of Image and Data Fusion, 7(4), 295-308. (Exclusive Editor’s Choice)
      11、刘伦, 刘合林, 王谦, 龙瀛. 大数据时代的智慧城市规划:国际经验. 国际城市规划, 2014(6): 38-43.
      12、刘伦, 龙瀛, 麦克·巴蒂. 城市模型的回顾与展望——访谈麦克·巴蒂之后的新思考. 城市规划, 2014(8): 63-70.

      书章

      1、Wang, H., Silva, E. A., Liu, L. (forthcoming). Large-scale evaluation of the urban street view with deep learning method. In Carta, S. (Eds.), Machine Learning, Artificial Intelligence and Urban Assemblages: Applications in Architecture and Urban Design. Wiley.
      2、Silva, E. A., Liu, L., Kwon, H. R., Niu, H., Chen, Y, & Reis, J. (2021). What’s new in urban data analytics?, In Wong, C. and Rae, A. (Eds.), Applied Data Analysis for Urban Planning and Management. Sage.
      3、Silva, E. A., Liu, L., Kwon, H. R., Niu, H., & Chen, Y. (2020). Hard and soft data integration in geocomputation: Bridging mixed methods methodologies in dynamic simulation models, In Geertman, S. and Stillwell, J. (Eds.), Handbook on Planning Support Science. Edward Elgar Publishers.

      1、疫情防控常态化下的超大城市治理政策成本-效益系统化评估, 北京市社会科学基金重点项目,主持,2021-2023
      2、基于“空间-行为”时序大数据的城市片区功能混合与夜间活力关联机制及规划政策研究, 国家自然科学基金青年项目,主持, 2021-2023
      3、感知、模拟与人工智能:智能化城市管理研究, 国家社科基金后期资助项目,主持,2020-2022
      4、EU-China Regional innovation Joint Study, 国家发改委-欧盟委托项目,主持,2019-2020
      5、北大-剑桥城市治理创新联合研究, 北京大学战略伙伴项目基金,主持,2019-2020
      6、基于多源数据的城市空间出行体验动态评估、智能系统与优化政策研究,清华-丰田未来城市跨学科专项,第二负责人,2020-2022
      7、基于智慧足迹的农村“三生”空间规划评价研究, 四川省重点研发项目,第二负责人,2017-2019

      1、本科生:城市治理定量方法、城市历史与文化(合开)
      2、研究生:智慧城市与大数据应用、文献研读与写作(合开)
      3、MPP:Research Design and Practice(合开)
      4、MPA:城市与区域发展政策(合开)

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