城市海量手机用户停留时空分异分析--以深圳市为例
识别海量手机数据中蕴含的行为模式，是地理学的一个研究热点与难点。目前，较多研究针对手机用户移动特征开展，而对停留及其模式的研究则相对较少；其时空分异规律对理解城市人群动态，甚至优化城市系统至关重要。本文根据人们日常时空约束条件定义了手机用户停留，提出了基于海量手机位置数据的手机用户停留模式的提取方法，以深圳市约790万个匿名手机用户一天的海量手机位置数据为例，识别出了覆盖约98%用户的典型停留模式，并结合该城市土地利用的空间分布与分异特征，剖析不同停留模式的手机用户空间分异特征和城市不同区域停留次数的时段分异特征。研究发现：（1）15种停留模式可覆盖约98%的手机用户，而且其一天不同的停留位置数量不超过4个；（2）15种停留模式手机用户在城市区域空间上的分布存在分异现象，严重受制于土地利用的空间分布；（3）城市不同区域停留次数的时段分异特征与该区域常住人口、人口密度，以及区域主要职能和性质存在较强的相关性。研究结论对理解城市手机用户行为模式的群体特征有积极的意义，对城市土地利用的科学决策和城市交通规划与预测有重要参考价值。
手机数据、时空约束、停留模式、时空分异
国家自然科学基金项目41231171、41371420；中国科学院资源与环境信息系统国家重点实验室开放基金2013；深圳市科技创新委基础研究“从大规模手机定位数据中挖掘居民出行的关键技术研究”JCYJ20140610151856728。
2015-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
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