Sustainable Cities and Society
Volume 69, June 2021, 102862
摘要：近年来，日益丰富的人群移动轨迹数据为探索城市空间中人群移动模式（urban mobility pattern）提供了新的可能。已有的研究指出，城市人群可根据其移动模式受往复性移动的影响程度被分为两类：返回者和探索者。其中，返回者是指在少数重要地点间的往复性移动主导了整体移动的个体，探索者是指在少数重要地点间的往复性移动对整体移动影响较小的个体。该分类具有重要的应用价值，例如返回者和探索者移动轨迹特征显著影响了流行病传播等扩散现象的速度和范围。然而，已有研究忽略了返回者和探索者的分类可能会受到观测期时间长度的影响，这可能会影响对返回者和探索者两类人群移动模式的准确理解和正确应用。本研究基于移动设备收集的匿名地理位置数据集，分析位于广州市的21,240个个体在111个工作日内的日常移动轨迹数据。研究表明，返回者和探索者的分类在很大程度上受到数据集观测期长度的影响，并且这种依赖性随着观测期长度的增加而减小。接着，本研究提出了对于这种依赖性的三种解释：
（1）信息积累：短期的数据集可能对个体活动空间刻画的不够完整，数据集观测期长度的增加为刻画个体移动活动空间提供增量信息，随着数据集时间长度的增加，个体活动空间被刻画地越来越完整；
（2）个体的空间探索行为：个体对新地点具有比较持续的探索性，平均每3-4次访问就会探索一个新的地点，这可能改变了个体的往复性移动和总体移动之间的关系从而影响返回者-探索者分类；
（3）个人重要位置的变化：个体的日常活动（如居家和通勤）通常与重要的地点（如家和工作场所）相关联，他们倾向于将大部分时间花在少数几个重要的地点。 当个体改变其日常活动时，其移动行为可能会受到影响，进而可能导致其返回者-探索者分类的变化。
本研究深化了对城市空间下人群移动模式的科学认识，研究中的主要发现可以为流行病传播预测、人群移动建模等研究提供重要基础知识，帮助城市规划者和政策制定者更好地了解和预测城市人口的流动行为。
图1 广州市人群轨迹数据分布情况
图2 返回值和探索者移动轨迹示例
图3 不同长度观测期下的返回者和探索者分类结果
图4 不同长度观测期下的人群平均访问地点数量
