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。     

Spatial Structure of Urban Residents' Leisure Activities: A Case Study of Shenyang,China

The spatial characteristics of residents' leisure activities not only reflect their demand for urban leisure space but also affect the urban spatial layout. This study takes Shenyang, China as an example and analyzes the characteristics of residents' leisure activities through questionnaires. On this basis, it uses point of interest data and mobile phone signaling data to identify various types of residential and leisure functional relationships, and uses spatial analysis and community detection to assess the distance characteristics, flow patterns, and community structure of residents' leisure activities, so as to discuss the spatial structure of residents' leisure activities in Shenyang. The results showed that: 1) in addition to leisure at home, Shenyang residents mainly went to shopping malls, supermarkets,and parks for leisure activities, and the proportions of residents of the two types of leisure activities were approximately equal; 2) the average distances that residents traveled for shopping and park leisure were near in the middle and far in the periphery, and the travel costs of peripheral residents for centrally located leisure were higher than those for residents in central areas; 3) the flow patterns of the residential-shopping and residential-park functional relationships displayed clustering mode characteristics, and Shenyang presented a significant monocentric structure; and 4) residents' shopping activities were concentrated in the southern community, and walking in the park activities were concentrated in the western community. Residents' leisure activities were characterized by centripetal agglomeration,which was prone to problems such as traffic congestion and big city diseases. The spatial expansion process in the city was characterized by obvious directional inheritance and path dependence, and the construction of sub-cities is needed to improve the related service facilities.     

耦合手机信令数据和房价数据的城市不同经济水平人群行为活动模式研究

有效分析城市不同经济水平人群的分布特征和活动模式对优化城市资源配置和揭示空间隔离现象有着极高的价值。但人群活动和社会经济等级数据较敏感,使得以往研究仅停留在宏观层面,难以合理划分人群经济等级并对其空间分布和活动模式进行定量分析。本研究以深圳为研究区,基于空间位置关联分析方法,耦合手机信令数据和细尺度房价数据实现了人群经济水平的准确划分,通过计算活动指标定量的分析了不同经济水平人群的空间分布和行为活动特征。研究表明：深圳市不同经济水平人群活动分布与各行政区经济发展相关,呈现“南高北低,西高东低”的格局;深圳市不同经济水平人群之间活动模式存在差异,活动范围、出行距离、出行速度与经济水平存在正向相关;高经济水平人群职住地点相距较远,存在跨行政区分布的现象。本研究分析了城市不同经济水平人群的空间分布特征和活动模式,对城市规划和解决社会不平等问题具有重要的参考价值。     

City Networks of Online Commodity Services in China: Empirical Analysis of Tmall Clothing and Electronic Retailers

City networks have been a critical topic in the fields of urban geography and regional economics. Numerous studies have explored city networks, focusing mainly on infrastructure and industrial networks. Unlike traditional urban network of which the major measuring indexes are population sizes and entity industries, online commodity service networks could reflect well the influencing of emerging economies, especially the Internet economy, on city networks. This study analyzes and reveals structural features of China’s city networks through online commodity services, providing the internet economic approach on city networks. Results indicate that the core cities of online commodity service networks are mainly concentrated in eastern coastal areas. In addition, spatial polarization and layer structure of network connections are obvious, descending from the centers in eastern China to peripheral cities in central and western China. Online commodity services of different cities show apparent differences and uncertainties in terms of specialization rates of international connection, which presents a tendency toward diversification. Online commodity service networks are not only associated with goods production, supply, and consumption in physical space but also reflect virtual information, capital, and technology flows, thus providing a new empirical approach for understanding city networks in information and internet economic age.     

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。     

QuickBird 影像城市阴影信息的提取与消除

城市绿地信息在城市研究中的重要作用。但由于各种因素的影响,城市绿地信息提取的精度受到很大的限制,其中,城市中建筑物的阴影是城市绿地信息提取的一个重要限制因素。本研究选取呼和浩特市城区的QuickBird影像,在获取最佳波段组合的基础上,利用多种方法对遥感影像的阴影信息进行提取和消除,以期获得最佳的阴影消除方法,高效地提取城市绿地信息。首先,通过比值运算、波段重组,增强处理影像阴影信息,用最佳指数法分析QuickBird影像阴影提取的最佳波段组合;然后,根据阴影在近红外波段的最小亮度值与最大亮度值的范围建立掩膜,成功提取影像的阴影信息;最后,将色彩空间变换分别与同态滤波和Gamma矫正结合以消除影像阴影,并与其他方法进行对比。研究结果表明,QuickBird影像阴影提取的最佳波段组合为3/4、4、2波段组合,最佳亮度值范围为70-165;色彩空间变换与Gamma矫正相结合的方法可更好地消除阴影,并能较好地保留影像的彩色信息,是消除阴影的最佳方案。     

GF-2在城市绿地分类及景观格局度量中的应用

城市植被是维护城市生态系统平衡的重要组成元素,不同类型的植被具有不同的生态服务效益,然而基于植被精细分类的城市绿地景观格局度量研究较少。因此本文以北京城市副中心为研究区,使用夏、冬两季GF-2卫星遥感影像,基于随机森林特征优选和面向对象分类,划分了植被类型,并在此基础上使用景观指数法和移动窗口法分别度量了功能区尺度和栅格尺度绿地景观特征。研究结果表明：针对GF-2数据,使用多尺度分割后影像对象的光谱、纹理特征可以有效地提取植被信息;不同时相的影像能反映各类型植被的物候特征,相比于单时相数据,其分类精度更高,达到了87.7%;各功能区绿地景观格局特征差异较大,城市绿心拥有最丰富的植被且分布集中,商业区植被覆盖度和多样性均较低,绿地景观破碎;北京城市副中心景观多样性及各类型植被分布特征的空间差异显著,当前副中心绿地景观格局已形成规划的基本轮廓,但城市绿心和老城区公共绿地的建设仍有不足。研究探明了北京城市副中心绿地建设现状,证明了国产GF-2卫星在城市生态环境监测中具有较高的应用价值,有助于推动GF-2在城市生态环境领域的应用,并为副中心建设中的绿地系统监测和优化提供参考。     

基于交通出行链的就医活动识别理论框架与方法体系

交通是人们实现出行目的的重要工具和载体,也是研究城市居民出行目的的重要手段。本文试图采用交通出行数据来识别就医活动目的的行程,以深化交通大数据研究的应用领域。在合并交通出行链的基础上,构建了就医活动识别的理论框架和方法体系,提出6大准则：邻近性准则、出行链闭合准则、单一出行目的准则、时间耦合性准则、路径偶发准则。以北京市为例,基于公交车刷卡和出租车GPS数据,明确就医出行的关键参数与阈值,最终甄别出以就医为目的的交通出行链,并对识别结果进行分析与验证。基于交通出行链的就医活动识别研究可以弥补传统研究中病例数据和问卷数据样本量小和难获取的不足,为就医活动研究提供了新的方法体系,也为基于其他交通出行目的识别研究提供理论和方法借鉴。     

大数据时代的人类移动性研究

人类个体/群体移动特征是多学科共同关注的研究主题。移动定位、无线通讯和移动互联网技术的快速发展使得获取大规模、长时间序列、精细时空粒度的个体移动轨迹和相互作用定量化成为可能。同时,地理信息科学、统计物理学、复杂网络科学和计算机科学等多学科交叉也为人类移动性研究的定量化提供了有力支撑。本文首先系统总结了大数据时代开展人类移动性研究的多源异构数据基础和多学科研究方法,然后将人类移动性研究归纳为面向人和面向地理空间两大方向。面向人的研究侧重探索人类移动特性的统计规律,并建立模型解释相应的动力学机制,或分析人类活动模式,并预测出行或活动;面向地理空间的研究侧重从地理视角分析人类群体在地理空间中的移动,探索宏观活动和地理空间的交互特征。围绕这两大方向,本文评述了人类移动性的研究进展和存在问题,认为人类移动性研究在数据稀疏性、数据偏斜影响与处理、多源异构数据挖掘、机器学习方法等方面依然面临挑战,对多学科研究方法的交叉与融合提出了更高要求。     

江苏省城镇空间格局监测指标体系研究与实现

城镇空间格局,是重要的地理国情之一。本文围绕长江经济带建设背景下的江苏省城镇空间格局演变监测,以"尺度-维度-因子"为规则,在多源时空数据和互联网开放数据的支撑下,按照区域、省域、城市等空间尺度,从物理空间、社会空间、信息空间等多维度空间,分空间形态、空间联系、空间组织、产业布局、活力分布、公共服务布局等表征城镇空间格局的多因子,设计了江苏省城镇空间格局监测指标体系。上述监测指标体系,可以较好地揭示重大区域发展战略影响下的江苏省城镇空间格局的现状特点和变化规律等。     

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。     

三江源地区“三区空间”时空演化及驱动机制分析（1992―2020年）

三江源地区是国家重要生态安全屏障和生态文明先行示范区。科学认知三江源地区生态空间、农业空间、城镇空间的空间格局演变特征及驱动机制,对于促进国土空间格局优化具有重要意义。首先从单一土地利用类型入手,分析1992―2020年的变化特征;然后结合土地分类和量化评价辨识出农牧空间,进而界定出“三区空间”并对其演变特征进行分析;最后,利用地理探测器分析变化背后的驱动机制。结果表明：① 三江源地区城镇空间增幅达774.56%;生态空间和农业空间以2005年和2015年为转折点,分别呈“U”字型和倒“U”字型变化趋势;② 研究区仅发生了4种交叉转换：生态空间转农业空间规模为1154.1 km²,多发生在气候变化主导区,转化量大但速度在逐步放缓;农业空间转生态空间规模为1140.8 km²,多分布在气候与人类活动共同作用区,转化速度呈明显变快趋势;农业空间和生态空间转为城镇空间的总量分别为41.0 km²和12.3 km²,多分布在县（市）驻地镇附近,转化速度在三个阶段表现为“缓慢增长―变快―减缓”的态势;③ 地理基础条件是“三区空间”格局演化的基本动力和前提,制约着交叉转换的位置和方向;社会经济因素是演化的关键驱动力,对交叉转换规模和速度均具有显著影响;生态保护政策在2005年之后驱动作用显著,尤其在“生态―农业”空间的相互置换过程中发挥着稳定作用。本研究可为牧业地区主体功能降尺度传导和国土空间用途管制提供新思路,可应用于三江源地区生态环境保护决策和各级国土空间规划编制工作。     

基于城市园林树木景观三维模拟的绿视率估算方法

城市生态景观功能主要是绿色植物对人的视觉作用。绿视率被认为是一种比较好的衡量绿色空间视觉感受的描述因子。目前绿视率的估算主要基于静态的图像或者街景数据,而绿视率是一种动态的量,不同视点有不同的值,且植物是生长变化的。因此,本文提出一种基于数据和模型综合驱动的园林树木三维模拟景观的绿视率计算方法,其利用虚拟地理环境、虚拟植物等技术,通过道路、建筑物等硬质景观数据和树木模型驱动,建立城市园林树木三维景观;根据视觉成像原理,构建虚拟相机,模拟不同视点园林景观的视觉图像,然后识别表征植被信息的像素,从而计算绿视率。本文研发了园林树木景观三维模拟及绿视率估算原型系统,并以城市道路树木景观为例,模拟分析了机动车道中车辆乘客可获得的绿视率,与街景图像提取的绿视率值相近。该方法和系统可用于包含时间变量的不同生长阶段园林树木景观的绿视率评估,支持交互设置不同的视点参数,估算城市任意位置和任意方向的绿视率,评价过去、现在和未来的园林景观绿化质量,以人的视觉感知角度为城市绿地规划提供参考。     

Nature Experience,Recreation Activity and Health Benefits of Visitors in Mountain and Urban Forests in Vienna,Zurich and Freiburg

Mountain forests are managed for various purposes. Of these, recreation, leisure, and ecotourism are increasingly gaining prominence. Yet, with the development of new techniques for creating and managing urban forests, the perception of the public with regard to mountain forests and such urban forests is narrowing. For the purpose of this study, eight mountain forests and urban forests located in Zurich(Switzerland), Vienna(Austria) and Freiburg(Germany) were shortlisted. These places are renowned for their well-functioning management of mountain forests and creation of urban forests. As the study was to focus on the comparison of the perceptions of visitors in terms of their satisfaction in urban and mountain forests, the interview covered the following questions:(i) how satisfactory was the nature experience;(ii) how satisfactory were the outdoor recreational activities;(iii) whether the nature experiences influenced the mental and physical health of visitors. Responses thus received for each of the mountain forests and urban forests were assessed, with the total number of respondents being 247. Tourists visiting the selected areas were randomly chosen for a one-on-one interview survey. Results of the survey show that there is a clear perceptions of visitors differed between urban and mountain forests. However, the gap is insignificant or almost nonexistent with respect to satisfaction level of outdoor recreational activities and health benefits. These results are contrary to the findings of previous studies, which argued that the natural landscape of mountain areas is superior to other artificially built green spaces. Visitors did not perceive significant differences in outdoor recreational activities and health effects between the two spaces.     

基于POI数据的生活设施空间分布及配套情况研究——以济南市内五区为例

生活设施空间分布和配套情况对居民幸福感有极大影响,空间中的不同设施配套情况的差异具有区分城市功能区、指导城市规划等作用,高时效性数据在该研究中有广阔的前景。POI即兴趣点,指空间上地理实体的点状表示,是现行大数据潮流下的一种简单易得而且极具代表性的空间点状数据,POI数据为空间分布研究提供了新的方法。本研究基于济南市市内五区的部分POI数据,应用核密度分析法和标准差椭圆分布,探讨研究区内休闲、工作、居住、医疗等部分生活设施的空间分布情况;应用相关性分析法对各类设施赋予权重,评价生活设施的空间配套情况。分析得出:1济南市生活设施集中分布在城市中心区域,呈现单中心模式,但各类生活设施空间分布在方位和规模上存在不同;2休闲设施分布于小范围的城市中心区域,办公设施沿东西方向呈带状分布,医疗设施和居住设施分布均匀,在较低等级以上的区域覆盖广;3医疗设施和居住设施的空间相关性最高,休闲设施与医疗设施空间相关性最低;4医疗设施和居住设施在配套分析中占较大比重,休闲设施比重最小。     

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。     

大连市城区绿地时空特征的热环境效应研究

本文选择大连市沙河口和西岗区为研究区,以Landsat ETM、SPOT等数据为基础,通过遥感解译和反演得到1999年和2013年研究区内绿地及地表温度空间分布及演变特征,结合温度-植被指数（TVX）空间分析法测度城区发展过程中绿色空间减退所引起的热环境效应,以提出更有针对性的城市气候变化适应性规划。研究结果表明：（1）1999-2013年,研究区绿地面积减少43.8%,绿地斑块增加42.9%,城市绿地呈现面积减少、空间分布碎化的演变特征。其中,森林绿地、公园绿地和街区绿地转化为建设用地的贡献率分别为43.8%、42.9%和13.3%,街区绿地因原始面积小且转化率高,被建设用地侵占最为严重。（2）1999-2013年,研究区地表温度最高值上升5.2 K,地表温差增加1.7 K,地温聚集区间由301.6 ~304.7 K上升至306.5~310.9 K,热环境效应加剧。（3）TVX模型追踪结果显示,快速城市化过程中研究区内城市绿地转化为建设用地引起植被覆盖度下降和地表温度上升,其中街区绿地被侵占造成的地表热环境效应大于公园绿地和森林绿地。     

POI辅助下的高分辨率遥感影像城市建筑物功能分类研究

城市建筑物是城市的重要组成部分,对城市建筑物进行功能分类可以为城市功能区划分提供有利依据,辅助政府部门对城市规划、土地利用、资源、人口等方面的分布与分配进行管理与决策,有助于推进城镇化建设的可持续发展。仅利用目前的遥感分类技术难以对高分辨率遥感影像的城市建筑物信息进行功能分类,然而将遥感、互联网兴趣点（Point of Interest, POI）数据以及GIS技术有效地结合在一起,可以更为细致地分析城市信息,不仅实现了建筑物功能分类,而且提高了分类的准确率与可信度。本文首先选取卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）方法对高分辨率遥感影像数据进行建筑物提取;然后,对POI数据的城市商服、公建和住宅用地进行核密度分析;最后分别统计每个建筑物3种用地的核密度平均值,并将该值设置为此建筑物的属性值,并结合POI数据的实际情况选择具有最佳功能分类精度的属性值作为阈值提取3种用地信息,从而完成不同功能的城市建筑物分类。精度评价结果表明,该方法对3种用地的提取效果良好,分类精度达到86%以上。     

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。     

天气因素对武汉市出租车出行活动的影响

天气状况作为人们生活环境的组成要素之一,对居民日常出行可产生显著的影响,具体可表征为特定空间位置和用地类型范围内出行活动的需求量以及道路交通路线选择的变化。高效、智能化的交通应急管理和城市规划建设亟需理解天气因素影响交通出行时空分布的基本规律。本文选取武汉市作为典型研究区域,基于出租车、气象和空气质量等数据,对不同天气下的居民出行模式和司机路径选择模式进行时空分析,并解释2类模式产生变化的原因和机制。结果表明：① 从时间上看,工作日的出租车需求量更容易受到天气变化的影响,其中降雨、气温的升高和风速的增强会显著降低居民对出租车的需求;② 从全市域空间尺度上看,降雨使得居民对出租车的需求量在工作日时段减少,而在周末时段增加,其中降雨主要刺激短距离出租车出行需求而抑制中长距离出行需求;③ 从城郊区空间尺度上看,雨天时段主城区内部的中距离流量减少,郊区内部的短距离流量增加,往返于主城区和郊区的中长距离流量在工作日减少、在周末增加;④ 从功能区空间尺度上看,下雨使得行政办公用地的出租车需求量减少,商业金融用地的出租车需求量在工作日减少、在周末增加,工业用地的出租车需求量在工作日增加、在周末减少;⑤ 从行驶路径上看,出租车司机在晴天时偏好根据距离来判断最佳路线,而在雨天倾向于改变原先路线选择策略,将距离和车速共同作为最佳路线的指标,选择用时最少的最佳路线。本文研究成果可帮助城市和交通管理部门更加深入地理解城市居民出行规律及其时空分布特征。