随着位置感知设备(手机、GPS)的普及,使得获取长时间序列、海量高精度个体移动轨迹成为可能,从而可以分析相应个体在在虚拟空间中的活动规律以及实体空间中的移动模式,并参考手机基站单元(Cell),汇总的数据集探究其反映的地理空间特征。　　本研究基于某个城市的手机通话数据集探讨分析具有时间动态的城市通话空间结构特征、以及城市内不同区域间的相互作用关系,提出了基于手机通话数据分析城市空间结构和空间相互作用的研究基本框架。首先,分析了一天内不同时段的手机基站单元通讯强度特征,并与该地区的人口分布(空间结构的要素)进行相关分析,发现了较强的相关关系(R2max=0.785)。其次,提取不同基站之间的通话流(TeleFlow)和移动流(MobileFlow),发现居民在基站单元之间的空间移动和通话联络的相关性非常高(R2max=0.865),而且较为稳定,可以认为该城市内区域间的手机通话活动与空间移动模式宏观上是相似的,不可否定手机的使用对于居民空间移动范围的增强作用。最后,采用基于模块度增量矩阵的等级凝聚社区发现算法和考虑地理空间约束的社区发现算法对基于通话流和移动流的基站单元网络进行分割聚类,并结合Google Earth的交互分析,讨论具有“空间聚集”或“组团分散”特点的基站单元社区(Cell Community)背后所反映的地理空间环境、城市区域功能的影响等,挖掘出一些具有特定功能的区块。　　本研究中得到的以上显著性规律也较好地论证了该新技术和新方法对于研究人类移动行为模式、城市空间结构、区域空间联系等主题的可行性。研究中发现了手机通话信息与城市空间结构(人口分布)、人类移动模式的强相关性。另外,论文中利用复杂网络的社区发现算法挖掘了基站单元社区的空间分布模式和区域功能特点,研究结果对于城市地理研究和具有地理空间特征的复杂网络社区发现具有重要的参考价值,对于了解不同区域不同时间的空间相互作用,进行交通设施等的布局优化具有实际指导意义。