中国居民工作日与节假日的城际出行网络异同性研究
发布时间：2021-08-02 17:00
居民出行目的、出行时间与地域属性的差异都会导致出行行为的异质性,工作日与节假日具有完全不同的时间属性,且出行目的差异较大,对两时段城际出行网络进行比较有助于全面认识城际出行规律及其网络特征。以4月份工作日（2016年4月11日—4月15日）和国庆黄金周（2016年10月1日—10月7日）为代表,利用"腾讯迁徙"提供的居民城际出行数据,从城市节点、城际关联及网络集聚角度对工作日与节假日的居民城际出行网络结构特征进行对比研究。结果发现:①黄金周的日均城际居民出行规模显著高于工作日,但出行距离和网络集聚程度明显低于后者;②两种网络均形成了跨区域组团、邻近组团和省域组团3种类型。黄金周跨区域组团数量明显低于工作日,区域和地方枢纽城市数量多于工作日,邻近组团和省域组团数量则明显高于工作日;③工作日,北上广三大城市核心地位突出,旅游功能、交通枢纽功能城市的地位在黄金周更得以凸显;④工作日城际出行网络以跨区域联系为主,而黄金周则呈现出明显的空间邻近效应,并形成了以省会为中心、省内出行为主的核心—外围模式。
【文章来源】：地理学报. 2020,75(04)北大核心CSSCIEICSCD
【文章页数】：16 页
【部分图文】：
2016年中国工作日与黄金周中国城际出行网络空间差异
腾讯人口迁徙数据的主要特点是：(1)提供了以地级市为主要单元、每日迁入、迁出各城市排名前10位的记录。(2)识别了基于公路、铁路、航空3种单交通方式和综合3种方式的流动数据。本文采用基于综合方式的居民出行数据。采用大数据研究居民出行空间特征时，数据的无量纲测度和相对指标要优于绝对数值所反映的特征[25]。本文所采用数据也是无量纲测度的人口出行规模，虽并非人口出行量的绝对数值，但亦可从规模、结构等方面反映城际出行网络的空间格局与特征。虽然腾讯平台只提供了各市的前10位流入和流出记录，但其余人口流动记录可通过其他城市记录予以适当补充以刻画出全国人口城际出行规律，该数据已在揭示春运期间中国城市发展特征中得到了应用[26]。腾讯人口流动数据以日为统计单位，可覆盖用户大部分长、短途完整出行行为，在一定程度上避免了长途数据的低估和短途的虚增问题。本文利用“腾讯人口迁徙地图”平台，获取了2016年4月11日—4月15日（工作日）(1)和2016年10月1日—10月7日（简称黄金周）两个时段共12天的出行数据，共涉及全国362个城市。在此基础上，构建了以城市为节点、人口流动为边的有向加权城际人口出行矩阵。分析发现，中国居民黄金周的日均出行规模基本为工作日的2倍以上（表1），且主要表现为以核心城市为枢纽向周边城市的短距离出行占主导的特点，工作日则主要表现为长距离出行特征（图2）。2.3 研究方法
本文采用Guimera等学者提出的组内—组间重要性参数比较方法实现对网络中城市角色的划分[31]。基于网络中相似城市具有相似拓扑结构的特性，该方法的基本思路是在组团结构识别基础上，将城市在其所属组团内部连通性水平和在网络中所有组团外部连通性水平进行比较从而对城市角色进行识别。具体步骤为：(1)计算城市在归属组团内部连通水平（zi),zi值越大，表明该城市在组团内部加权度中心性越高，反之亦然；(2)计算城市与各个组团（包括归属组团）城市的外部连通水平，可称之为外部加权参与度系数（Pi），该指标表征的是与城市i相关的连接在不同组团之间的分配均衡水平，0≤Pi≤1，越接近于1，表明与城市i直接关联的连接趋于均衡的分配在各个组团，反之亦然；(3)分别以Pi和zi为横纵坐标进行可视化，基于数据的实际分布情况确定临界值并进行城市角色分类（图3）。组团内部加权度中心性（zi）和外部加权参与度系数（Pi）的计算公式为：式中：Ki为城市i在归属组团Si的加权度中心性；为归属组团Si内所有城市的加权度中心性平均值；为归属组团Si内所有城市的加权度中心性标准差；KiS为城市i与各组团S关联的加权度中心性；ki为城市i在整个网络中的加权度中心性，NM为组团的数量。
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国城市网络等级结构特征及组织模式——基于铁路和航空流的比较[J]. 王姣娥,景悦. 地理学报. 2017(08)
[2]基于人口省际流动的中国城市网络转变中心性与控制力研究——兼论递归理论用于城市网络研究的条件性[J]. 赵梓渝,魏冶,庞瑞秋,王士君,冯章献. 地理学报. 2017(06)
[3]基于公路客流的中国城市网络结构与空间组织模式[J]. 陈伟,刘卫东,柯文前,王女英. 地理学报. 2017(02)
[4]基于ICT的中国城市间人口日常流动空间格局——以百度迁徙为例[J]. 刘望保,石恩名. 地理学报. 2016(10)
[5]春运人口流动透视的转型期中国城市网络结构[J]. 魏冶,修春亮,刘志敏,陈伟. 地理科学. 2016(11)
[6]中国省际人口迁移的多边效应机制分析[J]. 蒲英霞,韩洪凌,葛莹,孔繁花. 地理学报. 2016(02)
[7]高速铁路对城市网络结构的影响研究——基于铁路客运班列分析[J]. 焦敬娟,王姣娥,金凤君,王涵. 地理学报. 2016(02)
[8]多元交通流视角下的中国城市网络层级特征[J]. 陈伟,修春亮,柯文前,俞肇元,魏冶. 地理研究. 2015(11)
[9]中国城市网络的空间组织及其复杂性结构特征[J]. 吴康,方创琳,赵渺希. 地理研究. 2015(04)
[10]中国省际人口空间格局演化的分析方法与实证[J]. 邓羽,刘盛和,蔡建明,鲁玺. 地理学报. 2014(10)
本文编号：3317938
【文章来源】：地理学报. 2020,75(04)北大核心CSSCIEICSCD
【文章页数】：16 页
【部分图文】：
2016年中国工作日与黄金周中国城际出行网络空间差异
腾讯人口迁徙数据的主要特点是：(1)提供了以地级市为主要单元、每日迁入、迁出各城市排名前10位的记录。(2)识别了基于公路、铁路、航空3种单交通方式和综合3种方式的流动数据。本文采用基于综合方式的居民出行数据。采用大数据研究居民出行空间特征时，数据的无量纲测度和相对指标要优于绝对数值所反映的特征[25]。本文所采用数据也是无量纲测度的人口出行规模，虽并非人口出行量的绝对数值，但亦可从规模、结构等方面反映城际出行网络的空间格局与特征。虽然腾讯平台只提供了各市的前10位流入和流出记录，但其余人口流动记录可通过其他城市记录予以适当补充以刻画出全国人口城际出行规律，该数据已在揭示春运期间中国城市发展特征中得到了应用[26]。腾讯人口流动数据以日为统计单位，可覆盖用户大部分长、短途完整出行行为，在一定程度上避免了长途数据的低估和短途的虚增问题。本文利用“腾讯人口迁徙地图”平台，获取了2016年4月11日—4月15日（工作日）(1)和2016年10月1日—10月7日（简称黄金周）两个时段共12天的出行数据，共涉及全国362个城市。在此基础上，构建了以城市为节点、人口流动为边的有向加权城际人口出行矩阵。分析发现，中国居民黄金周的日均出行规模基本为工作日的2倍以上（表1），且主要表现为以核心城市为枢纽向周边城市的短距离出行占主导的特点，工作日则主要表现为长距离出行特征（图2）。2.3 研究方法
本文采用Guimera等学者提出的组内—组间重要性参数比较方法实现对网络中城市角色的划分[31]。基于网络中相似城市具有相似拓扑结构的特性，该方法的基本思路是在组团结构识别基础上，将城市在其所属组团内部连通性水平和在网络中所有组团外部连通性水平进行比较从而对城市角色进行识别。具体步骤为：(1)计算城市在归属组团内部连通水平（zi),zi值越大，表明该城市在组团内部加权度中心性越高，反之亦然；(2)计算城市与各个组团（包括归属组团）城市的外部连通水平，可称之为外部加权参与度系数（Pi），该指标表征的是与城市i相关的连接在不同组团之间的分配均衡水平，0≤Pi≤1，越接近于1，表明与城市i直接关联的连接趋于均衡的分配在各个组团，反之亦然；(3)分别以Pi和zi为横纵坐标进行可视化，基于数据的实际分布情况确定临界值并进行城市角色分类（图3）。组团内部加权度中心性（zi）和外部加权参与度系数（Pi）的计算公式为：式中：Ki为城市i在归属组团Si的加权度中心性；为归属组团Si内所有城市的加权度中心性平均值；为归属组团Si内所有城市的加权度中心性标准差；KiS为城市i与各组团S关联的加权度中心性；ki为城市i在整个网络中的加权度中心性，NM为组团的数量。
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国城市网络等级结构特征及组织模式——基于铁路和航空流的比较[J]. 王姣娥,景悦. 地理学报. 2017(08)
[2]基于人口省际流动的中国城市网络转变中心性与控制力研究——兼论递归理论用于城市网络研究的条件性[J]. 赵梓渝,魏冶,庞瑞秋,王士君,冯章献. 地理学报. 2017(06)
[3]基于公路客流的中国城市网络结构与空间组织模式[J]. 陈伟,刘卫东,柯文前,王女英. 地理学报. 2017(02)
[4]基于ICT的中国城市间人口日常流动空间格局——以百度迁徙为例[J]. 刘望保,石恩名. 地理学报. 2016(10)
[5]春运人口流动透视的转型期中国城市网络结构[J]. 魏冶,修春亮,刘志敏,陈伟. 地理科学. 2016(11)
[6]中国省际人口迁移的多边效应机制分析[J]. 蒲英霞,韩洪凌,葛莹,孔繁花. 地理学报. 2016(02)
[7]高速铁路对城市网络结构的影响研究——基于铁路客运班列分析[J]. 焦敬娟,王姣娥,金凤君,王涵. 地理学报. 2016(02)
[8]多元交通流视角下的中国城市网络层级特征[J]. 陈伟,修春亮,柯文前,俞肇元,魏冶. 地理研究. 2015(11)
[9]中国城市网络的空间组织及其复杂性结构特征[J]. 吴康,方创琳,赵渺希. 地理研究. 2015(04)
[10]中国省际人口空间格局演化的分析方法与实证[J]. 邓羽,刘盛和,蔡建明,鲁玺. 地理学报. 2014(10)
本文编号：3317938
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