Behavioral space is the space congregation of resident activities and the projection of resident activities on geographic space. The diversity of resident activities lead to behavioral space’s complex structure. The research on behavioral space is an important view of perceiving urban space and revealing the influence between urban space and resident activities. Research based on the log data is easy to cognize the mechanism of general behavior and characteristics of aggregative activities in the typical areas. However, constrained by sample only convers a few survey areas, it is difficult to perceive and interpret the characteristics of behavioral space in overall urban space and to analyze the complex structure of behavioral space delicately. Recording resident activities with long period and high sample rate, cell phone signaling data could be able to reproduce resident activities generally without personal information, that provide an opportunity for the research of the above questions. Cooperating with mobile operators, this study tries to reveal the spatial structure characteristics of resident activities more finely, develop more intuitional visual way, grasp the difference of behaviors between people in different regions, conclude the spatial pattern of individual and regional behaviors, seek reasonable explanation of formation mechanism, supplement the traditional theory of behavioral space, and provide the basis of forming reasonable urban space and efficient allocation form behavior perspective based on cell phone signaling data.
行为空间是居民活动的空间集合,是居民行为与移动在地理空间上的投影。居民行为的多样性导致行为空间有着复杂的结构。行为空间研究是认识城市空间、揭示城市空间与人类行为相互影响的重要视角。既往基于日志数据的研究易于认知一般性行为发生机理,以及城市中典型地区的集合行为特征,但由于样本仅覆盖少数调查区域,而难以获得对行为空间在城市总体空间的特征认知和解释,也很难对行为空间复杂的结构进行精细的解析。长时段高样本率记录居民时空活动信息的手机大数据经脱敏后仍可基本再现居民行为空间,为以上问题的研究提供契机。本课题以上海市为例,通过与移动运营商的合作,基于手机数据源更精细揭示居民行为空间结构特征,开发更加直观的可视化方式,把握城市中不同地区人群的行为特征空间差异,归纳个体和地区群体行为空间模式,寻求形成机理的合理解释,以补充和完善传统行为空间理论,为城市空间的合理形成与高效配置提供行为视角的依据。
行为空间研究是认识城市空间、揭示城市空间与人类行为相互影响的重要视角。既有研究主要基于问卷调查数据,但由于样本覆盖率低,难以获得对行为空间的总体特征认知,也很难对行为空间复杂的结构进行精细的解析。长时段高样本率记录居民时空行为信息的手机大数据经脱敏后仍可基本再现居民时空行为,为以上问题的研究提供契机。本课题基于手机数据精细揭示居民行为特征,归纳群体行为空间模式,寻求形成机理的合理解释,以补充和完善传统行为空间理论,为城市空间的合理形成与高效配置提供行为视角的依据。.课题首先采用时空棱柱的方法提取居民行为的时空信息,从规律性视角,分析并界定了个体层面的时空行为模式,得出“无长距离出行”,“仅有随机出行”,“有规律工作出行”、和“有其他规律出行”等4类行为模式,并探讨了不同行为模式的时空分布特征。.其次,针对不同类型的个体行为(就业、生活性活动),将个体行为叠加至空间单元,采用空间制图可视化、分布定量测度相结合的方法描述群体各类行为的空间分布,并建立反映其特征的相应指标,分析影响因子及形成机制。.课题将以上行为规律应用于实践。从生活性活动核心圈范围和15分钟生活圈活动覆盖率等视角开展了生活圈评价,并针对不同人口密度和设施配置水平,提出生活圈差异化建设建议。此外,基于手机信令数据样本量大等特性优势,构建分单元通勤模型,模拟虹桥商务区建设、通州副中心开发、首都功能核心区人口疏解等规划情景,提出优化政策建议。.基于行为空间视角的研究,课题在理论层面深化了行为空间形成机理的认识,在应用层面提供了一系列规划决策支持方法,为城市空间的合理形成与高效配置提供了依据。
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数据更新时间:2023-05-31
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