新书推介：《地图时空大数据爬取与规划分析教程》

近年来，时空大数据分析与应用成为规划设计、学术科研的新方法和新手段。其中，以微博签到数据、出租车轨迹数据、手机信令数据、公交IC卡数据为代表的时空大数据已成功地应用于城市规划、交通规划等研究领域，但是其中某些数据往往并不公开且获取成本较大。令人欣喜的是，来源于百度、高德等互联网电子地图的地图时空大数据，例如兴趣点(学校、医院、公交站点、停车场等)、兴趣线(道路网、公交线网、路况等)、兴趣面(行政区划面、居住区面、公园绿地面)、栅格图片(热力图、街景图等)、交通出行数据(分方式出行出行路径(轨迹)、时耗、距离等)、实时定位数据等，不仅覆盖面广、更新快且数据错误少，更是通过大量应用程序接口(Application Programming Interface, API)免费对外开放，有效地降低了基础地理信息数据获取的成本和难度，可广泛应用于城市空间结构、居住就业分布、交通供需分析、可达性分析、交通方式行时比分析等场景。

那么，如何快速获取、处理和分析地图时空大数据？《地图时空大数据爬取与规划分析教程》将从实用性出发，以大量规划应用案例为驱动，直观详尽地介绍爬取地图时空大数据的知识、技能与过程，由易到难、手把手教零基础初学者掌握快速采集、处理、分析并应用各类数据的技能和方法。

教程主要通过调用互联网地图一系列开放数据接口的方式，采集兴趣点、道路和路况数据、行政区划、街景图片、交通出行等数据，同时使用互联网地图的坐标转换服务进行坐标系的转换(见下图)。

教程主要使用的互联网地图API简介

教程通过简短的Python程序，将采集到的不同格式数据文件处理为Excel、GIS软件可直接打开、处理和分析的文本文件，及常见GIS软件可操作的Shapefile文件(见下图)，从而为进行后续的空间分析工作做准备。

表示南京公交线网的Shapefile文件

路网是进行城市空间分析的重要基础数据。读者通过互联网地图不仅可以获取各路段的空间信息(见下图)，还能获取路段实时拥堵等级、实时行程车速、行车方向的属性信息，即采集具有实时车速、路况信息的道路数据，进而可开展城市早晚高峰交通拥堵情况分析。

某工作日早高峰时南京主城各路段的行程车速分布

基于互联网位置大数据平台以0.1×0.1°间隔展示的实时定位人数(图5)，能够近似地反映人群的相对集聚区和人口的分布趋势，使得探究人群的实时空间分布特征成为可能。

某日14:25—14:55时段南京主城区

不同位置的定位人数分布

互联网地图开放的交通出行数据提供的小汽车、公交两种方式实时出行时间，是分析城市公交可达性、公交优先度精确可靠的数据源，并且可以为许多城市交通分析中新增的公交/小汽车行时比提供数据基础。

如若已知就业岗位分布，还可分析得出每个空间单元(如下图中的基站覆盖范围)一定时间内的小汽车和公共交通的就业岗位可达性(见下图)。

昆山中心城区公交车45分钟就业可达性

期待《地图时空大数据爬取与规划分析教程》能够解决读者关于地图时空大数据采集、处理、分析与应用的困扰，期待教程对读者的规划、设计与研究工作有所帮助！