基於海量時空數據的城市居民移動模式研究

《基於海量時空數據的城市居民移動模式研究》是依託北京大學，由劉瑜擔任負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於海量時空數據的城市居民移動模式研究
• 項目負責人：劉瑜
• 項目類別：面上項目
• 依託單位：北京大學

項目摘要

信息通訊技術的發展，使得獲取海量個體時空數據並從微觀層面研究巨觀地理問題成為可能，給地理信息系統與科學帶來了新的機遇和挑戰。在套用層面，為了全面科學應對中國快速城市化過程中的各種複雜城市問題，城市活動系統的時空特徵、機理及空間對策已成為目前學術界和政府管理部門亟待解決的重大科學問題。從微觀層面獲取城市居民移動海量數據並提取時空模式是解決該問題的關鍵途徑。本研究利用位置感知設備（如手機、GPS接收機等）獲取海量個體移動數據，集成地理信息系統、空間統計分析、數據挖掘等技術方法，挖掘城市居民移動模式及時空分布特徵，分析該模式與城市土地利用、人口密度、交通網路等不同地理要素之間的關係，突出空間異質性、距離衰減、錨點分布、道路網路等地理規律和環境變數的制約，嘗試建立城市尺度上的人類移動解釋性模型，為城市活動系統的軟性最佳化及各種城市問題的有效解決提供科學支撐。

結題摘要

隨著信息通訊技術的發展以及位置感知設備的廣泛套用，帶有個體移動信息的地理空間數據得到了爆炸式的發展，從個體視角出發研究地理空間環境中人的影響，建立聯繫微觀個體與巨觀地理現象的“橋樑”，並深入地探討“人地關係”問題也面臨著新的機遇與挑戰。與此同時，地理信息系統與科學研究相關的基礎理論也能夠得到推進與發展。 本項目針對位置感知設備獲取的海量個體時空移動數據，結合城市用地結構、人口密度、路網結構等地理特徵進行分析，從而為城市規劃提供決策支持。主要研究內容包括：基於位置感知設備的個體移動數據採集與預處理方法；個體移動軌跡數據時空模式提取與可視化表達；個體移動模式與地理因素的相關分析；城市尺度人類移動的一般性模型建立與套用。 本項目建立了城市空間人類移動的一般性模型，發現群體移動所展示的距離統計分布是由於個體出行的距離衰減效應和空間異質性共同作用的結果；同時，提出了區分不同活動類型的方法，進而分析城市居民移動模式；另外，引入複雜網路分析方法，探究了嵌入空間的互動網路特徵，分析城市空間結構的社群特徵及其地理環境影響；項目在研究的基礎之上，提出了社會感知概念，建立了大數據支持下的地理空間分異建模與分析框架。 項目運用的關鍵數據主要是從手機、浮動車、手持GPS、社交媒體等途徑獲取的多源海量個體軌跡數據，可以分為帶有時間標籤和位置信息的移動類感知數據和帶有時間標籤以及活動信息的活動類感知數據。 本項目是已有人類移動模式研究的特化和有力補充，對地理信息科學和城市地理學的研究具有重要意義。在地理信息科學方面，時態是GIS 建模中需要考慮的重要因素，本研究針對海量個體移動軌跡數據，進行時空數據挖掘和可視化，從而有助於完善已有的時空數據的建模、管理和分析技術。在城市地理學方面，本研究提出了社會感知分析框架，建立了相對完整的基於位置感知設備獲取城市活動特徵的方法論，為地理大數據的研究奠定了理論基礎。針對實例城市，通過分析個體移動與不同地理因素之間的關係，建立了城市尺度人類移動模式的一般性模型，研究成果將有助於城市空間結構“軟性最佳化”，為城市用地、交通等的合理布局等套用提供決策支持。