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伪基站垃圾短信活动存在显著的时空自相关和异质性现象,采用时空分析方法可以精准把握伪基站的移动规律和行为模式,为相关部门综合施策、探索长效管理机制提供科学的依据。然而,精细尺度下垃圾短信数据集中过多零数据导致的零膨胀问题,使当前的时空分析方法并不适用。为此,本文以2017年2月23日至2017年4月26日北京市色情服务类垃圾短信数据为例,构建零膨胀贝叶斯时空模型,不仅可以解决零膨胀问题,而且可以综合分析伪基站的空间、时间、时空效应以及外部影响因素,以识别伪基站活动的相对风险高值区、探究城市建成环境对其的影响。结果发现：在数据集中零值占比高达83.46%的情况下,基于零膨胀泊松分布的贝叶斯时空模型具有更好的拟合精度;色情服务类垃圾短信空间上的高风险区域主要聚集在北京市主城区的东部,风险值最高的区域属于朝阳区;周四、五、六风险趋势会相对增加,且18:00至次日02:00为高发时期;伪基站一般18:00从主城区的西南部开始向东北方向移动,凌晨01:00聚集在朝阳区西北部区域;商务住宅与住宿服务类城市环境与垃圾短信呈正相关,餐饮服务与派出所类城市环境呈负相关。研究表明,零膨胀贝叶斯时空模型为精细尺度的伪基站垃圾短信研究,提供了一个可以有效整合多个时间截面的分析数据、充分考虑伪基站的时空关系和外部影响因素并解决数据中存在零过多现象的方法,为发展和验证伪基站的环境犯罪学理论提供了一种重要的分析方法。 相似文献
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近年来,公交扒窃案呈上升趋势,为了预防和打击此类犯罪,需要有效识别其犯罪模式。传统的犯罪分析方法,往往将时间和空间分割开来研究,本文则引入加权时空关联规则进行挖掘分析,试图找出公交扒窃的案发时空规律。首先,对公交扒窃数据进行时间粒度和空间粒度的划分,将公交主要运营时间以2 h为单位划分成等间隔的公交时段并对其进行编码,将公交线路按公交站点划分成公交路段;其次,对数据进行空间分析和时间归并,提取出每个案件发生的公交路段和案发时段,并将案发时段归并到公交时段中;再次,由于每个公交路段的案发率不同,其对结果的贡献率也不同,因此,给每个路段赋予一个权重;最后,用Apriori算法进行加权关联规则挖掘,得到公交扒窃的时空犯罪模式。研究表明,这种挖掘方法具有以下特点:(1)按公交站点进行公交路段的划分具有创新性;(2)通过对案发路段的加权,能将空间位置重要程度的差异区分开来,更符合实际情况;(3)挖掘过程中同时考虑了时间与空间属性。 相似文献
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城市人口分布与活动呈现高度的时空动态变化,掌握人口时空变化特征并进行未来预测,对于精准人口评估、有效的政策措施制定、实时的人口预警与调控等具有重要意义。本研究利用以手机信令数据为主的多源时空数据,首先利用地理探测q统计进行探索性数据分析,其次结合贝叶斯模型进行北京市朝阳区居住人口的时空变化探究及时空预测,以期达到对朝阳区人口的动态评估与预测。首先,选用地理探测q统计进行空间异质性探测,用贝叶斯时空层次模型探究基于手机信令数据推算的北京市朝阳区居住人口的总体空间效应、总体时间效应以及局部变化趋势;其次,选用贝叶斯高斯预测过程模型,基于朝阳区各街乡的居住人口及相关人口影响因子数据进行朝阳区各街乡2017年12月的居住人口预测。时空探究表明：朝阳区居住人口在空间上存在完美空间分异,整体呈现沿环路由内向外递增的空间分布格局,整体时间趋势表现为增长,各街乡局部时间变化趋势呈现一定差异。预测的空间分布与实测空间分布整体一致,精度较高,各街乡预测精度不一。结果表明基于贝叶斯理论的时空层次模型和高斯预测过程模型可以为多源时空数据下的多尺度精准识别与人口时空模式挖掘提供有效的方法支撑。 相似文献
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基于潜在受害者动态时空分布的街面接触型犯罪研究 总被引：1，自引：0，他引：1
街面接触型犯罪是指犯罪者在街面通过采取与受害者身体接触的方式而实施的违反法律的行为,已有文献研究利用了不同类型的大数据代表的周遭人口表征街面接触型犯罪中“潜在受害者”因素,但由于数据的局限性,无法应用在微观的空间尺度上的街面接触型犯罪研究。微信热力图是具有高时空分辨率和高人口覆盖度,能动态地反映人流量热度的程序。因此,本文以经济发达的ZG市的XT街道为例,结合日常活动理论,并基于微信热力图数据代表的周遭人口表征的“潜在受害者”因素,首先定性地描述和识别街面接触型犯罪的时空分布特征,然后划分不同时段分析街道街面接触型犯罪的影响因素。研究发现：① 街面接触型犯罪案件存在时空的集聚性,街道街面接触型犯罪在晚上（18:00—23:59）是高发期,在白天（07:00—17:59）是低发期,在22:00—22:59数量达到最大值,主要聚集在城中村区域,且不同时期的影响因素存在一定的差异;② 微信人口数量在所有时期均对街面接触型犯罪存在显著的正向影响,其代表的周遭人口能很好地表征日常活动理论中的“潜在受害者”因素,且在凌晨—清晨（00:00—06:59）对街面接触型犯罪的影响最大;③ 不同场所对街面接触型犯罪的影响存在时间上的差异,餐饮点在晚上对街面接触型犯罪存在显著的正向影响,KTV、健身房和公交站点分别对应在凌晨—清晨、白天与晚上对街面接触型犯罪有显著的正向影响,而休闲会所在凌晨、清晨、晚上均有显著的影响,与最近巡逻驻点的距离仅在晚上时期显著影响街面接触型犯罪。本文的研究结论可为警方采用微信热力图来分析街面接触型犯罪和经济发达地区警方部署提供参考依据。 相似文献
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手足口病（HFMD）是一种多发于儿童的常见传染病。近年来,中国HFMD发病人数逐年上升,疾病疫情也日益受到社会广泛关注。虽已有不少相关研究,但对于探测其时空异质性及量化潜在影响因子解释力的研究仍然较少。本文采用地理探测器及贝叶斯时空层次模型,对2009-2013年京津唐地区HFMD发病率的时空异质性进行分析,并量化各影响因子及其两两交互作用对HFMD发病率的解释力。结果表明：① HFMD的相对风险存在时间异质性,其发病风险在春夏季（5-7月）达到峰值,而冬季（12-次年2月）发病风险最低;② HFMD的相对风险存在空间异质性,在经济发达的地区HFMD发病率较高;③ 影响HFMD发病率时间异质性的主要气象因子为平均温度、累积降水、相对湿度,解释力分别为0.38,0.27,0.13,且交互作用都大于独自影响的作用,如平均温度和相对湿度、平均温度和降水,平均温度和风速两两交互的解释力分别为0.43, 0.40, 0.42。通过研究京津唐地区HFMD发病率的时空异质性以及影响因子的量化状况,为本地区HFMD的预防和控制提供理论依据。 相似文献
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小城市居民出行行为时空动态及驱动机制研究 总被引：1，自引：0，他引：1
相比于大城市,中小城市在新型城镇化中至关重要,具有独特的居民出行行为特征,但以往的研究并没有得到足够的关注。目前研究主要使用浮动车数据分析特大城市居民的出行行为,但考虑到小城市土地开发强度低、公共交通不发达、研究空间尺度精细等特点,这些研究方法不能完全适用于针对小城市的研究。因此,本文使用小城市出租车GPS轨迹数据识别上下客事件,沿道路生成随机样点采样得到了分时段的上下客密度,并对其时空动态进行描述和表达;筛选出显著影响上下客密度时空分布的9类设施,建立出租车上下客事件的地理加权回归模型;分析了小城市出租车上下客时空动态与各类城市设施的时空关系,发现在工作日与双休日和一天中不同时段中,不同城市设施对上下客事件的影响具有不同的分布规律及其驱动机制。研究结果可为小城市的城市规划和交通需求精细化管理提供参考。 相似文献
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多源时空大数据的应用,为城市规划、城市问题的分析和解决提供了新的思路、手段。以杭州市下城区为例,首先利用兴趣点数据进行城市功能区识别,在城市功能区基础上采集手机信令数据与互联网房价数据,进行不同功能区的职住人口、房价水平和人口密度等城市特征的挖掘与分析,以期探索多源时空大数据在城市功能识别和特征挖掘方面的应用和方法,为城市规划提供新的思路。研究结果表明,杭州市下城区可以分为居住、商业、办公和混合4种功能区类型,且呈现明显的空间聚集特征。其中,商业区的职住比、平均房价水平和人口密度明显高于其他功能区,办公区其次,居住区最低,而混合区则位于中位数水平。研究结果可以为下城区规划调整、功能区布置和设施布局等方面提供政策依据和建议。 相似文献
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区域人口迁移流的规模不仅取决于迁出地与目的地的“双边”要素,也与前期迁移流和周边迁移流息息相关。传统重力模型揭示了区域人口迁移过程的“推-拉”机制,但受制于对时空维度的忽视,无法有效表达迁移流之间的时空依赖关系,因而难以度量区域要素变化对迁移流产生的时空溢出效应。本文引入多种形式的时空依赖结构,构建迁移流时空重力模型,并采用贝叶斯马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法进行估计。在此基础上,结合时空效应框架量化区域要素对迁移流的影响,定量分析人口迁移过程的时空溢出效应与动力机制。本文以1985-2015年中国省际人口迁移为例,通过与非空间的动态重力模型估计结果比较,初步表明时间依赖、空间依赖以及时空扩散依赖在区域人口迁移过程中不容忽视;时空维度上,区域要素变化在初期对迁移网络的溢出效应超过对该区域迁移流的直接影响;逐渐衰减的时空溢出效应维持了区域人口迁移规模发展的相对稳定,与动态重力模型估计结果形成了鲜明对比。区域人口规模、人均GDP水平及其时空溢出效应共同驱动中国省际人口迁移系统的发展。耦合时空维度依赖关系的时空重力模型能更好地理解区域人口迁移过程的演化特征,为促进区域人口均衡发展提供科学的决策依据。 相似文献
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出租车作为城市公共交通的重要补充,是城市面向公众的一个窗口,在人们日常出行中起到越来越重要的作用。出租车资源时空分布的不均衡,直接影响到城市公共交通的运行效率和城市形象。通过研究出租车上下客的时空分布特征,不仅可以反映城市居民的工作、生活、出行的规律和模式,也可反映城市空间在不同时段内的动态性和“热度”。本文基于出租车GPS轨迹大数据,针对出租车上下客事件轨迹呈现的线状特征,以及城市道路网络空间不同时段“热度”的动态分段特征,提出了出租车上下客时空分布的线密度探测模型。该模型通过对时间多粒度描述与表达,对不同城市道路网络空间,进行出租车上下客事件的探测和分析,获取城市出租车上下客的时空分布规律,更深刻地理解和认知了城市空间的动态性。 相似文献
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利用终端位置时空转移概率预测通讯基站服务用户规模 总被引：1，自引：0，他引：1
基站服务用户数的预测对通信基站的空间位置选取、通讯服务带宽的配置优化等有重要作用,并为城市公共安全管理方面中的人群聚集预警与群体事件预防提供辅助决策支持。本文利用海量手机轨迹数据,运用时空转移概率定量化描述城市内不同区域间人群流动的时空特性,结合马尔可夫链和贝叶斯定理,构建手机用户群体在基站间的时空转移概率模型,并以此提出一种城市区域尺度上的基站服务用户数预测方法。利用湖北省某城市长达30 d的手机轨迹数据进行模型训练与预测方法验证,实验结果表明：在时间粒度为60 min时,本文提出的方法对8-22时各时段基站服务用户数预测准确率都大于94.8%;在不同时间粒度下对比本文方法、Castro模型、移动平均法,发现在时间粒度大于20 min时,本文方法预测准确率高于另外两种方法。 相似文献
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居民建筑物（民用住宅建筑物）碳排放对节能减排策略制定及城市可持续发展具有重要影响。针对目前城市碳排放计算方法尺度较大且缺乏居民建筑物碳排放一致性计算的问题,本文提出一种多源数据融合的城市居民建筑物碳排放定量计算方法。该方法首先采用自上而下的策略,结合夜间灯光图像,将武汉市居民碳排放总量分配到每个地块;然后采用自下而上的策略,构建由地块规划因子、社会经济因子以及单体居民建筑物形态因子组成的居民建筑物碳排放反演模型。论文使用该方法计算了武汉市所有单体居民建筑物的电能消耗碳排放量,研究结果表明：① 居民建筑物碳排放量在空间分布上呈现由中心城区向郊区不断递减的模式,和人口分布有着密切的关系;② 居民建筑物碳排放量分布具有异质性,呈现出长尾分布的特性,其中89%的居民建筑物的碳排放量低于平均值1.28 t,而11%的居民建筑物的碳排放量高于平均值;③ 同一地块上的居民建筑物碳排放量差异相对较小,地块之内平均标准差为7.66 t,而不同地块上的居民建筑物碳排放量差异相对较大,地块之间平均标准差达到51.30 t;④ 居民建筑物的碳排放量更容易受到规划因子中的容积率影响,社会经济因子中的人口密度影响,以及居民建筑物形态类型的影响。论文研究方法及相关研究成果可以为城市居住区可持续规划等问题提供决策支持。 相似文献
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当前,我国政府和单车企业多以划定电子围栏停车点的方式进行共享单车的规范化管理,由于单个电子围栏内部单车流入流出的随机性和不确定性较大,以单个围栏为单位进行单车管理的工作量大且不具现实意义。因此,有必要对电子围栏停车点进行聚类划分,实行区域化的管理与调度。基于此,本文提出一种基于时空约束的网络图聚类算法,该算法综合考虑空间因素（地理位置、地理环境特征）和时间因素（历史订单）,只需通过距离阈值设定即可实现电子围栏的多尺度聚类划分,实验分别在3000 m和700 m距离阈值条件下对厦门岛和乌石浦地区电子围栏进行聚类,结果显示该算法不仅能够将具有相似时空特征的电子围栏聚到同一社区簇内,而且能够使得单车流动主要集中在划分后的社区内部;随后,在社区划分基础上进行单车潮汐特征挖掘,能够有效识别和定位单车使用的热点地区;最后,利用长短时记忆神经网络（Long-Short Time Memory network, LSTM）进行单车订单需求预测,结果显示有84%以上社区的预测准确率在85%以上,平均预测准确率为91.301%,预测效果较好,可有效满足单车调度需求。本文研究成果可服务于电子围栏停车点规划与共享单车的区域化管理与调度工作。 相似文献
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基于POI数据的生活设施空间分布及配套情况研究——以济南市内五区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
生活设施空间分布和配套情况对居民幸福感有极大影响,空间中的不同设施配套情况的差异具有区分城市功能区、指导城市规划等作用,高时效性数据在该研究中有广阔的前景。POI即兴趣点,指空间上地理实体的点状表示,是现行大数据潮流下的一种简单易得而且极具代表性的空间点状数据,POI数据为空间分布研究提供了新的方法。本研究基于济南市市内五区的部分POI数据,应用核密度分析法和标准差椭圆分布,探讨研究区内休闲、工作、居住、医疗等部分生活设施的空间分布情况;应用相关性分析法对各类设施赋予权重,评价生活设施的空间配套情况。分析得出:1济南市生活设施集中分布在城市中心区域,呈现单中心模式,但各类生活设施空间分布在方位和规模上存在不同;2休闲设施分布于小范围的城市中心区域,办公设施沿东西方向呈带状分布,医疗设施和居住设施分布均匀,在较低等级以上的区域覆盖广;3医疗设施和居住设施的空间相关性最高,休闲设施与医疗设施空间相关性最低;4医疗设施和居住设施在配套分析中占较大比重,休闲设施比重最小。 相似文献
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天气状况作为人们生活环境的组成要素之一,对居民日常出行可产生显著的影响,具体可表征为特定空间位置和用地类型范围内出行活动的需求量以及道路交通路线选择的变化。高效、智能化的交通应急管理和城市规划建设亟需理解天气因素影响交通出行时空分布的基本规律。本文选取武汉市作为典型研究区域,基于出租车、气象和空气质量等数据,对不同天气下的居民出行模式和司机路径选择模式进行时空分析,并解释2类模式产生变化的原因和机制。结果表明：① 从时间上看,工作日的出租车需求量更容易受到天气变化的影响,其中降雨、气温的升高和风速的增强会显著降低居民对出租车的需求;② 从全市域空间尺度上看,降雨使得居民对出租车的需求量在工作日时段减少,而在周末时段增加,其中降雨主要刺激短距离出租车出行需求而抑制中长距离出行需求;③ 从城郊区空间尺度上看,雨天时段主城区内部的中距离流量减少,郊区内部的短距离流量增加,往返于主城区和郊区的中长距离流量在工作日减少、在周末增加;④ 从功能区空间尺度上看,下雨使得行政办公用地的出租车需求量减少,商业金融用地的出租车需求量在工作日减少、在周末增加,工业用地的出租车需求量在工作日增加、在周末减少;⑤ 从行驶路径上看,出租车司机在晴天时偏好根据距离来判断最佳路线,而在雨天倾向于改变原先路线选择策略,将距离和车速共同作为最佳路线的指标,选择用时最少的最佳路线。本文研究成果可帮助城市和交通管理部门更加深入地理解城市居民出行规律及其时空分布特征。 相似文献
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从精细尺度上研究城市功能区分布与人口活动规律对于政府和相关部门合理调节城市内部资源配置、安排城市设施布局具有重要意义。以沈阳市中心城区为例,根据核密度估计原理,基于兴趣点（POI）数据探索沈阳市中心功能区分布情况,通过解读多时相百度热力图数据,探索工作日和周末城区人口时空分布规律,即从城市人口活动和城市功能设施分布2个角度解读沈阳市中心城区空间结构与组织形式。借助SPSS 20.0分析人口热度和设施分布的相关性关系,建立多元线性回归模型。主要结论如下：① 沈阳市城市活力区呈现多中心分布模式,大多位于商业中心、金融中心或者城市功能复合中心。② 工作日人口高热区空间分布较周末更为分散,面积较大,早晚波动较大。周末人口高热区主要集中在商业中心和城市复合功能区且白天存在较大波动。③ 功能区分布与人口热度显著相关,其中生活服务设施、金融设施、交通设施、住宿设施和景点设施是工作日人口热度的主要影响因子;教育设施、餐饮设施、交通设施、金融设施和公共服务设施是周末人口热度的主要影响因子。 相似文献
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青藏高原城镇体系的时空演变 总被引：1，自引：0，他引：1
城镇体系的形成和发育对区域城镇化进程及社会经济发展起着至关重要的作用,并对生态环境产生重要影响。青藏高原特殊的地理环境与相对落后的社会经济基础,导致城镇体系不甚健全。目前国内外相关研究薄弱,不利于国家生态安全屏障建设及青藏高原可持续发展。为此,本文以建制镇以上的镇区和城市市区为研究对象,结合统计数据与遥感数据,借助GIS空间分析方法对青藏高原1990-2015年城镇体系的空间结构和规模结构进行时空演变格局分析,并采用重心移动模型揭示了青藏高原城镇人口规模和用地规模重心的迁移规律。结果表明：青藏高原城镇空间分布总体呈现出“东南密集、西北稀疏”、“大分散、小集聚”的格局;城镇分布在时间上具有阶段性增长特征且总体趋于集聚,在空间上不均衡程度呈上升趋势但2005年后明显减缓;虽然建制镇数量大幅增长,但96.88%的城镇规模在5万人以下,大中小城市发育不足;城镇人口规模重心呈现“先向西南,再向东北,又向西南”的移动轨迹;城镇用地规模重心呈现“先向东南,再向西北,再向东北”的迁移趋势。本文研究了青藏高原城镇体系的规模结构及其时空演变特征,为青藏高原新型城镇化及城镇空间格局优化提供基础依据;提出了资料缺乏和统计口径不一致的条件下城镇规模的合理估算方法,对我国城镇化相关研究具有一定的参考价值。 相似文献
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城市基础设施的全方位描述与信息化管理是建设新型智慧城市的重要基础。目前在城市基础设施建模与管理方面,以地图为模板的空间数据模型、传统的面向对象空间数据模型以及实时GIS数据模型不支持对时空对象组成结构、行为能力等要素的描述,无法全面、精细地表达设施对象信息,而计算机、物联网和地理信息系统（Geographic Information System,GIS）领域已有的城市基础设施管理方案忽略了对设施自身信息的管理,无法较好地支持设施对象及其产生数据的一体化管理。针对上述问题,首先通过扩展GBT30428.2-2013标准,完成了城市基础设施的分类与编码;然后基于多粒度时空对象数据模型（Multi-granularity Spatiotemporal Object Data Model, MGSTODM）,提出了一种城市基础设施对象化描述模型,支持对城市基础设施信息的全方位描述与表达;在此基础上,提出一种城市基础设施对象化管理方法,设计了相应的技术架构,并研制了基于云存储的百万级城市基础设施对象化管理原型系统。试验结果表明,所提出的城市基础设施对象化描述模型与管理方法具备可行性、有效性和高效性。 相似文献
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城市内部PM2.5浓度分布具有明显的空间异质性,而传统方法基于遥感数据或监测站点数据进行分析,难以揭示高时空分辨率下城市内部的PM2.5浓度分布特征,缺少不同时刻城市场景（如：道路、工业区、住宅区等）对PM2.5浓度复杂非线性影响的解析。本研究将移动监测传感器安装于快递车上,采集福州市主城区南部不同类型场景的PM2.5浓度,然后融合地理加权回归（Geographical Weighted Regression, GWR）和梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）方法,提出一种基于GWR-GBDT的PM2.5模拟与场景解析模型,能够较好地拟合气象、场景因素与PM2.5浓度的非线性关系,提升了城市PM2.5污染精细监测能力;并结合部分依赖图解析不同时段不同场景因素对PM2.5浓度的非线性作用影响。结果表明：① 基于移动PM2.5浓度监测数据,利用GWR-GBDT模型能够较好地模拟城市场景、气象和PM2.5浓度之间的非线性关系,能够有效精细模拟PM2.5浓度的空间分布,十折验证R2结果为0.52~0.94;② 通过部分依赖图分析同一场景在不同时段对PM2.5浓度响应的异质性,发现各类场景对PM2.5浓度提升或抑制作用并不稳定;③ 解析不同时段人类活动与城市场景对PM2.5浓度的交互作用发现,教育医疗单位和住宅区两类场景对PM2.5浓度的提升作用都与人类通勤有密切关系,高污染场景中的建筑工地在采取的洒水降尘措施后能在数小时内有效缓解PM2.5污染,公园文体服务区在多数时段对PM2.5浓度具有抑制作用,工业区和道路多数时段会致使对PM2.5浓度提升;④ 从PM2.5浓度的空间分布来看,福州市主城区南部PM2.5浓度总体呈现东南高-西北低的分布趋势,建筑工地、道路和工业区场景轻度以上污染面积占比明显高于其他场景,公园场景总体PM2.5浓度较低,山体公园傍晚会受到周边工业区的影响而导致PM2.5浓度升高,而城市陆地外围水域对沿岸PM2.5浓度具有抑制作用;⑤ 研究结果可为不同场景下PM2.5污染精细化治理、城市规划以及老人、儿童等高危人群的PM2.5污染暴露风险防范提供支持。 相似文献