论文总字数：47931字

摘 要

经历了大规模、高速度的城市建设，我国迈入了以实现城市规划的人性化和精细化规划为目标之一的城市转型时期。而实现这一目标的前提是对城市和居民之间地关系地全面正确理解。时空行为研究立足于“人、时间、空间”，并呈现由宏观转向微观的趋势，能有效地对人类活动和城市环境之间的复杂关系进行透视。卡口数据作为交通信息化的产物，获取方便、信息准确，是一种高质量的研究数据，在对个体时空行为进行分析方面具有相当的优势。

本文正是基于深圳市卡口数据，从中提取车辆出行的时空模式，并借此考察出行行为与城市空间、社会现象之间的关系。

首先，查阅现有资料中关于时空行为的研究，对现有成果进行了简单梳理和综述。其次，利用Python和Sql Server软件对深圳市原始卡口数据进行处理，创建了所需数据库，并提出了一种构建历史出行的方法得到出行数据。再次，结合所得数据，基于统计对出行汇总模式下城市工作日和休息日的宏观时空形象进行了描述。最后，从微观个体的角度出发，提取车辆的时空出行特征，基于聚类对车辆进行时空模式分类，结合城市状态并辅以相关文献资料，对聚类结果中的不合理情况进行了讨论。末章总结了本文的结论和不足，并在此基础上对未来研究进行了展望。

关键词：卡口数据，时空行为，聚类算法

Abstract

After experiencing large-scale and high-speed urban construction, China has entered a period of urban transformation that aims to realize the humanization and delicacy planning of urban. The prerequisite of this goal is to fully understand the relationship between the city and the residents. The study of spatio-temporal behavior is based on "people, time, and space", and presents a trend from macro to microscopic perspectives. This study can effectively examine the complex relationship between human activities and the urban environment. As a product of traffic informatization, AVI (Automatic Vehicle Identification) data is easy to access and accurate. It is a high-quality research data and has considerable advantages in the analysis of individual spatuo-temporal behavior.

This article is based on Shenzhen AVI data, from which the spatiol-temporal pattern of vehicle travel is extracted, and the relationship between travel behavior and urban space and social phenomena is investigated.

Firstly, consulting the research on spatio-temporal behavior in the existing literature, a briefly review of existing achievements was summarized. Secondly, using Python and Sql Server software to process Shenzhen original AVI data, the required database was created. A way of constructing the historical trip was proposed. Then, based on the data obtained, divided into working days and rest days, the macroscopic spatio-temporal image of Shenzhen city was described. The method of the Chapter is statistics. Finally, from the perspective of microscopic individuals, the spatial-temporal characteristics of vehicles were extracted. The spatial-temporal patterns of vehicles were classified based on clustering method. The irrationality in the clustering results was discussed combined with the city status and associated documentation. The last Chapter summarized the conclusions and deficiencies of this paper and gave an outlook to spatial-temporal behavior study.

KEY WORDS: AVI Data, Spatio-temporal Behavior, Clustering Algorithm

目录

摘要 III

Abstract IV

第一章 绪论 1

1.1 相关概念 1

1.2 国内外研究现状 2

1.2.1 时空行为研究发展历程 2

1.2.2 国外时空行为研究综述 3

1.2.3 国内时空行为研究综述 3

1.3 研究背景与意义 4

1.3.1 研究背景 4

1.3.2 研究意义 4

1.4 研究内容与论文结构 5

1.4.1 研究目标 5

1.4.2 研究内容 5

1.4.3 论文结构 6

1.5 研究方法与技术路线 6

1.5.1 研究方法 6

1.5.2 技术路线 7

第二章 数据处理和时空出行分析 8

2.1 数据来源和处理 8

2.1.1 缺失经纬度补全 8

2.1.2 卡口有效字段提取 9

2.2 个体出行构建 9

2.2.1 出行构建流程 9

2.2.2 参数标定 12

2.3 个体出行时空分析 12

2.3.1 时间模式T 12

2.3.2 空间模式S 13

2.4 本章小结 13

第三章 基于统计的城市时空形象描述 14

3.1 深圳市概况 14

3.2 时间维度分析 15

3.2.1 出行行为的时间分布 15

3.3 空间维度分析 16

3.3.1 出行行为的空间分布 16

3.4 本章小结 17

第四章 基于聚类的个体时空模式分析 18

4.1 样本量确定 18

4.1.1 抽样率计算 18

4.1.2 分层随机抽样 18

4.2 基于时间模式的出行聚类 19

4.2.1 时间聚类特征提取 19

4.2.2 时间模式聚类结果 19

4.3 基于空间模式的出行聚类 21

4.3.1 空间聚类特征提取 21

4.3.2 空间模式聚类结果 22

4.4 时间组TG和空间组SG的关系 23

4.5 讨论 24

4.6 本章小结 26

第五章 结论与展望 27

5.1 结论 27

5.2 展望 28

致谢 29

参考文献 30

附录 34

绪论

相关概念

1. 人文地理学

有关地理学（geography）的概念最早由Eratosthenes于公元前2世纪提出，其核心在于研究人类与环境之间的相互关系和相互作用。人文地理学是地理学的两个分支之一，与“自然”相对，以各种人文事件为研究对象，探索人类社会活动的形成、扩散和发展规律。20世纪60年代中期，人文地理学界掀起了一场名为“行为主义”的革命，呼吁对人类本体的更多正面关注，即着眼于人类的认知过程和决策行为。20世纪80年代，伴随着后现代主义思潮的兴起，人文地理学对社会现实问题愈加重视，学科也不断增强其在以洞悉社会现象为前提的实践付诸方面的力度。

由此，人文地理学衍生出了形形色色的分支学科，如时间地理学、城市地理学、行为地理学等。这些衍生学科究其本质，仍未偏离地理学“关注人与环境互动机理”的核心，具体而言，即将人类行为置于社会结构背景之下加以考察，探索个体行为与社会环境之间的关联。

1. 时空行为

目前学术界尚未对“时空行为”做明确定义，一般认为时空行为是“个体在任意时间所处的空间位置下所进行的行为” ^[1]。

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