研究城市居民活动的时空规律可以及时把握城市发展规模和扩张趋势,为交通部门的实施管理提供理论支持,也可为城市发展规划提供参考和借鉴。传统研究基于问卷调查手段,效率低下。出租车GPS轨迹具有不受线路约束等优点,是城市居民活动行为研究的良好数据源;基于位置的社交网络(LBSN)拥有庞大的用户群体,使得位置签到数据成为另一个重要研究手段。本文以福州为例,以新浪微博位置签到数据和出租车GPS轨迹数据作为数据源,综合宏观动态活动和区域空间联系特征两个方面研究签到用户和出租车乘客两类群体的活动行为的表示方法,以此为基础分析群体的时空变化特征以及彼此差异,以期为城市居民活动行为研究提供新的解决思路。论文的主要内容以及结论如下:(1)数据采集与预处理。概述了研究区的基本情况。描述了新浪微博位置签到数据的采集、预处理以及签到对象的构建过程。描述了出租车OD轨迹的结构组成及构建方法。最后介绍了论文研究所需要的道路网数据的来源以及预处理过程。(2)签到用户群体的活动时空变化分析。分析签到数据的总体时空分布,针对位置重复问题,提出了签到数据的密度峰值搜索和聚类方法来发现签到数据的热点和热区,实验证明所提取的签到聚集模式更加准确而且空间适用性良好。通过分析签到热点热区的时空变化发现,主城区签到用户的活动空间集中在二环路以内的区域,以时尚街区为主,夜间更为明显。(3)出租车乘客群体的活动及时空变化分析。分析了 OD点总体时空分布,采用基于道路交叉点的OD数据划分方法划分研究单元,以单元内OD点总量为活动强度,结合出入特征时空变化,实现出租车乘客群体的宏观动态活动特征分析。研究发现,出租车乘客群体的活动集中于以二环路以内、闽江北岸所围成的出租活动核心区内,交通站的出租车活动更活跃。白天的活动情况较为复杂,夜间相对集中,规律更加明显。(4)出租车乘客与签到用户活动联系分析。提出了出租车流量的和吸引度概念以及基于流向地图的更加生动形象、内容更加丰富的可视化方案,分析了研究单元间的出租车乘客流动特征及时空变化;引入出租车乘客交互量和签到单元密度,分析了两类群体在研究单元之间的活动联系变化特征,以及两者对不同类型单元的选择上存在的差异。研究发现,闽江和二环路对出租车出行活动的限制作用较签到活动更强;出租车乘客更倾向于老城区内商业区以及交通站,签到群体则更倾向于选择新兴商业区和文教用地。