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研究生:陳穎星
研究生(外文):Ying-Hsing Chen
論文名稱:人類動力學中移動模式的統計物理
論文名稱(外文):Statistical Physics of Mobility Pattern in Human Dynamics.
指導教授:利見興
指導教授(外文):Jiann-Shing Lih
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄師範大學
系所名稱:物理學系
學門:自然科學學門
學類:物理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2014
畢業學年度:102
語文別:中文
論文頁數:79
中文關鍵詞:人類動力學移動模式指數分布冪次律分布統計物理
外文關鍵詞:Human DynamicsMobility PatternExponential DistributionPower Law DistributionStatistical Physics
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本研究探討人類的移動模式與人口分布及地域尺度之關係。藉由分析高雄地區計程車載客之旅程距離分布,我們發現在前8公里的距離分布是指數衰減,而8公里之後為冪次律分布。 區域性分析顯示短距離的指數分布為都會區所貢獻,長距離行程的冪次律分布則與郊區有關。社會人口學的研究結果顯示都會區人口密度為指數函數,郊區則為冪次律分布。基於社會學的人口分布假設,我們成功的模擬出計程車載客旅程的距離分布函數。
This study investigated how the human movement patterns related to geographical scale and population density distribution. By analyzing the trip distance distribution of taxi passengers in Kaohsiung, Taiwan, we found that the distribution of short trip distance less than 8 KM is exponential decay, however, a power-law distribution is found in trip distance larger than 8 KM.
Regional analysis showed that exponential distribution of short trip distance is observed in urban area, while the power-law distribution of the long trip distance is related to suburban region. Sociodemographic research showed that the population density is an exponential function in urban area, and it is a power-law distribution in suburban region. Based on the population density distribution from the sociodemographic research, we performed a Monte Carlo simulation and repeated successfully the observed empirical result of the taxi passenger trip distribution function.

目錄
摘要 ii
Abstract iii
圖目錄 iv
表目錄 vii
第一章 緒論 1
第二章 研究數據 10
第一節 數據描述 10
第二節 數據處理及初步統計 14
第三章 分析結果 20
第一節 上下車區域的人數分布 20
第二節 區域流量分析 25
第三節 旅次距離分布 28
第四節 不同月份分布及穩定性 31
第五節 起點與終點隨機重新連結的影響效應 49
第六節 區域性分析(旅程起點次數與終點次數之對應關係) 51
第七節 模擬分析 57
第四章 結論與未來展望 64
參考文獻 66


圖目錄
圖 1(a) 信天翁(Albatrosses) 的飛行模式[1];(b)非洲豺(Jackals) 的覓食模式[2];(c) 蜘蛛猴(Ateles Geoffroyi)的覓食模式[3]; (d)為圖(c)左下角小插圖,在小尺度下與圖(c)有類似的模式。[3] 3
圖 2鈔票在短時間內行經距離(r)的機率密度分布。[4]. 4
圖 3 40位手機使用者為期1週的軌跡示意圖。[5] 6
圖 4連續通話使用者位置間的距離機率分布圖。β=1.75±0.15。[5] 6
圖 5有色線 (a) 在六個月內,兩個都是冪次律分布圖分別對應在3≤lt≤23和lt>23;(b)分別畫出6個月份的雙對數距離累積機率密度分布圖,皆有相同的分布狀況。[7] 7
圖 6距離機率密度雙對數座標圖,插圖為單對數座標圖。[9] 8
圖 7 ○A、○B、○C三個點示意圖。 14
圖 8三邊(a、b、c)示意圖。 14
圖 9求角度β示意圖。 15
圖 10各月份計程車旅次統計。 18
圖 11平均每輛車每月的旅次示意圖。 19
圖 12切割示意圖以原高雄市為例。 22
圖 13高雄市區上車區域人數分布。 23
圖 14高雄市區下車區域人數分布。 23
圖 15高雄市區前十大熱門上車區域統計圖。 24
圖 16高雄市區前十大熱門下車區域統計圖。 24
圖 17 (全域-臺灣)同區域內的上下車次數分布圖。 25
圖 18 (高雄市)同區域內的上下車次數分布圖。 25
圖 19 人口移動率區域圖。 27
圖 20最短距離(Jump distance) 互補累積機率分布密度圖,插圖機率分布密度圖雙對數座標。 30
圖 21旅次距離(Trip length) 互補累積機率分布密度圖,插圖機率分布密度圖 30
圖 22各月份Jump distance、Trip length之指數β、冪次律之趨勢圖。 32
圖 23 -201210最短距離(Jump distance) 擬合分布圖。 34
圖 24 -201210旅次距離(Trip distance)擬合分布圖。 34
圖 25 -201211最短距離(Jump distance) 擬合分布圖。 35
圖 26 -201211旅次距離(Trip distance)擬合分布圖。 35
圖 27 -201212最短距離(Jump distance) 擬合分布圖。 36
圖 28 -201212旅次距離(Trip distance)擬合分布圖。 36
圖 29 -201301最短距離(Jump distance) 擬合分布圖。 37
圖 30 -201301旅次距離(Trip distance)擬合分布圖。 37
圖 31 -201302最短距離(Jump distance) 擬合分布圖。 38
圖 32 -201302旅次距離(Trip distance)擬合分布圖。 38
圖 33 -201303最短距離(Jump distance) 擬合分布圖。 39
圖 34 -201303旅次距離(Trip distance)擬合分布圖。 39
圖 35 -201304最短距離(Jump distance) 擬合分布圖。 40
圖 36 -201304旅次距離(Trip distance)擬合分布圖。 40
圖 37 -201305最短距離(Jump distance) 擬合分布圖。 41
圖 38 -201305旅次距離(Trip distance)擬合分布圖。 41
圖 39 -201306最短距離(Jump distance) 擬合分布圖。 42
圖 40 -201306旅次距離(Trip distance)擬合分布圖。 42
圖 41 -201307最短距離(Jump distance) 擬合分布圖。 43
圖 42 -201307旅次距離(Trip distance)擬合分布圖。 43
圖 43 -201308最短距離(Jump distance) 擬合分布圖。 44
圖 44 -201308旅次距離(Trip distance)擬合分布圖。 44
圖 45 -201309最短距離(Jump distance) 擬合分布圖。 45
圖 46 -201309旅次距離(Trip distance)擬合分布圖。 45
圖 47 -201310最短距離(Jump distance) 擬合分布圖。 46
圖 48 -201310旅次距離(Trip distance)擬合分布圖。 46
圖 49 -201311最短距離(Jump distance) 擬合分布圖。 47
圖 50 -201311旅次距離(Trip distance)擬合分布圖。 47
圖 51 -201312最短距離(Jump distance) 擬合分布圖。 48
圖 52 -201312旅次距離(Trip distance)擬合分布圖。 48
圖 53起點與終點隨機配對產生之最短路徑分布擬合圖。 50
圖 54以單一旅次為例(a)個別區域內起點和終點次數統計表(b)單一旅次所對應的起點和終點次數座標圖。 52
圖 55起點數相對於終點數之旅次次數分布圖(201210~201312)。 53
圖 56分割示意圖。 54
圖 57各區域內最短距離互補累積機律分布圖。 56
圖 58 高雄市行政區人口分布密度圖。 58
圖 59 上車區域距核心區域位置之歸一化數量密度分布圖(半對數座標)。 58
圖 60 下車區域距核心區域位置之歸一化數量密度分布半對數圖(半對數座標)。 59
圖 61 上車區域距核心區域位置之人口密度分布圖(雙對數座標)。 59
圖 62 下車區域距核心區域位置之人口密度分布半對數圖(雙對數座標)。 60
圖 63 綜合型(人口密度)函數模型之距離分布圖(雙對數座標),大圖為距離之互補累積機率密度,插圖為距離機率密度。 63
圖 64 指數衰減、冪次律分布和綜合型函數模擬模型之距離機率分布圖。 63

表目錄
表格 1高雄中華日光大車隊與全國、高雄市計程車數量比較表。 11
表格 2 衛星數據格式說明。 11
表格 3車輛狀態意義描述。 12
表格 4原始數據表。 13
表格 5初步數據表。 13
表格 6 ○A、○B、○C三個點的經緯度。 15
表格 7利用速度上限篩選誤差示意表。 16
表格 8旅次資料。 17
表格 9每月份的旅次統計。(單位:次) 18
表格 10每月份的計程車數量統計。(單位:輛) 19
表格 11平均每輛車每月的旅次統計表。(單位:次/輛) 19
表格 12 15個月行程之距離互補累積機率分布類型與其對應指數表。 29
表格 13 各月份最短距離(JUMP DISTANCE)、旅次距離(TRIP DISTANCE)的對應擬合分布之指數表。 31
表格 14 九分割區域狀態描述。 55
表格 15 –15個月最短距離和模擬人口密度分布之隨機距離的指數表。 62



[1] Viswanathan, G. M., Afanasyev, V., Buldyrev, S. V., Murphy, E. J., Prince, P. A., &; Stanley, H. E. (1996). Lévy flight search patterns of wandering albatrosses. Nature, 381(6581), 413-415.
[2] Atkinson, R. P. D., Rhodes, C. J., Macdonald, D. W., &; Anderson, R. M. (2002). Scale‐free dynamics in the movement patterns of jackals. Oikos, 98(1), 134-140
[3] Ramos-Fernández, G., Mateos, J. L., Miramontes, O., Cocho, G., Larralde, H., &; Ayala-Orozco, B. (2004). Lévy walk patterns in the foraging movements of spider monkeys (Ateles geoffroyi). Behavioral Ecology and Sociobiology, 55(3), 223-230.
[4] Brockmann, D., Hufnagel, L., &; Geisel, T. (2006). The scaling laws of human travel. Nature, 439(7075), 462-465.
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[10] Peng, C., Jin, X., Wong, K. C., Shi, M., &; Liò, P. (2012). Collective human mobility pattern from taxi trips in urban area. PloS one, 7(4), e34487.
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[13] Kang, C., Sobolevsky, S., Liu, Y., &; Ratti, C. (2013, August). Exploring human movements in Singapore: A comparative analysis based on mobile phone and taxicab usages. In Proceedings of the 2nd ACM SIGKDD International Workshop on Urban Computing (p. 1). ACM.

[14] Liang, X., Zhao, J., Dong, L., &; Xu, K. (2013). Unraveling the origin of exponential law in intra-urban human mobility. Scientific reports, 3.

[15] Simini, F., González, M. C., Maritan, A., &; Barabási, A. L. (2012). A universal model for mobility and migration patterns. Nature, 484(7392), 96-100.

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