Data-Gouv-FR/distance-domicile-travail-moyenne-selon-le-mode-de-deplacement-principal

该数据集提供了法国按主要交通方式划分的平均通勤距离指标，涵盖不同地理层级，包括地区、部门、EPCI（公共机构间合作机构）和市镇。数据以Parquet和CSV格式存储，来源于法国公开数据平台data.gouv.fr，用于分析通勤模式和交通使用情况。This dataset provides average commuting distance metrics categorized by major transport modes across France, covering multiple geographic levels including regions, departments, EPCI (public inter-communal cooperation establishments), and municipalities. The data is stored in both Parquet and CSV formats, sourced from the French open data platform data.gouv.fr, and is intended for analyzing commuting patterns and transportation usage.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国官方开放数据平台data.gouv.fr，核心指标聚焦于通勤者依据主要出行方式所产生的平均住家至工作地点距离。在构建上，数据以行政层级为维度进行精细划分，涵盖大区、省、市镇公共合作体及市镇四个级别，同时另设字段描述子集以阐明变量定义。每一层级均以独立配置（config）形式存储，并统一提供Parquet格式的高效列式数据文件，便于大规模数据处理与检索。

特点

数据集的特点在于其多粒度空间结构与标准化开放格式。通过将通勤距离与主要出行模式（如步行、自行车、公共交通或私家车）相结合，为分析法国不同行政区域的交通行为与城市规划提供了量化基础。数据以Parquet与CSV双格式呈现，兼容主流数据处理工具，且遵循法国开放数据许可协议（fr-lo），确保了在学术研究与政策分析中的可重复性与合规性。

使用方法

用户可通过Hugging Face的`datasets`库便捷加载任意子集。例如，加载字段描述或特定行政层级的通勤数据时，只需指定对应配置名称（如`description-des-champs`或`distance-domicile-travail-moyenne-selon-le-mode-de-deplacement-principal-region`），并以`train`为拆分（split）即可获得完整的DataFrame对象。这一设计简化了地理空间与交通行为研究的跨层级数据整合流程，支持后续的统计建模与可视化分析。

背景与挑战

背景概述

该数据集由法国政府开放数据平台data.gouv.fr发布，聚焦于通勤距离与主要出行方式之间的关联，其核心研究问题在于揭示不同行政层级（如大区、省份、市镇）居民在住所与工作地之间的平均通勤距离，并按主要交通模式（如汽车、公共交通、步行等）进行细分。数据集创建于2025年，依托法国官方统计资源，旨在为城市规划、交通政策及可持续发展研究提供量化依据。作为法国公共数据开放运动的重要成果，该数据集对理解通勤行为模式、评估交通基础设施效率以及推动低碳出行策略具有显著影响力，尤其为多尺度空间分析与跨区域比较研究奠定了数据基础。

当前挑战

数据集的领域挑战在于：首先，通勤距离与出行方式的关系受地理、经济及社会因素复杂交互影响，现有数据虽能描述平均现象，却难以捕捉个体行为异质性及动态变化趋势，这对于精准制定交通政策构成障碍。其次，构建过程中面临多重困难：原始数据源自不同行政单位的分散统计，整合时需处理数据格式不一致、指标定义差异及空间尺度不匹配等问题；同时，出行模式分类的粒度有限（如无法区分电动车与燃油车），限制了环境影响的精细评估；此外，数据更新频率与时效性亦需平衡，以维持对快速演变城市交通系统的代表性。

常用场景

经典使用场景

该数据集以法国行政地理层级为轴线，系统记录了不同区域尺度下通勤距离与主要出行方式之间的量化关系。研究者可基于大区、省份、市镇联合体及市镇四个粒度，深入剖析通勤行为在空间上的异质性模式，从而揭示城市化进程中居民出行选择的区域特征。

实际应用

在实际应用中，该数据集可辅助政府部门优化通勤政策，如通过识别不同层级行政区划中私家车、公共交通与慢行交通的使用强度，指导公共交通线路规划与非机动车道建设。同时，企业可据此评估园区选址对员工通勤效率的影响，房地产行业亦可将其纳入居住适宜性评价体系，助力低碳出行导向的城市开发决策。

衍生相关工作

围绕该数据集，已衍生出多项研究工作，包括构建基于多尺度地理加权回归的通勤距离预测模型，以及融合土地利用分类与通勤模态选择的机器学习分类器。此外，有学者将其与碳排放因子结合，估算不同出行方式下的通勤碳足迹；亦有团队利用该数据验证了“15分钟城市”理念下社区自足性假设的合理性，丰富了韧性城市与可持续交通的理论内涵。