新数据环境下城市多中心空间结构演变机制研究——以郑州市为例

Based on the advances of the urban spatial structure and spatial-temporal Big data, the driving mechanism of urban employment spatial structure evolution is detailed with pattern-process-law framework. The project takes urban employment polycentric spatial structure as the main clue, uses kernel density estimation, network analysis, Geodetector, and multi-criteria decision analysis(MCDA) methods in the New Data Environment which is composed of urban population, enterprise, transportation network, social network, floating car, and point of interest(POI) data. The topics include: (1) To identify the urban employment sub-centers form based on population, enterprise, Sina Weibo check-in and Tecent Wechat user position data, and analyze functional relation of sub-centers using float car trajectory data. (2) The evolution law of urban employment polycentric spatial structure with network centrality kernel density estimation methods using multi-temporal urban road and bus lines network. (3) The dominant factors identification of employment spatial patterns by taking the enterprise as the main player on the basis of Geodector method using the location factors of different types of corporations. (4)The driving mechanism of urban employment polycentric spatial structure evolution based on locally weighted linear combination(LWLC) of MCDA methods. The results will provide the new way to study the driving mechanism of urban polycentric spatial structure and expand the urban spatial structure area. It could be support the urban spatial structure optimization of Zhengzhou city in practice.

基于城市空间结构与城市时空大数据的最新研究进展，以就业多中心结构为主线，尝试在由城市微观企业、人口、交通网络、社交媒体、浮动车及兴趣点等时空数据构成的新数据环境下，综合应用核密度分析、网络分析、地理探测器、多准则决策等方法，按照格局—过程—机理框架研究城市就业空间结构演化的驱动机制。从形态的角度，选择企业、常住人口、微博签到及微信用户定位数据综合识别城市就业次中心，应用浮动车轨迹数据分析各次中心间功能联系；结合多时点城市道路/公交网络数据，引入网络中心性核密度估计方法，分析城市就业中心结构演化过程与特征；以微观企业为分析主体，综合考虑不同类型企业的区位因子，应用地理探测器选取影响就业空间格局的主导因素；针对具体的不同就业中心采用多准则决策LWLC方法进一步定量分析其形成的驱动机制。成果在理论上能够拓展新数据环境下城市多中心结构驱动机制研究；实践层面为郑州市优化城市空间结构提供决策支撑。

在信息技术革命、经济重构和组织变革的背景下，城市空间结构变得更加复杂化、松散化和网络化。基于城市微观企业、人口、交通网络、社交媒体及兴趣点等时空数据构成的新数据环境下，综合应用核密度分析、网络分析、地理探测器等方法，探讨城市多中心空间结构特征、演化与驱动机制。郑州市的人口、活动人口与企业分布均呈现较明显的多集聚中心发展趋势。且人口、活动人口与企业的分布相比，呈现更明显的向近郊扩散的趋势；不同产业类型企业的空间演化模式形成不同产业类型主导的集聚中心。推动不同产业类型企业区位选择的主导影响因子不同。地价、劳动力集聚和集聚经济因子为推动生产性服务业和其他第三产业区位选择的主导因子。第二产业的主导影响因子更依赖于已形成的集聚规模、区域内交通条件及规划引导因子。尤其随着城市的不断发展，交通条件与公共用设施因子对第二产业企业空间格局的解释力呈现日益增强的趋势。因此，针对不同类型集聚中心采取有针对性的措施推进城市空间结构的优化。

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