基于手机信令数据的城内迁居活跃度识别方法研究——以武汉市为例

中国城市的快速发展加速了城市内部人口的居住迁移,精细测度居民迁居行为及其空间分异特征,对于从人的行为视角来分析城市居住空间结构演进过程具有现实意义。本文以武汉都市发展区为例,基于手机信令大数据,提出净活跃度指标和总活跃度指标来量化描述迁居活跃度,并依据两个指标的分类及组合,将居民居住地划分为高迁入型活跃区、平稳型活跃区、高迁出型活跃区、高迁入型非活跃区、平稳型非活跃区与高迁出型非活跃区六种空间类型,进而探讨居民迁居的空间分布特征。结果表明：① 武汉都市发展区内部人口迁移总体呈现出从主城区向近郊区逐步迁移的趋势,且主城区人口总活跃度相较更高。② 主城区以高迁出型活跃区和高迁入型活跃区为主,近郊区则以平稳型非活跃区为主。③ 不同空间类型内的居住类型存在差异：高迁入型活跃区内以新建小区、高校住区、学区房、城中村为主;平稳型活跃区以农村居住地、园区周边住宅为主;高迁出型活跃区以老旧小区、园区周边住宅、城中村、农村居住地为主;非活跃区则以农村居住地为主。本文提出了一种基于时序手机信令大数据的居民迁居活跃度评价指标体系,并以实证研究证明其对于居民迁居地空间类型划分的有效性,研究结果可为相关规划决策部门掌控城市内部的人口迁移特征提供数据支撑、为城市不同区域针对性的进行公共资源配置提供参考依据。     

南昌市二手房价格影响因子的空间异质性

以安居客网站爬取的2018年10月894个南昌市住宅小区二手房价格为研究对象,利用地理加权回归模型探讨了建筑特征、邻里特征、区位特征等方面各影响因子对住宅价格的作用差异.研究结果表明:1)地理加权回归(GWR)模型的拟合结果优于OLS模型,将回归系数结果空间可视化发现南昌市二手房价格影响因子具有空间异质性.2)不同因子...