論文の概要: Hierarchical accompanying and inhibiting patterns on the spatial
arrangement of taxis' local hotspots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11806v1
- Date: Wed, 18 Oct 2023 08:53:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-19 17:17:18.751217
- Title: Hierarchical accompanying and inhibiting patterns on the spatial
arrangement of taxis' local hotspots
- Title（参考訳）: タクシーの局所ホットスポットの空間配置における階層的付随と抑制パターン
- Authors: Xiao-Jian Chen, Changjiang Xiao, Zhou Huanga, Keli Wang, Weiyu Zhang,
Yu Liu
- Abstract要約: 本研究は, 局部ホットスポットの微粒化と脱落の空間的配置を, 人気度で定量的に検討した。
その結果、人気のあるホットスポットは、あまり人気のないホットスポットに囲まれている傾向にあるが、人気のあるホットスポットが多数存在する地域では、あまり人気のないホットスポットの存在が抑制されていることが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.892557700567996
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Due to the large volume of recording, the complete spontaneity, and the
flexible pick-up and drop-off locations, taxi data portrays a realistic and
detailed picture of urban space use to a certain extent. The spatial
arrangement of pick-up and drop-off hotspots reflects the organizational space,
which has received attention in urban structure studies. Previous studies
mainly explore the hotspots at a large scale by visual analysis or some simple
indexes, where the hotspots usually cover the entire central business district,
train stations, or dense residential areas, reaching a radius of hundreds or
even thousands of meters. However, the spatial arrangement patterns of
small-scale hotspots, reflecting the specific popular pick-up and drop-off
locations, have not received much attention. Using two taxi trajectory datasets
in Wuhan and Beijing, China, this study quantitatively explores the spatial
arrangement of fine-grained pick-up and drop-off local hotspots with different
levels of popularity, where the sizes are adaptively set as 90m*90m in Wuhan
and 105m*105m in Beijing according to the local hotspot identification method.
Results show that popular hotspots tend to be surrounded by less popular
hotspots, but the existence of less popular hotspots is inhibited in regions
with a large number of popular hotspots. We use the terms hierarchical
accompany and inhibiting patterns for these two spatial configurations.
Finally, to uncover the underlying mechanism, a KNN-based model is proposed to
reproduce the spatial distribution of other less popular hotspots according to
the most popular ones. These findings help decision-makers construct reasonable
urban minimum units for precise traffic and disease control, as well as plan a
more humane spatial arrangement of points of interest.
- Abstract（参考訳）: 記録量が多いこと、完全な自発性、柔軟なピックアップ・アンド・ドロップオフの場所などにより、タクシーデータは都市空間の使用の写実的で詳細な描写をある程度表現している。
ピックアップ・アンド・ドロップオフホットスポットの空間配置は、都市構造研究で注目されている組織空間を反映している。
これまでの研究は主に、ビジュアル分析や簡単な指標によって大規模なホットスポットを探索し、そのホットスポットは通常、中央ビジネス地区、駅、密集した住宅地全体をカバーし、半径数百m、あるいは数千mに達する。
しかし, 小型ホットスポットの空間配置パターンは, 特定のピックアップスポットやドロップオフロケーションを反映しているため, あまり注目されていない。
本研究は,中国武漢と北京の2つのタクシー軌道データセットを用いて,現地のホットスポット識別手法により,武漢の90m*90m,北京の105m*105mを適応的に設定した,異なる人気水準の局所ホットスポットの細粒度ピックアップとドロップオフの空間配置を定量的に検討した。
その結果、人気のあるホットスポットは、あまり人気のあるホットスポットに囲まれない傾向があるが、人気ホットスポットが少ない地域では、人気ホットスポットの存在が抑制されている。
これら2つの空間構成の階層化とパターンの抑制という用語を用いる。
最後に、その基盤となるメカニズムを明らかにするために、最もポピュラーでないホットスポットの空間分布を再現するKNNモデルを提案する。
これらの知見は、意思決定者が正確な交通量と疾病管理のための合理的な都市最小単位を構築するのに役立つ。
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