中国青年流动人口城市选择的空间特征及影响因素

青年流动人口是社会经济发展的基础与重要动力,其流向选择对城市发展意义重大。利用2017年全国流动人口动态监测调查数据,基于流向视角分析了青年流动人口城市选择的空间特征,采用嵌套logit模型解析城市特征变量对城市被选择的影响与个体异质性作用。研究发现：(1)青年流动人口倾向于向更高等级与规模的城市流动,中等城市、Ⅰ型小城市与Ⅱ型大城市为主要流出地,流入城市以“胡焕庸线”为界呈现出“东密西疏”的差异化非均衡空间格局;城市群核心城市与省会城市或区域性中心城市为青年流动人口的主要流向选择。(2)城市经济发展水平、舒适性、与流出地的邻近性以及与青年群体当下发展密切相关的包容性要素对城市被选择的影响显著;城市特征变量对城市被选择的影响存在个体异质性作用;青年流动人口城市选择决策机制是基于个体自身特征,结合对选择城市的期望、收益与成本所做出的综合性空间决策。研究结果拓展了对青年群体流动规律的认识,可为合理引导青年人口流动和优化面向青年群体的人口政策提供参考依据。     

快速城市化阶段济南城市空间扩展及驱动力研究

基于济南市1992年、2000年、2010年、2018年Landsat遥感影像数据，借助ArcGIS、ENVI等图像分析工具，提取济南城市建成区，从扩展速度、强度、分形维数、紧凑度、重心转移等方面探究济南城市空间扩展的时空变化过程、特征，运用地理加权逻辑回归方法对济南城市空间扩展驱动力进行分析。结果表明：① 济南城市空间扩展经历“中强低速”“高强中速”“低强高速”3个阶段，城市形态趋于稳定，城市形状呈现东西向条带状分布格局，紧凑度较差；② 1992—2018年济南城市空间向E、NEE、NE方向扩展最为显著，扩展方式以外延扩张与内部填充为主，城市空间分布重心东移态势明显；③ 济南城市空间扩展受多重驱动因子影响，主驱动因子为距城市建成区距离、距主要公路距离、地区生产总值、城镇化率、人口密度等。     

基于POI数据的城市用地功能识别与评价研究

充分利用大数据开展城市用地功能识别，有助于把握城市空间结构，推动城市内部空间合理布局。POI数据是大数据时代一种较易获得且极具代表性的空间点状数据，能够有效地确定城市用地的实际功能。以济南市内五区的185126条POI数据为基础，对所得数据进行去重、纠偏、重分类，构建城市用地功能分类体系，运用频数密度、类型比例及核密度估计，识别济南市内五区城市用地功能并利用误差矩阵对识别结果进行检验。结果表明：①混合功能用地与单一功能用地呈现圈层化地域分布特征，“核心-外围”分异明显；②由内向外单一功能用地集聚趋势减弱，混合功能用地多样性降低，不同用地表现出不同的空间分布模式；③通过误差矩阵及与用地规划图中规划用地及电子地图的实际用地对比，识别总体精度为75.67%，识别结果较为准确。     

街道尺度下北京城市公共体育设施空间配置研究

城市公共体育设施的分布特征与可达性、公平性等空间配置直接关系到基本公共服务的均等性与城市空间结构的完整性。本文以北京市为例,以POI数据表征城市公共体育设施,运用核密度估计、最近邻指数、改进型两步移动搜索法以及覆盖度指数等分析方法,研究北京街道尺度上城市公共体育设施的空间集聚特征及供需视角下的可达性与公平性。结果表明：(1)改进型两步移动搜索法考虑了不同等级城市公共体育设施的供给规模与“15 min生活圈”理念下的居民出行距离,适合街区级与社区级体育设施可达性分析,中心城区街区级与社区级设施空间可达性较高;(2)北京各级城市公共体育设施具有显著的空间集聚趋势,地区级设施表现为“点状集聚、面状分散”趋势,街区级总体呈现出“核心-边缘”式特征,中心城区供给数量多,周边地区配置少;社区级设施为“小集聚、大分散”模式,空间分布均匀;(3)北京社区级城市公共体育设施覆盖度高的街道最多,空间配置最为均衡,街区级设施覆盖度指数高的街道较少,覆盖范围相对有限。研究结果可为北京城市公共体育设施的规划编制与优化布局提供参考。     

基于POI数据的城市用地功能识别与评价研究——以济南市内五区为例

充分利用大数据开展城市用地功能识别,有助于把握城市空间结构,推动城市内部空间合理布局。POI数据是大数据时代一种较易获得且极具代表性的空间点状数据,能够有效地确定城市用地的实际功能。以济南市内五区的185126条POI数据为基础,对所得数据进行去重、纠偏、重分类,构建城市用地功能分类体系,运用频数密度、类型比例及核密度估计,识别济南市内五区城市用地功能并利用误差矩阵对识别结果进行检验。结果表明:①混合功能用地与单一功能用地呈现圈层化地域分布特征,"核心-外围"分异明显;②由内向外单一功能用地集聚趋势减弱,混合功能用地多样性降低,不同用地表现出不同的空间分布模式;③通过误差矩阵及与用地规划图中规划用地及电子地图的实际用地对比,识别总体精度为75. 67%,识别结果较为准确。