基于腾讯位置大数据的中国城乡过渡区识别研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 盛安杰 |
| 答辩日期 | 2023-06 |
| 文献子类 | 学术型学位 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 胡茂桂 |
| 关键词 | 城乡过渡区 腾讯位置请求数据 空间聚类优化算法 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 学位专业 | 地图学与地理信息系统 |
| 英文摘要 | 城乡过渡区是处于城市化进程中间阶段的区域，常分布在城区、乡村间的过渡地带，兼有二者特征，表现出过渡性与渐变性。城乡过渡区人口构成复杂、公共设施不均、土地利用多样，其经济社会环境问题频发，社会矛盾较为突出，治安管理难度大。关注并准确识别城乡过渡区对此类区域的社会管理有重要的实际意义。目前城乡过渡区的指示要素存在现势性不足、受行政边界限制、数据饱和效应等缺陷；由于城乡过渡区识别方法通用性差，难以顾及不同区域间存在的差异，大范围的城乡过渡区识别成果很少。 本研宄以人群活动作为新的指示要素，提出了在保证快速、髙效的基础上的城乡过渡区聚类优化识别算法。首先，以高时间分辨率和空间分辨率的腾讯位置请求数据为基础提取人群活动强度，按“不定类别数的非监督分类-基于面积差异的重分类合并优化-大小斑块的后处理”的算法得到了2019年中国的344个地级市的城乡过渡区分布。以经典属性指标、景观格局指数、与突变检测比较、与城市郊区分布比较等手段，对提出的城乡过渡区聚类优化识别模型与分布结果进行了评估与检验。最后以城乡过渡区分布结果为基础，进一步分析了人群活动时空特征在城区-城乡过渡区-乡村（Urban-Fringe-Rural,UFR)的梯度分布。 不同城市的人群活动强度分布差异大，大城市聚集着绝大部分人群活动高值区域。不同地级市有着不同的最优城乡过渡区分类方案。最优分类与地级市的面积、城市化水平、经济社会发展水平有关。在各地级市的最优分类方案的基础上进行斑块处理，可以优化边界、提升空间连续性、达到提高结果准确性的目的。计算结果表明，2019年中国有4.81万km2的城区和9.52万km2城乡过渡区分布，城区面积与城乡过渡区面积呈现明显的正相关，皮尔逊相关系数为0.81，秩相关系数为0.92。 对分类结果的检验表明本文提出的大范围城乡过渡区识别提取模型可靠性较好，得到的分布结果比较合理。344个地级城市经典属性指标的异常率为3.59%,其梯度分布符合一般城乡过渡区的表现。城乡过渡区的斑块密度为0.67km'2,分离度为2508.45，是城区、城乡过渡区、乡村（自然区域）中的最大值；城乡过渡区的平均斑块面积为1.48km2，最大斑块指数为1.24，蔓延度为41.05，结合度为79.98，聚集度为48.78，均为城区、城乡过渡区、乡村（自然区域）中的最小值，符合城乡过渡区景观格局的一般特征：优势景观类型的主导性低，景观格局破碎化，复杂度强，邻近度离散，聚集度低，景观多样性髙。选取了北京、上海等典型的八个城市，进行了与MK突变检测结果对比分析，分析发现空间突变点与城乡过渡区的重叠度为80%，两种方法得到结果较为接近。城乡过渡区与城市郊区分布的Kappa系数为0.40，考虑二者概念以及数据处理方式的不同，二者分布较为接近。 人群活动的时空特征在UFR梯度上存在明显的差异。从人群活动空间特征看，城区、城乡过渡区以及乡村（自然区域）具有各自独立的人口密度指数衰减规律，因此人口密度梯度率在三者交界处出现峰值。从人群活动时间特征看，城乡差异导致城乡梯度上人群行为节律性减弱，时间动态度升高。城市化的发展可能促使城区-城乡过渡区段的人群活动出现分化分层，时空特征趋于复杂，乡村-自然区域段则相反，因此不同规模城市的人群活动空间特征的复杂性分布存在错位，大城市在城区-城乡过渡区段的变化规律比中小城市复杂，在乡村(自然区域）段则相反；同时可能由于大城市趋于复杂人群行为模式，其人群活动时间动态度普遍高于中小城市。 综上所述，本文提出的城乡过渡区空间聚类的识别优化算法，在具备快速、简便、高效的基础上，考虑了区域间的差异，可进行大范围的城乡过渡区识别工作。同时采用腾讯位置请求数据为主要的数据源，将人群活动作为新的城乡过渡区识别的指示要素，改进了其他指示要素存在的现势性不足、受行政边界限制、数据饱和效应等不足。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 96 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/199727]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 盛安杰. 基于腾讯位置大数据的中国城乡过渡区识别研究[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2023. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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