展示（一）—— 第二届“城垣杯·规划决策支持模型设计大赛”获奖作品

第二届“城垣杯·规划决策支持模型设计大赛”于2018年5月19日正式落下帷幕。大赛经专家组评审最终产生特等奖一名，一等奖三名，二等奖五名，三等奖十名。获奖作品涵盖空间布局规划、公共设施配置、基础设施配置、安全设施保障、生态环境控制、历史文脉保护、城市设计研究、时空行为分析八个研究方向。接下来的几期内容，小编为您奉上获奖作品的成果展示。

本期，让我们共同欣赏特等奖获得者，来自北京市城市规划设计研究院的王良、崔鹤合作完成的《基于大数据的城市就业中心识别及其分类模型研究》。

特等奖作品

《基于大数据的城市就业中心识别及其分类模型研究》

就业是城市中一个非常重要的行为，是城市发展的重要驱动力，那么这种经济空间聚集所形成的就业中心含义是什么？就业中心是就业人口、企业或资本密度显著高于周边区域。研究就业中心主要用于城市布局评估和公共服务设施配置。研究利用了手机定位数据、企业工商注册数据对区域内部就业中心进行识别，识别结果比传统统计数据尺度更精细，且考虑了多种因素影响。研究还在识别就业中心的基础上，对其内部产业结构、通勤时间等因素进行分析，利用K-Means聚类算法，对就业中心进行定量化分类。该模型对就业中心的识别及分类，从经验认知到量化识别、从宏观尺度到个体追踪。对于就业中心的识别，主要分为以下两步：1）基于手机定位数据就业地分析方法，我们选取时间段为10:00-16:00的定位点，利用DBSCAN空间聚类算法，计算出居民的就业地位置。 2）城市就业中心识别，由城市居民就业地核密度，依据就业中心人口占比阈值选取等值线，从而识别出就业中心。在此基础上，借鉴生态学香农指数，度量就业中心内部产业多样性。并利用公交IC卡数据计算就业中心通勤时长，选取时间段为7:00-11:00在就业中心下车的通勤者，计算就业通勤者的通勤时长。最后，根据模型二和模型三计算出的描述就业中心的属性，将K值及就业中心属性度量输入到分类器中，最终得到就业中心的等级划分。案例中，根据规划实际需求，确定K值为3，将城市就业中心分为三个类别。

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