基于腾讯迁徙数据的中国城市群国庆长假城际出行模式与网络特征

城际出行具有时间依赖性,不同时间约束与特定时期的城际出行具有相异性,反映的出行模式与表达的地理空间联系规律具有差异性。迁徙大数据记录的人口移动实时记录为开展基于时间依赖的城际出行网络提供了可能。本文以全国 19个城市群为研究区域,利用腾讯平台提供的居民城际出行数据,对国庆长假期间（2016年10月1—7日）中国城市群城际出行时段变化特征、城际出行模式及其网络结构进行了研究。结果表明：① 黄金周城际出行具有明显的基于出行期、返程期和旅途期的时段变化规律;② 国庆长假期间的中国城市群城际出行分别形成了轴辐式、多中心与单中心3种城际出行模式; ③ 出行期、返程期的城际出行具有类似于春运人口流动的时空对称规律,城市群城际出行呈现出以主要城市群整体、城市群核心城市与邻近外围城市间的中短距离流动的长假出行特征,中西部城市群城际出行具有典型的“潮汐式”流动特征;④ 基于腾讯人口迁徙大数据,通过对黄金周期间出行期、返程期与旅途期的科学划分,较好地实现了国庆长假城际出行特征与模式的挖掘,同时也为长假城际交通管理与道路资源优化调配方案的制定提供支撑。     

基于社交媒体数据的城市联系网络特征研究——以长三角城市群为例

基于社交媒体的签到数据,运用社会网络分析方法,选取长三角26个地级市作为研究对象,以从百度地图获得的时间距离作为各城市间距离,结合游客微博签到数据计算了长三角城市联系网络的网络密度、中心度等指标,分析了城市联系的网络特征。同时利用2015年各城市统计年鉴数据与从百度地图获得的城市间的距离,利用经济引力模型计算了城市间的理论联系强度。以社交媒体签到数据为地区实际联系强度,以计算出的经济联系指数为理论联系强度,探讨实际联系强度与理论联系强度之间的耦合协调度,得到各城市理论与实际的协调状况,为相关决策提供支持。     

基于百度指数的天猫双十一关注度空间分布格局及影响因素研究

对网络购物活动背后的关注行为进行分析,将有助于把握短期的、全民性的消费行为.基于百度指数大数据获取2019年天猫双十一的网络关注度,利用空间自相关分析发掘天猫双十一关注度的空间分布特征,并多元线性回归和随机森林回归探寻双十一关注度的影响因素和影响机制.结果表明:双十一关注度具有明显的首位特征和长尾特征,并且在地理空间上呈现出明显的集聚态势,高低值区分别分布于东部和西部,且有明显的界限;影响因素探寻方面,随机森林回归结果表明信息层面和消费层面的影响因素对于双十一关注度的贡献较大,但宏观尺度和中观尺度的影响因素重要性不尽相同,在宏观尺度上潜在的消费行为依赖于信息,而在中观尺度上消费能力则更具影响力.     

流空间视角下中国城市群网络结构特征比较——基于铁路客运班次的分析

铁路客流是城市群内经济社会联系的重要反映,也是区域流空间的关键体现。本文依据流空间理论,采用复杂网络方法和2018年中国铁路班次OD数据,从全国尺度分析城市群社区结构特征,并从城市群尺度比较分析了5个主要城市群的空间结构、规模结构和网络节点结构。结果显示,从铁路客运班次联系来看,城市组团片区与国家规划方案中的城市群在范围上存在一定的空间错位。5个主要城市群具有不同的局部特征：① 长江三角洲城市群呈网络状的空间形态和相对集聚的规模分布,主要问题为局部节点的枢纽作用与规模的匹配性有待提高;② 珠江三角洲城市群呈放射状的空间形态和相对集聚的规模分布,主要问题为与全国其他城市群的联系相对薄弱;③ 京津冀城市群呈放射状的空间形态和相对集聚的规模分布,主要问题为存在边缘化的节点;④ 长江中游城市群呈组团状的空间形态和相对分散的规模分布,主要问题为内部结构较为松散;⑤ 成渝城市群呈哑铃状的空间形态和相对集聚的规模分布,主要问题为与全国其他城市群的联系薄弱。随着区域一体化进程,需要根据不同城市群网络结构发展阶段的差异,补足城市群内和城市群间的联系短板,促进规模位序结构与网络结构的耦合协调,推动建设层次分明、枢纽协作、网络化发展的客运服务网络,支撑城市群一体化发展。     

基于信息熵的中国自然疫源性疾病分布特征研究

中国目前发现有43种自然疫源性疾病,其中鼠疫、人禽流感、疟疾、登革热等14种被列为国家法定传染病,对中国人民生命健康造成了很大的威胁。为了探讨中国自然疫源性疾病发病数量均衡/不均衡的区域分布规律,本文运用Shannon信息熵理论和空间自相关方法,基于2004-2015年14种自然疫源性疾病的发病数,对中国自然疫源性疾病进行了分析。研究结果表明：① 中国自然疫源性疾病发病数量均衡/不均衡的区域在空间上具有明显的西北-东南分异特征,并具有显著的空间自相关关系,高值聚集区和低值聚集区主要分布在以河北-云南连线上山脉分界线的两侧;② 自然因素是影响自然疫源性疾病发病均衡程度的主要因素,在温暖潮湿（即温度适宜、水分充足）的地区更容易发生多种疾病,疾病发病数量相近;在特定牲畜为主或特定蚊虫流行地区更容易发生单种疾病,疾病发病数量不均衡;③ 我国发病总数高的区域往往是因为单种疾病极其严重导致,而信息熵高的地区往往存在多种疾病发生,这两类地区在自然疫源性疾病防治上,需要根据地区特点采取不同措施。     

基于手机信令数据的城市就业空间特征研究——以沈阳市为例

以沈阳市为研究实例,基于手机信令数据,对城市居民个体时空行为活动信息进行深入分析,建立识别用户居住地和就业地的数据清洗规则,提取就业空间分布与职住联系数据。以Mc Millen(2001)提出的就业中心概念为理论依据,建立分析模型,应用核密度、空间自相关、自然间断分级、等值线等方法对就业分布数据进行深度挖掘,识别就业中心,并分析其空间布局特征;从就业规模和功能联系两个维度综合测度就业中心服务效能,构建就业中心等级体系;最后尝试基于就业功能划分城市空间单元,以此探索城市就业空间结构,揭示城市运行的内部机制。     

基于多源时空大数据的区际迁徙人群多层次空间分布估算模型——以COVID-19疫情期间自武汉迁出人群为例

已有研究很少关注区际迁徙人群在不同尺度上空间分布的动态估算问题。COVID-19疫情爆发以来,坚决防止疫情扩散成为社会最紧迫的事情。在2020年1月23日武汉“封城”前夕,已有500多 万人离开了武汉,快速准确地推算这部分人群的去向,可以为防止疫情扩散和制定防疫决策提供科学依据。本文以此为例,基于开源腾讯位置请求大数据、百度迁徙大数据、土地覆盖数据等多源地理时空大数据,提出一种区际迁徙人群多层次空间分布动态估算模型,用于推算2020年除夕 （2020年1月24日）之前从武汉流入湖北省内各地的人群数量及其分布特征。结果显示：① 春节时段湖北省各地级市农村地 区人群增加数量占人群变化总量的比例平均达124.7%,从武汉市迁入各地级市的人群中至少51.3%流入农村地区;② 区县尺 度人群变化总量的空间分布呈现3个圈层结构：第一圈层为疫情核心区,包括武汉及其周边地区,以人群流出为主;第二圈层为 重点关注区,包括黄冈、黄石、仙桃、天门、潜江、随州、襄阳,以及孝感、荆门、荆州和咸宁的部分地区,以人群总量和农村地区人 群数量大幅增加为主;第三圈层为次级关注区,包括湖北西部宜昌、恩施、神农架和荆门部分地区,以人群小幅流入为主。最后,建议湖北省内,尤其是位于第二圈层内的区县,应高度关注农村地区人群的疫情防控。此研究成果在2~3天完成,显示大数据是可以快速地响应重大公共安全事件,为决策的制定提供一定支持的。     

基于POI数据的城市生活便利度指数研究

生活便利度是评价宜居城市重要的影响因素,居民日常生活的便利度主要指居民日常利用公共和服务设施的便利程度,POI数据具有公共服务设施种类覆盖度高,数据范围覆盖面广等特点。基于POI等开放数据进行城市生活便利度指标评价体系建设和城市生活便利度指数计算,比较城市平均生活便利度指数和城市社区生活便利度指数的研究,为城市公共服务设施专项规划提供了实际参考依据,同时,为利用开放数据进行规划应用探寻了新思路和新方法。     

基于微博数据的中国人群气温感知时空分异特征及影响因素分析

极端气温事件发生频率的增加对人群的健康带来了很大的影响,深入理解人群对气温变化的感知特征有助于提高应对极端气温事件的预警、适应和管理水平。针对传统调查数据在样本量和覆盖度等方面的不足,本文使用基于微博的社交媒体数据来研究人群对气温感知的定量特征。研究通过建立气温关注度、敏感性和耐受性等指标,调查了中国2017年31个城市的人群对气温感知的空间格局变化与局部变异性,分析了不同季节和不同群体对气温感知的差异性与影响因素。分析结果表明：人群对气温的感知表现出显著的纬度梯度规律性,纬度每下降1°,人群平均的热耐受性增强0.42oC,冷耐受性降低0.31oC,冷敏感性增强0.51;人群对气温的感知在不同季节、不同群体之间也表现出显著的差异性,反季的异常气温更易引起人群对于气温变化的关注,青少年与女性群体对冷更为敏感;气温感知特征的区域差异性与气候分区紧密相关,温带地区的人群比热带显示出更强的热耐受性,而热带地区的人群具有更显著的气温敏感性。本文研究结果可以为理解大尺度上人群对气温变化感知的基本特征和分异规律提供新的规律发现与证据支持。     

基于多源数据的中国人口时空变化及流动格局

本文利用不同年份统计年鉴数据,通过人口密度、增速、洛伦兹曲线、尼基系数等指标计算方法对全国人口流动迁移趋势和分布均衡性变化特征进行分析.利用2020年春运返乡期间百度迁徙数据,基于网络中心性、联系强度、首位流以及K-壳分解算法分析人口流动空间分布格局.结果表明中国人口不均衡趋势越来越显著,中小型城市人口逐渐向区域中心级城市转移.华中地区形成多个人口流失集聚区,广东省和浙江省人口吸引能力最强.全国共形成20个城市群,其中京津冀、长三角、珠三角和成渝城市群内部人口流动联系最为紧密.     

基于列车运行网络的中国城市中心性分析

 本文基于铁路运行网络,利用复杂网络分析方法中的中心性评价指标,对城市在铁路网络中的中心性进行了分析。我们根据列车时刻表基于L空间模型,构建了铁路运营网络,计算了铁路运营网络中节点城市的不同中心性指标,包括度中心性、邻近中心性和介中心性。这3个指标从不同角度衡量了城市在铁路运输网络中的地位和功能,我们分析了这3个中心性指标的空间分布特征及相关性,并探讨了中心性指标与城市发展之间的关系,进一步揭示铁路网络结构对城市发展的影响。     

基于铁路客流的湖北省城市网络关联与空间组织结构特征

以湖北省为研究对象,基于铁路客流的动态关系数据,采用城市网络连锁模型,以城市之间铁路客流的流动性和集聚性为研究切入点,辨析省域城市的网络关联强度和空间组织结构特征。研究表明：① 湖北省域城市网络结构初步形成,整体呈现“东强西弱,北低南高”的态势,省域“单中心”网络格局特征突出,武汉是链接鄂东、鄂中、鄂西三大区域的核心枢纽;② 中心城市指向性和地域邻近指向性特征明显,整体受省域中心城市武汉的影响较大,与之紧密联系的周边城市是构成武汉“1+8”都市圈的主体;③ 交通轴线是客流联系的主要方向,以“十堰—襄阳—荆门—武汉”、“恩施—宜昌—荆州—武汉”等城市为主体的“>”型城市带,其空间组织结构联系较为紧密,是推动湖北省经济发展和实施城镇化战略的重要载体,同时襄阳、宜昌在鄂西地区的枢纽作用日益凸显。最后基于实证研究结论,为省域空间规划的要义、趋势和取向提出了若干探讨。     

基于微博签到数据的成渝城市群空间结构及其城际人口流动研究

随着区域一体化进程的加快,中国城市群快速地发展起来,城市群城际间的人口流动研究得到了国内外学者的关注。城市群空间结构的研究以地理实体空间分析为主,城际人口流动的研究多使用传统统计数据,而将大数据运用于城市群空构特征,并结合传统的社会经济统计数据对该区域人口流动的影响因素进行分析。研究发现：① 微博签到数据进一步解释了成渝城市群呈现出“双核多中心”的组团特征,成都市和重庆主城构成了“双核”;② 微博人口流动的方向会受到行政区划的影响,微博人口流动的强度呈现出一定的等级差异;③ 微博人口流动的强度与方向同社会经济发展水平呈现出相对一致性,即地区生产总值越高、人口规模越大或交通联系强度越强,则人口流动越强烈。     

网形结构对重力数据分析结果的影响

为分析网形结构对重力网平差结果的影响,利用北天山测网改造后的最新4期流动重力观测数据,分析测网中存在长支线对整网数据处理结果的影响。结果显示,长支线的存在使北天山最大异常变化达到260 μGal。将支线连成闭合环再进行平差计算,得到的最大重力变化量减小到60 μGal,表明测线上的误差积累导致支线末端测点重力值可靠性差,严重影响异常重力变化的识别。由于观测原因形成长支线时,为正确识别异常信息,采取适当的数据处理方法,将支线连接成闭合环,可以有效提高测网整体平差结果的可靠性。     

中国城市网络核心-边缘结构演化及影响因素研究——基于制造业企业网络视角

基于制造业企业网络视角的城市网络核心—边缘结构的研究将加深对城市网络演化规律的理解。利用2020年中国制造业500强企业网络数据和隶属联系模型构建城市网络,研究了中国城市网络核心—边缘结构的演化特征,定量测度了核心—边缘结构的影响因素,并根据国际生产折衷理论解析了城市网络地位分异的动力机制。研究发现: 2005—2020年,核心区块的城市数量逐渐增加,主要由直辖市、经济特区以及东、中部地区的省会城市组成,这些城市通过互惠性的链接关系形成了凝聚子群,网络权力较为集中;边缘区块的城市则主要位于中、西部地区,城市间经济联系相对稀疏,整体网络结构并不稳定,城市的发展受到了网络资本的约束。关键资源、基础设施和区位优势是影响中国城市网络地位的决定性因素,择优选择、网络邻近和路径依赖构成了中国城市网络核心—边缘结构演化的动力机制,这将进一步增强核心城市的网络地位。在网络环境下,城市间的差距趋于扩大,城市网络地位的提升取决于城市在网络中的影响力,中国城市化政策需要做出相应调整。     

利用布格重力资料研究华北裂陷盆地地壳结构特征

通过对华北地区1∶50万布格重力资料进行小波多尺度分析,得到自地表至莫霍面不同空间尺度范围内地质体产生的重力异常。讨论各阶小波变换细节特性及相应地质构造特征认为,华北裂陷盆地的隆起、坳陷与重力异常的高、低存在明显的对应关系,并给出了它们的下延深度。分析结果显示,华北裂陷盆地内深大断裂两侧岩石密度存在较大差异。采用帕克法反演得到华北地区莫霍界面深度在29～42 km范围内,在太行山与华北平原交界地区存在明显的地壳厚度变化梯级带。     

金融危机下股市网络的结构特性研究

利用复杂网络的方法,以各国股市为节点,以各股市问的关联性为边,建立起各国股市间的关联网络。通过Matlab编程计算研究了该网络的结构特性,分析出国际股市网络具有典型的小世界性和明显的社区结构,不具有无标度性。进而从网络结构上分析了金融危机的蔓延发生。并通过影响强度分析研究了中国股市在国际股市网络中的位置。     

小世界网络特征识别的城市交通状态网络自相关分析

大量研究表明,考虑了空间多维性的小世界网络模型对于研究交通网络特性对交通流的影响很有必要。但现有相关研究普遍未能有效找出小世界网络特征产生的临界阈值进而判断网络结构特征对城市交通运行的影响。以伦敦市主干道路网络为案例,通过网络环境下的Moran's I和Getis-Ord's G两个统计量,找出道路网络结构的小世界特征及其网络动力产生的临界阈值,并利用基于交通网络距离的半变异(方差)函数分析该临界阈值是否合理,然后运用网络自相关分析小世界网络结构特征及其网络动力对道路交通流的影响。结果表明:(1)伦敦市主干道路网络的全局Moran's I和全局Getis-Ord's G的收敛值是0.34,小世界网络现象或动力出现的临界阈值是17 000 m;(2)半方差图显示估算的小世界网络特征出现的阈值距离远小于理论半变异函数模型估算的空间相关性作用范围,且在该阈值附近半变异值呈明显上升趋势,表明该阈值是合理的;(3)在此阈值影响范围下,伦敦市主干道路段间交通流网络自相关性总体上呈显著正自相关特征,其局域空间关联格局呈中心区低-低和外围高-高的分布模式。