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Measuring spatio-temporal autocorrelation in time series data of collective human mobility

Geo-Spatial Information Science 2019年第3期22卷 166-173页

作者： Yong Gao Jing Cheng Haohan Meng Yu Liu Institute of Remote Sensing and Geographic Information System School of Earth and Space SciencesPeking UniversityBeijingChina

Massive spatio-temporal big data about human mobility have become increasingly available.Revealing underlying dynamic patterns from these data is essential for understanding people’s behavior and urban deployment.Spatio-temporal autocorrelation analysis is an exploratory approach to recognizing data distribution in space and time.The most widely used spatial autocorrelation measurements,such as Moran’s I and local indicators of spatial association(LISA),only apply to static data,so are powerless to spatio-temporal big data about human mobility.Thus,we proposed a new method by extending Moran’s I to measure the spatial autocorrelation of time series data.Then the method was applied to taxi ride data in Beijing,China to reveal the spatial pattern of collective human mobility.The result shows that there is strong positive spatio-temporal autocorrelation within the 5th Ring Road,weak negative spatio-temporal autocorrelation nearby the Sixth Ring Road,and almost no spatiotemporal autocorrelation between the roads.Local spatial patterns of taxi travel were also recognized.This method is useful for discovering underlying patterns from spatio-temporal big data to understand human mobility.

关键词： Taxi rides human mobility spatio-temporal autocorrelation Moran index

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