基于GPS数据的城市居民通勤弹性研究——以北京市郊区巨型社区为例

通勤是居民出行行为的重要组成部分,受到地理、规划、交通等领域的广泛关注,已有对通勤的研究多利用问卷调查数据,定位技术与信息通信技术为个体行为时空数据的采集带来了新的契机。本研究关注个体在不同工作日中通勤的可变性,将活动弹性的概念引入对通勤行为的研究中,提出通勤弹性的概念,并界定了时间、空间、方式、路径4 个通勤弹性维度,通过探讨4 种弹性之间的相互作用关系,提出7 种基于弹性的理论通勤模式。研究以北京市天通苑与亦庄两个郊区巨型社区为案例,基于活动日志与GPS 定位数据相结合的为期一周的居民时空行为数据,分别利用传统方法和通勤弹性视角研究居民的通勤特征,验证通勤弹性现象的存在以及该视角透视城市居民通勤行为的合理性,并利用GIS 三维可视化技术对7 种理论通勤模式居民的活动—移动时空特征进行刻画,从而透视北京市郊区巨型社区居民的通勤特征及复杂模式,为北京市城市与交通问题的解决提供了独特的视角。     

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。     

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。     

基于性别比较的北京城市居民活动的时空弹性研究

基于时空间行为的城市空间解读已成为重要的研究范式,源于时间地理学的时空弹性反映了人们受到的时空制约以及拥有的机会,具有重要的研究意义。本文从性别比较的视角出发,对居民日常活动的时空弹性特征及其影响因素进行分析。基于北京上地—清河地区GPS与活动日志相结合的居民一周活动与出行数据,利用其中由被调查者汇报的活动在时间和空间上的可变程度作为对活动时空弹性的测度。在对不同性别、不同活动的时空弹性进行描述性统计和比较的基础上,利用次序Logit模型,分析个人及家庭社会经济属性、活动属性对于活动时空弹性的影响,以及这种影响的性别差异性。研究发现:活动的时空弹性在不同活动、不同个体之间存在着巨大的差异,其中活动类型的影响尤其显著;女性的活动具有更强的时空弹性,反映了中国的家庭分工与西方具有较大的差异;活动的时间弹性与空间弹性之间存在着较为复杂的关系,二者的相互影响机理及其对个体时空可达性的影响有待进一步探讨。对于活动时空弹性的分析反映了居民行为的复杂性和潜在特征,有助于理解行为决策机制以及城市运行的内在机理,也为相关的规划、政策提供了实证依据。     

复杂网络视角下时空行为轨迹模式挖掘研究

针对时空行为轨迹大数据的序列性、时空交互性、多维度性等复杂特性,构建结合时间地理学与复杂网络的分析框架,建立时空行为路径与时空行为网络之间的转换关系,利用复杂网络社群发现算法对时空行为轨迹进行社群聚类、模式挖掘与可视化。基于北京郊区居民一周内活动出行GPS轨迹数据的案例分析发现：① 复杂网络分析方法可以有效挖掘具有相似行为的群体特征和识别出典型的行为模式。② 可以灵活处理多元异构与多维度的行为轨迹大数据以及满足不同叙事、不同空间相互作用、不同时序的应用需求。③ 北京郊区被调查居民的行为模式存在日间差异与空间分异。     

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。     

基于潜在活动空间的个体时空可达性特征与影响因素研究——以上海市郊区为例

可达性是人文地理学和相关学科研究的核心议题之一。在“以人为本”理念的影响下,以时间地理学理论为基础、基于人的研究范式的时空可达性测度方法受到学者关注,成为生活质量、社会公平等议题的重要切入点。论文通过刻画整日潜在活动空间对个体的时空可达性进行测度,并以上海市郊区为案例地区,基于2017年居民活动日志一手调查数据开展实证研究。首先利用路网分析、二次开发等方法,对个体工作日和休息日的潜在活动空间进行测度;其次以弹性时间、整日潜在活动空间面积和可达设施密度为测度指标,利用GIS三维可视化、方差分析等方法分析时空可达性的特征及其在空间和时间维度的分异;最后,利用多元回归分析方法,探讨区位因素、时间因素和社会经济属性对居民时空可达性的影响。研究结果表明,上海市郊区居民的时空可达性在空间和时间维度上均存在着明显的分异,其中远郊居民面临着更强的时空制约和更大的空间困境;区位因素和时间因素是影响居民时空可达性的重要因素。该研究是时空可达性的测度方法在郊区中的实证检验,揭示了时空可达性的动态特征和个体间差异,为设施的时空优化配置和郊区新城建设中居民生活质量的提高提供了实证依据。     

北京郊区居民一周时空间行为的日间差异

时空间行为是解读城市空间结构的重要视角。转型期中国城市居民的时空间行为呈现出复杂化、弹性化与个性化等趋势,短期行为与长期行为的关系与作用机理亦成为关键研究问题。本研究基于北京市GPS调查获取的100位郊区居民的一周时空间行为数据,采用三维可视化、描述性统计与方差分析的方法,研究居民一周的时空路径和时间分配的日间差异。结果表明:一周之内居民时空间行为在工作日与休息日之间的差异显著。工作日中,周一的工作时间最长,家外非工作活动的发生率及发生时间均较低;周二至周四居民行为的差异性相对较小;周五是工作日向休息日的过度时期,居民具有较高的时间分配自由度。休息日之间居民的时间分配差异不显著。     

北京郊区居民日常生活方式的行为测度与空间—行为互动

郊区化及其对居民日常生活的影响成为近年来城市研究的重要议题。时空行为研究认为推动日常生活方式的郊区化是解决郊区化过程中出现的社会与空间问题的根本措施。从日常生活方式的角度出发,需要利用多维度时空行为指标刻画群体的生活方式类型以分析郊区居民的空间—行为互动机制。本文采用活动空间和出行频率指标构建个体日常生活方式的行为测度方法,并基于2012年在北京上地—清河地区进行的GPS调查数据将郊区居民划分为“空间排斥”、“本地化”、“郊区性”、“两极化”、“城市依赖”五种日常生活方式类型。研究发现不同日常生活方式群体在活动分布、活动频率和交通方式上存在差异;并通过多项logistic模型分析郊区化对于个体日常生活方式的影响,发现工作日居民的日常生活方式受到性别、收入、年龄和工作时长等社会经济属性的影响。同时郊区设施配置直接影响着居民对郊区空间的利用程度,土地混合利用、商业设施密度提高更有可能实现日常生活的郊区化。日常生活方式的行为测度方法有助于分析郊区居民日常行为的复杂性,为理解郊区化提供了独特的视角,为构建城市研究的空间—行为互动理论提供了有力的支持。     

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。