规划问道本刊“学术动态（Planning Reviews）”栏目，推介国内外学术书籍和文献报告、关注国际研究动态和前沿热点、分享规划案例研究。本期“智能城镇化”专栏，向大家推介1篇关于人群移动与城市动力学的研究文献。
（专栏编辑：杨婷，同济大学建筑与城市规划学院副研究员）
来源：XU Y, OLMOS L E, MATEO D, et al. Urban dynamics through the lens of human mobility[J].Nature Computational Science, 2023, 3(7): 611-620.
城镇化可以说是近代人类历史中最重要的变革之一，极大地改变了人们的生活、工作和出行方式。城市设计人员致力于以长期可持续发展目标为导向来规划城市空间结构。城市空间结构代表了城市中公共和私人空间的分布以及人们在其中的移动方式，尽管它通常演变缓慢，但在大规模紧急事件期间以及在迅速发展的国家进行城市更新时，它的改变可能十分迅速。文章针对普查数据无法及时跟踪城市结构变化的挑战，创新性地从人类行为视角，提出一项描述城市功能结构动态演变的新指标——移动向心性（mobility centrality），同时将该指标应用于城市发生重大事件（如自然灾害、疫情等） 时城市功能结构的演变，并通过机器学习模型验证了新指标对城市疫情走势预测的潜力，为城市科学决策提供一种新的支撑方法。
文章主要针对统计调查数据无法实时量化大规模城市功能结构的挑战，使用移动轨迹大数据对人类移动行为与城市空间结构间的相互影响进行探索。研究发现不同城市居民活动半径与其社会经济地位之间的关系存在多样性，如波士顿高收入人群居住在市郊、出行距离较长，然而波哥大高收入人群距离市中心较近，出行距离较短。此外，为跟踪城市在面临大型事件（如自然灾害、疫情等） 时的功能结构动态变化，文章基于西班牙全国在2019年—2020年期间1700万人口的移动轨迹，揭示了COVID-19对不同收入人群的影响存在差异，低收入人群由于不具备居家隔离远程工作的机会，致使其在疫情高峰期仍需要更多的必要出行。在此基础上，文章进一步对居家限令如何影响居民出行活动进行了实证研究，提出了基于居住地的移动范围指标，并利用机器学习建模11个城市疫情走势，证实了论文提出的移动向心性指标与移动范围量化指标，能够有效提取城市动态演变特征，辅助疫情走势预测。
文章针对复杂城市系统动态功能结构的量化表征问题，结合数据科学与统计物理方法，创新性地以人类移动行为为切入点，近实时感知城市空间结构变化，可用于跟踪城市快速更新、以及重大事件期间的城市功能变化，为后续复杂城市系统的人工智能模拟提供了关键城市特征，支撑城市科学决策。
（供稿：徐小东，同济大学上海自主智能无人系统科学中心博士研究生）
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原文始发于微信公众号（城市规划学刊upforum）：【学术动态】从人群移动透视城市动力学 | 2024年第2期
