中原城市群人口流动空间格局与网络结构韧性分析

针对都市圈建设发展较快与超设防事件频发现象,评估和分析城市群网络结构韧性水平对区域一体化与健康可持续发展具有重大意义。该文以中原城市群为研究区域,基于2017年“腾讯迁徙”数据构建城市网络人口流动矩阵,分析城市群内部人口流动规模与特征,并从层级性、中断场景下传输性以及脆弱性对城市网络韧性进行评价。结果表明：(1)不同时段中原城市群人口流动具有规律性,节假日期间郑州与多数城市的人口流动状况具有动态平衡性;(2)不同时段高层级人口流动网络主要呈现为以郑州为核心的发散式结构;(3)中原城市群网络层级性显著,整体表现为单核心网络,介数策略对网络的破坏性最大,拥有高介数的节点在网络中承担核心作用;(4)郑州、洛阳、周口等核心城市节点对整体网络效率影响更大,中原城市群韧性水平整体良好,具有“十”字形空间特征,但部分规划核心城市的协同发展仍有待提高,未来需完善不同等级、规模、职能的城市协同发展机制,实现城市网络韧性水平整体提升。     

中国城市间人口流动空间格局的网络分析——以国庆-中秋长假和腾讯迁徙数据为例

“腾讯迁徙”大数据基于位置服务,实时、动态、完整、系统地描述了用户日常出行活动的轨迹。通过采集“腾讯迁徙”数据平台中2017年国庆-中秋长假期间国内299个城市之间的逐日人口流动数据,分“出行期、旅途期、返程期”3个时间段,利用复杂网络分析方法,从人口流动集散层级、集散网络体系的分层集聚、人口流动空间格局、网络空间特征等角度分析各时间段城市间的人口流动特征与空间格局。结果表明,腾讯迁徙大数据直观地揭示了国庆-中秋期间中国各地级城市间人口的迁移规律,3个时段人口的净流入均呈现十字形骨架支撑的菱形分布,人流集散中心主要集中在京津冀、长三角、珠三角和成渝四大城市群,与城市等级有较强的一致性。人口流动集散体系呈明显的分层集聚,城市行政级别的高低与人口流动影响力存在一定的正相关关系,大部分城市人口流动处于“相对平衡”状态。人口流动空间格局呈现出明显的核心-边缘结构,大理-鹤岗一线是人口流动强度空间分布的显著分界线,以此线为界,城市网络呈现东密西疏的分布特征和东部并联、西部串联的网络关联特征。人口流动网络总体表现出“小世界”网络特征,局部具有较明显的“社区”结构特征,聚为2个国家级、2个区域级和3个地区级社区。     

不同交通方式下居民城际出行网络结构特征——以“春运”为例

基于多元视角下的居民城际出行网络空间结构测度可以较为全面地刻画出城市间的复杂联系特征。论文利用春运期间腾讯迁徙平台中的人口流动数据,采用复杂网络分析方法以及转变中心性和转变控制力等指标,对比分析了航空、铁路和公路3种交通方式下的中国居民城际出行网络结构特征。结果表明：3种出行方式下,航空联系的线路最少,平均出行距离最长;铁路出行人数最多,其次是公路,航空最少。最大优势流中,北京和上海在国内航空出行联系中起着最重要的控制作用,其次是成都和重庆;铁路出行中,北京和成都占据绝对优势;公路多表现为省级行政中心与周边城市的关联。根据转变中心性和转变控制力划分城市类型,在航空和铁路出行网络中,高中心性—高控制力城市较多;公路出行网络中以高中心性—低控制力城市为主。不同出行方式下的城市聚类得到的网络集群“社区”数量有一定差异,航空、铁路和公路出行依次聚类为7、8和10个“社区”。不同类型出行方式透视的城市网络特征存在较明显的差异：航空出行的城际人口流体现出以全国性枢纽城市为核心分布的核心—边缘结构;铁路表现出以国家铁路大动脉沿线城市为核心,向腹地城市逐渐递减的核心—边缘结构;公路出行的城际人口流则表现为与人口规模匹配的局域强聚集的空间格局。     

关中平原城市群韧性空间关联网络及其影响因素研究

基于熵值法测度2011—2020年关中平原城市群11个地市的城市韧性综合评价指数,分析其韧性时空演化特征,并采用社会网络分析法和二次指派程序剖析其空间关联网络结构及影响因素。结果表明：（1）关中平原城市群内各城市韧性整体呈上升趋势,韧性水平呈现出从省会开始向外围降低的态势。（2）城市群韧性网络结构变得更加复杂和稳健,但地区间韧性联系呈现较强的层级性特征,也尚未完全实现互相联通的状态。（3）西安市、咸阳市、铜川市的中心性较强,能够对周边或边缘城市产生较多资源溢出,城市群“核心-边缘”结构明显。（4）地理空间邻近、经济发展水平、对外开放度、政府财政支持、科技发展水平、交通基础设施的差异均显著影响城市群韧性空间网络结构的变化。关中平原城市群可通过建设城际数字化管理与交流平台、加强交通网络建设、增加科技创新投入等途径提升城市韧性与城市间的关联性。     

基于脆弱性视角的中国高铁城市网络韧性研究

基于中国高铁城市间列车流动数据构建高铁城市网络,利用脆弱性视角对中国高铁城市网络韧性进行研究,并探讨了新型冠状病毒肺炎疫情背景下武汉和湖北封城状态的网络韧性及城市响应,主要结论为：① 中国高铁城市网络发育程度有待提高,城市网络发展水平区域差异性和层级性特征明显。② 城市网络核心节点地位突出,控制能力强,关联效应显著,城市网络具有较强的适应和恢复能力,但网络韧性受关键节点影响显著。③ 蓄意攻击相比随机攻击能显著降低城市网络韧性,但在核心网络未遭受严重打击状态下,整体网络仍能保持较高的运转效率。④ 中国高铁城市核心网络保留了城市网络的主要运行特征,东高西低的网络发育特征明显,京广和京沪高铁是核心网络中交往最为频繁的通道。⑤ 武汉和湖北封城对中国高铁城市网络韧性总体影响较小,但对城市节点影响明显,总体上受到城市行政等级、交通运输干线和地理空间距离等因素影响,区域封锁状态下随着核心-边缘结构的调整,城市将提升自我核心度以弥补封锁区域核心地位的缺位。     

长江中游城市网络结构韧性评估及其优化策略

城市网络结构韧性是国际上区域韧性（regional resilience,也译作区域弹性）研究领域正在兴起的概念,着眼于城市网络结构对区域应对冲击并恢复、保持或改善原有系统特征和关键功能的影响力,对区域空间的健康发展意义重大。以长江中游城市群为研究对象,在构建经济、信息、交通三类联系网络的基础上,借助于Gephi社会网络分析工具,尝试评估城市群城市网络的结构韧性能力及其空间特征。结果表明：长江中游城市群网络具有一定韧性能力,结构韧性的层级性和匹配性差异较大,传输性和集聚性差距不明显;在空间上呈现出总体形态模式差异化、分区形态模式错位化、网络联系特征多样化的特征。进而,对城市群空间结构在总体结构、片区结构和要素流动等方面的优化提出建议。     

中国地级及以上城市网络结构韧性测度

随着城市间关系趋向于网络化发展以及外部急性冲击和慢性压力的增加,城市网络结构韧性作为衡量区域韧性的重要手段,致力于评估城市网络系统在面对突发故障或扰动时,能够抵御、吸收和恢复原有网络特征和重要功能的能力.以中国346个地级及以上城市为研究对象,采用2017年百度指数、腾讯人口迁徙大数据等,在构建信息、交通、经济和综合城...     

珠三角城市空间联系及社会网络——基于“流空间”的分析

基于A股上市公司对外投资行为所构拟的资本流、人口迁徙大数据所构拟的交通流和搜索引擎指数所构拟的信息流构建“流空间”网络,对珠三角城市空间联系特征与演进趋势进行定性描述与定量分析,并对城市群内流空间网络结构进行探讨。研究表明,珠三角城市群城市体系空间结构紧紧围绕广、佛、莞、深这一南北纵深的区域发展走廊,在信息流上呈现广州、深圳双核,交通流上呈现广州、深圳与东莞三核,资本流上呈现深圳单核发展的态势;城市网络呈现显著的核心—半边缘—边缘的非均衡结构,珠江东岸成为珠三角地区功能集聚、要素流动与城镇联系的高地,在城市网络中具有较高的资源配置能力;发展要素在湾区城市间自由流动仍存阻碍,城市间呈梯度发展差异,广州、深圳不论在流要素的吸引还是输出上均大幅超出其他城市。要实现珠三角地区城市群物理层面真正的同城、协同或融合,一方面需要打通阻碍要素自由流通的壁垒,另一方面需要打造城市核心竞争力。     

基于信息流的长三角城市群中心性及影响因子研究

信息流作为流空间的一种重要表现形式,为城市群网络研究提供了新视角。但目前利用信息流对城市群的研究多侧重于描述城市间的层级关系或网络结构的外部特征,对网络结构及其时空演变规律缺乏从点到面的系统分析,且较少考虑距离因素。该文提出假设:信息流会在远距离影响城市间的交互,据此利用2011年、2015年、2019年信息流研究长三角城市群地理中心性随距离的变化情况,并对城市间关联的影响机制进行分析。研究表明,长三角城市群网络的主体结构由以上海为核心向四周辐射的格局转换为以上海、苏州、南京、杭州4个城市构成的多核心结构;城市群内部各城市发展呈现由东向西递减趋势,短距离尺度上,距离增长导致城市间交互强度逐渐减弱,长距离尺度上,城市属性成为城市间交互的主导因素;选取的影响因子与信息流的相关性日益增长,其中距离因子与信息流强度呈负相关,表明流空间一定程度上减弱了距离因素对城市间关联强度的影响。     

城市群人口流动空间网络及影响因素

选取2015—2018年11个城市群的人口流动频次数据,运用复杂网络分析和QAP(Quadratic Assignment Procedure,二次指派程序)分析方法,研究不同发展阶段城市群间以及城市群内部人口流动空间网络格局及演变,进一步分析影响因素。主要结论有：(1)城市群间人口流动空间网络呈现明显的“钻石”结构,而城市群内部表现为不同丰度的“金字塔”结构,优化提升阶段城市群是人口流动的主体区域,其城市群内部与城市群之间人口流动空间网络结构相较于其他两个阶段更复杂。(2)人口流动空间网络格局相对稳定,以“胡焕庸线”为人口流动总量的分界线,在优化提升阶段的城市群作用之下,东部城市群的人口流动总频次远大于中西部,呈现出稳定的“东密西疏”结构。(3)城市群内部人口流动空间网络均呈现小世界特性,形成明显的以相邻城市为主体的“凝聚子群”。(4)城市群人口流动空间网络影响因素存在差异,舒适度水平逐渐成为人口流动的重要驱动因子。人均绿地面积、失业保险参保人数占总人口比重、人均道路面积、人均专利授权量和年均气温等在多个城市群的人口流动空间网络形成中均发挥了显著作用,而在岗职工平均工资对不同城市群的...     

城市群人口流动空间网络及影响因素

选取2015—2018年11个城市群的人口流动频次数据,运用复杂网络分析和QAP(Quadratic Assignment Procedure,二次指派程序)分析方法,研究不同发展阶段城市群间以及城市群内部人口流动空间网络格局及演变,进一步分析影响因素。主要结论有：(1)城市群间人口流动空间网络呈现明显的“钻石”结构,而城市群内部表现为不同丰度的“金字塔”结构,优化提升阶段城市群是人口流动的主体区域,其城市群内部与城市群之间人口流动空间网络结构相较于其他两个阶段更复杂。(2)人口流动空间网络格局相对稳定,以“胡焕庸线”为人口流动总量的分界线,在优化提升阶段的城市群作用之下,东部城市群的人口流动总频次远大于中西部,呈现出稳定的“东密西疏”结构。(3)城市群内部人口流动空间网络均呈现小世界特性,形成明显的以相邻城市为主体的“凝聚子群”。(4)城市群人口流动空间网络影响因素存在差异,舒适度水平逐渐成为人口流动的重要驱动因子。人均绿地面积、失业保险参保人数占总人口比重、人均道路面积、人均专利授权量和年均气温等在多个城市群的人口流动空间网络形成中均发挥了显著作用,而在岗职工平均工资对不同城市群的...     

新冠肺炎疫情扩散与人口流动的空间关系及对中国城市公共卫生分类治理启示

人口流动影响新冠肺炎疫情传播与风险扩散。基于百度迁徙大数据和各省市区卫生健康委员会数据，结合地理信息技术，研究了2020年1月1日至3月5日136个城市新冠肺炎疫情扩散与武汉市人口流出的空间关系及其对我国城市公共卫生治理启示。研究表明：1）中国新冠肺炎疫情扩散过程具有阶段性特征，经历了疫情发生与隐性扩散、快速扩散与暴发、扩散遏制和扩散衰减4个阶段。2）研究时间段武汉市人口主要流向湖北省境内以及周边省市和北京、上海、广州、深圳等一线城市，具有地理邻近性和倾向区域中心城市的人口流入特征。受地理距离、时间成本、社会经济联系、境外输入等因素的影响，新冠肺炎疫情空间分布的不平衡性明显，长江中游城市群、京津冀城市群、长三角城市群、粤港澳大湾区和成渝城市群成为新冠肺炎疫情集中分布的重点区域，一些重点出入境口岸城市的新冠疫情扩散风险较大。3）新冠肺炎疫情扩散与人口流出之间具有较强的正向等级相关性。两者之间的空间关系可以分为8种调控类型，近90%的城市具有人口流入多、确诊病例数高或人口流入少、确诊病例数低的特征。其中，人口流入多、确诊病例数高的城市主要集中分布在湖北省境内以及中国重点城市群的中心城市，其防控压力来自人口流入多、确诊病例数高带来的疫情扩散风险；而人口流入少、确诊病例数低的城市分布较为分散，其防控的难点在于提高防控对策的精准性。我国疫情防控取得了显著成效，但随着时间的演进全球疫情形势反弹的不确定性仍然存在，外防输入、内防反弹的压力依然很重，现阶段乃至未来一段时期，疫情防控将伴随中国经济社会发展成为新常态。建议针对8种调控类型，从人口流动、交通和资源等引导与管控方面分类提出精细化的疫情防控策略，提升城市公共卫生治理能力。     

东北地区人口流动与多元交通网络格局的偏离和关联

受限于个体流动数据的获取制约,以往人口流动研究多采用交通网络强度来模拟城市间的人口流动强度,忽视了二者之间的偏离。论文以铁路、公路车次构建交通网络,以腾讯位置大数据的铁路出行、公路出行数据构建人口流动网络,运用社会网络分析法、QAP模型,对比分析两者之间的偏离和关联。研究发现：(1)东北地区铁路人口流动和其交通网络格局均呈现出以“哈大”走廊为轴的南密北疏、东众西寡的特征。铁路人口流动网络结构较为分散,铁路交通网络的极化效应明显。(2)公路人口流动和其交通网络的偏离较大。公路和铁路之间存在竞争和互补关系,在铁路交通不太发达的地区,公路人口流动强度和其交通网络强度较高。(3)人口流动与交通网络存在一定关联,但人口流动受多方面因素影响,综合联系网络模型则能更准确地模拟城市间人口流动。其他影响因素中,经济联系、人口规模等因素对人口流动的影响不够明显,而城市间的邻接关系对人口流动有显著影响。(4)铁路人口流动与其交通网络的关联程度较公路人口与其交通网络的关联程度高。论文定量说明了人口流动与其交通网络的相关程度,为交通网络模拟人口流动提供了理论和实际操作层面的参考。     

长三角城市群城市经济韧性的空间关联网络研究

综合运用熵值法、核密度估计法测度2009-2019年长三角城市群26个地级及以上城市的经济韧性水平时空演变特征,并通过社会网络分析法考察各城市经济韧性的空间关联网络特征。结果显示：1)2009-2019年长三角城市群各城市经济韧性呈稳步上升趋势,但地区间差异显著且呈现出非均衡分布状态,高度韧性区主要集中在省会及周边城市,中度韧性区主要集中在苏南和浙北地区,低度韧性与较低韧性区主要集聚在安徽以及苏北和浙南区域;2)城市经济韧性关联网络密度总体呈上升态势,各城市在经济韧性网络中的联系愈发密切,整体网络结构愈发稳定,城市经济韧性空间关联网络呈现出“核心—边缘”分布格局,上海、南京等经济韧性较高的核心城市在整体网络中承担“中介”和“桥梁”角色,台州、安庆、池州等经济韧性较低的城市在整体网络中扮演“边缘行动者”角色;3)长三角城市群经济韧性空间网络可划分为“双向溢出”“主受益”“经纪人”和“主溢出”4个板块,板块间的溢出效应具有明显的等级梯度特征。研究结果可为持续深化长三角城市群城市经济韧性高质量建设及引导城市经济韧性网络稳定发展提供参考。     

京津冀人口时空变化特征及其影响因素

基于2000和2010年人口普查和社会经济数据、2015年12月13日-25日百度迁徙数据及地理空间数据等多源数据,从人口分布格局与流动格局两个角度,探讨近年京津冀地区人口时空变化特征及其影响因素。研究表明：① 2000-2010年,京津冀地区呈现出明显的由自然地理条件与交通区位因素影响下的人口疏密特征、社会经济发展影响下的京津圈层特征,河北则缺少发育成熟的区域次级中心,京津冀地区人口普遍增加,且以人口显著增加为主要特征;② 人口普查的长时段迁移数据分析发现,京津冀人口流动活力增强,人口流入格局更为集聚;百度迁徙的短时段数据分析发现,北京是人口流入和流出的高热城市,天津是人口流出的较热城市,北京、天津、廊坊三地之间人口流动最为活跃,且以北京为核心的城市间人口流动较为活跃;③ 人力资本积累、产业结构特征、城镇发展水平、基期的经济发展水平、乡村化指数、公共服务水平,以及地理交通区位和地形起伏特征,是京津冀县域常住人口长时段内集散变化的主要影响因素,而短时段人口流动方向与数量还受节假日与季节的叠加影响。从城市功能、场强、网络及其演化的综合视角,更有助于深化人口集疏变化的地理研究。     

基于网络城市的长株潭城市群构建

网络城市是城市群发展的一种高级模式,是城市区域化发展的地域形态新特征。长株潭城市群作为我国中部崛起、两型社会建设的城市区域,对促进城市群发展,对运用网络城市理念构建网络型城市群,对提升城市群竞争力、优化城市群空间结构稳定性、促进两型社会建设等方面具有重要意义,构建网络长株潭城市群的有力措施是协调主导产业发展、完善交通网络体系、优化城镇体系结构、促进城市间双向流动。     

COVID-19疫情对中国城市人口迁徙的短期影响及城市恢复力评价

新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情对中国国民经济和社会发展产生剧烈冲击。科学评价中国受新冠疫情短期影响及恢复情况并揭示其时空特征,可为常态化疫情防控阶段的经济形势研判和城市恢复提供有力支撑。基于2020年1月13日—4月8日百度迁徙大数据,通过构建恢复指数（RRI）和恢复缺口（RGI）等指标,从多尺度揭示中国受COVID-19疫情短期影响的逐日特征、阶段特征以及时空格局。结果发现：① 疫情未影响春节前返乡迁徙,节后恢复经历恢复停滞期、快速恢复期、平稳恢复期,全国总体恢复程度由恢复停滞期不足20%上升至快速恢复期末60%左右,3月3日开始进入平稳恢复期,恢复指数达70%以上,完全恢复至历史同期水平仍需较长时间。② 疫情对周末和节假日城市间交往活动影响显著,中部和东北地区尤为明显。③ 疫情影响的区域差异性明显,相对恢复程度西部>东部>中部>东北地区。④ 城市间恢复程度差异显著,节后至4月8日呈现南高北低空间格局。结合疫情程度,广州、深圳、重庆处于高确诊高恢复聚类,河北、天津、黑龙江、河南、安徽、湖南处于低确诊低恢复聚类。⑤ 随着疫情有效控制,城市层面恢复缺口由京津冀、长三角、珠三角等城市群的大规模成片劳动力迁入缺口,转变为国家中心城市和部分省会城市的点状缺口。本文研究结果表明时空大数据在重大突发公共卫生事件实时影响评价方面具有较好应用前景。     

基于财富500强中国企业网络的城市网络空间联系特征

基于2015年世界财富500强中的102家中国企业数据,根据企业组织特征构建了反映企业—城市间关联的折衷网络模型,借助网络分析等多种方法分析了中国地级城市间和典型城市群之间的网络联系。研究发现：① 城市网络总体连通性较差、向心集中性强,发育不够完备;城市网络连接具有明显的行政中心指向、沿海指向和资源指向;网络节点城市对外经济依赖度高,网络结构扁平特征明显。城市群网络存在权力分散、地位分化和外部联系依赖特征。② 城市网络中省域、城市群和俱乐部边界效应明显,区域内外的中心城市规模和数量对省域行政区经济、城市群经济和俱乐部经济的发展产生影响。③ 城市在多尺度网络中的功能分化明显,大城市和区域型中心城市比中小城市拥有更加完备和均衡的功能体系。沿海三大城市群的辐射带动作用明显,其他城市群的优势功能有待突出。④ 城市（群）跨尺度区域功能互动效应显著,城市（群）的自我经济集聚能力与城市（群）的对外辐射带动功能之间存在密切的正向关系。研究为城市网络模型拓展及理解中国城市网络空间联系特征提供了支撑。     

中国城市群人口流动问题探析——以沿海三大城市群为例

新型城镇化下着重以人为本的城市现代化建设,以沿海城市群为代表的三大核心城市群正在成为形成具有中国特色的区域发展模式与空间组合新模式。对沿海三大城市群城镇化过程中人口吸纳与流动过程的研究表明：① 城市群经济聚集的核心区域,人口聚集程度紧密且人口空间结构的集中化特征明显;② 城市群对流动人口吸纳能力不断增强,吸纳能力与城市群级别成正比;③ 在城市群区内人口流动结构的固定化方面,东部沿海城市是流动人口的首选区域,由西部向东部人口流入的趋势日益明显,人口流动将相对固定化,成为城镇人口的主要来源。这就需加强对城市群区内各大城市发展功能的深刻认识,并加强建设综合性城市管理数据库,分析城市群之间的内部联系及其城镇人口的合理安排,劳动力的地域分工与城市之间产业链的协作关系,以期达到更深刻的探索中国城市群的总体发育趋势的远大目标。     

基于航线数据的城市跨区域发展研究——以郑州市为例

基于中国内地城市航线数据及现有的城市间网络关系和城市群落分布特点,根据相关系数阐述航线密度、航线连接度、运输能力、活力指数等因子的内涵及关系,对城市跨区域发展进行分析,丰富以中心城市为核心向周围辐射的城市群的发展模式并优化城市发展格局。此外,研究利用可视手段直观展现地理空间现象,以郑州市为例进行验证。结果表明:(1)城市间距离与航线密度不相关,利用航线数据研究城市跨区域发展是合理的;(2)东西部地区发展水平存在差距,通过城市跨区域发展,推动西部地区发展,弥补城市群结构的不足,实现优劣互补;(3)城市跨区域发展配合时间因素,能在时空关联角度上辅助城市规划。