Sammanfattning av denna webbsida: Att avgränsa resemönster och stadsstruktur har länge varit ett centralt forskningsämne inom transportgeografi. Bortsett från den fysiska strukturen visar stadsstrukturen under det komplexa reseflödessystemet de inneboende anslutningsmönster som finns inom staden. På grundval av omfattande data från taxiresor i Shanghai byggde vi rumsligt inbäddade nätverk för att modellera de rumsliga interaktionerna mellan städer och introducerade nätverksforskningsmetoder i frågan. Samhällets detektionsmetod används för att avslöja subregionala strukturer, och flera nätverksåtgärder används för att undersöka subregionernas egenskaper. Med tanke på skillnaderna mellan lång- och kortdistansresor avslöjar vi en hierarkisk polycentrisk stadsstruktur på två nivåer i Shanghai. Ytterligare undersökningar av undernätsstrukturer visar att stadsdelregioner har bredare interna rumsliga interaktioner, medan förortscentra är mer inflytelserika i lokal trafik. Genom att integrera markanvändningen av centra från resemönstret perspektiv, undersöker vi sub-region formation och center-lokala platser interaktionsmönster. Denna studie ger insikter i att använda nya datakällor för att avslöja resemönster och stadsstrukturer, vilket skulle kunna bidra till att tillämpa stadspolitik och transportpolitik. De subregionala strukturer som avslöjas i denna studie är lättare att tolka för transportrelaterade frågor än andra strukturer, såsom administrativa uppdelningar.
Med hjälp av taxibana data från Shanghai, Liu et al. REF byggde rumsliga nätverk för att modellera rumsliga interaktioner mellan städer, vilket avslöjar den hierarkiska och polycentriska strukturen i Shanghai.
Revealing travel patterns and city structure with taxi trip data
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Computer Science']}