运营商大数据用于城市规划_20170422.pdfVIP

手机信令数据在城市规划实施评价分析中的应用 钮心毅 niuxinyi@tongji.edu.cn 同济大学建筑与城市规划学院 高密度人居环境生态与节能教育部重点实验室 2017.4.22 重庆邮电大学 手机信令数据——一种大规模采样的轨迹数据  手机信令数据（大规模采样的个体时空轨迹数据）  连续 ：连续、动态反映手机持有者空间位置  大规模 ：持有率高、典型的“大数据”、地理位置 覆盖城乡  被动：用户时空位置被动记录，被调查者无法干预 一条信令记录表示了一个用户一日时空活动轨迹上的一个点 匿名ID 时间戳 地理坐标(经度) 地理坐标(经度) 93c8de06200bf4154d9a9b3e89d150c9932190f08d4acdefbaee439bbfa 20160610164118 121.55056 31.25595 96e59 a874e1798e3d33a7a10b82b903e735c9a4bba7bcb610b8b49acb7115b8 20160610164019 121.55056 31.25595 5c2be9 a7a956ea141c7eff28208ffb4bede0175dfda0a5f11c474c88a97cb671f5b 20160610170421 121.55056 31.25595 手机信令数据——居民活动——城市内部的功能联系  个体行为——城市功能联系 工作地  城市四大功能：居住、工作、游憩、交通  手机信令数据形成的时空轨迹中 ，按照行为一般时空规律识别出 居住地 特征点 ：“居住、工作、游憩” 特征行为时空位置  个体上的 “特征行为点”、总体上的 “城市功能”  建立 “居住——工作”、 “居住——游憩”城市功能之间联系 城市规划的传统数据源难以测度功能联系，手机信令 游憩地 数据  传统数据无法表示“居住——工作”、“居住——游憩”的联系  例如：人口普查、经济普查、建筑普查、土地利用调查数据等都 是静态统计数据，无法提供“居住——工作”的联系 手机信令数据——居民活动——城市之间的功能联系  城市之间的人流联系 中途停留地城市  手机信令数据形成的时空轨迹中识别出居民在 “常住地”城镇、 跨城镇出行 “目的地” ，  个体：居民跨城镇出行的行为时空位置 （常住地、目的地） 常住地城市  总体：城市之间联系 ，具备了联系流量、流向。  传统数据也难以测度城市之间人流联系  手机信令数据为什么能用于城市规划评价分析 ？ 目的地城市  能测度城市内部的功能联系、城市之间功能联系  大样本——带来了研究总体趋势的可能  连续性——带来了研究功能联系的可能 区域城市群评估与分析  应用领域1 ：通过城市之间的人流联系分析城市群规划 实施 传统方法 ：依靠城市之间空间位置，难以测算实际联系 手机信令数据 ：反映城镇之间人员流动 ，以城镇之间人员 流动联系流向、流量测算城市之间空间关系  方法 以手机信令数据测算人员流动 ，测算常住地、出行目的地， 计算出城镇之间联系度