基于多源时空大数据群体时空移动规律挖掘与动力学建模

Human mobility laws and dynamic modeling are important for scientific population policy-making, urban planning, urban management, and public safety. Traditional social survey can’t capture human spatial-temporal distribution or flows in near-real-time. By extending time geography and behavior geography theories, this project proposes a heterogeneous spatial-temporal data model and information visualization approach which combines network structure dimension, spatial dimension, time dimension and event dimension together. Fusion methods of heterogeneous spatial-temporal data will be investigated to mine human behavior patterns in the conditions of multi-space, multi-time granularities and multi-modes. The dynamic modeling and numerical computation will be developed in the supercomputing environment with assimilation technology. By overcoming the shortness of single data source, this investigation can not only make a breakthrough in scientific analysis of human mobility law in the condition of multi-space, multi-time granularity and multi-model, but also can break new ground in GIS theory and method in many aspects, such as multi-source spatial-temporal data modeling, human spatial-temporal distribution and mobility pattern mining, human spatial-temporal flow numerical computation and information visualization. It will promote the study of human mobility from qualitative analysis to quantitative computing.

大规模群体移动规律及动力学模型是科学制定人口政策，完善城市规划和管理水平，维护社会稳定和人民生命安全等的重要环节。传统的社会调查手段已经逐渐无法满足准实时掌握大规模群体时空分布以及流动的需求。本课题以海量、多源、异构的时空数据为研究切入点，拓展时间地理学和行为地理学，提出融合网络结构维、空间维、时间维、事件维一体的多源时空数据组织模型和信息可视化方法；研究多源时空数据的融合方法，挖掘多时空粒度多模式条件下的人类群体时空移动行为模式；发展超算环境下基于数据同化技术群体时空分布/流动的动力学建模和数值计算方法。本课题突破单一数据源无法科学分析多时空粒度条件下群体活动行为规律的瓶颈问题，实现GIS 理论与方法在多源时空数据建模、群体时空移动模式挖掘、群体时空分布/流动数值计算以及信息可视化等方面的原始创新，为实现从“定性分析”到“定量计算”人类群体时空移动行为提供理论基础和技术支撑。

大规模群体移动规律及动力学模型是科学制定人口政策，完善城市规划和管理水平，维护社会稳定和人民生命安全等的重要环节。传统的社会调查手段已经逐渐无法满足准实时掌握大规模群体时空分布以及流动的需求。本课题以海量、多源、异构的时空数据为研究切入点，拓展时间地理学和行为地理学，提出融合网络结构维、空间维、时间维、事件维一体的多源时空数据组织模型和信息可视化方法；研究多源时空数据的融合方法，挖掘多时空粒度多模式条件下的人类群体时空移动行为模式；发展超算环境下基于数据同化技术群体时空分布/流动的动力学建模和数值计算方法。本课题突破单一数据源无法科学分析多时空粒度条件下群体活动行为规律的瓶颈问题，实现GIS 理论与方法在多源时空数据建模、群体时空移动模式挖掘、群体时空分布/流动数值计算以及信息可视化等方面的原始创新，为实现从“定性分析”到“定量计算”人类群体时空移动行为提供理论基础和技术支撑。项目执行期内共发表学术论文10篇，其中(S)SCI检索8篇，EI检索2篇，总被引量目前达到36次，已投稿在审SCI论文2篇，申请国家发明专利1项（实质审查阶段），申请软件著作权1项。