摘要：地缘政治对全球关键资源流动格局的影响是经济地理学的重要议题之一。有诸多对原油进口依赖度高的国家(地区)将原油定为其关键战略资源,在国家(地区)安全战略中给予重点保障。俄乌冲突作为冷战以来欧洲最为严重的地缘政治冲突事件,对全球原油海洋运输格局产生了不可忽视的影响。本文采用2019年、2020年和2022年1—6月的全球AIS船舶轨迹大数据,定量分析了全球原油海洋运输格局在俄乌冲突爆发前后的时空变化特征。结果发现全球原油海洋运输周转量最大降幅达24%;所识别的主要原油海运航线中,俄罗斯至欧洲航线流量减少,俄罗斯至印度航线以及中东、美国至欧洲航线流量增长;全球原油海洋运输格局出现重构趋势,呈现出由西欧与美国主导的“环大西洋航线”以及由俄罗斯主导的“亚洲航线”。该格局将会对石油进口依赖度较高国家(地区)的能源安全、能源产业及关联产业等产生重要影响。本研究结果有助于丰富地缘政治与全球资源流动格局之间关系的研究,深化地缘政治对全球资源流动格局影响机制的理论理解。

摘要：【目的】城市交通需求的规模、分布、方式结构与交通流是人类社会经济及其在不同区位上的空间相互作用的结果,社会经济运行的复杂系统性决定了交通需求预测必须从城市系统出发,才能破解当前交通需求预测“就交通论交通”的技术难题。【方法】本文解析了城市交通的系统性特征,提出了土地-人口-住房-交通一体化模拟技术框架,总结了基于城市系统的交通需求模拟预测技术。技术涵盖交通需求分布、交通方式分担与路径分配、土地利用模拟、人口与就业分布、房地产价格、碳排放等子模块以反映完整的城市系统;设置广义出行成本、区位可达性、房地产价格、职住关系系数、用地混合度等一系列子模块关联变量,反映子系统间的相互影响与时滞效应;设计子模块核心算法实现城市系统模拟预测。【结果】本文以北京为例,展示了该技术在交通需求模拟预测上的技术效果与应用:将2020年北京市的真值与模拟值进行比较,发现对交通需求、拥堵情况、土地利用、人口分布等模拟结果的准确度可达85%以上;进一步应用该技术平台,对北京市2030年的交通需求、交通流量、拥堵指数等进行了预测。【结论】本文提出的基于城市系统的交通需求模拟预测技术完善了城市交通理论,为城市交通规划提供了的新方法与新技术支撑。

摘要：中国对海外进口铁矿石的依赖度超过80%,铁矿石的海运时空格局及演变关系到国民经济安全。新冠疫情深刻影响了全球海运时空格局,通过研究疫情时期中国铁矿石进口格局变化态势,试图为未来防范类似危机、提高供应链韧性提供依据与经验。基于AIS(Automatic Identify System)大数据,重点分析了疫情集中暴发期(2020年1—6月)中国铁矿石的时空输入格局,结果表明:1)2020年2月新冠疫情对中国铁矿石进口影响最为严重,随着中国3月复工复产,中国铁矿石进口量开始增长;2)2020年5月长三角、珠三角与西南沿海港口群的铁矿石进口量占比增加,铁矿石港输入重心呈略微南移的趋势,但整体仍分布在环渤海港口群南部边界。新冠疫情并未改变中国铁矿石进口以环渤海港口群为主要输入港的格局;3)疫情集中暴发期中国对澳大利亚、巴西、印度、乌克兰等国的铁矿石进口量同比增加,其中对巴西与澳大利亚铁矿石的依赖度同比降低,而对乌克兰与印度的依赖度同比提升,海外铁矿石供应中心呈现西偏趋势;4)疫情集中暴发期伊塔基港、圣尼古拉斯港、南非萨尔达尼亚湾港等港对华铁矿石供应量整体减少,而黑德兰、澳尔科特、丹皮尔等港口对华供应整体增长。

摘要：时空大数据技术已经广泛应用在各个领域,以时空赋能支撑数字化发展,赋能高质量发展,已经成为时代潮流。交通运输是国民经济的基础性、先导性、战略性产业和重要的服务性行业,也是影响全球可持续发展的重要领域。交通是人类最基本的活动之一,也是可持续发展的“主战场”,涉及到居民生活、企业生产、能源供应、环境保护等诸多关键领域。

摘要：【意义】在全球城市多灾害风险频发的当下,如何建设具有高水平防灾韧性的交通系统已成为学界关注的焦点。相较于传统的数据类型,时空大数据以其高精细度和高信息密度的优势,在交通系统韧性研究中发挥日益显著的重要作用。然而,目前对于时空大数据在交通系统韧性研究中进展脉络的理解相对不清晰,客观上缺少对交通系统韧性领域中时空大数据的类型、应用场景和发展趋向的综合分析。【进展】本文利用系统性文献综述方法,对在CNKI中国知网和Web of Science数据库中检索到的中英文相关文献进行了系统的综述分析,全面探讨了时空大数据应用于交通系统韧性研究的主流数据类型,量化评估、监测预警、模拟预测与系统优化4个具体实践领域及在各领域所运用的研究方法,以及相关研究的发展趋势。【展望】在总结当前时空大数据在交通系统韧性研究中的应用成就与不足的基础上,进一步展望了若干交通系统韧性研究领域未来可能的发展方向,以期为我国时空大数据赋能交通可持续发展、推进交通强国战略目标落实提供有益思考与借鉴。

摘要：以北京市前门地区居民出行问卷调查的实践过程为研究对象,对居民出行问卷调查技术的问题、特征及其产生机制进行深入剖析,从5个方面对调查技术开展深度理论研究(调查组织工作及制度障碍、问卷设计的普适性与地域性、抽样设计和样本代表性、调查员的选择与培训、调查时间的选择)。在理论研究的基础上,提出我国旧城区居民出行问卷调查的技术创新建议。

摘要：手机信令数据具有覆盖范围广、获取成本低、时空精度较高、稳定实时追踪等优势,能够有效识别大规模人群的空间活动和出行特征,已成为应用最广泛的交通大数据类型之一。文章在手机信令数据的分类和特征基础上,总结了其在职住空间关系和交通出行行为研究中的技术应用,随后结合上述应用成果和已有文献对其在交通碳排放研究中的应用潜力和场景进行了探讨,最后总结了手机信令数据在职住空间、出行行为和交通碳排放研究中的应用框架、应用机遇与挑战以及未来研究内容与技术创新方向。目前,手机信令数据在职住空间领域中的应用包括职住地识别、职住关系和通勤网络特征及其影响因素解析,在出行行为领域中的应用包括驻留-出行识别、出行方式和路径识别,以及人群移动普适规律解析。以上技术应用能够有效服务交通碳排放领域研究,为交通碳排放测算以及城市空间结构、居民出行行为对交通碳排放的影响研究奠定了基础。未来,相关研究应进一步关注长时序动态追踪、大范围对比分析以及人口和交通新现象研究,并注重多源数据的融合、传统方法与机器学习的结合以及数字孪生模型的构建。

摘要：旧金山滨水区公共空间设计为我们提供了如何在由于工业和运输业变迁而被荒废的城市用地上创造城市公共空间的经验,其成功之处在于:空间的形成模式、创造公共空间活力发动元素、公共交通、场所特性与空间情趣等方面。同时,其设计也存在不足之处,如绿地空间缺乏活力,空间铺装过于繁琐,连续空间过于单调等。借鉴旧金山滨水区公共空间设计的成功与失败,本文提出7条公共空间设计的建议作为研究结论。

摘要：提出应用手机信令数据,基于空间模式单元(Spatial Pattern Unit)进行人口动态分布估测和人口属性识别的方法,并以北京为例开展实例研究。以手机信令数据为主,结合大样本问卷调查数据和腾讯热力图数据,对人口布局进行分时段估测,分析人口分布的时空间动态特征;采用大样本问卷调查数据,以人口社会经济属性和通勤出行特征等关键指标,对调查的种子空间单元进行模式分类和识别,运用机器学习的方法进行全域地域空间的人口属性估测识别,最后对估测结果进行对比和验证。所提方法和研究结果可以为监测人口布局动态、针对人口属性布局商业服务和合理规划城市设施等提供决策支撑。

摘要：人口发展与格局决定客运交通需求的时空特征,是交通设施布局与运行的重要前提,近年来中国人口发展出现了新趋势,对以人民为中心,高质量推进“交通强国”等国家战略提出了新的要求,亟需开展面向人口服务的陆路客运交通区划研究。依据地理学区划理论与方法,基于人口空间集聚、流动、生产生活需求和现状交通设施供给特征,采用包含时空大数据的多源数据,应用要素加权叠置法和空间聚类法等,首次提出面向人口服务的中国陆路客运交通区划,将全国划分为5区4类两级客运交通分区。5区为5大客运交通一级区,包括东中部交通区Ⅰ、东北交通区Ⅱ、西中南交通区Ⅲ、西北交通区Ⅳ、青藏交通区Ⅴ。5个一级区的交通网络与服务策略各有侧重,东中部交通区为融合提质区,东北交通区为优化集约区,西中南交通区为加快发展区,西北交通区为稳固增强区,青藏交通区为夯基保障区。交通一级区又可以分为散点型、轴带型、放射型、网络型4类交通二级区。研究结果将丰富交通地理学理论,拓展地理学在中国国家交通战略中的应用,为国家和区域综合交通规划提供地理科学依据。