基于零膨胀贝叶斯时空建模的精细尺度伪基站垃圾短信分析方法

伪基站垃圾短信活动存在显著的时空自相关和异质性现象,采用时空分析方法可以精准把握伪基站的移动规律和行为模式,为相关部门综合施策、探索长效管理机制提供科学的依据。然而,精细尺度下垃圾短信数据集中过多零数据导致的零膨胀问题,使当前的时空分析方法并不适用。为此,本文以2017年2月23日至2017年4月26日北京市色情服务类垃圾短信数据为例,构建零膨胀贝叶斯时空模型,不仅可以解决零膨胀问题,而且可以综合分析伪基站的空间、时间、时空效应以及外部影响因素,以识别伪基站活动的相对风险高值区、探究城市建成环境对其的影响。结果发现：在数据集中零值占比高达83.46%的情况下,基于零膨胀泊松分布的贝叶斯时空模型具有更好的拟合精度;色情服务类垃圾短信空间上的高风险区域主要聚集在北京市主城区的东部,风险值最高的区域属于朝阳区;周四、五、六风险趋势会相对增加,且18:00至次日02:00为高发时期;伪基站一般18:00从主城区的西南部开始向东北方向移动,凌晨01:00聚集在朝阳区西北部区域;商务住宅与住宿服务类城市环境与垃圾短信呈正相关,餐饮服务与派出所类城市环境呈负相关。研究表明,零膨胀贝叶斯时空模型为精细尺度的伪基站垃圾短信研究,提供了一个可以有效整合多个时间截面的分析数据、充分考虑伪基站的时空关系和外部影响因素并解决数据中存在零过多现象的方法,为发展和验证伪基站的环境犯罪学理论提供了一种重要的分析方法。     

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。     

基于自组织映射法的时间序列土地利用变化的时空可视化

精细尺度下多时间序列土地利用时空演变分析是当前研究的一个趋势,本研究基于2005、2007、2009、2011、2013年5期土地利用数据采用自组织映射方法分析了北京市乡镇级多时间序列土地利用的时空演变规律,实现了乡镇尺度下多时间序列土地利用数据的时空一体化表达和对比分析。通过构建自组织映射神经网络,利用其聚类和降维可视化功能对5个监测时期的土地利用数据同时进行训练,在其输出面板可以发现不同土地利用类型的分布聚集模式以及相互之间的结构比例关系,并对输出神经元进行二次聚类以及土地利用变化轨迹分析,展示出北京市乡镇级5个监测时相的土地利用时空演变规律。结果揭示出北京市平原区、山区及二者过渡的山前结合带的各自不同的土地利用时空变化轨迹与模式：北京市平原区向高建设用地比例的土地利用结构方向演变,山区向高林地比例的土地利用结构方向演变,而山前结合带的土地利用时空演变较为复杂。     

大数据在城市规划中的应用研究综述

大数据具有的多源、人本、时空等属性特征与城市规划决策的本质属性具有紧密的耦合性,为城市规划决策提供数据基础和技术支撑,推动着城市规划精准化以及城市治理高效化发展。通过对大数据作用于城市规划的相关文献梳理,大数据推动了城市规划在4个方面发生明显转型:从"小样本静态"向"多源时空"数据转变;从单一空间尺度向全域空间尺度转变;从"物质空间"向"以人为本"转变;从"人工化"向"智能化"转变;在此基础上,本文主要从居民时空行为分析、城市交通路网布局优化、城市功能区划分、区域联系和城市等级分析、城市生态环境治理以及城市边界划定等方面梳理城市规划领域中的大数据应用进展。     

街道路网形态对太原市城区旅游资源空间分布影响研究

以太原市城区旅游资源为研究对象,采用核密度分析法、平均最近邻指数、标准差椭圆和空间句法模型,分别从旅游资源空间分布特征和街道路网形态对旅游资源分布的影响,研究旅游资源分布规律。结果表明:①太原市城区旅游资源呈单核集聚分布,分布方向为“东北-西南”走向,与街道路网方向相似。②不同类型旅游资源空间分布类型、方向和核心具有差异性。其中自然景观类旅游资源呈多核心均匀态势,分布方向为“西北-东南”向模式。③不同尺度下,无论对于整合度还是选择度,全局性路网核心与局部性路网核心在分布形态上呈现出延续性和相似性的特征。④相同尺度下,与整合度相比,太原市城区街道路网穿行能力核心呈现外扩型的分布特征。⑤太原市城区旅游资源空间分布一定程度上依赖于街道路网形态。休闲娱乐类旅游资源高度依赖路网结构,其中受路网整合度的影响大于选择度的影响;人文景观类对街道路网依赖性一般;自然景观类旅游资源与街道路网相关性较低,几乎不受城市街道路网的影响。     

基于政府大数据的北京城市空间发展模式分析

城市的发展都有各自的特征。这些特征通常是受城市发展过程中政府决策及规划政策的影响而形成。作为我国首都,同时也是人口最稠密的城市,北京市的城市建设用地在过去20年快速城镇化进程中持续扩张。笔者认为,北京市城市扩张期间,城市建设用地开发模式有特定的规律和空间特征。本文中,笔者采用非负矩阵分解(NMF)的方法,对北京市建设用地规划许可发放数据进行挖掘,以此识别城市空间发展模式。笔者发现这个阶段包含了两种主要发展模式,同时也结合诸多辅助信息对这两种模式进行了深入的分析和解释。本文中使用的城市空间发展模式识别方法可以推广到其他区域的城市研究中,对城市设计及政府决策工作起到较大作用。     

北京市人口密度空间分布及其尺度特性研究

利用北京市第六次人口普查数据,在对人口统计数据进行空间化处理的基础上,分析了城市人口密度分布的统计特征及其空间自相关性,充分证明了北京市人口密度分布具有非常强烈的空间自相关性,并已经凸显出城市人口密度多核心分布模型的特征;在对人口统计数据进行格网化处理的基础上,分析了6种不同尺度下北京市人口密度空间分布的统计学特性和空间自相关性,证明了北京市人口密度的空间分布具有尺度特性;本文进一步对尺度特性影响下的人口密度空间分布特性空间自相关性进行了对比研究,从而揭示出空间自相关性与尺度变化间的规律。     

浮动车轨迹数据聚类的有向密度方法

为了充分挖掘浮动车轨迹数据的潜在特性,本文在OPTICS空间密度聚类算法基础上,提出了一种有向密度的快速聚类方法(D-OPTICS)。该方法通过扇形空间邻域计算其有向密度信息,并基于方向信息约束其密度可连通性,通过有向可达距离曲线生成数据基本簇,最后,通过空间网格及类簇聚合等优化方法,实现其大规模浮动车轨迹数据的快速聚类处理。通过有向时空数据的聚类分析,发现浮动车轨迹的时空分布特性,以提取复杂路网的结构信息。本文以福州市大规模浮动车轨迹数据,对D-OPTICS进行了系统实验,分析表明,该算法可实现浮动车轨迹数据的快速有向密度聚类分析,有助于挖掘发现时空轨迹数据的分布规律,且基于聚类结果提取了福州市区复杂路网的有向拓扑结构图。同时,与DBSCAN及OPTICS等传统的密度聚类算法进行性能对比,实验表明,D-OPTICS算法能更好地支持大规模浮动车轨迹数据的处理要求。     

基于多源数据融合的北京市人口时空动态分析

高精度、动态、空间化的人口数据是科学核算城市资源环境压力、促进人口合理调控的重要参考依据。研究首先以2012和2017年北京市常住人口统计信息为基础,融合夜间灯光、土地利用、道路网络等数据,依据用地类型、VANUI指数对街道分割成的区域进行分类和分级,并在此基础上构建人口空间化模型,制备2期100 m格网尺度的人口空间化数据。验证表明,模型误差在10%以内;与已有成果对比分析发现,人口空间化数据整体与局部精度均有提升。最后,基于该数据分析北京市人口分布的时空动态变化特征,揭示其影响因素。结果表明:① 格网单元上的人口平均数量在-2542~190之间变化,以-500~500人为主。② 2期人口空间分布均呈“内密外疏”格局,且减少人口主要聚集于城六区,2012—2017年间减少近21万人;③ 首都功能核心区减少人口最为显著,减少量占城六区减少量的62%;④ 二三环间减少人口最多,共减少近11万人,减少量占城六区减少量的52%;⑤ 与城六区接壤的城郊街道,人口呈现增加趋势,可能形成新的人口聚集区。北京市人口时空变化特征与首都功能定位、产业升级转型、人口疏解政策实施等因素密切相关,该研究可为北京市未来人口空间合理布局与人口疏解政策完善提供定量化的科学依据。     

GNSS伪距随机模型估计的非差组合方法

基于非差观测值和无一阶电离层误差、无几何距离的组合准则导出2个UGIF组合,进而提出GNSS[JP2]非差伪距随机模型估计的UGIF非差组合方法。该方法仅需单站、单颗卫星的UGIF组合,适用于高低频情况下的非差伪距随机模型的实时或事后估计。利用中国矿业大学单基站连续运行站双模双频数据,验证方法的正确性与有效性。     

多模态地理大数据时空分析方法

多模态地理大数据时空分析旨在融合地理大数据的多模态信息发现有价值的时空分布规律、异常表现、关联模式与变化趋势,是全空间信息系统的核心研究内容,并有望成为推进地理学人地关系研究的重要突破口。为应对地理大数据时代的新机遇与挑战,本文围绕4类核心的时空分析方法（时空聚类分析、时空异常分析、时空关联分析与时空预测分析）,系统归纳了国内外研究现状,探讨了时空分析中多尺度建模、多视角协同、多特征认知与多特性表达的研究难点。进而,介绍了多模态地理大数据时空聚类、异常、关联与预测分析模型,更加全面、客观、精准地认知与理解时空大数据中潜在的地理知识,并且能够在气象环境监测、公共安全管理、城市设施规划等多个应用领域发挥关键作用。     

基于符号集合近似的城市轨道交通站点分类研究

轨道站点是城市轨道交通基本线网系统中的关键节点,科学的轨道站点分类,对了解城市功能分区及评价轨道交通基础设施建设情况具有重要意义。轨道交通站点时间序列客观记录了所观测的站点在各个时刻点的重要信息,研究其时间序列聚类,是认识和理解轨道交通站点时间序列形成本质的重要手段,也是挖掘轨道交通站点时间序列中隐含的有较高价值规律知识的重要方法。本文以北京IC卡轨道站点刷卡数据为研究对象,提出了描述轨道站点的4个数据集,即工作日进站数据集(WB)、工作日出站数据集(WA)、休息日进站数据集(RB)和休息日出站数据集(RA);并首次引入时间序列分析方法（符号集合近似(SAX)方法）对4个数据集进行聚类分析,实现了高维数据的有效降维和轨道站点之间的相似性度量。采用层次聚类方法并根据聚类有效性DB指数确定将195个站点分为8类更为合理。通过分析每类站点的日客流特征和空间位置分布情况,为轨道交通站点规划设计和管理服务提供一定的客观参考依据。     

地震业务数据库自动监控与管理系统设计实现

基于MVC的ThinkPHP框架,集成Smarty模板,采用PHP+MySQL,PHP+Oralce双数据库链接原理,研制B/S架构的地震业务数据库管理软件。可提供数据库运行信息展示与查询、事故处理分类记录,生成巡检报表,为业务用户提供数据使用状态查询。同时,在Nagios开源网管平台中配置业务数据库实时监控模块,将故障报警通过手机短信及时发送,形成完整的地震业务数据库自动监控与管理系统。     

����ҵ�����ݿ��Զ���������ϵͳ���ʵ��

????MVC??ThinkPHP????????Smarty??壬????PHP+MySQL??PHP+Oralce?????????????????B/S?????????????????????????????????????????????????1?????????????????????????????????????????????????Nagios??????????????????????????????飬???????????????????????????γ?????????????????????????????????     

顾及语义尺度的时空对象属性特征动态表达

全空间地理信息系统的建设和智慧城市等GIS应用的发展,需对各类地理实体或地理现象抽象成的时空对象采集多类型的属性数据,这些属性数据一般具有多尺度、多维度、动态性的特点,带给时空对象属性特征的表达和管理一定的挑战。本文针对当前时空对象属性特征表达方法中存在的组织结构不清晰、存储冗余、语义异构等表达问题,提出了一套顾及语义尺度和动态特性的属性特征的表达和操作方法。该方法基于概念分类理论实现时空对象属性信息的分类组织,在属性特征表达中引入独立于时空对象空间特征的时间标记,结合属性表达的原始集族和更新集族来记录和管理不同时间节点下的时空对象属性特征;进而面向具有不同语义尺度表达需求的属性特征,设置知识参考表达集合,并在属性特征表达中增加语义尺度标识,对其语义尺度及不同语义尺度间的转换关系进行描述。最后,基于独立时间标记、知识参照表达集合及语义尺度标识,给出属性信息表达在时间尺度转换和语义尺度转化的操作方法,并举例给出了该属性特征动态表达和操作方法的一种实现。本文提出的方法有助于减少时空对象数据模型的存储冗余,提高其属性信息的操作效率,初步实现了时空对象属性特征的多时间尺度和多语义尺度的认知方式,为时空对象属性特征的精细化管理提供了新思路。     

可持续TOD建设视角下的轨道站点客流潜力模型构建

轨道是缓解城市交通问题的重要设施,增加出行者选择轨道出行的概率,有利于交通与土地利用协调和TOD可持续发展。本文提出站点客流潜力的概念,并根据复杂网络特征和出行模式构建站点客流潜力模型,通过协调潜力值与实际客流为TOD研究提供新视角。以北京市轨道站点POI数据构建Space-L模型,并依据站点客流潜力模型计算北京市364个站点的客流潜力。研究发现：① 本文提出的站点客流潜力具有吸引力和承载力两类内涵,能定量分析站点空间与站域客流的协调情况;② 北京市站点客流潜力值空间分布为“核心-边缘”模式,区间概率分布为等差数列分类的指数分布和等比数列分类的正态分布;③ 根据出行目的设置四类出行情景。不同情景下出行者选择轨道出行的概率具有差异,早高峰和晚高峰情景下轨道出行概率大,受潜力值影响小,非工作出行情景下轨道出行概率小,受潜力值影响大。实例分析表明相比于单独考虑复杂网络特征,潜力值具有更好的可解释性和科学性;④ 耦合度C 0.5时认定站点失调,其中标准化的实际客流与潜力值的比值Z >1,表示客流过饱和,如西二旗等,会造成站点拥堵,Z 1表示站点交通地理优势未充分发挥,如北运河西等。北京市轨道交通需协调优化以提升效率,实现TOD可持续发展。     

基于Shapefile的基态修正模型设计与实现

 本文通过对Shapefile文件进行扩展,使用改进的基态修正模型,构建了一种ArcGIS的时空数据模型,支持对时空变化过程的存储、分析和模拟,同时支持传统的GIS空间分析功能。本研究还设计和实现了一种基于多时态矢量数据集的时空数据变化过程发现和时空数据转换算法,此算法可以自动提取多个时态之间的变化过程,将多时态数据转换成基于Shapefile的时空数据模型存储。鉴于该数据模型,设计和实现了时空数据的快照恢复、变化查询、历史演化分析和数据更新方法,验证了模型的可应用性。