基于腾讯位置大数据的三地同城化地区人口流动时空间特征研究

发布时间：2021-09-22 22:51

　　同城化地区正日渐成为参与区域竞争的重要单元载体,学术界目前关于同城化的研究多以定性描述和个体案例研究为主,其量化研究及群体特征研究相对较少。通过厦漳泉、宁镇扬以及长株潭地区2017年全年腾讯迁徙热度分析三地同城化地区人口流动的时空间特征,研究发现三地同城化地区人口流动在法定节假日、春运期间以及周末时段存在显著集聚和扩散的双重特征,催生了同城人口流动钟摆现象。三地同城化地区城市间人口流动空间关系呈现以核心城市为主导的"1+2"模式,对外人口流动联系呈现显著的地理邻近性和空间集聚性特征。基于腾讯迁徙数据判别三地同城化进程存在明显差异,当前厦漳泉地区同城化进程最快,而宁镇扬地区的同城化则处于起步阶段,提出同城化地区在推进城际交通一体化建设的同时也应当促进城际协商机制的建立完善、政府政策及规划的落地执行以及加强产业经济的互补合作等,从而推动三地同城化建设向深层次发展。 

【文章来源】：现代城市研究. 2019,(11)CSSCI

【文章页数】：11 页

【部分图文】：

图３?２０１７车春运期间厦漳泉、宁镇扬、长株潭地区城市间迁徙热度变化??量较小且多为当日往返，因此这一期间??城际间人□的净流入流出较少

【参考文献】：
期刊论文
[1]治理导向的同城化战略实施研究[J]. 聂晶鑫,黄亚平.  现代城市研究. 2018(04)
[2]基于POI数据的厦漳泉同城化进展评估[J]. 何志超,郭青海,杨一夫,肖黎姗.  规划师. 2018(04)
[3]厦漳泉地区城镇化与产业结构耦合模式研究[J]. 朱玲,肖黎姗,郭青海.  中国人口·资源与环境. 2017(S2)
[4]基于地理位置大数据的京津冀城市群短期人口流动研究[J]. 王贤文,王虹茵,李清纯.  大连理工大学学报(社会科学版). 2017(02)
[5]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)
[6]长三角城市群“空间流”层级功能结构——基于高铁客运数据的分析[J]. 孙阳,姚士谋,张落成.  地理科学进展. 2016(11)
[7]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)
[8]基于制度性集体行动的同城化合作机制研究[J]. 黄晓军,黄馨.  现代城市研究. 2016(08)
[9]大数据背景下同城化量化分析方法及温岭市实践[J]. 李星月,陈濛.  规划师. 2016(02)
[10]基于引力模型和城市流的长江中游城市群空间联系研究[J]. 胡盈,张津,刘转花,林爱文.  现代城市研究. 2016(01)



本文编号：3404520