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城市空间分异研究对城市规划、旅游地资源配置、公共交通优化等具有重要意义。该文基于2016年北京市核心六区微博签到数据,根据游客和当地居民签到行为差异,依据时间特征、空间特征和签到比率特征,通过机器学习方法对游客与当地居民进行分类,利用局部莫兰指数和基于签到POI类型的层次聚类法实现细粒度的签到聚集区类型识别,并探究两类人群签到聚集区空间分布与签到类型的差异。结果表明:该文分类模型各项评价指标均在0.9以上,较前人分类结果有较大提升;基于该分类模型所得游客和居民社交媒体签到特征差异显著,游客签到主要集中在故宫周边,以风景名胜、体育休闲和餐饮服务类型为主,居民签到较分散且科教文化服务、商务住宅类型突出,同时发现“菖蒲河公园”等居民签到多而游客签到少的显著差异地区。利用社交媒体数据进行人群异质性角度下的空间分异研究,有助于准确捕捉不同人群在城市中的活动类型、特征并探究城市内部活动规律。 相似文献
2.
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 总被引：3，自引：3，他引：0
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,分析不同类型人群日常活动特征。以南京市沙洲和南苑街道为例,划定不同社区中,青少年、青年、中年和老年群体的日常活动空间,并从日常活动范围和活力的视角分析居民对社区空间利用的基本特征及群体间差异。研究结果表明,居民的日常活动空间表现出层次性、共享性和方向性,且不同年龄群体的日常活动空间存在显著差异;进一步利用相关性检验分析不同群体社区活力的影响因素,提出考虑不同群体活动空间和设施需求的公共服务设施差异化供给策略。研究有助于完善基于居民时空间行为测度社区日常活动空间的方法,丰富对社区居民差异化行为需求的认知。实证研究的结论对基于居民差异化空间和设施需求的社区公共服务设施配置具有一定指导意义。 相似文献
3.
北京城市居民日常活动空间的社区分异 总被引：3，自引：0，他引：3
居民日常活动空间直接反映其对城市空间的利用状况及生活质量,从而得到地理学、规划学、社会学等领域的关注。中国城市在市场化转型、快速城市化等背景下,社会阶层分化与居住空间分异日益明显,城市社区无论在社会构成还是在建成环境上都呈现出显著的空间分异。基于对北京城市居民活动日志问卷调查数据,借助GIS可视化与空间分析方法,通过对北京城市不同类型社区居民日常活动的时空分布、活动空间形态及面积等特征的比较,揭示不同社区居民的日常活动空间的社区分异,试图将基于人口属性、设施供给的社区分异研究拓展到基于日常行为的居民对城市空间利用的社区分异。 相似文献
4.
近年来地理信息大数据运用在人文地理学领域成为了新热潮。本文借助腾讯位置数据，得到了工作日、休息日、节假日三种类型的数据，以南昌市为例，从居民实际活动的视角出发，首先对研究区域的活动空间时序变化特征进行研究，在此基础上，通过核密度分析法总结了研究区域的活动空间凝聚结构，最后利用热度山顶点提取和泰森多边形等方法对具体的城市活动空间功能区进行划分与分析。研究发现：①工作日的高频活动区域面积明显高于休息日和节假日，分类区间的热力值越大像元数量越小。②研究区域城市活动空间的凝聚结构有四种，分别为“单核结构”、“双核结构”、“三核结构”、“集聚结构”，每种结构都有独特的形态特征以及代表性的典型区域。③研究区域可划分为六种活动空间功能区划：综合活动区、居住活动区、学习活动区、休闲娱乐区、交通枢纽区、就业活动区，不同的活动模式对应着各自的活动频度变化规律，且运用叠加分析法识别出六种功能模式的核心区和边缘区。④研究区域的活动功能区分布不均，大部分的活动类型为居住活动区和学习活动区，但主城区的居民活动类型更加丰富，主城区的集聚程度高于远城区，且活动功能区与空间凝聚结构具有一定联系。⑤根据大数据挖掘发现的南昌市活动空间凝聚结构分布特征、活动功能区的分布特征，结合南昌市城市发展规划，对南昌市目前的活动空间结构进行评价，从而对昌南、昌北、城东的发展提出相应建议。 相似文献
5.
《地理与地理信息科学》2015,(6)
随着交通规划由注重设施建设向注重居民出行需求管理转变,非汇总层面的居民时空行为模式研究变得尤为重要,基于GPS、GSM等设备获取的个体行为时空数据也为居民活动特征研究提供了新契机。如何基于个体历史活动时空间数据,把握居民活动规律性,进而实现对居民活动行为时空间预测成为学界研究的热点。该文以北京市为案例,通过GPS对2012年北京居民的跟踪调查数据,基于信息熵算法和费诺不等式算法,探究居民个体活动行为的可预测性。研究表明:居民活动行为的可预测性与活动半径存在显著的相关关系,活动半径在10km以内的居民移动行为可预测性普遍在92%以上;居民一日之内的活动行为可预测性具有明显的时间节律,呈现双波谷的变化特征。 相似文献
6.
上海城市游憩者流动行为研究 总被引：165，自引：9，他引：165
由参与游憩活动的本地居民和外来游客共同构成城市游憩者。城市游憩者在空间上的流动规律将影响城市游憩设施和旅游资源的开发管理。通过旅行测定手段获得基本数据，运用游憩活动空间和使用曲线分析技术，研究上海城市游憩者的流动规律。 相似文献
7.
《地域研究与开发》2020,(3)
以山西省晋中市榆次区66个社区726份居民日常行为调查数据为基础,从生命历程视角,研究了中小城市居民日常活动的时空间行为特征。结果表明:不同年龄段居民在时间利用和活动空间上表现出较大差异。在时间利用上,工作日随居民年龄的增加,工作/学习"双峰"特征逐渐消失,休闲活动比例呈上升趋势,购物活动由分散转向集中并有向上午延伸的趋势;休息日主要以休闲、购物活动为主。在活动空间上,居民对不同空间的依赖性存在显著差异,但街道、社区仍然是居民日常活动的主要场所。相比于大城市,中小城市居民在时间节奏和时间分配上有明显差异性,但在空间范围变化上表现出一致性。推进街道、社区两级社区生活圈建设,特别是公共空间和公共服务设施配置,对促进居民行为需求与城市公共资源供给的有效对接具有重要意义。 相似文献
8.
时空间行为的性别差异研究关注城市空间利用的性别不平等问题，是女性主义地理学和行为地理学的重要议题之一，对构建性别友好型城市具有重要的理论意义。在郊区就业岗位和生活设施不足的情况下，郊区女性的日常活动面临更强的时空制约。论文基于“2017年上海市郊区居民日常活动与出行调查”数据，从活动地点的空间分布、数量、时间分配3个维度刻画郊区居民的工作日活动空间多维特征与性别差异，分析郊区社区建成环境对男性和女性活动空间的差异化影响。研究发现：(1)男性与女性的活动地点数量基本相似，但相较于男性，女性在工作日以家内活动为主导、活动空间范围更小且不同地点用时均衡度更低；(2)社区内活动设施、公共交通可达性、主观社区环境评价与女性居民工作日活动空间的相关性更显著。论文提出，性别友好的城市规划需要关注不同群体的行为模式，重视公共交通与生活设施配套，提升居民的社区环境感知。 相似文献
9.
基于GPS数据的北京市郊区巨型社区居民日常活动空间 总被引：25，自引：2，他引：23
在城市快速郊区化的过程中,北京市兴建了大规模的郊区经济适用房居住区和郊区新城,形成了特有的郊区居住和日常生活空间。由于这些郊区巨型社区周边配套设施和就业岗位的不足,造成了社区居民的长距离通勤,激化了北京市交通拥堵、职住空间错位等城市问题,也降低了居民的生活质量。伴随着人文地理学中的行为转向,时空间行为已成为透视城市空间的重要视角,行为论方法中的活动空间作为城市社会空间研究的重要测度,受到国内外学者的关注,而国内已有的活动空间研究往往基于传统问卷调查数据利用密度插值法从汇总的角度进行分析,忽略了居民的个体差异性。本研究利用2010 年基于GPS的北京市活动与出行调查数据,以天通苑和亦庄两个郊区巨型社区为例,采用GIS 空间分析和标准置信椭圆法,从非汇总角度对郊区居民的整日活动空间进行测度,并在居民活动空间叠加分析的基础上,研究北京市郊区巨型社区居民工作日和休息日的日常活动空间及其对城区空间和案例社区附近空间的利用情况,挖掘工作日居民对城区空间利用的影响因素,从而透视中国大城市郊区化存在的问题。 相似文献
10.
以手机信令数据为数据源,研究西宁市居民在工作日和休息日的时空活动差异及POI设施空间分布对居民活动差异的影响。结果表明:1)西宁市为单中心空间结构,居民在工作日集中分布在市中心区域,而在休息日的分布较分散;2)在休息日,商业和交通设施对居民活动产生积极影响,居住用地在早上对居民活动产生较强的积极影响(下午影响强度减弱),工业用地和公共用地在大部分时段对居民活动强度产生消极影响;3)在工作日,商业设施对居民活动的影响明显减弱,居住用地仅在晚上和凌晨对居民活动产生积极影响,而白天大部分时段出现消极影响,工业用地和公共用地在白天大部分时段会促进居民停留。研究结果有助于明确工作日和休息日居民在城市空间的时空活动差异及影响机制,可为城市出行空间和基础设施规划提供参考。 相似文献
11.
移动定位大数据视角下的人群移动模式及城市空间结构研究进展 总被引：5，自引：3，他引：2
了解城市人群移动行为和空间结构对城市规划、交通管理、应急响应等具有重要的意义。近年来,随着信息技术(ICT)的快速发展,采集大规模、长时间序列的人群移动定位大数据变得容易,为人群移动行为研究带来了新的机遇和挑战。本文首先介绍了目前用于城市人群移动行为和空间结构研究的主要数据源及其特征,并分别从人群移动行为、城市空间结构2个方面对近3年国内外相关研究进行归纳总结。目前的研究主要从移动定位大数据中挖掘人群移动模式,理解人群移动时空规律,进一步透视城市的空间结构特征;而对城市空间结构与人群移动行为影响的研究较少。未来可通过融合多源时空数据,综合研究人群移动行为与城市空间结构之间的相互作用,发展大规模群体移动行为时空分析理论和模型,进一步深入理解人群移动行为与城市空间结构的耦合关系。 相似文献
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城市功能区和人口流动是行为地理学和城市规划领域的研究热点,不同城市功能区的人口聚散现象更是其重点议题。该文基于POI和腾讯位置服务(LBS)大数据,以武汉市主城区为研究区,利用功能密度指数、功能优势指数识别城市功能区,并通过空间关联判断城市功能区人口流动变化规律,采用聚类分析方法归纳人口时空聚散模式。研究结果表明:1)中心城区功能混合度较高;2)受人群时空需求影响,不同城市功能区的人口流动规律呈现一定差异性;3)根据城市功能区人口流动聚散趋势并综合其构成特征,可分为公共主导-聚散波动、商务主导-持续集聚、居住主导-持续集聚、绿地主导-聚散交替、商业主导-动态平衡和工业主导-先聚后散共6种模式。研究结果对于优化城市空间布局、合理配置城市资源以及提升城市运行效率具有参考意义。 相似文献
13.
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
14.
基于潜在语义信息的城市功能区识别————广州市浮动车GPS时空数据挖掘 总被引：11，自引：0，他引：11
随着中国城市化进程的不断推进和深入,城市内部空间结构正发生不断的变化.城市内部形成的不同功能区标识研究,对城市结构理论以及政策制定,资源配置等方面具有非常重要的意义.这些不同的功能区包括住宅区,工业区,教育区以及办公区等.本文以大数据为依托,重点研究城市功能区的特点和分布状态,选取广州市6个区为样本,以最新道路网络为分割依据把研究样本分为439个区域.对历时一周的海量浮动车(GPS)数据以及兴趣点数据采用时空语义挖掘方法,建立潜在的狄利克雷模型(LDA)以及狄利克雷多项式回归模型(DMR);通过OPTICS聚类方法对不同模型的结果进行聚类,进而利用POI类别密度,居民出行特征等方法进行分区结果识别.同时,参考百度地图的地理信息,将研究得到的广州市功能分区结果与广州市城镇用地现状图,居民日常出行特征进行对比验证分析.研究表明,该方法基本能识别出具明显特征的城市功能区,如成熟居住区,科教文化区,商业娱乐区,开发区等.识别出的广州市不同类型的功能区呈现了以居住区和商业区为主导,其他类型功能区围绕其展开的特点.研究证明,利用大规模,高质量的个体时空数据开展人们移动行为和日常活动组织及社会空间的研究,能从一个新的视角揭示城市功能区的形成及其机制. 相似文献
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Depicting urban boundaries from a mobility network of spatial interactions: a case study of Great Britain with geo-located Twitter data 总被引：1，自引：0，他引：1
Junjun Yin Aiman Soliman Dandong Yin 《International journal of geographical information science》2017,31(7):1293-1313
Existing urban boundaries are usually defined by government agencies for administrative, economic, and political purposes. However, it is not clear whether the boundaries truly reflect human interactions with urban space in intra- and interregional activities. Defining urban boundaries that consider socioeconomic relationships and citizen commute patterns is important for many aspects of urban and regional planning. In this paper, we describe a method to delineate urban boundaries based upon human interactions with physical space inferred from social media. Specifically, we depicted the urban boundaries of Great Britain using a mobility network of Twitter user spatial interactions, which was inferred from over 69 million geo-located tweets. We define the non-administrative anthropographic boundaries in a hierarchical fashion based on different physical movement ranges of users derived from the collective mobility patterns of Twitter users in Great Britain. The results of strongly connected urban regions in the form of communities in the network space yield geographically cohesive, nonoverlapping urban areas, which provide a clear delineation of the non-administrative anthropographic urban boundaries of Great Britain. The method was applied to both national (Great Britain) and municipal scales (the London metropolis). While our results corresponded well with the administrative boundaries, many unexpected and interesting boundaries were identified. Importantly, as the depicted urban boundaries exhibited a strong instance of spatial proximity, we employed a gravity model to understand the distance decay effects in shaping the delineated urban boundaries. The model explains how geographical distances found in the mobility patterns affect the interaction intensity among different non-administrative anthropographic urban areas, which provides new insights into human spatial interactions with urban space. 相似文献
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The use of multi-perspective and multi-scalar city networks has gradually developed into a range of critical approaches to understand spatial interactions and linkages. In particular, road linkages represent key characteristics of spatial dependence and distance decay, and are of great significance in depicting spatial relationships at the regional scale. Therefore, based on highway passenger flow data between prefecture-level administrative units, this paper attempted to identify the functional structures and regional impacts of city networks in China, and to further explore the spatial organization patterns of the existing functional regions, aiming to deepen our understanding of city network structures and to provide new cognitive perspectives for ongoing research. The research results lead to four key conclusions. First, city networks that are based on highway flows exhibit strong spatial dependence and hierarchical characteristics, to a large extent spatially coupled with the distributions of major megaregions in China. These phenomena are a reflection of spatial relationships at regional scales as well as core-periphery structure. Second, 19 communities that belong to an important type of spatial configuration are identified through community detection algorithm, and we suggest they are correspondingly urban economic regions within urban China. Their spatial metaphors include the administrative region economy, spatial spillover effects of megaregions, and core-periphery structure. Third, each community possesses a specific city network system and exhibits strong spatial dependence and various spatial organization patterns. Regional patterns have emerged as the result of multi-level, dynamic, and networked characteristics. Fourth, adopting a morphology-based perspective, the regional city network systems can be basically divided into monocentric, dual-nuclei, polycentric, and low-level equilibration spatial structures, while most are developing monocentrically. 相似文献
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Understanding spatial structures and organizational patterns of city networks in China: A highway passenger flow perspective 总被引：6，自引：2，他引：4
The use of multi-perspective and multi-scalar city networks has gradually developed into a range of critical approaches to understand spatial interactions and linkages. In particular, road linkages represent key characteristics of spatial dependence and distance decay, and are of great significance in depicting spatial relationships at the regional scale. Therefore, based on highway passenger flow data between prefecture-level administrative units, this paper attempted to identify the functional structures and regional impacts of city networks in China, and to further explore the spatial organization patterns of the existing functional regions, aiming to deepen our understanding of city network structures and to provide new cognitive perspectives for ongoing research. The research results lead to four key conclusions. First, city networks that are based on highway flows exhibit strong spatial dependence and hierarchical characteristics, to a large extent spatially coupled with the distributions of major megaregions in China. These phenomena are a reflection of spatial relationships at regional scales as well as core-periphery structure. Second, 19 communities that belong to an important type of spatial configuration are identified through community detection algorithm, and we suggest they are correspondingly urban economic regions within urban China. Their spatial metaphors include the administrative region economy, spatial spillover effects of megaregions, and core-periphery structure. Third, each community possesses a specific city network system and exhibits strong spatial dependence and various spatial organization patterns. Regional patterns have emerged as the result of multi-level, dynamic, and networked characteristics. Fourth, adopting a morphology-based perspective, the regional city network systems can be basically divided into monocentric, dual-nuclei, polycentric, and low-level equilibration spatial structures, while most are developing monocentrically. 相似文献
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Zhixiang Fang Yang Xu Shih-Lung Shaw Ling Yin 《International journal of geographical information science》2017,31(11):2119-2141
Understanding the stability of urban flows is critical for urban transportation, urban planning and public health. However, few studies have measured the stability of aggregate human convergence or divergence patterns. We propose a spatiotemporal model for assessing the stability of human convergence and divergence patterns. A mobile phone location data set obtained from Shenzhen, China, was used to assess the stability of daily human convergence and divergence patterns at three different spatial scales, i.e. points (cell phone towers), lines (bus lines) and areas (traffic analysis zones [TAZs]). Our analysis results demonstrated that the proposed model can identify points and bus lines with time-dependent variations in stability, which is useful for delineating TAZs for transportation planning, or adjusting bus timetables and routes to meet the needs of bus riders. Comparisons of the results obtained from the proposed model and the widely used entropy measure indicated that the proposed model is suitable for assessing the differences in stability for various types of spatial analysis units, e.g. cell phone towers. Therefore, the proposed model is a useful alternative approach of measuring spatiotemporal stability of aggregate human convergence and divergence patterns, which can be derived from the space–time trajectories of moving objects. 相似文献
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智能技术的影响已经渗透到城市的不同方面,空间要素的流动更快更复杂,城市功能需要进行调整以适应居民活动的变化,城市空间的智能化发展与运营管理也成为新的挑战。论文从城市空间要素组织、居民活动与空间功能、空间运营管理3个方面梳理当前智能技术对城市空间的影响,并展望未来5~10 a的城市空间应具有瞬时异地、空间智能化、复杂流动性以及韧性能力更强的特点,最后从城市空间组织、功能形态、运营管理与规划方法4个方面探讨了未来的城市空间研究需要关注的重点内容,以期为智能技术影响下的城市空间研究与规划设计提供参考。 相似文献
20.
人类活动轨迹的分类、模式和应用研究综述 总被引：4，自引：3，他引：1
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。 相似文献