刘瑜 时空大数据支持下的空间交互研究及应用.docx

大数据支持下的空间交互模型及应用 刘瑜 北京大学 提纲 1 b 概念：空间交互 2 b 空间交互模型 3 b 空间交互分析与应用 4 b 总结 空间交互(Spatial Interaction) 空间中任何事物都不是孤立存在的，其必以物质、能 量、信息等形式在空间不同位置之间发生着作用和联 系，这种地理过程被称为空间交互。 空间交互通常可以基于人流、物流、资金流、信息流 和技术流等进行量化。 可以探讨区域内部结构和时空变化、区域空间结构与 联系、区域经济，对交通地理、城市地理、区域地理、 城市规划等学科具有指导性意义。 空间交互产生的三个基本条件(Ullman 1956) b 互补性(Complementary）：以资源为例，两地发生交互， 其中一方可以提供这种资源，而另一方恰好需要这种资源。 b 中介机会(Intervening Opportunities)：当货物在A和B 两地间输送时，A和B两地间介入了另一个能够提供或消 费货物的C地，从而产生所谓中介机会，引起货物运输原 定起止点的替换。 中介机会是改变区域空间相互作用格 局的因素。 b 可运输性(Transferability)：距离越长，运输成本越高， 产生相互作用的阻力越大，即距离衰减效应(Distance Decay Effect)。 空间交互的例子 重力模型 Ravenstein（1885）研究人口迁徙，发现人口趋于向大城市 迁移，且距离越远迁移人数越少。 借鉴牛顿万有引力模型，发展了解释空间交互的重力模型。 Tij = k p Tij = k dij β Tij：区域i和j之间的相互作用强度 pi ，pj：区域i和j的规模（常取人口） dij：区域i和j之间的距离（不限于欧氏距离） β：距离摩擦系数（或阻尼系数、距离衰减系数） 中介机会模型 Stouffer于1940年提出一个颇有概率味道的设定，即从出发 地向目的地的人口迁移，正比于目的地提供的机会，反比于 至目的地距离半径内出现的其他机会（即中介机会）。 Tij = pi e ? Σ Dj ? e? Σ1 Dj ΣDj为i至j距离半径内机会之和（不包括j地机会） Σ= 1 Dj为ΣDj再加上j地机会 大数据支持下的社会感知 感知： 1、移动与活动 2、社交关系 3、情感与认知 大数据提取的空间交互信息 类型 采集方式 数据描述 车辆轨迹数据 GPS 以“车”为单位， 记录车辆行驶过程中的瞬时位置、时刻、速度、方 向、载客情况等信息 公共交通数据 刷卡器 以“乘客”为单位，记录其上/下车公交站和出/入地铁站信息 手机通话数据 Cell ID + A-GPS 以“用户”为单位，记录手机用户通讯活动（打/接电话、收/发短信、 上网）的时间和位置以及对方联系人 社交媒体数据 Wi-Fi/ Cell ID+ A-GPS 以“用户”为单位，记录其每次签到/发表状态的时间、位置、文本、 照片等信息。 不同的交互类型 ? 方式 b基于移动的交互 b基于联系的交互 ? 粒度 b人与人之间的交互 b社交网络 b地点与地点之间的交互 ? 尺度 b城市间交互 b城市内交互 空间交互分析 Beijing Beijing Shanghai 空间交互分析 空间交互分析 数据 系数 论文 上海出租车数据 1.08 Liu et al. 2012, Journal of Geographical Systems 手机数据所提取的轨迹 1.3-1.8 Kang et al. 2012, Physica A 微博数据所提取的轨迹 0.8 Liu et al. 2014, PLOS ONE 航空网络数据 0.87 (2001), 0.45 (2008) Xiao et al. 2013, Professional Geographer 手机通话数据 0.5 Kang et al. 2013, IJGIS Web页面地名共现 0.2 Liu et al. 2014, TGIS 空间交互分析 基于交互模式理解城市地块功能 空间交互分析 304医院 空总医院 西城妇幼医院 北医三院 丰台妇幼医院 人民医院 空间交互分析 基于交互模式对北京市医院进行 分类，不同类别医院展示出不同 交互模式(服务区分布模式) 空间交互分析 流与交互的空间自相关 空间交互分析 空间交互分析 交互数据的聚类(Zhu and Guo 2014) 总结 ? 空间交互是地理学研究的一个传统问题 ? 大数据时代为研究空间交互带来了新的机遇 ? 对于新的