图中展示了在极端天气影响下个体移动在访问地点层面受到的扰动。结果反映在极端天气的影响下，个体的访问地点将会减少，同时访问频率也会降低，反映了极端天气对个体移动的抑制作用。

图中展示了极端天气事件下个体移动扰动的分析框架。该框架包括个体移动模式刻画、个体移动扰动测度和个体间移动扰动差异三个分析模块，能够从访问地点、移动范围、停留时间、移动状态四个维度对极端天气下的个体移动扰动进行测度，同时也能够实现对个体移动扰动的典型模式的识别和分析。

图中展示了两个匿名个体（分别归类为 2-returner 和 2-explorer）在一周内的轨迹，以说明这两类个体在移动模式上的典型差异。城市人群可根据人群移动模式分为两类，即返回者和探索者，他们的特征距离受其往复流动性的影响程度截然不同。

图中展示为人群移动相关的城市研究的分类概况，旨在揭示人群移动概念在各种城市应用场景中的复杂性和多样性，并通过四种对人群移动重新定义的方式，对人群移动驱动的城市研究进行全面回顾。

图中展示为南京市特大暴雪期间城市人群移动扰动变化曲线。基于构建的RTD指标，我们定量评估了2018年1月份南京市特大暴雪事件期间城市人群移动的瞬时扰动和全周期扰动，并绘制了暴雪期间的城市人群移动扰动变化曲线。