大城市实际服务人口概念内涵及时空特征

随着时空距离的压缩,城市实际服务人口日益成为空间规划、城市规划和管理响应的新范畴。基于中心流理论的“乡镇性+城市性”视角,丰富了实际服务人口的大数据内涵,构建了实际服务人口测算方法,开展了我国35个大城市实际服务人口的规模结构及时空特征研究。结论如下:(1)实际服务人口为本市需提供居住、商服、就业、交通、休憩娱乐等城市基本服务以及公共管理的日均实有人口,包含在本地居住半年以上的常住人口和本地停留“1天以上、半年以下”的城市累计服务的短期驻留人口。(2)融合人口、旅游、交通等部门性统计数据及腾讯迁徙数据,以人口对城市服务的差异化需求为切入点,以常住人口的需求为基准,将短期驻留人口折算为实际服务人口,构建了实际服务人口的全口径人口测算方法。35个大城市的实际服务人口系数介于1.09和1.36之间,均值为1.19。(3)入境短期驻留人口呈现“M”形年内变化及特大城市指向性等时空特征,主要来源于港澳台、韩国和日本,其中69.99%的入境短期驻留人口流入东部沿海城市;城际短期驻留人口呈现“大波峰、小锯齿”形的日常变化及节假日特征,人口流动呈现以北京、上海、深圳-广州、成都-重庆、武汉为顶点构成的“菱形”结构。

城市访客活动时空分布特征及其影响因素研究--以南京为例

访客是城市实际服务管理人口的重要组成部分,推动城市公共资源按实际服务管理人口优化配置,需要对访客的行为特征和需求进行深入研究。文章以"用户识别-特征描述-影响因素分析"为逻辑,基于手机信令数据,构建城市访客活动空间特征研究方法框架。以南京为例,分析访客和居民活动时空分布差异,从4个空间尺度比较不同来源地的访客活动时空分布特征,并采用GWR模型分析活动分布的影响因素,探讨城市各类空间的供需特征。研究发现:访客活动相比居民有明显的空间偏好,主要集中于新街口、南京南站和南京站两大对外交通枢纽;访客活动分布有明显的周期性特征,一天中存在早晚两个活动集聚的高峰时段;各类空间对不同来源地访客的影响特征不同,来源地越近的访客活动时空弹性越小,目的性越强。研究结论反映城市空间各类功能的需求特征和辐射能力,可为城市空间功能优化和人口管控提供参考。

精细地图融合手机信令的城市人口时空分布特征研究

针对城市人口时空分布研究中缺乏以精细地图数据为支撑的地理分析方法、不能真实反映人类活动目的等问题,提出了一种精细地图融合手机信令的方法。该方法以地图为智能底板,基于信令轨迹中的基站位置与精细地块的类型,通过空间计算和时间推理得到手机用户在每个时段的驻留地块以及驻留时长,建立基于精细地块的人口空间化模型;识别每个地块中的职住人口和短期到访人口,再汇总得到任意目标区域的实际服务人口总量及人群结构,分时段研究人口流动和聚集变化特征。经过验证,该方法提升了人口时空分布研究结果的真实性和实用性,弥补了手机基站定位与用户实际位置存在偏差且无法准确识别居民行为规律的不足,为城市人口精细化管理、重点区域人流监测与安全保障、优化公共资源配置等提供可靠的决策支撑。