人口流动是城市间联系的直接表征,长期以来一直是地理学所关注的热点问题。腾讯迁徙数据提供了各城市每日流入和流出记录,能够在一定程度上反映城市人口流动情况。基于多年的腾讯迁徙数据,构建城市人口流动复杂网络,探究中国城市人口流动时空特征及其驱动因素,有助于更加深入地理解我国人口流动特点和原因,具有一定的理论和实践意义。本文主要论述了基于腾讯迁徙数据的人口流动复杂网络构建方法,并从网络节点、网络联系、社区结构三个方面,对比分析春节、国庆节、工作日三个时间段城市间出行空间特征,最后测算多个因素指标,利用QAP回归分析方法结合相关统计数据,探究人口流动的驱动因素,研究内容和结果如下。（1）通过对不同时间段（春运周期、国庆节、工作日）人口流动复杂网络的对比分析,发现模块度值接近0.5,人口流动网络普遍具有“小世界”集聚特征。从平均路径长度看,排序依次为国庆节人口流动、春运周期人口流动、工作日人口流动。从图密度来看,密度从高到低为春运周期联系紧密度、国庆节联系紧密度、工作日联系紧密度。整体来说,节假日期间平均路径长度值越大的城市网络密度反而更小。度中心值反映节点与其他城市的交互联系能力,三个不同时间段的度中心值主要为省会城市及副省级城市中心,春运周期的度中心城市出现另外两个时期没有的城市,国庆节与工作日的度中心城市较为接近。越靠近网络中心,接近中心度值越大,国庆节人口接近中心度偏向于具有旅游优势的城市。中介中心性较高的城市还包括部分偏远城市,具有较高的中转和衔接能力。（2）通过人口流动网络的组团划分、按照时间特性聚类相似出行路线城市、不同交通出行方式下出行网络特征来识别城市网络的时空特征。研究结果表明,邻近省市间发生人口流动关系形成同一组团的可能性更大。国庆节人口流动偏向于邻近城市之间的交流,春运周期呈现规律性的跨省流动,工作日人口流动主要发生在临近省市,不规则性明显。利用Arc GIS的层级可视化功能展示不同交通流构成的小世界网络特征,可视化结果表明,国家中心城市、副省级城市、省会城市是人口流动的网络的核心节点。省外城市间的联系以飞机为主要交通方式,省内城市间的联系主要以汽车、火车为主。在第一二层级中,人口集散程度中心城市主要集中在京津冀、成渝、广-深、长三角等省会城市及中心城市,西藏、宁夏、甘肃、内蒙古没有出现三级及其以上集散城市。（3）构建了全国人口流动驱动力模型,利用QAP分析方法对全国省内外及京津冀人口净流量网络与影响因素网络结构间的关系进行检验。结果表明,第三产业从业人员、在岗职工平均工资、小学在校人数对跨省人口流动具有正向作用,中学在校人数、高等学校专任教师数则具有负向作用。人均生产值、医疗水平对省内人口流动的影响比省外的影响作用更大。年末总人口、公路客流量对于京津冀的影响显著。教育、医疗水平、绿化覆盖率差异影响却不显著,二氧化碳排放率、生活水平的要求越来越高。随着年份增长,第三产业从业人员、在岗职工平均工资、绿化面积覆盖率对于全国省内外以及京津冀的正向效果明显。该论文有图18幅,表14个,参考文献69篇。