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城市是一个复杂的动态系统，通常经历一个规划-发展-调整-重新规划的过程。在这个过程中，土地利用和空间结构由于人类生产活动和产业集聚和扩散的影响而不断变化。内部形成不同的功能区域并且不断发展。另一方面，随着城市交通拥堵研究的深入，城市计算以及城市空间结构布局、城市功能区分布研究越来越成为交通拥堵探究热点，再加之城市大数据的不断感知和获取，数据驱动下的城市功能结构研究，能够为城市功能区识别提供重要思路。
在此背景下，本研究以北京市三环道路内区域为例，基于手机信令数据和兴趣点等多源数据为基础，利用大数据挖掘、聚类分析以及空间分析等相关技术，开展城市功能区识别研究，主要研究工作内容如下:
首先，对国内外关于城市功能区识别研究中，涉及到的基本空间单元进行梳理，整理了5类基本研究单元，并对不同基本空间单元进行比选分析，辩证对比分析其对城市功能区识别结果准确度及可行性的影响，确定交通小区层面的基本空间单元进行本文的功能区识别研究:
然后，提出了一套应用于城市功能区识别的多源数据处理方法，主要包括手机数据、兴趣点数据、GIS图层数据、百度地图影像数据，并对手机数据的采集、存储、清洗、空间化操作以及数据计算等进行详细介绍，同时，对手机信令数据和兴趣点数据的处理、统计分析进行系统阐述，为后文进行功能区识别提供高质量数据源起到了重要作用;
其次，构建城市功能区识别模型，主要包括手机信令数据识别模型和兴趣点数据辅助识别模型，涉及数据关联统计、处理方法、模型构建、识别过程等。同时，创新性提出了一套定性定量相结合的验证方法，弥补了现状研究中缺乏定量验证的空缺，为功能区识别研究理论体系提供重要理论依据;
最后，在实例研究中，通过北京市移动手机信令数据，以北京市三环内区域为研究对象，对本文所提方法模型进行应用并验证其科学可靠性。在研究成果的基础上，分析城市功能区分布对城市轨道交通客流分布规律的影响，确定了城市功能区分布、城市空间结构布局对城市出行需求分布具有较大影响，为城市交通规划管理相关政策制定提供重要决策依据。
在此背景下，本研究以北京市三环道路内区域为例，基于手机信令数据和兴趣点等多源数据为基础，利用大数据挖掘、聚类分析以及空间分析等相关技术，开展城市功能区识别研究，主要研究工作内容如下:
首先，对国内外关于城市功能区识别研究中，涉及到的基本空间单元进行梳理，整理了5类基本研究单元，并对不同基本空间单元进行比选分析，辩证对比分析其对城市功能区识别结果准确度及可行性的影响，确定交通小区层面的基本空间单元进行本文的功能区识别研究:
然后，提出了一套应用于城市功能区识别的多源数据处理方法，主要包括手机数据、兴趣点数据、GIS图层数据、百度地图影像数据，并对手机数据的采集、存储、清洗、空间化操作以及数据计算等进行详细介绍，同时，对手机信令数据和兴趣点数据的处理、统计分析进行系统阐述，为后文进行功能区识别提供高质量数据源起到了重要作用;
其次，构建城市功能区识别模型，主要包括手机信令数据识别模型和兴趣点数据辅助识别模型，涉及数据关联统计、处理方法、模型构建、识别过程等。同时，创新性提出了一套定性定量相结合的验证方法，弥补了现状研究中缺乏定量验证的空缺，为功能区识别研究理论体系提供重要理论依据;
最后，在实例研究中，通过北京市移动手机信令数据，以北京市三环内区域为研究对象，对本文所提方法模型进行应用并验证其科学可靠性。在研究成果的基础上，分析城市功能区分布对城市轨道交通客流分布规律的影响，确定了城市功能区分布、城市空间结构布局对城市出行需求分布具有较大影响，为城市交通规划管理相关政策制定提供重要决策依据。