【摘要】：以手机定位数据为例来识别城市中心，探索可塑性面积单元问题和不确定的地理情境问题，发现群体活动强度的空间自相关程度受到采样区域划分方式和分析单元大小的影响，地理情境的时空动态变化也会带来不确定的地理情境问题。讨论了减轻不确定性的可能方法。动态数据存在空间异质性、时间异质性和时空自相关，在空间分析操作中会带来不确定性问题[1]。然而其空间分析操作中的不确定性问题却少有研究。
Uncertainty in Spatial Analysis of Dynamic Data:Identifying City Center
周新刚 乐阳 叶嘉安 王海军 仲腾
摘 要 动态数据在空间分析中存在不确定性问题。以手机定位数据为例来识别城市中心，探索可塑性面积单元问题和不确定的地理情境问题，发现群体活动强度的空间自相关程度受到采样区域划分方式和分析单元大小的影响，地理情境的时空动态变化也会带来不确定的地理情境问题。讨论了减轻不确定性的可能方法。
关键词 不确定的地理情境；可塑性面积单元问题；手机定位数据；空间自相关；核密度估计(www.xing528.com)
动态数据存在空间异质性、时间异质性和时空自相关，在空间分析操作中会带来不确定性问题[1]。手机定位数据作为一种典型的动态数据，从个体活动出发，刻画群体活动模式[2，3]。然而其空间分析操作中的不确定性问题却少有研究。本文以手机定位数据为例，通过空间分析来识别城市中心，并探索其中的可塑性面积单元问题（modifiable area unit problem，MAUP）和不确定的地理情境问题（uncertain geographic context problem，UGCoP）[2]。
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