楊倍倍，曲英杰，王金鑫

（1. 武漢大學(xué) 遙感信息工程學(xué)院，湖北 武漢 430079；2. 武漢大學(xué) 測繪學(xué)院，湖北 武漢 430079；3. 鄭州大學(xué) 水利與環(huán)境學(xué)院，河南 鄭州 450001）

0 引 言

20世紀(jì)60年代期間地理學(xué)理論框架建立，并于70年代掀起了應(yīng)用熱潮[1]。該理論框架注重時間和空間的一體化表達(dá)，旨在通過時間地理揭示空間幾何和屬性特征的變化[2-3]。隨著城市化進程的不斷加快，信息化時代的不斷發(fā)展，時空行為研究已發(fā)展成為城市地理學(xué)、城市規(guī)劃和交通規(guī)劃中一種有影響力的研究方法[4]。Kazuo NISHII等提出基于時間和空間維度對城市鐵路工人進行行為分析，通過對工作路徑和停止位置的約束判定，基于線性模型確定工人通勤情況，有效地確定決策機制[5]。Kwan等基于地理網(wǎng)絡(luò)空間數(shù)據(jù)以及進行三維可視化嘗試，實現(xiàn)個體差異行為捕獲，從不同維度分析個體行為差異[6]。Chen等提出一種基于個體的時空GIS方法，通過對時空活動日志數(shù)據(jù)的研究，提出人類軌跡聚類方法，涵蓋了時空路徑生成，時空路徑分割，時空路徑過濾等一系列概念，以發(fā)現(xiàn)個人活動的時空模型[7]。

傳統(tǒng)的積分度量在進行行為分析時雖然有重要的指導(dǎo)意義，但在評估個人行為方面有一定的局限性[8]。時空路徑作為時間地理學(xué)的理論基礎(chǔ)，它可以實現(xiàn)對個體行為的信息從時間和空間兩個維度進行提取和分析，從而將個體行為習(xí)慣量化，完成個人日常行為活動方式研究[9]。近些年來，隨著GIS分析工具和高質(zhì)量個體時空行為數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展，時空行為研究方法在當(dāng)代的城市研究理論和方法中享有很大的聲望和影響力。GNSS(GPS)/GIS技術(shù)的集成，可廣泛獲得時間和空間上的大數(shù)據(jù)；同時，GIS在對實時復(fù)雜數(shù)據(jù)的管理、整合、建模和可視化能力上的進步，都為先進的時空分析和建模、復(fù)雜環(huán)境和社會系統(tǒng)研究的一體化提供了很好的發(fā)展機遇。時空分析已發(fā)展成為當(dāng)代地理學(xué)、地理信息系統(tǒng)和地理信息科學(xué)中的前沿研究領(lǐng)域[10-15]。本文基于室內(nèi)外定位技術(shù)和GIS的集成，設(shè)計了相應(yīng)的實驗平臺，著重闡述了大學(xué)生行為模式的構(gòu)建與分析方法。本研究對高校學(xué)生管理及政策制定具有重要意義。

1 試驗平臺設(shè)計

實驗平臺的搭建由學(xué)生手環(huán)終端、處理中心、用戶端（Web端）以及軟件組成，如圖1所示。

圖1 試驗平臺架構(gòu)Fig.1 Structure of the test platform

1.1 學(xué)生手環(huán)終端

學(xué)生手環(huán)終端包括GPS衛(wèi)星定位系統(tǒng)、無線通信模塊、顯示模塊、WiFi RSSI感應(yīng)模塊和供電系統(tǒng)。這里為GPS普通用戶機，定位精度在標(biāo)校站附近可以達(dá)到10m，滿足了功能需求，在功能允許誤差范圍之內(nèi)。

1.2 處理中心

信號接收與數(shù)據(jù)處理中心是整個系統(tǒng)的核心，處理中心可以接受屬于其管理范圍內(nèi)的手環(huán)終端位置信息和身份信息，該部分包括信息傳輸模塊、服務(wù)模塊和系統(tǒng)維護模塊。

1.3 用戶端

通過Web發(fā)布到校園網(wǎng)教務(wù)在線，用戶通過Internet瀏覽器實現(xiàn)操作與查看等功能，學(xué)生和管理員分別接入教務(wù)在線的學(xué)生端和管理端。選擇Web端作為用戶端是因其具有平臺無關(guān)性，無論是何種操作系統(tǒng)，只要支持通用標(biāo)準(zhǔn)的Internet瀏覽器就可以訪問服務(wù)器中的數(shù)據(jù)和實現(xiàn)其功能。同時其具有較強的互操作性，一個系統(tǒng)可以調(diào)用另一個系統(tǒng)的功能實現(xiàn)邏輯上的統(tǒng)一。另外在系統(tǒng)建設(shè)上成本較低，操作簡單。

1.4 軟件

軟件包括系統(tǒng)軟件、處理中心軟件和用戶端軟件，處理中心系統(tǒng)軟件為Windows，非系統(tǒng)軟件包括GIS軟件ArcGIS，發(fā)布軟件ArcGIS Server，空間數(shù)據(jù)處理軟件Arc SDE，數(shù)據(jù)庫軟件Oracle系統(tǒng)。

1.5 數(shù)據(jù)處理與分析流程

平臺數(shù)據(jù)采集與分析的流程如圖2所示。

圖2 實驗流程路線Fig.2 Route of experimental process

2 行為模式設(shè)計

時間地理學(xué)是一種從時間和空間兩個層面來研究人的行為特征的理論架構(gòu)[16-17]，本研究嘗試將GNSS/GIS集成技術(shù)和基于時間地理學(xué)的時空分析技術(shù)應(yīng)用到大學(xué)生日常行為分析和大學(xué)校園教學(xué)教務(wù)管理方面。系統(tǒng)利用隨身攜帶的GPS定位系統(tǒng)和室內(nèi)定位技術(shù)裝置，每隔一定時間(3 min)自動記錄一個時空位置信息(x,y,t)，并存儲在服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫里，進而獲得反映學(xué)生時空行為信息的大數(shù)據(jù)，然后利用GIS技術(shù)對數(shù)據(jù)進行分析，進而獲取大學(xué)生日常行為的行為模式和規(guī)律。下面從時空行為元素、時空行為提取、時空分析方法3個部分進行闡述。

2.1 時空行為元素

時間地理學(xué)的基本概念包括路徑、足跡、停止點、移動點、波動區(qū)等，如圖3所示。

圖3 時空行為元素Fig.3 Elements of spatio-temporal behaviors

路徑：觀察到的定位點連線，不受道路約束。

足跡：個體行為路線，通常與道路路線重合。

定位點：系統(tǒng)每隔一個固定時間段獲取的點。

停止點：足跡上研究個體停留超過了規(guī)定時間的點，比如某人等公交停留點。

移動點：足跡上研究個體停留時間未超過限定時間的點。

波動區(qū)：基于GPS定位的空間分辨率，定位點位置與實際位置的誤差范圍。

2.2 時空行為提取

人的行為特征從路徑分析中提取。其關(guān)鍵環(huán)節(jié)如下。

2.2.1 停止點的判定與優(yōu)化

時空分析首先完成對停止點和移動點的判定?；贕NSS獲取的大量定位點，通過兩個尺度參數(shù)，即時間閾值(τ)和距離閾值(δ)完成定位點的判定。時間閾值主要反映諸如遇到交通車輛通過等段時間停留；距離閾值確定順序定位點之間距離的大小，從而過濾掉樣本噪聲和包含小位置變換的停留事件。

為了構(gòu)建個體行為模式，從定位時刻提取停止點后，通過停止點優(yōu)化對偶然事件停留點進行篩除，獲得規(guī)律性停留點?；诖髮W(xué)生生活行為的周期性是以一星期為單位，系統(tǒng)通過時序分析法計算同一工作日停止點的相似性，排除偶然事件，如圖4所示。

圖4 停止點的優(yōu)化Fig.4 Optimized stop-point

2.2.2 波動區(qū)的判定

行為方式的分析離不開停留點的位置區(qū)域判讀，定位技術(shù)的精確坐標(biāo)對于行為的判斷可能會產(chǎn)生一些誤導(dǎo)。因此波動區(qū)的存在可能會影響一個行為特征的判定，需要進行緩沖判定。判定時，對某標(biāo)志點（圖書館）劃分一個空間不確定性的緩沖，這里以2 m為緩沖，同時判斷其與波動區(qū)的關(guān)系，當(dāng)兩者相交大于波動區(qū)的50%時即定位改停留點的位置位于圖書館內(nèi)，如圖5所示。

圖5 波動區(qū)判定Fig.5 Fluctuation zone judgment

2.3 時空分析方法

2.3.1 時間導(dǎo)向分析

以時間軸的分析為主導(dǎo)，通過時間上連續(xù)的停止點之間連線得出其行為路徑，從而模擬大學(xué)生一天的生活軌跡，得出其一天的行為模式。系統(tǒng)主要從學(xué)院、專業(yè)、個人3個角度對大學(xué)生行為模式進行分析，如圖6所示。

圖6 時空路徑分析學(xué)生典型的行為模式Fig.6 Students' typical behavior patterns by space-time path analysis method

2.3.2 空間導(dǎo)向分析

以空間為分析的主導(dǎo)因素，對大學(xué)生日常行為活動空間分布進行刻畫，探討出不同行為模式在一天時空的時間利用差異。系統(tǒng)對某空間停止點進行時間累積，從而對大學(xué)生時空行為分析。圖7表示我們對一周內(nèi)某同學(xué)在宿舍、教室、圖書館、操場各時間分配的研究結(jié)果（因為在時間分配中還有移動點所花費的時間及其他時間，所以總和不是24 h）。

圖7 空間導(dǎo)向結(jié)構(gòu)分析實例Fig.7 An example of spatial-oriented structure analysis

3 基于時空數(shù)據(jù)的個體行為判定

大學(xué)生的行為方式有很多種，每一種行為方式都有它的特點和規(guī)律[18]。通過對這些特征的研究，就可以辨識大學(xué)生的行為方式，實現(xiàn)對個體行為的建模。

GPS芯片所接收的信息是實時動態(tài)的，可以根據(jù)坐標(biāo)的變化將其辨識并分類為停止、移動的運動行為。如上課時間段，若學(xué)生在教學(xué)區(qū)停止了20 min以上，以此判定該學(xué)生在上課。而“教學(xué)區(qū)”“停止”“20 min以上”這些特征描述便是個體行為特征解譯標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)有了這些解譯標(biāo)準(zhǔn)，只需做簡單組合，即可完成對大學(xué)生個體行為的判定。即：行為方式=地域特征+運動行為+持續(xù)時間[19]。因而，將大學(xué)生行為方式劃分為上課、自習(xí)、運動、休息、用餐等。在校園內(nèi)，每塊地域有著明確的用途，可將地域加上相應(yīng)的行為標(biāo)簽，使其附有地域特征，如圖8所示。

圖8 地域特征劃分Fig.8 The division of geographical regional characteristics

上文已經(jīng)對地域特征、運動行為進行了說明，只需再加上對行為方式持續(xù)時間即閾值的限定，便可根據(jù)公式：行為方式=地域特征+運動行為+持續(xù)時間，完成大學(xué)生個體行為判定。對大學(xué)生個體行為的判定，見表1。

表1 大學(xué)生個體行為判定Tab.1 Judgment of Individual college students behaviors

4 結(jié)束語

本研究設(shè)計了大學(xué)生時空數(shù)據(jù)采集與分析試驗平臺，構(gòu)建了大學(xué)生日常行為模式，介紹了數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵技術(shù)，進而可以從個體行為大數(shù)據(jù)中獲取宏觀行為模式，判讀大學(xué)生行為規(guī)律；突破了單純依賴問卷調(diào)查的傳統(tǒng)方法局限，自動化程度高，智能性強，為快速采集學(xué)生個體行為時空大數(shù)據(jù)，智能提取與分析大學(xué)生日常行為模式與規(guī)律打下了堅實基礎(chǔ)。本文的設(shè)計均基于目前成熟的技術(shù)，但由于涉及到硬件制造、分布式技術(shù)環(huán)境構(gòu)建以及大量實驗對象選定等復(fù)雜因素的影響，本研究并沒有真正實現(xiàn)實驗系統(tǒng)。下一步研究的重點是實現(xiàn)時空數(shù)據(jù)分析算法與功能，搭建實驗分析原型系統(tǒng)。