大數(shù)據(jù)與城市交通決策思維模式的變革

1、大大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)與城市交通決策思維模式的與城市交通決策思維模式的變革變革同濟(jì)大學(xué)同濟(jì)大學(xué) 楊楊東東援援2015年年6月月西南交通大學(xué)一位交通工程博士研究生在博客中提出的問題“大數(shù)據(jù)這個(gè)概念這兩年又要在國內(nèi)玩過火了的架勢，這二年不管寫項(xiàng)目申報(bào)還是論文報(bào)告，不扯上個(gè)大數(shù)據(jù)似乎都有點(diǎn)不好意思拿出手?？戳藥妆娟P(guān)于大數(shù)據(jù)的專著，全是老外講他們?nèi)绾伟哑【颇虿紨[在一起賣出去的，細(xì)加琢磨，不緊喉頭一緊后背直發(fā)涼，且看且看。維克托.邁爾-舍恩伯格和肯尼思.庫克在其合著大數(shù)據(jù)時(shí)代的開篇便強(qiáng)調(diào)了大數(shù)據(jù)的三個(gè)基本特征：要全體不要抽樣、要效率不要絕對(duì)精確、要相關(guān)不要因果。再想想傳統(tǒng)交通的思維模式：數(shù)據(jù)從抽樣調(diào)查中獲得，模型

2、要努力提升精度，重視機(jī)理分析和因果關(guān)系。乖乖，這真是要推倒舊世界建立新世界的節(jié)奏么?！币?大數(shù)據(jù)概念的火爆，在眾多技術(shù)領(lǐng)域激起層層波瀾。這其中既有試圖通過大數(shù)據(jù)“沙里淘金”的商業(yè)分析人員，也有將本領(lǐng)域原有數(shù)據(jù)分析冠以“大數(shù)據(jù)”帽子的不求甚解者。 對(duì)于城市交通來說，大數(shù)據(jù)首先帶來一種機(jī)遇，使得我們能夠通過大樣本、多方位、多層次連續(xù)觀察研究對(duì)象；其次將引發(fā)一種變革，對(duì)復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)持續(xù)監(jiān)測能力的建立，使得對(duì)城市交通進(jìn)行戰(zhàn)略調(diào)控的追求逐步得以實(shí)現(xiàn)；第三帶來一種挑戰(zhàn)，大量并不完美的非定制數(shù)據(jù)提供的是一種間接證據(jù)，要求決策分析技術(shù)進(jìn)行必要的變革；第四是一種壓力，對(duì)于城市產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響的交通決策絕非如同“紙

3、尿布與刮胡刀”一樣可以忽視因果規(guī)律，需要在一般大數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上另辟蹊徑。城市交通領(lǐng)域大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的難點(diǎn)和特點(diǎn)城市交通領(lǐng)域大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的難點(diǎn)和特點(diǎn) 城市交通對(duì)策既對(duì)社會(huì)產(chǎn)生重大影響，又往往是不可逆的，其決策謹(jǐn)慎性要求使其不可能輕視“因果”； 用于城市交通的大量數(shù)據(jù)資源都不是“定制數(shù)據(jù)”，分析產(chǎn)生的間接證據(jù)需要決策理論的調(diào)整； 許多所關(guān)注的特征往往不能直接提取，需要借助理論或者技術(shù)加以推斷； 社會(huì)和物理共同作用所產(chǎn)生的復(fù)雜關(guān)聯(lián)，需要人機(jī)協(xié)同加以發(fā)現(xiàn)； 內(nèi)容提要 大數(shù)據(jù)為城市交通決策變革帶來的技術(shù)機(jī)遇 技術(shù)框架基于證據(jù)的決策 比較與探索支撐城市的遠(yuǎn)見 居民活動(dòng)空間與城市環(huán)境關(guān)聯(lián)分析演化機(jī)理研

4、究 特征與聚類研究對(duì)象的細(xì)分 結(jié)束語大數(shù)據(jù)為城市交通決策變革帶來大數(shù)據(jù)為城市交通決策變革帶來的技術(shù)機(jī)遇的技術(shù)機(jī)遇城市交通領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用，既非將大數(shù)據(jù)技術(shù)塞入傳統(tǒng)技術(shù)城市交通領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用，既非將大數(shù)據(jù)技術(shù)塞入傳統(tǒng)技術(shù)框架，也非對(duì)關(guān)聯(lián)分析等技術(shù)的簡單套用框架，也非對(duì)關(guān)聯(lián)分析等技術(shù)的簡單套用城市交通需要對(duì)演變過程進(jìn)行戰(zhàn)略調(diào)控城市交通需要對(duì)演變過程進(jìn)行戰(zhàn)略調(diào)控戰(zhàn)略調(diào)控的核心是交通模式戰(zhàn)略調(diào)控的核心是交通模式戰(zhàn)略調(diào)控的目標(biāo)是遵循可持續(xù)發(fā)展的軌道戰(zhàn)略調(diào)控的目標(biāo)是遵循可持續(xù)發(fā)展的軌道戰(zhàn)略調(diào)控的手段是交通政策戰(zhàn)略調(diào)控的手段是交通政策戰(zhàn)略調(diào)控的關(guān)鍵是建設(shè)智慧政府！戰(zhàn)略調(diào)控的關(guān)鍵是建設(shè)智慧政府！技術(shù)

5、手段的瓶頸：連續(xù)的數(shù)據(jù)采集與追蹤技術(shù)手段的瓶頸：連續(xù)的數(shù)據(jù)采集與追蹤傳統(tǒng)5-10年一次的交通調(diào)查已經(jīng)難以滿足城市交通戰(zhàn)略過程管理的需求，近年來交通信息系統(tǒng)建設(shè)形成的數(shù)據(jù)資源亟待開發(fā)利用。對(duì)于城市交通來說，大數(shù)據(jù)不是一種時(shí)髦，對(duì)于城市交通來說，大數(shù)據(jù)不是一種時(shí)髦，而是技術(shù)推動(dòng)、需求拉動(dòng)和任務(wù)理念變革所共同呼喚的創(chuàng)新！而是技術(shù)推動(dòng)、需求拉動(dòng)和任務(wù)理念變革所共同呼喚的創(chuàng)新！交通大數(shù)據(jù)環(huán)境與政府決策支持交通大數(shù)據(jù)環(huán)境與政府決策支持大數(shù)據(jù)對(duì)于城市交通的價(jià)值大數(shù)據(jù)對(duì)于城市交通的價(jià)值上海市軌道交通上海市軌道交通7號(hào)線沿線顧村、大華、靜安社區(qū)居民空間號(hào)線沿線顧村、大華、靜安社區(qū)居民空間活動(dòng)復(fù)雜度對(duì)比活動(dòng)復(fù)雜度

6、對(duì)比大樣本幫助我們?cè)敿?xì)了解分布特征大樣本幫助我們?cè)敿?xì)了解分布特征0%20%40%60%80%100%1234567891011121314151617比例比例使用頻度使用頻度其他皖浙蘇滬連續(xù)追蹤數(shù)據(jù)通過頻度細(xì)分研究對(duì)象連續(xù)追蹤數(shù)據(jù)通過頻度細(xì)分研究對(duì)象數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)類型信息內(nèi)涵信息內(nèi)涵備注備注移動(dòng)通信數(shù)據(jù)移動(dòng)通信數(shù)據(jù)城市不同區(qū)域居民的活動(dòng)空間公交公交IC卡數(shù)據(jù)卡數(shù)據(jù)城市不同區(qū)域居民在公交網(wǎng)絡(luò)上的活動(dòng)空間僅說明了IC卡用戶情況。車輛牌照檢測數(shù)據(jù)車輛牌照檢測數(shù)據(jù)城市中各種類型車輛在道路網(wǎng)絡(luò)上的活動(dòng)空間并非整個(gè)路網(wǎng)均被檢測系統(tǒng)覆蓋，一般主要集中于快速道路。人口普查數(shù)據(jù)人口普查數(shù)據(jù)城市不同區(qū)域居民社會(huì)結(jié)構(gòu)

7、不同區(qū)域居民社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性結(jié)構(gòu)的主要數(shù)據(jù)源。綜合交通調(diào)查數(shù)據(jù)綜合交通調(diào)查數(shù)據(jù)城市不同區(qū)域居民交通行為特征定制數(shù)據(jù)因此針對(duì)性強(qiáng)。軌道交通運(yùn)行數(shù)據(jù)軌道交通運(yùn)行數(shù)據(jù)城市不同區(qū)域通過軌道交通網(wǎng)絡(luò)形成的可達(dá)性公交公交GPS數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)城市不同區(qū)域通過常規(guī)公交網(wǎng)絡(luò)形成的可達(dá)性一般需要與調(diào)度數(shù)據(jù)配合使用。FCD數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)城市不同區(qū)域通過道路交通網(wǎng)絡(luò)形成的可達(dá)性數(shù)據(jù)質(zhì)量取決于采樣車輛規(guī)模。城市城市POI數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)城市公共服務(wù)設(shè)施分布大眾點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)大眾點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)城市公共服務(wù)口碑經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù)城市就業(yè)崗位分布專項(xiàng)數(shù)據(jù)，質(zhì)量容易得到保障。城市空間結(jié)構(gòu)與交通網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)問題的相關(guān)數(shù)據(jù)資源多角度多層次觀察幫助全面把握情況多角度

8、多層次觀察幫助全面把握情況案例案例1：現(xiàn)有公交乘客是：現(xiàn)有公交乘客是“不得不坐不得不坐”還是還是“能夠接受能夠接受”？低高高持續(xù)忠誠持續(xù)忠誠虛假忠誠虛假忠誠非忠誠非忠誠潛在忠誠潛在忠誠行為忠誠程度行為忠誠程度態(tài)度忠誠程度態(tài)度忠誠程度18.8%12.4%32.5%36.3%看到這組調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)挑戰(zhàn)的思考看到這組調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)挑戰(zhàn)的思考2416145354261222260%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%20022008步行自行車公共交通小汽車(搭乘)小汽車(自駕)柏林18-24歲居民出行方式結(jié)構(gòu)利用IC卡數(shù)據(jù)對(duì)不同類型乘客乘坐頻次的分析城市多樣化功能和混合用地開發(fā)；短距

9、離出行，無汽車依賴；便于使用的公共交通、自行車、步行；觀念的改變，小汽車不再是身份的象征。柏林交通模式變化的原因：柏林交通模式變化的原因：案例案例2：交通需求管理抑制與服務(wù)提升：交通需求管理抑制與服務(wù)提升0102030405060701 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324252627282930車輛數(shù)量萬輛日期第一類第二類第三類第四類第五類對(duì)工作日而言，48%的第四、五類車輛產(chǎn)生了71%的記錄量，而第一、二、三類車輛以51%的車輛僅產(chǎn)生了29%的數(shù)據(jù)記錄量；對(duì)雙休日而言，42%的四、五類車輛產(chǎn)生了62%的記錄量，節(jié)假日40%的四、五類車

10、輛產(chǎn)生了60%的記錄量。不難發(fā)現(xiàn)，第五類車輛每天以3%-4%的車輛產(chǎn)生了17%-18%的記錄量。每天不同類別車輛數(shù)量0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%1357911131517192123252729日期第五類第四類第三類第二類第一類19%22%24%6%9%10%27%28%26%45%38%36%3%4%4%0%20%40%60%80%100%工作日雙休日節(jié)假日不同類別車輛構(gòu)成第一類第二類第三類第四類第五類每天不同類別車輛構(gòu)成比例擁堵的延安路高架的車輛構(gòu)成案例案例3：如何精細(xì)地提升公交服務(wù)水平：如何精細(xì)地提升公交服務(wù)水平有針對(duì)性地改善信號(hào)有針對(duì)性地改善信號(hào)配

11、時(shí)，調(diào)整線路銜接，配時(shí)，調(diào)整線路銜接，提高公交可靠性提高公交可靠性。行駛型態(tài)行駛型態(tài)機(jī)車機(jī)車市區(qū)公車市區(qū)公車小汽車小汽車時(shí)間占比怠速停等37.16%43.85%40.13%巡航10.13%10.43%10.35%加速24.81%22.03%24.60%減速27.91%25.63%24.92%0%4%8%12%16%20%24%02004006008001000概率密度日平均營運(yùn)收入02468048121620平均營運(yùn)收入（百元）時(shí)間收入低收入高整體水平0%20%40%60%80%100%6810 12 14 16 18 20 23 27日平均營運(yùn)趟次收入低收入高00.511.522.50481

12、21620平均營運(yùn)趟次時(shí)間收入低收入高整體水平0%20%40%60%80%11.21.41.6概率密度計(jì)程/最短路徑長度收入低收入高整體水平11.21.41.61.82048121620計(jì)程/最短路徑長度時(shí)間收入低收入高整體水平收入按照日平均營運(yùn)收入劃分兩類人群計(jì)程/最短路徑長度營運(yùn)趟次營運(yùn)趟次和營運(yùn)收入之間存在很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性案例案例4：某市電召出租車營運(yùn)收入出現(xiàn)分化征兆：某市電召出租車營運(yùn)收入出現(xiàn)分化征兆的的原因分析原因分析技術(shù)框架技術(shù)框架基于證據(jù)的決策基于證據(jù)的決策大數(shù)據(jù)環(huán)境下城市交通決策支持技術(shù)包括三個(gè)支柱：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)分析、大數(shù)據(jù)環(huán)境下城市交通決策支持技術(shù)包括三個(gè)支柱：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)分析、仿真實(shí)驗(yàn)

13、和模型分析；將其分析結(jié)果整合在一起的是基于證據(jù)的決仿真實(shí)驗(yàn)和模型分析；將其分析結(jié)果整合在一起的是基于證據(jù)的決策框架。策框架。從數(shù)據(jù)加工流程看城市交通領(lǐng)域內(nèi)的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用從數(shù)據(jù)加工流程看城市交通領(lǐng)域內(nèi)的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用交通與土地開發(fā)協(xié)同公交優(yōu)先戰(zhàn)略實(shí)施綜合交通系統(tǒng)整合需求管理與擁堵對(duì)策響應(yīng)行為分析選擇行為分析網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)響應(yīng)關(guān)聯(lián)行為分析問題導(dǎo)向的技術(shù)集成規(guī)律分析與驗(yàn)證從本質(zhì)上來說，大數(shù)據(jù)環(huán)境下城市交通分析技術(shù)所完成的是一種將數(shù)據(jù)組織成為信息，從信息提煉特征，從特征變化中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，就對(duì)策進(jìn)行追蹤評(píng)估的信息處理過程。從信息處理角度來看，可以劃分為數(shù)據(jù)采集與質(zhì)量控制層、特征提取層、規(guī)律辨識(shí)與分析層和問題導(dǎo)

14、向功能綜合層四個(gè)層次，以及通過功能銜接和信息傳遞實(shí)現(xiàn)的有機(jī)整合?；谧C據(jù)的決策大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于證據(jù)的決策分析技術(shù)框架，其主要目標(biāo)是提升有機(jī)融合城市交通戰(zhàn)略、政策、規(guī)劃、建設(shè)、管理和控制等技術(shù)環(huán)節(jié)的戰(zhàn)略調(diào)控過程的決策效果。融入管理流程的技術(shù)分析基于證據(jù)的決策城市交通大數(shù)據(jù)的特殊性由于并非專門“定制數(shù)據(jù)”，往往所提供的只是間接證據(jù)，如何使用間接證據(jù)對(duì)重大問題形成決策判斷，成為基本應(yīng)用邏輯問題。 數(shù)據(jù)層融合數(shù)據(jù)層融合特征層融合特征層融合決策層融合決策層融合證據(jù)可信度評(píng)估證據(jù)可信度評(píng)估*證據(jù)間關(guān)聯(lián)辨識(shí)證據(jù)間關(guān)聯(lián)辨識(shí)*多角度證據(jù)匯集多角度證據(jù)匯集*構(gòu)建證據(jù)鏈構(gòu)建證據(jù)鏈*間接證據(jù)應(yīng)用理論與信息融合技術(shù)的關(guān)

15、聯(lián)具有蓋然性的證據(jù)區(qū)間基于專家群體的多個(gè)證據(jù)合成將數(shù)據(jù)組織成為信息，從信息中提取特征，依據(jù)特征形成判斷證據(jù)。首要的任務(wù)是構(gòu)建一個(gè)證據(jù)視圖 盡可能多地利用多源數(shù)據(jù)，采用易于理解的表達(dá)形式，將事實(shí)展現(xiàn)在分析者的面前。1211,selectselectselectselectselectiijiqXxxxxxx證據(jù)視圖的進(jìn)化問題識(shí)別度量設(shè)計(jì)有效性評(píng)估信息源交互研討啟發(fā)協(xié)調(diào)進(jìn)化機(jī)制數(shù)據(jù)庫問題識(shí)別包括：理解決策問題的背景、更新相關(guān)技術(shù)理念、及時(shí)反映面對(duì)的挑戰(zhàn)、總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)、識(shí)別決策瓶頸等；度量設(shè)計(jì)問題是考慮到數(shù)據(jù)雖然是度量的基礎(chǔ)，但是數(shù)據(jù)不等于度量，有缺陷的度量指標(biāo)有可能導(dǎo)致偏頗、歪曲、有缺陷的結(jié)論，因

16、而構(gòu)建證據(jù)視圖中不能遺漏這一重要技術(shù)環(huán)節(jié)；有效性評(píng)估則是圍繞證據(jù)視圖對(duì)于形成洞察能力的貢獻(xiàn)而展開，需要注意的是盡管預(yù)測仍然是洞察活動(dòng)的重要依據(jù)，但由于識(shí)別問題結(jié)構(gòu)、發(fā)現(xiàn)問題征兆等對(duì)于建立預(yù)見性具有重要意義，準(zhǔn)確預(yù)測已經(jīng)不再是有效性評(píng)估的唯一標(biāo)準(zhǔn)。比較與探索比較與探索支撐城市的遠(yuǎn)見支撐城市的遠(yuǎn)見明確的答案能夠確定地告訴管理者下一步應(yīng)該做什么，但是探索性明確的答案能夠確定地告訴管理者下一步應(yīng)該做什么，但是探索性實(shí)驗(yàn)卻可能發(fā)現(xiàn)新問題讓管理者繼續(xù)思考，從而獲得通向更好答案實(shí)驗(yàn)卻可能發(fā)現(xiàn)新問題讓管理者繼續(xù)思考，從而獲得通向更好答案的途徑。的途徑。城市交通面臨的挑戰(zhàn)比單純的供需矛盾復(fù)雜得多城市交通面臨的挑

17、戰(zhàn)比單純的供需矛盾復(fù)雜得多問題的本質(zhì)是人居環(huán)境與機(jī)動(dòng)化需求的矛盾問題的本質(zhì)是人居環(huán)境與機(jī)動(dòng)化需求的矛盾不時(shí)出現(xiàn)的癱瘓性擁堵影響了社會(huì)與經(jīng)濟(jì)的正常運(yùn)行。一方面是車滿為患，一方面是車滿為患，另一方面是針對(duì)需求管理激烈的爭論另一方面是針對(duì)需求管理激烈的爭論土地資源成為強(qiáng)土地資源成為強(qiáng)約束約束單純的軌道交通建設(shè)并不一定能夠改變城市交通模式單純的軌道交通建設(shè)并不一定能夠改變城市交通模式日本三大都市圈交通模式的演變?nèi)毡救蠖际腥煌Ｊ降难葑儾叫羞M(jìn)入軌道步行進(jìn)入軌道通過軌道交通接駁方式理解東京軌道為什么有很高的分擔(dān)比東京圈軌道與接駁時(shí)間的關(guān)系數(shù)據(jù)還在不斷告訴我們新的數(shù)據(jù)還在不斷告訴我們新的挑戰(zhàn)挑戰(zhàn)根據(jù)上海

18、市2011年商業(yè)區(qū)段價(jià)格分布圖，在以人民廣場17Km半徑范圍內(nèi)，環(huán)境的非均質(zhì)分布產(chǎn)生的價(jià)值級(jí)差覆蓋3-4個(gè)量級(jí)（M級(jí)8000至S級(jí)3500），寶山新城明顯受此影響（由集卡GPS數(shù)據(jù)繪制的上海市集卡運(yùn)輸路徑及流量分布圖可見，其處于集卡路線覆蓋區(qū)范圍）。集裝箱卡車活動(dòng)分布集裝箱卡車活動(dòng)分布商業(yè)區(qū)段價(jià)格分布快速增長的電動(dòng)助動(dòng)車是中低收快速增長的電動(dòng)助動(dòng)車是中低收入階層的主要私人交通工具入階層的主要私人交通工具使用者的收入分布缺乏預(yù)見性的行缺乏預(yù)見性的行業(yè)管理，難以適業(yè)管理，難以適應(yīng)市場參與形式應(yīng)市場參與形式的變化的變化2040年我國城市居民的生活模式是什么？年我國城市居民的生活模式是什么？62562

19、56326346356384684594384204244153473563693863813870100200300400500600700198619911996200120062011周周平平均均日日花花費(fèi)費(fèi)時(shí)時(shí)間間（單單位位：分分鐘鐘）年份年份第一類活動(dòng)第二類活動(dòng)第三類活動(dòng)日本三類活動(dòng)時(shí)間的變化日本三類活動(dòng)時(shí)間的變化部分國家就業(yè)者周平均日自由選擇性活動(dòng)時(shí)間比較部分國家就業(yè)者周平均日自由選擇性活動(dòng)時(shí)間比較我們真的應(yīng)該努力擴(kuò)大通勤圈嗎？我們真的應(yīng)該努力擴(kuò)大通勤圈嗎？2040年城市交通是要支持居民生活還是謀生？年城市交通是要支持居民生活還是謀生？東京都市圈通勤圈未來變化東京都市圈通勤圈未來變

20、化建立比較交通規(guī)劃學(xué)的重要性比較社會(huì)學(xué)、比較城市規(guī)劃學(xué)等在逐漸形成；比較的目的在于：發(fā)現(xiàn)問題、判斷可能出現(xiàn)的趨勢、借鑒經(jīng)驗(yàn)；涂爾干從實(shí)證主義觀點(diǎn)出發(fā)認(rèn)為，社會(huì)學(xué)的解釋主要是建立社會(huì)現(xiàn)象的因果關(guān)系，但我們不能從社會(huì)現(xiàn)象中直接觀察到它們的因果關(guān)系，而只能通過比較的方法才能加以研究，并主張比較方法必須堅(jiān)持因果關(guān)系的原則。英國哲學(xué)家穆勒從邏輯推理的角度提出了五種因果關(guān)系的分析方法：求同法、求異法、求同求異法、剩余法和共變法。涂爾干認(rèn)為共變方法最能適用于社會(huì)學(xué)研究的方法，因?yàn)檫@種方法不必把所有不同的因素都一一排除之后再進(jìn)行比較，而只需把兩類性質(zhì)雖然不同，但在某一時(shí)期有共變性的現(xiàn)象找出來，就可以作為這兩類

21、現(xiàn)象之間存在一種關(guān)系的證據(jù)。居民活動(dòng)空間與城市環(huán)境居民活動(dòng)空間與城市環(huán)境演化演化機(jī)理分析機(jī)理分析如何表達(dá)個(gè)體的活動(dòng)空間G.Golledge在1978年提出的“錨點(diǎn)理論”（anchorpointtheory），認(rèn)為人在陌生環(huán)境（例如新的城市）中首先會(huì)全力尋找主要節(jié)點(diǎn)（如工作地、居住地），而后圍繞者些主要節(jié)點(diǎn)，次要節(jié)點(diǎn)和其間的通路逐步被認(rèn)識(shí)，最終形成具有等級(jí)的空間認(rèn)知結(jié)構(gòu)。既架設(shè)與傳統(tǒng)理論連接的橋梁，又不被傳統(tǒng)技術(shù)概念束縛既架設(shè)與傳統(tǒng)理論連接的橋梁，又不被傳統(tǒng)技術(shù)概念束縛移動(dòng)通信所測非家活動(dòng)點(diǎn)與交通調(diào)查出行率的轉(zhuǎn)換移動(dòng)通信所測非家活動(dòng)點(diǎn)與交通調(diào)查出行率的轉(zhuǎn)換采用頻繁項(xiàng)集的區(qū)域聯(lián)系緊密度分析采用頻繁

22、項(xiàng)集的區(qū)域聯(lián)系緊密度分析基于核密度的活動(dòng)點(diǎn)分布對(duì)比基于核密度的活動(dòng)點(diǎn)分布對(duì)比不同區(qū)位居民軌道使用對(duì)比不同區(qū)位居民軌道使用對(duì)比移動(dòng)通信用戶的多維屬性移動(dòng)通信用戶的多維屬性為了與傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)銜接，需要在新技術(shù)屬性與傳統(tǒng)技為了與傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)銜接，需要在新技術(shù)屬性與傳統(tǒng)技術(shù)概念之間架設(shè)橋梁，同時(shí)要充分發(fā)揮連續(xù)追蹤數(shù)術(shù)概念之間架設(shè)橋梁，同時(shí)要充分發(fā)揮連續(xù)追蹤數(shù)據(jù)優(yōu)勢，探尋新的特征表達(dá)與分析技術(shù)。據(jù)優(yōu)勢，探尋新的特征表達(dá)與分析技術(shù)。什么是城市空間聯(lián)系結(jié)構(gòu)？對(duì)外部環(huán)境與區(qū)位的表達(dá)通過軌道交通通過軌道交通30分鐘可達(dá)商業(yè)中心數(shù)量分鐘可達(dá)商業(yè)中心數(shù)量社區(qū)周邊的餐飲環(huán)境社區(qū)周邊的餐飲環(huán)境通過軌道交通虹橋樞紐可達(dá)性通過軌道

23、交通虹橋樞紐可達(dá)性到鐵路樞紐公交最少換乘次數(shù)到鐵路樞紐公交最少換乘次數(shù)到鐵路樞紐公交到鐵路樞紐公交最小出行時(shí)間最小出行時(shí)間疑問：為什么即使在軌道沿線的外圍居民，疑問：為什么即使在軌道沿線的外圍居民，出行強(qiáng)度普遍偏低？出行強(qiáng)度普遍偏低？交通系統(tǒng)存在交通系統(tǒng)存在的問題：居民的問題：居民出行時(shí)間過于出行時(shí)間過于偏大。偏大。在對(duì)象細(xì)分基礎(chǔ)上的深入討論在對(duì)象細(xì)分基礎(chǔ)上的深入討論工作日工作日雙休雙休日日思考1：出行距離分布不符合冪指數(shù)規(guī)律說明什么？思考2：工作日與雙休日的出行強(qiáng)度是否有關(guān)？特征與聚類特征與聚類研究對(duì)象的細(xì)分研究對(duì)象的細(xì)分對(duì)車輛使用進(jìn)行分類2720398,53%751117,14%88429

24、0,17%766612,15%50515,1%第一類第二類第三類第四類第五類對(duì)于車輛通勤使用特征的分析0%10%20%30%40%50%60%70%80%012345678910 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23檢測車輛百分比時(shí)間/小時(shí)第三類車第二類車第一類車對(duì)出租車司機(jī)活動(dòng)的分析0204060801001201401601800102030405060 x(zones)frequency 不同營運(yùn)小區(qū)數(shù)的出租車數(shù)量不同營運(yùn)小區(qū)數(shù)的出租車數(shù)量1400.001200.001000.00800.00600.00400.00200.000.00income200150100500FrequencyMean = 718.8705Std. Dev. = 139.11515N = 1,854出租車營運(yùn)收入分布出租車營運(yùn)收入分布0.80.911.11.21.3x 10511.522.533.5x 1040246810 x 104 x(m)y(m) t(s)1st2nd3th營運(yùn)收入最高的司機(jī)的時(shí)空活動(dòng)特點(diǎn)營運(yùn)收入最高的司機(jī)的時(shí)空活動(dòng)特點(diǎn)對(duì)于地塊性質(zhì)的分析從從IC卡用戶中識(shí)別通勤用戶卡用戶中識(shí)別通勤用戶判別檢測時(shí)段判別檢測時(shí)段同一站點(diǎn)出現(xiàn)天數(shù)同一站點(diǎn)出現(xiàn)天數(shù)卡號(hào)數(shù)卡號(hào)數(shù)比例比例=2天