如何读懂一座城市？人们把生活构建在大大小小的城市中，城市不仅为人们提供工作机会，更寄托着休闲、娱乐、教育等诸多期待。在这个复杂的网络、动态的系统之中，每个人只能看到自己周围的生活，而几乎无法了解整个城市的场景。尤其是，如果你生活在一个特大城市，比如常住人口超过2300万的北京，可能穷尽一生都无法彻底读懂这座被尊称为帝都的城。
如今，我们有了“大数据”这样的信息时代新利器，每日都能直观俯视城市日新月异的变化，不必只从平面地图和县志中来间接理解城市。
毕竟，房子和土地只是表象，人的聚集才是城市的本质。就像使用卫星地图监控城市的土地开发那样，我们现在利用大数据，在不同层次监测人口聚集，更好地回答“人在哪儿”的基本问题。
传统的宏观统计
以前我们只能看到宏观统计，例如采用县级统计年鉴数据库分析全国尺度的区县域人口密度（2012），宏观表现全国人口分布的京津冀、珠三角、长三角和成渝经济圈四极大结构（如下图）。
如果把尺度放得更小一些，我们又能看到什么？我们采用街道尺度的第六次人口普查数据，分析了北京市域街道层面的人口总量和人口密度分布（乡镇街道立体图中，高度和颜色分别表示人口的数量和密度）。
从人口总量看，昌平区的回龙观、东小口镇（天通苑）、北七家镇（天通苑以北），海淀区的学院路、北太平庄街道，以及大兴区的黄村地区，都聚集了大量人口；而从人口密度看，高密度区主要集中在海淀区和西城区。因聚集了大量的优质教育资源，海淀区在总量和密度上均呈现较高的值，所谓“宇宙中心”，果然不虚。
用大数据回答“人在哪儿”
上述数据可以让我们了解城市的脉络，但从中终究无法看到时间如何在城市中流逝、人们在城市中如何运动。由此，我们在这里尝试用大数据去回答城市中“人在哪儿”，把时间维度放进城市空间分析，重新理解城市中人的活动。
北京：在哪儿上班，在哪儿睡觉？
我们采用百度（百度热力图）和腾讯（宜出行平台）实时网格人口数据，选择工作日上午10点和夜间23点，分别代表上班工作和下班居家的活动状态，由此得出城市的职住中心。如下图所示，为上午10点人口分布（即就业分布），清晰可见人口集聚区及稀疏区。
由图可知，就业中心主要集中在：中关村、知春路、朝阳门-建国门-国贸一带、王府井-东单、金融街、西单、西直门、上地、望京、东直门、亮马桥、朝阳路十里堡段、惠新西街南北口、五道口、六道口等（北京南站因处于交通枢纽而聚集较多人群）。
下图为夜间23点的人口分布（即居住分布）。可以发现，居住中心主要集中在中关村、回龙观、西小口、六道口、五道口、牡丹园、清河、知春路、大钟寺、学院南路、劲松-潘家园、宋家庄-石榴庄、京沪高速与南六环相交处、十里堡、望京、北苑、立水桥、天通苑、芍药居、小营等地。
通过对比，我们可以发现城市白天和黑夜的不同形态。第一种空间，白天熙熙攘攘的金融街、国贸、西单、王府井等商业就业中心，到了晚上一片寂静；第二种空间，集商业、就业、居住于一体的中关村、五道口、六道口、知春路等地，无论白天黑夜均集聚大量人气；第三种空间，回龙观、天通苑、北苑、宋家庄等主要以居住为主的地区，体现了睡城的基本特征。由此，大数据可以帮助我们了解城市居民如何使用城市空间，进行实时动态监测。
本文作者：佚名
来源：51CTO
