Deciphering Urban Morphogenesis: A Morphospace Approach
本文提出一种融合城市理论、形态空间概念与考古证据的混合方法，将城市形态发生视为在密度、渗透性和信息维度上受筛选过程支配的形态空间轨迹，用以解释城市如何作为支持复杂社会功能的平衡方案而出现和演化。
2024-11-25 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Strong coupling between scales in a multi-scalar model of urban dynamics
城市演化过程发生在不同的尺度上，各层次之间相互作用复杂，过程类型相对不同。在何种程度上，实际的城市动态包括一个实际的强耦合的规模之间，在自上而下和自下而上的反馈的意义上，仍然是一个悬而未决的问题，具有重要的实际意义的可持续管理的领土。本文介绍了一个城市增长的多尺度模拟模型，它将宏观尺度上的城市系统相互作用模型与大都市区尺度上的城市形态演化模型相耦合。尺度之间的强耦合是通过根据另一尺度的轨迹更新每个尺度的模型参数来实现的。该模型在城市综合系统中进行了应用和探索。仿真结果表明，强耦合的非平凡的效果。因此，一个最佳的行动政策参数，如遏制城市蔓延转移。我们还在模型上运行了一个多目标优化算法，显示出捕获了尺度之间的折衷。我们的方法为更具操作性的城市动力学模型开辟了新的研究方向，包括尺度之间的强反馈。
2021-01-29 cs.CY cs.MA physics.soc-ph
A comparison between two OLS-based approaches to estimating urban multifractal parameters
多重分形理论为描述城市形态和增长提供了一种新的空间分析工具，但仍有许多基本问题有待解决。在众多悬而未决的问题中，最重要的问题是如何获得合适的多重分形维数谱。如果算法使用不当，参数值就会异常。对基于OLS的两种城市多重分形参数估计方法进行了比较。利用观测数据和实证分析，我们将演示如何利用双对数线性回归来评估多重分形参数。OLS回归分析有两种不同的方法。实例分析表明，将截距约束为零是较为可取的方法。零截距回归在一定的矩阶尺度范围内得到了合适的多重分形参数谱，而一般的回归结果是不正态的。在实际应用中，可以将零截距回归和普通回归结合起来计算多重分形参数。比较两组结果，可以判断城市结构的多重分形出现的时间和地点。该研究将启发城市科学家采用适当的技术来估计城市科学研究的多重分形维数。
2017-07-12 physics.soc-ph
Multilevel comparison of large urban systems
通过建立时空标准化统计数据库，首次使世界上最大的七个国家或地区（中国、印度、巴西、欧洲、前苏联、美国和南非）的城市系统具有可比性。我们首先解释一般演变城市单位（“城市”）的概念及其对每个国家统计系统提供的信息的必要调整。其次，参照Zipf和Gibrat的模型，在宏观尺度上比较了七个国家的等级结构和城市增长过程：与城市系统的进化理论相一致，金砖国家以及欧洲和美国的等级结构和增长过程具有很大的相似性，尽管它们在城市转型的不同阶段所处的位置解释了一些结构上的特殊性。第三，在对过去50年的演变进行聚类分析之后，在微观尺度上绘制了大约10，000个城市的个体轨迹。从城市系统演化理论中提取的一些共同原则可以解释这些轨迹的多样性，包括中国案例中地理再分配的特定模式。我们的结论是，在宏观层面上的观察时，概括为程式化的事实，可以帮助设计城市系统的模拟模型，而在微观层面上确定的城市轨迹是一致的，足以构成合理的未来人口预测的基础。
2015-01-26 physics.soc-ph
Superlinear scaling in the urban system of England of Wales. A comparison with US cities
根据城市规模理论，城市指标以可预测的方式与城市规模成比例。特别是，社会和经济生产力指标预计将具有超线性关系。这种行为在许多城市系统中得到了验证，但最近的研究结果表明，这种模式可能不适用于英格兰和威尔士（E&W），那里的收入与城市规模呈线性关系。这一发现提出了一个问题，即东西方的城市是否表现出与教育水平和职业群体等数量的超线性关系。在本文中，我们评估了E&W的教育和职业群体的规模，看看我们是否可以检测到受过教育和收入更高的人的数量的超线性关系。由于E&W在收入的线性缩放方面可能是独一无二的，我们通过将其与美国（US）的城市系统进行比较来补充我们的分析，美国是一个收入的超线性缩放已经得到证明的国家。为了使这两个城市系统具有可比性，我们使用相同的方法定义了两国的城市系统，并测试了我们的结果对城市边界变化的敏感性。我们发现，城市的E&W表现出超线性缩放模式的教育和某些类别的高薪职业。然而，这些群体具有超线性缩放的趋势在美国似乎更为一致。我们发现，虽然美国城市的教育和职业分布可以部分解释收入的超线性缩放，分布导致收入的线性缩放在E&W。
2017-03-27 physics.soc-ph
Spatial Point Pattern and Urban Morphology: Perspectives from Entropy, Complexity and Networks
一个城市体系或城市的物质形态的空间组织，既体现又影响着其社会形态的功能。因此，城市空间格局的数学量化对于理解系统的各个方面非常重要。在这项工作中，提出了一个框架，以熵最大化的思想为基础的城市位置的空间格局。三个空间长度尺度在系统中的位置的空间排列方面的识别解释计算。使用这些长度尺度，引入两个量来量化系统的空间格局，即质量退相干和空间退相干，其组合使世界上不同城市的比较成为可能。通过比较，揭示了不同地理背景和发展状况下的城市形态类型。
2019-08-14 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Spatial dynamics of complex urban systems within an evolutionary theory frame
本章是关于城市系统的复杂性和空间动态。城市规模的严重不平等以及限制其增长的明显困难给空间规划带来了实际问题。在有限的能源和原材料资源或可能的灾难性事件（如流行病）等新的制约因素对城市进一步扩张构成挑战的时候，重要的是要整合各种科学学科的理论，以估计城市动态可以在多大程度上得到改变。在简要回顾复杂性科学的新发展对城市理论的贡献的同时，我们首先倡导城市理论的合理性。其次，我们发展了我们原来的方法，考虑空间相互作用和演化路径依赖的主要特点，在一般的城市实体的行为。第三，我们测试这些原则的城市系统的进化理论的基础上，通过实验四个城市增长的动态模型校准协调的经验数据集在整个世界的比较。
2020-10-28 physics.soc-ph
Critical Transit Infrastructure in Smart Cities and Urban Air Quality: A Multi-City Seasonal Comparison of Ridership and PM2.5
University of Nevada, Las Vegas（内华达大学拉斯维加斯分校）
本文通过多城市季节性数据比较，研究公共交通通勤量与PM2.5的关系，揭示不同城市和季节的结构性差异，并提出整合交通与环境监测的智能城市框架。
2026-04-03 cs.CY physics.soc-ph
Spatial interactions in urban scaling laws
城市尺度律的分析假设不同城市的观测与附近城市的存在无关。在这里，我们引入生成模型和数据分析方法，通过明确建模不同地点的个体之间的相互作用的影响来克服这一限制。参数描述的比例律和空间相互作用的推断，同时从数据，允许严格的（贝叶斯）模型比较，克服了定义城市区域的边界的问题。五个不同数据集的结果表明，包括空间相互作用通常会导致更好的模型和标度律指数的变化。数据和代码见参考文献[1]。
2020-06-25 physics.soc-ph
AlphaEarth distinguishes cities but compresses urban variation
University of Glasgow（格拉斯哥大学）
本研究审计卫星基础模型AlphaEarth对全球城市嵌入的表示，发现其支持跨区域比较但压缩城市内部变化，且年度差异未验证用于时间比较。
2026-09-28 cs.CV physics.soc-ph
Digital Urban Sensing: A Multi-layered Approach
对人类流动的研究越来越依赖于数字传感，即数字技术促进的人类活动的大规模记录。然而，在从这些来源看到的模式中，变异性和人口代表性问题仍然是解释从这些记录中收集的任何结果的主要挑战。本研究通过比较出租车、地铁和花旗自行车旅行、移动应用程序记录、地理标记的Twitter数据以及纽约市五个行政区的311个服务请求的空间和时间活动分布来探讨这些问题。比较揭示了这些数据集之间的空间和时间模式有很大的不同，强调了单个数据集的能力的局限性，以代表城市动态的整体。我们进一步解释这些差异，通过分解的空间分布与工作-居住平衡和不同的人口群体使用不同的活动的倾向。然而，这些差异也突出了利用多元性来创建城市动态的多层次模型的机会。我们展示了这种模型的能力，以推进城市分区和社会经济建模-数字城市传感的两个常见的应用。
2018-09-05 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Effects of the COVID-19 lockdown on urban light emissions: ground and satellite comparison
针对COVID-19的“封锁”期为研究经济活动对环境污染（例如NO $_2$、气溶胶、噪音、光）的影响提供了独特的机会。对NO $_2$和气溶胶的影响已经非常明显和容易证明，但对光污染的影响已经证明具有挑战性。造成这一困难的主要原因是，地球夜间卫星图像的主要来源是SNPP-VIIRS/DNB仪器，该仪器在大多数人类夜间活动已经发生并且许多相关照明已经关闭的深夜获取数据。在此，为了分析封锁对城市光排放的影响，我们使用了2020年3月14日至5月31日西班牙格拉纳达市在COVID-19引发的城市人口限制期间的地面和卫星数据。我们发现，由于城市的光排放减少和大气中人为气溶胶含量减少，导致光散射减少，光污染明显减少。PM10粒子的丰度和天空亮度之间存在明显的相关性，大气污染越严重，城市夜空越明亮。经验表达式的确定，涉及PM10粒子丰度和天空亮度在三个不同的波长带。
2020-11-18 astro-ph.EP astro-ph.IM physics.soc-ph
Discovering Important Nodes Through Graph Entropy Encoded in Urban Space Syntax
城市空间网络中的潜在影响空间可以通过熵参与率来检测。被认为是本地（连接）和全球（中心）熵。随着城市规模的增大，城市的连通性熵有增大的趋势，而反映城市整体连通性的中心性熵则呈减小的趋势。在城市网络中，节点的局部属性和全局属性正相关，这表明城市的可理解性。熵参与率之间的相关性可以用于可懂度测量和城市网络比较的目的。
2007-09-27 physics.comp-ph physics.soc-ph
Straightness of rectilinear vs. radio-concentric networks: modeling simulation and comparison
本文提出了直线和无线电同心网络之间的比较。事实上，在世界各地的几个城市，人们经常在城市地区看到这些网络。图论中的\textit{straightness}测度描述了这类网络的一个有趣性质，它评估了沿着网络链路从一个节点到另一个节点的移动偏离网络独立的直线路径的程度。我们在直线网络和无线同心网络中研究了这一性质，首先通过在具有完美拓扑的理论框架中对从中心到外围位置的路径进行数学分析，然后使用多个起点-目的地路径的模拟。我们表明，在大多数情况下，无线电同心网络有一个更好的直线度比直线的。未来如何将此属性用于城市网络？
2016-09-19 cs.SI physics.soc-ph
Urban delineation through the lens of commute networks: Leveraging graph embeddings to distinguish socioeconomic groups in cities
本研究提出利用源自人口普查的通勤网络，通过图神经网络（GNN）架构提取城市区域节点的低维嵌入并进行聚类，以实现城市区域划分。实验表明该方法能有效捕捉社区间的社会经济差异，为城市社区检测提供了有力替代方案。
2025-07-15 cs.SI physics.soc-ph stat.ML
Multilayer networks describing interactions in urban systems: a digital twin of five cities in Spain
Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos (IFISC), CSIC-UIB（复杂系统与跨学科物理研究所（IFISC），CSIC-UIB）；CA UNED Illes Balears（巴利阿里群岛开放大学学院）；Institute for Biocomputation and Physics of Complex Systems (BIFI), University of Zaragoza（萨拉戈萨大学复杂系统生物计算与物理研究所（BIFI））；CENTAI Institute（CENTAI研究所）
本文提出了一种构建多层网络的方法，用于创建西班牙五座城市的数字孪生，以研究不同流行病场景下的干预策略比较。
2024-09-06 physics.soc-ph
Neural Embeddings of Urban Big Data Reveal Emergent Structures in Cities
Texas A&M University（德克萨斯A&M大学）
在这项研究中，我们建议使用神经嵌入模型图神经网络（GNN）-利用城市地区的异质性特征及其相互作用所捕获的人类流动网络，以获得这些地区的矢量表示。使用来自美国16个大都市县数百万聚合和匿名手机用户的大规模高分辨率移动数据集，我们证明了我们的嵌入编码与城市组件（如设施分布）和人口属性和活动相关的功能之间的复杂关系。利用聚类表示法和同一聚类中城市区域的共有特征，度量了从城市中心到郊区各方向的空间梯度。此外，我们还发现，在不同县训练的模型生成的嵌入可以捕获另一个县50%至60%的新兴空间结构，使我们能够以定量的方式进行跨县比较。我们基于GNN的框架克服了以前用于检查空间结构的方法的局限性，并且具有高度的可扩展性。研究结果揭示了城市各组成部分之间的非线性关系和各向异性的空间梯度在城市。由于所确定的空间结构和梯度捕捉到了各种机制的综合影响，如隔离，不同的设施分布，和人类流动，研究结果可以帮助确定当前城市结构的局限性，为规划决策和政策提供信息。此外，该模型和研究结果通过综合理解城市组成部分与人口活动和属性之间的复杂相互作用如何塑造城市空间结构，为城市规划，工程和社会科学的各种研究奠定了基础。
2021-10-24 cs.AI cs.CY physics.soc-ph
Estimating hourly population distribution change at high spatiotemporal resolution in urban areas using geo-tagged tweets, land use data, and dasymetric maps
本文介绍了一个时空分析框架，估计每小时变化的人口分布在城市地区使用地理标记的推文（包含用户的物理位置的消息），土地利用数据和dasymetric地图。我们使用Twitter的流应用程序编程接口（API）在一年（2015年）内收集了圣地亚哥县内的地理标记社交媒体（推文）。一个用于数据清理的半手动Twitter内容验证程序首先应用于人类和非人类用户（机器人）创建的单独推文。下一步是使用两种不同的地理单位计算每小时唯一Twitter用户的数量：（1）人口普查区块，以及（2）LandScan的1km × 1km分辨率网格。最后一步是通过将每个人口普查区块或网格中唯一Twitter用户的数量转换为具有空间和时间变化因素的估计人口密度来估计实际动态人口。时间因素是基于每小时的频率变化的独特的Twitter用户在圣地亚哥县，加利福尼亚州。利用土地利用图和2010年人口普查数据，使用dasymetric方法估计了空间因素。建立了几个比较图，以可视化动态人口分布的时空格局变化。
2018-10-15 cs.SI physics.soc-ph
