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基于手机数据的城市空间分析
发布时间:2014-12-514:34:4来源:腾讯微博(城市规划那些事儿)作者:点击量:3370   

今天分享的第二篇关于手机数据的应用讲座,为:基于手机信令数据的城市空间分析框架、难点及初步进展。

 

来自同济大学建筑与城市规划学院王德教授的分享。团队成员为王德、朱玮、谢栋灿、李渊、王灿、方家、武敏等。

 

对于手机大数据,利用它进行研究具有重大意义,手机大数据近似全样本、全时,且附带空间信息,契合规划研究与实践的需要。

 

他是对居民空间活动的最全面最直接记录。对于其他数据来说,难以应对极其复杂的居民行为。大数据协助我们认识了居民行为,为开展自下而上的城乡空间研究与规划提供了可能。

 

从国内外目前研究动态来看,国内主要成果集中在交通领域,规划领域的研究刚刚开始起步。同时大部分研究集中在几家可以获得数据的公司,研究机构由于缺少数据,尚未真正开展研究。这其中规划院校开展的研究更少。

 

相对来说,国外利用手机大数据开展空间研究的经验更丰富,交通领域仍是应用重点。此外,在居民活动空间特征、用地使用功能、公共安全、城市经济促进、可持续发展的应用研究也十分丰富,国外学者已经意识到:

 

"手机数据将成为未来智慧城市建设十分有力的工具" 。


手机数据的应用框架:

 

1、空间解析

 

基于手机数据,对城市居民活动与空间环境间的复杂关系做更加精细与全面的描述与解析,重点关注城市建成环境的使用情况、城市空间的流动性与相互作用机制,以及特定场景、特定人群的空间活动特征。

 

2、规划应用

 

将基于手机数据的空间研究成果应用于城市规划实务,为现状评价、规划支撑、方案优化提供支持,充分发挥手机数据的实践价值。

 

3、技术开发

 

建立面向空间研究与规划决策支持的手机数据处理、分析与可视化技术支撑体系,在技术层面解决手机数据应用的限制。

 

手机数据研究内容,包括:城市建成环境使用,城市空间流动性与相互作用机制

 

1、基于手机数据,研究城市建成环境的使用情况

 

空间使用强度、使用功能;

宏观层面:城市空间结构、 多中心、郊区化;

中观层面:局部区域空间绩效、 土地混合使用现象, 用地分类;

微观层面:设施使用效率、 居住区空置率、 城市拥挤区域(公共安全)、高密度人居空间。

 

2、基于手机数据,研究城市空间的流动性与相互作用机制

 

出行时间与时耗、起讫点空间定位、出行方式;

人的活动范围:生活圈、通勤圈、地缘型/广域型活动、出行时空距离;

设施吸引范围:商圈划分、势力圈、公共设施服务半径确定;

空间联系:职住平衡、交通基础数据(OD/交通量)

 

3、基于手机数据,研究特定场景、特定人群的空间活动特征

 

“全样本” 福利——丰富的细节度,能够把握特定子类别的专属特征;

特定场景:工作日、周末、节假日、高峰时;城市大型活动的吸引人群、出发地;城市突发事件,活动特征,空间影响范围;

特定人群:外来游客的行游路径、停留时长、吸引影响点等特征。

 

4、基于手机数据的规划预测与方案优化

 

基于手机数据预测人的需求,进而通过与实际空间、设施供给的对比,发现并解决矛盾;

交通需求预测,公共设施需求预测……

 

手机数据应用的难点:

 

1、是手机运营商的副产品、非空间分析的数据记录

 

2、数据质量问题点

– 基站位置误差

– 个体属性缺失

– 出行目的、出行工具信息缺失

– 漂移误差

– 地区记录空白区

 

信令数据的空间分析适宜性

 

1、适宜领域


– 宏观、中观

– 分析单元不小于居委会

– 时间(周:平日与周末;天:早中晚上下午)

– 位移点、活动空间

– 活动总量,变化,进、出量

 

2、不适宜领域


– 路径、交通、速度的分析

– 微观行为,街道尺度以下行为

 

信令数据分析三阶段

 

空间理解 -精细化分析,深入理解

状态记录 -指标体系

状态诊断 -类型、评价、问题

 

相关实践:

 

通过跟踪手机用户行为路径,可以判断商圈影响力、街道居民出行距离等。初步成果如下:

 

1、上海南京东路商圈的研究

 

通过工作日与非工作日进行研究,可视化比较发现,非工作日比工作日 :

 

人群密度分布范围扩大;吸引商圈的半径扩大。 75%人群的半径从11.387公里扩大到11.894公里。25%、 50%的商圈半径也有所扩大。

 

可视化比较发现,上午下午晚上:

 

1、2小时间隔内,上午最为活跃

2、晚上收缩到核心商圈附近

 

2、上海五角场商业副中心商圈分析

 

工作日消费者密度的变化梯度: 2-4km内出现较强的向心增长,2-4km以外梯度很少,密度不再变化,进入相对外围的均质化区域。

 

周末消费者密度的变化梯度:边界较稳定,仍在2-4km内,内部消费者人数增长较为同步,梯度没有发生大的结构变化

 

这是一个有趣的分析,五角场与大宁商圈的竞争情况,可以看出二者的影响力边界在哪里。

 

 

 

3、上海陆家嘴商圈

 

到访陆家嘴时间: 10:00-23:00

居住地获取时间: 0:00-7:00

 

 

 

最后,作者总结了有效开展大数据分析的三要素:

 

1、数据数据数据,数据的重要性不言而喻;

 

2、方法技术;

 

3、专业思想

 

还有一些没有记录到的内容,期待作者的PPT分享。

 

END.

 

以上内容来自国匠城小伙伴,根据作者讲座整理,未经过作者审阅。