基于手机数据的居民生活圈识别及与建成环境关系研究

发布时间：2021-11-16 22:45

　　城市建设数十年的快速发展引发了诸多城市问题,而城镇化转型代表着城市物质环境建设的重点由面向生产实践转向着力提高居民生活质量。随着现代信息技术的发展,记录居民时空间活动及建成环境属性的大数据信息大规模地涌现,尤其是手机信令数据,以其数据量大、数据信息丰富、数据可获取性较强等特征成为学者研究的热点。而生活圈作为反映居民时空间活动在建成环境中空间分布特征的地理学、城市规划概念,其研究对于掌握居民活动的时空间规律至关重要,探索建成环境对居民生活圈影响作用机制对于指导城市建成环境建设、提高居民生活质量具有重要意义。在这一背景下,本研究通过梳理时间地理学等相关理论,阐述了引入时间维度对生活圈圈层进行识别划分的重要性及合理性。结合生活圈活动发生的场所类型对不同场所居民活动时间分配比例进行统计,得出划分各圈层的时间比例标准,即分别以占据居民50%、80%及95%生活时间的居民活动出行最大距离作为居民生活圈三个圈层的半径。并应用该划分方式,提出适用于手机信令数据的圈层识别计算方法,主要包括确定居民居住地所在基站、分类汇总计算各圈层半径及计算各基站所属居民的平均半径等步骤。在实证研究部分,利用珠海市居民移... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：80 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

研究框架

锚点理论模式图

居民生活圈圈层划分模式

【参考文献】：
期刊论文
[1]手机信令数据在交通枢纽客流监测中的应用——以重庆市为例[J]. 章玉.  交通运输研究. 2017(02)
[2]基于POI数据的生活设施空间分布及配套情况研究——以济南市内五区为例[J]. 孙宗耀,翟秀娟,孙希华,乔治.  地理信息世界. 2017(01)
[3]社区生活圈的界定与测度:以北京清河地区为例[J]. 孙道胜,柴彦威,张艳.  城市发展研究. 2016(09)
[4]《基于大数据的城市研究与规划方法创新》评述[J]. 王德.  地理学报. 2016(06)
[5]基于POI数据的广州零售商业中心热点识别与业态集聚特征分析[J]. 陈蔚珊,柳林,梁育填.  地理研究. 2016(04)
[6]基于POI数据的城市功能区定量识别及其可视化[J]. 池娇,焦利民,董婷,谷岩岩,马雅兰.  测绘地理信息. 2016(02)
[7]基于多源大数据的北京大型郊野公园的影响可视化研究[J]. 王鑫,李雄.  风景园林. 2016(02)
[8]利用基于位置的社交网络探究城市服务设施[J]. 邵世维,黄新,刘辉,陈伟.  地理空间信息. 2015(06)
[9]基于多源POI数据下的广州市商业业态空间分布及其机理研究[J]. 焦耀,刘望保,石恩名.  城市观察. 2015(06)
[10]建成环境对北京市郊区居民工作日汽车出行的影响[J]. 塔娜,柴彦威,关美宝.  地理学报. 2015(10)

硕士论文
[1]基于微博数据的深圳市居民生活空间研究[D]. 陈名娇.深圳大学 2017
[2]上海中心城区游客兴趣点（POI）时空分布特征研究[D]. 龙涛.上海师范大学 2016



本文编号：3499700