高琦丽

深圳大学建筑与城市规划学院，广东 深圳 518060

近年来，城市空间研究视角从物理经济空间逐渐转向为以人为中心的城市活动空间。随着城市经济发展和交通条件改善，城市活动空间格局持续变化。受限于长时间序列个体活动数据的缺乏，相关研究大多局限于单一活动空间及活动汇总层面，存在空间上覆盖不全、时效性不够等问题，导致对城市活动空间演变的微观过程理解不足。尤其对于城市要素(例如：住房、交通等)如何影响个体行为，进而影响城市空间结构的过程还欠缺理解。大数据时代下，海量个体出行数据使得实时、大规模、多方位感知人们时空行为成为可能，为定量理解城市活动空间动态提供了新的途径。论文从“人(行为)-空间(结构)-城市(要素)”交互视角出发，从居住、职住和日常活动空间三个维度提出城市活动空间动态研究框架，并以深圳市为例展开实证研究。论文主要内容如下：

(1) 基于出行轨迹的个体活动特征提取和活动空间网络构建。以公交刷卡数据为例，结合公交车GPS数据和公交线路数据推断乘客上下车站点，重建个体出行轨迹；从个体出行轨迹中提取起讫点轨迹和停留轨迹特征序列；基于两种轨迹特征序列，根据人们日常活动时空规律，提取活动地点和通勤特征，并构建个体活动空间网络和城市活动空间网络。

(2) 个体迁居行为和城市居住空间变化模式识别。基于个体活动特征识别个体迁居行为，挖掘个体迁居模式；……