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2019年ChinaVIS会议上介绍的一篇论文。在该论文中Guodao Sun, Baofeng Chang等人提出了一种基于实际交通数据以及路网约束条件生成交通区域的新颖划分方法。通过研究并总结传统和数据驱动的划分方法的特征，提出了一种新的交通区划分方法，该方法结合了传统划分方法和数据驱动划分方法的特征，不仅根据交通热点和不同区域之间的隐藏行车路线生成交通区划方案，而且还考虑了道路网络等现实和静态约束。设计出了TZVis：该系统允许用户根据不同需求生成多个交通区域划分方案，在多个视图中分析方案并选择最佳交通区域方案，是一种与划分方法完全集成的视觉分析系统。系统可以帮助用户通过指标和多个视图来分析交通区域和划分方案。用户可以定义生成参数，以在分析过程中生成划分方案。

三、论文具体内容

论文其他方面由于本人知识的不足及篇幅过长等原因就不再具体叙述，感兴趣的读者可去下载原文深入了解。下面我主要介绍该论文在客户化方面的设计：

                                                                                              图1 

Fig.1. 分析TZVis中交通区的交通特征：（a）菜单栏包括“ Generation Menu”，“ Analysis Menu”和“ Division Store”；（b）划分方案和交通数据的地图概览；（c）一个LineUp视图，以根据用户定义的数据显示多个划分方案的指标；（d）各交通区之间交通流量信息的矩阵图；（e）交通区域之间特定交通流信息的平行坐标图；（f）一张t-SNE图表，显示了不同交通区域的相似性；（g）雷达图显示了交通区的指标。

一、可视图形设计

  论文设计了TZVis，这是一种可视化分析系统，可供用户分析流量分配方案。TZVis提供了多个协调视图，例如在地图上显示交通区域和共享自行车记录的地图概览，在交通区域之间显示行驶流量的矩阵视图，详细显示共享自行车记录的平行坐标图，LineUp视图显示所有划分方案的特征，雷达图显示每个交通区域的特征，t-SNE图显示交通区域之间的相似性。 

（1)Map overview （地图视图 （图1  b））：以显示交通区域划分的结果以及从交通流数据中提取的时空OD数据，这可以帮助用户获得交通区域划分方案的概述。地图上的区域边界可帮助用户识别每个交通区的形状和地理位置。为了帮助用户了解交通流的分布，TZVis允许用户在地图概览中选择样式（OD点或热点）。在OD点图（图1（b））中，图上的绿点表示OD数据中的O点，红点表示D点。这可以帮助用户分析交通OD数据出现的热点，并分析交通区域内交通流的空间分布。

(2)Matrix view 矩阵视图(图1（d）):用以显示交通区域之间的行驶流量。矩阵中的每个网格代表两个交通区之间的行驶流量。行进流量的值由颜色（G2）编码。颜色越红，行驶流量的值越高。 列是行进流的源，而行是行进流的目标。例如，第4列第3行的网格指示从交通区域4到交通区域3有93个行驶流记录。主对角线上的网格显示交通区域的自流。TZVis允许用户在矩阵视图（G2和G3）中分析交通流的关系和交通区域的特征，并且用户可以“单击”感兴趣的网格以聚焦并在其他视图中显示相关信息。 矩阵视图和t-SNE图已链接。 当用户单击矩阵视图上的网格时，该网格将变为绿色，并且与该网格关联的两个交通单元将在t-SNE视图中突出显示。 如图5所示，用户单击指示交通区域7到交通区域3的网格，流量值显示为151。同时，T-SNE图突出显示了相应的区域。

(3)Parallel coordinates plot 平行坐标图（图1（e））：详细显示共享的自行车记录。用户可以分析有关交通区域（G4）的交通流的时间和速度特征。 在平行坐标图中，每条交通记录都被编码为一条线（G2），其中包含诸如出发区域（DR），出发时间（DT），行驶时间（TT），行驶曼哈顿距离（TMD），速度（S）和到达区域（AR）。 在平行坐标图中，用户可以根据自己的兴趣过滤数据。

(4)LineUp view ：使用LineUp视图来显示多个划分方案之间的差异，并且借鉴了关于“ LineUp”用法的可视化工作的经验。 TZVis提供一个LineUp视图（图1（c））以显示所有划分方案的功能。 用户可以使用LineUp视图（G6）分析划分方案的差异。 通过计算交通区域指标的平均值，得出划分方案的指标。 如图1（c）所示，指标是划分方案的平均吸引力（Attr），平均稳定（Sta），平均影响力（Inf），平均开放度（Open）和可用性（Usa）。  图1中Division Store是业务单元划分方案，图1（c）展示出划分方案参数的LineUp视图。 在TZVis中，LineUp视图试图根据用户定义的分析数据提供交通区划分方案的指示符。 “ Sc”是划分方案的名称，并且每个划分具有五个指示符，其由不同颜色的条表示。  LineUp将突出显示用户选择的方案并显示确切的指标值。 对于图6中的示例，选择了“ TZ-10”和“ TZ-15”方案，并显示了指标值，例如“ TZ-10”的可用性为0.84，而“ TZ-15”的可用性 ”是0.74。

（5）Radar chart ：雷达图（图1 g）以显示每个交通区的区域指标。希望使用雷达图显示每个交通区的指标，以便用户可以直接获取他们感兴趣的交通区的指标。 如图1（g）所示，指标包括主要交通信息（例如，交通流入，流出和自流）以及提取的指标，例如稳定性，吸引力，开放性和影响力。

(6)The t-SNE plot: T-sne降维 通过降维方法，可以看到不同区域之间的相似性。考虑了其他人常用的三种降维方法，例如多维缩放（MDS）投影，主成分分析（PCA）和t分布随机邻居嵌入（t-SNE）。 相比之下，t-SNE可以解决其他二维降维方法的拥塞问题。 如果有数百个交通区域，则其他两种方法可能不适用于发现这些交通区域之间的集群模式。 因此，使用t-SNE基于[Vin，Vout，Vself，Rattr，Rinf，Ropen，Rsta]等7个属性来查找区域之间的相似性和隐藏模式。 二维平面中的每个节点代表一个交通区域，并且t-SNE算法将相似的交通区域安排在尽可能近的位置。节点的颜色越红，表示的值越大。还可以选择允许用户自定义颜色代表的值。选择某个区域后，代表该区域的圆的边界将变粗和呈蓝色。例如，在图1（d）中，代表交通区域3和7的节点被选中，其边界被加粗并变为蓝色。

二、用户交互设计

    TZVis支持各种高级和基本交互，例如缩放和突出显示。

（1）Show overview first and details-on-demand：TZVis在地图上显示交通区域划分方案和时空OD数据，以便用户快速获取概览。 然后，用户可以通过鼠标放大/缩小感兴趣的区域，并分析交通区的地理特征或时空OD数据。 除了与地图概述交互之外，用户还可以通过鼠标操作其他视图以挖掘感兴趣的细节。

（2）Highlight POI：TZVis突出显示了POI的相关信息，以帮助用户探索和分析交通区域。 例如，当用户对矩阵视图中两个交通区域之间的交通流量感兴趣时，用户可以单击此网格以使其变为绿色。矩阵视图将突出显示与这两个交通区域相关的网格。 同时，TZVis将在地图视图中突出显示这两个交通区域，在平行坐标中突出显示这两个区域之间的交通记录，并在t-SNE图中突出显示代表这两个交通区域的点。 然后，用户可以通过地图视图分析空间距离，通过平行坐标分析交通流的时间特征，并通过t-SNE图了解相似性。

（3）Customize data of interest：TZVis允许用户定制感兴趣的数据，并基于定制的数据生成交通区域方案。 选择最佳交通区划方案时，用户可以通过TZVis的菜单面板自定义多个交通数据集。 之后，TZVis根据这些数据集为用户生成多个交通区域划分方案。 最后，用户使用TZVis提供的交互式可视化手段分析每个交通区域划分方案。

参考文献：

[1] ChinaVIS2019会议论文：TZVis: Visual Analysis of Bicycle Data for Traffic Zone Division. Author: Guodao Sun, Baofeng Chang, Lin Zhu, Hao Wu, Ronghua Liang

[2] 百度百科： https://baike.baidu.com/