Published April 27, 2023
| Version v1
Publication
Open
Mobility Census for monitoring rapid urban development
- 1. Peking University
- 2. Imperial College London
- 3. Center For Remote Sensing (United States)
- 4. Chinese University of Hong Kong
- 5. Helmholtz Institute for Functional Marine Biodiversity
- 6. Carl von Ossietzky Universität Oldenburg
- 7. Alfred-Wegener-Institut Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung
- 8. Beijing Union University
Description
Abstract Monitoring urban structure and development requires high-quality data at high spatiotemporal resolution. In comparison to the accelerating and aggregating human culture in ever-larger cities and an increased pace of urban development, traditional censuses are out-of-pace. An alternative is offered by the analysis of other big-data sources, such as human mobility data. However, these often noisy and unstructured big data pose new challenges. Here we propose a method to extract meaningful explanatory variables and classifications from such data. Using movement data from Beijing, which is produced as a byproduct of mobile communication, we show that meaningful features can be extracted, revealing for example the emergence and absorption of subcenters. This method allows the analysis of urban dynamics at a high spatial resolution (here, 500m) and near real-time frequency, which is especially suitable for tracing event-driven mobility changes and their impact on urban structures.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
تتطلب مراقبة البنية الحضرية والتنمية بيانات عالية الجودة بدقة زمانية مكانية عالية. وبالمقارنة مع الثقافة الإنسانية المتسارعة والمجمعة في المدن الأكبر من أي وقت مضى والوتيرة المتزايدة للتنمية الحضرية، فإن التعدادات التقليدية خارجة عن الوتيرة. يتم تقديم بديل من خلال تحليل مصادر البيانات الضخمة الأخرى، مثل بيانات التنقل البشري. ومع ذلك، فإن هذه البيانات الضخمة الصاخبة وغير المهيكلة في كثير من الأحيان تشكل تحديات جديدة. نقترح هنا طريقة لاستخراج المتغيرات والتصنيفات التفسيرية ذات المغزى من هذه البيانات. باستخدام بيانات الحركة من بكين، والتي يتم إنتاجها كمنتج ثانوي للاتصالات المتنقلة، نظهر أنه يمكن استخراج ميزات ذات مغزى، مما يكشف على سبيل المثال عن ظهور واستيعاب المراكز الفرعية. تسمح هذه الطريقة بتحليل الديناميكيات الحضرية بدقة مكانية عالية (هنا، 500 متر) وتكرار شبه آني، وهو مناسب بشكل خاص لتتبع تغييرات التنقل التي تحركها الأحداث وتأثيرها على الهياكل الحضرية.Translated Description (French)
Résumé Le suivi de la structure et du développement urbains nécessite des données de haute qualité à haute résolution spatio-temporelle. Par rapport à l'accélération et à l'agrégation de la culture humaine dans des villes de plus en plus grandes et à un rythme accru de développement urbain, les recensements traditionnels sont décalés. Une alternative est offerte par l'analyse d'autres sources de mégadonnées, telles que les données sur la mobilité humaine. Cependant, ces mégadonnées souvent bruyantes et non structurées posent de nouveaux défis. Nous proposons ici une méthode pour extraire de telles données des variables explicatives et des classifications significatives. En utilisant les données de mouvement de Pékin, qui sont produites comme un sous-produit de la communication mobile, nous montrons que des caractéristiques significatives peuvent être extraites, révélant par exemple l'émergence et l'absorption de sous-centres. Cette méthode permet l'analyse de la dynamique urbaine à une résolution spatiale élevée (ici, 500m) et à une fréquence proche du temps réel, ce qui est particulièrement adapté pour suivre les changements de mobilité liés aux événements et leur impact sur les structures urbaines.Translated Description (Spanish)
Resumen El monitoreo de la estructura y el desarrollo urbano requiere datos de alta calidad con alta resolución espaciotemporal. En comparación con la aceleración y agregación de la cultura humana en ciudades cada vez más grandes y un mayor ritmo de desarrollo urbano, los censos tradicionales están fuera de ritmo. El análisis de otras fuentes de big data, como los datos de movilidad humana, ofrece una alternativa. Sin embargo, estos grandes datos a menudo ruidosos y no estructurados plantean nuevos desafíos. Aquí proponemos un método para extraer variables explicativas significativas y clasificaciones de dichos datos. Utilizando datos de movimiento de Pekín, que se produce como un subproducto de la comunicación móvil, mostramos que se pueden extraer características significativas, revelando, por ejemplo, la aparición y absorción de subcentros. Este método permite el análisis de la dinámica urbana a una alta resolución espacial (aquí, 500 m) y una frecuencia casi en tiempo real, lo que es especialmente adecuado para rastrear los cambios de movilidad impulsados por eventos y su impacto en las estructuras urbanas.Files
latest.pdf.pdf
Files
(9.1 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:014783ef95db547564a28e7d28393fbc
|
9.1 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- تعداد التنقل لرصد التنمية الحضرية السريعة
- Translated title (French)
- Recensement de la mobilité pour le suivi du développement urbain rapide
- Translated title (Spanish)
- Censo de Movilidad para el seguimiento del rápido desarrollo urbano
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4367059408
- DOI
- 10.21203/rs.3.rs-2652098/v1