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在城镇化进程中,城市与近郊之间通过职住、货运、游憩等活动产生越来越紧密的交互联系,对于这些交互联系的准确识别和定量刻画,是理解城乡空间关系的重要手段,也能为城市的资源有效配置与合理规划提供重要的现状信息。本文通过对全北京在一日之内的手机信令数据所反映的人群移动轨迹的深入分析,融合城市的POI信息形成顾及人类活动时空信息的空间交互类型推断。以北京市为例,对城市中心与近郊之间远距离的强交互进行定性、定量和定位的探索。本文发现了北京市多尺度下空间交互模式和距离衰减规律,判断了城乡异常交互类型,对比了城乡之间和城市内部的交互模式的异同,以及基于交互类型视角提取了城乡异常交互的空间特征。研究认为,基于手机信令数据,利用停留点提取和高斯核密度估计的空间交互类型推断有效地发现了北京市周末的远距离出行类型特点,提取了其空间交互强度和空间特征,揭示了基于人类活动的北京市周末城乡交互模式。 相似文献
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目前,地理空间数据面临着由于数据量膨胀和计算量高速增长而引起算法效率低的问题,采用"分而治之"的数据分组策略提高运算效率已成为研究的热点。面向分布不均匀的线数据,本文提出了基于密度的线数据分组算法(简称LGAD)。首先,算法通过查找高密度区提取样本线段,保证了分组算法的起点落到高密区;其次,考虑线空间拓扑关系的复杂性,引用水平、垂直和夹角距离度量线段间距离,创建样本线段与其他线段的距离矩阵;最后,以距离矩阵和最优选择方法实现数据负载均衡分组。实验结果显示,对数据分组和分组后数据进行线段聚类的2个过程中,该算法体现了较好的时间优势,与串行计算相比,在分组数为2-12 时,平均比率达4.3,提高了应用的响应速度,具有较好的实际意义。 相似文献
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随着科学技术的进步,地理空间数据的分析处理面临着数据量膨胀和计算量高速增长的双重挑战,为了解决海量数据处理速度慢的问题,本文针对空间分布不均匀的点数据,从数据并行的角度,以保持数据的空间邻近性及保证数据分组后各组数据量负载均衡为目标,提出基于N-KD树（Number-K Dimension Tree）数据动态分组的方法,其是一种面向实时变化（数据量和数据空间范围变化）的空间数据动态分组方法。该方法借鉴K-D树的创建和最临近点搜索的思想,通过方差判断数据分布稀疏程度,利用最临近点搜索方法处理边界点,实现空间范围的不均等切分,保证数据分组后各组数据量基本均衡。试验表明,该方法具有较好的动态分组效果与较高的计算效率;支持各种分布状态的空间点数据的分组;分组后各组数据量负载均衡;分组算法本身有支持并行、支持分布式协同工作模式的特点。 相似文献
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基于位置大数据的国庆假期青藏高原人群分布时空变化模式挖掘 总被引：1，自引：0，他引：1
人类活动是引起青藏高原生态环境发生改变的重要因素。很多学者对青藏高原史前人类活动和近几十年的人口分布格局与人口流动开展了大量研究,但有关人群时空分布的精细尺度研究相对缺乏。海量的位置大数据为认识高原人群短期的动态变化提供了新途径。本文利用手机定位数据、人口迁徙数据等高时空分辨率的位置大数据,通过时间序列分解方法和基于统计检验的异常判别方法,分析了2017年国庆期间青海与西藏的人群分布时空变化特征,并探讨了假期旅游行为及人口迁徙与变化特征之间的关系。研究结果显示：① 在省级和城市整体尺度上,定位请求量的假期变化在时间上呈现先降后升的“潮汐”变化模式;② 在精细网格尺度上,西宁和拉萨城市及周边地区的人群分布变化在空间上呈现中心跌、周边涨的“离心化”变化模式。国庆假期人们向城市周边热门景点移动聚集的旅游行为和城市之间的人口迁徙都是导致西宁和拉萨周边地区定位请求量上涨的重要潜在原因,而两座高原城市中心定位请求的下跌不仅与人口迁徙有关,还与假期人类日常行为及定位请求频次的变化等因素有关。通过位置大数据挖掘节庆假期人群分布的时空变化,不仅加深了对高原人口分布格局与流动变化的认识,也为高原城镇化与生态保护的精细化管理与决策提供支撑。 相似文献
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基于大数据的极端暴雨事件下城市道路交通及人群活动时空响应 总被引：2，自引：1，他引：2
随着全球气候变化加剧,极端降雨增多,暴雨内涝灾害频发,严重威胁城市的可持续发展。快速掌握暴雨给城市交通及人群的影响,有助于提高灾害应急管理水平和事件响应能力。利用实时动态的交通路况信息和手机定位请求数据,通过一种融合STL时序分解技术与极端学生化偏差统计检验的时间序列异常探测方法,监测和分析暴雨内涝灾害事件中,城市道路交通和人群活动的时空响应特征,并以2018年7月16日发生在北京的极端暴雨事件为例开展实证研究。研究结果显示,在降雨集中的早、晚高峰两个时段（8—9时、18—19时）,市区的拥堵道路数量超出往常水平最高可达150%,异常检测分析显示拥堵道路数量和交通拥堵指数均达到异常甚至极端水平。人群活动的异常响应分析结果显示,暴雨事件引起定位请求量异常升高、异常点增多,且异常点的空间分布与1 h前的降雨量分布存在较高相关性。以上结果不仅证明了大数据及异常检测方法对于快速洞察暴雨事件对城市交通及人群影响的有效性,也为城市暴雨内涝灾害的应急响应与管理提供了新的技术手段。 相似文献
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Automated identification and tracking of mesoscale ocean eddies has recently become one research hotspot in physical oceanography. Several methods have been developed and applied to survey the general kinetic and geometric characteristics of the ocean eddies in the South China Sea（SCS）. However, very few studies attempt to examine eddies＇ internal evolution processes. In this study, we reported a hybrid method to trace eddies＇ propagation in the SCS based on their internal structures, which are characterized by eddy centers, footprint borders, and composite borders. Eddy identification and tracking results were represented by a GIS-based spatiotemporal model. Information on instant states, dynamic evolution processes, and events of disappearance, reappearance, split, and mergence is stored in a GIS database. Results were validated by comparing against the ten Dongsha Cyclonic Eddies（DCEs） and the three long-lived anticyclonic eddies（ACEs） in the northern SCS, which were reported in previous literature. Our study confirmed the development of these eddies. Furthermore, we found more DCE-like and ACE-like eddies in these areas from 2005 to 2012 in our database. Spatial distribution analysis of disappearing, reappearing, splitting, and merging activities shows that eddies in the SCS tend to cluster to the northwest of Luzon Island, southwest of Luzon Strait, and around the marginal sea of Vietnam. Kuroshio intrusions and the complex sea floor topography in these areas are the possible factors that lead to these spatial clusters. 相似文献
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海洋地理信息系统能够对海洋数据和信息进行高效地存储、管理、分析、显示和共享,可以大大提高海洋数据的使用率和工作效率,其研究和应用日渐受到人们的重视。在此背景下,重点从海洋地理信息系统理论构成体系,即从时空数据模型、时空场特征分析、信息可视化及信息服务4个方面回顾了近年来海洋地理信息系统研究工作,探讨了当前研究的不足和发展前景。时空数据模型研究未来将更多地强调时间维拓展和尺度变化的适应性方面;时空场特征分析会将海洋过程纳入其重点考虑范畴;海洋信息可视化将更加面向体验和跨尺度,并更多地将虚拟技术与真实现实结合起来;信息服务方面则会强调服务的智能化,注重海洋信息本体或知识表达问题,追求主动数据生成和提供。 相似文献
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基于多源时空大数据的区际迁徙人群多层次空间分布估算模型——以COVID-19疫情期间自武汉迁出人群为例 总被引：3，自引：0，他引：3
已有研究很少关注区际迁徙人群在不同尺度上空间分布的动态估算问题。COVID-19疫情爆发以来,坚决防止疫情扩散成为社会最紧迫的事情。在2020年1月23日武汉“封城”前夕,已有500多 万人离开了武汉,快速准确地推算这部分人群的去向,可以为防止疫情扩散和制定防疫决策提供科学依据。本文以此为例,基于开源腾讯位置请求大数据、百度迁徙大数据、土地覆盖数据等多源地理时空大数据,提出一种区际迁徙人群多层次空间分布动态估算模型,用于推算2020年除夕 （2020年1月24日）之前从武汉流入湖北省内各地的人群数量及其分布特征。结果显示：① 春节时段湖北省各地级市农村地 区人群增加数量占人群变化总量的比例平均达124.7%,从武汉市迁入各地级市的人群中至少51.3%流入农村地区;② 区县尺 度人群变化总量的空间分布呈现3个圈层结构：第一圈层为疫情核心区,包括武汉及其周边地区,以人群流出为主;第二圈层为 重点关注区,包括黄冈、黄石、仙桃、天门、潜江、随州、襄阳,以及孝感、荆门、荆州和咸宁的部分地区,以人群总量和农村地区人 群数量大幅增加为主;第三圈层为次级关注区,包括湖北西部宜昌、恩施、神农架和荆门部分地区,以人群小幅流入为主。最后,建议湖北省内,尤其是位于第二圈层内的区县,应高度关注农村地区人群的疫情防控。此研究成果在2~3天完成,显示大数据是可以快速地响应重大公共安全事件,为决策的制定提供一定支持的。 相似文献
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复杂的面状空间实体如海洋涡旋、环流和降雨过程在运动过程中会产生更复杂的轨迹,即具有分支结构的复杂轨迹。为了挖掘这类复杂轨迹的运动模式特征,本文从复杂轨迹的拓扑结构和空间特征出发,创新性地提出复杂轨迹的空间-拓扑结构相似性度量算法（Spatial-Topological Similarity Measurement, STSM）,该算法是基于图同构算法VF2改进的。首先STSM算法将复杂轨迹用带有节点和边的图结构表达,并将空间信息融入图结构的节点属性中,通过匹配复杂轨迹之间所有最大公共子结构,找到匹配结构中节点之间一一对应的关系,利用加权的欧式距离计算复杂轨迹匹配结构中点对之间的空间距离。然后,基于STSM相似性算法进行层次聚类分析,旨在发现复杂轨迹之间相似的拓扑结构在空间上的聚集模式。最后,利用1993-2016年长时间序列的中国南海冷涡复杂轨迹验证方法的有效性,并对比分析复杂轨迹拓扑结构相似性算法CSM。结果表明：单纯用拓扑结构相似性算法CSM进行聚类分析,不能充分挖掘空间的聚集模式,因为不同空间位置也存在拓扑结构相似的轨迹。而本文提出的STSM算法将南海冷涡复杂轨迹分为5类,第一类分布在南海北部、第二类分布在南海中部、其他三类交错在南海南部。这种聚集模式在一定程度上反映了冷涡的生成和演化过程在南海北部、中部、南部的差异性,同时也表明了冷涡移动在南海南部存在更为复杂的异质性。因此,本文提出的方法可以有效地从复杂轨迹数据中发现其演化过程的潜在聚集模式,为认识这类复杂动态现象的时空演化特征提供了一种新的方法。 相似文献
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地理事件作为描述地理过程的基本单元,逐渐成为地理信息科学（GIS）核心研究内容。由于受人类活动数据获取限制,GIS对地理事件的建模和分析主要关注事件所引起的地理空间要素变化及要素之间的相互影响与作用机制。然而,近年来随着基于位置服务数据（LBS）爆炸式的增长和人类活动大数据定量刻画手段的快速发展,地理事件对人类活动的影响以及公众对地理事件的网络参与度都引起了多个领域的广泛关注,对地理事件的时空认知、建模方法和分析框架提出了巨大的挑战。对此,本文首先深入分析了大数据时代地理事件的概念与分类体系;其次,基于地理事件的时空语义给出了基于图模型的事件数据建模,建立了事件本体及其次生或级联事件的“节点—边”表达结构,开展了事件自身时空演化及其前“因”后“果”的形式化描述;第三,从时空数据分析与挖掘的角度,给出了大数据时代地理事件建模与分析的整体框架,拟突破传统“地理实体空间”事件探测与分析方法的局限性,融合“虚拟空间”事件发现与传播模拟思路,实现多源地理大数据支撑下的面向地理事件的人类活动多尺度时空响应与区域差异分析;最后,本文以城市暴雨事件为例诠释了本文所提出的地理事件建模与分析方法,从城市和城市内部两个尺度进行了暴雨事件与人类活动的一致性响应及区域差异分析,得到了明确的结论,验证了前文分析框架的可行性与实用性。 相似文献