如何从人群流动视角揭示特大城市区域多尺度

从人群流动视角揭示特大城市区域多尺度空间协同 空间协同是指在特大城市区域内超越了行政边界的城市间的高度融合和联系。中心流理论表明，特大城市区域是由城市间相互关联的人群流动所形成的，因此可以通过评估城市和区域之间的流动和互动的融合程度和联系强度来衡量空间协同。人群流动数据，如手机数据和社交媒体签到信息，可以跟踪人群的移动，从而促进了中心流理论从理论构想到实证研究的转变。为此，本研究提出了一个基于数据驱动的通用框架，从人群流动的角度揭示城市群多尺度空间协同。研究通过社区检测方法识别具有高度城市间融合的同质空间社区，利用骨干提取方法筛选出21.3亿人次流动中的强内部空间连接。通过在中国珠三角城市群的案例展示了该区域的多尺度和多核心层级空间协同，具体结果如下：（1）三个城市即广州、深圳和珠海，吸引了大多数人流。流动距离在城市中心较短，在郊区较长。（2）空间融合模式显示，检测到的社区揭示了三大主要融合区域的层级融合模式：广州-佛山-肇庆、深圳-东莞-惠州和珠海-中山-江门。（3）空间联系模式展示了9个城市和三个核心城市（包括广州、深圳和佛山）的紧密联系。这些结果提供了对城市协同的人本理解和对中心流理论的深入见解，支持了特大城市区域的合作发展。 研究聚焦于两个与空间协同相关的关键研究问题：（1）人群流动如何促进城市群中空间社区的形成及其融合？（2）如何理解城市群中的主要空间联系模式？为了回答这些问题，研究首先基于手机定位数据，构建了高分辨率的空间网络。采用自下而上的层级范式，考虑不同空间尺度，从类似区县的局部区域开始，延伸到都市区等更广阔的区域，基于细粒度的人群流动观揭示空间协同模式。研究使用社区检测方法Louvain算法来展示层级空间融合模式，揭示人群流动如何塑造空间互动社区，以及这些互动和协同如何推动城市群的融合。同时，运用骨干提取方法Disparity filter算法来揭示这些区域间的空间联系模式。这一框架不仅适应了城市群的动态特性，还将分析扩展到多个尺度，从而为城市群内部的空间融合和合作范式提供了新的见解。在中国珠三角城市群的案例表明，在城市群的层级融合下存在多核心的层级空间协同。研究还探讨了季节性模式变化，展示了该框架在揭示不同时间尺度上空间协同模式方面的潜力。