基于手机信令数据的北京市职住空间分布格局及匹配特征

职住空间作为城市系统最重要的组成部分,直接影响了城市的形态结构、居民的行为体验以及社会的和谐宜居,长期以来受到城市研究者的关注和重视。论文利用覆盖北京全市域并持续1个月的1亿多条手机信令数据,基于DBSCAN的聚类方法,通过OD定向联系,识别出同时具备居住—就业关系特征的职住空间。在此基础上,针对北京市辖区、环路、街道乡镇等不同空间尺度,综合运用空间错位指数、职住偏离度、职住分离率、通勤流动率等计算方法,研究北京职住空间分布格局及匹配特征。研究发现：① 北京市居住空间呈现大分散、小集聚特征,就业空间呈现大集聚、小分散特征;② 基于各个空间尺度、不同测度方法的分析结果均表明,职住空间的不匹配程度呈现出由中心城区向外围逐渐降低的态势,但基于街道乡镇尺度呈现出由内向外更细化的就业集聚—居住集聚—二者均衡的三段式变化特征;③ 无论是就业空间高度集聚导致的非集聚区就业岗位数量不足,还是包括就业高集聚区在内大量区域出现的双向通勤现象,均说明居住功能和就业功能空间重组的必要性。     

手机信令数据支撑下广州市过剩通勤及其空间分异格局

利用手机信令数据构建居委会尺度下的职住联系数据库,分析广州过剩通勤及其空间分异格局。研究发现,广州市过剩通勤为76.01%,与国内和西方国家城市相比处于较高水平,说明广州市职住空间组织效率偏低。过剩通勤的空间分异特征主要表现为：功能相对单一的郊区大型工业或房地产集聚区过剩通勤率偏高;传统市中心虽然就业机会集中,但因为高居住成本也出现较高的过剩通勤率;近郊区的特定功能区域,如大学城、偏农业发展型城郊村等区域出现较低的过剩通勤率;快速轨道交通（地铁）建设因降低了居民对通勤距离的敏感度而导致过剩通勤水平的提升,高过剩通勤率空间分布与地铁沿线和地铁站点分布存在一定的空间一致性。提升大城市的职住空间组织效率除需重点考虑提升区域职住空间平衡外,优化城市功能结构、降低住房成本区域差异等也需予以重点考虑。     

基于手机定位数据的珠海市职住空间特征研究

深入分析职住平衡的概念及内涵,从时间和空间两个视角提出了两种职住平衡测度方法。采用移动手机定位数据对珠海居民的就业和居住空间分布、通勤距离、通勤来源进行了分析,同时测算了各规划分区的职住指数。结果表明：就业地与居住地在空间分布上保持较高的一致性;全市居民以短距离通勤为主,平均通勤距离为2048m,各规划分区的居民通勤距离存在较大差异;各规划分区有80%以上的居民实现了本地就业或居住。同时,从自然、规划、政策方面分析了职住影响因素,并提出了优化产业和人口空间配置、打通各规划分区之间交通瓶颈、合理配套公共服务设施等相关建议。     

基于手机信令的跨界地区职住中心识别及其模式——以广佛地区为例

利用手机信令数据,以广佛地区为例,采用洛伦茨方法识别广州和佛山的职住中心,进而分析了广佛跨界地区居民职住模式的时空特征及其影响因素。结果发现：1）广州市居民职住空间呈现就业单中心和居住郊区化特征,职住空间错位明显;佛山市居民职住空间则呈现大分散、小集聚的特征。2）同城化下职住空间呈现新态势,以金沙洲、芳村—桂城为主的跨界地区已形成连绵的、高强度通勤区域。3）5个跨界地区职住空间模式不同,其主要原因有：交通枢纽型的花都空港地区和新客站地区因其交通枢纽功能,影响着两地的劳动力和资本要素流动,带动周边产业发展;居住型的金沙洲和芳村—桂城地区承接了两市中心城区的居住外溢;产业型的五沙地区发挥区位优势形成跨界产业园,吸纳周边人口就业。可见,不同类型的跨界地区的发展都有利于缝合广佛两市空间断裂带,加速城市空间的契合。     

转型期广州市城市居民职住空间与通勤行为研究

以广州市2001年、2005年和2010年大型家庭社会调查为基础,研究了广州市城市居民职住空间和通勤行为的演化,从微观层面分析城市居民职住空间分离和城市通勤行为的影响因素。结果表明：2000年以来广州市城市居民职住空间分离趋势较为明显,但通勤成本仍然是城市居民居住区位或工作地选择过程的重要考虑因素;通过使用职住空间平衡测量指标来测度城市职住空间平衡的空间差异,研究结果显示：内圈层存在最为严重的职住空间失衡,而随着近年来广州市产业和居住郊区化进程的突飞猛进,城市郊区的职住空间失衡状况有明显改善,职住空间平衡率大幅度提升。从通勤行为来看,广州市城市居民使用传统的通勤方式比重最高,家庭收入、文化程度、住房产权和性质状况、工作单位性质等城市居民通勤行为显著影响通勤方式。     

职住空间关系研究的比较述评与展望

职住空间关系因其丰富的内涵和复杂的要素关系而成为多学科研究的热点问题。虽然跨学科交叉融合研究是职住关系研究的发展方向,但由于学科背景的差异各学科关注了职住关系问题的不同方面,其研究立场和结论也存在一定差异。通过梳理职住关系相关问题研究的主要内容、观点以及存在的争议,从学科背景这个全新的视角探寻了研究结论差异性的根源,进而展望了未来可能的研究方向和领域。分析发现：社会学侧重于社会政策和个体属性差异影响下的弱势群体职住空间错配研究,对“职住空间错配”假说的存在有较大争议;城市经济学强调市场对职住空间关系的决定性作用,认为职住分离是城市发展的必然阶段;城市规划学者试图通过测度城市通勤验证职住平衡的有效性,虽然备受争议,但其仍是城市规划的理想模型和指导思想;城市地理学则从宏观的空间测度和微观的个体行为变化洞悉城市空间重构及职住分离的影响因素和形成机制。总结认为,地理学者应在借鉴多学科的理论和方法的基础上,宏观方面要加强基于大数据和全要素信息的职住空间关系集成模型构建和精细化模拟研究,微观上,基于后现代主义和人本主义的职住关系对个体或特殊群体的影响及其响应的系统研究具有较大发展空间。     

利用公交刷卡数据分析北京职住关系和通勤出行

基于位置服务(Location Based Service, LBS) 技术为研究城市系统的时空动态规律提供了新的视角, 已往多基于移动通讯(GSM)、全球定位系统(GPS)、社会化网络(SNS) 和无线宽带热点(Wi-Fi) 数据开展研究, 但少有研究利用公交IC 卡刷卡数据进行城市系统分析。普遍存在的LBS数据虽然具有丰富的时间和空间信息, 但缺乏社会维度信息, 使其应用范围受到一定限制。本文基于2008 年北京市连续一周的公交IC 卡(Smart Card Data, SCD) 刷卡数据, 结合2005 年居民出行调查、地块级别的土地利用图, 识别公交持卡人的居住地、就业地和通勤出行, 并将识别结果在公交站点和交通分析小区(TAZ) 尺度上汇总:① 将识别的通勤出行分别从通勤时间和距离角度, 与居民出行调查数据和其他已有北京相关研究进行对比, 显示较好的吻合性;② 对来自3 大典型居住区和去往6 大典型办公区的通勤出行进行可视化并对比分析;③ 对全市基于公交的通勤出行进行可视化, 并识别主要交通流方向。本研究初步提出了从传统的居民出行调查和城市GIS 数据建立规则, 用于SCD数据挖掘的方法, 具有较好的可靠性。     

基于手机信令数据的上海市不同住宅区居民就业空间研究

上海市住宅区地域分布广,住房属性、就业环境与交通环境各异,就业活动空间呈现不同的组织与分布模式。利用2014年手机信令数据识别上海市移动手机用户的居住地和工作地,选取253个典型住宅区为分析样本,将样本住宅区居民就业地核密度分布、通勤距离—概率分布等可视化方法结合就业地特征量化因子,以综合归纳上海市住宅区就业空间分布模式,分析影响因子及形成机制。研究揭示了上海市住宅区就业空间的几类典型模式,包括单中心、带状、双中心、多中心或分散,以及模式间的过渡类型。在就业空间影响因子方面,就业中心分布与轨道交通线路是主导因子,影响就业空间模式的整体分布;居住区类型特征是次要因子,导致局部就业空间模式变异。研究结论可为上海市空间结构优化布局、产业空间调整、轨道交通建设及住房建设提供参考。     

乌鲁木齐市居民出行行为的空间特征和碳排放分析

城市化发展过程中,从微观机制探讨城市空间结构、居民出行行为和碳排放的关系是城市地理学研究的一个重要方面。利用2011年乌鲁木齐居民出行日志调查数据,在分析居民基本出行特征和通勤空间特征的基础之上,探讨了不同城市空间的居民出行碳排放的分布特征和影响因素。结果表明:①乌鲁木齐市居民出行以通勤类出行为主,居民出行在空间上存在差异性,内城中心区和郊区卫星城人均出行次数高于其他区域。城市南、北发展不平衡对郊区居民出行产生影响。②乌鲁木齐市居民通勤的实际平均出行距离为4.9 km,相比于东部大城市具有通勤距离短而通勤时间长的特征。通勤距离在空间上呈现明显的由内向外递增趋势。③2011年乌鲁木齐市居民日常出行人均直接碳排放量为682.95 g,居民日常出行碳排放表现为中心区和卫星城的低碳化、近郊区居民中碳化和远郊区居民的高碳化。     

基于手机信令大数据的机场腹地识别算法研究

机场腹地是完善和管控机场地表集疏运网络的基础依据,传统的机场腹地测算方法在时效性、准确性、解析性等方面已无法满足经济全球化时代事件管控和精准服务的需求。该文基于手机信令大数据构建新的机场腹地识别算法,并利用中国联通河北分公司提供的石家庄机场2019年10月2-8日的手机信令数据,识别石家庄机场腹地范围,通过测算不同尺度行政单元的进/出港旅客出行强度,揭示机场腹地内部结构的多尺度特征。研究发现:1)超过95%的出港旅客的出发地位于以机场为中心、200 km为半径的圆形区域内,或位于以机场为目的地的90 min等时圈内。2)市级尺度机场核心腹地为石家庄,主要腹地是保定,次要腹地是衡水、邢台、沧州和邯郸,6市进/出港旅客数量占比超过99%;县级尺度进/出港旅客的出行强度呈现圈层结构,且以机场为中心,向外逐步衰减;在乡级尺度,机场腹地不再连续,交通线附近出行强度高;村级尺度进/出港旅客出行密度呈现出城市>建制镇>村庄的特征。该算法为监测机场腹地的时空动态特征提供了工具,也为构建机场腹地的个性化扎根理论提供了支撑。     

基于空间行为约束的北京市居民家庭日常出行碳排放的比较分析

围绕城市空间结构低碳化的科学命题,从转型期中国城市空间组织制度多元化与个体行为的互动机理出发,对比分析单位制和分区制形成的＂社区—家庭＂空间行为约束机制作用下的居民日常出行特征及其碳排放。抽样计算,2007年北京市居民家庭工作日日常出行碳排放平均约为2 529.59 g,并在社区尺度上出现了高碳与低碳的显著分化;由于土...     

城市轨道交通通勤与职住平衡状况的关系研究——基于大数据方法的北京实证分析

城市轨道交通网络的发展在提高居民通勤效率的同时也对其职住平衡状况产生了一定影响。论文以北京市206个轨道站点为例,基于高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)和一卡通刷卡数据将轨道站点按职住功能进行分类,利用腾讯“宜出行”定位数据考察轨道站点周边的动态人口分布并计算就业居住比。研究发现：① 中心城区的职住状况明显优于中心城区以外区域;② 轨道交通线网末端区域的职住平衡程度较差,仅有少数成规模的高端服务产业集中分布的轨道站点周边形成了区域性就业中心;③ 部分就业-居住较为均衡的城郊地区仍存在一定的职住不匹配现象。随后,通过计算一卡通出进站比和“宜出行”职住比得到出进站均衡度和职住平衡度,利用广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity, GARCH)模型对轨道交通通勤和职住平衡程度进行相关性分析,研究结果表明：① 出进站均衡度与职住平衡度具有非常显著的正向关系,即站点进出站人数越接近,站点周边区域的职住状况越好;② 典型就业地站点与站点周边区域的职住平衡程度显著正相关,而典型居住地站点与站点周边区域的职住状况存在显著的负相关性。这表明,人口稠密的聚居区无法带动同样数量就业岗位的产生,而完善的就业中心能够吸引一定数量的人口在附近居住;③ 轨道站点的区位条件与职住平衡状况存在一定正向关系;④ GMM能够对属性复杂模糊的轨道站点进行有效的聚类分析;⑤ 具有实时性强、精确度高、覆盖度广、获取难度低等优点的“宜出行”数据能够在微观空间尺度下弥补其他捕捉和分析实时人口时空分布特征方法的局限性。     

基于手机信令数据的广州市社区建成环境对居民通勤距离的影响研究

通过优化社区建成环境来优化通勤行为是缓解大城市交通压力的重要举措,实施差异化的社区建成环境政策可能更有助于优化通勤行为。在利用手机信令数据构建居委会之间的职住联系OD数据库并计算居委会的居民平均通勤距离的基础上,构建社区建成环境“5D”指标体系,利用地理加权回归模型（GWR）来分析社区建成环境对居民通勤距离的影响。研究表明,包括密度、多样性、通达性、距离等维度的多项指标对居民平均通勤距离有显著影响。人口密度提高能减少居民平均通勤距离,但区域差异明显,人口密度较高的城郊村居民承受着长距离通勤。混合的土地利用能减少居民平均通勤距离,尤其是减少郊区居民平均通勤距离。地铁通达性在一定程度上增加了区域居民平均通勤距离。通过调控改善中心城区与郊区的居住成本差异,增加中心城区局部功能相对单一区域和郊区的土地利用混合度,增加中心城区局部区域轨道交通建设力度,皆有利于优化居民通勤行为和减少区域通勤距离。     

职住空间关系影响传染病传播的模拟研究

以上海为例,基于手机网格数据反映的现状职住关系,用多智能体模拟方法模拟传染病病毒从市域9个预设的病源点开始,藉由日常基本活动(居住、工作、通勤)传播的过程;基于过剩通勤测度职住优化程度,分析职住优化与传播的时空关联特征.发现感染人口的比例随时间呈S形发展,通勤时段的传播速度最快,病源点离市中心越近,传播速度越快;0.7...     

基于开放大数据的广州市中心城区职住平衡特征研究

以广州市中心城区为例,借助百度热力图、百度实时路况和百度地图POI数据,从中观层面多角度综合分析广州市中心城区就业与居住的空间分布关系。结果显示：1）工作时间段人口聚集的高值区整体呈带状分布,斑块较为细碎,但绝大部分集中在核心地带;人口主要高度集中于各区的商业繁华地段与交通线路周围。而休息时间段的高值区则相对集中分布,用地效率较高,表现出多中心的圈层结构;人口主要高度集中分布在传统的老城居住区和新开发的商业住宅区,与核心商圈相对错开。2）不管是在上班时段还是休息时段,人口聚集程度越高的地区,POI设施密度表现越显著;这意味着人口的聚集具有一定的选择性,主要集中在城市基础设施发展较完备的区域。3）广州市中心城区各街道的职住比介于0.73~1.54,职住相对平衡,区域之间差异较小。其中,分值较高的街道多分布于核心地带（主要集中在越秀区、荔湾区北部和天河区南部）,分值较低的街道多分布于核心地带的外围或边缘地区（主要在海珠区、荔湾区和白云区零散分布）。4）从城市交通响应上看,广州市中心城区工作日内早高峰的拥堵度大于晚高峰,但总体路况变化跨度不大,区内并没有出现特别严重的“潮汐通勤”现象。     

基于手机信令数据的深圳市二元居住空间迁居模式研究

迁居是城市空间重构的基础动力,了解其行为机制对改善住房结构、优化空间组织具有重要意义,然而目前针对大城市内部、正规与非正规二元居住空间并存的迁居研究仍较薄弱。本文基于生命历程理论与家庭迁居理论,利用2018年12月至2019年12月的手机信令等多源数据,识别深圳市二元居住空间分布和迁居流样本,从迁居流特征、邻里属性和二元空间类型三方面选取指标开展基于主成分分析的K-means聚类,探究迁居模式、结构特性与形成原因。结果表明：(1)非正规内部、正规与非正规交互、正规内部三层次迁居类型间存在年龄和居住质量递增的趋势,但均呈现通勤导向;(2)二元迁居的主体是短距离迁移,形成了4个大规模迁居网络集群,总体方向表现出郊区化趋势;(3)迁居模式可聚类为社区型、改善型、家庭型、事业型4类,结合二元空间分异影响呈现出8亚类,不同类型迁居群体属性和动因存在显著差别,总体反映出人们在不同生命历程下的迁居过程。最后,文章针对不同迁居模式提出差异化空间治理政策建议。     

基于街景影像和手机信令数据的城市街道安全性研究

城市化进程加快导致街道安全性问题突出,已有研究利用城市视觉要素刻画街道安全感空间分布,忽略了街道真实安全性与安全感间的差异。该文利用街景影像和手机信令数据,结合K-means聚类算法与笛卡尔积运算模型减少“安全感知差异”,以长沙市主城区为研究案例,得到白天、夜晚及总体城市街道安全性分布:1)长沙市主城区安全感指数随圈层数增加呈波动递减趋势,主要原因是建筑视觉要素占比下降较快以及天空视觉要素占比逐步上升;2)长沙市主城区呈双圈层结构,白天高安全性、夜晚低安全性以及总体安全性最低的区域主要分布在主城区中心,具有明显的聚集现象。该研究通过对城市街道安全性和低安全性街道的分析提出街道优化建议,为城市规划提供参考。     

北碚与重庆主城核心区的空间联系——基于交通和居民出行调查数据的分析

城镇体系中的空间联系研究可以分为大尺度的网络联系和小尺度的地域联系两种。以国内外研究相对较少的小尺度范围的城市空间联系为研究对象,选择处于快速城镇化进程中的重庆主城核心区与作为其卫星城之一的北碚为案例地,借用数据量需求较大、结论更符合实际的经验主义研究方法,系统分析了北碚区与重庆主城核心区间的空间联系。研究显示:北碚区与重庆主城核心区空间联系发展历程经历了4 个阶段,联系日益紧密;城市功能方面,北碚区已经从独立城市成为重庆主城核心区重要的功能组团,有别于传统的"卧城"概念;空间联系强度方面呈现出明显的距离衰减特征,并与地区的社会因素、经济发展水平等因素有密切关系;通过对二者空间联系解释的框架分析,表明城市政府的政策和规划在两地空间联系发展中起到主导作用。