12月10日，电子系城市科学与计算研究中心在《自然·计算科学》（Nature Computational Science）上在线发表了“人类移动行为涌现城市发展规律”(“Emergence of Urban Growth Patterns from Human Mobility Behavior”)的研究成果，基于大规模城市模拟仿真平台首次揭示了城市宏观演化发展规律从人类微观移动行为中涌现的内在机理。该成果拓宽了传统建模城市演化规律的统计物理模型，首次建立了连接个体移动行为与城市演化规律的理论桥梁，使得在城市规划与治理中考虑与微观城市居民行为的相互作用成为可能。

       城市是人类和资源在时空上的聚集，其为大规模社会协作和基础设施的复用提供了便利条件，能显著地提升社会经济效益。长时间尺度下城市发展存在显著的分形（Fractal）现象与三大发展规律：城市面积分布的齐夫定律（Zipf's Law），城市面积与城市人口间的超线性关系，以及城市人口的负指数空间分布。这些宏观规律的微观机理与演化模型是物理学、信息学、行为学等学科学者共同关注的“城市科学”交叉领域十几年来一直未能突破的重要科学问题。

(A)霍华德提出的花园城市模型。 (B)1991年伦敦市人口分布热力图。

 

       电子系城市科学与计算研究中心通过变革“模型驱动”和“模拟仿真”的传统研究范式，从微观人类移动行为出发，创新地提出了能同时建模社会交互机制和移动记忆机制的城市环境人类移动行为模型，并基于该移动模型建立了多智能体城市演化模型，通过理论分析和高效率城市模拟仿真技术表明该模型能准确预测城市演化中的分形现象和三大发展规律，为关联宏观层面的城市演化和微观层面的个体移动行为提供了一个理论桥梁。

（左）综合建模移动记忆机制和社会交互机制的协同移动模型。（右）基于协同移动模型的多智能体城市演化框架。

 

       这一研究成果首次揭示了城市复杂系统宏观演化发展规律的微观移动行为机理，兼具宏观预测能力和微观可解释性，使得在城市政策制定中既能充分评估城市未来的演化态势又能综合考虑与微观个体行为的相互作用，能有效支撑科学、灵活、精准的城市治理。

（A-C）美国、英国和柏林区域的城市演化规律：A 城市面积分布，B 城市人口密度与城市面积关系，C 城市人口密度分布。（D-E）不同人类移动模型预测的城市演化规律：D 城市面积分布，E 城市人口密度与城市面积关系，F 城市人口密度分布。

 

       电子系城市科学与计算研究中心博士毕业生徐丰力为论文第一作者，李勇副教授、金德鹏教授、陆建华教授、迈阿密大学宋朝鸣副教授为共同作者。该研究成果得到了科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目（2020AAA0106000）和自然科学基金联合基金重点项目（U1936217）支持。

 

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s43588-021-00160-6

代码及数据链接：

https://github.com/tsinghua-fib-lab/Collective-Mobility-Model