人类乘出租车出行的移动性呈指数标度律

作为城市规划、交通预测以及流行病预测的重要因素，人类移动模式的建模数十年来一直受到研究者的广泛关注。幂律分布及其多种变体已在诸多真实世界的人类移动数据集中被观察到，例如纸币的流动、蜂窝电话用户位置的追踪以及车辆的轨迹。本文针对从北京一万余辆出租车采集的、粒度精细的两千万条轨迹构建了模型。与多数人类移动数据中所观察到的模型相反，城市区域内出租车的行驶位移倾向于服从指数分布而非幂律分布。同样，行程耗时也可由指数分布很好地近似。值得一提的是，对事件间隔时间的分析揭示了人类移动的阵发性特征，这一点与许多其他人类活动相类似。