利用出租车时序数据识别城市功能区

摘要

针对传统功能区识别方法缺乏对居民这一城市空间活动主体的动态表征，基于出租车轨迹与POI数据，提出了城市地块功能属性识别方法。首先，分别构造一类出发和到达时序向量；然后，利用改进的动态时间规整和聚类算法对居民出行模式进行聚类划分；最后，结合居民的出行曲线特征、POI密度、富集指数对地块功能属性进行识别。以西安市为例，讨论不同区域内居民在工作日与休息日的出发和到达模式特征，识别城市内不同地块的功能属性，结果表明：不同出发模式和到达模式曲线在早高峰、午高峰、晚高峰、夜间、凌晨展现出不同波峰，对应地块在空间分布中呈现一定圈层结构，并表现出各自的功能倾向，利用居民出发-到达模式特征和POI信息对地块功能属性的识别具有互补作用，其功能属性呈现出“职-住-休”三元结构发展，也侧面反映不同属性功能区与人群活动的时空变化规律。研究结果对规划部门重新分配交通资源、优化城市空间结构具有借鉴作用。

关键词

交通运输规划与管理 / 时间序列聚类 / 出租车轨迹数据 / 居民出行特征 / 功能区识别