国庆假期出游意愿研究——基于南京市的调研

运用问卷调查法对南京市居民国庆假期出游意愿进行研究,结果表明,总体上国庆假期居民出游意愿较高,出游意愿与居民国庆可自由支配时间、旅游偏好、国庆天气情况、以往假期旅游体验之间呈显著的正相关关系。工作地与家乡是否为同一城市对居民出游意愿不产生显著影响。如果有一起出游的同伴,居民国庆出游意愿会更强烈。

国庆前后北京城区PM_(2.5)组分污染及来源特征分析

为探究北京城区国庆前后及国庆期间PM_(2.5)主要组分的污染及来源特征情况,采集2019年9月27日-10月14日北京市大气PM_(2.5)样本,并测定其中碳质气溶胶(OC、EC)及8种水溶性离子(Na^(+)、NH_(4)^(+)、K^(+)、Mg^(2+)、Ca^(2+)、Cl^(-)、NO_(3)^(-)、SO_(4)^(2-))的质量浓度,并分析PM_(2.5)中各化学组分的浓度变化特征、来源特性及气象要素的影响,并对北京市细颗粒物进行源解析和区域传输分析.结果表明,整个观测期间PM_(2.5)基本呈现"M"型的变化趋势,国庆期间呈现"V"型的变化趋势.国庆期间总碳质气溶胶、水溶性无机离子质量浓度为(14.45±5.87)μg·m^(-3)和(14.97±9.75)μg·m^(-3),占PM_(2.5)质量浓度的59.7%,各组分质量浓度在国庆期间均有所下降,其中NO_(3)^(-)质量浓度下降最为明显,下降率达53.4%.来源分析结果表明,机动车尾气、燃煤和扬尘是大气PM_(2.5)化学组分的主要来源,其中道路扬尘和建筑扬尘是Ca^(2+)、Mg^(2+)和Na^(+)的主要来源,机动车车尾气排放是碳质气溶胶及二次无机离子的最主要来源.车流量的改变和气象因素与国庆前后PM_(2.5)及其组分变化密切相关,PM_(2.5)及各组分质量浓度在车流量高峰的9月30日和10月6、7日达到峰值,而1-5号移动源贡献减弱和气象要素(降水)导致了最低值的出现.较低的风速及来自于东北、西南方向的污染物输送是观测期间PM_(2.5)较高的重要原因.

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。