基于高德人口遷徙數(shù)據(jù)的松花江流域城市網(wǎng)絡(luò)格局研究

馮宇軒，楊欣蕾，趙映慧

(東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 公共管理與法學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150030)

1 引言

采用人口遷徙大數(shù)據(jù)對(duì)城市網(wǎng)絡(luò)的研究是當(dāng)前城市地理和人口地理研究的新趨勢(shì)，從數(shù)據(jù)來源看，騰訊遷徙和百度遷徙數(shù)據(jù)是研究城市網(wǎng)絡(luò)中重要的兩類人口遷徙大數(shù)據(jù)。潘竟虎和賴建波基于騰訊遷徙數(shù)據(jù)分別對(duì)國慶-中秋長(zhǎng)假和“春運(yùn)”期間的中國城市人口流動(dòng)空間格局進(jìn)行了研究[1,2]，揭示了特殊時(shí)段城市間人口遷徙規(guī)律。劉望保、蔣小榮等選擇百度遷徙數(shù)據(jù)對(duì)城市日常人口流動(dòng)網(wǎng)絡(luò)格局進(jìn)行了研究，反映了非特殊時(shí)段城市間人口遷徙規(guī)律，京津冀、長(zhǎng)三角、珠三角和成渝地區(qū)是人口流動(dòng)主要集散中心[3]，基于人口流動(dòng)的城市網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)明顯的等級(jí)特征[4]。從研究方法看，GIS空間分析、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析是基于人口流動(dòng)的城市網(wǎng)絡(luò)研究中使用較多的方法，既可以探尋城市網(wǎng)絡(luò)的空間特征和地理規(guī)律，又可以研究網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系、網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等。從研究時(shí)間尺度看，春運(yùn)期間是學(xué)者們基于人口遷徙在城市網(wǎng)絡(luò)研究中經(jīng)常采用的時(shí)段。魏冶等認(rèn)為春運(yùn)期間中國城市網(wǎng)絡(luò)具有“兩橫三縱”特征[5]。張小東等認(rèn)為中國城市網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)“鉆石型”結(jié)構(gòu)[6]。國慶期間也是反映城市網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系的重要時(shí)段。潘竟虎等將國慶-中秋期間劃分為出行期、旅途期和返程期3個(gè)時(shí)段，研究表明3個(gè)時(shí)段中國城市人口的凈流入呈現(xiàn)菱形分布特征[1]。李濤的研究表明：國慶期間中國城市群城際出行具有明顯的出行期、旅途期和返程期的變化規(guī)律[7]。此外，學(xué)者們還采用3個(gè)月或者全年的人口遷徙數(shù)據(jù)研究城市網(wǎng)絡(luò)，而其他時(shí)段的研究很少。葉強(qiáng)等基于2015年3個(gè)月的人口遷徙數(shù)據(jù)的研究，認(rèn)為長(zhǎng)江中游城市群整體網(wǎng)絡(luò)密度較低[8]。鄭伯紅等采用了2016年全年的人口遷徙數(shù)據(jù)，認(rèn)為長(zhǎng)江中游城市群3個(gè)子群的空間結(jié)構(gòu)多樣化[9]。從研究空間尺度看，宏觀尺度的全國城市網(wǎng)絡(luò)研究較多[1～7]，其次集中于中觀尺度的城市群研究[8～11]，也包括經(jīng)濟(jì)帶和同城化地區(qū)，花磊等認(rèn)為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市人口聯(lián)系強(qiáng)度從東向西減弱[12]，陳少杰等認(rèn)為廈漳泉同城化地區(qū)的人口流動(dòng)趨于日常化和通勤化[13]。而微觀尺度的城市個(gè)體的人口遷徙研究很少，馮章獻(xiàn)等認(rèn)為長(zhǎng)春市人口聯(lián)系集中于京津冀和長(zhǎng)三角地區(qū)，分布具有金字塔型結(jié)構(gòu)[14]。而最新的關(guān)于黃河流域城市網(wǎng)絡(luò)的研究出現(xiàn)，拓展了城市網(wǎng)絡(luò)的研究尺度[15],推動(dòng)了流域城市網(wǎng)絡(luò)研究的興起。

流域作為一種特殊的地理空間單元，是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要紐帶。流域的人口遷徙是城市網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系的直接體現(xiàn)，對(duì)塑造流域城市網(wǎng)絡(luò)格局具有重要作用?；诹饔虻难芯渴墙耆宋牡乩韺W(xué)研究的新趨勢(shì)，響應(yīng)了中國區(qū)域單元研究的深刻變化。從人口流動(dòng)視角對(duì)流域的研究看，學(xué)者們重點(diǎn)關(guān)注長(zhǎng)江流域、珠江流域，2019年以后黃河流域的研究增多，然而中國東北地區(qū)的松花江流域城市網(wǎng)絡(luò)的研究缺乏。松花江流域地跨兩省一區(qū)，包括黑龍江省大部、吉林省大部和內(nèi)蒙古自治區(qū)東部部分地區(qū)。松花江流域是中國東北地區(qū)重要的區(qū)域，在支撐農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、工業(yè)發(fā)展、城鎮(zhèn)建設(shè)、生態(tài)保護(hù)等方面具有非常重要的作用。新中國成立后，松花江流域是我國重要的工業(yè)地帶和糧食生產(chǎn)基地。改革開放以后，隨著國家經(jīng)濟(jì)中心向長(zhǎng)江流域和珠江流域轉(zhuǎn)移，人口也逐漸向長(zhǎng)三角和珠三角等發(fā)達(dá)地區(qū)遷徙。黨的“十八大”以后，黨中央國務(wù)院高度重視東北地區(qū)發(fā)展[16]，進(jìn)一步推動(dòng)?xùn)|北振興。隨著新時(shí)代東北振興戰(zhàn)略的實(shí)施，松花江流域迎來巨大的發(fā)展契機(jī)，將為新時(shí)代東北振興做出新的貢獻(xiàn)。

綜上所述，基于人口大數(shù)據(jù)的城市網(wǎng)絡(luò)研究中一般采用騰訊遷徙和百度遷徙，而其他類型大數(shù)據(jù)很少，本文采用高德遷徙大數(shù)據(jù)，能夠拓展大數(shù)據(jù)的應(yīng)用研究；而且可以與騰訊遷徙、百度遷徙的研究相互補(bǔ)充。以往研究很少關(guān)注松花江流域，本文能夠豐富流域城市網(wǎng)絡(luò)的研究。基于人口遷徙大數(shù)據(jù)研究松花江流域城市網(wǎng)絡(luò)格局，具有獨(dú)特的科學(xué)價(jià)值，有利于推動(dòng)探索人與自然關(guān)系，同時(shí)流域城市網(wǎng)絡(luò)的研究能夠解析流域內(nèi)不同城市間的相互作用，有助于推進(jìn)流域內(nèi)不同區(qū)域單元的聯(lián)系及協(xié)調(diào)發(fā)展[17]。本研究期望能夠推動(dòng)松花江流域城市網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，促進(jìn)松花江流域高質(zhì)量發(fā)展，為新時(shí)代東北振興助力。

2 研究區(qū)概況

松花江流域大體在大興安嶺、小興安嶺和長(zhǎng)白山圍成的馬蹄形自然地理單元內(nèi)，是中國東北重要的“三生”空間。黑龍江省和吉林省大部分地區(qū)屬于松花江流域；內(nèi)蒙古東部大興安嶺以東的大部分地區(qū)，自然地理上屬于松花江流域，經(jīng)濟(jì)聯(lián)系與黑吉兩省密切。以松花江流域自然邊界為基礎(chǔ)，并盡量保持地級(jí)行政區(qū)劃單元的完整性，考慮區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與松花江流域的直接關(guān)聯(lián)性，最終選擇吉林、黑龍江、內(nèi)蒙古3個(gè)省(區(qū))的20個(gè)地級(jí)及以上城市(自治州、盟)為松花江流域的空間范圍，包括吉林市、白山市、通化市、延邊朝鮮族自治州、遼源市、長(zhǎng)春市、松原市、白城市、齊齊哈爾市、大慶市、哈爾濱市、綏化市、佳木斯市、鶴崗市、黑河市、牡丹江市、七臺(tái)河市、伊春市、呼倫貝爾市、興安盟。20個(gè)地市中有的行政區(qū)范圍跨黑龍江流域、烏蘇里江流域、鴨綠江流域和遼河流域的小部分區(qū)域，但社會(huì)經(jīng)濟(jì)重心在松花江流域，因此納入松花江流域范圍。松花江流域邊界來源于東北亞資源環(huán)境大數(shù)據(jù)中心(http://www.igadc.cn/filter/n103)，底圖無修改。

3 數(shù)據(jù)來源與研究方法

3.1 數(shù)據(jù)來源與處理

高德人口遷徙大數(shù)據(jù)來源于高德交通大數(shù)據(jù)平臺(tái)(https://trp.autonavi.com/home.html)，是高德公司根據(jù)人們的定位信息得到的人口流動(dòng)遷徙軌跡。本文采集了全年365 d的遷徙數(shù)據(jù)(表1)，共約122000條數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)屬性包括起(終)點(diǎn)城市名稱及其經(jīng)緯度坐標(biāo)、意愿遷徙指數(shù)、實(shí)際遷徙指數(shù)。高德官網(wǎng)并未公開高德人口遷徙指數(shù)的算法，僅知其作為一個(gè)無量綱數(shù)與實(shí)際遷徙人口存在正相關(guān)關(guān)系。將2019年全年松花江流域內(nèi)各城市(盟、州)的人口遷徙數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，同時(shí)區(qū)分起迄方向，形成“有向”聯(lián)系。城市間高德人口遷徙指數(shù)導(dǎo)入ArcGIS進(jìn)行可視化處理，生成松花江流域內(nèi)城市人口遷徙矩陣(表1)。利用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法將城市間人口遷徙指數(shù)，從低到高分為12級(jí)，若遷徙指數(shù)在第一級(jí)中斷值(1.35)以下，則顯示遷徙指數(shù)為0，表示兩城市間聯(lián)系很小，幾乎為零?；诟叩氯丝谶w徙指數(shù)數(shù)據(jù)構(gòu)造城市聯(lián)系矩陣，縱列為起點(diǎn)城市，橫列為終點(diǎn)城市，城市間人口遷徙指數(shù)大小表示空間聯(lián)系強(qiáng)弱程度(表1)。

表1 松花江流域城市高德指數(shù)聯(lián)系矩陣

3.2 研究方法

(1)聯(lián)系強(qiáng)度,城市間聯(lián)系強(qiáng)度指兩個(gè)城市之間聯(lián)系量的大小，用來表示城市間聯(lián)系緊密程度，公式為：

(1)

式(1)中：Rtij表示全年365 d的i城市和j城市之間的人口遷徙指數(shù)之和，即聯(lián)系強(qiáng)度；t為日期；Rij為全年中某日i城市和j城市之間的人口遷徙量，n取365。

(2)網(wǎng)絡(luò)密度,城市網(wǎng)絡(luò)中城市間聯(lián)系數(shù)量越多，網(wǎng)絡(luò)密度越大。網(wǎng)絡(luò)密度為城市網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際城市間聯(lián)系數(shù)除以理論上最大的聯(lián)系數(shù)，公式為：

D=N/[n(n-1)/2]

(2)

式(2)中：D為網(wǎng)絡(luò)密度，N為實(shí)際產(chǎn)生的聯(lián)系數(shù)，n為城市個(gè)數(shù)。

(3)凝聚子群,城市網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)城市并非處于相同地位，與其他城市聯(lián)系疏密不一，組成一個(gè)子群的城市相互間聯(lián)系緊密，一個(gè)凝聚子群內(nèi)的城市間人口遷徙強(qiáng)度大，頻次高；反之則較難組成凝聚子群。在Ucinet軟件中計(jì)算過程：網(wǎng)絡(luò)-角色與位置-結(jié)構(gòu)-CONCOR(迭代相關(guān)收斂法)-輸入數(shù)據(jù)集(城市間人口遷徙矩陣)-輸出凝聚子群。

(4)城市集散能力,城市集散能力是衡量城市匯集和分散人口能力的指標(biāo)，即某天城市網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有其他城市遷入到該城市的人口與該城市遷出到網(wǎng)絡(luò)內(nèi)其他所有城市的人口之和，公式為：

(3)

式(3)中：Gc表示某城市的集散能力，Gic是某天城市網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有其他城市遷入到該城市的人口，Goc是該城市遷出到網(wǎng)絡(luò)內(nèi)其他城市的人口。

4 結(jié)果分析

4.1 城市聯(lián)系強(qiáng)度與網(wǎng)絡(luò)密度

從圖1可知，2019年松花江流域20個(gè)地市兩兩間共有119條連線，即存在119對(duì)聯(lián)系。理論上松花江流域20個(gè)地市兩兩間最大聯(lián)系數(shù)為190，因此松花江流域城市網(wǎng)絡(luò)密度為62.63%，與黃河流域城市網(wǎng)絡(luò)密度(28%)相比[15]，網(wǎng)絡(luò)密度大，同時(shí)也說明松花江流域城市間聯(lián)系比黃河流域的更緊密，人口遷徙更頻繁?？傮w上松花江流域城市聯(lián)系強(qiáng)度較大，流域內(nèi)兩個(gè)省會(huì)城市哈爾濱和長(zhǎng)春的聯(lián)系對(duì)象數(shù)量最多，都與除自身之外的其他19個(gè)城市存在人口遷徙，在松花江流域城市網(wǎng)絡(luò)中的中心性最大。

松花江流域城市網(wǎng)絡(luò)中并非每個(gè)地市都與其他地市之間存在人口遷徙，流域內(nèi)空間距離較遠(yuǎn)、經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)、人口規(guī)模較小的地市之間缺少人口遷徙。例如，興安盟位于內(nèi)蒙古自治區(qū)東部，通化位于吉林省東南部，兩地市之間幾乎沒有人口遷徙，基于高德遷徙的城市聯(lián)系強(qiáng)度為零。黑龍江省北部的黑河與吉林省東南的白山，黑龍江省北部的伊春與吉林省南部的遼源，城市之間的聯(lián)系強(qiáng)度為零。

圖1 松花江流域城市網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系

將2個(gè)城市間的雙向人口遷徙指數(shù)進(jìn)行加和，在ArcGIS軟件中采用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法將城市間聯(lián)系劃分為5個(gè)級(jí)別(圖2)，第一等級(jí)至第五等級(jí)分別為密切、較密切、一般、較稀疏、稀疏。從圖2可以看出，松花江流域城市網(wǎng)絡(luò)中哈爾濱與綏化之間的人口遷徙量最大，位于第一等級(jí)，聯(lián)系密切。綏化位于哈爾濱大都市圈內(nèi)，是哈爾濱大都市圈的經(jīng)濟(jì)腹地，受到哈爾濱的影響很大。

圖2 松花江流域城市網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系強(qiáng)度

哈爾濱-長(zhǎng)春、長(zhǎng)春-吉林、長(zhǎng)春-松原、大慶-綏化，這4對(duì)城市的聯(lián)系強(qiáng)度位于第二等級(jí)，主要集中分布在松花江流域中部，表明中部城市之間人口遷徙較多，形成較密切的城市對(duì)。哈爾濱與長(zhǎng)春之間的聯(lián)系強(qiáng)度在松花江流域城市網(wǎng)絡(luò)中位居第二位，雖然兩市分屬不同省份，但都是流域的中心城市，空間距離近，道路交通聯(lián)系便捷，人口遷徙頻繁。長(zhǎng)春和吉林都位于吉林省內(nèi)，長(zhǎng)春作為吉林省中心城市，與重要的工業(yè)城市吉林市空間相互作用密切，而且長(zhǎng)吉一體化的發(fā)展促進(jìn)兩市之間人口流動(dòng)頻繁，長(zhǎng)吉城際高鐵為兩市通勤化發(fā)展提供了基礎(chǔ)。此外，長(zhǎng)春與石油城市松原也存在較密切的人口遷徙聯(lián)系，大慶與綏化屬于近鄰城市，兩者之間聯(lián)系也較密切。

位于網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系強(qiáng)度第三等級(jí)的城市向松花江流域西部擴(kuò)展，齊齊哈爾、遼源、白城與其他城市的聯(lián)系強(qiáng)度一般；第四等級(jí)和第五等級(jí)主要是流域城市網(wǎng)絡(luò)中的邊緣城市，如黑河、鶴崗等，其中，第五等級(jí)的城市連線最多，表明多數(shù)城市與流域內(nèi)其他城市都有聯(lián)系，只是聯(lián)系強(qiáng)度低。

總體而言，松花江流域城市網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系格局呈現(xiàn)“一核輻射、中部強(qiáng)、東西弱”的特征，核心-邊緣結(jié)構(gòu)明顯：以哈爾濱為核心，輻射帶動(dòng)松花江流域城市。流域中部屬于平原地區(qū)、高速鐵路、高速公路、國道和省道為流域中部城市人口流動(dòng)提供了便捷的交通條件，而且流域中部也是東北北部地區(qū)經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)的地區(qū)，既有省會(huì)城市哈爾濱和長(zhǎng)春，又有重要的工業(yè)城市大慶、松原和吉林，還有人口眾多的綏化，這也是流域中部城市網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系強(qiáng)大的基礎(chǔ)。流域東部資源型城市多，經(jīng)濟(jì)發(fā)展比較困難，對(duì)外聯(lián)系弱；流域西部的白城、呼倫貝爾、興安盟，這些地市人口較少，對(duì)外聯(lián)系也弱。

4.2 凝聚子群與城市對(duì)

從圖3可知，松花江流域城市網(wǎng)絡(luò)分為3個(gè)凝聚子群和4個(gè)城市對(duì)以及1個(gè)核心城市。3個(gè)子群包括子群1，由白城、呼倫貝爾、興安盟、黑河構(gòu)成，主要位于流域西部，記為流域西部子群。子群2，包括大慶、齊齊哈爾、綏化，3個(gè)城市位于黑龍江省，記為綏大齊子群。子群3位于流域東南部，包括通化、延邊朝鮮族自治州、遼源、白山，記為長(zhǎng)白山子群。從三個(gè)子群構(gòu)成與分布看，體現(xiàn)了地理鄰近性，空間距離近的城市，人口遷徙更容易，空間相互作用更強(qiáng)。4個(gè)城市對(duì)包括鶴崗-七臺(tái)河、伊春-佳木斯、牡丹江-吉林、松原-長(zhǎng)春，除了牡丹江-吉林屬于跨省形成的城市對(duì)，且距離較遠(yuǎn)，其他3個(gè)城市對(duì)都屬近鄰城市。比較特殊的是哈爾濱，既未與其他城市構(gòu)成凝聚子群，又未與某一城市構(gòu)成城市對(duì)，獨(dú)自存在，這也顯示出在松花江流域城市網(wǎng)絡(luò)中哈爾濱是核心城市。從圖3的凝聚子群分析結(jié)果看，哈爾濱的核心作用非常明顯，其他城市無法與其構(gòu)成城市對(duì)或者凝聚子群。從高德人口遷徙大數(shù)據(jù)來看，松花江流域城市網(wǎng)絡(luò)中哈爾濱比長(zhǎng)春具有更強(qiáng)的中心性，是整個(gè)流域城市網(wǎng)絡(luò)的極核。

4.3 城市集散能力

城市集散能力可以反映節(jié)點(diǎn)城市在城市網(wǎng)絡(luò)中的影響力和開放程度。在ArcGIS軟件中采用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法將城市集散能力分為三級(jí)(圖4)。哈爾濱、長(zhǎng)春、綏化在流域城市網(wǎng)絡(luò)中屬于第一等級(jí)，哈爾濱和長(zhǎng)春由于人口規(guī)模很大，與其他城市之間的人口遷徙規(guī)模也大，而且屬于流域經(jīng)濟(jì)中心和交通中心，也是東北地區(qū)的四大中心城市的成員，故哈爾濱和長(zhǎng)春的人口匯集與分散能力強(qiáng)；綏化比較特殊，雖然交通中心性不及哈爾濱和長(zhǎng)春，但是綏化人口規(guī)模大，而且經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)，外出人口多，特別是與哈爾濱之間人口遷徙規(guī)模大，此外與近鄰大慶的人口遷徙規(guī)模也比較大，故在流域城市網(wǎng)絡(luò)中具有強(qiáng)大的集散能力。

圖3 松花江流域城市網(wǎng)絡(luò)的凝聚子群

圖4 松花江流域城市集散能力

松花江流域城市網(wǎng)絡(luò)中吉林、松原、大慶、齊齊哈爾的人口集散能力位于第二等級(jí)。吉林市是吉林省內(nèi)第二大城市，綜合實(shí)力在省內(nèi)僅次于長(zhǎng)春，而且長(zhǎng)吉一體化發(fā)展使得兩市人口往來更頻繁，吉林與長(zhǎng)春之間的人口遷徙規(guī)模在松花江流域城市網(wǎng)絡(luò)中居于第二位，因此吉林市具有較強(qiáng)的人口集散能力。松原與長(zhǎng)春、哈爾濱、白城3個(gè)城市之間都有較大規(guī)模的人口遷徙，人口集散能力較強(qiáng)。大慶、齊齊哈爾也具有較強(qiáng)的人口集聚能力，大慶與綏化、哈爾濱、齊齊哈爾3個(gè)城市之間都有較大規(guī)模的人口遷徙，齊齊哈爾與呼倫貝爾的人口遷徙規(guī)模最大，其次是與大慶。

除了集散能力第一等級(jí)的3個(gè)城市和第二等級(jí)的4個(gè)城市之外，其余13個(gè)地市的集散能力屬于第三等級(jí)，包括呼倫貝爾、黑河、伊春、鶴崗、佳木斯、七臺(tái)河、牡丹江、延邊朝鮮族自治州、白山、通化、遼源、白城、興安盟，這些地市在松花江流域城市網(wǎng)絡(luò)中的對(duì)外聯(lián)系普遍較弱，相對(duì)于第一和第二等級(jí)的城市而言，與其他城市間的人口遷徙規(guī)模小，人口集散能力弱。

5 結(jié)論與展望

5.1 結(jié)論

本文基于高德人口遷徙數(shù)據(jù)，以松花江流域內(nèi)20個(gè)地市為研究對(duì)象，采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法、GIS空間分析法對(duì)松花江流域城市網(wǎng)絡(luò)格局進(jìn)行分析，研究表明，松花江流域城市網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系密度較大，流域內(nèi)城市之間聯(lián)系較密切，形成以哈爾濱為核心，以綏化-哈爾濱-長(zhǎng)春為軸的“一核一軸”的城市網(wǎng)絡(luò)，流域城市網(wǎng)絡(luò)具有“中部強(qiáng)、東西兩側(cè)弱”的聯(lián)系特征；松花江流域城市網(wǎng)絡(luò)分為3個(gè)子群、4個(gè)城市對(duì)和1個(gè)獨(dú)立城市，子群數(shù)量少、規(guī)模小，近鄰城市基于人口遷徙形成了城市對(duì)，獨(dú)立的哈爾濱是流域城市網(wǎng)絡(luò)的極核。城市集散能力以流域中部的哈爾濱、長(zhǎng)春、綏化三市最強(qiáng)，由中部向東西部減弱。

5.2 展望

以往研究表明，騰訊遷徙和百度遷徙大數(shù)據(jù)在城市網(wǎng)絡(luò)格局研究方面具有較高的有效性，同理，基于高德遷徙大數(shù)據(jù)的研究也具有較高的有效性。當(dāng)然，無論是騰訊遷徙、百度遷徙，還是高德遷徙，僅能代表城市間的部分人口流動(dòng)，并不能代表全部的人口遷徙，地理行為大數(shù)據(jù)本身獲取和算法都存在一定的限制，誤差不可避免，未來需要融合各種人口遷徙大數(shù)據(jù)，基于統(tǒng)一的行程碼大數(shù)據(jù)展開研究。此外，雖然獲取了一整年的人口遷徙數(shù)據(jù)，但未分為人口遷徙高峰時(shí)段(春節(jié)期間、國慶期間)和平常時(shí)段(非節(jié)假日期間)進(jìn)行比較研究，也未獲取2018年和2020年的人口遷徙數(shù)據(jù)，與2019年城市網(wǎng)絡(luò)格局對(duì)比，下一步需要針對(duì)年際變化進(jìn)行研究。