1.1研究目的

城市空间结构是城市内的自然、经济、人口、土地利用方式和交通等要素在空间上的组织形式与相互作用。传统的城市规划，主要根据规划师的经验判断和有限的社会调查支撑规划方案，远离城市的真正使用者——人口^【1】，而大数据时代的到来为中国城市地理学的研究提供了有利契机。通过人口分布信息和城市用地信息评价城市空间结构的合理性。

1.2研究背景及意义

随着城市的快速发展, 给城市的管理和运营带来巨大的压力, 同时, 城市功能区建设与实施较快，导致出现一些城市疾病:日益加剧的交通拥堵、基础设施的滞后难以满足居民的需求, 空气质量不断下降等。城市人群移动时空规律与空间结构之间的匹配错位是造成诸多城市问题的重要原因之一。

随着大数据时代的到来，各种传感器和定位技术的普及，使得收集和存储大规模的、长时间序列和高精度的群体移动定位大数据 (如手机数据、公交刷卡数据和出租车数据等)成为可能, 这些数据中蕴含丰富的个体时空活动信息, 有助于从更精细的时空尺度理解人群移动模式和城市空间结构及其两者之间的相互作用。从而评价城市空间基础设施建设的合理性,加深对人群移动模式与城市空间结构之间耦合关系的理解, 对于城市规划、交通管理、疾病传播、优化选址等具重要意义, 也是解决和缓解日益凸显的城市问题一种重要途径^【2】。

1.3国内外现状研究现状

西方城市空间结构作为一个专门的研究领域出现于20世纪60年代，可归结为6个方面: 人文生态学理论、城市土地交易和土地利用的理论、城市人口密度模型、城市内部功能结构的模型、居住地网络理论、城市内部空间扩散模型。20世纪90年代以来, 西方城市空间结构研究向区域化、信息网络化发展明显加强^【3、4】。近年来，西方城市空间结构研究的主要特征有: (1) 理论体系相对完善, 广泛借鉴生态学、物理学、社会学、经济学等相关学科的理论探讨城市空间结构; (2) 研究全球化、信息化下的城市空间结构特征及其理想模式; (3) 城市空间结构形成机制的分析出现制度、文化转向; (4) 关注交通流、物流、信息流、资金流等“流”的空间结构; (5) GIS、RS等技术手段的运用越来越成熟^【5】。

国内城市空间结构的研究起步较晚,大约从20世纪80年代开始。主要包括通过历史事件分析城市空间结构演化规律^【6】，通过城市职能转移揭示城市结构变化^【7】，基于遥感图像和地理信息技术提取城市空间结构^【8】等。近年来空间大数据的兴起,为城市空间结构及人口分布的研究提供了新的角度与方法，基于微博数据的城市活动空间研究^【9】，基于短期手机通话位置数据的城市空间结构量化分析^【10】，基于兴趣点 (POI) 数据识别城市功能区分布,分析各业态聚集情况^【11】等。

总结前人的研究可以发现,传统的城市空间结构研究方法多集中于定性分析, 后来出现了以经济数据、人口普查数据和遥感数据为主的研究方法。然而, 这些数据具有精度差、时效性差、周期长, 收集与处理困难等弊端。空间大数据的出现有效解决了上述问题, 而且实现了从单时点静态分析到多时相动态分析的转变。本文采用百度热力图和武汉市遥感影像数据, 在精细空间尺度下、更小更多的时间单元内全面分析城市功能区分布与人口活动规律,对城市空间结构进行定量化研究。