基于手机信令数据的上海市不同住宅区居民就业空间研究

发布时间：2021-03-01 01:12

　　上海市住宅区地域分布广,住房属性、就业环境与交通环境各异,就业活动空间呈现不同的组织与分布模式。利用2014年手机信令数据识别上海市移动手机用户的居住地和工作地,选取253个典型住宅区为分析样本,将样本住宅区居民就业地核密度分布、通勤距离—概率分布等可视化方法结合就业地特征量化因子,以综合归纳上海市住宅区就业空间分布模式,分析影响因子及形成机制。研究揭示了上海市住宅区就业空间的几类典型模式,包括单中心、带状、双中心、多中心或分散,以及模式间的过渡类型。在就业空间影响因子方面,就业中心分布与轨道交通线路是主导因子,影响就业空间模式的整体分布;居住区类型特征是次要因子,导致局部就业空间模式变异。研究结论可为上海市空间结构优化布局、产业空间调整、轨道交通建设及住房建设提供参考。 

【文章来源】：地理学报. 2020,75(08)北大核心CSSCI

【文章页数】：18 页

【文章目录】：
1 引言
2 研究数据和方法
    2.1 研究数据
        2.1.1 手机信令数据识别职住地
        2.1.2 住宅区样本选取
    2.2 研究方法
        2.2.1 就业空间特征参数
        2.2.2 模式分类准则
        2.2.3 影响因子确定
3 就业空间分布模式
    3.1 模式类型
        3.1.1 单中心
        3.1.2 带状
        3.1.3 双中心
        3.1.4 多中心或分散
        3.1.5 过渡型
    3.2 特征总结
        3.2.1 类型汇总
        3.2.2 数量分布
        3.2.3 模式特征
4 影响因子与形成机制
    4.1 影响因子
        4.1.1 就业中心
        4.1.2 轨道交通线路
        4.1.3 住宅区属性
    4.2 模式形成机制
5 结论与讨论


【参考文献】：
期刊论文
[1]手机信令数据在城市建成环境评价中的应用——以上海市宝山区为例[J]. 王德,钟炜菁,谢栋灿,叶晖.  城市规划学刊. 2015(05)
[2]利用手机数据识别上海中心城的通勤区[J]. 丁亮,钮心毅,宋小冬.  城市规划. 2015(09)
[3]上海市近郊大型社区居民的通勤特征——以宝山区顾村为例[J]. 干迪,王德,朱玮.  地理研究. 2015(08)
[4]基于时空间行为的城市生活圈规划研究——以北京市为例[J]. 柴彦威,张雪,孙道胜.  城市规划学刊. 2015(03)
[5]不同模式下城市郊区居民工作日出行行为的比较研究——基于北京与广州的案例分析[J]. 陈梓烽,柴彦威,周素红.  人文地理. 2015(02)
[6]基于GPS数据的城市郊区居民日常活动时空特征——以北京天通苑、亦庄为例[J]. 郭文伯,张艳,柴彦威,申悦.  地域研究与开发. 2013(06)
[7]转型期广州市城市居民职住空间与通勤行为研究[J]. 刘望保,侯长营.  地理科学. 2014(03)
[8]动迁居民通勤出行特征研究——以上海市大型居住社区江桥基地为例[J]. 袁君,林航飞.  城市交通. 2013(04)
[9]北京大型居住区居民通勤行为对比研究——以望京居住区和天通苑居住区为例[J]. 孟斌,于慧丽,郑丽敏.  地理研究. 2012(11)
[10]利用公交刷卡数据分析北京职住关系和通勤出行[J]. 龙瀛,张宇,崔承印.  地理学报. 2012(10)

硕士论文
[1]基于地铁刷卡数据和问卷调查数据的深圳市过度通勤研究[D]. 钱志诚.深圳大学 2017
[2]利用微博签到数据分析职住平衡与通勤特征[D]. 石光辉.武汉大学 2017



本文编号：3056729