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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：隨著手機(jī)等移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的廣泛使用, 海量的人類社會(huì)活動(dòng)的地理數(shù)據(jù)為地理學(xué)研究提供了新的數(shù)據(jù)基礎(chǔ), 基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的社會(huì)研究成為當(dāng)前地理學(xué)研究的熱點(diǎn)。本文以空間網(wǎng)格為基礎(chǔ), 選取了20XX年到20XX年5月之間在中國(guó)境內(nèi)上傳至Flickr的包含位置信息的數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象, 以Alexander分形理論為依據(jù)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(shù)測(cè)量地理對(duì)象分化程度的表征指標(biāo), 并用信息熵理論對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)。研究結(jié)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認(rèn)知人類社會(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(shù); 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)研究中的核心問題, 隨著地理信息科學(xué)的發(fā)展, 地理學(xué)圍繞著人類社會(huì)活動(dòng)等問題, 不斷與其他學(xué)科相互交叉滲透。從地理學(xué)的角度來看, 人類社會(huì)中每個(gè)個(gè)體的活動(dòng)均如同分子運(yùn)動(dòng), 看似雜亂無序, 實(shí)則存在潛在的模式, 發(fā)現(xiàn)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(shù)據(jù)[1]�；诤Ａ總�(gè)體活動(dòng)性時(shí)空數(shù)據(jù), 可以計(jì)算個(gè)體移動(dòng)宏觀統(tǒng)計(jì)特征, 進(jìn)而考慮時(shí)空異質(zhì)性, 對(duì)人類移動(dòng)模式作出解釋, 最終在個(gè)體行為和宏觀社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象之間建立聯(lián)系, 并服務(wù)于相關(guān)應(yīng)用[2]。近年來, 隨著手機(jī)等移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)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(dāng)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(shù)據(jù)具有以下兩個(gè)優(yōu)勢(shì): (1) 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的時(shí)效性, 采集、處理成本較低, 適合大規(guī)模、長(zhǎng)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(shù)學(xué)語(yǔ)言嚴(yán)格描述。根據(jù)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描述其分化程度。本文選取帶有地理位置信息的Flickr數(shù)據(jù)代表人類社會(huì)活動(dòng)的空間分布。地理對(duì)象的空間分化程度可以通過HT-指數(shù)來表征:HT-指數(shù)越高, 對(duì)應(yīng)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(guó)境內(nèi)上傳至Flickr的包含位置信息的數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象, 構(gòu)造了5種類型的空間網(wǎng)格, 以HT-指數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行定量的規(guī)則化分形研究, 分析了基于空間網(wǎng)格的人類活動(dòng)空間多尺度特征, 利用了香農(nóng)的信息熵理論對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)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(tǒng)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(shù)而大物體占少數(shù)的可遞歸的分布模式。例如在城市地理中, 城市規(guī)模 (人口、占地面積等) 大的城市的個(gè)數(shù)較少, 而城市規(guī)模小的城市個(gè)數(shù)很多[5];在自然地理中, 高海拔地區(qū)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(shù)的小物體的內(nèi)部依然存在小物體占多數(shù)而大物體占少數(shù)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(wěn)定。
1.2 HT-指數(shù)
HT-指數(shù)是一種分形的計(jì)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(shù)不但衡量了地理特征的內(nèi)在層次, 它也提出了一種新的測(cè)量地理特征空間異質(zhì)性的方法[9]。
HT-指數(shù)的計(jì)算方法是: (1) 將一組數(shù)據(jù)Dk={Xi}按照從大到小的順序進(jìn)行排列; (2) 取這組數(shù)據(jù)的均值珡X, 并將Dk分為兩部分, 其中大于珡X的部分稱為“頭部”DkH, 小于珡X的部分稱為“尾部”DkT; (3) 如果尾部的長(zhǎng)度相比于總長(zhǎng)度的比例小于閾值α (本研究參照J(rèn)iang等人在2015年的研究成果[9], 此處選為0.4) , 即則將DkH設(shè)為Dk, 重復(fù) (2) 和 (3) 的過程, 否則結(jié)束。整個(gè)過程中劃分的次數(shù)被定義為HT-指數(shù)。
HT-指數(shù)越高, 代表分形的層次越多, 完整性越強(qiáng)。HT-指數(shù)已經(jīng)在城市擴(kuò)張[9-10]、人類社會(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(yīng)用。
2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
2.1 Flickr數(shù)據(jù)
Flickr是雅虎公司旗下一家提供免費(fèi)及付費(fèi)數(shù)字照片存儲(chǔ)、分享方案的在線服務(wù)。它同時(shí)也是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)共享的社區(qū)工具, 吸引了大量的在線用戶參與, 大量共享數(shù)字媒體對(duì)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、旅游、個(gè)人記錄, 以及諸多其他方面的信息。整體來看, Flickr數(shù)據(jù)不單是快照所捕捉的畫面, 也是關(guān)于潮流趨勢(shì)、現(xiàn)象或事件證據(jù)、社交環(huán)境以及社會(huì)動(dòng)態(tài)的信息的體現(xiàn)。這使得Flickr的社交生態(tài)系統(tǒng)形成了一個(gè)充滿活力的環(huán)境, 讓眾多研究者能夠大規(guī)模尋找許多研究問題的解決方案[14]。
本文使用的Flickr數(shù)據(jù)集來源于YFCC100M數(shù)據(jù)集[14]。我們選用的數(shù)據(jù)集包含20XX到20XX年5月份之間在中國(guó)境內(nèi)上傳至Flickr并包含位置信息的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)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(jí)索引, 根據(jù)地球空間剖分框架中離散剖分面片的結(jié)構(gòu)體系, 設(shè)計(jì)地球空間剖分?jǐn)?shù)據(jù)模型, 設(shè)計(jì)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(xiàn)海量空間數(shù)據(jù)的快速檢索和更新[15-17]。
本文采用的空間網(wǎng)格來自GeoSOT全球剖分網(wǎng)格系統(tǒng)。因?yàn)樵贕eoSOT剖分系統(tǒng)中, 采用的是基于多層次面片的多尺度空間表達(dá)方法, 同一地區(qū)的不同層次面片是向下包含和細(xì)分的, 不同層次的面片編碼反映了這種縱向聯(lián)系, 表現(xiàn)出了良好的多尺度特性。這種基于多層次面片的表達(dá)和多尺度特性符合HT-指數(shù)對(duì)地理特征空間異質(zhì)性計(jì)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(chǔ)的全球空間信息組織方式。GeoSOT索引基于經(jīng)緯度坐標(biāo)空間定義, 原點(diǎn)為本初子午線與赤道的交點(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(biāo)空間作了3次擴(kuò)展:將360°×180°空間擴(kuò)展到512°×512°, 將每度的60′空間擴(kuò)展到64′, 將每分的60″空間擴(kuò)展到64″。GeoSOT的0級(jí)網(wǎng)格為經(jīng)緯度坐標(biāo)空間512°×512°, 對(duì)應(yīng)信息體區(qū)域是全球。接下來, 下一級(jí)剖分面片由上一級(jí)剖分面片遞歸四叉劃分得到, 直到32級(jí)為止, 32級(jí)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(jí)、第9級(jí)、第13級(jí)、第14級(jí)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(jí)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(yàn)設(shè)計(jì)
選定5類網(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(guó)行政區(qū)劃圖與5類網(wǎng)格相交, 獲得與其有交集的網(wǎng)格集, 圖2為與中國(guó)地圖相交的1°網(wǎng)格集。統(tǒng)計(jì)該網(wǎng)格集中每個(gè)網(wǎng)格內(nèi)部所包含的Flickr點(diǎn)的數(shù)量, 生成5個(gè)向量, 依次定義為Dk (k=1, 2, 3, 4, 5) , 并計(jì)算其HT-指數(shù)。除此之外, 筆者還計(jì)算了5類結(jié)果中所對(duì)應(yīng)的信息熵[7-8], 其對(duì)應(yīng)的計(jì)算公式為, 其中H (p1, p2, …, pn) 為信息熵值, pk為不同區(qū)間的值所占的比例, 并滿足代表劃分的區(qū)間數(shù)量, 在本研究中設(shè)為10。信息熵衡量了一個(gè)系統(tǒng)的復(fù)雜度信息熵大的系統(tǒng)的信息量大, 結(jié)構(gòu)復(fù)雜。
4 結(jié)果分析
4.1 Rank-Count結(jié)果
在獲得5個(gè)不同層級(jí)的網(wǎng)格后, 筆者將各個(gè)層級(jí)的網(wǎng)格的內(nèi)部點(diǎn)數(shù)從大到小排列, 并獲取了在各個(gè)層級(jí)上的排序后的每個(gè)網(wǎng)格的順序 (Rank) 和內(nèi)部點(diǎn)數(shù) (Count) , 并將五組曲線按照“對(duì)數(shù)-對(duì)數(shù)”的方式在圖1繪制出來。并將每組曲線的log (Count) 值相對(duì)于log (Rank) 值進(jìn)行了一次線性回歸, 求得的一次項(xiàng)系數(shù)k值同樣在圖1標(biāo)出。k系數(shù)接近-2, 與文獻(xiàn)[19]用自然城市法對(duì)全球城市的求得的回歸計(jì)算結(jié)果是一致的。
圖1 Rank-count結(jié)果Fig.1 Rank-count results
4.2 HT-指數(shù)結(jié)果
針對(duì)不同層級(jí)的網(wǎng)格的結(jié)果, 筆者計(jì)算出了其各自的HT-指數(shù), 結(jié)果如表2所示。
表2 試驗(yàn)結(jié)果Tab.2 Experiment results
網(wǎng)格數(shù)量表示網(wǎng)格集所包含的所有網(wǎng)格的個(gè)數(shù), 隨著網(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(shù)量不斷增加。同時(shí), 隨著網(wǎng)格范圍的減小, 每個(gè)網(wǎng)格所包含的平均Flickr點(diǎn)數(shù)在降低, 網(wǎng)格內(nèi)的最大點(diǎn)數(shù)的值同樣在降低, 包含的Flickr點(diǎn)數(shù)為非0的網(wǎng)格所占比例也在降低。除HT-指數(shù)之外, 筆者還計(jì)算出了其信息熵, 用于比較。HT-指數(shù)隨著網(wǎng)格范圍的減小而不斷上升, 信息熵在不斷下降。
5 總結(jié)
帶有空間位置信息的Flickr數(shù)據(jù)代表了某一地區(qū)的社交環(huán)境以及社會(huì)動(dòng)態(tài)的信息, 某一地區(qū)的Flickr數(shù)據(jù)量越大, 則代表活躍程度越高。本文以5類規(guī)則劃分的空間網(wǎng)格為參照, 根據(jù)Alexander的分形理論, 從不同的尺度對(duì)中國(guó)境內(nèi)的Flickr進(jìn)行分布的分析。主要可以得出以下幾點(diǎn)結(jié)論。
(1) 隨著網(wǎng)格的范圍由大變小, 其每個(gè)網(wǎng)格所對(duì)應(yīng)的空間尺度在逐漸降低, 對(duì)于地理空間刻畫的粒度更為精細(xì)。其平均點(diǎn)數(shù)、網(wǎng)格內(nèi)最大點(diǎn)數(shù)、非0比例都呈下降趨勢(shì)。
(2) 不同范圍的網(wǎng)格展現(xiàn)了不同尺度的空間分布特征。在高尺度時(shí), 其表現(xiàn)的較為粗略, 認(rèn)為各個(gè)網(wǎng)格內(nèi)部認(rèn)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(qiáng), 但由于分析不夠深入, 所以分化程度并不夠, HT-指數(shù)也較低。而低尺度時(shí), 每個(gè)網(wǎng)格所對(duì)應(yīng)的空間范圍很小, 刻畫更為精細(xì), 不同網(wǎng)格之間差異不大, 分化程度較強(qiáng), 而每個(gè)網(wǎng)格本身表現(xiàn)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從不同尺度來認(rèn)知人類社會(huì)活動(dòng)的分布關(guān)系。
(3) 信息熵的結(jié)果證明了HT-指數(shù)的正確性。因?yàn)殡S著尺度的降低, 整個(gè)系統(tǒng)被劃分得更為細(xì)致, 網(wǎng)格與網(wǎng)格之間的區(qū)分程度被稀釋了, 而信息熵也就隨之降低。
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