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基于移动定位的行为数据采集与地理应用研究 总被引：2，自引：0，他引：2
微观个体行为的研究是人文地理学者解释人文地理现象的重要视角,而个体时空数据的获取是制约行为研究的重要瓶颈之一。随着手机的普及,移动定位服务为个体时空数据的获取提供了新的技术手段。通过与人口普查、交通调查等传统移动性数据获取方法的比较,基于移动定位的时空行为数据所具有特点包括:(1)采集个体位置和移动信息真实;(2)定位精度高、信号覆盖广;(3)可持续实时动态获取移动信息;(4)可减少行为数据编码过程的信息损失,适合大规模采集。详细介绍了基于移动通信网络和手机终端的移动定位技术原理,并通过微观个体行为分析和宏观城市动态空间规划的两个典型案例,实证基于移动定位的时空行为数据在城市规划等领域的可行性和适用性。移动定位方法显示出了巨大的技术优势和应用前景,但一些重要的基础性问题仍没有解决,特别是个人的隐私保护和移动定位的地理尺度问题。现有的研究成果表明,基于移动定位数据的地理应用仍处在试验和探索阶段,新的数据获取协议、数据分析方法、地理时空模式提取方法等研究亟待展开。 相似文献
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人口移动是城际要素流动和资源配置的主要载体,是建构区域网络组织的主要形式。本研究关注人口移动的重要组分——短时间尺度48小时内城际日常移动（daily intercity mobility）,基于微博签到大数据,通过分析长三角人口日常移动的城际格局发现,人口流动具有向多核心极化的分布特征,受到省级行政边界阻碍,并存在明显的省际差异。通过重力模型进行反向验证,对影响因素进行系统统计检验发现,移动的时间等成本和产业结构、文化、教育等城市特征补充塑造了由物理距离决定的城际移动模式,且相比于移动成本,城市特征对人口移动有着更大的影响。本文拓展了重力模型检验网络影响机制的方法实践,解析了城际日常移动机理,并从人口日常移动角度为理解长三角一体化的进程与优化策略提供参考。 相似文献
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大数据时代城市时空间行为研究方法 总被引：19，自引：8，他引：11
信息技术的快速发展带来了“大数据”时代的到来,改变了城市的空间组织和居民行为,并使得城市时空间行为研究方法面临变革。本文在总结传统城市时空间行为研究方法存在问题的基础上,对影响其变革的数据获取与处理技术进行梳理,重点从居民时空行为、城市空间及城市等级体系3个方面综述了国内外应用大数据进行城市时空间行为研究的最新进展,构建了基于大数据应用的城市时空间行为研究方法框架。本文认为,大数据时代城市时空间行为研究方法的变革主要取决于对反映居民时空行为的网络或移动信息设备数据的挖掘、处理及应用,但是还需要进一步推动相关学科间的交叉与融合,加强社交网站等网络数据在居民时空行为和城市空间研究中的应用,并指导城市规划编制与管理方法的创新。 相似文献
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基于智能手机的个体室内时空行为分析 总被引：1，自引：1，他引：0
智慧城市近年来在全球范围内得到了广泛的重视,智慧城市的基础是对城市各要素的感知与理解。人是城市的主导因素,对个人的时空行为分析是城市感知的关键,对智慧城市的建设具有重要意义。个体时空行为分析一直受限于时空数据的获取手段,使得相关理论研究及应用受到了很大的限制。个体时空行为数据获取的挑战之一在于室内空间位置信息的获取。随着智能手机功能的日益强大和室内定位技术的发展,可以通过智能手机获取个体的室内位置信息;另外,智能手机内置的多种传感器使其具备强大的感知能力,可以检测用户的行为。因此,智能手机成为获取个体室内时空行为数据的理想终端。本文对基于智能手机的个体室内时空行为进行分析,首先介绍了室内定位的研究进展,然后给出基于智能手机进行个体室内时空行为分析的实例,最后对基于智能手机的个体室内时空行为分析对智慧城市建设的意义进行了讨论。通过智能手机获取的个体室内时空行为数据可以分析城市居民的实时空间分布及行为模式,对于智慧城市建设中的智慧交通、智慧安防以及智慧城管等应用提供数据支撑;基于大规模的历史个体室内时空行为数据,可以分析城市功能的时空变化特征,服务于智慧城市建设。 相似文献
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北京居民活动与出行行为时空数据采集与管理 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
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本文在梳理城市地理学与时间地理学相关概念的基础上总结给出了城市时空间结构的概念内涵。城市时空间结构的内涵是以时间地理学对人地关系地域系统的研究作为基本方法,在城市地域内,以居民日常活动的一个基本周期作为时间尺度,该时空范围内所有人时空活动的关系及其组合状态。具体研究内容包括四个方面:其一,回顾了城市时空间结构的渊源,并对城市实体空间、城市社会空间、城市认知空间以及城市时空间概念进行了对比分析。其二,对国内外城市时空间及其相关研究进行了简要的归纳和梳理。其三,对国内城市时空结构的相关研究进行了回顾。其四,对城市时空间结构研究的相关内容进行了述评。认为随着地理信息技术的发展和多元数据的出现,城市时空间结构有如下特点:在研究内容方面,城市时空间结构研究的内容和切入点不断增多;在研究方法方面不断成熟,时空路径模拟、时空展示和对大数据处理技术方面不断成熟;在研究数据方面,逐步从传统的以出行日志为主的数据源走向以GPS数据和手机数据及其他数据相结合的多元数据融合。 相似文献
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现代人文地理学的研究越来越多地关注人的时空行为,而获取个体在出行活动中的时空位置数据是研究人类时空行为的前提。受数据获取技术的限制,之前对时空行为的研究主要集中在室外空间。随着室内定位技术的出现和应用,这类研究由室外空间扩展至室内空间。室内定位技术和方法较多,但从数据的角度来看,根据数据获取中使用定位方法的不同,可将室内定位数据分为几何位置数据、指纹位置数据和符号位置数据3类。目前,基于室内定位数据的研究可以归结为以下4个方面,即：人在室内的时空分布、人在室内的移动模式、人在室内的行为习惯及属性推断、人与室内环境的交互作用。然而,总体上目前的研究还处于探索阶段,理论和方法体系尚未成熟。本文认为后续的研究中需要关注以下问题：①数据获取方面。相对于蓝牙、射频识别、红外等定位技术,“智能手机+WiFi”模式的定位系统具有覆盖范围广、成本低廉、无需专门设备支持、易与用户交互等优势,是一种最具应用前景的室内定位技术;②研究内容方面。时空行为特征的研究是基础,个体属性推断及个体与环境的相互作用形式和机理研究将是重点,多时空尺度数据融合分析是一种趋势;③科学伦理方面。室内定位涉及微观尺度人类活动的记录,隐私保护问题需要高度关注。 相似文献
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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 Gi*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。 相似文献
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信息时代移动社会理论构建与城市地理研究 总被引：16，自引：4，他引：12
以信息技术进步为核心的信息革命已经成为推动国家、区域与城市社会经济发展及其快速转型的重要动力,并持久、深刻地冲击和改变着工业革命以来人类对社会经济及其空间结构形成的固有认识。当前,移动通信技术的进步及其应用,与高速铁路的加快建设、城市区域化的加速和智慧城市的建设一起,正将世界带入一个全新的移动信息时代。由于时间和空间概念的重新定义,全新时空观的出现,使得以空间问题为核心内容的城市地理学面临着根本性的变革。在移动信息技术的支撑下,城市地理学的研究范式、方法和内容都开始发生巨大的变化,传统的理论框架已逐渐不能满足当前研究的需要。本文重点分析了移动信息技术影响下的地理空间与网络信息空间的变化,提出了基于移动信息技术的移动社会理论框架。进而对移动信息时代城市地理学的研究方法、研究重点进行了探讨,希望运用城市地理学的研究更好地服务于移动信息时代的城市与区域的发展、规划与管治。 相似文献
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基于图谱特征的中国典型城市空间结构演变分析 总被引：2，自引：1，他引：1
基于地学信息图谱的方法论,选取中国典型经济快速发展的城市,对中国典型城市空间结构演变的现状进行分析。结合不同时期城市空间结构的图谱,探索城市化与城市空间结构演变的影响因素。通过对城市空间结构特征的理解和测度来把握城市空间结构的演变,总结在城市化背景下城市空间结构演变的时空规律,为城市未来健康、协调、有序发展提供服务。研究结果表明: ①城市空间结构是城市的自然环境、经济、土地利用和城市交通等各种要素在空间组织分布形式和相互作用的过程。②城市化过程中人口大量向城市转移,对城市空间结构演变的影响总体呈扩增的趋势。③地形、河流港湾、人口和经济发展等是影响城市空间结构主要的因素。④良好的城市交通网络结构是城市得以正常运转的前提,城市经济快速发展离不开高效的交通网络系统;在城市交通的空间结构的扩展特征上显现出多种发展结构,如同心圆带状结构、扇形结构等。⑤ 在地形、水系等自然条件一定的情况下,城市的空间结构是由土地利用与城市交通网络在城市空间地域上相互制约和相互协调形成的。 相似文献
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Wei Huang 《International journal of geographical information science》2019,33(2):385-407
A mechanistic understanding of human activity patterns lays a foundation for many applications. The majority of the current research aims to outline human activity patterns mainly from spatiotemporal perspectives (i.e., modeling human mobility patterns), lacking of understanding of the motivations behind behaviors. The aim of this study is to model and understand human activity patterns within urban areas using both spatiotemporal and cognitive psychology methods to measure both human behavior patterns and the underlying motivations . We first propose a framework that enables us to analyze the spatiotemporal patterns of urban human activities, infer the associated semantic patterns that represent the motivations driving human mobility choices and behaviors, and measure the similarity between human activities. We then construct a human activity network based on the similarity to depict human activity patterns. The framework is applied to a case study of Toronto, Canada, where geotagged tweets are used as a proxy for human activities to explore activity patterns. The analysis of the human activity network shows that 61% of tweeter users follow similar activity patterns. Our work provides a new tool for better understanding the way individuals interact with urban environments that could be applied\ to a variety of urban applications. 相似文献
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居民出行活动与居民的收入水平关系是公共交通、城市地理研究的重要问题。传统获取居民出行活动信息主要基于问卷调查的方式,不仅成本高、样本量有限,且研究局限于定性讨论,研究结果易因受访者的主观意识而产生偏颇。随着信息技术的革新,传感器记录的大规模人类活动信息为研究居民出行活动特征与居民收入水平关系提供了可能性。本文利用上海市居民时空轨迹数据,从居民出行活动的角度出发,首先构建居民出行活动指标,并利用主成分分析法提取居民出行活动特征的主要成分;然后对主成分进行K-Means聚类,并针对不同出行活动特征的类别,分析居民出行活动特征与居民收入水平的关系,结果表明：①居民出行地点多样性与居民出行范围大小是反映居民出行活动特征的主要成分;②移动范围越小、移动地点多样性越低的居民类别,其平均工资水平越高;③不同移动性特征的类别平均收入水平差异与各类别居民工作地的产业发展有关。研究结论可为城市规划及相关经济政策制定提供参考。 相似文献
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Hao Jiang Qian Li Xian Zhou Yanqiu Chen Shuwen Yi Hai Wang 《International journal of geographical information science》2017,31(12):2359-2381
Human mobility patterns have been widely investigated due to their application in a wide variety of fields, for example urban planning and epidemiology. Many studies have introduced spatial networks into human mobility analyses at the collective level. However, these studies merely analyzed spatial network structure, and the underlying collective mobility patterns were not further discussed. In this paper, we propose a collective mobility discovery method based on community differences (CMDCD). We constructed spatial networks where nodes represent geographical entities and edge weights denote collective mobility intensity between geographical entities. The differences between communities detected from the networks constructed in different periods were then identified. Since collective spatial movement has a large influence on network structure, we can discover groups with different mobility patterns based on community differences. By applying the method to data usage detail records collected from the cellular networks in a city of China, we analyzed different collective mobility patterns between the Spring Festival vacation and workdays. The experimental results show that our method can solve these two problems of identifying community differences and discovering users with different mobility patterns simultaneously. Moreover, the CMDCD method is an integrated approach to discover groups whose mobility patterns have changed in different periods at the large spatial scale and the small spatial scale. The discovered collective mobility patterns can be used to guide urban planning, traffic forecasting, urban resource allocation, providing new insights into human mobility patterns and spatial interaction analyses. 相似文献
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基于居民行为周期特征的城市空间研究 总被引：4，自引：1，他引：3
伴随着中国经济社会进入“新常态”的发展阶段,对城市存量空间的研究提出了更加精细化的要求,基于居民行为活动的周期规律对城市空间进行研究,进而提升城市空间的品质日益重要。随着信息通信技术的快速发展,使许多大数据的获取成为可能,并由于其低成本、即时、大样本等优势,在城市空间研究方面具有巨大的价值。以上海市中心城区为例,利用手机信令数据,探究居民活动的空间周期变化特征,并基于空间的周期特征曲线,采用相似性传播聚类算法进行空间分类。研究表明,居民活动有平日一日周期和平日加周末二日周期,与人的作息规律相符合。市核心区、城市副中心及主要就业中心,昼夜波动和平日周末活动强度的差异都较为明显。空间分类结果显示,城市活动空间的组织既体现出个体充分的空间能动性,也反映出对土地使用类型以及设施建设、投入程度的耦合性。上海市内环内核心区混合多样的用地模式使得活动区内居民活动内容丰富,周期特征功能区边界模糊。研究成果可为未来的城市空间规划提供指导,为城市空间结构、功能布置、设施布局等优化提供决策支撑和科学依据。 相似文献
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社区生活圈从居民日常活动及行为视角考察城市社区,是城市地理学和城市相关学科的研究前沿,也是中国国土空间规划体系创新的重要组成部分,以及中国城市社会可持续发展的重要抓手。伴随着流动性和信息化的不断深入,社区生活圈的主体日益多元化、社区活动和居民时空行为日益多样化、社区空间的功能与意义日益丰富化,亟需城市地理学的研究创新与实践引导。时间地理学是理解人与环境关系的社会—技术—生态综合方法,为早期基于时空行为与生活空间的社区生活圈研究提供了重要基础。新时间地理学重视家庭及其他组织企划的交互与时空组合,可为社区生活圈内个体—家庭—社区之间的复杂互动关系研究、时空行为的社会文化制约与多情境分析及模拟提供重要支撑。论文基于新时间地理学方法,从理论、方法和实证3个维度提出社区生活圈的新时间地理学研究框架,具体包括构建社区生活圈的时空行为理论,揭示社区生活圈的时空间结构;创新社区生活圈的时空行为分析和模拟方法;从社区生活圈时空行为优化、社区交往生活圈、社区安全生活圈等方面创新中国城市规划与管理等研究内容。 相似文献
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Analyzing the distribution of human activity space from mobile phone usage: an individual and urban-oriented study 总被引：1，自引：0，他引：1
Yihong Yuan Martin Raubal 《International journal of geographical information science》2016,30(8):1594-1621
Travel activities are embodied as people’s needs to be physically present at certain locations. The development of Information and Communication Technologies (ICTs, such as mobile phones) has introduced new data sources for modeling human activities. Based on the scattered spatiotemporal points provided in mobile phone datasets, it is feasible to study the patterns (e.g., the scale, shape, and regularity) of human activities. In this paper, we propose methods for analyzing the distribution of human activity space from both individual and urban perspectives based on mobile phone data. The Weibull distribution is utilized to model three predefined measurements of activity space (radius, shape index, and entropy). The correlation between demographic factors (age and gender) and the usage of urban space is also tested to reveal underlying patterns. The results of this research will enhance the understanding of human activities in different urban systems and demographic groups, as well as providing novel methods to expand the important and widely applicable area of geographic knowledge discovery in the age of instant access. 相似文献
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居民家庭日常出行碳排放的发生机制与调控策略——以北京市为例 总被引：3，自引：0，他引：3
根据2007年北京市居民活动日志调查数据,利用Amos7.0软件建立单效标因素的路径分析模型,试图在"社区-家庭"层面上挖掘"空间利用-出行特征-碳排放"的内在发生机理,藉此寻找城市空间组织低碳化的调控路径。研究发现:影响居民家庭日常出行碳排放的主要因素是出行距离和出行方式。社区空间利用特征对家庭出行的距离总量有显著影响,对小汽车出行比率则没有明显作用效果;私家车的购置对居民家庭出行行为的高碳化具有不可逆的作用特点;在现有设施条件、空间环境和车辆使用政策下,公共交通对私人交通出行没有替代性。研究认为,城市空间组织和调控优化应通过土地混合利用、设施供给等物质空间组织与再组织手段,形成空间行为组织和行为规划策略,引导居民降低交通发生量,优化居民交通发生的时空结构,建构低碳的城市空间结构。 相似文献
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老年人公交移动性的季节时空分异特征研究——以安徽省芜湖市为例 总被引：1，自引：1，他引：0
移动性是老年人生活质量的重要影响因素,提高老年人的移动性是延长老年人独立生活时间,从而减小社会养老成本的重要手段。公共交通是中国老年人较长距离出行的最主要交通方式,但已有研究对公交移动性的关注较少。论文从季节时空分异的角度出发,利用安徽省芜湖市智能公交卡数据,分析不同季节老年人公交移动性静态空间集聚特征以及季节变化条件下移动性变化值的空间集聚特征。结果表明：① 老年人公交移动性空间集聚明显,呈现圈层式分布的特征。不同季节、不同移动性指标在城市中心、城市中心外围和城市边缘的集聚现象存在较大差异。② 老年人公交移动性的时空分异现象是复合的,不同城市空间对季节变化的敏感程度存在差异,主要呈现出从城市中心向外递增的趋势。研究公交移动性的季节时空分异现象可以为老年友好型城市的规划建设提供更加适当的规划和灵活的政策建议。 相似文献
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主观幸福感是目前国内外研究热点,与提升居民生活质量和建设宜居城市密切相关。已有大部分文献侧重单一空间尺度的研究,分析社会经济属性和地理环境要素(包括建成环境、社会环境、环境污染)对主观幸福感的影响;也有部分研究关注居民日常出行属性和活动特征对主观幸福感的作用机制,探讨长期幸福感与短期幸福感的内在关系。论文对上述研究进行较为系统的梳理与评价,综合考虑地理环境、时空行为与主观幸福感的复杂关系,构建主观幸福感的理论研究框架,总结时空行为视角下多尺度、多维度地理环境要素对主观幸福感的影响机制以及作用路径,并探讨主观幸福感的时空动态规律以及微观行为机制,为改善城市人居环境、优化居民行为模式提供科学依据和政策建议。 相似文献