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“大唐山”城市团内玉田县节点及周边关系发展构想 被引量:1
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作者 孟祥林 《唐山师范学院学报》 2023年第4期83-92,共10页
京津冀协同发展背景下,唐山市需要以主城区为核心构建起“大唐山”发展构架,提升全域城市化水平。玉田县是“大唐山”构架下将唐山市主城区与天津市连接在一起的节点,行政腹地内需要通过“分区+分步”发展秩序构建起“一心+多微”的发... 京津冀协同发展背景下,唐山市需要以主城区为核心构建起“大唐山”发展构架,提升全域城市化水平。玉田县是“大唐山”构架下将唐山市主城区与天津市连接在一起的节点,行政腹地内需要通过“分区+分步”发展秩序构建起“一心+多微”的发展构架,在腹地内尽快完成“一纵+两横”的城市团主体构架,并在此基础上构建“唐窝东链”和“唐窝西链”,进一步形成“三纵+两横”的城市空间布局,并推动行政腹地内乡镇中心的整合发展质量。 展开更多
关键词 “大唐山”城市团 玉田县节点 微中心 “一纵+两横” 城市链 京津冀协同发展
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“大国城市化前沿问题”学术论坛综述 被引量:4
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作者 黄潇 肖晓玲 《西部论坛》 2014年第5期46-51,共6页
城市化是未来中国经济增长和转型的重要引擎,随着"十八届三中全会"以来市场化改革的逐步深入,城市化本身已不仅仅成为中国社会转型过程的一部分,而且也是当前中国应对转型过程中诸多挑战的重要措施。中国作为世界上最大的发... 城市化是未来中国经济增长和转型的重要引擎,随着"十八届三中全会"以来市场化改革的逐步深入,城市化本身已不仅仅成为中国社会转型过程的一部分,而且也是当前中国应对转型过程中诸多挑战的重要措施。中国作为世界上最大的发展中国家,其城市化过程具备了世界大国城市化的基本特征,但也有其特殊性,不仅会遇到其他大国城市化过程中的普遍问题,也面临更为复杂的中国特色问题。2014年6月21日《经济研究》编辑部、中国社会科学院城市与竞争力研究中心和重庆工商大学联合举办了"大国城市化前沿问题"学术论坛,与会专家学者围绕大国城市化的主题,从多个角度对我国城市化进程中取得的成就和遇到的问题进行了深入探讨。 展开更多
关键词 大国城市化 新型城市化 城市群 经济结构 土地制度改革 农民市民化 房地产业 棚户区改造 城市可持续发展
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寄递大数据城市画像 被引量:7
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作者 任思源 郭斌 +3 位作者 张曼 岳超刚 李青洋 於志文 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期1779-1787,共9页
为了充分利用快递面单中所包含的时间、地址、物品等信息对城市进行数据分析,基于大量城市历史快递数据,提出一种城市画像系统框架.通过数据补全、地址转换、物品类型提取以及数据格式转换等方法,对多家快递公司的数据进行汇聚和预处理... 为了充分利用快递面单中所包含的时间、地址、物品等信息对城市进行数据分析,基于大量城市历史快递数据,提出一种城市画像系统框架.通过数据补全、地址转换、物品类型提取以及数据格式转换等方法,对多家快递公司的数据进行汇聚和预处理.提出寄递频次、寄递时间、寄递地址、寄递物品4个分析指标,基于西安市真实历史数据集,分别对城市中不同社会群体与城市区域的快递数据进行分析,并基于数据分析结果进行城市画像;结合社会实际情况对分析结果中存在的规律与异常情况作出合理解释,通过可视化平台对城市画像内容进行集成与演示.结果表明,采用提出的城市画像系统能够发现不同社会群体和区域之间存在的寄递行为规律与异常. 展开更多
关键词 城市画像 可视化 寄递大数据 社会群体 城市区域 数据分析
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“大保定”城市体系建构过程中的“西进”发展思考 被引量:3
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作者 孟祥林 《保定学院学报》 2019年第6期117-126,共10页
保定在城市体系格局建构过程中,需要在“北展+南扩+西进+东接”过程中前瞻性地探索发展思路。“西进”能为“东接”奠定基础,“西进”过程中需要形成“弓背+弓弦”的发展格局:“弓背”即“南城司乡—涞源县主城区—叮咛店镇”城市链;“... 保定在城市体系格局建构过程中,需要在“北展+南扩+西进+东接”过程中前瞻性地探索发展思路。“西进”能为“东接”奠定基础,“西进”过程中需要形成“弓背+弓弦”的发展格局:“弓背”即“南城司乡—涞源县主城区—叮咛店镇”城市链;“弓弦”即“南城司乡—安格庄乡—石井乡—定州市主城区”城市链。涞源县城市团是保定城市体系西部区域的节点,也是保定城市体系与晋中城市群整合的节点,需要在“弓背”上得到强化。“弓弦”上要依托满城区整合顺平县,通过顺平县整合唐县北部区域,并构建起“顺平县+唐县+望都县”城市组团,解决满城区“蝶形”区域内“蝶身”不能很好地与“蝶翼”一体化发展的问题,同时也强化了满城区在保定城市体系“西进”过程中的支点角色。在如上构架中,通过强化“点”的张力推进“面”的拓展,促进保定城市体系“西进”的发展质量得到提升。 展开更多
关键词 京津冀协同发展 “大保定”城市体系 西进 城市组团
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出行韧性的理论与方法及实证 被引量:3
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作者 黄洁 王姣娥 《地理学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期2507-2519,共13页
居民出行具有空间依赖性、时空动态性等特征,其与交通供给系统的动态耦合规律,是城市科学、地理学等领域的重点与难点。尤其在经历外部扰动时,居民出行表现出的韧性更具复杂性和时空波动性。本文借鉴生态学、交通工程、心理学等学科的... 居民出行具有空间依赖性、时空动态性等特征,其与交通供给系统的动态耦合规律,是城市科学、地理学等领域的重点与难点。尤其在经历外部扰动时,居民出行表现出的韧性更具复杂性和时空波动性。本文借鉴生态学、交通工程、心理学等学科的基础理论,基于交通供需求动态均衡特性,提出了出行韧性的概念及理论框架,构建了适用于多维度的出行韧性评价方法体系。同时,本文采用手机信令、地铁刷卡等多源大数据,基于出行韧性的实证研究,探讨了出行韧性的空间分异及群体差异。出行韧性研究可以为城市精细化管理与韧性城市建设提供科技支撑。 展开更多
关键词 韧性 居民出行 社会群体 城市交通 大数据
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网络大数据下的中国现代食甜习惯空间分布特征及其影响因素研究 被引量:13
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作者 姚可桢 岳书平 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2020年第6期1202-1215,共14页
饮食地理文化作为地域文化中最具地方特色的重要元素,在现代人口大规模流动背景下呈现出全新的多样化局面,而基于传统认知的"南甜北咸"的地域分异已然不能代表中国现代食甜分布的空间特征。因此,本文采用网络爬虫技术,获取我... 饮食地理文化作为地域文化中最具地方特色的重要元素,在现代人口大规模流动背景下呈现出全新的多样化局面,而基于传统认知的"南甜北咸"的地域分异已然不能代表中国现代食甜分布的空间特征。因此,本文采用网络爬虫技术,获取我国大陆31个省会城市共计约2000万条美食消费数据,从传统类菜品、主食类菜品、饮料类和甜品类菜品4个方面计算城市食甜度,在ArcGIS、MySQL软件支持下,借助GIS空间分析和数理统计方法探究我国现代食甜习惯的空间分布特征,分析影响食甜分布的因素。研究发现:①中国食甜在空间分布上存在显著的地域分异特征,聚类分析评价参数R2高达0.88,现代食甜习惯总体呈现"东高北中,西微内低"的包围式格局;②从整体抑或局部角度,在1%显著性水平上莫兰指数均为正,中国食甜分布呈现显著的空间正相关关系,形成特色鲜明的3个地理集聚区,即以苏浙沪闽为主的东南沿海高甜集聚区,以渝黔川为主的西南内陆低甜集聚区和以陕宁为主的西北内陆低甜集聚区;③构建了中国现代食甜习惯分布影响因素模型,其拟合精度为0.82,分析结果显示降水、湿度、气温等气象要素及地理位置是影响现代我国食甜空间分布的重要因素。 展开更多
关键词 城市食甜度 大数据 网络爬虫 空间自相关分析 热点分析 空间聚类分析 逐步回归分析 GIS
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Travel behavior resilience:Theory,method,and empirical studies
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作者 HUANG Jie WANG Jiaoe 《Journal of Geographical Sciences》 SCIE 2024年第8期1657-1674,共18页
Resilience studies have long been a focal point in the fields of geography,social science,urban studies,and psychology.Recently,resilience studies from multiple disciplines have scrutinized resilience at an individual... Resilience studies have long been a focal point in the fields of geography,social science,urban studies,and psychology.Recently,resilience studies from multiple disciplines have scrutinized resilience at an individual scale.As one important behavior in the daily life of human beings,travel behavior is characterized by spatial dependence,spatiotemporal dynamics,and group heterogeneity.Moreover,how to understand the interaction between travel behavior(or demand)and transportation supply and their dynamics is a fundamental question in transportation studies when transportation systems encounter unexpected disturbances.This paper refines the definition of travel behavior resilience based on fundamental theories from multiple disciplines,including ecology,transportation engineering,and psychology.Additionally,this paper proposes a conceptual theoretical framework of travel behavior resilience based on the dynamic equilibrium characteristics of transportation supply and demand.In general,travel behavior has three stages of variation,namely,dramatic reduction,rapid growth,and fluctuation recovery,which have helped capture the travel behavior resilience triangle.Then,we construct a corresponding evaluation methodology that is suitable for multiscale and multidimensional perspectives.We emphasize that the evaluation of travel behavior resilience should be process-oriented with temporal continuity or capture the inflection points of travel behavior.Using multisource big data such as mobile phone signaling data and smart card data,this paper reviews empirical studies on travel behavior resilience,exploring its spatial heterogeneity and group differences.With location-based analysis,we confirm that people show greater travel behavior resilience in places where people engage in various socioeconomic activities.The group-based analysis shows that age and socioeconomic attributes of mobility groups significantly affect travel behavior resilience.Travel behavior resilience can be one pillar,offering geographic perspectives in resilience studies.In the future,the study of travel behavior resilience at multiple scales and from multiple perspectives can explore the spatial heterogeneity of transportation re-equilibrium and travel modal differences,contributing to urban spatial structure studies.Studying travel behavior resilience can provide scientific and technological support for urban management and resilient city construction. 展开更多
关键词 resilience residential travel social group urban transportation big data
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