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期刊文章详细信息

基于大规模手机定位数据的群体活动时空特征分析    

Spatio-temporal Analysis of Aggregated Human Activities Based on Massive Mobile Phone Tracking Data

  

文献类型:期刊文章

作  者:曹劲舟[1] 涂伟[2,3,4] 李清泉[1,2,3,4] 曹瑞[5]

机构地区:[1]武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉430079 [2]深圳大学土木工程学院空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室,深圳518060 [3]海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室,深圳518060 [4]深圳大学智慧城市研究院,深圳518060 [5]宁波诺丁汉大学国际博士创新研究中心,宁波315100

出  处:《地球信息科学学报》

基  金:国家自然科学基金项目(41401444;41371377;41671387);深圳大学青年教师科研启动项目(2016065);国土资源部城市土地资源监测与仿真重点实验室开放基金资助课题(KF-2016-02-009)

年  份:2017

卷  号:19

期  号:4

起止页码:467-474

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2017_2018、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘  要: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。

关 键 词:手机定位数据  轨迹分析  时空大数据  群体活动  时空特征  

分 类 号:P208] C912.6[测绘类]

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