基于百度迁徙数据的东北地区城市“层级–网络”结构

基于2021年3月9日至4月28日百度迁徙大数据,应用分形理论、城市标度律、社会网络分析和SOM(Selforganizing Map)神经网络方法,从人口迁徙的视角探究了东北地区城市体系的“层级-网络”结构。研究结论如下:(1)以迁徙规模为基础的城市体系首位度较低,高位序城市分布集中、低位序城市分布松散,与迁徙路线的规模分形特征总体一致;沈阳、长春与哈尔滨位于第一层级,迁徙规模与城市人口呈超线性增长关系;(2)基于迁徙规模构建的网络中,沈阳、长春、四平、铁岭和哈尔滨处于网络核心位置,哈尔滨、沈阳、长春和大连为网络的关键枢纽城市;(3)城市间有向迁徙流动与净迁徙流动网络在结构上存在明显差异,沈阳与长春迁徙规模较大,而哈尔滨净流入量较高;(4)迁徙行为存在空间集聚现象,核心区域在东北地区东部、中部与南部,区域内迁徙行为以省内迁徙为主,根据迁徙偏好可分为4个次级组团;(5)人口迁徙视角下,哈长城市群内部联系较弱,辽中南城市群已经显现集聚发展态势;(6)东北地区城市根据自身迁徙规模和网络位置分为高流入型核心城市、低流入型核心城市、高流出型半边缘城市等六大类型;研究表明“层级-网络”结合视角相比单一规模层级划分更能揭示城市的内在特质。

基于迁徙数据估计武汉感染新型冠状病毒的人员数量

根据武汉迁徙数据,该文通过统计分析2020年1月29日至2月9日全国50个城市感染新型冠状病毒的确诊人数比率,估计了武汉市感染病毒的人员数量。研究发现湖北省内15个城市的患者确诊比率在均值和中位数上低于省外35个城市的均值和中位数。截至2月9日,利用湖北省内城市确诊比率的均值、中位数和最大值估计,武汉市感染病毒的人数分别是已经确诊人数的2.1倍、2倍和3.9倍。利用省外城市确诊比率的均值、中位数和最大值估计,武汉市感染人数分别是已经确诊人数的3.6倍、2.6倍和8.7倍。最后利用Bootstrap方法对省内外城市的均值和中位数做了稳健性估计。

基于腾讯迁徙数据的泛珠三角春运期间人口流动网络的结构不均衡性研究

基于位置服务的人口迁徙数据能够直观、动态和详尽地描绘城乡居民日常活动的行为轨迹和时空特征。文章采用腾讯迁徙数据,通过时空统计和复杂网络方法分析泛珠三角地区人口流动的时空格局和结构特征。结果表明:泛珠三角地区人口日常流动的时空分异和层级鸿沟特征明显,春运期间总体呈现“S”型反向交互模式,各城市度中心性与所属层级高度耦合,时段演变趋势具有差分空间正相关关系,Ⅰ型、Ⅱ型城市度中心性及其波动幅度显著高于Ⅲ型、Ⅳ型;迁徙路线方面,省内流动呈现以省会城市为核心、周边城市为辅的“放射型”结构,跨省流动主要表现为以珠三角地区为核心的“扇形”结构,同时伴有“两横两纵”4条高密度的迁徙走廊;结构均衡方面,Ⅰ型、Ⅱ型城市结构不均衡度较高,凭借强势的虹吸效应形成城市发展的外生驱动力,Ⅲ型、Ⅳ型城市结构不均衡度较低,与周边城市的共生性、对省会城市的依赖性较强,城市发展处于被极化的边缘位置。

2015和2018年我国春运人口省际流动网络特征分析——以腾讯迁徙数据为例

为探究我国春运人口省际流动特征及高铁发展对其造成的影响,基于腾讯春运迁徙数据,本文构建了2015和2018年省际流动网络模型,宏观上表征我国省际人口流动现象,并对其进行特征研究和对比分析。结果表明:春运人口省际流动网络结构基本稳定,但2018年网络内部的流动强度较2015年明显增大,其整体分布特征与人口分布特征相符;影响该网络的主要因素有城市发展成熟度、交通发展状况和旅游吸引力;2018年网络内部形成新的交通枢纽,城市间直达性增强,内部联系增强;省际人口流动具有层聚特征,城市的流动等级与其自身及周围城市的经济和交通状况有关,高铁发展扩大了城市的辐射范围,部分城市流动等级发生变化。

基于腾讯迁徙数据与引力模型下的城市联系强度分析——以环鄱阳湖城市群为例

随着时代的进步与发展,基于LBS数据的人口流动热度与城市联系强度的研究已经成为当前的研究热点。本文引入腾讯迁徙数据,与传统引力模型进行对比分析,发现单一的人口流动热度作为表征在研究城市群内部的联系强度更为方便快捷,但由于变量的单一性以及实时的不确定性与偶发性,也导致结论会与传统引力模型有一些出入。同时本文也在城市联系强度上对于环鄱阳湖城市群的发展提出了几点建议。

区域协调发展视角下南京都市圈跨城区社会联系度研究——基于2022年春节期间百度迁徙大数据

区域一体化高质量协调发展是实现共同富裕这一奋斗目标的重要引擎,对我国经济航船能够行稳致远有着不言而喻的重要意义。为使新时代区域协调发展战略更好实施,应不断推进我国跨区域层面的都市圈建设。在此背景下,基于2022年春节期间南京都市圈各城市的百度迁徙数据,借助社会网络的分析方法,从人口流动这一维度探析该区域内各城市间的跨城联系度。从空间视角看,南京作为都市圈中心城市,能通过扩散和涓滴效应促进圈内其他城市发展,但存在苏皖省际行政壁垒现象;都市圈内各城市间经济联系强度与其地理距离呈负相关关系,经济联系强度随着地理距离的扩大而递减;宁马滁跨界一体化发展成效显著,南京与马鞍山、滁州的城市联系度高于江苏省内部分城市。从时间视角看,都市圈内人口跨城流动在春节期间具有不对称性,假期后期“返城流”的净迁入指数峰值高于假期前期“返乡流”净迁入指数峰值,南京作为中心城市的对外吸引力进一步增强,节假日及工作日阶段的人口流动均有明显的虹吸现象。最后,基于上述研究结果,为促进南京都市圈各城市一体化高质量协调发展提出建议。

中国城市劳动力流动的网络特征——基于百度迁徙大数据的研究

本文基于2020-2023年元宵节后的百度迁徙数据构建劳动力流动网络,采用社会网络分析方法和时间指数随机图模型系统分析了中国城市劳动力流动网络的动态结构特征及形成机制。结果表明:①我国城市间劳动力流动网络表现出时间上的二元稳定性,总体格局为以郑州-武汉为中枢,北京、上海、深圳、成都为顶点的显著菱形结构,内部流动远超外围,展现了区域间的强连接与集群效应。②与前期相比,2023年的劳动力流动在菱形区域内外的分化更为显著,中部城市作为枢纽的作用增强,网络密集程度上升,高强度流动线路减少,显示出劳动力流动的均衡化趋势。③网络呈现出明显的“集中流入”与“分散流出”的形态,劳动力的流入会促进回流,互惠传递模式不断促成了以资源、经济力量、环境优势为纽带的城市网络,形成了结构上的“由弱趋强”与“强强联合”并存的流动格局;④流动的驱动因素呈现多维化。

基于百度迁徙数据的长江中游城市群网络特征研究

利用百度地图春节人口迁徙大数据,采取社会网络分析方法,主要从密度、中心性、核心—边缘结构三个方面对长江中游城市群网络特征进行研究。结果表明:(1)长江中游城市群整体网络密度较低,仅为0.4315,城市间联系度不高;(2)长沙、武汉、南昌三个城市中心性相对较高,具有较强的控制力和影响力;(3)长江中游城市群具有较明显的核心—边缘趋势,呈现"金字塔"结构。长沙、南昌对周边城市有较强的带动作用,武汉强"核心"城市的阴影效应明显;(4)城市核心度与城市中心职能强度具有明显的正相关关系。

基于百度迁徙的中国城市网络结构分析——以2015年和2019年春运数据为例

采用LBS百度迁徙春运数据,运用度中心性、位序规模法则、优势流方法,对比分析2015年、2019年我国城市网络结构及其变化特征,结果表明:①从城市网络的位序规模特征看,全国呈现出首位城市结构,2019年各级城市对外联系强度占比均较2015年有所降低,有向均衡方向发展的趋势;②从城市网络的层级特征看,全国一级、二级城市大体呈现“十字形”分布;③全国城市网络整体呈东部密集、西部稀疏的结构特征.东部地区特别是沿海地区有更完整的城市网络结构,全国除核心城市外,城市受地域距离影响明显;全国城市南北方向联系强度大于东西方向联系强度,南北方向的线路联系增加了西部的北京—西安—成都—广州.

基于多源数据的都市圈同城化发展现状探究 --以成德眉资为例

都市圈同城化是经济全球化和区域一体化发展的客观要求,为客观研判同城化发展现状,从经济、交通、人口、产业、公共服务等多维视角出发,综合运用OpenStreetMap路网数据、百度人口迁徙数据、高德POI数据等多源数据构建同城化分析框架,并以成德眉资为研究区进行实证分析.研究得出:①成德眉资经济发展上梯度差异特征突出,处于极化经济发展阶段;②成德眉资半小时轨道通勤圈尚未形成,交通驾驶等时圈整体辐射能力较弱,其中资阳的边缘效应最为严重;③成都在区域人口流动网络中占绝对控制地位,德阳、眉山、资阳的人口迁徙热度占比依次降低;④4市产业布局较为接近,但微观行业中各有主导优势产业;⑤地区已形成公共服务极核,存在集聚协同效应但不强,初具同城化雏形.根据研究结果,提出夯实成德眉资同城化的物质基础及优化发展软环境的相关建议,以期为政府后续推进同城化发展工作提供参考.

基于百度迁徙数据的长春市春运人口流动时空格局与动力机制

基于2015年春运期间长春市与省外城市的人口迁移数据,结合GIS空间表达、自然断裂法、等级钟等方法,分析长春市人口流动的层级特征、空间格局、时序特征及动力机制。研究表明:①春运期间其他城市与长春市间的人口流动具有明显的层级特征,高层级城市的组成遵循拉文斯坦的经济律,低层级城市的空间布局遵循距离律。②长春春运人口流动高度集中于“胡焕庸线”以东区域,其中长春人口联系的重点区域集中于京津冀与长三角地区且分布形态呈现出金字塔式层级分布结构。③春节前后人口流动存在差异,节前迁移城市集中化,节后迁移城市多样化和分散化。④经济律和距离律在人口迁移中起核心作用,而地理认同、适应性及部分特殊城市的特殊职能对迁移方向也存在明显影响。⑤长春市承担吉林省人口流出的门户功能。⑥百度迁徙数据在人口流动研究中具有很好的表征作用,但仍然存在偏向和缺乏个体信息等固有缺陷。

新冠肺炎疫情影响下福建省人口迁徙变化分析

分析疫情影响下人口迁徙格局对疫情防控具有重要意义。利用百度迁徙数据,推算人口迁徙量,计算人口迁徙降幅,构建福建省2021年8月27日—10月31日莆田、厦门疫情期间城市人口迁徙OD(Origin-Destinition)时空矩阵,利用非负矩阵分解,提取新冠肺炎疫情影响下福建省人口迁徙模式,分析福建省疫情前后人口迁徙的时空变化情况。结果显示:1)福建省内各城市受疫情影响人口迁入迁出规模均出现下降,但整体迁徙格局并没有发生大的改变。2)莆田市和厦门市人口流动受疫情影响较大,两市之间人口迁徙维持在较低水平,厦门市迁入迁出格局发生转换。3)福建省内人口迁徙模式主要有两类:节日流动类和周末通勤类。节日流动类主要发生在福州市,中秋小长假、国庆长假出现人口迁徙规模的增加;周末通勤出行特征主要发生在厦门市,受疫情影响较大。

基于人口迁徙大数据的城市对外交通客运方式优势出行距离研究

为提高我国城市对外交通中客运多方式协同运行效率,优化客运资源配置,依托人口迁徙大数据,建立量化分析城市对外交通客运方式优势出行距离的方法.提出用绝对优势出行距离和相对优势出行距离来表征优势出行距离,分别构建城市对外客运方式的绝对优势出行距离模型和相对优势出行距离模型;利用人口迁徙大数据,绘制基于出行距离的客运方式分担率曲线,对优势出行距离模型进行求解.结果表明,我国城市对外交通中公路、铁路、航空客运方式的绝对优势出行距离分别为[8,119]km、[119,1594]km和[1594,3000]km,相对优势距离分别为[8,463]km、[318,983]km和[2477,3000]km.

城际人口迁移与房价变动——基于人口普查与百度迁徙数据的实证研究

结合普查数据和"百度迁徙"数据,研究城际人口流动现象的影响与成因。对普查数据的分析表明,我国城市房价升速与城市人口增长率有显著关联,除户籍人口以外,流动人口的影响也较大。流动人口每上升1%,房价将提升0.36%。而"百度迁徙"数据表明,房价对人口迁入的负反馈不显著。人们选择迁入一个城市,主要取决于此城市工资水平相对于原居住城市的差值以及两城市的距离远近。并未发现高房价抑制人口迁入的证据。因此,工资和房价水平都较高的城市仍将有大量外来人口进入,并进一步推高房价。解决一线城市房价增长过快的问题,关键在于提升二三线城市的竞争力。

流空间视角下京津冀区域空间结构研究——基于腾讯位置迁徙大数据分析

随着时代的进步,科学技术日新月异,这也引发人们对于传统空间结构的重新认知,基于网络社会的“流空间”成为研究区域空间结构的新趋势,测度城市之间的空间相互作用也转化为了关注城市之间要素的相互联系。本文基于腾讯人口迁徙数据从不同层面分析京津冀地区人口迁徙变化,研判区域间空间联系强度,进而对区域空间结构变化趋势进行综合判断。研究发现:一是京津冀范围网络化结构有待增强,呈现以北京为核心的的空间联系特征;二是天津、石家庄等地区的核心和辐射带动作用较弱,辐射范围和能力亟待提升;三是沿海和与省份交界城市,应重点关注其战略地位,从更为广域的视角审视城市发展,考虑其较强的对外联系性,应当强化基础设施的支撑力度,预留对外联系通道等。

基于腾讯迁徙大数据的中国中心城市识别及网络腹地分析

中心城市识别与腹地范围划分对城市体系分析至关重要。利用2018年腾讯迁徙大数据,采用随机加权块模型和相对关联法分析了中心城市及其网络腹地。结果发现:(1)中国城市网络中存在1组中心城市和2组次中心城市,其在整个城市网络中起到支配作用。(2)中心城市的网络腹地以本地邻域城市为主,但部分城市的网络腹地超越了本地邻域范围,网络腹地之间存在交叠,中西部中心城市网络腹地的邻域空间范围比东部中心城市更大。

基于腾讯人口迁徙大数据的湖北省城市网络特征研究

随着全球化的推进,城市间的联系逐渐由等级结构演化为网络结构。网络结构不仅有利于城市间各类要素的快速流动,而且有利于实现城市间社会发展成果的共享、实现社会公平。本次研究以我国中部崛起的重要区域——湖北省作为研究对象,将腾讯人口迁徙大数据作为城市间的联系度指标。选取工作日和休息日两个时间段,通过社会网络分析技术(Ucinet)分析了湖北省城市网络结构与特征发现:湖北省城市网络是以武汉为核心,以(1+8)城市圈的城市为主要节点,以荆州、襄阳、宜昌为重要联系点的空间网络结构;湖北省整体城市网络密度发育水平一般,武汉城市圈的网络密度发育水平较高,省域范围内的城市结构正在由“一主两副”转向“一主三副”;休息日的城市间人口迁徙强度有一定程度增加,但对整体城市网络结构影响较小。

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。

一种并行实时数据库动态平衡算法

在探讨并行系统环境中影响实时事务执行时间 3个因素 :工作负载、数据的获取以及事务调度等的基础上 ,利用启发策略并采用新的数据迁徙及事务迁徙技术 ,提出了一种并行实时数据库动态平衡算法 .在PRTS系统上实现了该算法 ,从加速比和实时事务执行成功率两个参数上论证了该算法的可行性和优越性 .

基于多源数据的湖北省COVID-19疫情时空扩散影响因子分析

利用武汉市人口迁出规模指数与武汉迁入到湖北各市人口比例的乘积(MSI)及市内交通强度(TI),建立时间回归模型,分析各市的COVID-19每日新增病例;利用交通可达性及各市GDP比例,建立空间回归模型,分析湖北省各市COVID-19的万人累计感染率。结果显示:1)基于人口迁徙数据与各市每日新增COVID-19病例构建的回归模型具有显著性(Sig.=0.00),R2达0.715;从标准化系数结果可以看出,MSI(0.85)对各市每日新增病例的影响程度更高;2)累计万人感染率与医疗机构数、GDP具有显著的正相关关系,与床位数量不相关;3)基于交通路网、社会经济数据与湖北省各市的万人累计感染率构建的空间回归模型亦具有显著性,其标准化决定系数为0.672,各市GDP比例对模型的影响更大。