基于低精度定位数据的城市尺度时空行为可识别性研究

In recent years, research on space-time behavior using the low-fidelity positioning data (LFPD), such as data from mobile phone, applications of mobile terminals and login behavior on websites, has been developing fast, while having a common problem that validation on the methods for inferring the behavior is insufficient, which undermines the credibility of the research conclusions and practical applications. The purpose of this research is to measure the conformity between the inferred space-time behavior based on LFPD and the actual behavior, or so called “identifiability”. The research first establishes a measurement framework for the identifiability, consisting of three aspects, individual space-time behavior, aggregate space-time behavior and individual socio-demographics. Taking Shanghai Municipality as the case area, both the low-fidelity and high-fidelity individual behavior data are collected simultaneously; their relationships are studied to derive the “sparsifying” and “densifying” methods for generating the behavior data for the validation process. The identifiability is measured and the regularities of its variations are summarized under the scenarios composed of 5 dimensions: subject type, temporal and spatial accuracy of the analysis, temporal and spatial accuracy of the LFPD, from which the optimal methods for inferring the space-time behavior are derived. The major contribution of this research is to give a clear answer to the identifiabiliy of using LFPD of different spatio-temporal accuracy to infer urban-scale space-time behavior and the appropriateness of the corresponding inference methods, providing a better foundation for related research and decision making.

近年来，基于以手机信令、移动终端应用、网站签到数据为代表的低精度定位数据的时空行为研究发展迅速，但普遍存在缺乏对推断时空行为方法进行验证这一主要问题，削弱了研究结论和实践应用的可信度。本研究目标为测度基于低精度定位数据推断的城市尺度时空行为与实际行为的一致程度，即可识别性。研究首先建立以个人时空行为、集计时空行为和个人属性为构架的可识别性测度体系；以上海市为案例地区，同时采集低精度和高精度的个人行为数据，研究两者之间的关系，并得到生成用于验证过程的行为数据的“抽稀”和“加密”方法；从人群类型、统计分析的时间精度和空间精度、低精度定位数据的时间精度和空间精度，5个维度交叉形成的众多情景之下，分别测度可识别性并归纳其变化规律，得到最佳的行为识别方法。本研究的主要创新在于对不同特性低精度定位数据对于时空行为的可识别性、相关研究方法的适用性给出明确的回答, 为相关研究和决策提供更加坚实的基础。

低精度定位数据近年来在时空行为研究和相关实践中得以越来越多的应用，然而由于定位空间精度较低、时间频率较稀疏的特性，基于其推断的时空行为可识别性，即推断行为与实际行为的一致程度，尚未得到足够的认识。本研究旨在认识以及改进城市尺度的这种可识别性。.研究开发了能够同时采集个人GPS定位和手机定位数据的APP软件，采集了130多位上海游客每人多天持续的双定位移动轨迹；掌握了不同空间尺度下基于手机定位的时空行为可识别性，提出和验证了基于稀疏定位数据和路径偏好的游客时空轨迹插值方法，以及对游客时空轨迹的模式进行推断的方法。开发了结合多源数据的低精度定位数据修正方法，以100万用户的联通手机数据为例，开展了城市职住关系和过剩通勤的代际差异研究、城市产业集聚区的就业人口年龄结构研究、郊区商业与人口年龄结构的关系研究、传染性疾病传播的研究。对300户上海市家庭开展了深度调查和访谈，结合多源数据开发了生成同时具有个人、家庭和空间属性的大规模人工家庭样本的方法，生成了全市870万人工家庭数据。探索了利用稀疏影像定位技术研究中微观时空行为的方法，以上海南京东路为案例，采集了1.6万余张街景数码照片；开发了利用影像还原游客时空轨迹，以及估计游客在空间中的停留行为的方法。.研究主要发现：（1）原始手机数据的偏差对于时空行为研究和实践可靠性的影响很大，在应用前必须对其是否适用或是否需要修正进行判断；（2）基于手机定位的时空行为可识别性与分析空间单元尺度成正比；利用纳入时空行为偏好规律的修正方法后，可使得可识别性提高至高精度定位数据的水平；（3）高异质性的时空行为可以用时间效用模型加以解释并进行模式分类；（4）影像数据可以用作中微观尺度空间中时空行为轨迹还原与分析，其潜在推广应用价值很高。.研究的主要意义在于提供了多个空间尺度的若干可靠地利用或增强低精度定位数据进行时空行为研究和实践的方法。