理解城市人群活动模式规律对城市空间优化、交通规划、出行与位置服务、行业设施选址与业务流优化等都具有重要意义。本书从轨迹数据质量评价、隐私问题、活动区域、人群聚集消散、可达性、适应性等多个角度来理解城市人群时空活动，与城市人群活动数据、城市功能与空间结构、人类动态等维度进行系统地联系，提出城市人群活动的时空GIS基础理论与方法，形成人群动态及其与空间结构适应性的初步分析手段，实际指导面向时空需求的城市设施选址与优化服务。
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第1章 绪论 1
1.1 城市人群活动 1
1.1.1 活动分类 1
1.1.2 活动特点 2
1.2 人群活动研究的主要科学领域 3
1.2.1 地理信息科学 3
1.2.2 城市地理学 6
1.2.3 交通工程学 8
1.2.4 统计物理学 11
1.2.5 人文地理学 13
1.3 本书主要内容 14
参考文献 16
第2章 时间地理学与时空GIS 24
2.1 时间地理学概述及基本概念 24
2.1.1 概述 24
2.1.2 基本概念 25
2.2 基于时间地理学框架的时空GIS 27
2.2.1 时间地理学与GIS的结合 28
2.2.2 时间地理学基本概念的GIS表达与分析 29
2.2.3 面向时间地理分析的GIS时空数据模型 31
2.2.4 行程时间不确定环境下的概率时间地理学 34
2.2.5 面向“物理虚拟”混合空间活动的时空GIS 39
2.3 本章小结 51
参考文献 51
第3章 城市人群活动轨迹数据 55
3.1 城市人群活动轨迹数据类型与特征 56
3.1.1 城市人群活动轨迹数据类型 56
3.1.2 城市人群活动轨迹数据特征 58
3.2 城市人群活动轨迹数据研究与应用 58
3.2.1 手机数据 59
3.2.2 交通智能卡数据 60
3.2.3 车载GPS数据 61
3.2.4 社交媒体签到数据 62
3.2.5 视频数据 64
3.2.6 其他数据66
3.3 本章小结 66
参考文献 67
第4章 城市人群活动轨迹数据的适用性及隐私问题 76
4.1 轨迹数据的质量评价模型 76
4.1.1 轨迹数据质量评价指标体系 76
4.1.2 轨迹数据质量评价分析实验 79
4.2 轨迹数据的适用性分析 86
4.2.1 时空分辨率 87
4.2.2 语义属性 87
4.2.3 样本代表性89
4.2.4 数据适用性 93
4.3 轨迹数据的隐私问题 97
4.3.1 轨迹数据的隐私问题概述 97
4.3.2 轨迹数据的隐私风险量化 98
4.3.3 轨迹数据的隐私保护方法 101
4.4 本章小结 105
参考文献 106
第5章 城市功能区识别 111
5.1 城市功能区的定义与划分 111
5.1.1 城市功能区的定义 111
5.1.2 城市功能区的划分 112
5.2 城市功能与人类行为的相互关系 113
5.2.1 人类行为城市功能的互动 113
5.2.2 传感器数据人类行为城市功能的研究范式 113
5.3 城市功能区的识别方法 114
5.3.1 城市功能区划分方法分类及原理简介 114
5.3.2 研究实例 121
5.4 本章小结 127
参考文献 127
第6章 城市人群聚集消散特性分析 130
6.1 城市人群聚集消散时空模式分析 130
6.1.1 概述 130
6.1.2 人群聚集消散定义 131
6.1.3 人群聚集消散强度等级分类 132
6.1.4 人群聚集消散时空聚类 133
6.1.5 实验结果与分析 136
6.2 人群聚集消散稳定性定量评价模型 147
6.2.1 人群聚集消散过程及序列的定义 147
6.2.2 人群聚集消散过程稳定性评价模型 149
6.2.3 人群聚集消散序列稳定性评价模型 152
6.2.4 实验结果与分析 153
6.3 本章小结 158
参考文献 158
第7章 基于城市空间结构的人群出行特征分析 161
7.1 城市空间结构的定义与形式 161
7.2 城市人群出行骨架网络与中心性分析 162
7.2.1 城市人群出行整体骨架结构及其时空变化 162
7.2.2 城市人群出行区域中心性及其时空变化 167
7.3 城市人群出行多层次区域主体流向提取与分析 171
7.3.1 城市人群主体流向计算方法 171
7.3.2 多层次人群主体流向的综合 172
7.3.3 区域主体流向的表达 173
7.3.4 实验结果与分析 173
7.4 城市不同功能区人群出行特征提取与分析 176
7.4.1 居住区人群出行特征分布 177
7.4.2 工业区人群出行特征分布 182
7.4.3 商业区人群出行特征分布 186
7.4.4 交通枢纽区人群出行特征分布 189
7.5 本章小结 192
参考文献 192
第8章 城市时空可达性 195
8.1 可达性概念及其度量方法 195
8.1.1 可达性概念 195
8.1.2 基于地点的可达性度量方法 195
8.1.3 基于个人的可达性度量方法 197
8.2 行程时间不确定性环境下的时空可达性度量方法 198
8.2.1 不确定性环境下地点可达性评价模型 198
8.2.2 不确定性对地点可达性影响的实证分析 201
8.3 基于空间设施选择行为的可达性评价 204
8.3.1 空间设施选择行为分析 204
8.3.2 基于设施选择行为的可靠地点可达性评价模型 207
8.3.3 居民设施选择行为的实证分析 207
8.4 本章小结 215
参考文献 215
第9章 城市人群活动与空间结构适应性分析 217
9.1 城市人群活动与空间结构适应性概念与分析框架 217
9.1.1 适应性概念 217
9.1.2 分析框架 217
9.2 人群移动模式与城市空间可达性的适应性分析 218
9.2.1 基于出行网络的人群移动模式表达 218
9.2.2 城市空间可达性 220
9.2.3 适应性度量与分析依据 222
9.2.4 适应性分析实验 222
9.3 人群聚集消散模式与城市关键节点适应性分析 225
9.3.1 人群聚集消散模式 225
9.3.2 城市关键节点提取 226
9.3.3 适应性度量与分析依据 226
9.3.4 适应性分析实验 228
9.4 人群交互模式与城市多中心结构适应性分析 232
9.4.1 人群空间交互 233
9.4.2 城市多中心结构 234
9.4.3 适应性度量与分析依据 237
9.4.4 适应性分析实验 238
9.5 本章小结 244
参考文献 245
第10章 面向时空需求的城市设施选址与优化服务 248
10.1 基于大数据的交通设施空间布局优化 248
10.1.1 基于手机数据的自行车站点布局优化 248
10.1.2 基于浮动车数据的出租车充电站布局优化 158
10.2 基于大数据分析的设施服务推荐及出行路径优化 271
10.2.1 基于个体时空约束的设施推荐服务 271
10.2.2 不确定环境下的可靠路径规划服务 279
10.3 本章小结 287
参考文献 287
第11章 面向城市人群活动的时空GIS研究挑战与展望 290
11.1 时空GIS研究面临的问题和挑战 290
11.2 时空GIS的研究展望 291
11.2.1 地理范式向时空维的延伸 291
11.2.2 时空建模理论 291
11.2.3 时空活动预测 291
11.2.4 时空活动的智慧应用 292
11.3 本章小结 293
参考文献 293
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