基于位置签到数据的城市空间分析与可视化

微博签到是一种典型的基于位置的社交服务,反映出社交用户与城市公共空间的互动,海量的社交位置签到数据为城市研究提供了全新的视角。本文基于香港、深圳两个城市2014年1月至2015年1月时间段内的新浪微博签到数据,从签到数据空间特性、旅游热点分布和居民活动空间3个方面对城市空间进行了综合分析:空间相关性分析结果表明签到事件在城市空间的分布具有明显的聚集性,并根据空间扫描统计结果依次标识出签到事件高值聚集区;针对旅游类签到数据分析发现两城市旅游关注度的时间变化趋势一致且峰值与我国假期时间分布相吻合,旅游热点主要分布于城市中心地带;以签到事件的规模、强度和集聚程度作为居民活动的表征分析城市活动空间特征,结果表明居民活动的核心圈层受到传统行政区划影响但分布已初步呈现"多心开敞"的空间形态。     

面向全空间信息系统的多粒度时空对象数据模型描述框架

全空间信息系统是一种面向从微观到宏观的动态复杂世界的空间信息系统,其理论基础是多粒度时空对象数据模型。为了确定多粒度时空对象数据模型的具体内容,需要确定描述多粒度时空对象特征的基本框架;为了开展多粒度时空对象的实际建模,需要明确多粒度时空对象数据模型的建模过程。为此,本文首先从数据模型、数据管理、可视化、空间分析和实际应用5个方面,分析了全空间信息系统与传统GIS的联系与区别,从空间范畴、动态变化、复杂关系、认知与行为、可视化技术、时空大数据分析6个方面,分析了传统GIS空间数据模型存在的不足;在此基础上,提出了多粒度时空对象的多粒度、多类型、多形态、多参照系、多元关联、多维动态、多能自主7个特点,确定了由时空参照、空间位置、空间形态、组成结构、关联关系、认知能力、行为能力和属性特征8项内容构成的多粒度时空对象数据模型描述框架;最后在分析了传统GIS空间数据模型建模过程的基础上,提出了多粒度时空对象数据模型的建模过程和思路。     

多粒度时空对象行为特征的描述方法研究

多粒度时空对象的行为特征是描述全空间信息系统中不同对象之间控制与响应的重要方面,是体现时空实体相互作用、动态变化、多能自主的核心,是全空间信息系统作为一个"活"的信息系统的亮点所在。本文面向全空间信息系统,对多粒度时空对象行为的基本概念、触发方式、分类方式、描述框架进行了阐述,在此基础上,提出了多粒度时空对象行为特征的总体形式化描述方法,并分别从行为能力、环境影响因素、行为触发条件、行为作用对象和行为计算模型5个方面对对象的行为特征进行详细描述,为全空间场景中多粒度时空对象的行为建模提供了基本思路。     

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。     

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。     

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。     

基于城市微博签到数据的人群活动时空特征分析

城市是社会经济发展的核心区域,城市的人类活动与土地利用、空间结构有重要内在关系。掌握人类的活动信息并进一步挖掘其活动规律有利于城市的科学规划和精细化管理。基于城市微博签到数据采用核密度分析、热点分析等不同统计分析方法分别从时间和空间角度对人群活动特征进行分析。研究发现:在传统作息规律决定签到活动的基础上,夜间活动的时间逐渐增加;人群活动空间分布不均匀,主要集中在景区附近,符合典型旅游城市人群分布特征;工作日与休息日人群空间分布高密度区近乎相同,但工作日人群空间分布相对分散在四面八方,而休息日相对集中于景区附近;将签到数量较为突出的时间点与具体空间分布情况结合,可以监测热点事件的发生。     

面向移动位置数据的移动性指标计算工具:设计实现与实践应用

大规模个体移动位置数据的涌现,为在个体移动特征的基础上充分理解群体移动特征、从精细的时空尺度全面理解居民出行行为规律提供了条件,对时空行为、城市、交通等领域的研究以及空间规划的编制与评估、交通需求的分析与预测等领域的实践应用有重要意义。目前,尽管移动位置数据已在城市和交通等研究领域取得了广泛应用,但对其分析仍缺少通用的分析思路和操作便捷的工具软件。为方便相关领域的研究者和从业者使用移动位置数据,提升移动位置数据的应用价值,基于活动空间的概念,选取可表征活动空间外部形态和内在结构的移动性指标,提出了对个体移动位置数据进行定量化描述性分析的方法思路,设计并实现了计算移动性指标的工具软件。通过手机信令、出租车、公交刷卡、公共自行车4种不同类型的常见移动位置数据,展示了工具软件的不同应用场景。     

利用社交媒体的位置潜语义特征提取与分析

社交媒体及时、大量、广泛地记录了城市中居民的观点和情感,尤其是具有位置标记的签到文本,将人们所处的空间和城市设施与其相应的认知态度结合起来,成为以人为核心主导的对空间位置特征的直接表达,是场所语义信息的集中体现。以微博签到数据为研究对象,引入自然语言处理领域的潜语义分析的方法,结合空间分析中因子分析、空间自相关分析和聚类分析的手段,提取并分析其中隐含的位置语义特征。本研究主要侧重于对位置之间语义相关程度的度量,首先提取研究区域隐含的概念主题结构,分析不同主题在空间上的分布特征。然后对特定地块进行潜语义空间上的相似性索引,在此基础上,采用先验的百度百科词条描述对位置间语义相似性进行扩展,通过空间自相关的分析,得到不同功能类型的热点区域。     

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。     

基于遥感和GIS的哈尔滨城区热岛效应研究

本文利用遥感和GIS技术对LandsatETM 热红外遥感数据进行处理,反演市区的地面亮温,并进行正规化处理和等级划分,研究城市热岛的时空变化规律和温度场的空间分布规律,揭示城市热岛效应空间格局。通过对哈尔滨市区热岛效应分析,可以确定城区内热岛效应的分布及监测城市化进程,为城市热环境质量评价和热源调查提供准确、丰富的信息。     

基于多维感知的城市活力空间特征研究

基于多维感知对城市活力进行综合评价并探索其用地特征,是提升城市智慧化水平、实现精准规划和有机更新的重要基础。本研究以厦门岛为例,基于社交媒体签到数据、夜间灯光影像数据、POI数据和LBS大数据,从社会、经济、文化和空间4个维度感知城市活力,使用核密度、数据网格化和最优聚类法,分析城市活力的空间特征,并探讨不同活力区域的土地利用结构、功能多样性和开发强度等用地特征。研究发现：① 基于多源数据的城市活力多维感知方法可精准、有效评估城市空间特征和发展动态;② 厦门岛社会、经济、文化和空间维度城市活力的空间分布存在一定差异,4类活力区域呈现出西部连绵成带、东部围绕商务区和大型设施集中的特征;③ 各类活力区域的用地特征存在较大差异。第一类区域的公共管理与公共服务用地占比和第二类区域的商业服务业用地占比最高,均接近20%。集聚可显著提升城市活力,建设用地周边1000 m范围内的功能混合度更为重要。居住和商业服务业设施用地的活力水平随着开发强度的降低而降低,高值区容积率均在2.0以上。     

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。     

基于位置大数据的城市居住用地效率指标构建及评价研究

信息化赋能已经成为新时期国土空间规划的热点,但通过大数据整合进行国土空间利用评价研究仍有待探索。本文旨在借助腾讯位置大数据开展城市居住用地效率评价实证研究,综合运用多源地理空间数据,以居民区为评价单元构建居住用地效率指标,揭示常州市新城区不同居民区用地效率差异。结果表明：① 居民区范围内小时粒度的人口规模呈周期波动,峰值一般出现在21:00,符合城市居民昼出夜归的作息规律,且不同容积率水平的居民楼人口集聚度和规模值也存在预期性的差异;② 29个居民区按建成年份划分为1980s、1990s、2000s、2010—2015年、2015年以后共5组,各组效率指标平均值分别为1.74、2.45、2.31、0.95和0.91人/百m²,2010年之前建成的居民区明显高于2010年之后新建的,2010年以后建成的居民区低于全市2.06人/百m²的平均水平（2018年标准）;③ 效率指标值低并非完全等同于集约用地水平低,常州市新城新区开发建设的成长周期、居民对提升人居环境品质的需求,都是导致不同居民区用地效率差异的原因。研究表明,位置大数据作为高精度的人口数据源,能够客观反映居民区人口聚集的时空间特征,基于位置大数据构建的城市居住用地效率指数能够为高质量国土空间利用分析提供新途径。在我国以人为本的城市化进程中,以位置大数据为代表的新型人口数据源将在国土空间规划中发挥愈加重要的作用。     

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。     

基于室内定位数据的群体时空行为可视化分析

室内定位数据记录了用户在室内空间活动的时空轨迹,是研究人群室内行为的重要信息源。室内数据时空耦合、分布复杂,可视化分析可以更好地揭示其规律。然而,与室外数据不同,室内数据具有时空粒度细、定位精度高等特点,与POI之间的空间关系更为明确,其轨迹受到室内设施和空间的制约,出现高维和不规则的特征,而这给室内行为研究提供依据的同时,又给可视化分析带来一定的挑战。现有的可视化方法主要应用于室外定位数据,关注轨迹自身的活动轨迹分析,往往忽略了所经过POI语义信息表达。针对这一问题,首先分析室内空间结构与定位数据的特征,阐述室内空间可视化分析的特殊性;在此基础上,面向室内人群的时空分布、移动模式及相关POI之间的对比、关联分析的需求,细化可视化分析的内容,明确可视化分析与展示的对象,并设计数据结构;从数据结构、可视化方法、展示图件及用户交互4个层次构建时空行为可视化分析模型;基于上述方法,采用WebGIS和WebGL技术综合设计和实现了面向商场定位的商场客流分析系统;最后,通过某一大型商场的用户定位数据进行可视化分析,从而验证了研究成果的正确性和有效性。     

晋江市生态环境动态分析

利用多时相的TM卫星影像及相关资料,建立了晋江市生态环境的分类系统,得到相应的晋江市生态环境类型图,并构建生态环境动态变化的空间分析模型,测算结果表明:在这一监测期间,晋江市生态环境类型间的相互转化异常激烈;城区空间变化亦较为明显,分为东北发展区、西南发展区和中部新生区3个变化区。     

基于Globcover和DMSP/OLS数据的中国大陆城市潜能分析

城市潜能作为城市体系空间相互作用的代表性指标,反映了城市与其所在的城市体系内所有城市间相互作用的强度,即城市所具备的的集聚能力。合理分析城市空间布局及结构、探寻城市发展的空间差异,以及制定区域发展政策日益迫切,研究城市空间相互作用具有重要意义。本文以Globcover数据集提取中国大陆范围内26 619个城市斑块,获取了城市潜能计算时所需的城市斑块规模总量;同时,以DMSP/OLS夜间灯光影像为数据,提取能综合反映人类社会经济活动的城市斑块夜间灯光总强度,参与城市潜能的计算。利用潜能模型,依据城市斑块分层结果,以城市斑块规模和时间成本为参数,计算得到公里格网的城市潜能值模拟分布图,并分析了中国大陆城市潜能的空间分异特征。