个体时空行为的规律性与可预测性研究——以上海市居民工作日活动为例

理解居民日常行为的规律性和随机性是空间行为研究从行为描述向行为预测推进的基础,对空间政策的制定具有重要意义。论文从上海市10个工作日的手机信令数据中提取个体的时空轨迹,从规律性的视角展开多方面分析。首先,根据活动的周期重现、前后联系等特征界定了无出行(包括仅有短距离出行)、仅有随机出行、有规律工作出行和有其他规律出行4种时空行为模式,发现后2种强规律性模式的人数、出行次数、出行距离的占比分别为49.3%、83.6%、82.0%。然后,测度了个体时空轨迹的熵值,推算出个体时空位置的平均可预测性高达0.84。这些结果均表明居民工作日的时空行为整体上具有非常强的规律性。在此基础上,论文还分析了不同行为模式、个体时空位置可预测性的空间分布,发现了强规律性模式人群在外围郊区密集分布等一系列特征,体现了城市空间环境的差异对行为特征和规律性的影响。     

休息日与工作日居民购物时空间决策因素及差异比较

居民购物时空间决策及其影响机制的研究往往将时间与空间分裂开来单独进行考虑,忽略时间与空间自身的内在联系。利用2007年北京市居民活动日志调查获取的第一手数据,通过构建影响居民购物时空间决策的9个选项,利用多项Logit模型,探讨北京市居民购物行为的时空间决策因素,并对休息日与工作日之间的差异进行比较。结果表明,休息日居民购物时空间决策属于单因素主导影响模式,购物持续时间的影响最为显著;工作日居民购物时空间决策属于多因素综合影响模式,是否多目的购物和巡回次数的影响显著提升。说明工作日由于受到工作等生存性活动的影响,购物等非生存性活动的时空间选择受到较大制约。     

基于居民时空行为的社区日常活动空间测度及活力影响因素研究——以南京市沙洲、南苑街道为例

新时期人本导向的社区生活圈规划转型关注居民的日常活动对社区空间的利用情况,从而反映出居民对社区公共服务设施的使用需求.但目前研究较少关注不同类型居民的差异化时空行为特征,不能有效应对社区居民的差异化需求.论文结合行为地理学的理论,利用手机信令数据,基于居民出行活动的频率和密度测度其核心活动空间和弹性活动空间,分析不同类...     

北京居民活动与出行行为时空数据采集与管理

本研究对传统活动日志调查与基于GPS、LBS的移动数据采集在居民活动—移动数据的获取和应用方面进行对比,并以2010年7月在北京进行的居民活动与移动调查为例,探讨了个体行为时空数据采集的方法、存在问题和处理方式。北京市的实验调查采取活动日志调查与基于GPS、GSM两种不同定位方式的移动数据采集相结合的方法,以定位设备为基础、以互动式调查网站为平台、以面对面和电话访谈为补充,对天通苑和亦庄两个郊区居住区的样本居民进行了为期一周的行为时空数据采集。针对时空轨迹和活动日志存在的问题分别进行处理,并对数据质量进行管理,旨在为城市活动—移动系统研究中的精细化的数据采集与管理提供理论、方法和实践经验。     

地理背景的不确定性对时空行为模式分析的影响——基于西宁市的实证研究

伴随着城市研究新数据源与方法论的兴起,从时空间整合的角度反思和修正传统的概念与方法,成为时空行为研究重要发展趋势。地理背景作为城市研究的核心变量,其界定方式不确定性如何影响对个体行为作用效应的分析结果,已成为地理学的新方法论问题。在已有文献的基础上,本文基于西宁市的实证研究,尝试验证地理背景不确定性对行为模式分析的影响,并进一步探讨多个行为变量与其相互关系以及时间维度差异。通过比较两类地理背景范围（仅考虑居住地建成环境的地理背景范围、综合考虑居住地与家外活动地建成环境的地理背景范围）,分析对个体行为作用效应结果的差异性。研究发现：如果仅以居住地作为地理背景范围,关注其中建成环境对行为影响时,可能会夸大“家”的作用,而综合考虑居住地与活动地的地理背景范围时,更为接近于“真实”的地理背景,建成环境对家外活动时长、出行时长和活动空间有一定的解释力,且能够捕捉到一些重要的影响因素并修正有悖于常识的结论。同时地理背景不确定性对个体行为作用效应的分析结果影响还表现出较明显的工作日/休息日差异,表明地理背景存在时间维度的不确定性。研究结论在一定程度上揭示了时空行为研究在重新审视传统城市地理学概念、探索日常生活视角的度量方法与研究范式方面的有效性。     

基于手机信令大数据的京津冀城市群人口时空分布与流动特征分析

利用手机信令数据,以京津冀城市群为研究范围,以250 m×250 m网格为基本单元,识别京津冀城市群人口时空分布与流动特征。结果表明：北京和天津是京津冀城市群的主要人口集聚中心,且人口分布呈现非均匀放射状、沿主要交通干线分布,人口密度由城市中心向周边递减;北京、天津和石家庄是人口流动网络的主要中心,其人口流量远高于其他城市;城市群范围内的县际人口流动增长迅速,各区县的职住空间不平衡也比较突出。     

人类活动轨迹的分类、模式和应用研究综述

各种传感器的应用与发展,如车载GPS、手机、公交卡、银行卡等,记录了人类的活动轨迹。这些海量的人类活动轨迹数据中蕴含着人类行为的时空分布模式。通过对这些轨迹的研究可以挖掘个体轨迹模式,理解人类动力学特征,进而为对轨迹预测、城市规划、交通监测等提供支持。因此,研究各类传感器记录的人类活动轨迹数据成为当前的研究热点。本文对人类活动轨迹的获取与表达方式进行剖析,并将人类的活动轨迹按照采样方式和驱动因素的不同分为基于时间间隔采样、基于位置采样和基于事件触发采样等3类轨迹数据。由于各类轨迹数据均由起始点、锚点和一般节点等构成,因而将轨迹模式挖掘的研究按照锚点、出行范围、形状模式、OD流模式、时间模式等进行组织,研究成果揭示人类活动轨迹在时间、空间的从聚模式、周期性等特点。在此基础上,将人类活动轨迹在城市研究中的应用,按照用户轨迹预测、城市动态景观、城市交通模拟与监控、城市功能单元识别以及城市中其他方面的研究应用进行系统综述,认为人类活动模式挖掘是城市规划、城市交通、公共安全等方面应用的基础。     

进城务工人员购物活动时空特征解析——以南京市为例

以南京市进城务工人员为研究对象,在宏观把握其社会经济及空间概况的基础上,分析其线下购物的时空特征及典型时空轨迹。结果表明:(1)时间特征上表现为以低频购物为主;购物时段集中在上下班途中及休息日下午;购买低等级商品时对出行时间较为敏感,约为10 min;购买高等级商品时对出行时间不太敏感,多集中在1 h内。(2)空间特征上表现为购买低等级商品时对出行距离较为敏感,约为0.5 km,购物活动空间较为集聚;购买高等级商品对出行距离敏感性较低,购物出行空间较为分散。(3)时空轨迹上表现为单纯购物活动的购物场所及出行空间等级均较低,购物时长较短,购物时段的连续性在工作日要高于休息日;多目的购物活动的购物场所及出行空间等级则较高,购物时长较长,购物时段集聚度较高。     

人类活动研究的新支点：Wi-Fi数据的特点、研究现状与应用前景

把握人类活动的时空特征是地理学研究中探究人地关系、提升人类福祉的重要基础和核心内容,日益普及的Wi-Fi网络能够为此提供可靠的数据支持。为明确Wi-Fi数据融入地理学研究的切入点和发展方向,论文通过与GPS、手机信令、蓝牙等位置感应数据的比较,认为Wi-Fi数据具有更高的采样精度和更强的采样代表性,能够获取个体在室内外各类城市空间的连续活动轨迹,支撑精细尺度下的人类活动研究。通过系统梳理人群活动状态监测、个体间的社会关系识别、建筑物的功能识别和降低隐私泄露风险等方面的研究进展,认为Wi-Fi数据将会在基于实时动态人口数据的城市功能设施规划、融合多源数据的人地关系探究、以居民福祉为导向的宜居城市建设等方面具有应用前景,有望成为地理学研究人类活动的新支点。     

基于T-GIS的广州市居民日常活动时空关系

随着人文主义思潮的兴起和居民生活水平的提高,关于生活质量的改善问题日益受到重视,以研究个体活动时空关系为重点的时间地理学研究也得到发展。T-GIS 能较好地反映和记录个体活动动态过程,为时间地理学的研究提供了新的技术手段。近年来在工业化、城市化、信息化、住房与就业市场化等多重因素的共同作用下,中国城市的内部空间结构发生了急剧的演化,城市居民的日常活动也发生变化,居民微观行为和日常活动组织及社会空间的研究正成为解释城市空间重构及其机制的重要研究视角。本研究结合T-GIS 和时间地理学基本理论,以广州市为案例,利用居民出行日志的问卷调查数据,开发基于ArcGIS 的居民行为链时空分析工具,揭示了典型时间断面居民的空间分布特征和居民日常活动社会分异的的时空关系。结果表明,居民出行行为具有很强的时空关联性。城市中心区在一天不同时间都保持较强的吸引力,成为居民日常活动中各类活动的主要空间载体;城市空间的拓展,改变了部分居民特别是居住在外围街区居民的日常生活习惯;居民的日常活动时空关系存在一定的阶层分化,低阶层日常总体上离开居住地活动的时间最长,但日常活动的活动空间最小,人均月交通费用最低,主要活动空间位于城市中心区和部分传统单位生活区周边;高阶层日常总体上离开居住地活动的时间最短,其活动范围却最大,主要活动空间位于新城市中心区及其周边地区,人均月交通费用最高;中阶层的活动空间相对均衡,交通费用适中。这种时空关联性的分析,有助于揭示居民的日常活动与城市内部空间结构的关系,拓展基于日常活动过程的城市社会空间研究及交通需求评估,为城市规划和管理提供可靠的依据。     

西宁城市居民家内外活动时间分配及影响因素——基于结构方程模型的分析

为深入挖掘居民不同类型活动的出行需求,进而制定更加精细化的交通政策,从活动分析法的视角出发,基于结构方程模型分析西宁城市居民家内外活动时间分配的机理及影响因素。结果表明:工作日,居民的通勤出行仍然是城市交通需要重点解决的问题。休息日,工作和通勤时间长的居民更倾向于在家内进行维持活动;而休息日不工作的居民更容易产生进行家外维持活动的出行需求。不同社会经济属性的居民对于家内外时间分配具有差异化特征。单位大院职住接近的特征对于减少居民通勤出行时间仍然具有积极作用,但维持性活动时间分配与其他类型社区居民已经没有显著差异。     

西宁市农村居民点空间布局研究

分析农村居民点的空间分布特点并对其布局进行调整是土地整治的基础性工作,对提高村庄用地集约程度和保护耕地有重要作用。利用土地利用现状调查数据,运用GIS的空间分析技术和Fragstats的景观指数计算功能,以西宁市为例,在市域尺度上探讨道路、河流、坡度、坡向、耕地等环境因素与农村居民点布局的相关关系,并对西宁市农村居民点空间布局进行优化。西宁市农村居民点有较大的布局潜力,而且受耕地、坡度、道路、河流、坡向等环境因子的影响,可划分为优先发展区、重点发展区、保留发展区、搬迁区。市域尺度上的研究在一定程度上掩盖了县级、村级等小尺度斑块的破碎化,强化了相邻斑块的差异性。     

基于POI数据的西宁市零售业空间格局探究

零售业是城市商业结构中最有活力的组成部分,合理有序的零售空间结构对促进经济的发展、提高资源的配置、满足居民的生活需求至关重要。POI作为新的空间数据源,能够客观地、准确地对商业空间结构进行识别和探究。西宁市位于青藏高原东北部,是连接青藏高原与中国大陆的重要门户。西宁市集中大量的人口,且存在有潜力的消费市场。基于POI大数据,运用核密度、局域Getis-Ord G^*指数、Ripley’s K函数和区位熵的分析方法,以西宁市为研究案例探究零售网点的空间分布特征。零售业详细地分为以下8种类型,分别是食品、饮料及烟草制品,纺织、服装及日用品,文化、体育用品及器材,家用电器及电子产品,五金、家具室内装饰材料,医药及医疗器材,汽车、摩托车燃料及零配件,综合零售。结果表明:西宁市零售业集聚区空间分布特征显著,呈现"多集聚、多核心"商业空间形态。密度等级由中心区沿交通干线逐渐向外围递减;高密度集聚区分别分布在水井巷附近街区、商业巷附近街区、祁连路—北禅路交汇的附近街区(北山市场)和以万达广场为核心的海湖新区。行业属性不同使得零售点集聚和分布变化表现出较大的差异性,与人们日常生活密切相关的业态零售点呈现社区化、微型化和便利化的特征,且区位选择性较大,如:食品饮料及烟草制品、医药及医疗器材和综合零售行业,而家用电器及电子产品、文化体育用品和纺织服装等行业区位选择尺度小,集中在特定的区域;基于道路数据构建的街区单元冷热点区域分布特征显著,它受城市建设用地扩张,人口密度,交通可达性和城市规划等因素的影响,海湖新区将成为最有发展潜力的商业区;在街道尺度,各业态零售业专业化功能区块显著,发展成熟的街道表现出多优势行业集聚特征,西宁市多业态集聚区域较少,只有人民街街道。这项研究一方面有助于填补基于POI数据青藏高原河谷型城市商业空间结构研究的空白;另一方面,为政府战略制定,零售商选址和城市规划提供一些参考。     

西宁市土地利用变化对区域生态系统服务价值的影响

分析了2003—2008年西宁市城市化背景下区域土地利用的变化情况,并计算由此导致的生态系统服务价值(ESV)变化。结果表明:研究期内,西宁市耕地、园地、牧草地和未利用地面积减少,耕地面积减少最多,林地、居民点及工矿用地、交通运输用地和水利设施用地面积增加,林地增加最多;研究区生态系统服务价值增加了51.43×106元,年变化率为0.21%,价值系数较高的林地面积大幅增加是造成这一结果的主要原因;在各项生态系统服务功能中,土壤形成与保护对生态系统服务价值的贡献最大;敏感性指数分析表明,生态系统服务价值对所指定的价值系数缺乏弹性,研究结果可信。西宁市生态系统相对安全,但是在增加林地和建设用地的同时,也应该充分考虑价值系数较高的草地保护。     

基于居住区比较的西宁城市居民日常活动空间研究

采用2013年西宁市城市居民周日和周一连续两天的活动日志调查数据,利用趋势面和路径缓冲区方法表征和测度西宁市城区单位、郊区单位、城区商品房、郊区商品房、城区混合5类居住区居民的活动空间,并进行比较研究,在行为层面上对西宁城市居民日常活动空间特征及成因进行解读,利用多元线性回归模型分析活动空间的影响因素。结果表明:(1)单位居住区居民形成了职住接近主导的近家工作活动空间,商品房和混合居住区居民形成了较为扩展的工作活动空间;(2)各类型居住区居民工作日非工作活动近家集聚;(3)休息日单位居住区居民活动空间较工作日扩展,郊区商品房居住区居民活动空间较工作日收缩,城区商品房与混合居住区与工作日几无差异;(4)郊区居民活动空间范围显著大于城区居民,居住区距离市中心的距离对西宁城市居民日常活动空间范围具有正向影响;(5)住房属性是影响居民日常活动空间的重要变量,工作日商品房居住区居民活动空间显著大于单位居住区居民,而休息日各类型居住区居民活动空间范围的差异缩小。     

西宁市老年人口分布与养老资源错位研究

健康中国战略下,积极应对老龄化、建立健全养老和医疗等相关设施,成为许多城市关注的问题。目前相关研究很少关注西北城市的老龄人口的空间分布及养老资源错位的现象。本研究以西宁市主城区为研究区域,基于2010—2018年西宁市公安局各街镇人口数据和兴趣点（POI）数据,选用老年人口系数、赡养率、增长率和地理集中率四个指标,利用综合老龄化指数（CAI）模型、核密度函数模型和空间错位指数模型对西宁市主城区人口老龄化空间分布及养老资源（医疗资源、老年设施）空间错位现象进行探索分析,结果表明：（1）9年间西宁市主城区人口老龄化程度不断加深,已步入老年型社会。（2）通过老龄化综合指数可知：主城区外围街镇人口老龄化增长速度大于城区中心的街道,其中小桥街道、朝阳街道、马坊街道与乐家湾镇人口老龄化最为严重,2018年综合老龄化指数增长速度超过中心城区街道,西宁市主城区人口老龄化严重程度已从中心街道向外围街镇扩散。（3）通过空间错位指数计算可得知：城中区的养老资源数量充足但过于集中,城北区的养老资源分布合理但是数量较少,行政区之间的养老资源与老年人口分布存在较大空间错位问题。     

时间地理学视角下西宁城市回族居民时空间行为分析

从回族居民群体特征出发,基于时间地理学的视角理解其时空间行为,提出少数民族行为的行为选择与制约效应框架,并以西宁市回族居民为例,从微观行为视角解读少数民族的城市时空间行为与特征。结果表明:(1)回族居民受工作活动制约相对较弱,活动时间安排上自主性更强,活动具有丰富性、细碎性的特点;(2)回族居民活动空间范围存在局限性,出行需求相对较低;(3)宗教活动对回族居民时空间行为存在制约。     

兰州-西宁城市区域空间整合战略构想

通过研究国内外城市区域以及兰州-西宁城市区域发展现状,认为行政区经济、产业结构趋同、交通通达度不高是制约城市区域空间整合发展的主要因素,并指出兰州-西宁城市区域空间整合发展的客观必然性.在此基础上,提出城市区域空间整合发展战略构想.具体包括构建"两心、三轴"城市区域空间结构,城市区域优势产业分布新格局,以点轴开发模式构建城镇一体化发展的空间网络结构.最后,提出了兰州-西宁城市区域空间整合发展的战略措施,包括实施空间与产业双重整合;构建网络化基础设施体系;确立城市区域空间整合发展的战略意识;促进区域统一市场的形成.     

广州市土地利用时空变化研究

土地利用变化包括土地数量变化、质量变化和空间变化.土地利用空间变化作为土地利用变化研究的重要内容,对了解一个地区土地利用变化规律有着深刻意义.广州市属于我国发达地区,研究广州市土地利用空间变化有助于加深对我国发达地区的土地利用变化情况的了解.利用1990,2000年广州市土地利用数据,并结合ArcGis 的分析功能,分析了广州市10年间的土地利用空间变化状况,发现广州市土地利用变化有一定方向性,并且不同辖区的土地利用变化类型不同.10年间全市和各辖区的土地利用程度和信息熵都有所增加.但除了番禺,各辖区的土地利用类型组合却保持不变.     

ZG市工作日地铁站点扒窃案件的时空分布及其影响因素

以东南沿海城市ZG市为例,分析工作日地铁扒窃案件的时空分布特征,并进一步结合日常活动理论,探讨其形成机理。研究发现：① 时空分布上,地铁扒窃案件存在早晚2 个峰值,但滞后于地铁客流量高峰;白天,地铁扒窃主要集中在中心城区,在早晚时段,除中心城区外,地铁扒窃在城郊地区也有较多分布。② 影响因素上,地铁扒窃主要受到客流量及建成环境的影响,不同时段影响的因素存在差异。客流量及换乘点在地铁运营的任意时段均对地铁扒窃有正向的影响,地铁站周边的休闲场所对地铁扒窃犯罪的影响主要体现在9:00以后的时段。居住地及工作地虽然整体上对地铁扒窃没有显著影响,但是他们对地铁扒窃案件的作用方向在各时段模型中的作用力度均相反。③ 影响强度上,客流量在不同时段对地铁扒窃的影响强度存在差异,而换乘点及休闲场所在显著的时间段对地铁扒窃的影响力度并无明显差别。