大規(guī)模個體移動位置數(shù)據(jù)的涌現(xiàn),為在個體移動特征的基礎(chǔ)上充分理解群體移動特征、從精細(xì)的時空尺度全面理解居民出行行為規(guī)律提供了條件,對時空行為、城市、交通等領(lǐng)域的研究以及空間規(guī)劃的編制與評估、交通需求的分析與預(yù)測等領(lǐng)域的實踐應(yīng)用有重要意義。目前,盡管移動位置數(shù)據(jù)已在城市和交通等研究領(lǐng)域取得了廣泛應(yīng)用,但對其分析仍缺少通用的分析思路和操作便捷的工具軟件。為方便相關(guān)領(lǐng)域的研究者和從業(yè)者使用移動位置數(shù)據(jù),提升移動位置數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值,基于活動空間的概念,選取可表征活動空間外部形態(tài)和內(nèi)在結(jié)構(gòu)的移動性指標(biāo),提出了對個體移動位置數(shù)據(jù)進(jìn)行定量化描述性分析的方法思路,設(shè)計并實現(xiàn)了計算移動性指標(biāo)的工具軟件。通過手機(jī)信令、出租車、公交刷卡、公共自行車4種不同類型的常見移動位置數(shù)據(jù),展示了工具軟件的不同應(yīng)用場景。 

【文章來源】：地理信息世界. 2020,27(05)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

活動空間示意圖

3 應(yīng)用案例選用公交刷卡、公共自行車、出租車軌跡、手機(jī)信令4種常見的移動位置數(shù)據(jù),利用計算軟件,分別測算其各項移動性指標(biāo)。并利用配置為Intel Core i7-6700 HQ處理器,CPU@2.60 GHz,內(nèi)存12.0 GB的筆記本電腦進(jìn)行測試,記錄對各數(shù)據(jù)測算移動性指標(biāo)所需要的時間,具體見表4。由于計算軟件是根據(jù)每個移動主體的活動點(diǎn)計算其移動性指標(biāo),因此,計算時間受到數(shù)據(jù)中所涉及到移動主體數(shù)量的影響。在計算結(jié)果的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步結(jié)合描述性統(tǒng)計分析、地圖可視化等方法揭示數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的人群活動規(guī)律及其在空間上的映射。

從南京市2018年6月某運(yùn)營商手機(jī)信令數(shù)據(jù)中隨機(jī)提取了18 858名用戶的599 995條位置記錄,采用500 m正方形格網(wǎng)作為空間分析單元,1 h為時間分析單元,利用計算軟件測算了手機(jī)用戶的各項移動性指標(biāo)。圖3利用累計概率分布對樣本用戶的移動性指標(biāo)特征進(jìn)行了分析。累計概率分布是將任意連續(xù)隨機(jī)變量x的分布定義為:F(x)=∫-∞x f(x),進(jìn)而計算出變量x的值小于任意特定值的概率。它可在個體指標(biāo)的基礎(chǔ)上,反映在集合層面上的數(shù)據(jù)特征,理解人群移動的整體規(guī)律。從圖3中可以看出,60%的手機(jī)用戶的活動半徑小于5 km,80%的手機(jī)用戶的活動半徑小于10 km。從活動空間的形態(tài)指數(shù)來看,僅20%的手機(jī)用戶的形態(tài)指數(shù)小于0.6,而近40%的手機(jī)用戶的活動空間形態(tài)指數(shù)大于0.8,這說明大部分手機(jī)用戶的活動空間更趨近于直線型。而從活動的多樣性來看,南京手機(jī)用戶活動的位置熵集中在[0,4]這一區(qū)間,而活動的時間熵集中在[3,5]這一區(qū)間。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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