基于手机信令数据的城市小活动空间人群空间分布特征

小活动空间人群是指日常活动范围较小的居民群体,他们对城市公共资源的需求主要集中在家庭位置附近的区域,分析其活动的时空规律特征,有助于更好地实现城市公共资源的均等化和精准化配置。然而目前研究中对此类人群关注较少,为此,本文提出一种基于手机信令数据的小活动空间人群识别及其空间分布的研究方法。首先识别用户家庭位置和停留点位置,构建基家最大距离指标,度量用户以家庭位置为中心的活动空间范围,并据此筛选小活动空间人群;其次根据用户与家庭位置间的距离信息构建“时间-距离”框架下的用户轨迹,在此基础上构建基于面积的轨迹相似性方法;然后利用逐级合并的层次聚类算法,根据用户轨迹的相似性对其进行聚类,挖掘小活动空间人群中典型活动模式;最后根据用户的家庭位置,进一步分析不同活动模式人群的时空分布特征。本文以上海市手机信令数据为例对该方法进行了测试,结果表明：① “时间-距离”框架下构建的基于面积的轨迹相似性方法,可反映用户基于家庭位置进行活动的时空特征,而逐级合并的层次聚类算法对典型活动模式挖掘的效率有明显提高,有助于研究城市居民的移动模式;② 上海市小活动空间人群分布呈现出圈层结构,主要分布在中心城区,郊区的工厂和大学城以及各区的商业中心附近,在郊区过渡区相对较少。本文提出的方法能够用于分析城市小活动空间人群的时空分布特征,可以为目前各大城市提出建设社区生活圈的决策提供方法支撑。     

上海市精细时空尺度人口分布估计与特征分析

城市人口实时分布与动态变化特征是城市规划与综合治理的重要依据。受数据获取手段的局限性,准确地获取城市人口的实时分布状况一直是技术瓶颈,而移动通讯技术的迅速普及为这一问题的解决提供了技术途径。本文基于移动通讯信令的连续轨迹数据,实现了城市精细尺度人口分布时空估算的方法流程,并以上海市为研究区,对城市人口分布特征及时空移动过程进行了量化分析。研究表明：① 在数据方面,基于移动通讯信令数据估算城市人口分布的方式样本覆盖广、时空精度高、时效性较强且支持时空尺度灵活多变的应用研究需求,能够定量地描述城市人口分布时空动态特征且能推算城市真实人口规模;② 在人口分布时空特征方面,上海市在全市尺度上,各时段人口空间分布较为稳定且差异较小,而在中心城区日间人口较夜间人口呈现更为显著的空间集聚特征;③ 在人口移动时空特征方面,城市功能承载区与其它区域之间人口移动很少,早晚高峰期各城市功能承载区之间人口移动均体现为中心城区与其它新城之间的移动,且2个方向移动人数较为平衡;各城市功能承载区内均有超过半数的人口全天仅在其所在城区内部活动。本文的研究成果可为上海城市规划、应急管理、交通出行等提供更精准的科学依据。     

面向移动位置数据的移动性指标计算工具:设计实现与实践应用

大规模个体移动位置数据的涌现,为在个体移动特征的基础上充分理解群体移动特征、从精细的时空尺度全面理解居民出行行为规律提供了条件,对时空行为、城市、交通等领域的研究以及空间规划的编制与评估、交通需求的分析与预测等领域的实践应用有重要意义。目前,尽管移动位置数据已在城市和交通等研究领域取得了广泛应用,但对其分析仍缺少通用的分析思路和操作便捷的工具软件。为方便相关领域的研究者和从业者使用移动位置数据,提升移动位置数据的应用价值,基于活动空间的概念,选取可表征活动空间外部形态和内在结构的移动性指标,提出了对个体移动位置数据进行定量化描述性分析的方法思路,设计并实现了计算移动性指标的工具软件。通过手机信令、出租车、公交刷卡、公共自行车4种不同类型的常见移动位置数据,展示了工具软件的不同应用场景。     

天气因素对武汉市出租车出行活动的影响

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。     

骑行替代步行后公共交通可达性改善效果评估方法

改善末端的慢行环境是提升绿色交通出行竞争力的关键问题。既有研究多针对出行效率问题分析地面公交末端出行的改善效果，未充分考虑城市公共交通系统与土地利用的关系。本文融合多源交通大数据构建“门到门”精细尺度的公共交通出行链，提出步行和骑行等两种方式下公共交通全过程出行时间的计算方法，据此构建基于累计机会模型的末端出行改善效果的评估模型，研究骑行替代步行后公共交通可达性改善效果。该方法两步计算具有计算量较小和数据更新机制灵活的特点，适应于大空间尺度公共交通可达性研究。基于2020年北京的案例研究表明：骑行替代的公共交通出行时间平均减少315 s，降低幅度达12.8%；末端出行效率的提高改善将进一步提升就业、医疗、餐饮、绿地、购物和休闲等城市居民活动的公共交通可达性，其改善幅度达90%、74%、94%、33%、107%和77%，且改善的区域聚集于中心城区和外围居住组团。另外，公共交通可达性改善效果呈圈层径向递减的空间特征，城市轨道交通作为公共交通的主干网络，就业、医疗、餐饮、绿地、购物和休闲活动提升效果分别为地面公交的1.43、1.43、1.70、1.42、1.70、1.71倍。     

基于腾讯迁徙数据的中国城市群国庆长假城际出行模式与网络特征

城际出行具有时间依赖性,不同时间约束与特定时期的城际出行具有相异性,反映的出行模式与表达的地理空间联系规律具有差异性。迁徙大数据记录的人口移动实时记录为开展基于时间依赖的城际出行网络提供了可能。本文以全国 19个城市群为研究区域,利用腾讯平台提供的居民城际出行数据,对国庆长假期间（2016年10月1—7日）中国城市群城际出行时段变化特征、城际出行模式及其网络结构进行了研究。结果表明：① 黄金周城际出行具有明显的基于出行期、返程期和旅途期的时段变化规律;② 国庆长假期间的中国城市群城际出行分别形成了轴辐式、多中心与单中心3种城际出行模式; ③ 出行期、返程期的城际出行具有类似于春运人口流动的时空对称规律,城市群城际出行呈现出以主要城市群整体、城市群核心城市与邻近外围城市间的中短距离流动的长假出行特征,中西部城市群城际出行具有典型的“潮汐式”流动特征;④ 基于腾讯人口迁徙大数据,通过对黄金周期间出行期、返程期与旅途期的科学划分,较好地实现了国庆长假城际出行特征与模式的挖掘,同时也为长假城际交通管理与道路资源优化调配方案的制定提供支撑。     

基于时间序列聚类方法分析北京出租车出行量的时空特征

受城市资源配置、区域功能分化的影响,城市中居民的出行往往呈现出特定的模式和规律,而这种出行模式的背后反映出城市的功能结构。城市车辆GPS导航的广泛使用,以及车辆轨迹数据的大量获取,为分析城市居民出行模式及理解城市功能结构提供了数据支撑。本文以道路分割城市得到的地块为研究单元,利用北京市一个月的出租车轨迹数据,对北京居民的出行模式及城市功能格局进行分析。在轨迹数据分析中,本文从轨迹数据中提取每个地块的出行量时间序列信息,然后采用结合时间序列距离度量和时间序列自身相关性的聚类方法,对出行量时间序列数据进行聚类分析,从而研究乘客出行的时空分布特征,最后结合北京市POI数据,探讨了不同区域乘客出行规律和区域功能类型的相互关系。结果表明,出租车出行量时间序列模式在工作日和周末间存在明显差异。此外,工作日的2个出行高峰与通常的通勤早晚高峰不同。由出行量所得的区域聚类结构,除具有重要交通枢纽功能的地块外,总体上以市中心为圆心大致呈同心圆分布,且距离市中心越远出行量越小。研究结果对于分析北京市居民出行行为、辅助城市交通规划具有一定的意义。     

基于轨迹活动语义挖掘的个体社会经济水平评估

个体社会经济水平评估对于商业决策、城市规划和公共卫生具有重要的应用价值。但现有方法多依赖定位数据和呼叫详单记录构建出行位置和手机业务特征集合,未充分考虑个体出行的语义上下文,难以从动机与需求层面理解出行行为,导致建模过程可解释性不足。为此,本文提出一种基于轨迹活动语义挖掘的个体社会经济水平评估方法,通过显式提取居住、购物、餐饮、娱乐、消费喜爱度与探索欲6类消费模式,从消费能力与意愿角度刻画个体社会经济水平,提高评估方法的可解释性。(1)通过网格化的语义地图为停留点赋予出行语义上下文,并划分居住、购物、餐饮、娱乐4类活动的停留点集合;(2)计算4类活动的时间熵、旋转半径和活动区域经济水平等时空语义特征,并通过结构方程模型筛选特征计算各类消费模式价值;(3)使用极端随机森林决策个体社会经济水平。本文基于深圳市635名个体2019年4—11月的私家车轨迹数据开展实验,通过核心商圈、劳动密集型工厂、高档住宅与城中村等典型场景筛选高低社会经济水平人群,验证了方法有效性;此外,对高低社会经济水平群体的出行时空分布和工作强度开展可视化分析,探讨了群体间的出行模式差异。本文方法可为人地交互视角下的人口...     

城市出租车上下客的GPS轨迹时空分布探测方法

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。     

基于地理流空间的巡游车与网约车人群出行模式研究

城市出租汽车是居民出行的重要方式之一，地理流空间理论为发掘人群出行特征，优化车辆运营效率提供了新视角。本文利用厦门市出租汽车轨迹数据，采用地理流空间分析理论，对人群出行的整体随机性质进行了分析，基于流相似性度量识别并分析了丛集、汇聚、发散和社区4种典型模式及混合模式的空间分布特征，对比了基于巡游车和网约车2种车辆的人群出行模式。结果表明流空间理论能够系统性发现人群出行典型模式及混合模式，主要体现在：(1)基于2类车辆的人群出行流在空间中呈现出显著的非随机特征；(2)巡游车和网约车的典型模式在空间分布上有明显差别，网约车的有关模式分布范围更广，在厦门岛外各区中心及岛内东部软件园等区域附近较为突出，且网约车由于其订单由用户需求驱动，更容易发现潜在的高出行需求区域，同时出行结构更容易形成社区模式，而巡游车主要分布在传统岛内知名城市地标附近；(3)同一区域内巡游车和网约车出行混合模式普遍存在，约占典型模式的四分之一左右，而且不同类型车辆的主要混合模式存在差异，综合考虑混合模式能够提高城市公共设施规划的精确性和科学性。本文结果可以为车辆调度优化和城市交通规划提供支持，也表明地理流空间理论能够更有...     

Spatial Accessibility to Shopping Malls in Nanjing,China: Comparative Analysis with Multiple Transportation Modes

This study attempts to evaluate the rationality of the spatial layout of shopping malls and identify the urban area with poor shopping mall accessibility, as well as to provide a reference and assist decision-making for planning. Using the case of Nanjing, China, this study developed a method to evaluate the accessibility of shopping malls by three transport modes(car traffic, public transit, and bicycle). Specially, we divide the urban space into a regular hexagonal grid and harvest the total travel time from each of 7204 hexagon centroids to each of 129 shopping malls using the Baidu Internet map. The door-to-door travel time approach is used to evaluate all travel stages(walking, waiting, transfer, and transportation) based on travel time calculations. We further divide the shopping malls into two levels(super-regional and regional) based on the Dianping App's information and develop the indicator of accessibility to shopping malls: the number of shopping malls within tolerance time thresholds and apply the closest facility and cumulative opportunities methods to measure accessibility scores. The results show that the accessibility estimations vary greatly with transport modes. The accessibility of shopping malls presents a concentric ring trend centered on the city center under the car traffic and bicycle modes. And public transit accessibility tends to axially extend due to the topology of bus routes and metro lines. In particular, we observe that the accessibility of shopping malls in Nanjing has an uneven spatial distribution pattern, with high accessibility values in the central urban areas and lots of underserved areas in urban fringe regions. Based on the accessibility measurements, we finally map the poor accessibility area and propose corresponding implications for urban planning.     

Transportation characteristics change under rapid urban expansion: A case study of Shanghai

This paper focuses on the economic development and urban morphology as well as its impact on the transportation system during the urban expansion of Shanghai in the last more than 20 years(1986-2008).Based on data from 3 comprehensive transport surveys of Shanghai since 1986,the changes in residential trip demand,vehicle use,and the spatial distribution of trips were studied to understand the demands on the transportation system.The factors contributing to those changes in transportation demand were discuss...     

Travel Behaviours of Sharing Bicycles in the Central Urban Area Based on Geographically Weighted Regression: The Case of Guangzhou,China

Mobile information and communication technologies(MICTs) have fully penetrated everyday life in smart societies;this has greatly compressed time, space, and distance, and consequently, reshaped residents’ travel behaviour patterns. As a new mode of shared mobility, the sharing bicycle offers a variety of options for the daily travel of urban residents. Extant studies have mainly examined the travel characteristics and influencing factors of public bicycles with piles, while the travel patterns for sharing bicycles and their driving mechanisms have been largely ignored. Using one week’s travel data for Mobike, this study investigated the spatial and temporal distribution patterns of sharing bicycle travel behaviours in the central urban area of Guangzhou, China;furthermore, it identified the influences of built environment density factors on sharing bicycle travel behaviours based on the geographically weighted regression method. Obvious morning and evening peaks were observed in the sharing bicycle travel patterns for both weekdays and weekends. The old urban area, which had a high degree of mixed function, dense road networks, and cycling-friendly built environments, was the main travel area that attracted sharing bicycles on both weekdays and weekends. Furthermore, factors including the point of interest(POI) for the density of public transport stations, the functional mixing degree, and the density of residential POIs significantly affected residents’ travel behaviours. These findings could enrich discourse regarding shared mobility with a Chinese case characterised by rapidly developing MICTs and also provide references to local authorities for improving slow traffic environments.     

基于网络地图的多交通模式医疗设施可达性分析

由于城镇化发展迅速、居民对医疗服务需求的提高,使得城市人口密集区域医疗服务压力增大,因此进行医疗服务设施可达性分析具有重要意义。本文以福州市主城区为例,医疗数据来自于福州市卫健委,利用爬虫技术获得小区户数进行人口估算,基于早、中、晚各时段的实时路况信息,计算居民点到医疗服务设施的最优路径旅行时间,并绘制医疗服务等时区,利用高斯距离衰减函数改进的两步移动搜法（Gaussian-Two Step Floating Catchment Area Method, Ga-2SFCA）,考虑出行模式,对福州市主城区二级以上医院进行可达性分析。结果表明：① 驾车出行模式下,医疗服务覆盖率和居民就医可达性要明显好于公共交通出行模式;② 驾车出行模式下,医疗服务可达性受出行时段影响较大;而公共交通出行方式下,各时段差异较小;③ 随着时间阈值的增大,居民点的医疗服务可达性等级提升,且高等级可达性范围逐渐扩大;④ 驾车模式下的医疗可达性空间分布和道路保持一致,呈现出“环线层次”的现象;而公共交通模式下的可达性空间分布由于受到城市公交微循环系统的影响,呈现出“轴向扩张”的现象。     

基于改进引力模型的公园绿地空间可达性及供需平衡分析方法

探究高密度城市公园绿地资源空间配置的有效性和供需平衡问题对城市规划和居民生活具有重要意义。已有研究较少从多尺度、多交通出行模式以及结合地图大数据算法的角度对公园绿地可达性进行探究。本文以广州市越秀区为例,利用百度地图多交通出行数据,提出一种结合多类型公园绿地多级可达时间阈值的改进型引力模型,对越秀区公园绿地的空间可达性及其供需平衡特征进行研究。结果表明：① 越秀区各尺度和各类型公园绿地可达性差异显著,城区尺度可达性大体上呈现由北向南逐层递减趋势,街道尺度可达性则表现出明显的“极化”现象,大型公园绿地可达性远高于社区公园和街头游园且在城市整体可达性中占主体地位;② 从空间集聚情况来看,城区尺度公园绿地可达性值呈现明显的空间集聚分布特征,由北向南表现为高值聚类、不显著、低值聚类,街道尺度相比城区尺度高值聚类减少,低值聚类和无统计意义的区域增多;③ 基于供需平衡视角的空间可达性结果显示,公园绿地供给与居民需求在城区尺度和街道尺度分别呈现出整体平衡和局部失衡的现象,局部失衡主要集中在公园绿地资源相对匮乏的街道。     

城市功能区视角下基于POI数据的公共厕所空间布局合理性研究

公共厕所作为最典型的公共设施,反映出城市的文明程度和管理服务水平,是打造城市文明形象的重要窗口。当前的研究主要集中在公共厕所的可达性和覆盖范围,把公共厕所当做空间上的点无差别对待,忽略了不同功能区公共厕所空间分布所异质性的问题。如何建立全面精准的公共厕所空间评价体系,分析不同区域公共厕所的综合服务能力在当前研究中明显不足,不利于公共厕所的配置规划和基本公共服务均等化的推进。多源数据的涌现为城市公共设施的研究提供了新视角,为此本文提出一个城市功能区视角下基于POI大数据的公共厕所空间布局合理性评价方法。利用词频-逆文本频率（Term Frequency-inverse Document Frequency,TF-IDF）信息加权技术,结合兴趣点（Point of Interest, POI）频率密度识别城市功能区,融合OpenStreetMap（OSM）路网密度数据和WorldPop人口数据设立人口出行活力指数,对城市功能区内的公共厕所服务进行评价;最后计算人口和空间覆盖率以及空间不平衡指数,判别街镇间的差别与街镇内公共厕所布局的合理性。该方法以多源数据为基础,定量分析不同功能区内公共厕所配置的合理性,并探讨公共厕所空间配置的差异化因素。以国内城市化程度最高之一的上海市为例进行计算,研究发现:① 不同的城市功能区内厕所的配置数量不同,商服功能区的规划数量最多,商服功能区中公共厕所配置的合格度也最高,此外,“工业-商服”、“绿地-商服”等商服相关的联合功能区的合格度也处于较高水平,这是由于大量商业服务机构均对外提供公共厕所服务,提升了该地区的公共厕所的服务能力;② 公共功能区内的合格度最低,仅有10.27%,与该类型附属公共厕所设施的开放程度相关;③ 上海市各街镇公共厕所的合格度整体较好,平均空间覆盖率达到67.31%,平均人口覆盖率达到70.72%;街镇内公共厕所服务和出行活力分布之间的不平衡指数从0~0.76不等,其中不平衡指数小于0.4的共有147个,占比69.34%,表明这些街镇内公共厕所空间配置比较合理。公共厕所配置合理性从上海市区向西南、东南、崇明岛有明显的递减,而向西北地区则没有明显的衰减,呈现出连片的较好的服务能力。结果表明,这种方法充分考虑了公共厕所所属功能区和人口出行活力异质性的问题,空间分析上更加精准,可以为城市公共设施规划提供参考建议。     

Private Car Travel Characteristics and Influencing Factors in Chinese Cities ——A Case Study of Guangzhou in Guangdong, China

Taking Guangzhou as a case, this paper adopted a questionnaire survey to gather first-hand data and analyzed the characteristics and influencing factors of private car travel in Chinese cities. As the research indicated, trip purposes of private car travel are mainly commute and business affairs with a more flexible trip in the urban core area. And trip intensities are concentrated in a certain extent, with trip frequency being lower in the urban core area than the peripheral area. In addition, the trip time has two significant peaks occurring in the morning and afternoon, and one trough in the midday. And trip spatial distribution is mainly within commute with both residence and employment in urban area and inward commute with residence in suburban area while employment in urban area. Both kinds of commutes direct to the urban area. The study also shows that the characteristics of private car travel are principally influenced by two aspects: travelers’ attributes and urban characteristics. The main travelers’ social and economic attributes influenced it include the gender, education attainment, age, driving experience and per capita monthly household income. The urban characteristics influenced it mainly cover the land use pattern, public traffic facilities and spatial attributes of residential environment.     

CLAB模型：一种乘客出租出行需求短时预测的深度学习模型

乘客出行需求预测是智能交通系统的组成部分,准确的出行需求预测,对于车辆调度具有重要的意义;然而现有的预测方法无法准确的挖掘其潜在的时空相关性,且大都忽略历史流入量对出行需求的影响。为了进一步挖掘时空大数据中的时空特性及提升模型预测乘客出行需求的精度,本文提出了一种乘客出租出行需求短时预测CLAB(Conv-LSTM Attention BiLSTM)模型。CLAB模型设置了3个模块分别为基于注意力机制的Conv-LSTM模块和2个BiLSTM模块,基于注意力机制的Conv-LSTM模块提取临近时刻乘客出行需求量中的空间特征和短时时间特征,其中注意力机制能自动分配不同的权重来判别不同时间的需求量序列重要性;为了探索长期时间特征,用2个BiLSTM模块来提取历史流入量序列时间特征和日乘客需求量序列的时间特征。采用厦门岛的网约车和巡游车的订单数据进行实验,结果表明：(1) CLAB模型更适用于使用30 min历史数据预测未来5 min短时乘客出行需求;(2)与基准预测模型相比,CLAB模型的整体的效果误差更低,具有更好的预测效果,CLAB模型比CNN-LSTM、LSTM、BiLSTM、CNN...