[发明专利]一种城市人群多层次主体流向生成方法

说明书

【技术领域】

本发明属于地理信息系统技术领域，要解决的技术问题是如何基于海量的群体轨迹数据来生成城市多层次空间尺度的人群主体流向。

【背景技术】

近年来，我国在快速推进城镇化，大量人群在短时间内涌入城市中，这给城市的管理带来巨大的压力，导致出现诸多“城市病”，如交通拥堵已经成为国内大型城市的一种通病。交通拥堵不仅给经济带来巨大的损失，同时也加重了城市的空气污染。为了缓解城市的交通拥堵，城市管理者开始投入大量的资金进行交通基础设施建设(如修建道路、地铁等)，由于缺乏对人群出行需求的理解，导致城市空间基础设施与人群活动需求之前出现不匹配，从而无法从根本上解决居民的出行需求，交通拥堵问题依然无法得到彻底解决。因此，理解城市人群移动模式对解决城市居民出行及交通问题具有重要意义。

近年来，信息与通讯技术(ICT)的快速发展极大的改变了人们的生活方式，同时也使得我们进入了大数据时代，各类传感器的日益普及使得获取大规模、长时间序列、精细时空粒度的个体移动轨迹数据变得容易[1-2]。这些数据包括GPS出租车数据、手机位置数据、社交媒体网络签到数据、公交IC卡刷卡数据等，这些数据为研究人群移动模式提供了丰富的数据基础[3]。当前手机的使用已经非常普及，尤其是在城市中，手机已成为居民必不可少的通讯工具，手机给人群带来方便的同时，也能感知人群在城市中的位置随时间的变化，使得采集海量的长时间的个体时空轨迹数据成为可能。与传统的问卷调查数据相比，手机数据的样本量大，记录周期长，更新快而且所需投入成本和劳动力较小。海量的手机数据中蕴含着丰富的群体移动信息，可以用来分析城市人群的时空移动行为规律，因此，手机数据已经成为研究城市人群移动模式的重要数据源，使得我们可以以较低的成本，并且从一个史无前例的时空尺度下研究城市人群的移动行为[4]。

手机数据为研究人群移动行为带来了巨大的挑战和机遇，来自不同领域的学者开始从不同的角度研究人群移动模式，如从统计的角度来分析人群移动的时空可预测性[5-6]、基于时间地理学来分析人群的活动空间[7]、代替传统的调查数据来研究城市人群职住分布和提取OD矩阵[8-9]、从规划的角度来研究城市的多中心结构和推测土地利用分布[10-11]等。这些研究为我们提供了大量的城市人群活动的知识，然而现有的研究并没有涉及人群主体流动方向计算。城市中人群的流动是带有目的性的，城市空间结构功能也存在差异，导致城市中不同区域人群流向具有一定的方向性。识别城市不同空间尺度区域中的手机用户群体主要流向，可以帮助提取城市人群流动的主要交通廊道，对城市规划、交通管理以及智慧城市的建设等具有重要意义。

上述描述中，与申请相关的参考文献包括：

[1]李清泉，李德仁.2014.大数据GIS[J].武汉大学学报:信息科学版，39(6)，641-644.

[2]陆锋，张恒才.2014.大数据与广义GIS[J].武汉大学学报:信息科学版，39(6)，645-654.

[3]刘瑜2016.社会感知视角下的若干人文地理学基本问题再思考[J].地理学报，71(4)，564-575.

[4]Becker，R.，Cáceres，R.，Hanson，K.，et al.2013.Human Mobility Characterization from Cellular Network Data[J].Communications of the Acm，56(1)，74-82.

[5]González，M.C.，Hidalgo，C.A.&Barabási，A.L.2008.Understanding individual human mobility patterns[J].Nature，453(7196)，779-782.

[6]Song，C.，Qu，Z.，Blumm，N.，et al.2010.Limits of predictability in human mobility[J].Science，327(5968)，1018-1021.

[7]Xu，Y.，Shaw，S.L.，Zhao，Z.，et al.2015.Understanding aggregate human mobility patterns using passive mobile phone location data:a home-based approach[J].Transportation，42(4)，625-646.