利用手机信令、现状用地遥感解译成果等数据，以重庆市主城区组团为研究尺度，对职住分离与土地利用混合度之间的响应关系进行了研究，力图更好解决城市问题，提升城市生活品质。

职住分离通俗的理解就是居住地和工作地的空间错位。我国上个世纪80年代，城市居住趋向郊区，与就业分散化进程不协调使得这一现象日益突出。处理好城市职住分离对城市问题的解决和城市生活品质提高有积极的意义。

国内专家学者对此的研究观点，基本可以分为两种：一种认为应该要学习欧美学者的研究成果，在国内采用混合土地利用的方法减轻职住分离带来的问题；另外一种观点则正好相反，认为混合土地利用的方法不仅不能缓解职住分离带来的问题，反而还会衍生新的城市问题。基于以上的考虑，本文从城市组团尺度对重庆市主城区的职住分离与土地利用混合度之间的响应关系进行了研究。

一、以城市组团为研究尺度

研究空间尺度不同，会对研究结果产生重大影响，因此必须确定一个合理的研究空间尺度。由于我国城镇住房制度改革，就研究职住分离而言，在小范围内较难体现出客观的职住分离问题；研究范围过大，也无益于城市职住分离问题的研究。在城市规划学家看来最为理想的城市结构是城市组团式结构，“多中心组团”的模式可以有效缓解各种城市问题。山城重庆的主城区一直被看作是典型的组团型城市，各组团被河流、山体等自然界线切分，各个组团内部的生活体系能基本平衡，但同时各个组图之间又有紧密的联系。基于此，将重庆市主城区的城市组团作为研究的基本单元是合理的。本研究采用的数据主要包括联通手机信令（2017年4月），2016年重庆市主城区各组团的现状用地遥感解译数据。

二、职住分离测度

图1 重庆市主城区21个组团职住平均距离标准化值分布图

目前学界对职住分离的测度方法有很多，比如通勤矩阵可以反映出职住分离的方向和强度，但研究对象较多的情况下反而不容易发现其中的规律、特点。通过对职住分离各种测度方法的特点进行比较，本文采用居住地到工作地之间的直线距离作为职住分离程度的测度指标。职住距离传统的测算方法也有很多，比如利用抽样问卷调查数据、居民出行调查数据、人口普查数据、经济普查数据等。与上述的传统测算方法相比，利用手机信令数据进行测算，具有成本低、范围广、抽样率高、长期连续分析等优势。

利用获取的重庆主城区联通手机信令数据（2017年4月），经过训练获得各组团的居住地和工作地，然后在此基础上采用居民出行调查数据、各街道常住人口数据进行结果的扩样和校验。具体的训练方式是，首先对用户单日手机轨迹进行预处理，删除异常轨迹点，聚合临近轨迹点，判别出用户停留点，将用户单日轨迹变换为包含有若干次出行的出行链；然后对用户多日轨迹进行叠加，得到各个时段的多日稳定点；最后依据工作日、节假日的训练结果判别出手机用户的居住地和工作地。在居住地和工作地训练成果基础上，利用near距离计算模型，计算出各个组团居住地到工作地的平均最短距离，再对数据进行标准化处理，从而得到重庆市主城区组团层级职住平均最短距离标准化值分布图，如图1所示。

在农村金融体制改革方面，根据《国务院关于农村金融体制改革的决定》，云南省对农村金融体制进行了改革，增设了农业发展银行的分支机构，调整了国有商业银行的机构设置，并进行了农村合作银行试点。到了2005年，云南省农村信用社联合社宣布成立，承担对全省农村信用社管理、指导、协调、服务的职责，是云南省深化农村信用社改革试点工作的重大突破。截至2018年，云南省农村信用社县级联社改制不断推进，村镇银行组建取得突出成效。

三、土地利用混合度计算

混合的土地利用是指在城市的某一个特定范围内包含有多种不同类型的土地利用。如果只是依据土地利用的用地规模、用地类型等来反映土地利用混合度，是不够准确的。土地利用混合度应该是一个具有可比性的归一化数值，并能够最大程度地反映出多种类型的土地利用性质。土地利用混合度计算方法有很多种，通过对不同计算方法特征的比较，本文采用的土地利用混合度计算公式如下：

公式中，Landusemixi表示为土地利用混合度值，K表示为第i个片区的土地利用类型数据。利用重庆市主城区2016年现状用地遥感解译数据，本文选取与居住、工作联系较为紧密的土地利用类型，包括居住用地、公共服务设施用地、工业用地、市政公用设施用地、商业服务业设施用地等5种用地类型，pk，i表示土地利用类型k在组团i的面积占比。Landusemixi的取值范围为［0，1］，其值反映了各个组团的不同土地利用类型的混合程度，一般而言，Landusemixi值越大则表示该组团的土地利用类型分配越均衡，土地利用混合度越高；Landusemixi值越小则表示该组团的用地类型较为单一，土地利用混合度越低。

油气产量增长明显的为致密油和页岩油，致密油产量从2.64亿吨上升至3.1亿吨，页岩油产量从6061万吨上升至9067万吨。产量略有增长的为油砂和页岩气，油砂产量从9378万吨上升至1.22亿吨，页岩气产量从2.48亿吨上升至2.76亿吨。产量保持稳定的为致密气，产量从2.12亿吨上升至2.19亿吨，总体保持稳定。产量略有下降的为重油和煤层气，重油产量从2.35亿吨降至2.24亿吨，主要由于委内瑞拉国内政治经济问题导致油田未达产；煤层气产量从2386万吨降至1779万吨，主要由于气价低和液化成本高导致建产延期。

相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法，person相关系数是常用的相关性系数之一，它被广泛用来度量两个变量之间相关关系的强弱。本文利用correl统计函数模型分析各组团职住平均距离标准化值与土地利用混合度之间相关性。具体的模型运算式：

图2 重庆市主城区21个组团土地利用混合度分布图

四、职住分离与土地利用混合度响应关系研究

利用公式（1），计算出重庆市主城区21个组团土地利用混合度值空间分布，如图2所示。从图2中可以看出重庆市主城区土地利用混合度大体呈现出以渝中半岛为中心向四周递减的趋势，其中，南北向递减较东西向更为明显。

公式（2）中：Correl（X，Y）为职住平均距离标准化值和土地利用混合度的相关系数；x为职住比，y为土地利用混合度。相关系数取值范围为［-1，1］，如果为正号，则表示正相关，如果为负号，则表示负相关。利用correl统计函数模型，对职住平均距离标准化值和土地利用混合度的相关系数进行分析，得到两者的相关系数为0.96，线性相关显著，两者呈现出极强的正相关性，反映出重庆市主城区的职住分离和土地利用混合度之间存在响应关系，土地利用混合度值每增加0.1，职住距离标准化值则增加0.2，两者相关性分析结果如图3。

图3 职住距离和土地利用混合度相关性分析

本文利用手机信令数据、现状用地遥感解译数据等对重庆市主城区组团尺度的职住分离和土地利用混合度之间的响应关系进行了分析，研究结果发现在山地组团型城市两者之间仍然存在明显的正相关性，反映出在山地城市组团层级采用混合土地利用方式来缓解职住分离问题是具有一定的科学基础的。本研究的空间尺度是重庆市主城区组团尺度，在以后的研究中可以尝试从不同的尺度对两者的响应关系开展研究，另外还可以从更精细的角度进行研究，比如按照人群的属性不同，分析其对职住分离的影响程度。

(2) 崩塌发生机制。构成陡崖的岩体在片理面、结构面组合切割和差异风化的作用下，形成多处凹腔，造成坠落式、滑移式危岩多有掉落，落石块径最大可达4 m×5 m×3 m。尤其是工程施工期间，由于隧道开挖扰动，危岩掉落频率加剧，直接威胁下部隧道口的工程施工安全，若不采取措施，在降雨、地震等作用下，必然会对下部隧道和相连的克枯特大桥形成重大安全隐患。

吸收式冷(热)水机组种类较多，根据所需余热的种类不同，可分为热水型机组、蒸汽型机组、烟气型机组、烟气热水型机组等，并且可根据需要增加燃气补燃设施作为辅助驱动热源。其主要原理是以水为制冷剂、溴化锂溶液为吸收剂，利用溴化锂对水蒸气极强的吸附能力，让水在真空环境下蒸发吸热，从而根据需要制取冷、热水，供空调系统使用。