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导语 为了有效地规划城市空间、优化交通流量和提升城市居民的生活质量,研究和理解城市中的人类移动模式至关重要。传统的研究方法主要依赖于起点-终点通勤矩阵,虽然可以提供一些有用的信息,但这些方法往往忽略了移动过程中的方向和强度等关键细节。如何从个体轨迹出发,定义适用于所有类型移动性的矢量场,以及理解微观移动信息中的哪些特征会影响到介观层次的移动模式?最新发表于 Communications Physics 的一篇文章提出了一种新的基于个体轨迹定义和分析城市移动性场的方法,并构建了一个名为 d-mix 的模型,通过结合随机探索和距离优化的方法,来更准确地描述和预测城市中的移动模式。该模型不仅能够捕捉移动的强度,还能反映出移动的方向,为全面理解城市中的人类活动提供了新视角。 研究领域:城市科学, 人类移动性,移
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