基于多源数据的苏州市区职住关系状况研究

首先基于百度热力图数据分时刻的热力平均值区分工作与休息时间段,对各社区(村)的职住关系指数进行测算,得到职弱住强、职住平衡、职强住弱三类区域并分析其空间分布。接着运用空间自相关对职住关系的空间集聚特征进行测度。最后,基于POI数据通过三区各类POI数量占比和香农多样性指数分析城市功能对职住关系的影响。结果表明:苏州市区总体上职住均衡而空间分布较为分散,呈现出职住分离由中心向外围逐渐加剧的情况。职住关系状况不仅受到苏州城市定位、城市建设历程与城市经济发展模式等因素影响,同时也很大程度上受到土地利用和城市功能的影响。适度的功能混合能够促进职住平衡,而单一的功能分区容易导致职住分离。

基于通勤特征的深圳市城中村职住关系研究

本文选取深圳市14个居住型城中村作为案例,基于手机信令数据分析城中村的通勤特征,探讨其与就业的职住关系模式。研究发现,城中村的通勤特征呈现出了显著的区位差异性:从通勤距离看,城边村最长,城内村次之,城外村最短;从通勤方向看,城内村和区位条件较好的城边村具有较强的市中心指向,而城外村的通勤多局限于外围区。结合深圳的就业空间布局特征,研究归纳了不同区位城中村的职住关系模式,分析职住空间错配的表现,进而提出优化职住空间格局的政策建议,包括针对不同区位的城中村制定差异化的空间引导政策,以及在城市中心区外培育非工业类就业中心等。

基于手机信令数据的重庆中心城区职住关系变化研究

伴随着中国的快速城镇化,城市建设用地向外蔓延,住宅房地产开发也不断向外拓展,而城市中心依然承担了大量就业岗位,居住与就业分离的现象越来越严重。对比分析不同时段城市职住关系变化,对把握城市发展趋势和治理交通拥堵具有重要意义,但现有关于职住关系的研究缺乏动态变化分析。本文选择重庆市中心城区为研究区域,基于手机信令数据,以组团为基本研究单元,结合重庆市新一轮国土空间规划,运用核密度、职住比、自足性等对比分析2015年与2021年重庆市中心城区职住关系变化。研究结果表明:第一,2015年与2021年重庆市中心城区职住呈现基本平衡的态势,而城市组团之间发展差异较大,导致跨组团通勤增加;第二,结合新一轮国土空间规划对职住关系进行测度,发现茶园组团职住分离严重,南彭和龙盛组团的通勤效率较低。本研究结果为重庆中心城区职住关系调整,提高通勤效率提供了依据。

基于手机信令的大城市边缘区职住关系及通勤特征研究——以武汉花山生态新城为例

大城市边缘区新城具有疏解中心城区人口及产业的作用,有效识别新城居住者与就业者的职住空间分布特征、明确他们往来新城与周边其他区域的通勤特征,对于促进其在一定范围内达到职住平衡具有积极意义。本文以武汉花山生态新城为研究对象,基于手机信令数据,对新城内居住者和就业者的职住空间布局、通勤关系进行测度分析,以辨明职住关系与通勤特征。为此类大城市边缘区新城土地利用规划调整、交通设施合理布局提供基础,最终促使新城在一定范围内趋于职住平衡,健康可持续发展。

大城市边缘新城职住关系及影响因素研究--以武汉花山新城为例

大城市边缘区新城作为疏解中心城区人口及产业功能的重要载体,该区域的职住平衡研究对于提高新城发展空间利用效率、独立程度具有重要意义。文章以武汉花山新城为研究对象,基于手机信令数据识别新城职住地,从总量和结构两个层面揭示当前新城职住关系的空间特征,从道路交通建设、公共服务设施、土地功能布局、住房供给结构四个方面对影响花山新城职住平衡的因素进行探究。

大数据视野下的重庆主城区职住关系剖析

大数据研究已成为当下的热门话题,但目前大数据研究方法下的城市规划研究仍处于起步阶段,在重构城市研究的范式方面还处于探索时期,在规划实践方面也很缺乏。研究以重庆主城区为例,借助百度热力图这一互联网工具,探讨重庆都市区的职住关系。结果表明,重庆市一直秉承的"多中心组团式"发展理念是富有成效的,能很好地缓解长距离的通勤交通。虽然大数据具有量大、更新快和价值丰富等优势,将其用于城市研究可以很好地从宏观层面回答"是什么"的问题,但要回答"为什么"的问题,仍需要结合传统方法以及实际问题的价值判断开展研究。

基于百度热力图的银川市中心城区职住关系研究

"职"和"住"是城市最基本的功能,职住关系反映了城市秩序与效率。以百度热力图、百度路况图所提供的实时动态大数据为依据,配合城区土地利用现状图,分析了银川市主城区职住关系。结果表明:在一个工作日内,上班时间段内,教育、商业用地上的人口聚集力度更大,而在休息时段,居住用地上的人口聚集状况更明显,二者表现出大致反向的趋势。这意味着上班时段内人口大量离开居住区,百度热力下降;而下班时段又返回居住区,百度热力上升,居民在工作地-居住地间存在着节律性的钟摆式流动。上班时间段内人群高度集中的区域大部分是商务中心、城市综合体、高等院校、医院和物流中心等工作地;休息时段人群高度集聚中心由就业中心转为居住区和休闲购物区,说明整个城区存在一定的职住分离。银川市职-住比介于0.34~3.4之间,职住相对平衡;但区域间差异较大。总体来看,城市中心区比外围区的职住平衡更明显。依据职住比,将职关系划分为基本平衡型、轻微就业倾向型、严重就业倾向型、轻微居住倾向型和严重居住倾向型五类。

城中村改造对原住民职住关系负向影响研究——以太原市为例

城中村改造解决了原住民生活环境脏乱的问题,有效拉动城市经济,但其对原住民职住关系的负面影响普遍存在,引起了社会和学界的广泛关注。以太原市城中村为例,对1000名城中村原住民随机开展问卷调查探究,构建了二元Logistic回归模型,对城中村改造后原住民职住关系发生负向变动关键影响因素进行识别和分析。结果表明,在城中村改造中,家庭劳动人口、学历、职业类型、月收入、安置类型、安置满意度、交通满意度、工作变动情况等8个因素对职住关系变化有显著影响,不仅如此,相较于富裕人群,低收入、低学历原住民的职住关系变化最为明显,对此提出了相应的政策建议,为城中村改造安置方案提供参考建议。

居住郊区化背景下职住关系的人群分异——以北京市天通苑地区为例

20世纪90年代末以来,中国大城市居住郊区化快速发展,郊区居住区成为社会阶层相对混杂、居住流动性较大、日常生活方式多元化的地区。以北京市天通苑地区为例,借助GIS可视化技术描述并分析了郊区化过程中职住关系的人群差异性,并通过多元回归模型揭示搬迁时间、住房来源、就业机会、居住与就业调整等反映住房市场化进程与住房政策变迁的因素对郊区居民职住关系的影响。研究表明,在居住郊区化和郊区城市化的共同作用下,郊区居民中本地居民与外来人口之间在职住关系的影响因素上存在显著差异,外来人口的职住关系受市场化力量的影响更多,而本地居民的职住关系同时受到保障性住房政策与市场化的影响,并且政策性因素影响更大。

基于手机信令数据的重庆主城区职住关系识别及其交通响应

由于手机信令数据记录了每一个用户的日常行为信息,具有海量、实时动态、位置精确等特点,现已成为采集城乡居民时空行为变动的重要数据来源。本文通过对重庆联通手机信令数据的分析,识别居住地、就业地及O-D流,突破了传统交通出行调查数据量小、费力、更新慢等特点。目前,手机信令研究成果主要集中在职住空间识别方面,而对于识别出来的职住状况与交通运行系统之间的关联,以及出现这种职住状况背后的原因等方面缺乏系统的研究,本文尝试性地在这些方面有所突破。

长沙市职住关系的测度及城市通勤的影响因素

居民居住地与工作地的空间关系是城市空间布局的重要依据。基于问卷调查数据和统计数据,运用居住独立性指数和就业独立性指数作为衡量指标,测度长沙市城区的职住空间关系发现:长沙市雨花区和芙蓉区为高度分离区,开福区和天心区为中度分离区,岳麓区为低度分离区;不同分离区的居民通勤特征有明显差异。从抽样数据的回归分析发现,职住空间错位对于通勤时间的影响显著,其次是人口密度。提高职住平衡程度能够有效地减少平均通勤出行时间和平均通勤距离,提高通勤效率。

北京市职住关系问题研究

城市功能主要包括居住、工作、游憩和交通四种。其中,居住、工作不仅是两个最主要的城市功能,还将直接影响到交通功能是否良性运转以及社会和谐。因此,城市规划中合理配置居住、工作的容量及空间关系,是引导社会稳定和交通协调的重要措施。随着城市的发展,"职住平衡"的概念被广泛应用于城市规划领域。本文以北京市交通通勤出行特征为研究对象,深入思考职住平衡的概念与评价标准,针对以北京为例的大城市职住关系现况进行分析、评价,并在此基础上提出完善职住关系的措施建议。

上海市职住关系和通勤特征分析研究——基于轨道交通客流数据视角

交通卡刷卡数据、手机信令数据、空间定位信息(GPS)等大数据的出现为城市与人的行为研究提供了数据支撑。基于2015年4月上海市公共交通卡刷卡数据,创建一般出行及虚拟换乘规则,建立上海轨道交通出行数据模型,并结合轨道交通网络空间数据模型,识别基于地铁出行的城市居民居住地、就业地和包括通勤时间、距离、空间分布等在内的通勤特征信息,并对典型就业中心和大型居住社区周边站点进行应用分析。研究表明,基于地铁的通勤出行者有130多万持卡人,平均通勤时间34.82 min,平均通勤距离为12.4 km;居住地在内环内、内外环间及外环外各站的持卡人相差不多,但就业地则有近2/3分布于内环内;通勤出行方向呈现明显的向心性;典型就业中心辐射范围广泛,平均通勤时间越往市中心越低;各大型居住社区的地铁通勤量相差很大,通勤去向并不集中于内环内。

南京市主城区居民职住关系研究

在城市空间拓展、制度转型与空间重构的背景之下,中国许多大城市的职住关系发生明显变化,职住分离的现象在城市化进程中日趋显著。南京市作为江苏省省会、副省级城市,其职住关系在全国范围内具有一定的典型性。文章基于百度热力图、南京市统计年鉴等数据,通过ArcGIS、区位熵分析等手段对南京市主城区职住关系现状进行分析,并进一步剖析其影响因素,最后针对性地提出一些初步对策,以求对相关部门起到一定的参考和借鉴作用。

重庆主城区部分区域居民职住关系及其成因研究

近年来,我国各大城市的城市化进程明显加快节奏,职住分离成为城市发展和空间扩张进过程中的突出问题。国内关于城市居民职住关系的研究主要集中在北京、上海等一线城市。本文以职住平衡理论为基础,通过对重庆市主城区不同组团内的3个社区进行实地调研,在考察了社区居民的通勤情况和居住情况后得出居民职住关系及成因,并提出应对策略和建议。

基于职住关系的劳动力市场腹地测算方法研究

劳动力市场腹地是城市就业中心规模维持和增长的必要条件,反映了就业中心职工的职住关系特征。本文基于手机信令数据的极高抽样率特征,提出了按照职工居住数量比例排序的就业中心劳动力市场腹地新的计算方法,并与按照职工居住密度绝对量的计算方法进行了对比。发现通过新方法计算得到的劳动力市场空间分布范围更符合空间经济理论的区位特征,腹地范围在空间上的形态也更为完整。新方法分析的结果能够从新的视角反映次级就业中心的劳动力市场空间特征,有助于从规划角度对次级就业中心的职住关系进行优化。

城市职住关系的多尺度对比——以武汉为例

本文旨在通过多源大数据研究,对比多个尺度下不同职住比城市单元的活力空间分布特征与影响因素的异同;同时通过问卷调查的方式,获得人们主观认为的各类兴趣点对生活便利性的影响程度,对比其与职住关系指数、城市活力之间的关系,并为不同尺度下的城市空间改善职住关系现状提出了以下建议:①通过在城市合适区位增加餐饮及购物设施,在较小尺度上改善城市职住关系;②通过在合适区位增加交通、医疗、科教及公司企业,在较大尺度上改善城市的职住关系。

基于手机信令的重庆市渝中区职住空间关系研究

依据手机信令大数据,识别具有稳定居住地与工作地的人群,探究重庆市渝中区职工的通勤联系及平衡特征。研究结果显示,内部通勤、内向通勤与外向通勤者主要集中于20~35岁年龄段人群,35岁后职工的通勤人数明显减少。渝中区职工平均通勤距离为5.28 km。内向通勤人口数量随通勤距离增长衰减更快,且聚集规模及强度大于外向通勤。渝中区职住结构在数量及质量上并不平衡,但好于往年及东部平原大城市。渝中区职住分布的相对均衡与“交通-空间结构”的耦合有效提高了重庆市主城区多中心空间的运行绩效。

职住地建成环境对轨道交通通勤行为的非线性影响机制研究——以武汉市为例

改革开放以来中国大城市快速蔓延导致了职住分离及交通拥堵等问题,倡导轨道交通等绿色交通方式出行成为大城市缓解通勤压力的重要手段。当前研究主要以居住地作为地理背景考察建成环境对轨道交通通勤的作用,但较少探索就业地建成环境的影响。本研究以武汉市为例,通过189个轨道站点的刷卡数据识别轨道交通通勤人员并构建通勤出行链,通过梯度提升决策树(GBDT)解析职住地涉及建成环境和轨道站点的30个特征因素对通勤客流量和通勤时间的非线性影响机制。研究发现:①居住地通勤客流量表现为较集中的点状分布,就业地通勤客流量则呈现显著的“中心-外围”结构,职住地两端通勤时间的空间格局均呈中间低、外围高的分布特征;②职住地周边建成环境因素对轨道交通通勤客流量和通勤时间普遍存在非线性影响及阈值效应,整体而言居住地建成环境的相对影响程度高于就业地,但就业地“公司企业数”是影响通勤客流最重要的要素,就业地“与城市中心距离”则是影响通勤时间的首要因素;③职住地周边同一建成环境因素,对于通勤客流量和通勤时间的影响可能截然相反,这与城市轨道交通网络建设和社会实际发展状况相关。研究结果可以更好地理解职住地建成环境与轨道交通通勤行为的关联,有助于促进城市轨道交通和城市职住空间的协调发展。

基于多源数据的温江区职住空间关系研究

文章以百度热力图和百度POI数据为主要数据来源,以ArcGIS为主要研究技术,采用最邻近指数等分析方法,详细分析了温江区职住空间关系。结果显示:成都市温江区职住空间关系总体上较为平衡,其中就业与居住平衡型比例为99.57%,工作倾向型比例为0.34%,居住倾向型比例为0.08%。