基于大规模手机定位数据的群体活动时空特征分析

城市空间与居民行为不断交互,相互影响。探究城市空间中的群体活动分布及其时空变化能够帮助数据驱动的城市规划与城市治理。基于大数据的时空间群体活动研究是当前时空大数据研究的一个热点。本文以深圳市为例,基于约1000万手机用户在某一工作日的基站尺度的手机定位数据,识别用户停留位置和停留活动,重建活动语义信息,分析用户的停留点和停留活动的分布差异,研究群体活动的时空分布模式,探讨人群活动模式的多样分布特征。研究表明：停留位置和活动分布存在差异,每人每天平均的停留个数约为2.1个,而每人每天平均从事的活动约为3.4个;不同类型的活动在时间上存在波动;群体活动存在空间分异特征,整体上服从“空间幂律”。本研究揭示了城市空间中群体活动的多样性及其时空分布特征,对于城市居民活动研究、城市交通优化和城市规划具有重要的意义。     

基于轨迹偏移算法的居民就医时空特征与空间格局分析

居民就医时空特征与空间格局反映了医疗设施的服务能力与布局合理性.本文以厦门岛为例,采用出租车轨迹数据,探讨了居民就医的时空特征和空间格局.论文提出了基于道路中心线的研究单元划分方法;提出OD轨迹偏移算法,更精细地提取出三级医院的就医OD数据,改善传统的缓冲区分析法中精确度较低的问题;对居民就医行为进行时空特征分析;基于...     

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。     

出租车交接班行为识别与时空分布研究

在出租车交接班时间段内经常发生打车难,甚至空车拒载的现象,研究出租车交接班行为的时空分布特征不仅能提高出租车运行效率,同时能缓解出租车供需矛盾,方便公众出行。本文采用武汉市出租车GPS轨迹数据,建立了出租车交接班时空序列模式,提出了交接班时空序列模式挖掘与识别方法,分析了交接班事件的时空分布特征,并以车辆区域覆盖强度、区域覆盖密度为指标对交接班停靠点城市资源配置进行了评估。研究结果表明：武汉市出租车交接班集中发生在凌晨1:00-4:00与下午16:00-17:00,下午交接班高峰与晚交通高峰时段有部分重叠,交接班地点比较均匀地遍布中心城区（青山区除外,此区域开发程度较低）,武昌区交接班强度最大,江汉区交接班密度最大。此外,结合武汉市2012年出台禁止出租车司机在晚高峰交通时段交接班的规定,探测发现6.5%左右的司机仍存在严重违规交接班行为。     

基于出租车用户出行的功能区识别

出租车数据作为城市大数据重要来源,其上车行为和下车行为直接反映城市人群出行行为特征,帮助城市规划者发现城市人群出行规律和城市功能结构。但是出租车数据隐含多维度信息,一维或者二维模型不足以表达和挖掘其蕴含的多维信息,因此本文选择可以承载多维数据的张量模型对出租车OD（上车/下车）数据进行时空模式挖掘。本文将北京六环区域划分为500 m×500 m格网,采用北京市2012年11月1-16日的出租车OD数据,分别构建O点和D点张量,利用张量分解模型从日尺度、时段尺度揭示出租车用户出行时间模式,同时获取不同时段对应的出租车用户出行空间模式,并推测空间模式包含的语义属性。本文结合城市兴趣点（Point of Interest, POI）数据,提高空间模式语义属性推测的准确性,识别出租车用户出行功能区。结果表明：出租车用户出行时间符合工作日和休息日的早高峰、日间、晚高峰以及夜间模式;对应8种时间模式,出租车用户出行包含8种空间模式,每一种空间模式都是对应时间模式下的上下车热点区域,因此空间模式的变化表明城市人群在不同的时间点,到达不同的场所,进行不同的活动,间接表达空间功能的动态变化;区域的功能不是单一静态的,而是随着时间在不断地变化,是不同时段功能的组合。本文揭示出租车OD数据中隐含的出租车用户出行模式和空间功能动态变化,对利用人类行为时空模式研究区域空间功能结构具有科学参考价值。     

基于GPS轨迹大数据的优质客源时空分布研究

出租车客源的时空分布不均衡,不仅影响着出租车司机的收入,更重要的是极大地影响着出租车作为城市公共交通重要补充作用效益的发挥和提升。由于拒载、空载等因素的影响,传统研究出租车驾驶行为的评价方法,已无法准确表达出租车运营效率。本文以出租车GPS数据为研究对象,通过加入出租车空载状态的影响来优化出租车效率评估模型,首次提出了出租车优质客源的概念,对出租车优质客源进行定义与量化,建立优质客源的时空分析方法,并从出租车行驶轨迹中提取优质客源信息与优质客源的时空分布规律,为改善出租车司机的收益及提高出租车运营效率提供科学依据。     

基于浮动车数据的城市道路通行能力时空特征分析

针对城市道路通行能力定量度量指标,提出基于浮动车数据的道路基本通行能力评估方法;以道路通行能力指标来分析深圳市道路网通行能力的时空分异规律,结论如下：城市道路通行能力具有明显的时变特征和空间分布的不均衡性;各行政区域通行能力在工作日变化平缓,在休息日出现午高峰;通行能力余量无论在工作日和休息日都浮动较大,并在休息日中午显著下降;道路通行能力具有明显区域分类现象,人口密度和发展程度较高区域的道路通行能力整体较低,且一天内的变化较小;道路等级对通行能力和通行能力余量影响显著,较高等级道路一天内变化较大,低等级道路则较平稳。     

北京市居民地铁出行出发时间弹性时空分布特征研究

伴随城市转型进程的加快,交通需求不断膨胀,导致大城市交通拥堵日趋严重,以调节出行者的选择行为为核心要素的交通需求管理理念成为相关政策的重要理论基础,但现有研究也表明,交通需求管理对出行弹性较高的出行具有显著调节作用,而对出行弹性较低的出行调节作用并不明显。因此,加强出行弹性等居民出行行为研究日益迫切,而公交刷卡数据等新的时空数据为居民复杂出行行为的挖掘提供了新的契机。本文利用北京市2014年3月地铁刷卡数据,以出行者出发时刻的可变性来测度出发时间选择的可改变程度,对居民地铁出行出发时间选择弹性进行测度,并结合GIS空间分析技术对其时空分布特征进行分析。研究表明：① 北京市地铁出行的居民出行弹性平均值为0.521,出发时间选择弹性整体上较大,表明北京居民出发时间选择相对较为灵活;② 北京市居民地铁出行弹性存在时空差异,居民个体休息日出行弹性高于工作日,一天中高峰时段出行弹性高于非高峰时段;③ 居民出行弹性存在空间自相关,倾向于在空间上发生集聚,存在明显的冷热点区域;内城居民的出行弹性明显高于城市外围居民。     

从多年份出租车出行分布数据中探测城市完备功能子区域的方法研究

研究城市功能子区域的动态演变特征可以帮助人们理解城市发展规律和进行城市规划,然而对这种动态性进行分析的手段一直以来较为匮乏。城市出行大数据的出现虽然提供了刻画和分析功能子区及其动态的工具,但是在方法层面仍缺乏克服长时期出行数据内在时空随机性的方案。本研究尝试从长时间段人口稳定流动的层面来分析城市内部是否存在具有完备功能的子区域。将具有完备功能的子区域定义为城市结构中内部流量显著高于外部连通流量且相对稳定的子区域的集合,并利用多年份的出租车轨迹数据来构建城市居民出行网络,进而利用网络分析中的社团发现算法来探测城市的完备功能子区域及其随时间的动态变化。为了实现这一目标,本研究提出了一种针对时序轨迹数据的时空耦合网络模型,尝试克服多年份出租车出行数据中潜在的时空随机性（如：时空突变）,并在此模型的基础上提出了一种基于多层网络社团发现算法的城市完备功能子区动态探测手段,实现对城市完备功能子区域时空演变的追踪分析。最后,以北京市2012—2017年的出租车轨迹数据为例,使用该方法实现了北京市城区完备功能子区的动态探测,进而揭示了4类不同完备功能子区域的特征与发展态势。     

基于时空特征分析技术的烤烟GIS系统

本文分析了烤烟信息系统对烤烟种植、生产和销售的重要作用,构建系统的必要性和应用需求,并在.NET框架下,利用ArcEngine和ArcSDE,以C/S结构实现该系统。介绍了系统的结构和功能:包括地图服务、烤烟信息查询统计和烤烟地理信息时空分析和决策支持。同时,讨论了实现该系统的关键技术,包括时空数据库、时空序列的烤烟时空事件分析模型、Web服务等。时空数据包括业务数据和行政区数据两类,对于行政区,除了需要记录行政区的生命周期外,还需记录行政区变更事件,通过行政区变更事件表查询行政区撤消、合并等事件后的业务数据,进而实现时空分析。系统的实现对促进烤烟生产信息化有重积极意义。     

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。     

基于共享单车数据的城市短途出行时空模式分析

共享单车的爆发式增长给城市规划管理和交通运行带来较大挑战,如何定量解译城市内共享单车的出行时空规律和空置率情况是单车科学调度的迫切需求.基于北斗平台提供的北京市共享单车数据,辅以POI数据,采用空间统计方法提取不同区域内共享单车的时空特征、挖掘单车与城市功能区间的关系,并提出共享单车空置率模型,从而揭示城市中共享单车用户短途出行的时空规律与多区域、多时段单车空置率情况.研究发现:工作日呈现规律性的早晚骑行高峰,出行具有明显的潮汐现象,且热点区域相比休息日更为集中;空置率随用户出行时序变化,以北京市东单区域为例,定量结果显示交通枢纽在早晚出行高峰单车使用率较高空置率较低,从而反映用车需求.本文研究结论可为单车管理调度、辅助城市规划提供参考.     

基于感兴趣点和滴滴数据的打车需求分析

大数据具有多数据形式、大数据量、传输快捷等优势,大数据分析已逐渐影响和改变人们解决问题的思维方式。本文利用滴滴打车数据和感兴趣点分析人们的打车需求,识别出打车活跃区域。对打车需求数据进行时间划分,核密度分析得到打车聚集区域。统计了打车点附近各类型POI的个数,分析了各区域内打车需求与时间段、地理位置、工作日和周末的关系。发现早高峰(7点到9点)打车与住宅区POI相关,晚高峰(17点到19点)与商铺POI相关,夜晚(21点到2点)打车与公司POI相关,且同一地区在周末与工作日的打车活跃时间不同。     

北京市GPS网解算时IGS站的选取实验

用实验的方法,讨论了北京市GPS台网在用GAMIT软件解算时,选取IGS基准站的空间分布(南北半球、网内网缘、均匀展布)、数量分布(0到8个IGS站)对解算结果精度的影响。由于受观测站数量和IGS站观测数据质量的影响,在保证精度的前提下,为了提高观测数据的利用率,需要增加IGS站数量。根据2004全年的解算结果,北京台网选择9到10个IGS站较为合适。     

基于交通出行链的就医活动识别理论框架与方法体系

交通是人们实现出行目的的重要工具和载体,也是研究城市居民出行目的的重要手段。本文试图采用交通出行数据来识别就医活动目的的行程,以深化交通大数据研究的应用领域。在合并交通出行链的基础上,构建了就医活动识别的理论框架和方法体系,提出6大准则：邻近性准则、出行链闭合准则、单一出行目的准则、时间耦合性准则、路径偶发准则。以北京市为例,基于公交车刷卡和出租车GPS数据,明确就医出行的关键参数与阈值,最终甄别出以就医为目的的交通出行链,并对识别结果进行分析与验证。基于交通出行链的就医活动识别研究可以弥补传统研究中病例数据和问卷数据样本量小和难获取的不足,为就医活动研究提供了新的方法体系,也为基于其他交通出行目的识别研究提供理论和方法借鉴。     

用GPS资料分析陇县-宝鸡断裂带构造应力场特征

借助GPS数据作为边界条件,运用有限元对陇县-宝鸡断裂带及其邻区进行位移场与应力场数值模拟,分析该地区现今地壳活动与构造应力场的分布特征.结果 表明:1)陇县-宝鸡断裂带与岐山-马昭断裂南端渭河盆地的张应力较弱;2)鄂尔多斯地块西南缘与陇县-宝鸡断裂带接壤的SE向条带的节点应力性质、方向与陇县-宝鸡断裂带一致,显示出平...     

高频单历元GPS周期性误差特性分析

分析GPS高频单历元时间序列中的误差特性,采用中值滤波法消去高频噪声。经计算,偶然中误差在水平方向为±4～4.5 mm,高程方向为±9 mm。通过周期性重复解算、时间序列比对及相关系数最大化发现,GPS高频单历元时间序列中包含的周期性系统误差的重复周期为86 153～86 165 s。通过对系统误差建模或差分,可消除时间序列中的系统性成分,提高GPS高频单历元数据处理的精度。