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移动轨迹数据支持下的城市居民通勤活动分析.docx
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2022-11-30
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移动轨迹数据支持下的城市居民通勤活动分析.docx
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城市居民通勤活动是地理学、社会学和城乡规划学科共同关注的职住空间关系研究内
容。定量分析城市居民通勤活动有助于解释职住失衡现象、剖析“城市病”根源,对城市规
划与管理、社会公共安全、区域经济发展、增值信息服务等都具有应用价值
[1]
。自从霍华
德提出“田园城市”的理论
[2]
,学者们就开始关注职住空间关系,研究城市居民通勤活动和职
住空间的相互影响,提出过剩通勤等一系列指标来量化通勤行为特征,综合评价职住空间
布局的均衡性,逐渐形成了城市居民通勤行为与职住空间的互动关系理论。
然而,传统研究方法主要采用问卷调查的方式,数据获取成本高、主观误差大、时间
不连续且更新周期长,无法及时合理反映城市居民通勤活动的时空特性。移动轨迹大数据
支持大规模、多时序和高精度地刻画人类移动轨迹,使城市居民通勤活动规律探究有了新
的观测角度。运用移动轨迹数据,国内外学者对城市居民通勤活动相关的人类时空行为模
式、职住空间结构、交通需求预测和通勤活动的社会经济成因进行了度量分析
[3-6]
。多数研
究进行了基于轨迹大数据的居民通勤行为特性分析,少有文献报道居民通勤活动的指标、
模型和方法的多学科研究,缺乏一个轨迹数据支持下的居民通勤活动分析技术架构。
1. 城市居民通勤活动分析基础理论
1.1 概念与分类
事实上,城市居民通勤活动没有统一的规范定义,社会学、城市规划和交通学常常将
其表述为通勤出行、居民通勤和交通通勤行为,共性地认为它是指以就业为通勤目的,以
居住地为起点、就业地为止点的具体出行的整个移动过程。外在地看,城市居民通勤活动
具有空间属性、交通属性和社会属性等多重属性,可用通勤起止点位置、通勤距离、通勤
时间、通勤频率、通勤方式结构和通勤成本等来描述和研究。相对于其他目的的出行活
动,城市居民通勤活动在时间和空间上存在较大的恒定性,隐藏着稳定的时空特征及模
式。内在地看,人口与岗位在物理空间上分隔是城市居民通勤活动产生的根源。换而言
之,城市居民通勤格局一定程度上反映了职住空间关系,解读了城市空间结构。
城市居民通勤活动是交通出行的延伸,一般根据通勤距离和出行交通工具来进行分
类。从城市空间结构角度,通勤活动可以划分为多种模式。如文献[7]归纳的城市中心为内
部通勤、内向通勤、逆向通勤、侧面通勤和交叉通勤;文献[8]分析了中国城市不同时期的
通勤活动,划分了城市中心到郊区的逆向通勤、郊区新城之间的侧向通勤和郊区到城市中
心的长距离通勤。
1.2 主要指标
测度城市居民通勤活动的指标由通勤时间和通勤距离的单一指标发展为过剩通勤和就
业可达性的综合指标,机理模型建立涉及城市动力学、城市规划与交通、城市地理、城市
社会经济学等多学科交叉理论。
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