共查询到20条相似文献，搜索用时 343 毫秒
1.
随着时代的发展,世界城市规模不断扩大,各大城市的交通需求陡然增加,而地面出行所带来的堵塞和环保问题导致政府部门把目光转向地下交通发展,其中地铁是地下交通发展中最重要的交通工具。准确划定地铁站点吸引范围,分析影响地铁站点吸引范围主要因素,不仅对于优化地铁交通服务和规划地铁周边建成环境具有重要意义,同时对于新建地铁站点设施规划具有参考价值。传统的地铁吸引范围划定方法大多依赖于居民日常出行活动的调查和经验意见,存在时间周期长且耗费巨大和吸引范围划定不准确的问题;而多源城市数据的涌现为量化地铁站点周边建成环境及客流空间分布、合理划定地铁站点提供了全新的解决方案。TOD（Transit Oriented Development,TOD）是高密度城市（如深圳、北京等）寻求的城市和交通和谐发展的重要选择,也是未来交通建设的主要参考理念。因此,从公共交通导向的开发视角出发,本文利用2017年的兴趣点、道路网络、公共交通线路等多源城市数据刻画地铁站点周围的TOD信息指标,利用K均值聚类进行地铁站点聚类,结合TOD指标的空间变化趋势,确定深圳市不同类型地铁站点的吸引范围。研究结果表明：① 基于TOD密度指标划定的地铁站点吸引范围能够揭示地铁站点的吸引范围的差异,且就业地点密度和土地混合利用度对地铁站点吸引范围的影响较大; ② 与城市非中心区域相比,城市中心区域的地铁站点吸引半径较小但出行需求较高,其凸显了地铁站点规划在空间服务密度和居民出行需求之间的取得均衡;③ 深圳市地铁站点吸引范围重叠与城市区域发展程度相关程度较高,可为利用现有地铁站点空间覆盖,发展城市功能集中区域提供参考。 相似文献
2.
探索地铁乘客出行目的识别方法,有助于突破智能卡数据（Smart Card Data,SCD）在具体应用场景中的局限性,提升SCD在交通出行研究、交通发展规划等领域的应用价值。本文融合多源地理大数据,基于城市交通与土地利用时空间互动理论,以北京市居民地铁出行为例,在交通出行调查数据中提取5565个地铁出行样本及其对应的出行目的和出行特征相关变量。基于兴趣点（Point of Interest,POI）数据得到各样本起止站点的土地利用特征相关变量,形成包含每次地铁出行的出行目的、出行特征、土地利用特征的地铁出行数据集。使用基于随机森林（Random Forest,RF）算法对地铁出行数据集进行训练完成的分类器对SCD记录的每一次地铁出行进行分类,获得该次出行的出行目的及其不同目的地铁出行时空间分布规律。研究结果表明,本识别方法可有效预测地铁乘客的出行目的,其中,“上班”、“回家”2类出行目的的预测准确率均超过90%;纳入土地利用特征相关变量可显著提升RF分类器预测准确率,印证了城市交通与土地利用的时空间互动理论。鉴于当前SCD的可获取性逐渐提高,该项技术在居民地铁出行监测与预测、地铁线网布局和地铁周边土地利用规划等实践方面,具有很强的推广性,有助于更全面地认知大城市居民的地铁出行行为。 相似文献
3.
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
4.
基于居民出行特征的北京城市功能区识别与空间交互研究 总被引：1，自引：0，他引：1
受区域功能分化影响,城市居民出行呈现出特定的时序特征,因而不同的出行时序特征可以反映区域功能的差异性。同时,区域功能的交互特征可以通过居民出行的空间交互活动体现。大数据时代的到来,使得以GPS数据为代表的个体时空大数据可以从微观视角反映居民出行特征。本文采用个体时空大数据,应用数据挖掘方法,从居民感知视角研究城市区域功能的差异性与联系性。以北京六环为研究区域,采用规则格网划分城市地块,通过北京市3个月的出租车GPS数据提取地块的居民出行时序特征。采用期望最大化算法进行聚类分析,并结合兴趣点数据和居民出行调查实现功能区识别,识别出居住区、商业娱乐区等6类功能区。从距离和时间2个维度分析功能区之间的空间交互特征,发现功能互补性在一定程度上削弱了空间交互强度的距离衰减效应,同时功能交互呈现出显著的时序差异。 相似文献
5.
导航大数据是大量与导航相关且具有泛在导航、定位、授时特征的数据集合。城市环境的特性影响居民的出行活动,而居民出行活动中产生的导航大数据则蕴含了城市环境的时空信息。热点区域空间分布以及热点区域之间的关联性特征是城市环境时空特性的重要组成部分,由客观的环境现状和主观的人为活动造成。通过挖掘导航大数据可以揭示这些特征。本文提出了利用导航大数据的城市热点区域关联性挖掘方法。首先,通过对居民出行的起点和终点坐标进行空间聚类,挖掘城市中的热点区域,并依据点的分布特点对城市热点区域进行离散化;然后,利用基于谱聚类和蚁群算法的方法分析居民出行特征,揭示城市中热点区域之间存在的关联性。本文提出的方法能够充分利用导航大数据对城市动态的感知能力。以上海市2007年2月20日的出租车轨迹数据为例进行分析,结果表明：利用导航大数据分析城市热点区域之间的关联性,可以得到具有紧密关联性的热点区域的空间分布特征;上海市居民出行活动频繁的热点区域被划分为15个内部紧密关联的子图,形成该分布特征的内在机制以及居民流通规律与上海市的土地资源利用及道路交通建设现状密切相关。分析方法和结果可为合理的城市功能区域规划,智慧城市建设等提供决策支持和参考信息。 相似文献
6.
居民就医时空特征与空间格局反映了医疗设施的服务能力与布局合理性。本文以厦门岛为例,采用出租车轨迹数据,探讨了居民就医的时空特征和空间格局。论文提出了基于道路中心线的研究单元划分方法;提出OD轨迹偏移算法,更精细地提取出三级医院的就医OD数据,改善传统的缓冲区分析法中精确度较低的问题;对居民就医行为进行时空特征分析;基于就医意向与K-means聚类算法分析了居民的就医空间格局。结果表明：① 相对于传统的缓冲区分析,使用OD轨迹偏移算法提取医院的就医OD数据时,不要求OD数据具有较高的定位精度,仅通过偏移OD点坐标即可更加准确与完整地提取就医OD数据,精度提高约30%以上,并适用于所有浮动车轨迹数据;② 居民就医高峰期在7时与14时,休息日日均就医人次为工作日的2倍,当就医出行距离大于1 km时,就医出行人次随着出行距离的增加不断减少,整体符合韦伯分布函数;③ 居民就医时首要选择中山医院、第一医院或中医院,就医选择具有显著的区域性差异,反映居民临近就医的习惯,厦门岛西南部区域医疗资源十分充足,居民首要选择的就医最大出行距离在4 km以内,而西北部与东南部区域的居民首要选择的就医出行距离多在10 km左右,医疗资源较为匮乏,亟待加强;④ 厦门岛三级医院的吸引力具有明显的层次性,居民的强就医意向 （Pij>33%）的医院皆为中山医院、第一医院与中医院中的1所,这3所医院的服务范围基本包括整个厦门岛,对居民有着较强的吸引力,居民对其余6所医院的就医意向值在0~33%之间,服务范围基本为医院临近的一些区域,吸引力与服务能力相对较弱。研究结果不仅为挖掘居民就医时空特征提供方法参考,还为后续医疗设施资源空间配置优化提供决策支持。 相似文献
7.
《地理信息世界》2020,(2)
在区域一体化背景下,随着区域交通基础设施完善和中心城市功能集聚,城际通勤现象越来越普遍,多源大数据为相关研究提供了有效的数据支撑。以武汉城市圈32个区县到武汉市中央活动区的城际通勤量为研究对象,基于多源大数据结合地理加权回归模型探究城际通勤量的空间分布特征及影响因素。结果表明:①城际通勤量具有空间自相关性,在区县尺度呈现出从武汉市邻近区域向外衰减的分布特征,在乡镇/街道尺度呈分散点状分布特征。②地理加权回归模型相比于多元线性回归模型拟合能力更佳,社会经济、土地利用和交通通达水平三类特征因素能够有效解释城际通勤量分布,其中人口规模和人工地表覆盖面积都与城际通勤量呈正相关,人民生活水平越高跨城通勤者越少,区域可达性的提升能使节点之间的城际通勤量增加。③各因素对城际通勤量的影响具有空间差异特征,常住人口总量对武汉市邻近区域影响较强,人均GDP(Gross Domestic Product,国内生产总值)的负向影响强度由东部向西部递减,人工地表覆盖面积的影响强度由西部往东部递减,公路可达性比列车可达性的影响更显著。 相似文献
8.
北京市居民地铁出行出发时间弹性时空分布特征研究 总被引：1，自引：0，他引：1
伴随城市转型进程的加快,交通需求不断膨胀,导致大城市交通拥堵日趋严重,以调节出行者的选择行为为核心要素的交通需求管理理念成为相关政策的重要理论基础,但现有研究也表明,交通需求管理对出行弹性较高的出行具有显著调节作用,而对出行弹性较低的出行调节作用并不明显。因此,加强出行弹性等居民出行行为研究日益迫切,而公交刷卡数据等新的时空数据为居民复杂出行行为的挖掘提供了新的契机。本文利用北京市2014年3月地铁刷卡数据,以出行者出发时刻的可变性来测度出发时间选择的可改变程度,对居民地铁出行出发时间选择弹性进行测度,并结合GIS空间分析技术对其时空分布特征进行分析。研究表明：① 北京市地铁出行的居民出行弹性平均值为0.521,出发时间选择弹性整体上较大,表明北京居民出发时间选择相对较为灵活;② 北京市居民地铁出行弹性存在时空差异,居民个体休息日出行弹性高于工作日,一天中高峰时段出行弹性高于非高峰时段;③ 居民出行弹性存在空间自相关,倾向于在空间上发生集聚,存在明显的冷热点区域;内城居民的出行弹性明显高于城市外围居民。 相似文献
9.
基于道路结构特征识别的城市交通状态空间自相关分析 总被引：1，自引：0，他引：1
城市道路交通状态具有空间自相关特征。路段交通状态的变化会很快影响到邻近路段,导致一定空间范围内路段的交通状态发生改变。揭示城市交通状态的空间自相关特征,对交通规划、交通控制与诱导具有重要意义。然而,受到城市路网空间结构和道路拓扑特征的影响,城市道路交通状态的空间自相关并非各向同性,也并非均匀地向上下游扩散,而是有选择性地集中在部分邻近路段上。因此,仅考虑路段地理空间下的上下游邻近性,难以全面度量路段间交通状态的相互影响,识别出交通状态空间相关性强的道路集合。本文借鉴复杂网络分析方法,定量化分析了城市路网的模块化与层次性特征,利用城市路段在空间上的聚集特征和路段在网络中拓扑角色的差异,提出了一种新的交通状态自相关路段邻近性判别规则,即空间邻近且拓扑等价规则,以此规则实现交通状态空间相关路段聚类过程,更好地揭示城市路段之间的交通状态空间相关性。 相似文献
10.
11.
根据日常活动理论,犯罪时空格局与受害者、犯罪者日常活动规律均存在较强关系。但受限于数据获取难度,较缺乏有关犯罪者日常活动与实际警情时空格局的研究。已有文献表明涉毒人员与盗窃等财产犯罪存在较大相关性。基于此,本研究通过分析涉毒人员日常活动对盗窃警情时空格局的影响,验证犯罪者日常活动在塑造盗窃警情时空格局中的作用。本文以中国南部大城市ZG市XT派出所为例,以150 m×150 m的格网为分析单元,采用盗窃警情数据、涉毒人员日常活动数据、POI数据以及巡逻盘查数据,划分不同时间段分别建立泊松回归模型。研究发现：① 相对于传统静态的抓获或警情数据,动态的潜在犯罪者、受害者日常活动数据可更有效地提高盗窃模型的拟合优度;② 相对于全天汇总的总人数,动态近实时的涉毒人员活动与居民活动能更好地解释盗窃的空间分布;③ 静态的土地利用混合度在不同时段对盗窃具有不同的影响作用。以上结果验证了涉毒人员日常活动与盗窃警情的时空格局的关系,研究结论验证和丰富了日常活动理论,可为实际犯罪预测与警力布置提供一定的参考。 相似文献
12.
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
13.
街面犯罪对公众的生活安全构成一定的威胁。以往对于公共盗窃和寻衅滋事等街面犯罪的研究往往停留在社区甚至更宏观的层面,难以向微观尺度深入,它们忽略了通过环境设计预防犯罪（Crime Prevention Through Environmental Design, CPTED）理论中所主张的地址级的建成环境的精确特征。地址级的微观建成环境被广泛认为对各类犯罪的发生有着直接或间接的影响,然而对微观建成环境的度量一直是一个挑战。先前的大多数研究都是通过调查样本来表征建成环境,会受到两方面的限制：① 建成环境特征描述不完整的限制;② 数据在空间覆盖方面具有稀疏性的限制。百度街景图像作为一个新的数据来源,可以被用来提取地址级的微型环境的建成特征,从而使犯罪研究可以聚焦在更微观的尺度中。本研究使用深度学习全卷积图像分割算法从百度街景图像中提取地理位置的环境变量,共选取树木、通车道路、人行道等8种变量来表现研究区微观建成环境的差异。在控制了与街面犯罪有关的其他因素后,采用贝叶斯逻辑回归模型来评估微观建成环境影响因素对公共盗窃和寻衅滋事案件的影响。结果表明加入了微观建成环境物理特征之后的模型表现更好。对比寻衅滋事案件,树木多的隐蔽地方更容易发生公共盗窃案件,通车道路、人行道多的地方更不易发公共盗窃案件,这也说明了更隐秘的地方公共盗窃案多发。总的来说,全卷积深度学习图像分割算法可以有效地提取街景衍生变量,这些变量为微观空间尺度的犯罪分析增加了新的维度。本研究不仅对于犯罪地理文献具有贡献,而且为基于CPTED原则的犯罪预防提供了新的视角。 相似文献
14.
基于犯罪空间分异和建成环境的公共场所侵财犯罪热点预测 总被引：2，自引：0，他引：2
机器学习是当前犯罪热点预测的主流方法,随机森林算法因需要的数据量较小、有较好的预测能力和预测精确度、且有较高的可理解度,更是被广泛应用,代表地理环境和建成环境的多源数据也被广泛用于模型改进的尝试实践中,但这些实践都只考虑研究区整体的预测精度变化情况,并未区分不同区域犯罪热点预测结果的差异及其原因。因此,本文以公共场所侵财犯罪为例,根据历史犯罪分布情况及过往犯罪热点分布规律,将研究区分为稳定高发热点网格、较高发热点网格、偶发热点网格及非热点网格这4类,并依据社会失序理论、日常活动理论和犯罪模式理论,选取城中村范围、路网密度及POI（餐饮、娱乐、商场3类设施）密度这3个具有代表性的协变量加入到随机森林预测模型中,探讨预测结果精度的变化情况。根据2017年26个双周的犯罪热点预测实验的预测结果,得到以下结论：加入协变量后,研究区整体、稳定高发热点网格及较高发热点网格的预测精度都有不同程度的提高,分区模型的精度显著高于整体模型的精度,说明考虑空间分异对提高模型精度起重要作用。 相似文献
15.
由于重点跟踪人员（疑犯）的社会活动监控数据可获取性差,难以直接反映疑犯的社会活动时空模式,降低了案情分析和犯罪风险预测的有效性。为此,本文提出了融合犯罪记录的位置预测（Crime Records enhanced Location Prediction,CReLP）模型,将疑犯犯罪记录信息融入协同过滤算法,预测疑犯在未来对任意位置的访问频度。该方法利用张量（Tensor）表达疑犯在不同时段和位置上的访问频度,基于疑犯的犯罪事件数据构建疑犯时空关联度矩阵,利用该矩阵约束正则化的张量分解（Tensor Decomposition）过程,以解算出张量中的缺失值,进而获得各疑犯的潜在时空分布模式。实验采用包含了241个疑犯、1.9万个位置记录的真实疑犯位置数据集进行了模型测试,结果表明本文方法在均方根误差和 top-k 最小搜寻距离2个指标上都超过其他Baseline方法32%~63%和14%~26%,大幅提高了位置时空预测的有效性和健壮性。 相似文献
16.
当前采用交通流数据量化城市人群活动模式研究已经取得了丰硕的研究成果,但是对于同一区域、同一时段不同类型交通流数据反映城市人群活动模式的共性与差异性仍然知之甚少,直接影响了城市人群活动模式挖掘结果的可解释性与实际应用效果。为此,本文旨在对目前广泛采用的智能卡数据（公交和地铁刷卡）和出租车轨迹数据2种重要的交通流数据,从时空分布模式的差异性、行程距离及距离衰减效应的差异性、空间社团结构的差异性3个方面,探索二者反映城市人群活动模式的差异性：① 采用北京市六环以内区域2016年5月9日至15日的智能卡和出租车轨迹数据进行实验分析,研究发现：① 2种交通流反映出行需求的空间分布呈现出高度相关性,但是在同一空间单元上,2种交通流反映出行需求的时间相关性较低;② 2种交通流的使用率在不同空间位置存在明显差异,仅在城市中心区域使用率较为均衡;③ 2种交通流反映人群行程距离的空间分布、距离衰减效应存在明显差异,公共交通对于促进长距离出行更为重要;④ 从2种交通流发现的空间社团结构都显示了城市的多中心结构特征,但是二者发现社团结构存在的差异性表明两种交通方式对城市空间交互起着不同的作用。本研究有助于深入理解多源交通流反映城市人群活动的内在机理,提升城市人群活动模式在城市规划、交通管理等领域的应用效果。 相似文献
17.
基于形态特征的目标匹配是地图空间认知、地表位置自动感知等领域的重要方法。然而,由于不同数据源的遥感影像提取的同一个空间目标在空间尺度和局部形态上存在一定的差异,现有形态匹配算法难以获得较高的匹配精度。本文以等角边界距离编码及相似性算法为核心,提出了面向遥感影像的面状图斑匹配方法。① 从面目标的质心以10°为间隔,顺时针方向从质心向外引36条射线,获取面目标的边缘点,形成等角边界距离编码;② 提出了与该编码相适应的几个综合形态指标,包括自相似度、圆形度、形态复杂度和质心偏移度,并建立了面状图斑相似度算法;在此基础上,结合近邻目标的形态相似度,构建了遥感影像面状图斑匹配算法;③ 从不同数据源的在线遥感影像上提取中国西部湖泊与全球湖泊,开展面状图斑匹配实验。通过实验,发现本文的面状图斑相似度算法相对于按距离采样的相似度算法,召回率提升了13.8%;在添加近邻目标相似度约束的基础上,面状图斑匹配精度达到90%以上。通过算法适应性分析,发现该算法在一定的投影变形下仍能保持一定的匹配精度;如果空间目标及其邻域目标的总体形态和分布接近,不同空间尺度的匹配精度保持在80%以上。本文的研究为地图空间认知、地表位置机器自动感知提供了新的思路和方法。 相似文献
18.
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
19.
基于开源大数据的北京地区餐饮业空间分布格局 总被引：1，自引：0，他引：1
基于大数据进行城市服务设施空间格局分析已成为一种新的研究热点,而餐饮业是城市服务业的典型代表,因此通过开源大数据对城市餐饮业的空间布局进行研究具有重要的意义。本文以北京地区作为研究区,采用网络爬虫技术获取大众点评上153 895家餐饮店数据,引入基于密度的CFSFDP聚类算法从空间分布密集度和人均消费等级方面对餐饮业背后蕴含的地理聚集特征进行分析。研究发现：① 北京地区餐饮店总体呈现多中心的空间分布特征,其集聚程度以主城区为核心向外逐级递减,并明显表现出围绕重要商圈、旅游景点和住宅区进行布局以及沿交通轴线扩展的趋势;② 不同人均消费水平的餐饮店呈现等级体系特征,即高档餐馆少而集聚,中低档餐馆多而散的分布特点;③ 餐馆分布密集程度和定价表现出接近市场和消费者的特征。同时,本文综合空间集聚特征和消费水平2项指标对影响餐饮店集群空间分布格局的因素进行了分析,以期为政府规划部门进行城市商业空间布局研究提供借鉴。 相似文献
20.
提高公安派出所的治安防控能力是解决我国城市治安问题的有效途径之一。本文从公安派出所空间位置优化和警力分配两个角度出发,针对当前公安派出所空间位置布局较为随意及警力资源紧缺的现状,以及多目标优化的需求,结合新兴空间大数据和犯罪数据,进行派出所多目标空间优化研究,包括派出所空间布局的数学期望、量化指标以及多目标空间优化模型,并在相关理论模型的基础上利用犯罪热点和房屋建筑分布的空间异质性开展派出所警力（治安和户籍分类）的空间分配研究。以兰州市中心城区为分析区域开展公安派出所空间位置优化和警力分配实验,结果表明：① 在不增加派出所数量、最大维持原有空间布局的前提下,本文提出的方法能有效降低派出所服务区重叠度（17.2%）和平均响应时间（6.67 s）,提高面积覆盖度（12.01%）和需求点覆盖度（7.25%）,并有效提高研究区内各区域应急响应时间的公平性（基尼系数由0.382降低到0.268）;② 数据分析发现,城市犯罪热点以及房屋建筑空间分布均存在空间分异现象。理解并量化分析空间分异特征,有助于优化派出所治安和户籍警力的配置。 相似文献