导读
城市化进程的不断加速，人口流动性逐渐增强，移动定位技术的提高使我们可以获得越来越多反映人类活动的地理空间数据。在大数据时代，如何借助各类海量时空数据研究人类时空行为特征，揭示社会经济现象的时空分布、联系及过程，进而对城市系统进行智能管理和调控是实现可持续发展的重要议题。
华东师范大学地理科学学院王玉霞博士立足地理信息科学专业背景，利用多源时空大数据，借助地理空间优化、人工智能/深度学习、复杂网络等多学科交叉方法，围绕人口移动与城市规划开展了一系列创新工作。
01
成果一：中国人口移动建模的理论与方法探究
人口迁移与城市规划、产业升级和城市发展密切相关，分析和预测人口迁移是地理学和社会科学研究的热点问题之一。重力模型作为经典的人口移动预测框架，尽管其不同版本得到了广泛应用，但关于城市产业结构如何作为隐形距离影响城市间人口迁移的内容却少有研究。因此，研究引入基于城市产业结构的邻近性、互补性和多样性指标改进传统重力模型，得到与观察模式相一致的预测结果。以平均绝对百分比误差为衡量标准，我们的最佳模型比基准模型高出24.6%的预测精度。进一步分析表明，改进的重力模型对于高强度、长距离以及东部地区的人口流动有更好的预测结果（图1）。研究将产业结构特征引入重力模型，不仅拓宽了现有人口移动预测的研究范围，更加深了我们对人口迁移作为距离函数的理解。针对城市的产业结构对人口迁移的影响机制，文章从劳动力技能的共享和城市吸引力两个方面进行了解释。相应成果发表在地理学旗舰刊物Annals of the American Association of Geographers，参见文章[1]。
图1 不同距离下的模型性能评估
受该工作的启发，考虑到区域间的经济联系和人口移动均为网络角度的二阶量，为提高建模精度并基于网络视角挖掘邻接关系的影响，在关系图卷积神经网络的基础上，构建了一种仅基于区域间关系的流生成方法（relation to flow graph convolutional network, R2F-GCN）（图2），采用现实世界的移动性数据验证模型的有效性，并对模型的超参数进行讨论。R2F-GCN模型极大地提高了人口移动建模的精度，该成果发表在中科院1区TOP期刊International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation，参见文章[2]。
图2 R2F-GCN模型主要思想（基于多重关系的流生成方法）
02
成果二：中国人口活动模式分析
中国的城市化进程承载了大量的进入城市区域的农村劳动力，这一人口迁移进程重塑了中国的人口分布格局。然而，中国的户口制度、对城市边界一致可靠的定义以及农村劳动力群体流动的本质性使我们很难获得高质量的数据来衡量城市化的程度。移动APP数据给我们提供了一个新的角度来探索春节前后由于农村劳动力返乡带来的一年一度的人口分布空间不匹配。基于春节前后的移动数据差值，我们识别出不同区域在移动劳动力市场中所占的角色，即“源-汇”区域。进一步，我们刻画了不同类型“源-汇”区域的空间范围（图3），基于此定义不同阶段的城市化水平并对其进行分析。该成果发表于中科院1区TOP期刊Cities，参见文章[3]。
图3 三个Type-I 高度城市化区域
进一步，我们将春节前后的“年际空间不匹配”视为人口迁移，为探讨全国范围内影响该人口迁移模式的因素，我们采用地理加权回归模型来刻画不同地区影响因素的差异，模型识别出三个正向影响因素：人均二三产业产值、人均工资以及人均外国直接投资，对这些社会经济因素的空间分布差异进行了分析和解释，并对其提出相应的政策建议。该成果发表于中科院1区TOP期刊Habitat International，参见文章[4]。
图4 九个样本城市的时间变化曲线
03
成果三：城市空间布局优化与公共政策评估
交通拥堵是许多大城市持续存在的严重问题。许多公共设施，如医院，往往位于城市的中心位置，以确保对当地居民的可达性；因此，这些公共设施可能会对城市交通拥堵做出贡献。在本文中，我们以北京市的医院搬迁为例，基于出租车数据量化北京市交通拥堵和医院可达性，在此基础上构建多目标空间优化模型，采用非支配快速排序算法对模型进行求解，得到兼顾二者的可行性方案，用以缓解北京的交通拥堵。成果发表在地理信息科学口碑期刊Transactions in GIS，参见文章[5]。
图5 以p=5为例展示了解决方案和两个目标函数之间的权衡
为定量刻画并精确评估中国的精准扶贫政策的减贫效果，文章基于多源地理大数据，结合机器学习方法，探究了贫困地区的影响因素及其变化以及何种社会经济要素的改变推动了贫困县的脱贫。结果发现以餐馆为代表的餐饮业发展对消除贫困具有重大作用，贫困县地区快于非贫困地区的社会经济要素的发展缩小了地区间的不均衡性。该成果发表于中科院1区TOP期刊Habitat International，参见文章[6]。
图6 贫困县脱贫因素探究的框架图
主要论文成果
[1] Wang Y., Li X.*, Yao X., Li Shuang, Liu Y., 2021. Intercity population migration conditioned by city industry structures. Annals of the American Association of Geographers, 112(5), 1441-1460.
[2] Wang Y., Yao X.*, Liu Y., Li X., 2023.Generating population migration flow from inter-regional relations using graph convolutional network. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2023, 103238.
[3] Wang Y., Wang F., Zhang Y., Liu Y.*, 2019. Delineating urbanization “source-sink” regions in China: Evidence from mobile app data. Cities, 86, 167-177.
[4] Wang Y., Dong L., Liu Ye, Huang Z., Liu Yu*, 2019. Migration patterns in China extracted from mobile positioning data. Habitat International, 86, 71-80.
[5] Wang Y., Tong D., Li W., Liu Y., 2019. Optimizing the spatial relocation of hospitals to reduce urban traffic congestion: A case study of Beijing. Transactions in GIS, 23(2):365–386.
[6] Wang Y., Chi X., Zhong D., Xu C., Du Z., Yao X., Li X*, 2023. Rapid socioeconomic change represented by catering industry contributes to poverty eradication in China. Habitat International, 138, 102876.
作者简介
王玉霞，华东师范大学地理科学学院黎夏教授团队博士后、助理研究员，主要研究方向为城市时空大数据分析、人类移动性建模、城市复杂性分析和可持续发展评估。目前以第一/通讯作者在Annals of AAG, Cities, Habitat International, TGIS等领域内权威期刊发表SSCI/SCI论文7篇，主持国家自然科学基金青年基金、博士后站中特助、上海市哲社科等项目，受邀担任PLOS ONE学术编辑和Annals of AAG, Cities, JTG, EPB, Regional Studies等国际知名期刊审稿人。
E-mail：yxwang@geo.ecnu.edu.cn
合作导师简介
黎夏，华东师范大学地理科学学院教授、博士生导师，国际欧亚科学院院士、英国社会科学院院士、教育部“长江学者”特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者、国家重点基础研究发展计划首席专家、国家人事部首批新世纪百千万人才工程国家级人选。兼任中国地理学会地理模型与地理信息分析专业委员会副主任。主要从事元胞自动机与多智能体、地理模拟系统、全球土地利用变化建模与环境影响分析等方面的研究。研发了GeoSOS系列地理模拟与优化软件，应用于城市规划、国土空间优化等领域。
E-mail：lixia@geo.ecnu.edu.cn
