基于出租车数据的珠海市城市动态空间识别与特征研究

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1、硕士学位论文基于出租车数据的珠海市城市动态空间识别与特征研究EXPLORINGTHEURBANDYNAMICSPACEANDITSCHARACTERISTICSOFZHUHAICITYUSINGTAXIDATA李颖惠哈尔滨工业大学2018年1月I国内图书分类号：TU984.2学校代码：10213国际图书分类号：711密级：公开风景园林硕士学位论文基于出租车数据的珠海市城市动态空间识别与特征研究硕士研究生：李颖惠导师：林姚宇副教授副导师：龚咏喜副教授申请学位：风景园林硕士学科：风景园林所在单位：深圳研究生院答辩日期：2017年12授予学位单位：哈尔滨工业大学IICl

2、assifiedIndex:TU984.2U.D.C:711AdissertationsubmittedinpartialfulfillmentoftherequirementsfortheprofessionaldegreeofMasterofLandscapeArchitectureEXPLORINGTHEURBANDYNAMICSPACEANDITSCHARACTERISTICSOFZHUHAICITYUSINGTAXIDATACandidate：LiYinghuiSupervisor：AssociateProf.LinYaoyuViceSupervisor

3、：AssociateProf.GongYongxiAcademicDegreeAppliedfor：MasterofLandscapeArchitectureSpeciality：LandscapeArchitectureAffiliation：ShenzhenGraduateSchoolDateofDefence：December，2017Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnologyIII哈尔滨工业大学风景园林硕士学位论文摘要城市空间结构的探究是以往城市规划学及城市地理学研究城市空间的核心内容

4、之一。随着时代的快速发展，城市运行系统变得复杂，原来对城市空间结构的研究往往是对静态要素进行研究，如用地、生态和交通等方面，但是随着城市规模扩大、人口流动性增强，仅对静态要素进行研究已经不能完全理解复杂的城市系统，而是需要采用静态和动态相结合的方式。近几年，随着大数据的发展出现的海量、多源、具有时空性的大数据，不仅可以促进城市相关研究变得更加精细化，还能对城市规划实施过程中面临的现状问题及其他信息进行实时地挖掘，为调整现有的规划提供重要的支持。本文从空间交互的角度出发，将人们在城市中由于空间交互所形成的复杂轨迹（本文中为出租车起讫点轨迹）抽象为一种复杂网络，并利用

5、社区发现算法中的Infomap算法对珠海城市动态空间进行识别和特征研究。本文采用珠海市2015年9月19日至2015年9月25日七天连续的出租车数据对城市动态空间进行识别，剔除数据误差点并提取出租车上下客点数据，将数据按属性进行分类并离散到划分好的网格中，通过出租车上下客点的轨迹创建ObjectDesktop（OD）矩阵。利用OD矩阵构建互动网络，并对互动网络进行随机游走、社区识别和地理映射。通过社区发现识别出不同时段的不同社区单元，来呈现人们在物质空间内大量移动的空间交互作用过程及其所反映的不同时段潜在的空间分布状态。最后从市域和中心城区两个层级对城市动态空间的

6、特征进行详阐述。结果显示，珠海市东部和西部板块空间交互相差悬殊，东部板块空间交互较西部板块强烈。市域层面空间交互主要集中在中心城区、横琴新区以及唐家湾和金鼎片区，休息日和工作日城市动态空间分布有所不同，休息日空间交互的范围较工作日有所缩减。中心城区层面工作日和休息日不同时段的城市动态空间分布有所不同，工作日和休息日各自不同时段的动态空间分布也有所不同。工作日城市动态空间的变化受早晚高峰、口岸开放时间、午休以及中小学生放学时间的影响较大；休息日不同时段动态空间分布大多呈现在中心城区各商业中心附近。关键词：城市动态空间；社区发现；珠海市；出租车数据I哈尔滨工业大学风景

7、园林硕士学位论文AbstractTheexplorationofurbanspatialstructureisoneofthecorecontentsofurbanplanningandurbangeographyinthepast.Withtherapiddevelopmentofthetimes,theurbanoperationsystemhasbecomecomplicated.Peopleoriginallyunderstoodthatthespatialstructureofanurbanareatendstopassstaticelementssuc

8、hasla