如果讓你使用70萬來自不同國籍、性別和年齡的人的GPS運動軌跡數據,構建數學模型,解釋人類的通勤有何規律,你會怎麼做?來自11月18日的一篇 Nature 雜誌文章,對此給出了回答。
在個人層面上,每個人旅行都是為了與他人聯繫,交換友誼、知識或商品,參與集體活動,獲得教育、經濟機會和休閒等城市功能。因此直覺上,我們會發現人類流動發生在特有的空間尺度下,比如我們大多在鄰裡、本市和國內出行。
但我們每個人都願意相信自己是獨一無二的,我們的生活比鄰居的生活更令人興奮——儘管也許沒有音樂家的生活那麼令人興奮——他們經常外出排練,在城市的不同地方舉辦演出,在全國乃至全世界巡迴演出。
然而,如果我們的日常活動留下痕跡——就像螞蟻留下信息素的痕跡一樣——這些痕跡會有一個可以被感知的模式嗎?如果我們生活在另一個不同的城市或國家,這種模式還適用嗎?
只有通過分析全球流動模式,才能正確回答這些問題。對智慧型手機、信用卡和其他技術使用情況進行廣泛的地理追蹤,同時學者們利用這些數據集進行分析得到結論:人類旅行是無標度的[1-3]。例如下圖展示的旅行距離/時長和對數化後頻率的關係,呈明顯相關,即無標度的性質。
人類流動在距離和頻率之間存在無標度的性質丨來自參考文獻[1]
然而,這不僅與我們的直覺相矛盾,而且與地理學領域的常識相矛盾——即個人的流動性取決於環境,同時受到成本的制約。無標度還意味著,我們的行動是可預測的。該如何解決這一矛盾,11月18日的Nature論文給出了回應。
該研究提出了一個與我們對空間的等級觀念相一致的模型——即個人根據所處環境,在不同的尺度內流動。該研究解析了全球數十萬人的高時空解析度 GPS 定位數據,據此推斷出每個人的旅行軌跡具有等級結構。該研究證實,感知到的結構不是我們大腦的產物,也不是強加的行政劃界,而是與我們在空間中移動的方式相對應。
該研究利用全局追蹤來識別典型的空間尺度,這些等級性的尺度在論文中被稱為容器,如下圖所示,展示了不同尺度(鄰裡、城市內、城市群及區域)範圍。不同層級的容器之間的差異,超越了典型個體大小之間的差異區別。在每個容器內,居民的旅行活動頻次會呈現顯著的聚集。一個人在小容器中的特定位置之間移動,這些小容器位於中容器中,而中容器又位於大容器內。
不同尺度的」容器「示意圖
該研究發現貨櫃的大小與容器內部的出行時間和距離,都呈對數正態分布,如下圖所示。
不同容器內部的通行時間和時長分布
該發現,與之前報導[1-3]的無標度分布相反,對數正態分布分布比無標度分布(冪律)分布給出了更好的統計擬合。
當所有的容器被聚合,而非單獨考慮時,即通過將所有容器內的出行,以及跨容器的出行聚合起來,可以獲得冪律分布,從而調和新舊研究結果之間的差異。如下圖所示,將不同尺度的出行數據匯總,以容器大小標準進行分組統計,結果顯示無論對於出行距離還是時間,聚類效果都有了顯著提升。
通過聚合跨容器的出行,重現了之前發現的無標度冪率
該研究另一項成就是使用該模型產生模擬的人類通勤記錄,比較這些記錄與真實世界中,在性別和城市化水平相關的人類通勤行為模式上的差異。
例如,儘管女性的通勤模式比男性更複雜,但在空間上的範圍卻更小。例如下圖所示,縱軸描述男性和女性通勤模式上的複雜度差異,該數值越大,展示樣本男女的通勤模式對應的層級差異數越小。而橫軸的GIl指數代表男女平等的程度。
性別平等和通勤複雜度的差異
性別差異可以理解為,越是男女不平等的地方,男性的通勤模式中擁有的層級就越多,例如男性可以在不同的城市群或國家間通勤,而女性的流動局限在鄰裡,因而女性呈現出在更小範圍內,更為複雜的模式。由此,男性和女性在通勤層級數上的差異越大,該樣本女性的通勤範圍更小,模式更複雜。
此外,該研究還證實,生活在農村地區的人,比生活在城市地區的人,在更巨大的容器內進行通勤。下圖展示了不同層級的容器內部,鄉村(橙色線)和城市(綠色線)的通勤距離間的差異以及差異的累計概率分布。
不同層級的通勤距離,鄉村居民都顯著大於城市居民
一個多世紀以來,為何會在人類通勤模式中,觀察到等級結構?這個問題一直困擾著學術界。人們提出了許多理論和模型,試圖捕捉物理形態與城市功能在共同演變過程中所產生的模式。然而,由於基礎設施變化緩慢,而土地利用和人口變化迅速,這些城市遇到了各種挑戰。
城市交通系統是為了靈活地滿足不同交通速度,調節不同步調的人類互動而形成的。幾個世紀以來,我們通過道路網絡,留下了通勤的痕跡,在多種尺度上編碼了城市交通系統的等級結構。
一個懸而未決的問題是,該研究是否可以延伸到解釋為什麼,層次化的容器這樣的模式會在世界範圍內出現,以及為什麼不同城市有各自獨特的形態。我們觀察到的城市空間組織是幾個世紀流動的結果嗎?該研究能否幫助預測我們城市的未來?現在我們可以利用模型來預測、塑造及改變城市的通勤軌跡?這些都是該研究可能的後續探索方向。
譯者:郭瑞東審校:趙雨亭
編輯:鄧一雪
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