基于出租车用户出行的功能区识别

• 作者: 刘菊 孟斌 蔡玲 裴韬 许珺
• 来源期刊: 地球信息科学学报
• 关键词: 出租车数据 起始点 张量分解 时空规律 功能区
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 地球信息科学理论与方法
• 页码范围: 1550-1561
• 页数: 12页
• 字数: 5664字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12085/dqxxkx.2018.180164

摘要

出租车数据作为城市大数据重要来源,其上车行为和下车行为直接反映城市人群出行行为特征,帮助城市规划者发现城市人群出行规律和城市功能结构.但是出租车数据隐含多维度信息,一维或者二维模型不足以表达和挖掘其蕴含的多维信息,因此本文选择可以承载多维数据的张量模型对出租车OD(上车/下车)数据进行时空模式挖掘.本文将北京六环区域划分为500 m×500 m格网,采用北京市2012年11月1-16日的出租车OD数据,分别构建O点和D点张量,利用张量分解模型从日尺度、时段尺度揭示出租车用户出行时间模式,同时获取不同时段对应的出租车用户出行空间模式,并推测空间模式包含的语义属性.本文结合城市兴趣点(Point of Interest,POI)数据,提高空间模式语义属性推测的准确性,识别出租车用户出行功能区.结果表明:出租车用户出行时间符合工作日和休息日的早高峰、日间、晚高峰以及夜间模式;对应8种时间模式,出租车用户出行包含8种空间模式,每一种空间模式都是对应时间模式下的上下车热点区域,因此空间模式的变化表明城市人群在不同的时间点,到达不同的场所,进行不同的活动,间接表达空间功能的动态变化;区域的功能不是单一静态的,而是随着时间在不断地变化,是不同时段功能的组合.本文揭示出租车OD数据中隐含的出租车用户出行模式和空间功能动态变化,对利用人类行为时空模式研究区域空间功能结构具有科学参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许珺	中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室	22	279	9.0	16.0
2	孟斌	北京联合大学应用文理学院	51	2393	21.0	48.0
3	刘菊	中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室	6	73	5.0	6.0
7	蔡玲	中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室	2	8	2.0	2.0