TZVis: Visual Analysis of Bicycle Data for Traffic Zone Division

一、阅前了解

1、传统交通分区划分：Allsop 和Whitson 是研究交通区域的第一批人。早期划分方法（传统划分方法）根据实际物理特征（如山脉，河流，道路网络，行政边界和其他划分原则）划分交通区域。传统的划分方法将这些物理特征用作交通区域的区域边界。许多城市管理员一直在使用传统的划分方法来划分交通区域。但是，传统的划分方法存在局限性，例如无法精确地确定区域的功能，没有考虑人类社会活动与城市功能区域之间的关系，从而不正确地反映了人类活动对区域功能的影响。尽管通过传统的划分方法获得的交通划分方案更符合人们的直观认知，但是由于传统的划分方法在很大程度上依赖于人类的经验。并且该结果尚未得到真实的城市运动数据的验证，其合理性可能会受到领域专家的质疑。另外，随着交通拥堵状况的日益严重，传统的划分方法已不能满足需求，因此研究方向逐渐转向采用数据驱动的划分方法。

2、数据驱动的划分方法：随着从移动设备（例如，移动电话或可穿戴设备）生成大量交通数据，监视数据，公共交通的GPS数据（例如出租车，公共汽车和共享自行车），数据驱动的交通区域划分方法变得越来越多，在许多城市规划任务中很受欢迎。大量的移动数据反映了现实的需求，结果更加真实。近年来出现了用于不同数据的大量数据驱动的划分方法。由数据驱动的划分方法得出的交通区域划分结果基于真实世界的数据，但是，一个局限性在于每个区域的形状可能过于复杂且无法说明。因此，应该进一步结合传统的基于规则的划分方案。

3、基于区域的交通可视化：近年来，越来越多的学者使用可视化方法来分析交通状况，因为可视化对于交通数据的抽象是方便而有效的。对于交通区的可视化方案，考虑可信赖性非常重要。 具有有效的不确定性建模和可视化功能的可信赖的可视化分析使用户能够明确考虑不确定性信息，从而可以做出明智的决策。 提出技术指标可能是验证可视化系统有效性的一种有说服力的方法。

二、论文简介

          TZVis: 基于单车数据的交通区域划分可是分析系统（Visual Analysis of Bicycle Data for Traffic Zone Division）为20