基于大规模手机位置数据的城市潜在自行车出行需求评估

潜在自行车出行是指可能会使用自行车作为交通工具的出行,评估潜在自行车出行需求能够帮助指导城市自行车资源配置方案的优化。大规模手机位置数据蕴含丰富的人群移动信息,而且具有大样本、低成本的特点,能够用于评估城市潜在自行车出行需求。本文结合自行车出行的时间和距离特征,提出一种基于大规模手机位置数据的潜在自行车出行需求评估方法。该方法以单次出行为分析单元,从手机用户的轨迹中提取出具有短距离出行特征和公共交通接驳出行特征的移动轨迹段,并根据该移动轨迹段评估潜在自行车出行需求。基于该方法,利用上海市大规模手机位置数据评估上海市潜在自行车出行需求并分析其时空分布特征,发现在空间上,潜在自行车短距离出行需求主要分布在城市中心和郊区的商业中心,而公共交通接驳的自行车需求主要分布在郊区。在时间上,上午,自行车出行需求从非中心城区向中心城区聚拢;晚上,上海市自行车出行骑车与停车需求从中心城区向非中心城区扩散。     

基于Android的移动气象信息传输监控软件开发

介绍如何利用Mono for Android、ASP.NET、C#开发一套可以在智能手机上使用的上行气象信息传输实时监控软件,以保障上行气象信息的时效性。从软件的需求分析、软件架构、软件实现等方面阐述了如何在技术上安全、及时、准确的实现对气象信息传输情况的实时监控,并对主要功能的实现与优化进行了详细介绍：通过Web Service技术获取、发布传输监控信息、进行用户权限控制,优化Web Service性能,以保障监控信息安全、高效的传输;利用后台服务、隐式线程、定时警报实现快速响应、节约系统开销的手机客户端;构建兼容性、独立于分辨率的UI。     

地震信息反馈系统的研制和应用

介绍了地震信息反馈系统的原理和功能,给出了系统的结构框图,对发送终端和接收终端的功能做了具体描述。在应用上也做了具体阐述,该系统能有效、快速地传送地震三要素信息。     

基于手机信令数据的县域城镇体系识别——以江西省鄱阳县为例

城镇是社会经济发展的重要载体,科学识别城镇体系对于推动县域经济发展具有重要意义。基于常住手机活跃用户识别、跨城镇出行起讫点模型和城镇中心性测度,利用手机信令数据识别江西省鄱阳县城镇体系,并与现行总体规划的城镇体系进行对比以揭示鄱阳县域城镇体系实际发展与规划目标之间的偏差。结果发现:鄱阳县各乡镇常住手机活跃用户数与其总人口之间的相关系数为0.762,表明两者之间存在强相关性;鄱阳县当前实际的城镇体系分为三级,其中县城为第一级,田畈街镇、油墩街镇和芦田乡为第二级,其余乡镇为第三级。发展至今,仅有县城、油墩街镇与芦田乡达到预期规划目标,其他乡镇均与规划目标存在一定差距,需要在新一版的规划中予以调整,从而引导要素资源优化配置,推动县域社会经济高质量发展。     

浅谈如何选择野外工作的通讯产品

介绍了在没有手机信号的野外作业环境中,有哪些通讯产品可供选择,并从它们的性能特点上分析如何选择适合野外工作的通讯产品,构建高性能和高可靠性的通讯网络.     

上海都市区边界划分——基于手机信令数据的探索

都市区是中心城市及其主要影响范围,在区域经济发展中有重要的引领作用。国外都市区范围根据中心城市与外围地区的通勤联系划分,本质上是与中心城市具有密切经济联系的统一劳动市场区。国内由于统计数据的缺乏,通过通勤联系划分都市区的相关研究难以开展,且划分结果在内涵上与国外都市区差异较大。移动电话是目前普及率最高的移动通讯终端设备,其包含的地理位置标签可反映用户的职住地信息。利用上海移动2014年上半年某两周2G手机信令数据,识别用户的居住地和工作地,参照国外标准,根据中心与外围地区的通勤联系划分上海市都市区。在通勤联系的基础上,尝试采用消费联系作为都市区划分的辅助标准,并对划分结果进行了调整。结果表明：① 基于通勤联系的上海都市区主要包括中心城周边地区、松江新城及外围大型工业区,基于消费联系调整的上海都市区包括中心城周边地区、松江、嘉定、青浦等新城及浦东惠南地区、长兴岛,整体上呈现东西略长、南北略窄的形态;② 通勤联系和消费联系可以相互结合划分中国的都市区边界,通勤联系作为主要指标,消费联系作为辅助指标;③ 上海与国外城市都市区差异较大,国外都市区范围扩展极广,上海都市区范围未超过行政边界,局限在在中心城周围相对较小的范围内。     

基于手机定位数据的城市人口分布近实时预测

精细时空尺度下城市人口分布的近实时预测可为优化公共资源配置、协助城市交通诱导、制定公共安全应急预案、探索城市居民活动规律等提供重要科学依据。本文采用城市手机定位数据,基于时间序列分析方法,分别建立参数预测模型和非参数预测模型,对精细尺度下的城市人口空间分布开展近实时预测。预测结果表明,基于时间序列分析方法的预测模型可为精细尺度下的城市人口分布近实时预测提供方法支持;在本文实验条件下,从人口规模、时空分布、多时间尺度、特殊事件等多个角度评估模型精度,非参数预测模型其预测误差均小于参数预测模型,且预测结果更为稳定。     

基于手机信令的跨界地区职住中心识别及其模式——以广佛地区为例

利用手机信令数据,以广佛地区为例,采用洛伦茨方法识别广州和佛山的职住中心,进而分析了广佛跨界地区居民职住模式的时空特征及其影响因素。结果发现：1）广州市居民职住空间呈现就业单中心和居住郊区化特征,职住空间错位明显;佛山市居民职住空间则呈现大分散、小集聚的特征。2）同城化下职住空间呈现新态势,以金沙洲、芳村—桂城为主的跨界地区已形成连绵的、高强度通勤区域。3）5个跨界地区职住空间模式不同,其主要原因有：交通枢纽型的花都空港地区和新客站地区因其交通枢纽功能,影响着两地的劳动力和资本要素流动,带动周边产业发展;居住型的金沙洲和芳村—桂城地区承接了两市中心城区的居住外溢;产业型的五沙地区发挥区位优势形成跨界产业园,吸纳周边人口就业。可见,不同类型的跨界地区的发展都有利于缝合广佛两市空间断裂带,加速城市空间的契合。     

基于手机信令数据的北京市职住空间分布格局及匹配特征

职住空间作为城市系统最重要的组成部分,直接影响了城市的形态结构、居民的行为体验以及社会的和谐宜居,长期以来受到城市研究者的关注和重视。论文利用覆盖北京全市域并持续1个月的1亿多条手机信令数据,基于DBSCAN的聚类方法,通过OD定向联系,识别出同时具备居住—就业关系特征的职住空间。在此基础上,针对北京市辖区、环路、街道乡镇等不同空间尺度,综合运用空间错位指数、职住偏离度、职住分离率、通勤流动率等计算方法,研究北京职住空间分布格局及匹配特征。研究发现：① 北京市居住空间呈现大分散、小集聚特征,就业空间呈现大集聚、小分散特征;② 基于各个空间尺度、不同测度方法的分析结果均表明,职住空间的不匹配程度呈现出由中心城区向外围逐渐降低的态势,但基于街道乡镇尺度呈现出由内向外更细化的就业集聚—居住集聚—二者均衡的三段式变化特征;③ 无论是就业空间高度集聚导致的非集聚区就业岗位数量不足,还是包括就业高集聚区在内大量区域出现的双向通勤现象,均说明居住功能和就业功能空间重组的必要性。     

一种带节点移动的手机蓝牙病毒传播模型

研究了手机节点的空间特性和移动特性,提出了一种新的手机蓝牙病毒传播模型。结合人类运动的行为模式,给出了移动环境下手机节点平均度的计算方法。结合渗流理论分析了蓝牙病毒大规模爆发的可能性,讨论了节点分布密度、蓝牙连接概率等参数对手机蓝牙病毒传播的影响。仿真结果表明,该模型较好地模拟了手机蓝牙病毒的传播过程,符合手机蓝牙病毒的传播规律。