【摘 要】
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地理时空大数据为通勤行为和城市空间结构研究带来了新的机遇。基于一周地铁刷卡数据,采用出行链(trip-chain)数据模型对用户一天的出行进行描述,建立通勤识别规则,识别出上
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地理时空大数据为通勤行为和城市空间结构研究带来了新的机遇。基于一周地铁刷卡数据,采用出行链(trip-chain)数据模型对用户一天的出行进行描述,建立通勤识别规则,识别出上海市域的职住空间和通勤格局。上海市域平均通勤时间为35分钟,通勤主流向是向心流,说明上海市域依旧表现出强单中心结构。市域就业单中心与居住郊区化并存,中心城区多核心就业已经形成。在此基础上进一步分析中心城区13个就业(次)中心的吸引范围、模式以及在整个市域的影响力,讨论多中心发展对职住平衡与通勤消减的意义。结果表明:多中心发展有利于城市通勤的合理分配,虽然次中心的平均通勤时间不一定减少,但是就业(次)中心已经表现出对邻近地区的通勤吸引和对主中心的通勤分流。
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