城市交通热点区域的空间交互网络分析

城市热点区域是人们频繁活动的体现,利用人们的出行可构建空间交互网络。目前的相关研究主要集中于对热点提取方法及其动态变化的研究,对交通热点的交互作用及其构成的空间交互网络的研究还很少。本文以武汉市的出租车轨迹为数据源,利用基于时空数据场的聚类方法提取城市交通热点区域;基于复杂网络理论与方法,分析城市交通热点区域之间的空间交互作用。通过研究发现：①节假日,热点区域之间的往返交互较多;工作日,热点区域之间的交互较少;②节假日,影响力较大的节点为车站、机场等;工作日,影响力较大的节点是社区和工作地;③社团探测发现,工作日跨越长江的交互较多,非工作日跨越长江的交互较少。上述研究结论可为交通管理部门针对节假日和工作日分别制定不同的交通管理政策和方法提供参考。     

中国居民工作日与节假日的城际出行网络异同性研究

居民出行目的、出行时间与地域属性的差异都会导致出行行为的异质性,工作日与节假日具有完全不同的时间属性,且出行目的差异较大,对两时段城际出行网络进行比较有助于全面认识城际出行规律及其网络特征。以4月份工作日（2016年4月11日—4月15日）和国庆黄金周（2016年10月1日—10月7日）为代表,利用“腾讯迁徙”提供的居民城际出行数据,从城市节点、城际关联及网络集聚角度对工作日与节假日的居民城际出行网络结构特征进行对比研究。结果发现：① 黄金周的日均城际居民出行规模显著高于工作日,但出行距离和网络集聚程度明显低于后者;② 两种网络均形成了跨区域组团、邻近组团和省域组团3种类型。黄金周跨区域组团数量明显低于工作日,区域和地方枢纽城市数量多于工作日,邻近组团和省域组团数量则明显高于工作日;③ 工作日,北上广三大城市核心地位突出,旅游功能、交通枢纽功能城市的地位在黄金周更得以凸显;④ 工作日城际出行网络以跨区域联系为主,而黄金周则呈现出明显的空间邻近效应,并形成了以省会为中心、省内出行为主的核心—外围模式。     

西宁市居民工作日和休息日时空活动差异研究

以手机信令数据为数据源,研究西宁市居民在工作日和休息日的时空活动差异及POI设施空间分布对居民活动差异的影响。结果表明:1)西宁市为单中心空间结构,居民在工作日集中分布在市中心区域,而在休息日的分布较分散;2)在休息日,商业和交通设施对居民活动产生积极影响,居住用地在早上对居民活动产生较强的积极影响(下午影响强度减弱),工业用地和公共用地在大部分时段对居民活动强度产生消极影响;3)在工作日,商业设施对居民活动的影响明显减弱,居住用地仅在晚上和凌晨对居民活动产生积极影响,而白天大部分时段出现消极影响,工业用地和公共用地在白天大部分时段会促进居民停留。研究结果有助于明确工作日和休息日居民在城市空间的时空活动差异及影响机制,可为城市出行空间和基础设施规划提供参考。     

城市建成环境对共享单车出行影响的时空特征——以深圳市为例

以深圳市为例,利用共享单车OD等多源数据,从工作日、休息日多时段分析共享单车出行时空特征,并构建基于客观物质空间、主观感知体验的建成环境“5Ds”指标,运用多尺度地理加权回归模型（MGWR）解析不同建成环境对共享单车出行流量影响的时空异质效应。研究表明：1）时间上,工作日和休息日早、晚高峰的共享单车出行流量较其他时段整体显著,且休息日较工作日的峰值时段具有滞后性;空间上,各峰值时段的出行流量高值区域呈“多核集聚、带状延伸”的分异格局;2）各建成环境要素对共享单车出行流量影响的时段差异显著。就业设施密度、围合度及人口密度在各时段均具有高解释度,其影响力整体呈全局显著特征,其余变量则在不同时段存在局部显著效应;3）各时段影响较为显著的变量在空间作用尺度上存在分异。就业设施密度与围合度的影响力在各时段的空间变化最为稳定,街道绿视率与人口密度在不同时段呈现差异化的空间分布特征。     

个体时空行为的规律性与可预测性研究——以上海市居民工作日活动为例

理解居民日常行为的规律性和随机性是空间行为研究从行为描述向行为预测推进的基础,对空间政策的制定具有重要意义。论文从上海市10个工作日的手机信令数据中提取个体的时空轨迹,从规律性的视角展开多方面分析。首先,根据活动的周期重现、前后联系等特征界定了无出行(包括仅有短距离出行)、仅有随机出行、有规律工作出行和有其他规律出行4种时空行为模式,发现后2种强规律性模式的人数、出行次数、出行距离的占比分别为49.3%、83.6%、82.0%。然后,测度了个体时空轨迹的熵值,推算出个体时空位置的平均可预测性高达0.84。这些结果均表明居民工作日的时空行为整体上具有非常强的规律性。在此基础上,论文还分析了不同行为模式、个体时空位置可预测性的空间分布,发现了强规律性模式人群在外围郊区密集分布等一系列特征,体现了城市空间环境的差异对行为特征和规律性的影响。     

中国居民城际出行网络的空间结构特征

利用腾讯迁徙数据构建居民城际出行网络,分析了不同时段、不同交通方式下中国居民城际出行网络的空间结构特征以及主要城市群的对内、对外居民城际出行模式。研究发现,2018年中国居民城际出行网络呈“东密西疏”空间分布格局,形成以京、沪、穗—深、蓉—渝等高中心性城市为顶点的顶层跨区级“钻石型”网络结构。“春运”时段城际出行的重心相较日常出行更偏向于西南,居民城际日均出行规模亦高于其他时段,特殊节假日城际出行具有显著的空间邻近效应。不同出行方式下的出行人口、出行范围和出行交通网络差异显著,航空、铁路、公路出行分别承担国家级、区域级和地方级城际出行的人口集散。主要城市群对内出行网络呈现“核心—邻近—边缘”空间格局,以多中心双核出行模式为主,对外出行网络则呈现“跨区—邻域—地方”的格局,以单中心单核出行模式为主。     

乌鲁木齐市居民购物行为特征研究

通过分析乌鲁木齐市居民购物行为问卷调查资料,从不同类型商品的角度对居民购物的时间特征、空间特征、居民出行的目的特征与方式特征进行了初步研究。得出了以下结论：（1）工作日下午下班以后是工作日选购各类商品的首选时段;休息日无固定时段是休息日选购各类商品的首选时段（除蔬菜类商品）。（2）夜间购物出行的频率最低。（3）新市区居民在购买不同类型商品时出行的距离较远,天山区居民购买不同类型商品时出行的距离较近。（4）在工作日主要以工作购物类型为主;在休息日主要以多重目的购物类型为主。（5）购买低等级商品主要是步行;购买中间等级商品和高等级商品主要是乘坐公交车。     

网红城市网络关注度时空动态演变及影响因素研究——以西安市为例

基于媒介地理学,以网红西安为切入点,结合数理统计、空间分析和地理探测器等方法,选取百度指数2017—2019年中国361个市域对西安市的网络关注度数据,分析网红西安虚拟空间建构的时空动态演变和影响因素。研究发现：① 时间上,2017—2019年西安市的网络关注度持续上升,季节差异显著,月际变化表现出明显的“前兆效应”。② 空间上,胡焕庸线以东区域的西安市网络关注度高于界线以西区域,区域差异逐渐缩小,东部省（市、自治区）大多为高关注度区,省会城市普遍高于该省其他城市,且西安市网络关注度显著热点区和显著冷点区连片分布,次热点区围绕显著热点区分布。③ 影响因素上,气候舒适度、闲暇时间及网红形象符号是影响西安市网络关注度时间分布的主要因素,客源地互联网发达程度、年龄结构、GDP规模、常住人口、受教育程度及两地的地理空间距离是影响空间分布的重要因素,其它因素影响力较弱。可见,媒介通过日常生活中城市居民的空间实践,重构了城市形象,同时也形塑了“人–媒介–城市”互动的动态虚拟空间,成为现代城市空间生产及实践重要构成要素。     

建成环境对城市活力影响的时空异质性研究：基于大数据的分析

城市地理与城乡规划一直关注建成环境对城市活力的影响,但鲜有研究揭示该影响的时空异质性。城市活力表现为居民在实体空间上的分布及其活动,并呈现时间动态变化特征。通过采集广州市中心城区新浪微博签到数据以及建成环境大数据,在1 km×1 km方格网、2 h时间段的时空单元上可视化城市活力的时空动态变化特征,基于时空地理加权回归模型 (GTWR) 揭示区位、功能混合度与密度对城市活力影响的时空异质性,并对比工作日与双休日的差异。研究发现：① 广州中心城区城市活力呈现东西带状的“多节点”空间格局,在24 h内经历“分散-集聚-进一步集聚-分散”的时空动态变化。② 区位、功能混合度与密度对城市活力的边际效应表现出空间和时间双重维度的不稳定性。③ 由于居民活动的时空约束不同,城市活力时空特征及其建成环境影响在工作日与双休日存在差异。     

基于腾讯位置数据的南昌市活动空间凝聚结构与区划研究

近年来地理信息大数据运用在人文地理学领域成为了新热潮。本文借助腾讯位置数据，得到了工作日、休息日、节假日三种类型的数据，以南昌市为例，从居民实际活动的视角出发，首先对研究区域的活动空间时序变化特征进行研究，在此基础上，通过核密度分析法总结了研究区域的活动空间凝聚结构，最后利用热度山顶点提取和泰森多边形等方法对具体的城市活动空间功能区进行划分与分析。研究发现：①工作日的高频活动区域面积明显高于休息日和节假日，分类区间的热力值越大像元数量越小。②研究区域城市活动空间的凝聚结构有四种，分别为“单核结构”、“双核结构”、“三核结构”、“集聚结构”，每种结构都有独特的形态特征以及代表性的典型区域。③研究区域可划分为六种活动空间功能区划：综合活动区、居住活动区、学习活动区、休闲娱乐区、交通枢纽区、就业活动区，不同的活动模式对应着各自的活动频度变化规律，且运用叠加分析法识别出六种功能模式的核心区和边缘区。④研究区域的活动功能区分布不均，大部分的活动类型为居住活动区和学习活动区，但主城区的居民活动类型更加丰富，主城区的集聚程度高于远城区，且活动功能区与空间凝聚结构具有一定联系。⑤根据大数据挖掘发现的南昌市活动空间凝聚结构分布特征、活动功能区的分布特征，结合南昌市城市发展规划，对南昌市目前的活动空间结构进行评价，从而对昌南、昌北、城东的发展提出相应建议。     

黄山市土地出让区位选择空间特征与影响因素研究

随着全国旅游业快速发展和城镇化进程加速推进,旅游城市土地投资和开发日益强盛。以典型旅游城市黄山市为案例,以1870宗城市出让用地为样本,采用数理统计、GIS空间分析等方法,分析其土地出让区位选择空间特征与影响因素。研究发现：① 商服、住宅、工业三类用地与用地总和的出让均属于凝聚型空间分布状态,分布均衡度均较低。② 城市东南部和区县城区是土地出让热点集中地区,城市外围地域是冷点集中地区。住宅用地热点地区主要集中于城市近郊、重要旅游区周围;工业用地热点地区主要集中于开发区、工业园区和重要交通沿线;商服用地热点区域主要集中于城市商业集聚区、大型公共设施和旅游景区周围、重要交通设施附近。③ 土地出让区位选择呈点状集聚、线状网络并存,表现为“东南部分布密度较高、西北部分布密度较低”“中心城区密集、外围区县稀疏,县城密集、一般乡镇分散”“交通指向显著、呈带状分布”布局特征。④ 土地出让区位选择涉及城镇化推动的城市内生型、自然环境优美的资源依托型、要素流动便利的交通指向型和集聚经济优势的开发区集中型四种选择模式。⑤ 土地出让区位选择是自然条件、人口经济发展水平、政策制度、城镇化建设、交通设施、旅游发展等因素综合作用的结果,也是政府、企业、居民等不同主体相互作用与博弈的结果。地形对土地出让区位选择的空间约束性和指向性显著;土地出让与人口规模、经济发展水平有较高匹配度;土地政策、城市规划对用地出让的规模和方向有重要影响;交通和旅游快速发展对于土地出让具有明显影响。     

基于出租车经验路径的城市可达性计算方法

可达性计算中,始发地-目的地(Origin-Destination, 简称OD)间的路径规划是一个很重要的问题。传统基于最短路径算法的路径规划存在与现实不符的可能,因此考虑出租车载客的经验路径,更符合现实的出行。本文基于潜能模型,综合考虑了人口分布、交通路网特征,兴趣点分布等因素,提出了城市可达性的计算方法,其中OD间行程时间采用出租车经验路径行程时间。然后以广州市中心城区为研究区域,进行网格划分,不同的网格分别作为OD;并采用一个月的广州出租车GPS数据,从中提取大量的载客经验路径,建立出租车经验路径数据库,将OD间的经验路径行程时间计算出来,最后完成了广州中心城区的可达性计算和分析。结果表明,广州中心城区可达性符合典型的势能分布,城市可达性在中心区最高,然后逐步向郊区递减。该结果验证了城市可达性计算方法具有较好的实用性和可计算性。     

基于POI的城市休闲空间格局分析——以乌鲁木齐市为例

基于百度POI数据，运用Ripley’s K函数、最近邻层次聚类、空间自相关等方法，对乌鲁木齐市公共休闲设施空间布局进行研究，总结城市休闲空间的格局特征，进而探讨休闲空间的影响因素。结果表明：（1）乌鲁木齐休闲设施空间分布表现出明显的向心集聚性。（2）各类休闲设施热点区分布表现出不同的集聚倾向，娱乐类、购物类、健身类三类休闲设施热点区主要布局在主城区以内重要交通枢纽和商业中心附近，餐饮类休闲设施热点区表现出明显的人口导向特征，旅游类休闲设施热点区均分布在热门旅游景区附近，文化类休闲设施热点区分布于科教文化基地或多民族混居区。（3）乌鲁木齐市休闲空间格局为“圈层+扇形+组团”模式，核心为面状综合型休闲中心，外围为扇形的休闲设施稀少区、组团式多功能休闲区和组团式餐饮休闲区，最外围是休闲设施极少的郊区和组团式旅游休闲区。（4）乌鲁木齐休闲空间与人口空间分布存在较强的空间正相关关系。     

武汉市多维度城市公园绿地空间公平性分析

以武汉市中心城区为研究区域,居民建筑为研究单元,基于步行、骑行及公共交通3种出行方式,从城市公园绿地数量、质量及可达性3个维度衡量每个建筑单元的公园绿地空间公平性水平。结果表明：① 3种交通方式下建筑单元的公园绿地公平性分布相差较大,但整体呈现由城中心沿江区域向外围辐射递减的分布特征;② 随着居民出行方式的升级,极限出行时间内居民的活动范围不断扩大,因此所享有公园绿地公平性水平逐步提升;③ 城市公园绿地资源与人口分布存在空间失配现象,多数公园绿地分布于城市中部,而南北部城郊区域分布较少,西北和西南部多数区域居民享有公园绿地公平性水平整体较差。     

城市路网中基于空间分析的典型行车路线研究——以杭州市为例

城市交通中,交通管理部门需要动态掌握群体性的出行规律,其获取方法亟待解决。为此,基于交通流的空间分析,提出了一种能够描述群体性动态出行规律的典型行车路线理论。在对交通流进行空间数据挖掘和动态OD("O"起始点,"D"目的地)分析的基础上,通过行车路线中热点路口的生成、备选路线的追踪获取以及可选路线的模糊聚类分析,从而获得能够表征群体性动态出行规律的城市交通典型行车路线。最后,以杭州市交通路网为例,开发了典型行车路线智能获取系统并进行了实验验证,结果表明,典型行车路线理论及其算法能够较真实地描述城市路网中群体性的动态出行规律,为交通部门的交通控制与诱导、公交路线规划等提供了决策参考。     

基于地理加权回归的中心城区共享单车出行特征及影响因素研究

移动信息通讯技术的发展和全面渗透融入社会生活，导致高度压缩的时间、空间和距离，重塑了城市居民行为活动模式。共享单车作为“互联网+共享”的新型出行方式改善了居民的出行方式。但既有成果对共享单车的研究尚不充分。使用摩拜单车1周的骑行数据，剖析广州中心城区共享单车出行轨迹的时空间分布特征，基于地理加权回归方法进一步探究建成环境的功能密度因素对共享单车出行的影响及程度。研究发现，共享单车在工作日和休息日的出行均具有明显的早晚高峰特征。公共交通站点POI密度、功能混合度、机动车道密度等因素的边际作用表现出显著的空间不稳定性。研究能为共享单车企业提升运营水平和政府优化慢行交通环境提供参考。     

Integration of nighttime light remote sensing images and taxi GPS tracking data for population surface enhancement

The population distribution grid at fine scales better reflects the distribution of residents and plays an important role in investigating urban systems. The recent years have witnessed a growing trend of applying the nighttime light data to the estimation of population at micro levels. However, using the nighttime light data alone to estimate population may cause the overestimation problem due to excessively high light radiance in specific types of areas such as commercial zones and transportation hubs. In dealing with this issue, this study used taxi trajectory data that delineate people’s movements, and explored the utility of integrating the nighttime light and taxi trajectory data in the estimation of population in Shanghai at the spatial resolution of 500 m. First, the initial population distribution grid was generated based on the NPP-VIIRS nighttime light data. Then, a calibration grid was created with taxi trajectory data, whereby the initial population grid was optimized. The accuracy of the resultant population grid was assessed by comparing it with the refined survey data. The result indicates that the final population distribution grid performed better than the initial population grid, which reflects the effectiveness of the proposed calibration process.     

城市零售业热点区演变特征及驱动机制研究

基于核密度估计法、最邻近指数分析法以及局域Getis-Ord G^*指数法,利用零售商业兴趣点（POI）数据,分析武汉市三个时间节点下的零售商业热点区的空间分布及业态集聚的演变特征,并探讨其驱动机制。研究表明：1）中心城区具有多核发展趋势,远城区低密度点状集聚,商业点由主热点区呈放射型面状扩散;2）武汉市热点区面积与数量增长显著。主次热点13年间由71km²增长到168km²,主热点区由7个增加到10个;3）各零售业态的集聚程度发展具有一定差异性。除医药及医疗器材类业态集聚程度呈降低趋势,其他五类零售业态的聚集程度均有不同程度的提升;4）武汉市零售商业热点区的形成及演变是人地关系互动的结果,区位历史条件、交通网络、政府用地政策、旅游资源开发等多种因素合力影响武汉市零售商业的热点形成及演变。     

个体出行情景下上海中心城区地铁可达性研究

地铁是城市内重要的公共交通方式,对缓解交通压力、提高居民出行便捷度起到重要作用。个体通过地铁前往城市内不同地点的能力受个体前往地铁站的能力和地铁站间的通行能力影响。基于此,该文综合考虑个体可达性与地方可达性,提出评价个体到达区域内不同地点能力的指标——个体区域出行可达性,即从某点出发就近进入某类交通网络节点,通过该交通网络到达该网络所有节点的最短时间均值,可结合最短旅行时间及加权平均旅行时间计算得到,以尽可能精细地评价在节点分布足以代表区域的情形下个体到达整个区域的能力,并计算了上海中环以内城区地铁出行的个体区域出行可达性。结果表明:受线网结构和自然地物分布的影响,个体在上海中心城区通过地铁前往不同地点的能力由最中心地区向外波动下降,部分特殊地区和线网稀疏区个体出行能力较差,浦西地区的可达性情况明显好于浦东地区。