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基于公交刷卡数据的武汉市职住通勤特征研究
被引量:
28
1
作者
刘耀林
陈龙
+1 位作者
安子豪
张翔晖
《经济地理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019年第2期93-102,共10页
通勤出行和职住关系对于理解城市空间结构和职住组织模式具有重要意义。基于公交刷卡数据,以武汉市主城区和都市发展区为研究区,通过构建出行模型和职住地识别规则,识别了职住通勤群体,从职住密度、通勤时间与距离、通勤流向和可视化等...
通勤出行和职住关系对于理解城市空间结构和职住组织模式具有重要意义。基于公交刷卡数据,以武汉市主城区和都市发展区为研究区,通过构建出行模型和职住地识别规则,识别了职住通勤群体,从职住密度、通勤时间与距离、通勤流向和可视化等方面对武汉市的通勤出行和职住平衡进行测度,并识别了武汉市的职住通勤模式。结果表明:①核心城区的职住密度明显高于其它城区,承载着较多的居住和就业人口;②通勤距离与时间具有核心—外围—边缘的递增模式;③城市主要通勤流位于核心城区和外围城区;④职住通勤模式总体可以概括为核心—外围—边缘的单中心向内通勤模式,越往外围区域越呈现职住错位的趋势。
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关键词
通勤出行
职住关系
公交刷卡数据
交通拥堵
空间结构
公共服务体系
武汉市
原文传递
题名
基于公交刷卡数据的武汉市职住通勤特征研究
被引量:
28
1
作者
刘耀林
陈龙
安子豪
张翔晖
机构
武汉大学资源与环境科学学院
武汉大学地理信息系统教育部重点实验室
武汉大学地理空间信息技术协同创新中心
出处
《经济地理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019年第2期93-102,共10页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFB0503601
2017YFB0503505)
文摘
通勤出行和职住关系对于理解城市空间结构和职住组织模式具有重要意义。基于公交刷卡数据,以武汉市主城区和都市发展区为研究区,通过构建出行模型和职住地识别规则,识别了职住通勤群体,从职住密度、通勤时间与距离、通勤流向和可视化等方面对武汉市的通勤出行和职住平衡进行测度,并识别了武汉市的职住通勤模式。结果表明:①核心城区的职住密度明显高于其它城区,承载着较多的居住和就业人口;②通勤距离与时间具有核心—外围—边缘的递增模式;③城市主要通勤流位于核心城区和外围城区;④职住通勤模式总体可以概括为核心—外围—边缘的单中心向内通勤模式,越往外围区域越呈现职住错位的趋势。
关键词
通勤出行
职住关系
公交刷卡数据
交通拥堵
空间结构
公共服务体系
武汉市
Keywords
commuting
job
-
housing
relation
bus
smart
card
data
traffic
jam
spatial
structure
public
service
system
Wuhan
City
分类号
F572.88 [经济管理—产业经济]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于公交刷卡数据的武汉市职住通勤特征研究
刘耀林
陈龙
安子豪
张翔晖
《经济地理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019
28
原文传递
已选择
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条
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参考文献
引证文献
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