基于手机信令数据的城市小活动空间人群空间分布特征

小活动空间人群是指日常活动范围较小的居民群体,他们对城市公共资源的需求主要集中在家庭位置附近的区域,分析其活动的时空规律特征,有助于更好地实现城市公共资源的均等化和精准化配置。然而目前研究中对此类人群关注较少,为此,本文提出一种基于手机信令数据的小活动空间人群识别及其空间分布的研究方法。首先识别用户家庭位置和停留点位置,构建基家最大距离指标,度量用户以家庭位置为中心的活动空间范围,并据此筛选小活动空间人群;其次根据用户与家庭位置间的距离信息构建“时间-距离”框架下的用户轨迹,在此基础上构建基于面积的轨迹相似性方法;然后利用逐级合并的层次聚类算法,根据用户轨迹的相似性对其进行聚类,挖掘小活动空间人群中典型活动模式;最后根据用户的家庭位置,进一步分析不同活动模式人群的时空分布特征。本文以上海市手机信令数据为例对该方法进行了测试,结果表明：① “时间-距离”框架下构建的基于面积的轨迹相似性方法,可反映用户基于家庭位置进行活动的时空特征,而逐级合并的层次聚类算法对典型活动模式挖掘的效率有明显提高,有助于研究城市居民的移动模式;② 上海市小活动空间人群分布呈现出圈层结构,主要分布在中心城区,郊区的工厂和大学城以及各区的商业中心附近,在郊区过渡区相对较少。本文提出的方法能够用于分析城市小活动空间人群的时空分布特征,可以为目前各大城市提出建设社区生活圈的决策提供方法支撑。     

城市出租车上下客的GPS轨迹时空分布探测方法

出租车作为城市公共交通的重要补充,是城市面向公众的一个窗口,在人们日常出行中起到越来越重要的作用。出租车资源时空分布的不均衡,直接影响到城市公共交通的运行效率和城市形象。通过研究出租车上下客的时空分布特征,不仅可以反映城市居民的工作、生活、出行的规律和模式,也可反映城市空间在不同时段内的动态性和“热度”。本文基于出租车GPS轨迹大数据,针对出租车上下客事件轨迹呈现的线状特征,以及城市道路网络空间不同时段“热度”的动态分段特征,提出了出租车上下客时空分布的线密度探测模型。该模型通过对时间多粒度描述与表达,对不同城市道路网络空间,进行出租车上下客事件的探测和分析,获取城市出租车上下客的时空分布规律,更深刻地理解和认知了城市空间的动态性。     

智能卡和出租车轨迹数据中蕴含城市人群活动模式的差异性分析

当前采用交通流数据量化城市人群活动模式研究已经取得了丰硕的研究成果,但是对于同一区域、同一时段不同类型交通流数据反映城市人群活动模式的共性与差异性仍然知之甚少,直接影响了城市人群活动模式挖掘结果的可解释性与实际应用效果。为此,本文旨在对目前广泛采用的智能卡数据（公交和地铁刷卡）和出租车轨迹数据2种重要的交通流数据,从时空分布模式的差异性、行程距离及距离衰减效应的差异性、空间社团结构的差异性3个方面,探索二者反映城市人群活动模式的差异性：① 采用北京市六环以内区域2016年5月9日至15日的智能卡和出租车轨迹数据进行实验分析,研究发现：① 2种交通流反映出行需求的空间分布呈现出高度相关性,但是在同一空间单元上,2种交通流反映出行需求的时间相关性较低;② 2种交通流的使用率在不同空间位置存在明显差异,仅在城市中心区域使用率较为均衡;③ 2种交通流反映人群行程距离的空间分布、距离衰减效应存在明显差异,公共交通对于促进长距离出行更为重要;④ 从2种交通流发现的空间社团结构都显示了城市的多中心结构特征,但是二者发现社团结构存在的差异性表明两种交通方式对城市空间交互起着不同的作用。本研究有助于深入理解多源交通流反映城市人群活动的内在机理,提升城市人群活动模式在城市规划、交通管理等领域的应用效果。     

基于大规模手机定位数据的群体活动时空特征分析

城市空间与居民行为不断交互,相互影响。探究城市空间中的群体活动分布及其时空变化能够帮助数据驱动的城市规划与城市治理。基于大数据的时空间群体活动研究是当前时空大数据研究的一个热点。本文以深圳市为例,基于约1000万手机用户在某一工作日的基站尺度的手机定位数据,识别用户停留位置和停留活动,重建活动语义信息,分析用户的停留点和停留活动的分布差异,研究群体活动的时空分布模式,探讨人群活动模式的多样分布特征。研究表明：停留位置和活动分布存在差异,每人每天平均的停留个数约为2.1个,而每人每天平均从事的活动约为3.4个;不同类型的活动在时间上存在波动;群体活动存在空间分异特征,整体上服从“空间幂律”。本研究揭示了城市空间中群体活动的多样性及其时空分布特征,对于城市居民活动研究、城市交通优化和城市规划具有重要的意义。     

居民出行视角下的北京市双枢纽机场可达性研究

相较于传统的网络分析,利用在线地图API可以更加准确地获取实时出行时间数据。本文基于高德地图API,在居民出行视角下解析北京首都国际机场（“PEK”,简称“首都机场”）和北京大兴国际机场（“PKX”,简称“大兴机场”）在驾车和公共交通2种出行模式下的可达性空间格局,尝试对双枢纽机场可达性以及城市的“民航+城市交通”一体化发展提出建议。结果表明：① 大兴机场的投用使北京市民航服务在空间分布上趋于“南北均衡”,两机场分别在驾车出行0.5 h和公共交通出行1 h的覆盖范围形成互补,有效提升了城市内部腹地的覆盖;② 在以北京为起止点的出行视角下,驾车出行的1 h覆盖范围开始出现重叠;而公共交通出行模式的1.5 h范围呈现重叠;③ 驾车出行模式下的机场可达性高于公共交通出行模式,且在公共交通出行模式下,北京市两机场1 h服务面积和人口数量均有待提高,亟需打造“1 h公共交通服务圈”;④ 在以北京为中转点的视角下,首都机场到各火车站的可达性高于大兴机场;未来应重点提升大兴机场-城市交通枢纽的可达性,以提升城市内部中转能力。本研究有助于为双枢纽机场城市的“民航+城市交通”一体化发展提供科学依据。     

长沙市游憩-居住功能空间格局及其匹配关系研究

伴随新型城镇化和全面休闲化时代到来,游憩-居住两大功能空间关系研究成为新时期城市地域结构领域的重要关注议题。基于POI地理空间大数据,通过运用Ripley's K函数、同位区位商、“不一致指数”定量模型和采用全局空间自相关、核密度估计等ArcGIS空间分析方法,探究了长沙市游憩-居住功能空间格局及其匹配关系特征。研究发现：① 两大功能空间均具有显著的空间正相关性,形态格局差异鲜明且均呈以“空间极核”为导向的集聚模式,各类型功能空间集聚强度表现为“居住空间>文化休闲空间>体育健身空间>商业娱乐空间>自然生态空间”;② 两大功能空间存在基于“距离-数量”的函数衰减关系,距离居住空间3000 m半径环带是游憩空间集中分布以及居民日常游憩休闲的重要活动范围;③ 居住空间具有“临近”游憩空间布局的指向特征,但反之不显著,两大功能空间呈单向吸引“非对称性”错位临近关系,居住空间临近不同类型游憩空间的指向强度呈“体育健身空间>文化休闲空间>自然生态空间>商业娱乐空间”位序格局;④ 游憩-居住功能空间协调关系具有较强的空间异质性,湘江西岸整体上优于东岸,岳麓区、望城区为游憩-居住协调型,天心区、芙蓉区、雨花区、开福区为游憩滞后居住型,长沙县为游憩超前居住型。本研究通过聚焦新型城镇化和全民休闲时代的城市游憩设施配置及其与居住空间的关系问题,将为丰富传承新背景趋势下的城市公共设施区位理论、城市空间结构理论等提供重要的理论探索方向,并为长沙市及国内同类大都市合理布局城市游憩休闲设施、优化调整城市空间结构和建设休闲宜居城市等提供科学参考。     

基于网络地图的多交通模式医疗设施可达性分析

由于城镇化发展迅速、居民对医疗服务需求的提高,使得城市人口密集区域医疗服务压力增大,因此进行医疗服务设施可达性分析具有重要意义。本文以福州市主城区为例,医疗数据来自于福州市卫健委,利用爬虫技术获得小区户数进行人口估算,基于早、中、晚各时段的实时路况信息,计算居民点到医疗服务设施的最优路径旅行时间,并绘制医疗服务等时区,利用高斯距离衰减函数改进的两步移动搜法（Gaussian-Two Step Floating Catchment Area Method, Ga-2SFCA）,考虑出行模式,对福州市主城区二级以上医院进行可达性分析。结果表明：① 驾车出行模式下,医疗服务覆盖率和居民就医可达性要明显好于公共交通出行模式;② 驾车出行模式下,医疗服务可达性受出行时段影响较大;而公共交通出行方式下,各时段差异较小;③ 随着时间阈值的增大,居民点的医疗服务可达性等级提升,且高等级可达性范围逐渐扩大;④ 驾车模式下的医疗可达性空间分布和道路保持一致,呈现出“环线层次”的现象;而公共交通模式下的可达性空间分布由于受到城市公交微循环系统的影响,呈现出“轴向扩张”的现象。     

基于POI数据及四叉树思想的“三生空间”识别方法

城市区域内部建筑物较密集,外围建筑物逐渐稀疏,因此大多存在内部区域POI数据密度大,外围区域POI数据密度逐渐减小的现象,在使用均等网格作为识别单元进行城市“三生空间”的识别的过程中,就会出现网格尺度较大导致识别准确率较低或网格尺度较小导致无数据区较多两种情况。针对以上问题,本研究提出一种基于POI数据及四叉树思想的”三生空间”识别方法：综合利用互联网地图POI、行政区划、遥感影像等数据,引入四叉树思想对网格识别单元进行分级;将POI数据与城市建设用地分类和土地利用现状分类进行衔接,对POI进行重分类;综合各类POI的功能和面积,构建POI分类“三生功能”赋分体系,定量识别“三生空间”。以西安市中心城区为实验区进行实例验证,结果显示正确率在95%左右。通过与均等格网识别结果的对比,进一步证明引入四叉树思想对网格进行分级一方面能有效减少无数据区的存在,另一方面能使识别结果准确率大幅提高,为基于POI数据的城市三生空间的识别提供了一种新思路。     

基于出行时空数据的分时租赁汽车与网约车出行场景比较研究

分时租赁和网约车同属共享汽车,但规模对比悬殊。找到差异化的出行场景有利于分时租赁在网约车主导的共享汽车市场中谋求立足之地。本文以北京地区某分时租赁公司2017年5月1日—30日的出行订单和2018年4月23日—29日的网约车出行订单为研究对象,结合城市兴趣点数据,利用地理信息层次聚类、关联规则等方法挖掘两共享汽车的典型出行场景,并进行比较分析。研究表明：① 网约车主要服务于“通勤出行”和“市内商务区之间的出行”,2种出行场景分别占网约车订单总量的40.3%和28.7%;② 分时租赁主要服务非通勤出行,其特色出行场景是“往返城市旅游景区的出行”、“城市旅游景区之间的出行”和“外城住宅商务混合区的午夜出行”,分别占分时租赁订单总量的24.4%、6.9%和5.5%。③ 在分时租赁的特色出行场景中,分时租赁与网约车或传统租车等共享出行方式相比费用更低,仅占其费用的25%~35%,具有较大的竞争优势。本研究有关出行场景挖掘的方法和结论可以为北京市分时租赁的推广以及其他共享出行研究提供借鉴和参考。     

基于出租车用户出行的功能区识别

出租车数据作为城市大数据重要来源,其上车行为和下车行为直接反映城市人群出行行为特征,帮助城市规划者发现城市人群出行规律和城市功能结构。但是出租车数据隐含多维度信息,一维或者二维模型不足以表达和挖掘其蕴含的多维信息,因此本文选择可以承载多维数据的张量模型对出租车OD（上车/下车）数据进行时空模式挖掘。本文将北京六环区域划分为500 m×500 m格网,采用北京市2012年11月1-16日的出租车OD数据,分别构建O点和D点张量,利用张量分解模型从日尺度、时段尺度揭示出租车用户出行时间模式,同时获取不同时段对应的出租车用户出行空间模式,并推测空间模式包含的语义属性。本文结合城市兴趣点（Point of Interest, POI）数据,提高空间模式语义属性推测的准确性,识别出租车用户出行功能区。结果表明：出租车用户出行时间符合工作日和休息日的早高峰、日间、晚高峰以及夜间模式;对应8种时间模式,出租车用户出行包含8种空间模式,每一种空间模式都是对应时间模式下的上下车热点区域,因此空间模式的变化表明城市人群在不同的时间点,到达不同的场所,进行不同的活动,间接表达空间功能的动态变化;区域的功能不是单一静态的,而是随着时间在不断地变化,是不同时段功能的组合。本文揭示出租车OD数据中隐含的出租车用户出行模式和空间功能动态变化,对利用人类行为时空模式研究区域空间功能结构具有科学参考价值。     

城市邻近基站间人群流动时空变化同步性分析

不同区域人群流量随时间的变化可以反映城市结构的空间差异。现有对于城市人群空间分布特性的研究大都以人群密度计算为基础,注重时空切片尺度,但是不能有效刻画邻域空间单元间流量变化的时空过程同步特性。本文提出一种基于基站间流量变化过程相似度的城市邻域基站流量变化同步性度量方法,量化分析不同区域的人群进出流量过程的相似程度,研究城市中具有相同人群流量变化过程的同步性区域空间分布规律。以深圳市为例,对城市同步性区域的空间分布与特点进行剖析。实验发现：计算同步性时参数选择需根据城市本身基站分布及流量特点分析,一般研究中,城市基站平均距离可作为邻近区域半径d,描述基站间流量变化相似度的特征阈值λ选取与邻近区域半径有关,半径越小,阈值取值越小。通过基站人群流量同步性得到的城市同步区域的空间分布不同于行政区域划分结果,同步区域面积小,划分更为精细;且规划级别越高的中心区,其范围内基站同步区域数目越多。最后,将同步区域结果与流量密度图对比,发现该方法不仅能够发现流量变化大的同步区域,并且能够发现城市中流量变化小的同步区域。本文提出的方法能量化衡量区域流量变化同步性并发现具有不同流量变化特点的同步性整体区域,对城市人群空间变化特点进行分析,可用于指导和评价城市规划与实际人群活动区域效果,以及城市服务设施布局等。     

城市人群聚集消散时空模式探索分析——以深圳市为例

城市中人群的移动是带有目的性的,城市空间结构功能也存在差异,导致人群在城市中出现聚集或消散的现象,而且该现象会随着时间不断变化。本文基于海量的手机位置数据,以深圳市为例,采用自相关分析识别出城市中人群聚集与消散的区域,然后将这些区域一天中人群聚散组合成时间序列矩阵,采用自组织图聚类方法（SOM）进行聚类得到9种典型的人群聚集、消散时空模式,结合土地利用现状数据,分析解释了每种聚散模式最可能出现的土地利用组合。该研究从聚集和消散的角度探索了城市人群移动的时空模式,进一步帮助理解城市不同区域人群的移动模式以及与城市空间结构功能之间的关系,对城市规划、交通管理具有参考和指导意义。     

基于浮动车数据的城市道路通行能力时空特征分析

针对城市道路通行能力定量度量指标,提出基于浮动车数据的道路基本通行能力评估方法;以道路通行能力指标来分析深圳市道路网通行能力的时空分异规律,结论如下：城市道路通行能力具有明显的时变特征和空间分布的不均衡性;各行政区域通行能力在工作日变化平缓,在休息日出现午高峰;通行能力余量无论在工作日和休息日都浮动较大,并在休息日中午显著下降;道路通行能力具有明显区域分类现象,人口密度和发展程度较高区域的道路通行能力整体较低,且一天内的变化较小;道路等级对通行能力和通行能力余量影响显著,较高等级道路一天内变化较大,低等级道路则较平稳。     

基于手机数据的北京市城市与近郊交互模式挖掘

在城镇化进程中,城市与近郊之间通过职住、货运、游憩等活动产生越来越紧密的交互联系,对于这些交互联系的准确识别和定量刻画,是理解城乡空间关系的重要手段,也能为城市的资源有效配置与合理规划提供重要的现状信息。本文通过对全北京在一日之内的手机信令数据所反映的人群移动轨迹的深入分析,融合城市的POI信息形成顾及人类活动时空信息的空间交互类型推断。以北京市为例,对城市中心与近郊之间远距离的强交互进行定性、定量和定位的探索。本文发现了北京市多尺度下空间交互模式和距离衰减规律,判断了城乡异常交互类型,对比了城乡之间和城市内部的交互模式的异同,以及基于交互类型视角提取了城乡异常交互的空间特征。研究认为,基于手机信令数据,利用停留点提取和高斯核密度估计的空间交互类型推断有效地发现了北京市周末的远距离出行类型特点,提取了其空间交互强度和空间特征,揭示了基于人类活动的北京市周末城乡交互模式。     

基于人类时空活动的城市土地利用分类研究

准实时监测城市发展、掌握城市土地利用类型是日趋科学化、合理化进行城市规划的基本要求。随着信息通信技术、移动互联网技术、位置服务等的发展,海量的手机数据、浮动车数据、公交卡数据、社交网络数据等在内的人类时空活动信息为从“人”的角度动态实时感知城市土地利用、空间结构提供了可能。本文以深圳市为例,基于百万名QQ用户2013年的电子足迹数据,提出了不同类型的人类时空活动指数,以建立人类活动与城市地物间的对应关系;借鉴遥感影像不同波段记录各类地物在特定波谱区间辐射值的思想,生成各类人类时空活动指数波段图;并利用最大似然法对该“类高光谱影像”进行城市土地监督分类,获取城市的土地利用图。通过与深圳市规划图的对比验证,全体分类精度为72%。相较于传统基于“物”的遥感探测手段,基于“人”的城市感知更能反映城市内部相同地类的发展差异性。     

基于滑动窗口的手机定位数据个体停留区域识别算法

手机的普及使手机定位数据成为分析个体时空行为特征的新兴重要数据源之一,并被逐渐应用到人口管理、城市规划、交通分析和流行病防控等众多领域的研究中。从手机定位数据中识别个体的停留区域是众多基于手机定位数据研究的重要基础环节。然而,当前常用的手机定位数据定位精度相对较低,且往往存在定位震荡和定位漂移导致的数据噪声,这些因素增加了从手机定位数据中识别停留区域的难度。为了提高从手机定位数据中识别个体停留区域的准确性,本研究结合个体行为的时空连续性,提出了一种基于滑动窗口的增长聚类算法。实验结果显示,相较常用的ST-DBSCAN算法和SMoT算法,对于采样时间间隔稀疏的手机定位数据,本研究提出的滑动窗口聚类算法在准确率方面的提升幅度最大可以达到35%。由于隐私问题,当前研究和应用中使用的大规模手机定位数据集中的时间分辨率往往较低,因此,本研究提出的滑动窗口聚类算法具有较为广泛的应用场景,可增强基于手机用户停留区域的众多研究结果的可靠性,为手机定位数据的广泛合理应用提供关键技术支撑。     

融合多源地理大数据的城市街区综合活力评价

随着城市人口、物资、信息流动的日益频繁,城市居民活动特征和生产生活方式更加复杂多变,同时,城市空间无序扩张,发展规划不足,引发了交通堵塞、人口流失、公共空间缺乏等一系列问题,最终引发了城市活力消解难题。因此,如何科学高效地进行城市活力定量分析成为了重点研究问题。本文基于OpenStreetMap、百度地图兴趣点（Point of Interest,POI）、微信宜出行、美团、高德建筑物轮廓等多源地理大数据,从人与空间双重角度,分别对人群活力、活力多样性、活动满意度和空间交互潜能进行量化研究;引入空间权重矩阵,构建了改进的空间优劣解距离法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS）综合活力评价模型,实现对南京市中心城区综合活力的评价,最后分析了工作日、周末的街区活力空间分布特征及活力极的异同,并比较了传统的熵值TOPSIS综合活力评价结果,以此探究空间关系对城市街区活力的影响,以求帮助城市规划者系统的认识当前城市活力现状,为城市规划研究提供一种可行性方案。     

城市空间结构要素与人群聚散稳定性的关联性探索

人群移动和城市空间结构的关系研究一直是人文地理关注的焦点,它可以帮助理解人群城市空间中移动的潜在动力和影响因素,从而评价城市空间结构的合理性,对城市规划、选址具有重要意义。轨迹大数据为研究城市大规模群体活动、城市空间结构以及二者的关系提供了新视角。本文以人群聚散稳定性为切入点,以深圳市交通小区为分析单元,从社会经济属性、土地利用模式和路网中心性3个方面定量探索城市空间结构特征与人群聚散稳定性的关联性。结果发现：区域的人口数量和密度越大,人群聚散稳定性越低;土地利用混合度越高,均衡性越低,人群聚散稳定性越低;与路网全局中心性比,局部范围内的路网中心性对人群聚散稳定性的影响较大,并且随着距离不同而发生变化。这些知识帮助加深理解人群聚散与城市空间结构特征之间的关系。