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CN105761191A - 一种城市动态空间结构圈层界定法 - Google Patents

一种城市动态空间结构圈层界定法 Download PDF

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CN105761191A CN201610073733.7A CN201610073733A CN105761191A CN 105761191 A CN105761191 A CN 105761191A CN 201610073733 A CN201610073733 A CN 201610073733A CN 105761191 A CN105761191 A CN 105761191A
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熊伟婷
史宜
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Abstract

本发明公开一种城市动态空间结构圈层界定法，包括如下步骤：收集手机用户定位数据，进行清洗和处理，得到匹配后的手机用户定位数据；以基站为单位，将各个时刻的匹配后的手机用户定位数据按照日期合并为每天的手机定位数据；对于合并后的基站信息，通过泰森多边形处理方法，对各不同用户数量基站进行全城范围内的空间定位；将各多边形内的用户数量数据按照用地地块面积配比分配其包含的各地块当中，得到各用地地块内的手机用户数量；利用ArcGis内的克里金插值法空间分析方法，得到各时间点及各时间日的手机用户分布多圈层数值规律，再找到数值零界点，合并同一区域内圈层，划定出城市动态空间结构圈层分布图。本发明充分依托现有的移动通信网络资源，具有低成本、高频率、自动化、高精度、大样本的优点。

Description

一种城市动态空间结构圈层界定法
技术领域：
本发明涉及手机信令信息采集及处理技术领域，更具体涉及一种基于手机用户定位数据的城市动态空间结构圈层界定的处理及解构方法。
背景技术：
信息技术的快速发展带来了“大数据”时代的到来，改变了城市的空间组织、创新了城市空间结构的研究方法。传统的城市空间结构解析是起于物质空间，同时也落于物质空间。而信息化时代背景支撑下的手机信令大数据不仅可以较为直观、真实反应城市空间形态状况，同时也使得研究视角变成以人为起点，落于空间，于是城市空间研究不仅仅局限于物质空间层面。因此，在大数据时代，通过利用信息数据来研究城市空间结构为现有城市空间研究提供新的的方向和思路，对于重构和丰富城市规划学科理论、指导城市的规划与建设都有重要意义。
至今，城市规划专业领域对于城市空间结构圈层界定已有很多，对于各个城市的实证分析也是规划实践的重要组成部分。但现有的界定方法主要基于城市静态空间结构的研究，同时界定的方法主要是从静态物质空间界定，其适用范围单一，且难以对动态城市结构进行追踪调查。综合看来，目前的城市空间结构圈层界定不适用于动态空间结构的持续性分析，同时，其中的缺点主要包括：
(1)前期调研工作需要耗费大量的人力、物力及财力，同时开展的时间周期相对较长；
(2)由于其耗费较大，调研时间间隔相对大，数据更新难以及时反映城市目前真实状况；
(3)调研成果录入工作量大，同时，成果的精度及标准度难以统一，可能存在人为较大的误差，难以对城市规划的优化策略提供支撑。
该方法一般多适用于城市静态空间结构的圈层分析，在时间维度上难以持续。
发明内容
发明目的：针对现有技术中存在的问题，本发明提供了一种低成本、大样本量、高精度、强时效性的基于手机定位数据的城市动态空间结构圈层界定的方法。
技术方案：为实现上述发明目的，本发明采用如下技术方案：
一种城市动态空间结构圈层界定法，包括如下步骤：
(1)收集手机用户定位数据；
(2)数据清洗与处理：对手机用户定位数据进行清洗过滤，剔除定位失败以及异常突变的数据，根据手机用户定位数据的经度和纬度坐标将手机用户定位数据匹配到相应的基站小区内，建立各条手机用户定位数据与基站小区的隶属关系，得到匹配后的手机用户定位数据；
(3)基于匹配后的手机用户定位数据，以时间日为基本单位，将各时刻的匹配后手机用户定位数据按照时间日进行合并统计，得到各时刻的基础数据以及各时间日的整体数据两个研究库；
(4)基站与用地地块数据的匹配：基于上步中的各时间日以及时间时刻内的手机用户定位数据，采用ArcGIS中的泰森多边形技术方法，将各基站内的手机用户数量按照用地地块的用地面积进行等比例分配，以地块为最基本单元，将同一地块当中的各基站用户数量进行统计加合，按照上述方法处理所有用户的匹配后手机定位数据，便得到全城内各用地地块在不同时刻及不同时间日的手机用户定位数据；
(5)不同时刻城市动态空间结构解析：基于落入地块的手机用户定位处理后数据，以用户数量和用户密度为基本处理单位，按照各时刻以及各时间日两种维度将各地块数据录入到ArcGIS中作为基础分析数据库，运用ArcGIS中的克里金插值法对全城范围内的各地块手机用户定位数量进行空间分布趋势分析，得到不同时刻及时间日的全城人群空间结构分布基础圈层趋势图，其中，用户密度＝各地块内的用户数量/地块基底面积；
在这一图示的基础上，对其进行异常值排除及人工检测，剔除部分误差情况，得到较为准确的圈层划定图；同时将其与全程用地地块进行空间叠合。通过修正与叠合，便得到城市动态结构分析基础。
(6)城市动态空间结构圈层识别：根据上步中每个基础圈层内的手机用户数量的分布态势，得到每一圈层中的手机用户分布密度数值，同时对这一数值的变化规律进行统计分析，并计算出两两相邻圈层的用户分布密度数值的变化趋势百分比，找出其中的拐点数值点，即为城市动态空间结构圈层的划分临界值；
(7)城市动态空间结构圈层输出与分析：将各时刻及各工作日的圈层结构图进行ArcGIS的二维图示可视化以及矢量化的输出，得到城市动态空间结构的圈层变化趋势，进而进行对比分析，找出其中的变化规律，预判未来的变化态势。
所述步骤(1)中收集的数据内容包括：匿名加密手机终端ID、信令发生时间、信令发生时服务基站等信息，数据类型包括：开机、关机、发短信、收短信、主叫、被叫、位置更新、小区切换、上网。
所述步骤(4)中对于道路中用户难以统计及识别的情况，将这部分的用户数量按照道路中心线进行划分，分别划入两侧的用地地块中。
有益效果：本发明系统地解决了利用手机用户定位数据的城市动态空间结构圈层界定方法的问题，具有实用性强、算法效率高、结果统一性好等显著优势，能够推动城市空间结构解析向更加客观、真实、低成本、频繁更新周期的方向发展，适宜于各城市的推广应用，前景广阔，具体表现如下：
1.面对快速的城市化进程，需要实时监控更新城市空间形态变化，以满足城市规划的需求，本发明方法为城市动态空间结构圈层界定提供了一种全新的技术手段，充分利用海量的大样本手机用户定位数据，通过建立持续的观测监控机制，运用ArcGis空间分析手段，不断跟踪城市动态空间圈层演变的规律，能够体现以人为监测单元的城市真实空间结构特征，样本率高，能够真实反映城市空间结构的圈层分布情况。
2.本发明的基于手机用户定位数据的城市动态空间结构圈层界定方法的数据来源是基于手机用户定位数据，获取的数据以地块为基本单元，包括各地块的用户总量、用户密度、空间总体分布趋势、时空分布变化特征等，相对费用低，充分利用移动通信基础设施，不需要额外的人力调研；自动化实现方式，基于电脑数据采集及分析；样本量大，基本可以覆盖全城城市的范围区域；数据更新周期短，动态性强，实现更加人性化的城市规划服务。
附图说明
图1是本发明的方法流程图；
图2是本发明的上海某通讯服务商基站布点及信令小区划分；
图3是本发明实施例中上海全城各地块手机用户密度分布图；
图4是本发明实施例中上海全城手机用户密度圈层趋势分布图；
图5是本发明实施例中上海城市空间结构圈层临界值图；
图6是本发明实施例中上海城市空间结构最终圈层划定图。
具体实施方式
以下将结合上海城市市域范围(不包含崇明岛、长兴乡及横沙乡三个岛屿，其空间分布范围涵盖上海中心城区及外围的新市镇等，面积约6540km2)的基于手机用户定位数据的城市动态空间结构圈层界定案例和附图来详细说明本发明的技术方案。
城市动态空间结构圈层界定法，包括如下步骤(图1)：
(1)手机用户定位数据的收集；
本案例选取的手机信令数据为匿名加密数据，数据内容主要包括：匿名加密手机终端ID、信令发生时间、信令发生时服务基站等信息。数据类型包含：开机、关机、发短信、收短信、主叫、被叫、位置更新、小区切换、上网等。该数据空间范围为上海市域(16区1县)，时间范围为2012年至2013年共计四个典型工作日(周三或周四)、四个典型周末(周日)与一个典型节假日，日均数据量约15亿条。
(2)数据清洗与处理
对手机用户定位数据进行清洗过滤，剔除定位失败以及异常突变的数据，根据手机用户定位数据的经度和纬度坐标，采用坐标转换方法，将手机用户定位数据匹配到相应的基站小区内，建立各条手机用户定位数据与基站小区的隶属关系，得到匹配后的手机用户定位数据。
(3)基于匹配后的手机用户定位数据，以时间日为基本单位，将各时刻的匹配后手机用户定位数据按照时间日进行合并统计，这样可以得到各时刻的基础数据以及各时间日的整体数据两个研究库。
(4)基站与用地地块数据的匹配
基于上步中的各时间日以及时间时刻内的手机用户定位数据，采用ArcGIS中的泰森多边形技术方法，将各基站内的手机用户数量按照用地地块的用地面积进行等比例分配，图中颜色越深，手机用户密度越大，反之亦然(图2)。其中，由于道路中的用户难以统计及识别，故将这部分的用户数量按照道路中心线进行划分，分别划入两侧的用地地块中。同时，以地块为最基本单元，将同一地块当中的各基站用户数量进行统计加合(图3)。按照上述方法处理所有用户的匹配后手机定位数据，便得到全城内各用地地块在不同时刻及不同时间日的手机用户定位数据。
(5)不同时刻城市动态空间结构解析
基于落入地块的手机用户定位处理后数据，以用户数量和用户密度为基本处理单位，按照各时刻以及各时间日两种维度将各地块数据录入到ArcGIS中，作为基础分析数据库。
其中用户密度＝各地块内的用户数量/地块基底面积
运用ArcGIS中的克里金插值法对全城范围内的各地块手机用户定位数量进行空间分布趋势分析，得到不同时刻及时间的全城人群空间结构分布基础圈层趋势图。就上海城市而言，得到由城市中心向外围辐射扩展的13个圈层(图4)。一方面对这一圈层分布态势进行异常值排除及人工检测，得到较为准确的圈层划定图；同时，基于各个时刻的圈层趋势图的变化，将其进行空间叠合便构成城市动态结构分析基础。这一圈层界定也是城市总体规划等城市规划相关实践长期以来的一个重要工作环节。
(6)城市动态空间结构圈层识别
根据上步中每个基础圈层内的手机用户数量的分布态势，得到每一圈层中的手机用户分布密度数值，同时对这一数值的变化规律进行统计分析，并计算出两两相邻圈层的用户分布密度数值的变化趋势百分比，从中找出其中的拐点数值点，即为城市动态空间结构圈层的划分临界值。就上海城市而言，存在3个圈层拐点，故最终识别出4个圈层(图5)。
(7)城市动态空间结构圈层输出与分析
将各时刻及各工作日的圈层结构图进行ArcGIS的二维图示可视化以及矢量化的输出，如图所示，按照颜色深浅分为四级圈层(图6)，得到城市动态空间结构的圈层变化趋势，进而进行对比分析，找出其中的变化规律，预判未来的变化态势。

Claims (3)

1.一种城市动态空间结构圈层界定法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)收集手机用户定位数据；
(2)数据清洗与处理：对手机用户定位数据进行清洗过滤，剔除定位失败以及异常突变的数据，根据手机用户定位数据的经度和纬度坐标将手机用户定位数据匹配到相应的基站小区内，建立各条手机用户定位数据与基站小区的隶属关系，得到匹配后的手机用户定位数据；
(3)基于匹配后的手机用户定位数据，以时间日为基本单位，将各时刻的匹配后手机用户定位数据按照时间日进行合并统计，得到各时刻的基础数据以及各时间日的整体数据两个研究库；
(4)基站与用地地块数据的匹配：基于上步中的各时间日以及时间时刻内的手机用户定位数据，采用ArcGIS中的泰森多边形技术方法，将各基站内的手机用户数量按照用地地块的用地面积进行等比例分配，以地块为最基本单元，将同一地块当中的各基站用户数量进行统计加合，按照上述方法处理所有用户的匹配后手机定位数据，便得到全城内各用地地块在不同时刻及不同时间日的手机用户定位数据；
(5)不同时刻城市动态空间结构解析：基于落入地块的手机用户定位处理后数据，以用户数量和用户密度为基本处理单位，按照各时刻以及各时间日两种维度将各地块数据录入到ArcGIS中作为基础分析数据库，运用ArcGIS中的克里金插值法对全城范围内的各地块手机用户定位数量进行空间分布趋势分析，得到不同时刻及时间日的全城人群空间结构分布基础圈层趋势图，其中，用户密度＝各地块内的用户数量/地块基底面积；
(6)城市动态空间结构圈层识别：根据上步中每个基础圈层内的手机用户数量的分布态势，得到每一圈层中的手机用户分布密度数值，同时对这一数值的变化规律进行统计分析，并计算出两两相邻圈层的用户分布密度数值的变化趋势百分比，找出其中的拐点数值点，即为城市动态空间结构圈层的划分临界值；
(7)城市动态空间结构圈层输出与分析：将各时刻及各工作日的圈层结构图进行ArcGIS的二维图示可视化以及矢量化的输出，得到城市动态空间结构的圈层变化趋势，进而进行对比分析，找出其中的变化规律，预判未来的变化态势。
2.根据权利要求1所述的城市动态结构圈层界定方法，其特征在于，所述步骤(1)中收集的数据内容包括：匿名加密手机终端ID、信令发生时间、信令发生时服务基站等信息，数据类型包括：开机、关机、发短信、收短信、主叫、被叫、位置更新、小区切换、上网。
3.根据权利要求1所述的城市动态结构圈层界定方法，其特征在于，所述步骤(4)中对于道路中用户难以统计及识别的情况，将这部分的用户数量按照道路中心线进行划分，分别划入两侧的用地地块中。
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