大数据时代的空间交互分析方法和应用再论
Analytical methods and applications of spatial interactions in the era of big data作者机构:北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所北京100871 哈尔滨工业大学(深圳)深圳市城市规划与决策仿真重点实验室深圳518055 武汉大学遥感信息工程学院武汉430079 纽约大学城市科学与进步中心美国布鲁克林11201 达特茅斯学院地理系美国汉诺威03755 路易斯安那州立大学地理与人类学系美国巴吞鲁日70803 中国科学院地理科学与资源研究所北京100101 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079
出 版 物:《地理学报》 (Acta Geographica Sinica)
年 卷 期:2020年第75卷第7期
页 面:1523-1538页
核心收录:
学科分类:12[管理学] 081603[工学-地图制图学与地理信息工程] 081802[工学-地球探测与信息技术] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 07[理学] 08[工学] 070503[理学-地图学与地理信息系统] 0818[工学-地质资源与地质工程] 0705[理学-地理学] 0816[工学-测绘科学与技术]
基 金:国家自然科学基金项目(41830645 41625003)
摘 要:空间交互是理解地表人文过程的重要基础,与空间依赖一起共同体现了地理空间的独特性、关联性以及对嵌入该空间的地理分布格局的影响,具有鲜明的时空属性,因此对于地理学研究具有重要意义。大数据为空间交互研究带来了新的机遇,能够使我们在不同时空尺度感知和观察空间交互模式并对其动态演化特征进行模拟和预测,从而为揭示人类活动规律及区域空间结构提供有力支持。本文在探讨空间交互与地理空间模式关系的基础上,描述了利用地理大数据感知空间交互的方式和定量模型,介绍了空间交互分析方法的研究进展及其在空间规划与交通、公共卫生、旅游等领域的应用情况,并就一些基本问题进行了讨论,以期为大数据支持下空间交互相关研究提供指导。