大数据驱动的个体出行模式与城市空间结构交互研究
2021-04-14曹劲舟
测绘学报 2021年6期
曹劲舟
1. 自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室,广东 深圳 518060; 2. 深圳大学建筑与城市规划学院,广东 深圳 518060
快速城市化背景下,个体移动行为变得复杂多元,人类活动对于城市结构的影响和约束越来越大,产生了一系列人与城市互动过程中的问题。人的活动与移动如何改变城市结构以及如何被城市结构限制仍然缺乏有效的研究。论文利用城市时空大数据,以“活动—行为—结构”3个维度构建个体出行模式与城市空间结构交互的框架模型,研究个体的移动与活动模式,其与城市空间结构的交互影响机制。论文工作从以下4个方面开展:
(1) 提出了多源数据集成的大规模个体轨迹重构和活动语义增强方法。传统方法无法获得全覆盖、大规模、可靠的个体活动语义数据。论文融合手机定位大数据和社交媒体签到数据,基于隐马尔可夫模型提出了个体时空约束的行进式活动类型标记算法,结合位置变化与活动转换之间的共生规律,在个体尺度实现了活动语义的高精度标记。研究结果显示模型可行有效,具有很好的准确率和迁移性。在群体尺度下分析居民活动时空分布特征,结果显示:个体移动具有时空规则性,群体活动具有空间异质性和时序动态性。大量的居民活动类型单一,集中在少数几个区域,且具有很强的时间周期性。
(2) 提出了出行行为的网络模态抽象模型和实证了模态决策的物理特性。对活动轨迹进行拓扑抽象化,将人的出行行为抽象成以位置、活动、出行为元素的网络模态;……
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