基于大数据的老年人生活圈及设施配置特征分析——以北京市为例

老年人生活圈是社会地理学和交通地理学的重要问题之一,也是国土空间规划的重要内容之一。尽管该领域已有一定研究,但在数据类型及其覆盖范围、空间尺度效应、空间分异特征等方面仍需进完善。采用手机信令数据和POI数据等大数据分析方法,以北京为样例,探讨老年人生活圈范围及其同设施配置之间的关系。分析结果表明：① 老年人生活圈存在空间分层特征,包括邻里生活圈、居住区生活圈、都市生活圈等多层次生活圈;② 生活圈同设施配套之间的关系存在尺度效应,居住区生活圈层面公共服务设施可达性对生活圈的影响强度要显著高于邻里生活圈层面;③ 不同设施之间存在差异,购物、休闲娱乐、医疗服务设施等老年人的刚性需求类设施的可达性水平与生活圈半径呈现出负相关,而餐饮、文化教育设施等消遣娱乐设施的可达性则反之;④ 不同的地理区位也存在显著差异,设施可达性水平对生活圈范围的影响在市中心较弱,反而在郊区较强。结论将为国土空间规划和宜老化城市建设实践提供依据。     

媒体速览

正《经济观察报》12月8日鄂尔多斯的煤二代"等我的互联网生意做好了,一定可以帮到家族的煤炭业务。"在接受记者采访的时候,丁军还不忘快速刷着手机屏幕。他有一个愿望:希望移动互联网给他的生意带来起色,为家族的煤炭生意找到新的出路。丁军是一个煤二代。他的家族,是鄂尔多斯当地规模很大的一个煤电集团。煤矿位于鄂尔多斯市准格尔旗,那里是成片的优质煤田,     

基于手机信令数据的北京市人口空间分布特征

手机信令数据兼有时间信息和空间信息,是用于研究人口空间分布、城市空间特征较好的大数据。利用手机信令数据和乡镇区划数据,分类分乡镇分析提取不同口径用户数量及用户密度概率分布函数,北京市人口空间分布及其均衡性。研究发现：北京市人口分布呈现出由首都功能核心区向中心城区和新城扩散的态势,对于手机信令可分时段统计用户,呈现出人口密度分布并不平衡,中心城区和新城个别街道如卢沟桥街道、新桥街道、沙河地区等工作居住用户远超于其他乡镇街道,人口聚集明显;在职住方面,个别街道存在就业功能空间外溢,居住功能空间紧张的现象,职住用户分布不匹配现象。     

近年来移动办公发展的城—郊异质性特征研究——基于2019年与2021年武汉市联通用户手机App使用大数据

移动办公是信息时代新型的生产办公活动,其发展对大城市办公活动的移动化转型、郊区办公区位提升和城—郊办公区位的优化重组具有重大价值。论文基于2019与2021年武汉市城—郊联通用户的手机App使用大数据以及企业分布数据,运用数理统计、Getis-Ord G_i^*与层次空间聚类、地理探测器等方法,探究武汉市移动办公的城—郊异质性特征及演变趋势。研究发现：① 从移动办公人数占比和人均时长看,近郊区非常接近中心城区,且近郊区的增长率高于中心城区,反映了移动办公的扁平化发展趋势。② 从空间分异看,郊区新城的移动办公人数占比、移动办公人均时长的高值区域远多于中心城区,并且在近郊区范围内越远离中心城区,其极大值往往越高,局部集聚程度也越高,表明移动办公对郊区的办公区位具有较好的补足效应。③ 从产业类型和规模看,中心城区的生产性服务业和生活性服务业的移动办公发展水平较高,而近郊区的信息技术业和制造业的发展水平较高。并且中心城区企业数量越多的大规模集聚中心,其移动办公发展水平更高;而近郊区新城中企业数量较少的小规模集聚中心,其移动办公发展水平更高。研究对于明晰移动信息时代城市移动办公活动的空间分布特征,探究不同产业类型的移动办公发展规律,进而实现郊区办公区位优化重组有一定价值,而基于手机App使用大数据的分析方法,也为日益重要的城市线上活动的研究提供了新的渠道。     

基于ECOSTRESS地表温度和手机信令数据的城市人口热环境暴露风险评价——以西安市为例

全球气候变暖和城市热岛效应的双重影响使人类社会面临的极端高温风险日益加剧,给城市人口健康和社会经济可持续发展带来严峻挑战,科学评估城市热环境下人口暴露风险已成为当前学术界关注的热点领域。论文基于ECOSTRESS地表温度数据和手机信令数据,以西安市为例,在城市地表温度和人口时空变化分析基础上,构建城市人口暴露风险评价模型,揭示精细化时空尺度上的人口暴露风险时空格局及其动态演变特征。结果表明：(1)西安市夏季一天内的地表温度呈现出明显的波动特征,昼夜地表温度差异较大,白天平均温度为35.5℃,夜间平均温度为21.5℃,白天地表温度空间分布相比夜间具有更明显的空间异质性,且日内所有时刻均存在不同强度的城市热岛效应,热岛分布的变化表现出从聚集状态向离散状态再过渡至聚集状态的特征。(2)西安市人口分布呈单中心结构,73.6%的人口都分布在三环以内,且沿中轴线集中的现象显著,昼夜人口形成了“白天向心、夜间离心”的分布特征。(3)人口暴露的中、高与极高风险区主要呈散点式分布在城市中心区域,且86.6%的极高风险区位于三环以内,而无风险和低风险区主要集中连片分布在城市外围。(4)导致昼夜人口暴露风险...     

基于气象服务大数据洞察平台的用户行为分析

上海市气象服务中心的“气象服务大数据洞察平台”依托“多终端跨屏大数据”优势建立,平台基于囊括PC(常用气象类服务网站)、IPTV(气象类电视栏目)、手机终端(常用气象类手机APP)以下简称PC、IPTV、Mobile多终端数据来源的用户流量数据,主要提供PC、IPTV、Mobile三终端的上海市民每日访问的PV以及UV数据。     

智能手机多频多系统实时动态的定位性能分析

随着位置服务的发展,人们对定位精度的需求不断提升. 目前智能手机定位主要依赖于全球卫星导航系统(GNSS)芯片所提供的芯片解,其精度仅为米级. 2016年,谷歌宣布允许开发者获取手机GNSS原始观测数据,为研究手机GNSS高精度定位算法提供了支持. 为探索智能手机多频多系统实时动态(RTK)的定位精度和可靠性,文中基于华为P40智能手机开展了静态和动态环境下的多频多系统RTK的定位性能分析. 结果表明:在静态环境下,智能手机多频多系统的RTK定位精度要优于芯片解,在东(E)、北(N)、天(U)三个方向的定位误差均方根(RMS)分别为0.20 m、0.39 m和0.31 m,比芯片解提高了57%、71%和75%;在动态环境下的定位精度依然能够达到分米级,相比于芯片解在E、N、U三个方向上的定位精度提高了37.84%、47.22%、53.68%.      

手机信令聚类的个体常驻区域识别

针对手机信令数据存在定位稀疏、精度粗糙以及语义信息有限等问题,该文提出了利用手机信令数据以识别个体常驻区域及停驻信息的方法,即采用滑动时窗去除数据噪声,计算生成用户的时序聚簇;再通过凝聚式层次聚类对长时间序列内的时序聚簇进行空间簇联合,推测个体的常驻区域范围;最后提取合并聚簇的时间信息,计算个体在相关常驻区域停驻的时段特征。实验表明,该文方法有效识别了个体的常驻区域,降低了固定时段划分数据识别常驻地的局限性,细化地描述了个体的常驻区域及停驻时段特征。     

Java手机地图服务系统研究与实现

基于位置的服务（LBS）是指为移动设备的用户提供一系列个性化的与位置相关的服务。在分析了JSR-179规范的基础上,详细讨论了基于JSR-179规范的J2ME手机应用开发架构,并给出了J2ME手机地图服务系统的实现方法及相关程序代码。系统的实现为用户移动地、快速地提供地理信息获取支持。     

基于时空数据挖掘的城市体检评估方法与实践——以无锡市为例

时空数据挖掘作为当前研究的热点之一,为城市研究提供了新的思路和技术手段。本文以无锡市为例,利用手机信令数据、车辆轨迹实时数据、基础地理信息等多源异构时空数据,构建相应的数据挖掘模型,进行了职住平衡、区域联系度、交通拥堵等城市特征的挖掘与分析,构建多源数据挖掘的城市评估体系,探索了时空数据挖掘在城市体检评估中的应用,为城市规划和运行管理提供了科学评估与决策。