人类活动是自然资源系统演变的主要驱动力，当前国土空间规划高度关注人口要素。然而对农村居民日常出行的研究通常采用传统调查方式，缺乏可靠的空间大数据支撑，新型大数据技术的快速发展为精细化捕捉人类活动规律提供了技术手段。成都市处于快速新型城镇化加速期向成熟期过渡阶段，表现出土地城镇化快于人口城镇化、农村宅基地空心化状况突出、区域发展不平衡等问题。挖掘分析农村居民日常生活、生产活动轨迹、集聚点信息以及时空规律等智慧足迹信息，有助于揭示人口生产生活基本规律及其与土地资源配对机理，为协调人地关系提供依据。

高雪松教授团队选取成都市及其典型区县为研究区，采用新型大数据技术、多源地理数据和实地调研等方法，先后通过采集及数据清洗筛选得到819,047名农村劳动力的手机信令大数据，将职住空间信息进行可视化分析，从多角度分析了成都城镇空间规划对农村居民生产生活的影响。研究显示区域大约7%的乡村劳动力会每日往返城市，乡村土地整治直接导致农村居民生产生活距离平均缩短300m。并针对乡村宅基地空心化的问题及驱动机制，构建空间规划评估模型，探索提出了未来区域农村土地综合整治及城乡协同发展的政策建议。

本系列研究基于手机信令大数据，构建了空间数据可视化方法与模型，从多角度分析了快速城镇化进程背景下对农村居民生产生活的影响，建立了基于手机信令大数据智慧足迹的空间规划评估体系，为区域城乡发展和土地整治优化布局提供了可行的建议和技术支撑。

图1 成都市农村劳动力流动及分布图

图2 成都市农村居民空间活动范围（左：工作日，右：周末）

相关论文分别发表在《Land Use Policy》、《Environment and Planning A: Economy and Space》、《Sustainability》、《Habitat International》。相关研究受到四川省科技计划项目“基于智慧足迹的农村“三生”空间规划评价研究”（2017GZ0325）的资助。

论文发表目录

1. Liu L, Gao X, Zhuang J, et al. Evaluating the lifestyle impact of China’s rural housing land consolidation with locational big data: A study of Chengdu[J]. Land Use Policy, 2020, 96: 104623. （SSCI，中科院一区，国际土地政策与科学领域TOP期刊，IF=3.527）

2. Gao X, Liu L, Zhuang J, et al. The commuting rural labour forces revealed by mobile phone trace data[J]. Environment and Planning A: Economy and Space, 2019, 51(8): 1611-1614. （SSCI，中科院三区，IF=2.152）

3. Gao X, Liu Y, Liu L, et al.Is Big Good or Bad?: Testing the Performance of Urban Growth Cellular Automata Simulation at Different Spatial Extents[J]. Sustainability, 2018, 10(12): 47-58. （SCI&SSCI，中科院三区，IF=2.592）

4. Gao X, Xu A, Liu L, et al. Understanding rural housing abandonment in China's rapid urbanization[J]. Habitat International, 2017, 67: 13-21. （SSCI，中科院二区，IF=2.285）