佳文赏析 | 交通大数据在人文与经济地理学的应用及学科影响

交通大数据在人文与经济地理学的应用及学科影响

随着信息技术的高速发展，人类社会已经进入大数据时代。大数据是指数量巨大、类型众多的以非结构化数据为主的数据集合，储存在社交网络、信息网站、移动设备等信息系统中，处于持续更新状态，具有海量性、高速性、真实性、多样性等特点。

相较于传统数据，交通大数据在获取方式、数据量、及数据连续性等三个方面具有一定的优势。

从获取方式来看，交通大数据多依赖于被动收集（Passive collection），而传统的问卷调查和统计数据通常依赖于主动征集（Active solicitation）。交通大数据的被动收集过程既节省了数据收集的成本，又突破了传统数据样本量不足和缺乏代表性的限制。交通大数据的基础单元更精细，并且可以逐层汇总或逆向推算，能够较好地克服了统计数据的局限性。

从数据量和属性来看，交通大数据最宝贵的价值在于提供了海量精确的人类社会经济活动中产生的与交通运输相关的数据记录，如货物运输、居民出行、车辆移动等记录，并包括相应活动产生的时间、空间以及事件信息，如出发地、目的地和相应时刻信息，或者这些关键信息具有可推算性。目前，应用较为广泛的交通大数据包括：

√  车载GPS轨迹数据

√  公共交通刷卡数据

√  滴滴订单

√  共享单车轨迹

√  高速公路收费站记录

√  手机信令数据等

从数据连续性来看，交通大数据可以支撑多时空维度的分析，使得研究的空间尺度和粒度将向多元化、精细化方向发展，且研究的时间粒度更连续、周期更丰富。交通大数据通常能够连续地记录个体尺度的社会经济活动，如GPS浮动车数据通常是每隔5s记录一次车的空间位置，运输订单数据也是连续捕捉货物的位置信息，以掌握订单完整的运输轨迹。

第一，促进多层次网络时空交互在交通地理研究的发展壮大

交通大数据的引入丰富了组织网络和需求网络的研究体系，从网络结构来分析人、货物、地点和时间的依存关系。

（1）区域交通研究中，需从物理设施网络转变为融入组织网络、需求网络等交通流数据综合测度网络依存关系、空间结构和空间联系，丰富复杂网络理论的研究。

（2）城市交通研究中，需从依赖于问卷调查估计转变为考虑实际因素的实时在线计算；基于出行行为选择理论，考虑建成环境和社会经济属性，综合步行、公交、地铁、驾车等多种出行方式计算门到门时间，有效地提升了测度的精确性。

“滴滴交通信息平台”北京道路交通热力图

图片来源

http://www.techwalker.com/2017/0504/3092763.shtml

第二，有助于区位论理论融入个人尺度的时空行为测度方法

基于交通大数据的区位测度将融合更多的测算因素和时空要素，不仅能从距离视角来分析经济活动的空间关系，而且更加全面地考虑不同时刻、空间、环境因素带来不同影响，为人文和经济地理学各分支学科提供了扎实的理论基础和测算依据。

（1）基于个人出行偶然性和场合性特征识别的购物、娱乐出行，能够为商业和服务业区位选择提供依据，丰富区位论的内涵。类似地，根据就医出行与医院空间关系，能够更精准地识别医院的服务区范围，深化空间相互作用关系的研究。

（2）基于个人出行的时空规律性，持续地、动态地、精准地观测居民活动的交通轨迹，丰富了研究居民生活与城市空间组织相互影响机制的数据基础，有助于职住平衡理论体系在个人尺度的研究，有助于研究活动空间、时空棱柱、居住自选择等理论内涵，促进时空行为理论的发展。

第三，提供更深入、更精细、广范围、多视角的研究视角

交通大数据既可以在微观上反映个体出行的位移与时空轨迹，又能在宏观尺度反映客货流的集疏运特征，为人文与经济地理学各个分支学科提供了更深入、更精细、广范围、多视角的研究视角。

（1）个体尺度的交通大数据（公交刷卡数据、手机信令数据等）可以反映个体出行活动的时空差异且可以长时序追踪研究，为行为地理、文化地理、社会地理等关注个体差异的分支学科提供了更多的研究内容。行为地理学中，个体尺度的交通大数据反映了居民个体如何选择出行方式、时间以及出发地和目的地的空间分布构成的出行链，有助于研究居民的生活状态、文化背景、社会经济属性等。更进一步地，文化地理学研究中，大量居民活动的时空轨迹中可以帮助学者分析城市文化特质或结构，进而探讨人类文化活动对区域或城市氛围的影响。社会地理学研究中，基于位置的社交网络可以从不同的交通出行习惯识别出不同的社会群体，探讨社会公平与交通发展的可能性，进而提出关怀少数群体的政策建议。

（2）基于个体的集聚数据可以反映不同尺度的交通流时空演化格局，在时空粒度上比传统统计数据的灵活性更高。因此，交通大数据能够从更多的时间、空间尺度揭示人类活动、货物运输的集聚特征。例如，长时间尺度的全球人口迁移流、文化名流移动，全国尺度的人口迁移、城市内部的长时序职住动态变化等。人口地理学中，春运、节假日等特殊时间的交通流方向、强度以及流量的区域差异，可用于估计区域间流动人口分布，进而映射城际间务工人员流动的空间格局。城市地理学中，在交通大数据支持下，长时序、高精度、多模式的居民活动测度有助于职住关系、活动空间、城市边界识别、城市空间与功能区等研究议题的深入讨论。旅游地理中，交通流是居民出游偏好的承载体，可以反映相应基础设施的服务能力、客流分布、辐射范围、旅游热点等，为旅游地理学中景点布局、旅游区规划、区域旅游发展提供了一定的理论基础。

作者介绍

黄 洁

中国科学院地理科学与资源研究所副研究员、硕士生导师。2011年毕业于中南大学，2015年获英国利兹大学博士学位。主要从事大数据与城市交通研究。入选中国科协青年人才托举工程。第一/通讯作者论文发表在PNAS（第一作者），JTG、EPB、Cities、Transportation Research Part A等期刊。曾获第八届钱学森城市学金奖提名奖。目前兼任SSCI期刊Journal of Transport and Land Use编委、世界交通大会TOD技术委员会委员、世界交通与土地利用大会组委会委员、国际区域学会（RSA）会员、中国地理学会会员。

王姣娥

中国科学院地理科学与资源研究所经济地理与区域发展研究室研究员、博士生导师、主任，中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室副主任。国家优秀青年基金和全国青年地理科技奖获得者，入选中科院青年创新促进会优秀会员和中科院北京分院启明星优秀人才计划。兼任中国地理学会经济地理专业委员会副主任、国际区域协会中国分会常务理事、中国区域发展战略研究会理事、世界交通大会TOD技术委员会委员，Journal of Transport Geography、Journal of Transport and Land Use、Transportation Letters和《热带地理》编委。长期从事交通地理与区域发展、大数据与交通研究、知识产权与产业创新等研究。

转载自地球信息科学学报

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原文标题：

交通大数据在人文与经济地理学的应用及学科影响

责任编辑：韩云松

审编：李倩

终审： 顾伟男   田巍   梁龙武

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