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1. 地理空间人工智能在交通需求预测中的应用
陈宇婷, 赵鹏军
北京大学学报(自然科学版)    2026, 62 (2): 448-458.   DOI: 10.13209/j.0479-8023.2026.013
摘要363)   HTML    PDF(pc) (1213KB)(38)    收藏
通过交叉学科技术框架重构、分阶段问题解耦与策略优化、政策导向的未来领域研判, 系统地综述地理空间人工智能(GeoAI)在交通需求预测中的代表性应用进展。针对交通需求预测四阶段(交通生成、交通分布、交通方式划分和交通流分配)的共性特征及差异化需求, 重点分析交通需求预测面临的复合技术难题, GeoAI集成空间表征学习、空间显式建模与隐式建模、模型评估与解释等技术, 形成提升预测精度和可靠性的高效解决方案。GeoAI弥补了传统预测模型在处理高维、多模态复杂数据时的局限, 增强了模型鲁棒性和时空预测能力。面对大数据多模态、交通系统耦合和时空关系演化等挑战, 未来研究方向应聚焦于优化多模态交通数据要素治理体系、构建交通领域大模型跨任务自适应学习框架, 为交通强国和数字中国战略下的交通需求预测理论研究与应用实践提供科学参考。
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2. 海运碳排放的影响因素研究进展
赵鹏军, 孔维娅, 康婷婷, 许佳时, 杨艺
北京大学学报(自然科学版)    2025, 61 (4): 821-832.   DOI: 10.13209/j.0479-8023.2025.017
摘要521)   HTML    PDF(pc) (2059KB)(3593)    收藏
从微观和宏观两个层次, 对海运碳排放影响因素的研究进行全面系统的梳理, 总结出三大微观因素和三大宏观因素及其相互作用的七大效应。微观因素直接作用于船舶, 包括船舶技术因素、船队运营因素和航运物理因素; 宏观因素通过市场调控影响微观部分, 间接作用于海运碳排放, 包括国际治理因素、贸易因素和灾害因素。不同因素之间、因素与碳排放之间通过规模效应、结构效应、技术效应、成本节约效应、中断效应、能源强度效应和活动强度效应等相互作用。船舶技术的发展与普及、船舶规划平台的构建、制定科学合理的环境税收政策等对当前海运碳减排提出挑战, 未来需要进一步量化分析海洋运输对地缘政治、自然灾害的具体影响, 重点关注全球供应链的脆弱性和应对策略。
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3. 新冠疫情与俄乌冲突背景下世界玉米海运格局变化研究
赵鹏军, 尹昭有, 张梦竹, 牛樱楠, 何张源
北京大学学报自然科学版    2024, 60 (6): 1094-1106.   DOI: 10.13209/j.0479-8023.2024.023
摘要1665)   HTML    PDF(pc) (3031KB)(2218)    收藏
采用2019, 2021和2022年的国际玉米贸易数据, 通过矩阵构建和算法设计进行数据映射, 探究新冠疫情与俄乌冲突背景下全球玉米海运格局的变化, 得到以下结果。1) 泛地中海、西北太平洋近岸海域和加勒比海海域是世界玉米航运的3个核心。2) 疫情和俄乌冲突对世界玉米航运结构的影响有限, 局域变动大于整体变动, 冲突对世界玉米航运格局的影响集中在泛地中海地区。玉米航运格局演化量变仍在持续积累。3) 疫情和俄乌冲突都对航道玉米运量和运价产生双重效应, 俄乌冲突干扰了疫情缓和后世界玉米航运的反弹。考虑到全球航运玉米单价上涨, 黑海相关航道经济价值下降明显, 南美经好望角至东亚、东南亚的大洋航道等经济价值增长态势良好。4) 泛地中海海域航道具有高度的综合价值; 虽然非洲大陆西侧岸线等航道的经济价值较低, 但具有较高的国际服务价值。
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4. 基于手机信令数据的特大城市人口时空分布及其社会经济属性估测——以北京市为例
海晓东, 刘云舒, 赵鹏军, 张辉
北京大学学报自然科学版    2020, 56 (3): 518-530.   DOI: 10.13209/j.0479-8023.2020.035
摘要4287)   HTML    PDF(pc) (3739KB)(3286)    收藏
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。
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5. 基于多源LBS数据的职住平衡对比研究——以北京城区为例
赵鹏军, 曹毓书
北京大学学报自然科学版    2018, 54 (6): 1290-1302.   DOI: 10.13209/j.0479-8023.2018.077
摘要2480)   HTML    PDF(pc) (4662KB)(1786)    收藏

采用多源LBS数据(热力图数据、POI数据、微博签到数据), 对北京城区职住关系进行测定和分析, 从不同角度测度北京城区职住关系的时间和空间特征, 研究结果可为改善城市职住关系提供决策参考。比较了LBS数据同传统人口和经济普查数据所测度的职住关系结果的差异性, 讨论差异产生原因, 为更好地利用LBS数据进行职住关系研究提供建议。

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6. 我国居民住宅建筑生活能耗差异性调查研究
王悦, 赵鹏军
北京大学学报(自然科学版)    2018, 54 (1): 162-170.   DOI: 10.13209/j.0479-8023.2017.159
摘要2643)   HTML117)    PDF(pc) (499KB)(3740)    收藏

对我国南北方10个城镇及农村居民建筑生活能耗进行全面调查, 利用调查数据分析我国城乡用能水平与用能方式存在显著差异的主要影响因素。建筑使用能耗主要包括采暖能耗、降温能耗、照明能耗、家用电器能耗以及炊事能耗等5个方面。调查结果表明, 电力、天然气、标准煤是三大主要居住能源; 采暖、炊事以及家电是主要的能源消耗活动。城镇与农村能耗来源和用能结构存在差异, 城镇居民人均生活消费能源是农村的3.2倍。城镇居民建筑用能以燃气和电力为主, 北方城镇燃气和电力分别占73%和20%, 南方城镇则分别占47%和23%; 农村居民建筑用能中, 电力和燃煤所占比例较高。研究结果可为我国实施节能优先政策提供一定的参考依据。

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7. 旧城区居民出行问卷调查常见问题分析及技术创新 —— 以北京市前门地区为例
赵鹏军, 冯筱, 李圣晓
北京大学学报(自然科学版)    2016, 52 (3): 486-492.   DOI: 10.13209/j.0479-8023.2015.155
摘要2257)   HTML    PDF(pc) (407KB)(2792)    收藏

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。

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8. 考虑偏好差异与备选方案相关性的居民出行方式选择模型
杨励雅,赵鹏军
北京大学学报(自然科学版)   
摘要1180)      PDF(pc) (438KB)(1618)    收藏
为克服传统logit模型的IIA缺陷, 构建合适的居民出行方式选择模型。尝试结合广义极值模型与潜在类别模型, 选取出行费用、出行时间、停车费用及等待时间等作为方式选择效用变量, 选取个人收入、出行目的与出行距离作为类属函数变量, 构建一种区分潜在类别的配对巢式logit模型, 该模型能同时刻画备选方式之间的相关性以及出行者的偏好差异。利用2005年北京市第三次居民出行调查数据, 对模型参数进行估 计和检验。参数估计结果表明: 1) 相较于传统MNL模型与不区分潜在类别的配对巢式logit模型, 区分潜在类别的配对巢式logit模型具有更优的统计学特征; 2) 对出行费用敏感的出行者比例大于对出行时间敏感的出行者比例, 提供交通服务时, 降低费用将比缩短时间更为有效。
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