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探討地理空間中的尺度特征與人文地理特征的關(guān)系論文
摘要：隨著(zhù)手機等移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)設備的廣泛使用, 海量的人類(lèi)社會(huì )活動(dòng)的地理數據為地理學(xué)研究提供了新的數據基礎, 基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的社會(huì )研究成為當前地理學(xué)研究的熱點(diǎn)。本文以空間網(wǎng)格為基礎, 選取了20XX年到20XX年5月之間在中國境內上傳至Flickr的包含位置信息的數據作為研究對象, 以Alexander分形理論為依據探討了地理空間中的尺度特征與人文地理特征的關(guān)系。選取了HT-指數測量地理對象分化程度的表征指標, 并用信息熵理論對其進(jìn)行檢驗。研究結果表明, 尺度的特征一定程度上與人文地理特征是有正相關(guān)性的�？梢杂镁W(wǎng)格作為控制尺度的工具從不同尺度來(lái)認知人類(lèi)社會(huì )活動(dòng)的空間分布模式。
關(guān)鍵詞：社會(huì )活動(dòng)空間; HT-指數; 網(wǎng)格; 多尺度;
Geo-spatial Cognition on Human's Social Activity Space Based on Multiscale Grids
ZHAI Weixin DUAN Jiexiong TONG Xiaochong CHENG Chengqi SONG Shuhua LI Shuang
Institute of Remote Sensing and GIS, Peking University State Key Laboratory of Earth Surface Process and Resource Ecology, Beijing Normal University College of Engineering, Peking University KQ GEO Technologies CO., LTD.
Abstract：
Widely applied location aware devices, including mobile phones and GPS receivers, have provided great convenience for collecting large volume individuals' geographical information.The researches on the human's society behavior space has attracts an increasingly number of researchers.In our research, based on location-based Flickr data From 20XX to May, 20XX in China, we choose five levels of spatial grids to form the multi-scale frame for investigate the correlation between the scale and the geo-spatial cognition on human's social activity space.The HT-index is selected as the fractal inspired by Alexander to estimate the maturity of the society activity on different scales.The results indicate that that the scale characteristics are related to the spatial cognition to a certain extent.It is favorable to use the spatial grid as a tool to control scales for geo-spatial cognition on human's social activity space.
Keyword：social activity space; HT-index; grids; multi-scale;
空間位置一直是地理學(xué)研究中的核心問(wèn)題, 隨著(zhù)地理信息科學(xué)的發(fā)展, 地理學(xué)圍繞著(zhù)人類(lèi)社會(huì )活動(dòng)等問(wèn)題, 不斷與其他學(xué)科相互交叉滲透。從地理學(xué)的角度來(lái)看, 人類(lèi)社會(huì )中每個(gè)個(gè)體的活動(dòng)均如同分子運動(dòng), 看似雜亂無(wú)序, 實(shí)則存在潛在的模式, 發(fā)現這種模式并揭示其影響因素, 需要采集海量的個(gè)體活動(dòng)數據[1]�；诤Ａ總�(gè)體活動(dòng)性時(shí)空數據, 可以計算個(gè)體移動(dòng)宏觀(guān)統計特征, 進(jìn)而考慮時(shí)空異質(zhì)性, 對人類(lèi)移動(dòng)模式作出解釋, 最終在個(gè)體行為和宏觀(guān)社會(huì )經(jīng)濟現象之間建立聯(lián)系, 并服務(wù)于相關(guān)應用[2]。近年來(lái), 隨著(zhù)手機等移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)設備的廣泛使用, 基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的社會(huì )研究成為當前地理學(xué)研究的熱點(diǎn)[3-4]。利用該方法采集個(gè)體時(shí)空數據具有以下兩個(gè)優(yōu)勢: (1) 數據空間定位精度高、信息真實(shí), 且覆蓋范圍廣個(gè)體位置和移動(dòng)信息真實(shí)。 (2) 數據具有較強的時(shí)效性, 采集、處理成本較低, 適合大規模、長(cháng)時(shí)間采集。
地理學(xué)的分形研究手段在20XX—2005年被亞歷山大定量化[5-6], 并被精確的數學(xué)語(yǔ)言嚴格描述。根據亞歷山大的定義, 能夠利用分形的研究思路抓住地理實(shí)體的整體性以及遞歸性來(lái)描述其分化程度。本文選取帶有地理位置信息的Flickr數據代表人類(lèi)社會(huì )活動(dòng)的空間分布。地理對象的空間分化程度可以通過(guò)HT-指數來(lái)表征:HT-指數越高, 對應整體上分化程度更高。
本文選取20XX到20XX年5月份之間在中國境內上傳至Flickr的包含位置信息的數據作為研究對象, 構造了5種類(lèi)型的空間網(wǎng)格, 以HT-指數為標準對數據進(jìn)行定量的規則化分形研究, 分析了基于空間網(wǎng)格的人類(lèi)活動(dòng)空間多尺度特征, 利用了香農的信息熵理論對其進(jìn)行驗證[7-8]。
1 理論方法
1.1 Alexander分形理論
Alexander提出的分形理論的核心思想與傳統的地理學(xué)分形理論有所不同, 其“分形”主要是指一種小物體占多數而大物體占少數的可遞歸的分布模式。例如在城市地理中, 城市規模 (人口、占地面積等) 大的城市的個(gè)數較少, 而城市規模小的城市個(gè)數很多[5];在自然地理中, 高海拔地區在陸地的占地面積較小, 而大部分陸地的海拔都不高。而且這種分布是可遞歸的, 也即在占多數的小物體的內部依然存在小物體占多數而大物體占少數的情況。這種遞歸的層次性越高代表發(fā)育越成熟, 分化程度越高, 狀態(tài)越穩定。
1.2 HT-指數
HT-指數是一種分形的計算方法[13], 描述了地理實(shí)體的分化程度和遞歸的層次性。HT-指數不但衡量了地理特征的內在層次, 它也提出了一種新的測量地理特征空間異質(zhì)性的方法[9]。
HT-指數的計算方法是: (1) 將一組數據Dk={Xi}按照從大到小的順序進(jìn)行排列; (2) 取這組數據的均值珡X, 并將Dk分為兩部分, 其中大于珡X的部分稱(chēng)為“頭部”DkH, 小于珡X的部分稱(chēng)為“尾部”DkT; (3) 如果尾部的長(cháng)度相比于總長(cháng)度的比例小于閾值α (本研究參照Jiang等人在2015年的研究成果[9], 此處選為0.4) , 即則將DkH設為Dk, 重復 (2) 和 (3) 的過(guò)程, 否則結束。整個(gè)過(guò)程中劃分的次數被定義為HT-指數。
HT-指數越高, 代表分形的層次越多, 完整性越強。HT-指數已經(jīng)在城市擴張[9-10]、人類(lèi)社會(huì )活動(dòng)[11]、地理空間分布分析[12]、空間可視化[13]等多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應用。
2 數據準備
2.1 Flickr數據
Flickr是雅虎公司旗下一家提供免費及付費數字照片存儲、分享方案的在線(xiàn)服務(wù)。它同時(shí)也是一個(gè)網(wǎng)絡(luò )共享的社區工具, 吸引了大量的在線(xiàn)用戶(hù)參與, 大量共享數字媒體對象被上傳到Flickr上。這些照片和視頻提供了極為豐富的信息, 涵蓋拍攝時(shí)的娛樂(lè )、旅游、個(gè)人記錄, 以及諸多其他方面的信息。整體來(lái)看, Flickr數據不單是快照所捕捉的畫(huà)面, 也是關(guān)于潮流趨勢、現象或事件證據、社交環(huán)境以及社會(huì )動(dòng)態(tài)的信息的體現。這使得Flickr的社交生態(tài)系統形成了一個(gè)充滿(mǎn)活力的環(huán)境, 讓眾多研究者能夠大規模尋找許多研究問(wèn)題的解決方案[14]。
本文使用的Flickr數據集來(lái)源于YFCC100M數據集[14]。我們選用的數據集包含20XX到20XX年5月份之間在中國境內上傳至Flickr并包含位置信息的數據。數據集的文件格式為ShapeFiles, 共有2 171 162張圖片。
2.2 空間網(wǎng)格
空間信息剖分組織的基本思路是基于地球空間剖分理論, 為全球空間信息建立多級索引, 根據地球空間剖分框架中離散剖分面片的結構體系, 設計地球空間剖分數據模型, 設計大到整個(gè)地球, 小到厘米精度的全球空間信息索引體系, 實(shí)現海量空間數據的快速檢索和更新[15-17]。
本文采用的空間網(wǎng)格來(lái)自GeoSOT全球剖分網(wǎng)格系統。因為在GeoSOT剖分系統中, 采用的是基于多層次面片的多尺度空間表達方法, 同一地區的不同層次面片是向下包含和細分的, 不同層次的面片編碼反映了這種縱向聯(lián)系, 表現出了良好的多尺度特性。這種基于多層次面片的表達和多尺度特性符合HT-指數對地理特征空間異質(zhì)性計算的方法。
GeoSOT網(wǎng)格是一套以空間信息剖分組織理論為基礎的全球空間信息組織方式。GeoSOT索引基于經(jīng)緯度坐標空間定義, 原點(diǎn)為本初子午線(xiàn)與赤道的交點(diǎn)。GeoSOT采用全四分遞歸剖分。為使網(wǎng)格范圍保持整度、整分和整秒, GeoSOT將地球經(jīng)緯度坐標空間作了3次擴展:將360°×180°空間擴展到512°×512°, 將每度的60′空間擴展到64′, 將每分的60″空間擴展到64″。GeoSOT的0級網(wǎng)格為經(jīng)緯度坐標空間512°×512°, 對應信息體區域是全球。接下來(lái), 下一級剖分面片由上一級剖分面片遞歸四叉劃分得到, 直到32級為止, 32級網(wǎng)格范圍為1/2048″×1/2048″[18]。
在本文中, 筆者采用的GeoSOT網(wǎng)格中的第7級、第9級、第13級、第14級以及1/4°×1/4°的網(wǎng)格作為我們分析的空間網(wǎng)格。各GeoSOT層級的網(wǎng)格的特性如表1所示。
表1 空間網(wǎng)格特性Tab.1
3 試驗設計
選定5類(lèi)網(wǎng)格, 其網(wǎng)格范圍分別為4°×4°、1°×1°、1/4°×1/4°、4′×4′、2′×2′, 并均以 (0, 0) 點(diǎn)為原點(diǎn)。選定中國行政區劃圖與5類(lèi)網(wǎng)格相交, 獲得與其有交集的網(wǎng)格集, 圖2為與中國地圖相交的1°網(wǎng)格集。統計該網(wǎng)格集中每個(gè)網(wǎng)格內部所包含的Flickr點(diǎn)的數量, 生成5個(gè)向量, 依次定義為Dk (k=1, 2, 3, 4, 5) , 并計算其HT-指數。除此之外, 筆者還計算了5類(lèi)結果中所對應的信息熵[7-8], 其對應的計算公式為, 其中H (p1, p2, …, pn) 為信息熵值, pk為不同區間的值所占的比例, 并滿(mǎn)足代表劃分的區間數量, 在本研究中設為10。信息熵衡量了一個(gè)系統的復雜度信息熵大的系統的信息量大, 結構復雜。
4 結果分析
4.1 Rank-Count結果
在獲得5個(gè)不同層級的網(wǎng)格后, 筆者將各個(gè)層級的網(wǎng)格的內部點(diǎn)數從大到小排列, 并獲取了在各個(gè)層級上的排序后的每個(gè)網(wǎng)格的順序 (Rank) 和內部點(diǎn)數 (Count) , 并將五組曲線(xiàn)按照“對數-對數”的方式在圖1繪制出來(lái)。并將每組曲線(xiàn)的log (Count) 值相對于log (Rank) 值進(jìn)行了一次線(xiàn)性回歸, 求得的一次項系數k值同樣在圖1標出。k系數接近-2, 與文獻[19]用自然城市法對全球城市的求得的回歸計算結果是一致的。
圖1 Rank-count結果Fig.1 Rank-count results
4.2 HT-指數結果
針對不同層級的網(wǎng)格的結果, 筆者計算出了其各自的HT-指數, 結果如表2所示。
表2 試驗結果Tab.2 Experiment results
網(wǎng)格數量表示網(wǎng)格集所包含的所有網(wǎng)格的個(gè)數, 隨著(zhù)網(wǎng)格范圍的減小, 網(wǎng)格所描述的空間尺度隨之降低, 網(wǎng)格數量不斷增加。同時(shí), 隨著(zhù)網(wǎng)格范圍的減小, 每個(gè)網(wǎng)格所包含的平均Flickr點(diǎn)數在降低, 網(wǎng)格內的最大點(diǎn)數的值同樣在降低, 包含的Flickr點(diǎn)數為非0的網(wǎng)格所占比例也在降低。除HT-指數之外, 筆者還計算出了其信息熵, 用于比較。HT-指數隨著(zhù)網(wǎng)格范圍的減小而不斷上升, 信息熵在不斷下降。
5 總結
帶有空間位置信息的Flickr數據代表了某一地區的社交環(huán)境以及社會(huì )動(dòng)態(tài)的信息, 某一地區的Flickr數據量越大, 則代表活躍程度越高。本文以5類(lèi)規則劃分的空間網(wǎng)格為參照, 根據Alexander的分形理論, 從不同的尺度對中國境內的Flickr進(jìn)行分布的分析。主要可以得出以下幾點(diǎn)結論。
(1) 隨著(zhù)網(wǎng)格的范圍由大變小, 其每個(gè)網(wǎng)格所對應的空間尺度在逐漸降低, 對于地理空間刻畫(huà)的粒度更為精細。其平均點(diǎn)數、網(wǎng)格內最大點(diǎn)數、非0比例都呈下降趨勢。
(2) 不同范圍的網(wǎng)格展現了不同尺度的空間分布特征。在高尺度時(shí), 其表現的較為粗略, 認為各個(gè)網(wǎng)格內部認為是均一的, 各個(gè)不同網(wǎng)格之間的差異較大, 異質(zhì)性強, 但由于分析不夠深入, 所以分化程度并不夠, HT-指數也較低。而低尺度時(shí), 每個(gè)網(wǎng)格所對應的空間范圍很小, 刻畫(huà)更為精細, 不同網(wǎng)格之間差異不大, 分化程度較強, 而每個(gè)網(wǎng)格本身表現的信息有限。因此, 尺度的特征一定程度上與人文地理特征是有正相關(guān)性的。能夠用網(wǎng)格作為控制尺度的工具來(lái)從不同尺度來(lái)認知人類(lèi)社會(huì )活動(dòng)的分布關(guān)系。
(3) 信息熵的結果證明了HT-指數的正確性。因為隨著(zhù)尺度的降低, 整個(gè)系統被劃分得更為細致, 網(wǎng)格與網(wǎng)格之間的區分程度被稀釋了, 而信息熵也就隨之降低。
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