python可视化：北方省市人口流动与春运数据综合分析5

python可视化：北方省市人口流动与春运数据综合分析5

一、北方省市常住人口数据及变化趋势（2023-2024第一季度）

1. 主要城市常住人口数据（按城市等级分类）

2. 变化趋势分析

• 一线城市：北京、天津持续人口外流，2024Q1分别减少1.3万和7.0万，主要受高生活成本和产业疏解政策影响。
• 新一线城市：青岛、沈阳保持人口净流入，2024Q1分别增加6.7万和3.8万，受益于区域经济中心地位和人才引进政策。
• 三线城市：普遍人口外流，如保定、邯郸2024Q1分别减少1.7万和1.3万，反映中小城市吸引力不足的问题5。

3. 主要原因

• 经济因素：就业机会和收入水平差异是人口流动主因，如青岛高新技术产业吸引人才。
• 政策因素：京津冀协同发展促使北京人口疏解，雄安新区带动河北局部人口流入。
• 社会因素：教育资源、医疗条件等公共服务差距加速人口向大城市集中。

二、春运流入流出数据及变化趋势（2023-2025）

1. 北方主要城市春运数据对比

注：流入数据包含铁路、公路、民航等综合客运量

2. 变化趋势解读

• 一线城市：北京、天津春运流入量增速放缓（<4%），反映常住人口减少对短期流动的影响。
• 新一线城市：青岛、沈阳增速超17%，显示区域交通枢纽地位提升。
• 三线城市：增速最低（约7%），与人口外流趋势一致。

3. 春运数据反映的问题

• 人口回流现象：东北地区春运流入增长显著，反映外出务工人员基数大。
• 旅游消费升级：青岛等城市春运流入增长快于常住人口增长，显示旅游吸引力提升。

三、Python可视化分析

1. 常住人口变化气泡图

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 数据准备
data = {
    '城市': ['北京','天津','青岛','沈阳','石家庄','济南','太原','保定','邯郸','鞍山'],
    '类型': ['一线','一线','新一线','新一线','二线','二线','二线','三线','三线','三线'],
    '2023人口': [2185.8,1373.0,1035.6,914.2,1120.5,943.7,543.5,919.2,928.4,332.1],
    '2024人口': [2184.5,1366.0,1042.3,918.0,1122.8,951.5,543.0,917.5,927.1,330.5],
    '变化率': [-0.06,-0.51,0.65,0.42,0.21,0.83,-0.09,-0.18,-0.14,-0.48]
}
df = pd.DataFrame(data)

输出：df1

# 气泡图可视化
plt.figure(figsize=(12,8))
sns.scatterplot(data=df, x='2023人口', y='变化率',
                size='2024人口', sizes=(100,1000),
                hue='类型', palette='Set2',
                alpha=0.8)
plt.axhline(0, color='grey', linestyle='--')
plt.title('北方主要城市2023-2024Q1常住人口变化', fontsize=15)
plt.xlabel('2023年常住人口(万人)')
plt.ylabel('人口变化率(%)')
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05,1))
for i in range(df.shape[0]):
    plt.text(df['2023人口'][i]+10, df['变化率'][i]+0.02, 
             df['城市'][i], fontsize=9)
plt.tight_layout()
plt.show()

图1：

2. 春运流入量趋势图

# 春运数据准备
spring_data = {
    '年份': [2023,2024,2025]*8,
    '城市': ['北京']*3+['天津']*3+['青岛']*3+['沈阳']*3+['石家庄']*3+['济南']*3+['太原']*3+['保定']*3,
    '流入量': [2290,2350,2380,1850,1880,1900,1520,1650,1780,1430,1550,1680,
             1250,1320,1400,1180,1250,1310,980,1020,1050,850,880,910],
    '类型': ['一线']*6+['新一线']*6+['二线']*6+['三线']*6
}
spring_df = pd.DataFrame(spring_data)

# 分城市类型绘制趋势
plt.figure(figsize=(12,6))
sns.lineplot(data=spring_df, x='年份', y='流入量',
             hue='城市', style='类型',
             markers=True, dashes=False)
plt.title('北方主要城市春运流入量变化(2023-2025)', fontsize=15)
plt.ylabel('春运流入量(万人次)')
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05,1))
plt.tight_layout()
plt.show()

图2：

3. 交互式可视化（Plotly）

import plotly.express as px

fig = px.scatter(df, x='2023人口', y='变化率',
                 size='2024人口', color='类型',
                 hover_name='城市',
                 title='北方城市人口变化(2023-2024Q1)',
                 labels={'2023人口':'2023年常住人口(万)',
                        '变化率':'人口变化率(%)'})
fig.update_traces(marker=dict(line=dict(width=1, color='DarkSlateGray')))
fig.update_layout(hovermode='closest')
fig.show()

图3：

四、原因分析与影响评估

1. 人口流动深层原因

• 经济梯度差异：北方内部经济发展不均衡，山东、辽宁等沿海省份相对内陆更具吸引力。
• 产业结构调整：北京疏解非首都功能，天津传统制造业衰退，导致就业机会减少。
• 公共服务差距：优质教育医疗资源集中在一线和新一线城市，形成"虹吸效应"。

2. 产生的影响

• 区域经济分化：人口持续流出的东北地区面临经济增长乏力问题。
• 城市发展转型：青岛、沈阳等新一线城市通过人才政策成功实现人口集聚。
• 社会保障压力：老龄化加剧的城市（如天津）养老金收支平衡压力增大。

五、结论

主要结论：

• 北方人口向新一线城市集聚趋势明显，青岛、沈阳表现突出
• 京津冀地区呈现"北京疏解、河北承接"的特殊流动模式
• 春运数据反映短期流动与常住人口变化存在关联性