楼主: 千里鸟数据
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[经管数据集] 城市居住人口与工作人口空间分布数据(基于手机信令测算方法,2023年,栅格化/矢量化 [推广有奖]

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千里鸟数据 在职认证  发表于 2025-12-18 11:51:36 |AI写论文

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城市居住人口与工作人口空间分布数据(基于手机信令测算方法,2023年,栅格化/矢量化特征)

一、数据背景

在城市化进入存量优化与空间重构并行阶段的背景下,单纯以常住人口或户籍人口衡量城市规模与功能已难以反映真实的城市运行状态。居住人口与工作人口分别从“夜间居住地”和“日间就业地”两个维度刻画人口空间分布,是识别城市通勤结构、职住分离程度、产业集聚特征及公共服务配置效率的重要基础数据。


随着移动通信网络和大数据技术的发展,基于手机信令的驻留识别方法已成为学术界与规划实务中测算城市居住人口与工作人口分布的主流技术路径,能够在较高空间精度下反映人口真实活动轨迹和空间格局。


二、数据介绍

数据名称:城市居住人口与工作人口空间分布数据

时间范围:2023年

覆盖范围:地级及以上城市(以城市建成区及其功能区为主要分析单元)

空间形式:矢量数据(shp

数据来源:官方可引用的数据来源(基于通信运营商手机信令数据的标准化测算结果)

城市居住人口与工作人口空间分布数据(栅格化:矢量化特征).zip (9.6 MB, 需要: RMB 39 元)


数据说明:

本数据基于手机信令日间/夜间驻留识别方法构建。其中,夜间稳定驻留位置用于识别居住人口分布,日间稳定驻留位置用于识别工作人口分布。通过空间聚合与匿名化处理,形成城市尺度下的人口分布格局数据,可用于空间分析与可视化展示,不涉及任何个人识别信息。


三、指标说明

人数

经度

纬度

说明:本数据仅包含测算结果中客观存在的空间与人口规模字段,不引入推算性、衍生性或模型外指标,确保指标口径与原始数据一致。


四、参考文献

[1] Long, Y., Shen, Z. (2015). Discovering functional zones using bus smart card data and points of interest in Beijing. Transport Policy.

[2] 王德, 甄峰. 基于手机信令数据的城市人口空间分布特征研究[J]. 城市规划学刊.

[3] Batty, M. (2013). Big data, smart cities and city planning. Dialogues in Human Geography.


五、数据概览


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关键词:测算方法 空间分布 Discovering Functional Transport
相关内容:人口分布数据

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