候鸟人群规模测算、时空分布与动态监测研究｜计算人口学读书会第六期
集智俱乐部 2026-10-29 14:41 日本
2026年10月29日（周四）19:30-21:30分享
导语
冬季迁往海南的候鸟人群，为何难以被常规人口统计捕捉？本期为计算人口学读书会第6期，北京师范大学文理学院系统科学系讲师肖宇将围绕候鸟人群规模测算、时空分布与动态监测，介绍识别规则、多源数据交叉验证及OD网络、核密度与空间热点识别方法，并讨论估算误差与隐私保护，为医疗、交通、社区服务与应急管理提供参考。
为系统梳理人口学领域的最新进展，三合力通科技与集智俱乐部共同发起「计算人口学：复杂系统视角下的生育、教育、流动与老龄化」读书会，北京师范大学系统科学学院李汉东、崔雪锋两位教授共同参与担任发起人。组织对该主题感兴趣的研究者与探索者共同研读前沿文献、交流研究思路。
读书会将于2026年9月17日起每周四19:30-21:30线上开展，持续约10周，包含主讲分享与讨论交流，并提供会后视频回放，诚邀相关领域研究者及跨学科兴趣者参与。
报告简介
随着人口老龄化进程加快和旅居养老需求增长，季节性迁往温暖地区居住的“候鸟人群”逐渐成为人口流动与公共服务治理中值得关注的群体。以海南为代表的候鸟目的地，在冬季可能面临实际服务人口、空间分布和公共服务需求的阶段性变化，但常规人口统计难以充分呈现这种高频、细粒度的季节波动。
本次分享面向“候鸟人群规模测算、时空分布与动态监测”基础研究，围绕“如何识别、如何测算、从哪里来、住在哪里、何时迎来高峰”这一主线，介绍候鸟人群研究的现实背景与方法框架。报告将首先讨论候鸟人群与短期游客、一般流动人口之间的区别，说明识别规则如何影响最终测算结果；随后以手机信令、交通流量、住宿登记和人口统计等数据为例，解释多源数据如何互相补充，并通过规模、空间和时间三个维度进行交叉验证；进一步介绍OD迁移网络、核密度估计和空间热点识别等方法，说明如何理解候鸟人群的来源结构与区域聚集特征；最后讨论时间序列预测和动态预警如何为医疗、交通、社区服务及应急管理提供参考。报告还将关注数据代表性、估算误差、模型验证与个人信息保护等问题，强调大数据分析需要与清晰的研究定义、可靠的验证机制和具体治理需求相结合。
分享大纲
候鸟人群的概念、迁移特征与公共服务需求
基于多源数据的候鸟人群识别与规模测算
利用OD网络等技术分析来源结构、空间分布及热点变化
候鸟潮预测预警、公共服务应用与数据治理挑战
核心概念
候鸟人群、多源数据融合、时空分析、动态监测
主讲人介绍
主讲人：肖宇，北京师范大学文理学院系统科学系讲师。主要研究领域：复杂系统、群体评价与决策分析。在Decision Support Systems，Information Processing & Management，Naval Research Logistics 等国际重要学术期刊上发表SCI论文三十余篇，主持和参与国家自然科学基金等多项国家、省部级项目。
参考文献
[1] 陈曦，吴英巨，朱建华. 候鸟人口的迁移特征、动因与效应研究进展及人文地理学视角的研究展望[J]. 地理科学，2024，44(9)：1565-1576.
[2] Sîrbu A, Andrienko G, Andrienko N, et al. Human migration: the big data perspective[J]. International Journal of Data Science and Analytics, 2021, 11(4): 341-360.
[3] Panczak R, Charles-Edwards E, Corcoran J. Estimating temporary populations: a systematic review of the empirical literature[J]. Humanities and Social Sciences Communications, 2020, 6(1): 87.
[4] Shariff S Z, Paterson J M, Dixon S N, et al. Prevalence of winter migration to warmer destinations among Ontarians (“snowbirds”) and patterns of their use of health care services: a population-based analysis[J]. CMAJ Open, 2021, 9(2): E491-E498.
报告简介
随着人口老龄化进程加快和旅居养老需求增长，季节性迁往温暖地区居住的“候鸟人群”逐渐成为人口流动与公共服务治理中值得关注的群体。以海南为代表的候鸟目的地，在冬季可能面临实际服务人口、空间分布和公共服务需求的阶段性变化，但常规人口统计难以充分呈现这种高频、细粒度的季节波动。
本次分享面向“候鸟人群规模测算、时空分布与动态监测”基础研究，围绕“如何识别、如何测算、从哪里来、住在哪里、何时迎来高峰”这一主线，介绍候鸟人群研究的现实背景与方法框架。报告将首先讨论候鸟人群与短期游客、一般流动人口之间的区别，说明识别规则如何影响最终测算结果；随后以手机信令、交通流量、住宿登记和人口统计等数据为例，解释多源数据如何互相补充，并通过规模、空间和时间三个维度进行交叉验证；进一步介绍OD迁移网络、核密度估计和空间热点识别等方法，说明如何理解候鸟人群的来源结构与区域聚集特征；最后讨论时间序列预测和动态预警如何为医疗、交通、社区服务及应急管理提供参考。报告还将关注数据代表性、估算误差、模型验证与个人信息保护等问题，强调大数据分析需要与清晰的研究定义、可靠的验证机制和具体治理需求相结合。
分享大纲
分享大纲
候鸟人群的概念、迁移特征与公共服务需求
基于多源数据的候鸟人群识别与规模测算
利用OD网络等技术分析来源结构、空间分布及热点变化
候鸟潮预测预警、公共服务应用与数据治理挑战
核心概念
核心概念
候鸟人群、多源数据融合、时空分析、动态监测
主讲人介绍
主讲人介绍
主讲人：肖宇，北京师范大学文理学院系统科学系讲师。主要研究领域：复杂系统、群体评价与决策分析。在Decision Support Systems，Information Processing & Management，Naval Research Logistics 等国际重要学术期刊上发表SCI论文三十余篇，主持和参与国家自然科学基金等多项国家、省部级项目。
参考文献
参考文献
[1] 陈曦，吴英巨，朱建华. 候鸟人口的迁移特征、动因与效应研究进展及人文地理学视角的研究展望[J]. 地理科学，2024，44(9)：1565-1576.
[2] Sîrbu A, Andrienko G, Andrienko N, et al. Human migration: the big data perspective[J]. International Journal of Data Science and Analytics, 2021, 11(4): 341-360.
[3] Panczak R, Charles-Edwards E, Corcoran J. Estimating temporary populations: a systematic review of the empirical literature[J]. Humanities and Social Sciences Communications, 2020, 6(1): 87.
[4] Shariff S Z, Paterson J M, Dixon S N, et al. Prevalence of winter migration to warmer destinations among Ontarians (“snowbirds”) and patterns of their use of health care services: a population-based analysis[J]. CMAJ Open, 2021, 9(2): E491-E498.
活动预告
活动预告
⏰ 时间：2026年10月29日（周四）19:30-21:30
📍 线上：腾讯会议
📍 直播：微信视频号 + 集智俱乐部B站号同步放送
感兴趣的朋友请扫码报名加入读书会，报名后可进入学员群参与交流讨论。
直播信息
📍 直播：微信视频号 + 集智俱乐部B站号同步放送
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直播信息
报名读书会：「计算人口学」
报名读书会：「计算人口学」
为了理解人口这个复杂系统，无数个体的选择如何涌现成宏观规律、又如何影响公共政策，三合力通科技与集智俱乐部共同发起计算人口学读书会，北京师范大学系统科学学院李汉东、崔雪锋两位教授共同参与担任发起人。
读书会自2026年9月17日起，每周四晚上19:30-21:30线上开展，预计持续8-10周，包含主讲分享与讨论交流，并提供会后视频回放，诚邀相关领域研究者及跨学科兴趣者参与。
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我们鼓励围绕复杂系统、计算人口学及相关具体问题的深入探讨。为保证讨论质量，请避免发表脱离本期读书会主题、缺乏实证基础或过于空泛的哲学思辨类内容。
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感谢您的理解与配合，让我们共同营造一个专注、深入、有收获的共学空间。
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