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以武汉都市发展区为例,采用手机信令时序数据挖掘与解析居民迁居行为,结合服务设施POI（兴趣点）数据,综合运用多元线性回归模型和地理加权回归方法,分析商业服务设施（餐饮、生活性服务、购物设施）和公共服务设施（医疗和教育设施）对居民迁居的影响。结果表明：(1)不同服务设施对居民迁居的影响程度不同,且服务设施在中心城区和近郊区的影响作用呈现明显的空间分异特征。(2)商业服务设施中,餐饮对居民迁居影响最大,其次为生活性服务和购物设施;近郊区商业服务设施对居民迁居的影响力大于中心城区,且各郊区新城之间的影响也存在差异。(3)公共服务设施中,医疗设施相较于教育设施对居民迁居的影响更大;且中心城区公共服务设施对居民迁居的影响力高于近郊区。 相似文献
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中国城市的快速发展加速了城市内部人口的居住迁移,精细测度居民迁居行为及其空间分异特征,对于从人的行为视角来分析城市居住空间结构演进过程具有现实意义。本文以武汉都市发展区为例,基于手机信令大数据,提出净活跃度指标和总活跃度指标来量化描述迁居活跃度,并依据两个指标的分类及组合,将居民居住地划分为高迁入型活跃区、平稳型活跃区、高迁出型活跃区、高迁入型非活跃区、平稳型非活跃区与高迁出型非活跃区六种空间类型,进而探讨居民迁居的空间分布特征。结果表明：① 武汉都市发展区内部人口迁移总体呈现出从主城区向近郊区逐步迁移的趋势,且主城区人口总活跃度相较更高。② 主城区以高迁出型活跃区和高迁入型活跃区为主,近郊区则以平稳型非活跃区为主。③ 不同空间类型内的居住类型存在差异：高迁入型活跃区内以新建小区、高校住区、学区房、城中村为主;平稳型活跃区以农村居住地、园区周边住宅为主;高迁出型活跃区以老旧小区、园区周边住宅、城中村、农村居住地为主;非活跃区则以农村居住地为主。本文提出了一种基于时序手机信令大数据的居民迁居活跃度评价指标体系,并以实证研究证明其对于居民迁居地空间类型划分的有效性,研究结果可为相关规划决策部门掌控城市内部的人口迁移特征提供数据支撑、为城市不同区域针对性的进行公共资源配置提供参考依据。 相似文献
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