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中国城市空间结构的高铁效应研究进展与展望 总被引：1，自引：0，他引：1
交通对城市空间结构影响是城市地理学和交通地理学研究重点领域。在中国步入高铁网络时代之际,高铁对城市空间结构影响成为国内学术界关注的焦点。本文以1999-2017年期间相关研究文献为基础,首先从文献量年际变化、载文期刊分布、核心作者群、作者单位机构地域分布等方面归纳分析高铁影响下城市空间效应研究进展的总体特征;其次从城市可达性的高铁效应、城市经济发展的高铁效应、区域城市空间结构的高铁效应、城市内部空间结构的高铁效应等4个方面深入系统梳理高铁影响下城市空间效应的研究进展;最后从研究视角、研究内容和研究学科等3个角度展望高铁网络化时代城市地理学研究未来的发展趋势。 相似文献
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面向活动地点推荐的个人时空可达性方法 总被引：2，自引：1，他引：1
如何在时空制约条件下合理安排个人活动与出行是现代社会中人们日常工作和生活的迫切需求。个人时空可达性研究以个人时空行为视角聚焦个人在时空条件下开展各种活动的自由度,长期以来一直受到人文地理学、社会学和交通工程学等领域的广泛关注。本文基于时间地理学理论,提出一种个人时空可达性方法,顾及活动地点开放时间、最短活动时长及个人活动偏好,实现个人时空可达性分析与评价。然后,利用城市餐饮类服务设施空间位置、营业时间、公众评级等多维时空属性信息及城市路网数据检验方法有效性。本文提出的个人时空可达性方法可为空间规划、时空行为研究提供方法支撑,同时,面向个性化活动地点推荐,可为个人智慧出行提供策略与指导,并且在公众位置信息服务及位置社交网络内容服务等方面具有良好的应用前景。 相似文献
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社区生活圈从居民日常活动及行为视角考察城市社区,是城市地理学和城市相关学科的研究前沿,也是中国国土空间规划体系创新的重要组成部分,以及中国城市社会可持续发展的重要抓手。伴随着流动性和信息化的不断深入,社区生活圈的主体日益多元化、社区活动和居民时空行为日益多样化、社区空间的功能与意义日益丰富化,亟需城市地理学的研究创新与实践引导。时间地理学是理解人与环境关系的社会—技术—生态综合方法,为早期基于时空行为与生活空间的社区生活圈研究提供了重要基础。新时间地理学重视家庭及其他组织企划的交互与时空组合,可为社区生活圈内个体—家庭—社区之间的复杂互动关系研究、时空行为的社会文化制约与多情境分析及模拟提供重要支撑。论文基于新时间地理学方法,从理论、方法和实证3个维度提出社区生活圈的新时间地理学研究框架,具体包括构建社区生活圈的时空行为理论,揭示社区生活圈的时空间结构;创新社区生活圈的时空行为分析和模拟方法;从社区生活圈时空行为优化、社区交往生活圈、社区安全生活圈等方面创新中国城市规划与管理等研究内容。 相似文献
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空间集聚会导致区域生产要素密度的提高及其空间结构和形态的变化,一直是地理学、经济学领域研究的热点.首先对国外空间集聚相关研究进行了回顾,涉及到空间集聚的理论探索、空间集聚程度与效应、分布特征及其影响因素的实证分析等.然后梳理国内空间集聚研究发现,国内相关研究主要集中在20世纪90年代以后,且对集聚理论与测度方法本身研究较少,而以实证研究居多.最后对国内外相关研究进行了简评,并对国内相关研究提出了展望,认为应该加强相关理论和方法研究,注重社会调查,加强微观企业层面的集聚研究,考虑集聚效应中时空交互作用的影响,并重视集聚与区域经济和区域空间结构关系的研究,以及加强地理学和经济学对空间集聚研究的相互借鉴和融合. 相似文献
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中国时空间行为研究进展 总被引：11，自引：4，他引：7
自时间地理学和活动分析法引入中国以来的近20年间,时空间行为研究已经成为中国城市地理学的重要领域。中国时空间行为研究关注城市空间重构的描述与解释,试图从行为角度解释中国城市社会转型,强调转型期中国城市空间与居民个体行为之间的互动关系,重视日常生活、生活质量、社会公正、低碳社会、智慧城市等热点问题,探索在城市交通、旅游和城市规划等领域中的实践应用。中国时空间行为研究已经形成了以解读城市转型为目标、以规划应用为导向的鲜明特点,为理解中国城市制度与空间转型背景下人类行为模式的复杂性和多样性提供了一个全新的视角。但是,中国时空间行为研究依然面临着理论发展滞后、实践应用需要突破等挑战。本文是对时空行为研究近年来发展的综述性文章,从数据采集与分析方法演进、实证研究与规划应用进展等方面回顾了近20年来中国城市时空间行为研究的最新进展,致力于推动不同学科领域之间的交流和时空间行为研究自身的发展。 相似文献
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信息和通信技术(ICTs)对日常生活产生重要影响,而时间地理学及时应对了日常生活的数字化转向。论文梳理了日常生活数字化转向的基本特征,包括破碎化、多任务与时空替代等方面。相关实证研究试图回答ICTs是否以及如何改变日常生活,但是忽略了对其内在机制的阐释。时间地理学应对日常生活数字化转向的最新研究包括理论扩展与可视化及分析工具发展等方面,这为理解与刻画日常生活的数字化转向提供了新的理论框架与有效工具。研究发现,首先,经典时间地理学的理论和概念可扩展应用于虚拟空间中的行为。时空间去耦合是日常生活数字化转向的内在机制。其次,基于GIS开发了物质—虚拟混合空间行为的可视化和测度方法。最后,新时间地理学对日常活动复杂情境的分析直观揭示了日常生活数字化转向的时空去耦合机制与破碎化、多任务、时空替代等基本特征,并提出前后台活动、ICT介导的活动束、ICT介导的秩序口袋等理解移动ICTs影响下日常活动转型的创新概念。最后,以时间地理学为基础,提出以实虚活动系统为核心的日常生活数字化转向研究框架,并从数字生活、智慧社会和安全城市等方面讨论未来研究议题。 相似文献
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西方城市社会地理学研究进展及对中国研究的意义 总被引：1，自引：0，他引：1
本文首先回顾了西方城市社会地理学发展的历程,然后评述了现代城市社会地理学研究的转变、特点和主要学派。依据对相关文献的考察,把西方现代城市社会地理学的研究领域分为四大部分:(1)城市空间结构的社会意义(2)城市社会空间分异模式(3)城市空间与制度框架(4)城市场景中的特殊行为,并对此进行了综述概括。最后就城市社会地理学在中国发展的意义和研究领域提出了建议。 相似文献
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《云南地理环境研究》2016,(4)
城市地价时空演变的研究是城市地理学、城市经济学、土地经济学、经济地理学等众多学科重要的研究课题。通过系统梳理国内城市地价时空演变相关文献,在4个方面进行综述,包括城市地价时空演变特征、影响因素、动力机制、主要研究方法的探讨。在总结上述相关研究成果基础上,从研究内容、研究方法、研究尺度、研究维度等方面进行述评,最后对研究趋势和研究任务进行展望。未来,中国城市地价时空演变研究应结合国情,加强理论构建与典型案例实证研究,创新研究方法,推动多尺度下的城市地价时空演变应用与研究深入发展。 相似文献
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大数据时代城市时空间行为研究方法 总被引：19，自引：8，他引：11
信息技术的快速发展带来了“大数据”时代的到来,改变了城市的空间组织和居民行为,并使得城市时空间行为研究方法面临变革。本文在总结传统城市时空间行为研究方法存在问题的基础上,对影响其变革的数据获取与处理技术进行梳理,重点从居民时空行为、城市空间及城市等级体系3个方面综述了国内外应用大数据进行城市时空间行为研究的最新进展,构建了基于大数据应用的城市时空间行为研究方法框架。本文认为,大数据时代城市时空间行为研究方法的变革主要取决于对反映居民时空行为的网络或移动信息设备数据的挖掘、处理及应用,但是还需要进一步推动相关学科间的交叉与融合,加强社交网站等网络数据在居民时空行为和城市空间研究中的应用,并指导城市规划编制与管理方法的创新。 相似文献
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北京城市中低收入者日常活动时空间特征分析 总被引：21，自引：3，他引：18
转型期城市空间制度性及结构性变化以及住房、交通等公共服务设施的配置,往往因忽略城市中低收入群体日常活动的时空需求而使其陷入可达性及移动性困境,从而导致城市社会不公平问题。个体日常活动行为的时空特征反映了其对城市空间利用的时空需求,是测度可达性与移动性的基本指标,也是衡量社会排斥、社会剥夺、居住隔离的新维度。采用2007年北京城市居民活动日志调查数据,基于时间地理学对微观个体日常活动的分析框架,借助GIS三维可视化技术,从生活时间分配、工作与非工作活动的时空间分布格局、活动空间测度、移动性等方面,对北京城市中低收入者日常活动的时空间特征进行系统分析。通过城市中低收入者日常活动的时空需求研究,为城市空间优化和时间管理提供参考依据。 相似文献
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时空间行为研究动态及其实践应用前景 总被引：7，自引：4，他引：3
随着国内外时空间行为研究的数据采集、计算挖掘、三维可视化与时空模拟等理论与技术的不断革新,时空间行为研究日益呈现出研究数据多源化、研究方法科学化、研究对象个体化、研究主题应用化等趋势。海外的时空间行为研究在结构化理论、GIS 以及其他社会科学领域中得到广泛的理论应用,中国的时空间行为研究经历了时间地理学的引入与描述性统计、城市空间与时空间行为的互动机理研究、基于位置感知设备的数据采集与规划应用等3 个阶段,正在步入实践应用的重要时期。时空间行为研究在城市规划、社会管理、居民服务等领域具有广泛的应用前景。 相似文献
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城市作为组织结构复杂的开放人地地域系统,一直是地理学的研究核心之一。论文以2000—2020年相关文献为数据源,构建一套定量分析与定性认知相结合的文献分析判读体系,基于地理学视角从概念内涵、研究主题、技术方法等方面综述城市复杂性研究成果并开展讨论。过去20 a来,中国的城市复杂性研究逐渐从单尺度的格局、过程和机制研究转向于多尺度下复杂交互过程的集成与综合研究,并逐步形成了城市设施网络、城市人居环境、城市经济活动以及城市空间治理4个主要主题,在数据方法上逐步转向于空间技术及社会计算支持下的全景式全生命周期数据支撑的多维场景化分析。今后及未来一段时期,地理学视角下的城市复杂性研究需要进一步加强城市数字基础设施建设及全周期信息采集能力,加深对城市生态经济体系的综合测度及监控,增强跨区域发展机制影响下的城市流空间研究。 相似文献
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人口迁移的时空分异与影响机制一直是人口学研究关注的焦点。本文基于社保关系转移视角,从时间和空间两个维度探究黑龙江省城镇工作人口省内的中长期迁移规律与时空分异特征,并且结合人口推拉理论与OD模型,综合考虑经济和就业政策因素,建立了能够反映以社保劳动关系转移为基础的中长期人口迁移动力学模型。研究结果表明：基于社保关系的城镇工作人口迁移符合截断指数幂律分布,呈现列维飞行特点;该省省内人口迁出呈现多层级跨区域分布格局,人口迁入呈现“四核心-环东南”格局,人口迁入与迁出空间格局具有一定程度的类似性;黑龙江省边境城市人口流失情况较为严重;城镇职工迁移行为的无序性不断加大,迁移的频率较高;但是经过通过模拟,该省城镇职工的迁移系统趋向于平衡发展。 相似文献
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空间认同:城市空间研究转向中的知识前沿、趋势与启发 总被引：1，自引：2，他引：1
中国城市化进程的快速发展,促使人们不断解构、调整和重构对城市空间的认同,这是城市化发展中不容忽视的新问题。以Web of Science（WoS）为数据源,对国外城市空间认同研究进行了分析和知识再现。研究发现：① 城市空间认同是人们对城市发展中社会经济认同、文化认同、集体认同、身份认同与情感认同的集合。作为重要的国民意识,城市空间认同主题是国外学者关注的重要领域,对该领域研究的本质上是对城市空间实践中人文主义空间诉求的知识表征;② 在2008~2017年的国外城市空间认同研究中,美国、英国、澳大利亚等国家具有明显优势,国际合作研究网络主要在美洲-欧洲、欧洲-澳洲,以及澳洲-欧美之间;国外城市空间认同研究高被引文献注重对“空间多中心性”“地方与连续性”“城市社区”“城市公民身份”“空间绅士化”“地方主义”等方面的讨论。③ 未来研究更加倾向在“认同”“空间”“城市”“地理”“政治”“地方”,以及“社区”等新主题方面。相比较而言,国内对城市空间认同的研究较为欠缺,随着中国城市空间实践不断推向纵深阶段,需要强化城市空间认同研究的“理论自觉”。 相似文献
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不同出游时间视角下游客流动网络结构及其分异特征——以西安市为例 总被引：1，自引：0，他引：1
以热门旅游城市西安市为研究区域,采集网络游记数据,综合运用社会网络分析和GIS空间分析方法,探讨不同出游时间下的游客流动网络结构及其分异特征,研究发现：① 不同的出游时间约束下,游客旅游出行行为表现出显著的时间异质性。② 基于游客流动的西安市旅游吸引物的节点结构具有显著的等级规模分异特征,随着出游时间的增加,旅游节点等级结构体系呈现出以高等级景点为枢纽的“强强”关联特征,高等级景点的游客集聚功能提升显著。③ 随着出游时间增加,西安市区旅游节点核心?边缘结构越明显,核心区的节点联系强度越大,区位邻近、知名度接近与交通便利是形成景点组团的关键因子。 相似文献
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问卷调查方法在中国人文地理学研究的应用 总被引：5，自引：1，他引：4
问卷调查方法是人文地理学微观研究的重要工具,在以人为本的城市发展理念影响下开始得到广泛应用。本文运用文献计量方法分析问卷调查方法在中国人文地理学研究的应用概况,同时以2013年北京宜居城市问卷调查为案例,重点阐述问卷调查过程的抽样方案设计思想,最后对问卷调查方法的主要应用领域进行回顾总结,以期促进问卷调查方法在中国人文地理学研究的科学规范应用。研究发现：问卷调查方法在中国人文地理学研究的应用逐渐增强,研究内容不断拓展与深化,研究区域涵盖不同空间尺度、并以微观尺度为趋势,研究方法以数理统计、GIS空间分析等定量方法为主,但对问卷抽样设计阐述却不够科学规范;通过2013年北京宜居城市问卷调查案例分析,强调对问卷收集方法、抽样方式和抽样框选取、样本量确定等内容所构成的抽样方案设计过程重视,以加强问卷调查数据的科学采集;问卷调查方法在时空行为、人居环境、城市社会、旅游行为和农户行为等主题展开大量应用实践,在此基础上对问卷调查方法研究框架进行总结,并提出国内问卷调查方法应用的改进方向。 相似文献
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Elizabeth A. Wentz Donna J. Peuquet Sharolyn Anderson 《International journal of geographical information science》2013,27(9):1309-1325
The availability of spatial data on an unprecedented scale as well as advancements in analytical and visualization techniques gives researchers the opportunity to study complex problems over large urban and regional areas. Nevertheless, few individual data sets exist that provide both the requisite spatial and/or temporal observational frequency to truly facilitate detailed investigations. Some data are collected frequently over time but only at a few geographic locations (e.g., weather stations). Similarly, other data are collected with a high level of spatial resolution but not at regular or frequent time intervals (e.g., satellite data). The purpose of this article is to present an interpolation approach that leverages the relative temporal richness of one data set with the relative spatial richness of another to fill in the gaps. Because different interpolation techniques are more appropriate than others for specific types of data, we propose a space–time interpolation approach whereby two interpolation methods – one for the temporal and one for the spatial dimension – are used in tandem to increase the accuracy results. We call our ensemble approach the space–time interpolation environment (STIE). The primary steps within this environment include a spatial interpolation processor, a temporal interpolation processor, and a calibration processor, which enforces phenomenon-related behavioral constraints. The specific interpolation techniques used within the STIE can be chosen on the basis of suitability for the data and application at hand. In this article, we first describe STIE conceptually including the data input requirements, output structure, details of the primary steps, and the mechanism for coordinating the data within those steps. We then describe a case study focusing on urban land cover in Phoenix, Arizona, using our working implementation. Our empirical results show that our approach increased the accuracy for estimating urban land cover better than a single interpolation technique. 相似文献