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District economy| 区域经济MODERN BUSINESS现代商业100基于POI数据与夜光遥感的零售企业空间布局与人口耦合关系研究——以重庆市主城区为例刘加伶1 刘冠伸2 陈庄11.重庆理工大学计算机科学与工程学院 重庆 4000542.重庆理工大学管理学院 重庆 400054摘要:零售企业空间的合理布局是助推城市经济发展、满足居民生活需求的基础，商业空间与人口的耦合度高低是商业布局合理的主要因素之一。
本文以重庆市主城区为研究对象，获取市域范围内各类零售商业网点POI数据，构建耦合度模型，以夜光遥感灯光影像值代替人口数据，量化探究零售企业商业空间分布以及其与人口的耦合关系。
结果表明：1.零售企业分布集聚特征明显，呈现多中心聚集的状态。
2.各类零售企业与人口的耦合关系各异，存在多类零售企业耦合性差的共同区域。
关键词: 夜光遥感；POI；企业空间布局；人口耦合度中图分类号:TU984.1;TP79 文献识别码:A 文章编号:1673-5889(2020)02-0100-04人类经济活动产生的空间集聚现象是经济学、管理学与地理学关注的交叉领域。
其中商业活动作为人类城市最具活力的功能之一，也备受研究者青睐[1]。
零售商业提供了商品交易流通的重要环境，是城市商业活动的最有力支撑部分。
构建与人口分布相适应的零售企业空间格局，分析各类零售商业空间与人口的耦合关系，对于居民提高生活便利度，政府优化城市新旧交替规划，企业更新业务网点布局都有着有重要的意义。
伴随着科学技术的发展，近年来，学者利用互联网大数据开展对应的商业空间分析成为一个热点领域。
兴趣点(pointofinterests，POI)是具有经纬度、类别、名称与相应信息的点状地理空间数据，因其精度高、覆盖准确、时效性强等优势被广泛的使用在其中。
例如利用位置签到数据进行城市热点与商圈识别[2]；利用POI数据进行功能区定量识别[3]；以街区为基本单元，利用POI数据提取城市的商业区并进行等级分类[4]。
(名师选题)部编版高中地理必修二第一章人口带答案题型总结及解题方法综合题1、阅读材料,回答下列问题。
人口普查可为国家制定社会经济发展政策提供数据支持，建国以来我国已开展七次人口普查。
根据≥65岁的人口数量占总人口的比例，可划分出不同的老龄化发展阶段。
下图是第七次人口普查反应的我国老龄化状况，下表为上海近几次人口普查的部分数据。
(2)据表,指出上海老龄化程度的变化特点并推测原因。
(3)针对上海人口老龄化产生的问题，提出应对措施。
2、阅读图文材料，完成下列问题。
根据全国整体发展规划及各地具体情况，我国国土空间按开发方式分为优化开发区域、重点开发区域、限制开发区域和禁止开发区域。
重点开发区是对资源环境承载能力较强、现有开发密度还不高、发展潜力巨大的区域加大开发力度。
下图为宁夏略图，下表为宁夏2020年人口分布格局表。
年人口预测值和人口容量，宁夏可规划为重点开发区的是________、________等。
（2）分析银川人口容量较大的原因。
（3）2020年宁夏人口压力最大的地区是________，试为该地区提出合理的缓解措施。
3、阅读图文材料，完成下列要求。
2011年以来的叙利亚内战引发了严重的难民危机，大量叙利亚难民涌入欧洲。
2016年2月共有67 797人在德国联邦移民与难民局申请避难，与上一年同期相比增长159．9%。
2016年1～2月德国接收的难民人数已超过10万人。
下图为叙利亚难民入欧路线示意图。
（1）运用地理知识分析大量叙利亚难民选择到德国避难的原因。
（2）从气候角度分析叙利亚难民经爱琴海进入欧洲可能遇到的危险。
4、26阅读图文材料，完成下列要求。
材料一下图为我国总人口、劳动年龄人口及人口抚养比变化图（含预测），人口抚养比是指每100名劳动年龄人口负担的非劳动年龄人口数。
材料二春运大数据统计显示，四川、重庆、江西、广西、湖南、河南、安徽、贵州、陕西、山东等省区是外出打工人群的主要来源地。
春节期间，珠三角、长三角等经济发达地区的城市往往处于“空城”状态，其中北上广深四大一线城市有超过一半的人返乡过节。
大数据分析在人口普查中的应用随着信息技术的快速发展，大数据分析在各个领域的应用已经成为一种趋势。
其中，在人口普查中运用大数据分析技术，可以为政府和决策者提供有力的支持和帮助。
本文将探讨大数据分析在人口普查中的应用，并说明其益处和挑战。
一、大数据分析在人口普查中的益处1. 提高普查效率：传统的人口普查方式需要大量的人力物力进行数据采集和整理，费时费力。
而采用大数据分析技术，则可以实现对大规模数据的迅速处理和分析，从而较大程度上提高普查效率。
2. 精确识别人口特征：大数据分析技术可以更加准确地识别和分类人口特征，例如性别、年龄、教育背景、职业等。
这有助于政府和决策者更好地了解人口结构，并针对性地进行政策制定和社会发展规划。
3. 发现潜在问题：通过对大数据进行深度挖掘和分析，可以发现人口普查中可能存在的问题和隐患，例如人口流失、失业率高等。
这种发现和预警能力可以帮助政府及时采取相应措施，解决潜在问题，保障社会稳定和可持续发展。
二、大数据分析在人口普查中的应用案例1. 人口流动分析：利用大数据分析技术，可以追踪和分析人口流动的动向和趋势。
政府可以通过对人口流动情况的监测，了解不同地区之间人口的迁徙方向、数量和原因，从而更好地规划城市建设、分配公共资源等。
2. 就业市场分析：大数据分析可以帮助政府了解就业市场的需求和供给情况，确定就业岗位的结构和分布。
通过对就业市场的深入分析，政府和决策者可以制定更有针对性的培训计划和就业政策，促进就业机会的增加和优化。
3. 社会服务评估：利用大数据分析，可以对社会服务的覆盖范围、效果和满意度进行评估。
政府可以通过对社会服务的数据分析，了解社会的需求和问题，进一步改善社会服务质量和提升居民生活品质。
三、大数据分析在人口普查中的挑战1. 数据安全与隐私：在大数据分析过程中，隐私和个人信息的保护至关重要。
政府和数据分析机构需要加强数据安全管理，确保采集、存储和处理过程中的隐私保护措施，并遵守相关法律法规，保护居民的个人隐私权益。
通辽市人口流动与迁移研究分析○ 文/程颖慧一、通辽市人口流动基本特征（一）流动人口呈现增长态势第七次全国人口普查数据显示，全市人户分离人口87.03万人，占全市人口的30.29%。
其中，流动人口66.61万人，占全市常住人口的23.18%，平均每10个常住人口中就有3个人户分离人口和 2个流动人口，与2010年第六次全国人口普查相比，人户分离人口增加44.92万人，增长106.68%；市辖区内人户分离人口增加9.76万人，增长91.75%；流动人口增加35.16万人，增长111.81%，通过以上数据对比显示，近十年全市人口流动频繁，呈现增长态势。
（二）流动人口呈现“就富”趋势第七次全国人口普查数据显示，全市流动人口总量66.61万人，科尔沁区、开发区和霍林郭勒市流动人口规模为34.11万人，占全市流动人口的51.21%，并与2020年全市各旗县市区地区生产总值及居民人均可支配收入情况相比较，科尔沁区、开发区和霍林郭霍林郭勒市9.42143.9646502表1 各旗县市区流动人口规模及GDP、居民人均收入情况勒市均排名前三，流动人口 “就富”趋势明显（详见表1）。
近年来，人口流动与迁移对地区经济发展的影响越来越大。
文章首先基于第七次全国人口普查数据，分析通辽市人口流动特征。
数据显示，通辽市人口流动呈现增长态势，并有“就富”趋势，流动人口以劳动年龄和低文化程度人口为主体，迁移原因主要为拆迁搬家和工作就业；其次，获取人口迁移数据，绘制人口迁移空间地图，从时间和空间两个维度分析通辽市人口迁移状况；最后，提出引导人口流入通辽市的对策建议。
（三）流动人口集中于劳动年龄从年龄结构看，流动人口以25-54岁为主，省内流动人口25-54岁占比为51.93%，省外流动人口25-54岁占比为59.58%，两项占比均超过半数。
总体来看，省内外流动人口均以劳动年龄人口为主，主要原因是劳动人口为寻求更合适的就业机会和更优越的就业环境。
大数据分析揭示全球人口迁徙趋势随着科技的发展和大数据时代的到来，大数据分析逐渐成为了解人口迁徙趋势的重要工具。
在过去的几十年里，全球人口迁徙呈现出一系列明显的趋势，其中一些趋势得以通过大数据分析更清晰地展现出来。
本文将通过大数据分析揭示全球人口迁徙的主要趋势，并呈现相关数据和可行的解读。
1. 区域间人口迁徙全球范围内的人口迁徙主要集中在一些区域之间。
在许多发达国家，人口流动主要集中在城市之间。
例如，从欧洲乡村地区到城市地区的人口流动非常普遍，这往往是因为城市提供了更多的就业机会和更好的生活质量。
而在发展中国家，农村到城市的人口迁徙同样普遍，这主要是为了追求更好的经济条件和生活机会。
2. 产业发展和人口迁徙人口迁徙与产业发展密切相关。
大数据分析显示，许多人口迁徙是由于经济和产业的发展需求所致。
例如，中国的经济改革和城市化进程促使了大量的人口从农村迁往了城市。
同样，印度的信息技术产业发展也吸引了许多人口从农村地区迁移到城市，寻找更好的就业机会。
3. 跨国人口迁徙全球范围内的人口迁徙不仅局限于国内，还存在着大规模的跨国迁徙。
大数据分析揭示了一些跨国迁徙的趋势。
例如，中国和印度是最大的人口来源和目的地国家之一。
大数据分析显示，许多中国和印度的公民选择到发达国家寻找更好的工作机会和生活条件。
同样，在一些欧洲国家，也有大量的跨国人口流动，这通常是由于政治、经济和社会原因所致。
4. 网络技术和人口迁徙网络技术的飞速发展对人口迁徙产生了一定的影响。
大数据分析显示，许多年轻人借助网络技术寻找国际工作机会和学习经历。
例如，许多亚洲年轻人利用网络平台在美国、英国和澳大利亚等国家求职、留学或创业。
此外，网络也促进了跨国家庭的发展，使许多人能够通过线上交流保持与家人和朋友的联系。
结论大数据分析为我们提供了更深入的洞察力，揭示了全球人口迁徙的一些重要趋势。
本文介绍了区域间人口迁徙、产业发展和人口迁徙、跨国人口迁徙以及网络技术和人口迁徙等方面的趋势。
重庆市人口迁移网络空间结构研究——基于百度迁徙大数据和第七次人口普查数据摘要：重庆市迁移人口网络空间分布特征及其时空变化特征的研究对重庆市政府掌握重庆市人口流动趋势，制定相应人口策略以及城市的产业规划和发展布局都有着至关重要的作用。
本文结合百度迁徙大数据下的2020春运迁徙数据和第七次人口普查数据，采用OD超网络模型及有向加权网络等，推断重庆迁入和迁出人口规模，研究重庆市人口迁徙网络空间结构特征，分析重庆市人口流动趋势，得出结论并提出建议。
研究结果表明：重庆市对其他城市人力资源吸收能力不强，人口辐射大于吸收，外流现象严重。
重庆市人口迁徙多发生在周边城市，如：四川、贵州、湖北等，少数人选择前往沿海发达地区工作发展，具有小世界性，与其他城市的连通性不强。
重庆市人口迁徙有着明显向东迁徙趋势，城市空间结构有待多样化发展才能与其他城市呈现协同发展，互利共赢的态势。
提出如下建议：探求合理的城市发展模式，减缓人口外流；积极与各城市建立产业联系，促进城市空间网络多样化发展；利用地域优势，加强巩固与周边城市的联系；分析区域特征，发展特色生态旅游，提升外来人口短期流入。
关键词：人口迁移网络空间结构OD超网络模型节点对称性节点重要度1引言人口的发展会影响到社会、经济、资源与环境的可持续发展，而人口流动是社会、经济、资源与环境可持续发展的必要产物和必要条件。
我国实施改革开放发展战略以来，各地区的经济和社会得到了较大的发展。
乡镇企业、劳动密集型产业以及外向型经济支撑了东部沿海地区的经济发展，大量中西部欠发达地区劳动力向东流入。
近年来由于人口老龄化导致的人口红利减少，东部城市转而追求劳动力需求更少的高科技产业和数字经济发展，西部地区也大力发展新农村建设，使得东部地区部分人口向西部回流。
基于这一现实状况，人口迁移状况和空间格局的研究对城市城镇体系规划、产业结构调整和城镇化发展等具有重要意义。
中共中央国务院印发了《成渝地区双城经济圈建设规划纲要》，成渝地区双城经济圈建设上升为国家战略。
重庆作为其中重要“一核”，同时是中国西部地区唯一的直辖市、西部大开发的重要战略支点、“一带一路”和长江经济带的联结点，充分体现国家赋予重庆的重大使命和国家责任。
随着国家政策的深化和差异化区域政策的实施，重庆市人口分布已经呈现出自身的特征。
针对重庆市人口迁徙的变化特征，应着重关注重庆市人口分布的时空演变与发展。
为此，本文将对重庆市迁移人口网络空间分布特征及时空变化特征开展研究，该研究基于大数据分析重庆市人口流动状况，对促进重庆经济发展，制定相应人口策略和产业布局有着至关重要作用。
关于人口迁移研究的重要性，国内外众多学者开展了一系列研究。
由于国际人口迁移情况比较复杂，其研究理论主要有新古典经济理论[1]、新迁移经济学派理论[2]、劳动力市场分层理论[3]、世界体系理论和移民网络理论等。
由于人口流动方式比较单一，单独理论体系并不多。
从研究内容来说，我国的人口迁移研究主要有：人口迁移的空间格局及影响因素研究[4-9]，人口迁移行为分析[10-11]以及人口迁移与经济、社会、生态环境等的相互影响研究[12-16]，如：刘大伟等利用基尼系数研究我国20世纪90年代省际人口迁移流的空间集中特征[5]；温锋华等基于复杂网络视角研究中国省际人口迁移网络结构及时空演化[6]；陈红艳等从国际视野研究了中国国际人口迁移的空间格局，并分析其影响因素[8]。
但这些研究采用的数据往往来源于统计年鉴或者人口普查数据，具有滞后性和局限性。
随着大数据技术的高度发展，实时数据对于统计分析显得尤为重要，如：郑伯红，钟延芬以2016年腾讯位置大数据人口迁徙数据为基础，分析长江中游城市群人口迁徙网络空间结构特征[9]。
本文采用百度迁徙大数据下的2020春运迁徙数据和第七次人口普查数据对重庆市人口迁移空间结构特征进行研究。
本文研究主要包括五个部分：第一部分是数据描述；第二部分利用OD超网络模型推算重庆迁入迁出人口；第三部分人口迁徙网络空间结构特征研究方法；第四部分是基于人口节点指标分析和人口迁移空间结构分析研究重庆市人口迁移网络空间结构特征；第五部分是结论与建议。
2研究数据本研究数据来源于百度迁徙大数据下的2020春运迁徙数据和重庆市第七次全国人口普查公报。
百度迁徙大数据平台提供了在地级市尺度下2020年春节前14天（2020年1月10日至2020年1月23日）迁入重庆来源地和迁出重庆目的地的比例，只取排名前十的城市。
重庆市第七次全国人口普查公报提供了重庆市跨省流入人口数量。
3OD超网络模型推算重庆迁入迁出人口基于重庆人口迁徙网络空间结构的科学问题，引入复杂网络的理论和方法，构建重庆市人口流动复杂网络模型。
以城市为节点，城市之间人口流动的数量和方向作为节点之间的连线。
根据百度迁徙大数据构建人口流出和人口流入网络，运用OD超网络模型推算重庆市2020春运期间的迁入人口和迁出人口。
首先分析人口流入网络与人口流出网络之间的关系。
在人口流出网络中，某天i城市迁出到j城市的人口数量为，当天i城市的总迁出人口为，百度迁徙大数据提供了人口迁出指数。
同理，对于人口流入网络来说，在流入j城市的人口中，有是从i城市流入的。
百度迁徙数据提供了人口迁入指数。
一个重要的对应关系是：即从i城市迁出到j城市的人口等于j城市从i城市迁入的人口，因此由此构建出如图1所示的人口流入-流出超网络。
根据重庆市第七次人口普查公报，重庆市跨省流入人口为2193575人，以此为种子数据，迭代推断出其他城市的人口迁入重庆和重庆迁出规模总数，具体结果见附录1。
图1 人口流入-流出超网络模型图4人口迁徙网络空间结构特征研究方法通过有向加权网络对重庆市人口迁徙网络空间结构特征进行研究。
城市为节点，边权为节点及由节点迁入、迁出到达城市之间连线的权重。
节点与边权共同构成有向加权网络。
4.1点权计算在有向加权网络中，节点之间的连线被赋了权重，因此与之相连的节点就具有了权重，该点成为点权，用表示。
边权具有方向性，根据边权与节点之间的指向可分为点入权和点出权，其中为指向节点的邻边边权，为从节点指出的邻边边权，则(4.1)(4.2)(4.3)在城市空间网络中，节点的点权越大说明该城市在网络中处于越活跃的状态。
点入权用于描述某个节点对其他城市资源的吸收能力；点出权用于描述某个节点对其他城市资源的辐射能力。
4.2节点对称性计算节点城市在空间网络中吸收能力与辐射能力的对比用节点对称性来表示。
节点对称性的值越大，说明该节点对其他城市的吸收作用比辐射作用更突出，该节点在网络中更可能位于核心地位；相反，则说明该节点辐射作用比吸收作用更突出，用来表示。
(4.4)∈[-1,1]，时，没有节点指向其他节点；时，没有指向节点的边。
4.3节点重要度计算节点重要度是用来衡量节点在网络中重要程度的指标，用表示，其值越大说明该节点在网络中越重要。
(4.5)5重庆市人口迁徙网络空间结构特征5.1重庆市人口节点指标分析本章采用由第3节推导的数据（附录1），根据公式(4.1)-(4.5)，计算出2020年1月10至1月23日重庆市的节点对称性及节点重要度，结果见表1。
表1 重庆市节点对称性及节点重要度日期点入权点出权点权节点对称性节点重要度2020/ 1/10774770.6914315068.5915089839.28-0.897310.0762112020/ 1/11811403.3913217750.8814029154.28-0.884330.0708542020/ 1/12814693.7613465232.2814279926.04-0.88590.072122020/ 1/13833339.1413178145.6814011484.83-0.881050.0707642020/ 1/14803506.5212031835.5012835342.02-0.87480.0648242020/ 1/15799558.0911363867.2312163425.32-0.868530.0614312020/8076711906711271438-0.061/16 4.320.40 4.720.8729542132020/ 1/17820397.0512059033.4312879430.48-0.87260.0650472020/ 1/18838165.0111648803.6312486968.64-0.865750.0630652020/ 1/19863391.1212488908.7213352299.84-0.870680.0674352020/ 1/20866023.4112753115.2913619138.70-0.872820.0687832020/ 1/21862952.4113395200.6914258153.09-0.878950.072012020/ 1/22913404.6316206098.8217119503.45-0.893290.0864612020/ 1/23959689.0618203193.6919162882.75-0.899840.096781根据表1数据可以看出，2020春运期间重庆市的节点对称性变化区间不大，区间在[-0.89,-0.86]。
这14天重庆市春运的节点对称性的数据都呈现负值，说明重庆市处于辐射大于吸收的状态，即重庆市的整体表现为迁出状态。
临近春节，大量来渝务工人员都陆续踏上了返乡过年的道路，导致重庆市在春运期间人口外流现象严重，人口留存率不足。
同时根据表1数据可以得知。
春运前4天重庆市的节点重要度在0.07左右，第5天开始回落到0.06，一直到春运第9天都处于0.06附近，说明重庆市春运前几天的节点重要性相对较弱。
由于2020年1月24日才正式进入春节时期，根据春运返乡情况和1月19日前的节点重要度可知重庆在春运前期人流较小，活跃度较低。
反观春运后三天重庆节点重要度回升，并在春运最后一天飙升至0.0968，可知春运最后三天愈加逼近春节，重庆市返乡人群逐渐增加，其节点重要性也随之提升，重庆市也渐进处于活跃状态。
5.2重庆市人口迁移空间结构分析根据2020年春运期间14天重庆市的人口迁入、迁出数据，进行整理绘制得到重庆市的人口迁徙空间网络变迁图，如图4所示。
2020/1/102020/1/152020/1/192020/1/23图4重庆市人口迁徙空间网络变迁图从图4可以看出，与重庆市发生迁徙关系的城市基本在其周边城市。
由四川省、贵州省、湖北省迁入迁出的人口占大多数，几乎都位于西南地区，形成的空间网络较密集。
少量人口由沿海城市迁入，符合春运期间外出务工人员从沿海地区返乡的事实。
