基于T-GIS方法的大学生时空变化规律研究

毕 旭，刘鹏程，张 毅，罗慧芳

（1.华中师范大学 城市与环境科学学院，湖北 武汉 430079）

现实世界的数据是动态的，不仅与空间有关，而且会随着时间的变化而变化。近来一些重要事务的处理，如紧急事件管理、交通堵塞管理、传染疾病病源扩散及追踪研究等，都需要详细的人的实时空间分布数据[1]。在紧急事件管理等领域要求GIS能提供完善的时序分析功能，高效地回答与时间相关的各类问题。所以，必须在静态GIS中增加对时间信息的管理和处理功能，这种能在时间与空间2个方面全面处理的地理信息系统叫时态GIS，即T-GIS(temporal GIS)[2]。T-GIS的应用，有效地解决了时间、空间和属性3个要素之间的相互关系，有利于揭示地理要素的状态和变化过程[3]。许多国外学者对有关基于活动的出行要求时空数据模型进行了探讨[4-6]。但这些模型表述复杂，应用有一定的难度。本文分析了学生时空活动的动态表现，以学生人数时空分布动态查询为目的，提出了一个面向学生停留以及移动行为的时空数据模型，并将该模型实现于ArcGIS平台上，实现基于人、时间、位置的查询功能。该模型设计简洁，操作和编程实现方便，可通过GIS三维可视化技术对学生时空行为数据进行直观表达和分析，为大学生时空活动变化规律研究提供了极大的方便。

1 学生时空动态表现

为了合理有效地组织出行时序模式数据，设计出行日志调查问卷，首先需对学生的时空动态表现进行分析。假设某个学生在1 d的活动形式和时间安排如表1所示，这些活动进度可在一个二维坐标系中描述，横轴表示时间，纵轴表示行为活动的空间位置(见图1)。

表1 被调查者的活动和出行时序模式表

图1 学生日常出行模式示意图

图1 可清晰地显示被调查者在1 d中7:00～23:00所处的位置，水平线表示该学生在某个时间段停留在某个驻所[7]，斜线表示在各驻所之间行进。该进度表可以描述一个学生1d内活动的时空关系，但难以直观分析多个人的活动时空特征。本研究使用T-GIS的基本理念有效地解决了上述问题。

2 大学生活动时空数据库的建立

2.1 数据获取

1）构建校园矢量地图。利用华师校园平面图作为底图进行矢量化构建校园矢量地图，包括宿舍、食堂、广场、科学会堂等51个面状要素以及校内主要道路，并赋予这些要素对应的属性信息和空间信息。

2）学生出行日志调查。本文采用出行日志问卷调查方式对学生每天活动的时序性进行调查。数据源于2011年6～9月华中师范大学19个学院的700名在校本科生，有效样本为671人，其中女生348人，男生323人，男女比例为1∶1.08。调查内容包括学生的性别、年龄、专业年级、宿舍号等个人信息，以及学生的活动时间、活动地点、活动类型（学习、锻炼、娱乐、其他）等活动模式。考虑到大学生的作息安排一般以周为周期，因此以1个周期（星期日到星期六）为一个完整的单元来设计问卷[8]，对学生进行为期3 d的活动日志调查[9]，通过Microsoft Access数据库对调查数据进行整理和汇总。

2.2 开发时空分布工具

借助ArcGIS 软件，使用C#语言基于ArcEngine平台进行二次开发，实现了在任意时间断面获取各个校园建筑物学生人数信息的功能，拖动滑动条可以达到动态呈现的效果。时空分布工具条如图2所示。

图2 查询学生时间分布工具条

除此之外，某个学生在一个驻所与另一个驻所间行进的具体位置，可通过程序进行内插得到。假设从7号楼步行到8号楼所需时间为10 min，某个学生在14:30～16:20时段停留在7号楼，16:30～18:00时段停留在8号楼，假设学生是匀速行进的，通过程序可查找从7号楼到达8号楼的路径，那么在16:20～16:30这段时间中间点在行进道路中所处的具体位置可通过程序内插实现（如图3所示）。

图3 程序内插产生行进中的位置

3 大学生活动规律研究

采用时空分布工具获取各典型时刻校园各个建筑物人数分布图，将每个建筑物包含的人数信息实现三维立体表达，即起伏度越大的地方表示该地点学生聚集的人数越多，以此来反映学生的聚集状况，分析大学生活动的时空特征。

3.1 典型时刻大学生活动时空特征

选取了周一（见图4）以及周六（见图5）的6个典型时间断面，这6个时段基本可反映学生平时和周末的活动情况。

图5 周六典型时间断面被调查学生空间分布立体图

观察周一学生活动情况，可知在7:00～8:00和18:00～19:30时段分别有68.4%和66.9%的学生聚集在食堂，早餐时段最高峰位于东一食堂，而晚餐时段最高峰位于桂香园食堂，因此应分别在这2个时段增加这2个食堂的设施利用率以及饭菜供应的数量；在其余时间段，大部分学生都聚集在教学楼，且最高峰位于8号楼，因此，8号楼作为华师的主要教学楼，各方面设施都应加强。观察周六学生活动情况，在7:00～8:00和19:30～22:00时段聚集人数最多的是宿舍，分别有45.3%和64.5%的学生在宿舍；而在其余时段，最高峰处都位于校外。但对比图4 c与图5 c可发现，在14:30～16:30时段，西区篮球场有一定的起伏度，分别有5.7%和12.7%的学生聚集在此，说明无论是平时还是周末，学生通常会选择此时段进行体育活动。

3.2 不同性别学生周末活动特征差异

选取了周六女生和男生活动的4个典型时间断面（见图6、图7），研究周末不同性别学生活动的差异。

图7 周六典型时间断面被调查的女生和男生空间分布立体图

周末男生和女生的活动差异明显。在周末，女生在教学楼上自习或校外进行辅修、家教、回家、游玩等活动的比例比较高，而男生处于宿舍的比例比较高；在14:30～16:30时段，有不少男生聚集在西区篮球场，而女生进行体育活动的比例却很低。

4 结 语

本研究将T-GIS和时间地理学基本理论相结合，将华中师范大学学生作为研究实例，具有一定的参考意义。

1）在方法上，力图进一步发展T-GIS，探讨基于活动的T-GIS研究方法，且本研究开发的时空分布工具条不仅可应用于学生数据，稍加修改还可应用到其他与GIS和时态相关的更多领域，为与GIS和时态相关的更多领域提供借鉴。

2）在实践上，利用时空分布工具，根据学生平时与周末的活动群聚性和差异性规律，帮助校园管理人员预测教室、图书馆、体育场等场地及设施的使用情况，为合理利用资源和调配管理人员以及对相应场馆、场地、道路等的建设规划提供帮助；也可利用时空分布工具进行一些统计和预测，便于疏散人群避免上下课高峰时段人群拥堵；提供了男女生周末活动的差异性，可更加深入地了解不同性别学生的活动心理并设计相应的课外活动。

由于难以开展全校大样本量的调查，分析结果可能存在一定的误差。在足够样本量和样本分布在空间上相对均衡的前提下，本研究对归纳大学生活动的群聚性和差异性以及不同性别学生活动的差异性具有更重要的意义。

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