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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
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局部空间同位模式挖掘旨在揭示多类地理事件在异质环境下的共生共存规律。已有的方法一方面需要模式筛选的频繁度阈值参数,另一方面需要区域探测的划分参数或聚类参数,参数的不合理设置会导致挖掘结果不可靠甚至出现错误。因此,提出了一种显著局部空间同位模式自动探测方法。首先,基于空间统计思想,采用非参数模式重建方法对空间同位模式进行显著性判别,将全局非显著空间同位模式作为进一步局部探测的候选模式;然后,借助自适应空间聚类方法提取每个候选模式的热点区域;最后,通过不断生长并测试每个热点区域,界定显著局部空间同位模式的有效边界,即空间影响域。通过实验与比较发现,该方法能够客观且有效判别空间同位模式的显著性,并且自适应地提取局部同位模式的空间分布结构,降低了现有方法参数设置的主观性。 相似文献
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对泌阳凹陷南部陡坡带古近系核桃园组砂层组沉积体系进行了研究,认为研究区核桃园组属扇三角洲-湖泊沉积体系。根据沉积环境和沉积物特征可划分为扇三角洲平原、扇三角洲前缘及前扇三角洲亚相,以三角洲前缘亚相为沉积主体。湖泊沉积体系可分为浅湖亚相、半深湖、深湖亚相。沉积物主要来源于平氏、杨桥南部。 相似文献
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从力学的角度来考虑空间聚类问题,并结合地理学基本规律提出了一种基于力学思想的空间聚类有效性评价指标(简称SCV)。实验分析表明,本文提出的评价指标能够更准确、高效地对二维地理空间数据的硬聚类结果进行有效性评价。 相似文献
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地图概括中空间目标几何信息传递模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
地图概括是实现多比例尺地图生产和更新的一种重要理论方法。目前,国际国内制图学界对地图概括的研究主要集中在发展地图概括算法方面,在地图概括的质量评价方面的研究还很少。为此,本文以信息论为理论基础,以地图概括中空间目标几何信息的传递问题为研究对象,以相应空间目标几何信息的传递效率来度量地图概括中单个空间目标的概括质量。首先,建立了地图概括的空间信息传递模型,描述不同比例尺地图之间空间信息的传递过程。进而提出了地图概括过程中空间目标(即:线和面目标)几何信息的传递模型,并且对地图概括中空间目标几何信息的传递状况进行了评估,给出了具体的计算和实现方法。最后,通过实验初步验证了地图概括中空间目标几何信息传递模型的可行性。 相似文献
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近年来,异常气候事件的频发对人类的生活环境和经济发展带来严重负影响。气象学家研究表明:海洋气候异常对陆地气候异常事件的发生具有重要的诱发作用,因此,对海陆气候间的内在关联机制进行深入挖掘具有重要研究价值。本文提出了一种关联规则挖掘方法,以探索单一海洋气候指数与陆地异常气候事件间存在的关联。首先,针对陆地气候要素,采用顾及空间邻近关系的层次聚类方法进行有效气候分区,通过对各层分区结果进行相关统计分析得到有效的各区域气候序列;然后,进行顾及多重约束进行时序关联规则挖掘,以探索海陆气候要素间的关联机制;最后,通过实际算例分析得到的各气候指数与我国陆地区域异常降水事件间的关联机制结果,与实际情况高度吻合。 相似文献
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空间异常探测旨在发现偏离普遍模式的小部分异常目标.对揭示地理现象潜在的发展变化规律有着重要意义.在现有的空间异常探测方法中,空间邻近域的确定直接影响探测结果的可靠性.为此,在顾及空间数据分布特征的前提下,利用人工神经网络机器学习的优势,发展了面向空间异常探测的BP神经网络结构和学习规则,提出了基于BP神经网络的空间异常探测方法,定义了基于BP神经网络的空间异常度概念,进而探测空间异常.最后,通过3组实际算例验证所提方法的可行性,并分析得出实验结论. 相似文献
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