基于腾讯位置大数据的长江经济带人口流动空间分析

发布时间：2021-03-09 12:27

　　在区域合作不断深化的背景下,人口在城市间高速流动,区域内城市的空间联系逐渐加强.城市间的人口流动具有动态性、时效性.目前基于统计年鉴的数据进行人口流动的分析具有迟滞性,因此基于腾讯位置大数据,运用Gephi复杂网络分析方法和GIS空间分析技术,对长江经济带的12个一线城市人口流动数据进行测度分析.结果表明,长江经济带城市人口联系度强度从东部向西部逐渐减弱,长江经济带城市人口流动量存在帕累托分布的"长尾分布"特征.长三角城市圈城市人口联系度高于武汉市城市圈和成渝城市圈,约为后面两个城市圈的2倍,区域地位优势明显.通过对长江经济带城市中心度分析,发现长江上、中、下游区域内存在不同的中心,长江上游主要以成都与重庆为区域中心城市,呈现双核心的空间结构;中游地区主要以武汉为中心,呈现一点多极的空间发展布局并有典型的"小世界"空间网络特点;下游主要呈现多中心集聚的空间分布特点. 

【文章来源】：华中师范大学学报(自然科学版). 2019,53(05)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

图３长江经济带城市人口联系度示意图Ｆｉｇ．３ＭａｐｏｆｕｒｂａｎｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｌｉｎｋａｇｅｉｎｔｈｅＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒＥｃｏｎｏｍｉｃＢｅｌｔ

８１８华中师范大学学报（自然科学版）第５３卷图３长江经济带城市人口联系度示意图Ｆｉｇ．３ＭａｐｏｆｕｒｂａｎｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｌｉｎｋａｇｅｉｎｔｈｅＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒＥｃｏｎｏｍｉｃＢｅｌｔ３．２区域中心度分析在区域中心网络格局中，区域中心度呈现“一大两小”的单中心网络格局（如图４）．具体来说，长三角城市圈位于网络核心地位，以上海市为中心的相邻城市区域在整个区域布局内的空间中处于中心位置，长三角城市圈中的城市呈面状核心连绵发展的空间结构，在网络空间中具有优势地位，能够带领整个区域空间联系的提高与区域一体化发展，而武汉城市圈与成渝经济圈由于直线距离与区域经济中心长三角城市圈较远，且交通成本相对高，其城市的发展以当地的核心城市为核心呈辐射状发展．图４长江经济带城市中心度示意图Ｆｉｇ．４ＭａｐｏｆｔｈｅｕｒｂａｎｃｅｎｔｅｒｏｆｔｈｅＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒＥｃｏｎｏｍｉｃＢｅｌｔ中心程度较小的城市主要位于长江上游、中游地区，地域的空间布局影响着该类城市的中心度，体现了城市联系网络具有距离衰减性，地理区位对城市网络的组成结构有重要的地位．中心城市对区域空间布局网络的产生及组织具有重要意义，从侧面反映了中心城市圈的经济重要性，该区域是城市发展及影响的核心区域，导致其中心度大于其他城市节点．

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于手机数据的城市内部就业人口流动特征及形成机制分析——以武汉市为例[J]. 刘耀林,方飞国,王一恒.  武汉大学学报(信息科学版). 2018(12)
[2]高速铁路建设对长三角经济区城市化发展的影响研究[J]. 徐玉萍,唐青,付来美,陆宇.  华东交通大学学报. 2017(06)
[3]中国地级以上城市人口流动网络研究——基于百度迁徙大数据的分析[J]. 蒋小荣,汪胜兰.  中国人口科学. 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]“百度迁徙”下中国城市间的人口流动空间格局[J]. 刘望保,石恩名.  华南师范大学学报(自然科学版). 2016(05)
[6]中国区域人口流动能力测度及其应用研究[J]. 龚胜生,丁明磊,龚冲亚,李家成,敖荣军.  华中师范大学学报(自然科学版). 2015(05)
[7]人类时空间行为数据观测体系架构及其关键问题[J]. 柯文前,俞肇元,陈伟,王晗,赵珍珍.  地理研究. 2015(02)
[8]中国人口空间流动格局与省际流动影响因素研究[J]. 张耀军,岑俏.  人口研究. 2014(05)
[9]中国人口再分布的社会经济合理性及其“多中心集聚”分析[J]. 曾明星,张善余.  南方人口. 2013(05)
[10]中国城市空间关联网络结构的时空演变[J]. 武文杰,董正斌,张文忠,金凤君,马修军,谢昆青.  地理学报. 2011(04)



本文编号：3072848