个体移动轨迹—滑动窗口方法与航空流异常变化识别——以京沪空中廊道为例

航空流异常变化识别是解释空中廊道拥堵和空域资源充分利用以及航空流重新分配的一个重要基础性课题。该文设计了个体移动轨迹—滑动窗口方法,选取京沪空中廊道内全部航线和机场为研究对象,从FlightAware系统中获得1日17 h全部航班的航迹点数据,识别了异常流量密度、异常区域和异常移动轨迹。研究认为:1)利用移动描述符(飞行弧)在时态数据流支持下所设计的方法,能实现个体移动点的分时段分配和时空一体化表达。2)依据该方法识别的京沪空中廊道航空流异常流量密度(峰值高点以及运动)、异常区域(约束区域和空闲区域)、异常移动轨迹(速度变化与绕飞、方向变化与盘旋),不仅揭示出时空路径中的航空流隐藏信息以及时空运动规律,而且支持了航线更改决策制定。

基于个体移动轨迹的多中心城市引力模型验证

长期以来由于规模变量、距离衰减系数取值缺乏依据,引力模型在城市研究中的应用容易受到质疑,加之中国城市的多中心化使得模型应用的外部条件发生改变,模型验证工作的必要性再次显现。本文使用2015年移动通信用户的个体移动轨迹数据,使用Huff当年的验证方法,通过变量检验、参数校正两个步骤,验证Huff的引力模型。研究发现:①城市内部商业中心和就业中心的吸引力与中心的规模呈正比,与距中心的距离呈反比,符合引力模型规律。②在上海中心城区空间尺度、200 m网格空间单元下,商业中心吸引力的距离衰减系数平均值为2.5,就业中心吸引力的距离衰减系数平均值为3.0,表明居民就业通勤对距离更加敏感,距离衰减比购物出行更加显著。③经变量检验、参数校正后的引力模型可用于对商业中心、就业中心优化调整后的势力范围进行预测,预测准确率可分别达到78.5%和71.9%。就业中心势力范围预测准确性略低,这是由于就业中心吸引力衰减除受距离影响外,还受家庭、房价等因素影响,会对预测结果产生扰动。最后,研究还证实了距离衰减系数存在空间分层异质性:距离衰减系数不是唯一值,受道路可达性、至就业(商业)中心距离、至地铁站距离、人口密度影响,不同地区的距离衰减系数存在较显著差异。