利用实时路况数据聚类方法检测城市交通拥堵点

 城市交通拥堵严重制约其网络总体效率。开展检测交通拥堵点可有效识别网络瓶颈,以整治交通拥堵现象。对此,本文提出一种新的城市交通时空拥堵点检测的方法:即采用实时路况数据,通过定义时空关联,检测时空意义上长期性、规律性交通拥堵点。本文基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法,以成都市为试验区,实现了这种拥堵点检测方法。试验表明,该方法可快速、有效、准确地检测出城市道路严重拥堵路段,并确定其拥堵时空范围,为交通管理、交通拥堵机理分析、交通拥堵预测等提供参考。     

复杂网络中多话题信息传播仿真研究

传统复杂网络话题传播研究,重点关注的是单个话题在网络中的传播,较少考虑多话题之间的相互影响因素。论文分析舆论传播过程中多个话题之间的竞争关系对话题传播的影响机制,建立基于复杂网络的多话题信息传播模型。通过对模型仿真实验及其结果分析表明,当引入个体信息环境影响因素后,一个话题的影响力大于舆论话题环境中其他话题的平均影响力,才会有较大概率影响到更多个体,否则只能在小范围内传播;个体对于话题记忆能力的变化在不同网络中会产生不同影响,在随机网络和BA网络中,人们对于话题的记忆越深,其传播的影响范围越大,而在规则网络和小世界网络中,较小的记忆长度能够让话题传播影响力更大;同时,在具有社群结构的网络中,度大的节点并非会一定会更多的参与某一话题的传播,因为度大的节点有更大概率获得更多的话题。     

岩溶含水层饱和-非饱和流动与污染物运移数值模拟

岩溶含水层中的地下水是重要的可饮用水来源, 由于其复杂的水文地质特征, 采用数值模型分析和评价含水层中地下水环境极具挑战性。采用变饱和度流动方程描述含水层基质中的饱和-非饱和流动, 采用管道流方程描述岩溶管道中的层流及紊流流动, 基于流动解采用对流弥散方程分别描述基质与管道中的溶质迁移过程。根据相关实验数据以及MODFLOW-CFP程序的模拟结果对流动模拟的准确性进行验证, 并基于此开展了岩溶管道以及非饱和参数对地下水流动及污染物迁移影响的模拟。结果显示, 数值模型能很好地重现含水层中饱和区与非饱和区以及岩溶管道的地下水动态, 岩溶管道对含水层的渗流场产生了较大的影响。管道中快速流动的特性使得周围的水向其中汇集, 影响了局部流动场, 进而使得泄露的污染物质随水流进入管道, 快速向管道出口处(泉点)迁移, 突破曲线显示管道出口处的污染物浓度响应速度远快于基质中对应的位置, 非饱和参数对管道中污染物浓度的响应速率有着不同程度的影响。建立的模型完善了岩溶含水层中非饱和区地下水流动、污染物运移以及基质-管道流动与溶质运移耦合模拟等方面的工作, 加深了对岩溶含水层地下水动力学以及污染物迁移过程的认识, 对岩溶水文地质及地下水环境等方面具有重要意义。      

基于时空车流灰度的城市交通热点分析

随着城市规模的扩张和汽车数量的增加,拥堵和雾霾等受交通影响的现象变得越来越严重,城市交通热点发现与分析是改善交通状况的关键技术之一。根据城市中典型浮动车(出租车)的时空轨迹数据,基于图像分析理论,提出城市交通热点的空间分布分析方法。首先,根据浮动车数据,形成车流轨迹的时空分布灰度图。其次,通过将浮动车的轨迹数据映射到高精度城市交通网格上,探索了轨迹数据和城市热点区域之间的关联关系。进一步地依据车流轨迹的时空分布,发现车流密度的极值。最后,结合影响区域的参数利用高斯曲面拟合对时空灰度图像进行了热点区域分析,获得城市交通热点的空间分布。将分析结果在地图上标定,准确地反映了城市交通热点区域的详细位置及空间分布,从而给出了一种有效、直观的城市交通热点分析方法。研究结果对于城市交通规划和交通实时信息发布具有实用价值。     

互联网文本蕴含道路交通信息抽取的模式匹配方法

互联网页面和社交网络文本中蕴含丰富的道路交通信息,是其他交通信息采集平台的有效补充。然而,自然语言文本形式的交通信息多以线性参考或地标方位描述交通事件空间位置,且大量存在事件元素缺失或隐含现象,对交通信息的自动化抽取有着较大影响。考虑到交通信息的自然语言表达方式虽然自由随意,但表达模式相对固定,提出一种从互联网文本中抽取道路交通信息的模式匹配方法。首先,基于道路交通事件描述的语言特征构建模式库;然后,以特征词词性序列的形式表达互联网文本和抽取模式,利用DTW距离度量序列相似度,实现抽取模式匹配;最后,在匹配抽取模式和填补规则指导下获取结构化的道路交通信息。由上海市城市交通相关门户网站和微博客平台的实验过程显示,本文所提出的模式匹配方法,抽取道路交通信息的准确率和召回率分别达到90%和80%以上,表明该方法能有效抽取互联网文本蕴含的道路交通信息,且实现过程相对简单,易于扩展,具有可用性。     

基于多源卫星遥感的暴雨灾情时空动态信息的提取

强暴雨淹没耕地形成灾害的同时,对耕地作物的生长也产生着极大的影响,而暴雨灾害对耕地作物生长的影响是一个渐变过程,需要由时空动态的观测进行监测。多源卫星遥感观测技术具有捕捉地面瞬间状态和刻画过程的优势。论文利用Terra/MODIS、Landsat和Sentinel卫星观测数据,挖掘多源卫星遥感观测数据,提出了一种利用NDVI变化的特征值进行灾情动态信息提取方法;并以2016年发生暴雨灾害的巢湖地区为实验区进行了方法的应用和讨论。结果表明,基于MODIS多时相NDVI变化结果提取的信息能够获得受灾害影响开始时期和持续时长等丰富的时空动态信息,根据这些信息可以统计得出大范围区域中受灾害影响的面积。另外,结合利用30 m和10 m的Landsat和Sentinel观测数据提取的水淹区,可为在暴雨致灾范围方面提供准确的参考信息。多源遥感作为评估灾情信息的依据之一,其获取的灾情动态信息能够为灾后耕地的恢复情况以及国家灾后损失评估和救助决策提供科学的数据依据。     

城市交通与土地利用一体化模型的核心算法进展及技术创新

交通与土地利用的协调发展是缓解城市交通拥堵、提升交通水平的关键。城市交通与土地利用一体化模型则是分析和模拟城市交通与土地利用相互作用过程的重要科学支撑。多年来不同国家学者已研发出一些操作模型,并用于城市空间政策的制定研究,但这些模型的核心算法仍需进一步升级完善。本文首先梳理了当前已有主流模型的理论特征,解析了这些模型的核心算法发展及其优缺点;然后针对关键算法的不足,提出新的综合均衡模型,就区位可达性、用地混合度与强度、出行成本3个关键变量的核心算法展开讨论;最后,进一步形成模型各子模块的算法创新,包括考虑增量离散选择过程的居住与就业区位决策模块、细分房地产类型并将土地开发结果动态反馈至城市用地演变的房地产开发模块、采用改进的阻抗函数、小汽车拥有情况和动态出行成本的交通综合模型。本文对于定量化分析模拟城市复杂系统、研发我国城市交通与土地利用一体化模型具有一定的参考价值。     

基于互联网地图的矢量路况数据生成与应用方法研究

城市交通路况数据对交通治理、交通拥堵预测等研究具有重要意义,针对常规交通路况数据获取成本高、难度大等问题,本文提出一种基于互联网地图的矢量路况数据生成与分析方法.该方法通过互联网地图提供的实时路况信息,利用网络抓取、GIS空间数据处理和图像识别等技术,将互联网实时路况瓦片数据自动化处理成矢量路况数据,便于交通运行特征分析.最后以重庆主城内环范围为例,基于百度地图实时路况自动生成不同时间段的矢量路况数据,利用此数据进行出行时空特征分析.实验证明该方法具有可操作性、通用性和有效性.     

基于主体建模的城市暴雨洪涝灾害预警策略仿真研究

灾害预警通过提前发布灾害信息,引导居民及时采取避灾行动,从而有效降低灾害损失和伤亡,在减灾管理中发挥重要作用。面对自然与社会耦合下的复杂洪涝灾害系统,如何考虑居民的预警响应行为,评估不同洪涝灾害预警策略有效性是当前亟待解决的问题。本文提出了基于主体建模的城市暴雨洪涝灾害预警策略仿真方法,设定基于降雨预报、基于洪涝淹没、基于人群暴露性的3种预警策略,并以深圳市福田区为例,分析不同预警策略下城市洪涝灾害风险的变化。结果表明：(1)考虑洪涝灾害风险感知与个体出行决策概率的城市暴雨洪涝灾害预警策略ABM仿真模型,能够准确模拟不同洪涝灾害预警策略下居民出行响应行为及洪涝灾害风险的变化,科学、全面评估城市洪涝灾害预警策略的有效性;(2)不同洪涝灾害预警策略下人群出行响应行为差异显著,导致城市暴雨洪涝灾害风险降低效果不同。面对20 a一遇的降雨情景,基于洪涝淹没和人群暴露性预警能够帮助研究区居民快速识别高危险区,从而显著降低建筑物和道路的风险;(3)不同暴雨情景下不同洪涝灾害预警策略效果不同。面对较小的降雨情景,基于洪涝淹没和基于人群暴露性的精细化预警策略下城市洪涝灾害风险降低效果更好;而面对极端暴...     

台风时空过程的网络动态分析技术与示例

网络技术的发展为实时动态地显示时空过程信息和在线分析提供了可能,也为气象海洋等灾害性过程的预警和防灾决策支持提供了可能;另一方面,随着网络的普及化,公众对GIS时空分析模型的网络实时集成和可视化表达提出了迫切需求。本文在分析网络GIS最新发展趋势的基础上,针对时空过程的动态特性,探讨了时空过程网络实时动态查询、分析和可视化的技术方法,并以台风过程为代表,设计了适合网络环境的台风过程数据的有效组织形式和直观的表达方式,构建了一个台风过程网络系统原型,具备了时空过程查询、可视化、简单的空间分析等功能,实现了台风过境的时空影响网络在线分析。系统基于ArcGIS Server在.NET环境下实现。实践证明本文提出的时空过程网络动态技术,可快捷地实现时空过程信息的网络发布、过程的在线影响分析及其时空动态可视化,可为台风、海啸等灾害性过程的信息提供和灾害评价等提供空间技术支持。     

Spatial analysis of commuting mode choice in Guangzhou, China

Metropolitan cities in China are commonly confronted with unresolved traffic congestion issues, primarily due to rapidly increasing traffic demand. Group disparity between commuting mode choice and its spatial distribution on road networks has enabled us to examine the factors that give rise to the discrepancies and the fundamental spatial causes of traffic congestion. In recent years, micro-perspective, individual, and behavior-based spatial analysis have mushroomed and been facilitated with effective tools such as temporal geographic information systems (T-GIS). It is difficult to study the interrelations between transport and space on the basis of commuting mode choice since the mode choice data are invisible in a specific space such as a particular road network. Therefore, in the field of transport, the classical origin destination (OD) four-stage model (FSM) is usually employed to calculate data when studying commuting mode choice. Based on the relative principles of T-GIS and the platform of ArcGIS, this paper considers Guangzhou as a case study and develops a spatio-temporal tool to examine the daily activities of residents. Meanwhile, the traffic volume distribution in rush hours, which was analyzed according to commuting modes and how they were reflected in the road network, was scrutinized with data extracted from travel diaries. Moreover, efforts were made to explain the relationship between traffic demand and urban spatial structure. Based on the investigation, this research indicates that traffic volumes in divergent groups and on the road networks is driven by: 1) the socio-economic characteristics of travelers; 2) a jobs-housing imbalance under suburbanization; 3) differences in the spatial supply of transport modes; 4) the remains of the Danwei (work unit) system and market development in China; and 5) the transition of urban spatial structure and other factors.     

社交网络不良信息传播模型研究

当前社交网络的信息传播模型主要是对病毒SIR模型的改进而形成的,因其主体不同而具有不完善性,为更好地揭示不良信息在社交网络中的传播规律,从而寻找预防和控制不良信息传播的最优方法。根据社交网络中信息传播的方式和特点,与传染病动力学理论结合构建出SEIR模型来研究不良信息在社交网络中的传播。模型定义了4种传播规则,分析不良信息在不同状态用户之间的传播过程,并且应用扩散核函数和空间协方差方程对相关参数进行了分析。最后通过对比实验说明调节控制率γ的大小对虚假信息在网络中的传播有一定的控制作用。     

基于交通网络的乡村中小学优化布局

合理规划中小学布局是优化教育资源配置、提高办学效益以及实现教育均衡发展的重要途径。本研究针对中国乡村建设的需要和中国多山的地理环境,考虑山地环境对乡村中小学选址的影响,构建多山环境下乡村中小学的区位模型,运用地理信息科学方法,以Visual Studio. Net 2010为开发平台,使用C#语言和ArcGIS Engine 10.0组件库,同时结合MATLAB编程,开发出基于交通网络的乡村中小学区位优化系统。最后将系统应用于贵州省某镇的小学布局优化中,分别在只考虑已有道路、假设道路可升级、假设道路可新建或升级3种情景下,通过改进的模拟退火算法,确定新建学校的最佳位置,以及新道路的修建和原有道路的升级情况,从而得到不同情景下各居民点学生的上学耗时。结果表明,交通网络对乡村中小学布局优化具有重要影响,改善交通网络条件能够有效提高学生的就学效率上学速度。     

基于道路结构特征识别的城市交通状态空间自相关分析

 城市道路交通状态具有空间自相关特征。路段交通状态的变化会很快影响到邻近路段,导致一定空间范围内路段的交通状态发生改变。揭示城市交通状态的空间自相关特征,对交通规划、交通控制与诱导具有重要意义。然而,受到城市路网空间结构和道路拓扑特征的影响,城市道路交通状态的空间自相关并非各向同性,也并非均匀地向上下游扩散,而是有选择性地集中在部分邻近路段上。因此,仅考虑路段地理空间下的上下游邻近性,难以全面度量路段间交通状态的相互影响,识别出交通状态空间相关性强的道路集合。本文借鉴复杂网络分析方法,定量化分析了城市路网的模块化与层次性特征,利用城市路段在空间上的聚集特征和路段在网络中拓扑角色的差异,提出了一种新的交通状态自相关路段邻近性判别规则,即空间邻近且拓扑等价规则,以此规则实现交通状态空间相关路段聚类过程,更好地揭示城市路段之间的交通状态空间相关性。     

山东半岛城市群交通网络载流能力评估与优化研究

在总结城市群交通网络运输方式多元化、交通节点等级化、结构运行高效化等基本特征的基础上,本文基于GIS空间分析平台构建了城市群交通网络载流模型（Traffic Network Flow-carrying Model, TNFM）,以山东半岛城市群为研究案例区,综合评价和对比了交通网络及各类型交通线路的理论与实际载流能力,得出各行政单元交通线路的缺口指数,并据此提出城市群交通网络的优化与提升方案。研究结果表明：TNFM模型可以有效地评价城市群交通网络的载流能力并得出各行政单元和道路类型的缺口里程,为城市群交通体系规划提供科学依据;山东半岛城市群国道、省道和铁路建设不足,部分城市主干道分流不畅,60%的县市存在各级道路短缺,但高铁和县乡道可以满足载流需求;未来应重点加强上述4类交通线路的建设,完善交通线路间的接口系统,充分发挥高铁和县道的分流作用。     

Seismic vulnerability assessment of urban buildings and traffic networks using fuzzy ordered weighted average

Urban buildings and urban traffic network are considered as the vital arteries of cities which have particular effects especially after the crisis in the search and rescue operations. The aim of this study is to determine the vulnerability of urban areas especially, buildings and traffic networks using multicriteria geographic information systems and decisionmaking methods. As there are many effective criteria on the seismic vulnerability that they have uncertain and vague properties, the method of this paper is applying fuzzy ordered weighted average(OWA) to model the seismic vulnerability of urban buildings and traffic networks in the most optimistic and pessimistic states. The study area is district 6 of Tehran that is affected by the four major faults, and thus will be threatened by the earthquakes. The achieved results illustrated the vulnerability with different degrees of risk levels including very high, high, medium, low and very low. The results show that in the most optimistic case 14% and in the pessimistic case 1% of buildings tolerate in very low vulnerability. The vulnerability of urban street network also indicates that in the optimistic case 12% and in the pessimistic case at most 9% of the area are in appropriate condition and the North and NorthEast of the study area are more vulnerable than South of it.     

基于粗糙集的交通道路与城镇用地扩展关系分析

交通道路是城镇用地扩展的重要驱动力因素之一,对城镇用地的扩展具有积极的作用。城镇用地的扩展也不断地对交通道路的发展提出新的需求。目前,众多的数理方法和空间模型已用以研究交通道路与城镇用地扩展之间的相互作用。为了更加有效地分析交通道路与城镇用地扩展的作用关系,以更加有效地研究交通道路与城镇用地扩展的相互作用程度和模式,需进一步探索新的技术方法和手段。本文利用粗糙集理论,以广东省城镇化问题为例,从一个新的角度来研究交通道路与城镇用地扩展之间的关系。结果表明,使用粗糙集抽取的反映交通道路和城镇用地扩展的决策规则可以有效地反映交通道路与城镇用地扩展的关系,对于城镇化的研究具有一定的指导作用。     

Relationship Between Urban Road Traffic Characteristics and Road Grade Based on a Time Series Clustering Model: A Case Study in Nanjing,China

With the increasing number of vehicles in large- and medium-sized cities challenges in urban traffic management, control, and road planning are being faced. Taxi GPS trajectory data is a novel data source that can be used to study the potential dynamic traffic characteristics of urban roads, and thus identify locations that show a notable lack of road planning. Considering that road traffic characteristics on their own are insufficient for a comprehensive understanding of urban traffic, we develop a road traffic characteristic time series clustering model to analyze the relationship between urban road traffic characteristics and road grade based on existing taxi trajectory data. We select the main urban area of Nanjing as our study area and use the taxi trajectory data of a single month for evaluating our method. The experiments show that the clustering model exhibit good performance and can be successfully used for road traffic characteristic classification. Moreover, we analyze the correlation between traffic characteristics and road grade to identify road segments with planning designs that do not match the actual traffic demands.