人群分布的研究对于城市规划、网络布局、区域经济学等各学科都有至关重要的作用。我们可以从人们的日常行为中获取众多数据,例如手机通信数据、公共交通数据、消费数据等,这些数据有效记录了每个个体的实时行为与信息。随着大数据技术的发展与应用,海量群体时空行为数据得到全面分析,极大推动了人群分布的定量研究。本文利用移动客户端用户上网数据,基于对群体动态聚散过程的捕捉与推演,结合城市和学校不同空间尺度,对人群分布的时空特征进行全面的分析,深化对人群时空分布内在机理的理解。同时本文将研究思想应用于现实应用,还原现实人群聚散的动态物理过程,基于此建立人群时空预测方法与模型。预测模型充分引入人群的动态移动信息,捕捉人群的渐变过程,相比较于以往单从时间序列学习或从整体空间时空学习预测的方法,避免了对时空信息平滑作用的影响。经过实验验证,本文预测方法在细粒度的人群预测上有更好的预测性能,尤其对突发人群的预测上具有更加突出的优势。通过对人群分布的预测,验证本文研究方法的同时,实现了科学研究同现实应用的有效结合与相互促进。