手机信令数据在城市规划中的应用：框架与案例.pdf

手机信令数据在城市规划中的应用：框架与案例.pdf

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手机信令数据在城市规划领域的应用：

框架与案例同济大学建筑与城市规划学院教授大数据与城市空间分析实验室主任王德2017年11月Esri2017用户大会手机与基站之间联系或周期确认状态的记录近似全样本、全时、附带空间信息契合需要！

居民空间活动的最全面最直接记录应用框架内容人口动态分析建成环境评价规划实施评估现状问题诊断特定设施、活动分析模拟、优化规划监测监控平台构建空间单元市域市区区县街道、控规单元部分特定设施成果一套现状图：

定期一组指标体系：

定期规划管理、编制支撑系统人口动态分析：

高频时空动态动态分布居住与就业人口通勤在场人口：

构成分解一日周期特征时间维度的城市空间特征昼夜比1市级中心南京东路、陆家嘴2副中心徐家汇、花木3就业中心张江高科技园区、漕河泾园区、金桥出口加工区、外高桥保税区1新建大片集中居住区新江湾城2村镇集中居住区北蔡镇高桥镇3集中安置区张江东部孙桥钟玮菁人口的居住和就业地分布居住人口密度就业人口密度空间联系通勤联系消费休闲联系谢栋灿2人口识别情况人口识别情况0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%14天总不同停留天数人不同停留天数人群占比群占比12345678910111213140%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%318不同停留天数人不同停留天数人群占比群占比123456789101112131414天总人口：

天总人口：

2419.3万人14天总常住人口：

天总常住人口：

1421.6万人（99+115+156+243+806）14天总流动人口：

天总流动人口：

628.9万人（272+166+107+83）识别结果识别结果识别规则识别规则对于14天总体来说，流动人口占比26.0%，常住人口占比58.8%，能识别出84.8%的样本；对于某一天而言常住人口占比83.9%，流动人口占比5.3%，能识别出89.2%的样本。

在场人口：

在场人口：

指某一时间点段在某一区域内出现的人口数常住人口：

常住人口：

指在固定区域内长时间居住的人口数（天数=10天）流动人口：

流动人口：

指短时间在上海出现的人口（天数20km）1.1%每日出行人次每日出行人次205万平均每人每周平均每人每周出行次数出行次数0.77平均出行距离平均出行距离6.04km近距离出行占近距离出行占比比（6km以内以内）56%远距离出行占远距离出行占比（比（20km）12%高频出行人群高频出行人群占比占比（周均周均1.5次次）47.5%低效居住用低效居住用地占比地占比（低于低于1000/km2）7.4%低效工业用低效工业用地占比地占比（低于低于500/km2）5.89%高密度混合高密度混合用地占比用地占比3.81%以就业为主以就业为主的居住用地的居住用地以居住为主以居住为主的工业用地的工业用地村镇建设用村镇建设用地地人数（人数（10日）日）175万人数异常比例人数异常比例（每日）（每日）8%异常基站比例异常基站比例（10日）日）1.1%极端异常人数比极端异常人数比例（每日，标准例（每日，标准差差2.8）0.3%极端异常基站数极端异常基站数（10日累计日累计,标准标准差差2.8）0.07%钟玮菁、骆晓问题诊断识别方法分析的空间单元：

基站；时间单元：

2小时统计多天的记录人数的平均数和标准差大于标准差2.5作为判断标准25异常状态检测异常多发地识别异常时间的空间分布点大小表示异常状态的累计时长分布特征：

主要集中在中心城区郊区街道也有所分布26南翔镇张江镇闵行区月浦镇大厂镇异常人数（人数（10日）日）175万人数异常比例人数异常比例（每日）（每日）8%异常基站比例异常基站比例（10日）日）1.1%极端异常人数比例极端异常人数比例（每日，标准差（每日，标准差2.8）0.3%极端异常基站数极端异常基站数（10日累计日累计,标准标准差差2.8）0.07%出行时间7:

00-9:

00出行距离较长（0-3;3-7;7km以上）出行方向集中出行密度较高早高峰交通问题发生源头区域识别张月朋最严重区域：

彭浦新村、宝山顾村早高峰时间内，居民出行集中于中心城区。

短时间内有大量工作通勤产生严重区域：

新江湾城居住区、西郊东苑、七宝居民出行量较小，但长距离出行及其方向比较集中严重区域：

外环周边居住区、莘庄区域、提篮桥、金桥路出行方向较分散，出行距离大小不一，但出行总量较大早高峰交通问题发生源头区域识别张月朋谢谢聆听，请批评指正！

王德同济大学建筑与城市规划学院教授大数据与城市空间分析实验室主任