人类活动轨迹的分类、模式和应用研究综述

各种传感器的应用与发展,如车载GPS、手机、公交卡、银行卡等,记录了人类的活动轨迹。这些海量的人类活动轨迹数据中蕴含着人类行为的时空分布模式。通过对这些轨迹的研究可以挖掘个体轨迹模式,理解人类动力学特征,进而为对轨迹预测、城市规划、交通监测等提供支持。因此,研究各类传感器记录的人类活动轨迹数据成为当前的研究热点。本文对人类活动轨迹的获取与表达方式进行剖析,并将人类的活动轨迹按照采样方式和驱动因素的不同分为基于时间间隔采样、基于位置采样和基于事件触发采样等3类轨迹数据。由于各类轨迹数据均由起始点、锚点和一般节点等构成,因而将轨迹模式挖掘的研究按照锚点、出行范围、形状模式、OD流模式、时间模式等进行组织,研究成果揭示人类活动轨迹在时间、空间的从聚模式、周期性等特点。在此基础上,将人类活动轨迹在城市研究中的应用,按照用户轨迹预测、城市动态景观、城市交通模拟与监控、城市功能单元识别以及城市中其他方面的研究应用进行系统综述,认为人类活动模式挖掘是城市规划、城市交通、公共安全等方面应用的基础。     

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。     

沙漠地质记录和人类活动遗迹数据汇交规范化

数据汇交是实现数据共享的前提,是实现科学数据的持续累积、科学整合和有效管理可持续发展的重要基础.分析了沙漠地质记录和人类活动遗迹数据汇交规范化存在的问题,强调了制定沙漠地质记录和人类活动遗迹数据汇交规范的必要性,根据沙漠地质记录和人类活动遗迹资料的数据特性,对数据分类并建立不同专题数据库,因地制宜采纳国际和国内现行的规...     

基于位置大数据的青藏高原人类活动时空模式

随着青藏高原城镇化和旅游的发展,人类活动强度不断加剧,有必要对青藏高原不同类型的人类活动时空模式进行研究,以便了解不同区域人类活动对自然环境的影响以及更好地采取生态环境保护措施。利用腾讯位置大数据,分析青藏高原在旅游淡季和旅游旺季的人类活动时空模式,研究旅游人口对青藏高原人类活动的影响。本文分别选取2018年1月和7月的腾讯定位请求数据,构建多时空维度的高阶张量,采用张量分解的方法对数据进行降维,获取旅游淡季和旺季不同时空维度的主要特征,分析活动模式,发现青藏高原在旅游淡季和旺季的活动模式在时间上和空间上都有很大不同,体现了旅游人口造成的影响。在旅游淡季,青藏高原居民的活动在凌晨有个高峰,在午间有个低谷,并且表现有特殊的节日模式,工作日的人类活动主要分布在城镇等人口聚集区,休息日向城镇周边发散;旺季凌晨活动分为两个高峰,一个在时间上较淡季提前,与午夜活动相连,另一个较淡季的时间推迟,旺季活动没有午间的低谷和特殊的节日模式,且工作日和休息日的日间活动都分布较广。     

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。     

基于星载AIS数据的南极半岛地区人类活动分析

南极人类活动包括科学考察、渔业捕捞、旅游和探险等。随着活动强度的提升,脆弱的南极生态环境面临挑战。船舶作为主要载体和交通工具,其轨迹和密集度直接反映了南极地区人类活动的范围和强度。本研究利用AIS卫星获取的船舶轨迹数据,对2015年6月—2016年5月南极半岛地区的人类活动进行分析。研究发现,活跃在南极半岛地区的船只约有426艘,其主要类型为货轮、渔船和客轮,船只长度主要分布在50—100 m。船舶活动的季节差异显著,南极旅游和科考集中在11月至次年3月,而渔船全年均保持较高的活动水平。根据船舶轨迹的区域热度分析表明,南极半岛地区最热门的旅游景点是利马尔水道,而科考站船舶活跃度最高的国家为阿根廷,其次为智利,中国排在第7位。     

岷江上游山区生态福祉波动的人类活动干扰研究

探究人类活动对生态福祉的影响机制与作用规律,实现对人类活动的有效调控,是维持地区环境与社会经济可持续发展的重要途径.现有研究主要聚焦于人类活动干扰导致区域生态格局产生变化的过程和原因等,而相对缺乏人类活动与区域生态福祉间的相关性研究.本文利用当量因子法、突变理论及贬值率模型对岷江上游1995年、2005年和2015年生...     

青藏高原海拔4000 m区域人类活动的新证据

青藏高原早期人类活动对于研究人类对极端环境响应与适应至关重要,4000 m海拔区域是人类向高原腹地迁移与扩散的关键。下大武1号遗址（XDW1）发现了11290±69 cal. a BP人类活动遗留的灰烬层,及其年代主要集中在11.2 cal. ka BP的细石叶、石片等石制品,是目前青藏高原4000 m海拔区域发现的最早的人类活动证据之一,说明在全新世伊始,人类就已经登上了海拔4000 m的青藏高原主体。据此推测人类在高原东北部扩张的时空演变过程,末次冰消期人类在海拔3000~4000 m高原东北缘青海湖盆地、共和盆地等区域活动,全新世初期扩张至4000 m海拔高原主体,全新世大暖期向高原腹地深入;上述3个人类活动阶段与末次冰消期环境的改善、全新世伊始的气候迅速转暖和全新世暖期盛期的到来等重大气候变化阶段密切相关。     

基于活动分析法的人类空间行为研究

居民日常活动空间和城市日常活动系统是人类空间行为研究中的重要内容,直接反映行为空间形成机制、分布特征及其与实体空间的相互关系,并为城市社会生活及其空间体系研究提供了重要的微观视角。通过行为空间研究中若干关键问题进行探讨,认为基于日常活动空间的活动分析法能够很好的整合和处理这些问题,在对活动分析法相关概念和几个重要方法介绍的基础上,尝试提出基于活动分析法的人类空间行为研究的思路与框架。     

人类经济活动影响碳排放的国际研究动态

人类经济活动对碳排放的影响是国际全球变化研究的热点之一。根据国际上 2 0世纪 90年代以来大量研究计划与成果的分析 ,总结了当前国际上有关人类经济活动与碳排放研究的主要内容和研究方法。研究的主要内容集中在 :( 1 )能源消费与碳排放 ,包括与碳减排有关的能源消费结构的转换和低碳排放能源系统的建立 ;( 2 )经济发展与碳排放 ,主要探讨不同经济发展模式与碳排放的关系 ;( 3)农业生产与碳排放 ,包括土地利用变化、农业土地整治、农业生产水平与结构的变化等 ;( 4 )碳减排的经济风险分析与减排对策研究。在研究方法上 ,除了简单的相关分析、区域对比分析之外 ,基于大量数据的综合模型分析越来越受到重视。在基本反映国际上人类经济活动与碳排放研究的最新态势的同时 ,提出了我国碳循环研究中值得重视的几个问题。     

Coupling mobile phone and social media data: a new approach to understanding urban functions and diurnal patterns

Understanding urban functions and their relationships with human activities has great implications for smart and sustainable urban development. In this study, we present a novel approach to uncovering urban functions by aggregating human activities inferred from mobile phone positioning and social media data. First, the homes and workplaces (of travelers) are estimated from mobile phone positioning data to annotate the activities conducted at these locations. The remaining activities (such as shopping, schooling, transportation, recreation and entertainment) are labeled using a hidden Markov model with social knowledge learned from social media check-in data over a lengthy period. By aggregating identified human activities, hourly urban functions are inferred, and the diurnal dynamics of those functions are revealed. An empirical analysis was conducted for the case of Shenzhen, China. The results indicate that the proposed approach can capture citywide dynamics of both human activities and urban functions. It also suggests that although many urban areas have been officially labeled with a single land-use type, they may provide different functions over time depending on the types and range of human activities. The study demonstrates that combining different data on human activities could yield an improved understanding of urban functions, which would benefit short-term urban decision-making and long-term urban policy making.     

城市暴雨内涝综述：特征、机理、数据与方法

建成环境的高空间异质性与致灾过程的复杂性给城市暴雨内涝研究带来巨大的挑战,具体表现为模型代表性不够、计算效率低、基础数据和验证数据匮乏。以机器学习为代表的人工智能技术、高分遥感和互联网大数据的快速发展则为城市暴雨内涝研究提供了新的契机。论文结合人工智能、高分遥感和互联网大数据等新技术发展,从特征、机理、数据与方法4个维度对暴雨内涝的研究现状和发展趋势进行了系统总结,主要结论包括：① 暴雨内涝具有短历时性、空间散布性、连锁性和突变性,其热点呈现空间上的动态迁移特征。② 降雨时空特征和城市化程度决定暴雨内涝灾害的量级,地形条件尤其是微地形则决定发生位置和内涝频率。地形控制作用指数(topographic control index, TCI)对暴雨内涝发生位置具有良好的指示能力。③ 排水管网、高精度地形和不透水面分布是暴雨内涝模拟的关键基础数据;降雨过程的高时空变异性是暴雨内涝近实时预报预警的主要瓶颈,需要充分利用天气雷达观测提高其精准度;互联网众包大数据是获取高空间覆盖度暴雨内涝灾情信息的新途径,但也面临不同类型信息融合、提炼和质量控制的挑战。④ 结合水动力模拟与机器学习可建立兼具物理基础和计算效率的暴雨内涝模拟方法,是实现近实时模拟与快速预报预警的有效途径。     

室内定位数据分析与应用研究进展

现代人文地理学的研究越来越多地关注人的时空行为,而获取个体在出行活动中的时空位置数据是研究人类时空行为的前提。受数据获取技术的限制,之前对时空行为的研究主要集中在室外空间。随着室内定位技术的出现和应用,这类研究由室外空间扩展至室内空间。室内定位技术和方法较多,但从数据的角度来看,根据数据获取中使用定位方法的不同,可将室内定位数据分为几何位置数据、指纹位置数据和符号位置数据3类。目前,基于室内定位数据的研究可以归结为以下4个方面,即：人在室内的时空分布、人在室内的移动模式、人在室内的行为习惯及属性推断、人与室内环境的交互作用。然而,总体上目前的研究还处于探索阶段,理论和方法体系尚未成熟。本文认为后续的研究中需要关注以下问题：①数据获取方面。相对于蓝牙、射频识别、红外等定位技术,“智能手机+WiFi”模式的定位系统具有覆盖范围广、成本低廉、无需专门设备支持、易与用户交互等优势,是一种最具应用前景的室内定位技术;②研究内容方面。时空行为特征的研究是基础,个体属性推断及个体与环境的相互作用形式和机理研究将是重点,多时空尺度数据融合分析是一种趋势;③科学伦理方面。室内定位涉及微观尺度人类活动的记录,隐私保护问题需要高度关注。     

活动空间视角下的老年群体地铁出行时空特征——以昆明市为例

运用昆明市老年公交爱心卡和常规地铁刷卡数据,考虑老龄化不同程度的影响,剖析老年群体的地铁出行特征,并从活动空间的视角重点解析和对比低龄老年群体和高龄老年群体的地铁日常出行和活动模式。结果显示：1）同非老年群体相比,老年群体移动性更低,出行时刻集中于早高峰时段,活动范围相对集中于市中心。2）随年龄增长,老年群体的移动性进一步降低,活动空间收缩,但对公共交通的依赖性增强。相较于低龄老年群体（60~69岁）,高龄老年群体（≥70岁）具有“出行频次高、活动空间范围小”的出行特征。3）低龄老年和高龄老年群体的活动空间分布存在明显分异,其中高龄老年群体的活动空间向居住密集区聚集,且出行在较大程度上受建成环境的制约。     

基于轨迹数据场的热点区域提取及空间交互分析——以深圳市为例

以深圳市出租车GPS数据为基础,运用时空拓展的轨迹数据场聚类方法提取城市交通热点区域,结合城市POI(Point of Interest)数据和地理实况对热点区域加以理解和分析。基于复杂网络的视角,计算交互分析指标并可视化热点区域的空间交互网络,探究城市交通和居民出行的时空规律。结果表明:1)交通枢纽(机场、火车站和口岸)、综合性商圈、城市重要主干道周边和城市商务中心在节假日和工作日均表现为持续热点区域;2)节假日热点区域分布较"发散",主要反映了居民个性化出行需求;3)工作日热点区域分布较"收敛",主要表现为职住分离的通勤模式;4)不同热点区域在空间交互网络中的重要性存在明显差异,其空间交互体现了距离衰减效应和局部抱团现象,居民出行的热点区域网络本身具有小世界效应和无标度特征。     

Visualization and analysis of local and distant population flows on the Qinghai-Tibet Plateau using crowd-sourced data

Human migration between cities is one important aspect of spatial interaction that not only reflects urban attractiveness but also denotes interactions amongst agglomerations.We therefore implemented a web-based visualization system to analyze and interactively explore local and distant population flow patterns between cities on the Qinghai-Tibet Plateau(QTP).We utilized 2017 Tencent population flow data from which we initially constructed inbound and outbound vectors for cities on the QTP.We then used multidimensional scaling to examine and visualize migration patterns and similarities between cities.Results reveal the presence of six local and three distant human mobility patterns on the QTP as well as aver-age summer monthly migrations more than twice the level of those in the winter.