大数据城市素描 你能认出几个？

“上帝视角”如何去观察各地的人类活动和经济动态？滴滴出行大数据通过城市的流动数据，描绘出城市的轮廓结构。

（注：大连为户籍人口数，其统计公报中仅公布了户籍人口数）

滴滴出行大数据，通过对出行量和人口数量进行分析，测算出这些城市的出行半径。

城市出行半径意味着，以市中心为原点，绝大多数（超过90%）的出行起点或终点都分布在以此为半径的圆圈之内。例如历经多年“摊大饼”式的扩张型发展后，北京这所超大城市的出行半径已经增长至31.7公里，几乎覆盖整个六环城区。

同样，上海、深圳出行半径都超过了30，杭州、东莞的常住人口虽然不到1000万，但出行半径都将近29。

城市半径和其经济发展水平具有高度正相关联系。经济较发达、人口净流入地区的城市半径往往也更大。

摸索城市“脉络”

如何观察一座城？人和交通的流动、信息和数据的流动，是反映城市活跃程度和繁荣程度的最直接表象。

如同星云一般，每一座城市在流动中都形成了自己独特的轮廓和结构。滴滴出行大数据通过城市的流动数据，摸索出这些城市的“脉络”。

通过出行的轨迹数据，可以摸索出城市“脉络”。在我国一线城市和新一线城市中，大致拥有5种城市结构的分类。

第一种：方格网式结构

这种结构来自于路网发展与传统文化的融合，较多出现在历史悠久、地势平坦且面积广泛的城市。

考虑到历史因素，方格网式结构统筹兼顾了传统文化保护与交通路网规划，不仅有利于建筑物合理布局，而且有利于公共交通系统的灵活组织。如上图所示，西安的路网结构如棋盘一般纵横交错，是方格网式城市结构的代表。

第二种：环形放射式结构

这是一种从城市中心逐步向外放射的路网结构，它的非直线系数较小，有利于中心老城区与外围新城区的密切联系，一定程度上也避免了过境交通给城市发展带来的阻碍因素。

随着城市发展，环形放射式结构也在不断改良。作为环形放射式城市的典范，上图的成都路网整体布局是“井”字与环状放射形道路相结而合形成。

第三种：狭长式结构

这种路网结构受特殊地势所限，各条道路依托城市所在的地形发展，弯延曲折，无法构成特定的某种几何图形，从而“被迫”出现南北向或东西向的狭长城市结构。

狭长式结构在山区城市比较常见，其中最典型的是上图的重庆市。

第四种：滨海式结构

沿海城市的道路系统受陆域范围所限，而其中心区却往往离海边不远，因此容易形成自由式的不规则城市结构。

在中国，拥有滨海式结构的城市众多，其中翘楚当属深圳。

第五种：“蜘蛛网”式结构

这种城市结构往往共同出现在区域联系紧密的城市群中，尤其是珠三角地区的广、佛二市。佛山位于广州西南方向，两座城市的市区相隔很近，其道路网络也不乏有相连和重叠部分。

在珠三角这个高度区域一体化的地方，交通打破了行政区划边界，城市内的流动溢出成为城市间的、区域性的流动。

新一线城市在不断推出人才引进政策，同时这些城市的人均收入也在不断提高。根据各城市统计公报，2016年苏州、杭州的人均可支配收入都已超过45000元。新一线城市或许使得中国人口流动有了更多的选择。