交通大数据在人文与经济地理学的应用及学科影响
1
图片来源
http://www.ciotimes.com/transportation/136603.html
大数据时代，交通大数据是能够反映人类社会经济活动、交通运输工具等产生位移时被记录的具有时空信息的地理标记或轨迹数据，以及每次位移之间的驻留信息等数据集。
2
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。
交通大数据与传统问卷数据特征对比
交通大数据 | 传统数据 | |
| 获取方式 | 被动收集、采集成本低 | 主动征集、采集成本高 |
| 数据量 | 大 | 小 |
| 数据属性 | 时空精确性高、属性少 | 时空精确性差、属性多 |
| 数据连续性 | 连续性强、周期丰富 | 连续性差、周期存在限制性 |
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。交通大数据应用的新旧方法融合
3
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。
“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
（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。
基于交通大数据的人文与经济地理学研究框架体系
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。
4
（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。
全文可在中国知网下载
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。
文章背后
学者们参加的学术活动
王姣娥研究员在2019年中国地理学会经济地理学术年会做题为《交通大数据在人文与经济地理学的应用及学科影响》的大会报告，并组织了“大数据与智慧城市”学术沙龙，与到会学者深入讨论了相关研究议题。
2019年中国地理学会经济地理学术年会交流
王姣娥研究员和北京大学刘瑜教授团队于2018年以“交通大数据时空规律挖掘与智慧出行”为主题进行学术研讨。刘瑜教授介绍了近期开展的相关研究，重点展示了基于深度神经网络的出租车需求预测。双方成员分别介绍了基于API开源服务的空间测量、对辐射模型的改进和其在人类活动预测中的应用、六边形有向交通流的可视化技术等方面的进展。
交通大数据时空规律挖掘与智慧出行学术研讨会
王姣娥研究员于2019年邀请美国明尼苏达大学范颖玲教授到中国科学院大学进行学术研讨。范颖玲教授作了“基于智能手机的时空行为和幸福感数据收集”报告，王姣娥研究员团队成员分别介绍了交通大数据与居民出行的相关研究。
智慧出行2019年暑期交流
黄洁副研究员于2018年赴香港参加“未来城市智慧交通与物流国际会议”，介绍了地铁刷卡数据研究的最新成果，报告题目为“Tracking job and housing dynamics with smartcard data”。
2018年未来城市智慧交通与物流国际会议分会报告
《地球信息科学学报》是由中国科学院地理科学与资源研究所和中国地理学会联合主办，由中国科学院资源与环境信息系统国家重点实验室、虚拟地理环境教育部重点实验室（南京师范大学）、三维信息获取与应用教育部重点实验室（首都师范大学）共同协办的学术期刊。学报为月刊，是中国科学引文数据库（CSCD）核心期刊、中国科技核心期刊、全国中文核心期刊、北大《中文核心期刊要目总览》来源期刊。《2018年版中国科技期刊引证报告（核心版）》显示，《地球信息科学学报》影响因子位列测绘科学技术期刊第3名，综合评价总分位列第4名。
欢迎国内外学者踊跃赐稿，欢迎国家重大科研项目、国内外学术会议组织专辑或专栏。
官网网址
http://www.dqxxkx.cn/CN/1560-8999/home.shtml
联系电话
010-64888891
邮 箱
dqxxkx@igsnrr.ac.cn
长
按
关
注
策划创意：耿艳辉
编辑：耿艳辉，黄洁
校对：黄光玉，蒋树芳
制作：名人科技
封面图片来源：https://pixabay.com/