郑州市城市住宅用地扩展格局与利用强度时空差异研究

城镇化的快速发展带来城市各类土地用地规模、空间格局与利用强度的改变。论文基于互联网爬虫技术获取郑州市城市住宅小区时空数据,以住宅小区面积与容积率为指标,通过标准差椭圆、核密度分析以及局部空间自相关等方法,分析郑州市城市住宅用地扩展的时空特征与集聚变化情况。结果表明：① 随着主导因素的转变,1985—2019年郑州市住宅用地面积增加趋势明显,但2017年之后呈现下降趋势;住宅用地容积率由缓慢增长趋势逐渐转变为快速增长趋势。② 受常住人口总量迁移规律影响,在研究期内郑州市住宅用地重心由西南向东北移动,但仍主要分布在市内五区交界处;受经济重心的斜“N”变化趋势影响,其东西向迁移速度大于南北向迁移速度。③ 随着住宅用地数量的快速增加,城市住宅用地空间溢出效应更加显著,由分散向集聚演变,空间分异程度由局部突出转变为区域平衡为主。④ 街道尺度下住宅用地容积率出现明显的空间自相关性,经济发展区、城市规划商业中心区成为容积率高—高集聚区,而生态涵养区成为容积率低—低集聚区。     

北京市生态用地空间演变与布局优化研究

以北京市为例,在全面探讨生态用地内涵的基础上,综合运用GIS技术和景观格局理论,分析生态用地空间的演变规律,通过对生态用地的生态服务功能、景观空间结构和生态敏感性的全面分析,构建生态用地空间重要性的评价模型,并以重要生态用地空间为刚性框架,分别按照保留城市面积40％,50％,60％作为重点生态用地的情景,提出北京市城市生态用地空间的布局模式.结果表明:基于保护重点生态用地的城镇发展格局,既能够不以牺牲土地利用的经济价值为代价,又能够保障城市基本生态系统服务及其安全格局,是实现“效率”与“安全”双赢的良性空间布局.     

山地城市格局对餐饮业区位选择影响的空间异质性

城市格局对产业布局有深刻影响,山地城市尤甚。餐饮业是城市商业的重要“引流业态”,其布局与城市居住、交通、公共服务等空间功能密切相关,山地城市格局对餐饮业布局影响的空间异质性尤为明显和特殊。以典型山地城市重庆主城区为研究对象,基于多源兴趣点（POI）数据,运用核密度、空间自相关、地理加权回归等空间分析工具,探究山地城市格局对餐饮业区位选择影响的空间异质性。结果表明：① 重庆主城区餐饮业空间布局形态呈凝聚多中心特征,形成“一主两副四次级”的多中心空间结构,是重庆主城区“多中心,组团式”城市格局的缩影。② 餐饮业发育成熟度与山地城市扩展时序密切相关,且空间分布方向与城市扩展方向一致。③ 同一类城市空间因子对不同城市组团的餐饮业分布具有不同甚至相反的影响力,相较圈层式单中心城市空间因子作用模式的空间异质性更为显著,其本质原因在于山水自然分割和城市扩展的特殊性导致的中心组团和外围组团资源要素配置不均。④ 不同城市空间因子对餐饮业布局的作用力也具有空间异质性,城市居住、商业、交通、公共服务、休闲空间等5类因子在不同区域对餐饮业区位选择均有不同程度正向促进作用,其中城市商业空间因子对餐饮业区位选择影响最大。     

城市更新背景下大都市区餐饮业空间格局演化——上海市案例研究

大都市是区域发展的引擎,大都市产业布局是相关研究的重点领域。随着城市化发展,大都市区正在通过多种方式进行更新,从而促使都市空间和产业格局不断优化。通过近二十年来上海市餐饮业空间数据分析,研究城市更新背景下大都市区餐饮业空间格局演化特征,分析影响因素,揭示影响关系。① 近二十年来,餐饮业总体分布格局由“一轴双核两片多点集中”的初始形态,逐步演化为“三核四轴四片多点集聚”的现状格局,餐饮业分布逐渐从“内环-中环-外环”向外扩散,呈现多方向多轴线、区轴连面的演化趋势。② 不同类型餐饮业分布与演化特征差异明显,地方菜以老城区布局为主,并向商业街区、金贸区、大学城等区域集聚演化明显;国际餐饮围绕历史租界街区布局,并向城市副中心、旅游吸引物区域集聚演化;休闲餐饮趋于城市公园、景区景点和科教中心周边集中分布。③ 餐饮业整体呈现“中度集聚-中高集聚-高高集聚”的集聚演化特征,休闲餐饮、国际餐饮的集聚演化更加显著;地理空间上餐饮业由市中心向城市东西向演化明显。④ 人口密度、经济发展、交通条件以及旅游格局是影响餐饮业空间格局形成与演化的基础性因素;城市更新引发的公共服务与旅游空间变迁,是不同类型餐饮业格局演化的主导性因素。⑤ 城市更新改变了都市区发展肌理,促进了区域空间的结构性变化,推动了发展要素与环境变迁,不同类型餐饮业依据市场定位与选址偏好,在地理空间上随之快速响应,推动了大都市餐饮业分布格局演化与更替。鉴于餐饮业对城市旅游产业的重要支撑作用,研究可为大都市旅游空间格局优化以及城市旅游可持续发展提供理论和实践指导。     

广西贵港市城市建成区景观格局动态变化研究

以高分辨率QulckBird卫星影像及航片为数据源,借助GIS技术平台获得广西贵港市4个时期城市景观类型图;运用景观格局指数定量分析城市景观格局的时空变化特征。分析结果表明,近40a来贵港市城市景观趋于有序多样化,表征城市综合发展水平的公共设施用地、市政公用设施用地和工业用地的斑块数和面积均逐年上升;建成区用地规模在经历了扩展过快和扩展不足的波动后,最近10a趋于合理,但仍存在一定程度的土地资源闲置现象;城市化过程中,城市主要景观要素（公共设施用地、工业用地、居住用地和农田）的空间形状表现出规则整齐的特征,而主要景观要素的空间分布特征具有明显的波动变化趋势。     

基于可达性的城市功能用地空间格局演变研究——以江苏省淮安市为例

基于ArcGIS9.3平台,运用可达性分析技术,以江苏省淮安市为例,定量分析了城市功能用地可达性格局特征与演变。研究发现,城市功能用地可达性空间范围不断扩大,城市内部可达性水平变化不大,城市边缘的可达性变化较大;城市功能用地的空间分布与可达性水平关系密切,集中分布在可达性时间成本小的范围内;主要功能用地可达性空间格局演变表现出不同的特征,工业用地逐步由可达性成本小的城市核心区迁移到可达性成本相对较大的城市外围,居住用地相对均衡地分布在不同可达性时间范围内,小型公共设施用地主要分布于可达性时间成本小的城市核心区,大型公共设施用地则逐步迁移到可达性时间成本相对较大的城市外围;影响城市功能用地可达性格局及其演变的因素归纳为5个方面,包括地理环境、经济发展、交通引导、人口增长和政府调控。研究表明城市道路网可达性水平的提高,能够引导城市功能用地的空间布局,带动城市空间形态的演变。     

基于POI数据的上海市餐饮业空间分布特征及影响因素

以上海市为研究对象，基于兴趣点（POI）数据，运用核密度分析刻画餐饮业空间格局，并构建OLS模型、空间滞后模型、空间误差模型探究餐饮业空间分布的影响因素。结果发现，餐饮业空间分布呈块状聚集、多中心发展的格局。其中，西餐业高度集中于内环线以内，呈东西向延伸；快餐业在中心城区和高校集聚的城郊结合部大规模集聚。空间计量回归结果表明，餐饮业分布受到人口、经济、交通、空间4类要素的影响：区域经济发展水平高、人口规模大、交通优越、相关业态丰富会促进集聚，而周边业态的混合度过高则会抑制集聚，城市空间结构也会影响餐饮业分布，商圈、中心城区的餐饮业密度更高；中餐、西餐、正餐、快餐4类餐饮业分布的影响因素存在差异性，西餐企业倾向于分布在地价较高的地区，中餐企业对交通可达性有更高的需求，正餐企业的分布与当地区域经济发展水平显著相关，快餐企业的分布与各类文娱公共设施的分布有密切联系。     

基于网络口碑度的南京城区餐饮业空间分布格局研究——以大众点评网为例

运用大众点评网(南京站)餐饮商户的点评数据,在建立口碑评价指标体系的基础上,计算各商户的口碑综合得分和排名,并对城市餐饮业的空间分布格局进行核密度分析和综合评价。研究发现,南京城区餐饮商户大致分为4个等级,呈现"头小底大"的金字塔形状,口碑较差的商户占据绝大多数,中等口碑的商户较为缺乏,餐饮业发展综合水平较低;餐饮业的空间分布主要呈现出以新街口为服务核心,其他多个次级服务中心共生发展的格局;高等级餐饮服务中心仍旧集中在主城区范围内,发展较为孤立,大致表现为服务质量圈层递减或沿交通线路轴向扩展特征;城市商圈业态也会影响传统和休闲类餐饮商户的空间分布趋势。     

基于网络口碑度的南京城区餐饮业空间分布格局研究——以大众点评网为例

运用大众点评网（南京站）餐饮商户的点评数据,在建立口碑评价指标体系的基础上,计算各商户的口碑综合得分和排名,并对城市餐饮业的空间分布格局进行核密度分析和综合评价。研究发现,南京城区餐饮商户大致分为4个等级,呈现“头小底大”的金字塔形状,口碑较差的商户占据绝大多数,中等口碑的商户较为缺乏,餐饮业发展综合水平较低;餐饮业的空间分布主要呈现出以新街口为服务核心,其他多个次级服务中心共生发展的格局;高等级餐饮服务中心仍旧集中在主城区范围内,发展较为孤立,大致表现为服务质量圈层递减或沿交通线路轴向扩展特征;城市商圈业态也会影响传统和休闲类餐饮商户的空间分布趋势。     

北京城区餐饮老字号空间格局及其影响因素研究

餐饮老字号是北京的饮食品牌,更是重要的文化景观和城市名片。在调查北京城区老字号餐饮业的基础上,运用统计分析、GIS空间分析、比较分析和因素分析的方法,从菜系口味、餐饮档次两个视角进行了系统分析,以期为城市餐饮格局优化、老字号餐饮业发展规划及城市饮食文化的保护与传承提供借鉴。结果显示,餐饮老字号在中心城区发展比较成熟,外围城区发展相对缓慢;越靠近城市中心,餐饮老字号的分布密度越大、餐饮品牌越多;总体呈现中心集聚、外围分散、圈层式递减的非均衡分布特点。餐饮老字号的空间格局形成与发源地因素、城市文化传统、社会变革因素、旅游活动因素、城市建设与扩张因素、区域经济水平等诸多因素有关。     

基于点评数据的武汉市餐饮发展水平空间差异

基于网络点评数据,采用核密度分析、空间自相关分析等空间统计方法,分析武汉市主城区餐饮行业聚集特征以及餐饮发展水平的空间差异及其影响因素。主要结论如下：① 武汉市餐饮类型丰富,同时也保持较明显的地方特色,不同类型餐饮人均消费差异明显;② 顾客对武汉餐饮口味、环境和服务3种评分总体得分较好,对这3个方面的服务满意程度排序为口味>服务>环境,3种评分与人均消费都存在显著的正相关;③ 三环内餐厅高密度分布区主要沿轨道交通线分布,并与各商圈高度相关,餐饮满意度评价的3种评分都存在显著的聚集;④ 3种评分热点分布区大多保持一致,且3种评分的热点数较为均衡,主要分布在传统商业与住宅混合区以及重要商业设施及其周边;⑤ 3种评分冷点区的分布有一致也有不一致,冷点数有明显差异,主要分布在火车站、医院和学校周边以及老旧和偏远小区附近。     

道路网络中心性对餐饮业空间布局的影响——以青岛市主城区为例

基于道路网络数据和兴趣点（POI）数据,以青岛市主城区为研究区域,分析道路网络中心性及餐饮业空间分布特征,采用全局和局部回归模型探究道路网络中心性对餐饮业分布的影响机制。结果表明：① 中介中心性高值区集中于城市主干道,邻近中心性呈现由中心向四周递减的环状分布特征,特征向量中心性的空间分布表现为多核心结构;② 青岛市餐饮业呈现出块状聚集、区域差异明显的空间分布格局,中餐厅、西餐厅和休闲餐饮具备多中心结构特征;③ 道路网络中心性指标与餐饮业的核密度值具有较高的空间相似性,高-高与低-低聚集区构成了主要的空间关联模式;④ 青岛市餐饮业分布受到道路网络中心性的显著影响,其中,中介中心性对餐饮业分布的影响程度较低,邻近中心性和特征向量中心性的影响程度较高。从局部来看,道路网络中心性对餐饮业分布的影响具有空间异质性,对不同类型餐饮业的影响具有明显的差异。     

广州市中心城区餐饮店空间分异与机制差异研究——基于传统店与外卖店的对比

O2O模式（Online to Offline）使餐饮店经营模式与空间分布发生巨大变化,餐饮店空间分布现象与机制成为研究热点。本文将餐饮店分为仅提供堂食服务的传统店和同时提供堂食与餐饮配送服务的外卖店,利用核密度、双变量空间自相关、半变异函数、标准差椭圆、空间计量模型等方法,分析广州市中心城区传统店与外卖店的空间分异与机制。研究发现：① 2020年传统店主要集聚于自荔湾区多宝街道东至天河区石牌街道;外卖店呈多中心分布,以天河区天河南街道、冼村街道、海珠区江南中街道和赤岗街道为核心;二者在越秀区中部、天河区西南部、车陂街道、海珠区西北部等有多处高高集聚区。② 两种餐饮店空间分异较明显,易受随机性因子影响;外卖店较少分布在越秀区和荔湾区,整体分布范围较小,仅有很弱的空间自相关性,更多呈零散分布特征。③ 餐饮店空间分布受人口密度和餐饮店集聚的正作用;但受教育程度、路网密度、邻近高等院校、公交站、商圈等因素能提高外卖店比例,外卖店有更高店铺付租能力,更邻近地铁站和低经济密度地区,传统店则与其相反。     

旅游城市餐饮业空间布局特征--以拉萨市为例

受城市功能定位、旅游消费驱动等因素影响,旅游城市餐饮产业空间布局具有其自身特征。通过对互联网电子地图POI数据的挖掘,并结合ArcGIS最近邻分析、标准差椭圆、核密度分析和缓冲区分析工具,本文分析了高原旅游城市拉萨市主城区餐饮业空间分布格局特征及其影响因素(基于道路交通、旅游资源和人口视角)。研究发现拉萨市主城区餐饮业空间分布总体呈现集聚特征,主要集中在交通发达和旅游资源密集区周边地区;常住人口集聚区域餐饮点同样集中布局,餐饮点密集区与实时人口密集区高度重叠。针对拉萨市城市空间结构、功能定位和旅游发展,文章进一步提出拉萨市餐饮业空间布局优化措施。     

基于POI大数据的沈阳市住宅与零售业空间关联分析

城市住宅及其价格与区域商服业的空间关联性量化研究是人文-经济地理学的重要研究内容。以辽宁省沈阳市为案例,以住宅和零售业兴趣点（Point of Interest, POI）为数据源,基于空间核密度分析提取住宅和各类零售业的空间聚类形态,量化表达商住空间布局的相关性,并在此基础上运用地统计方法测算房价的空间异质性及其与零售业态空间布局的差异特征。结果表明,零售业的整体空间聚集特征与住宅相似,呈现中心城区块状聚集、外围城区多中心离散的分布格局;零售业与住宅核密度相关系数为0.95,超市、便利店等小规模的零售业与住宅密度相关性较强,商场商厦的聚集效应落后于城市住宅,大型零售业应该在铁西经济技术开发区等住宅密集区规划选址,为居民提供高端购物服务;住宅价格的倒“U”型空间分布模式与零售业空间密度的圈层衰减特征相符。     

Spatial Differentiation Patterns of Agricultural Industry Demonstration Towns in China

Industrial prosperity is the foundation of rural revitalization. Taking the 552 agricultural industry demonstration towns (AIDTs) as the research object, this paper explores the spatial layout and influence mechanism of AIDTs in China. The research is of great significance to the layout of China’s agricultural industry and the revitalization of the rural agricultural industry. This paper adopts the ArcGIS 10.3 spatial analysis method to reveal the spatial distribution characteristics, density characteristics, spatial complexity, and spatial correlation of AIDTs in China. (1) The spatial distribution of AIDTs tends to be condensed distribution with remarkable spatial differentiation. (2) The kernel density of China’s AIDTs is characterized by multiple independent mononuclear centers, secondary centered bands, and sporadic distribution. (3) The AIDTs system is characterized by scaleless areas, significant fractal features, and complexity of spatial structure. (4) The AIDTs belong to positive spatial correlation present different patterns of cold and hot spots with the more concentrated spatial distribution. The research indicates that the spatial distribution pattern of China’s AIDTs is highly consistent with the distribution of major grain-producing areas. It is mainly determined by factors such as good natural conditions, convenient water resources, and good regional advantages and continuously implemented agricultural industry reform. With the “three changes” reform (i.e. change resources into assets, funds into shares, and farmers into shareholders) proposed by Liupanshui City in Guizhou Province in March 2015 as a strategy, take the agricultural industry scale development model and adheres to the guidance of the agricultural industry to contribute to rural revitalization. The research results are of essential guiding significance for China’s agricultural industry reform, agricultural economic development, rural revitalization, and the characteristics of agricultural industry layout.     

2004-2008年北京城区商业网点空间分布与集聚特征

本文以北京城区内的8 个行政区作为研究对象,选取批发和零售业、住宿和餐饮业、居民服务与其他服务业作为具体的商业类别,利用北京第一次、第二次全国经济普查数据,采用核密度(Kernel)、标准差椭圆、Ripley's K(r)函数相结合的GIS 点模式分析方法,对比研究了2004 年和2008 年北京市商业网点分布与空间集聚特征。研究结果表明:① 北京商业网点呈现相对集中分布态势,具有向心性并形成明显的集聚区,集聚中心主要分布在五环内,且在两次普查期间有所改变,商业网点空间偏向性差异明显;② 以CBD、金融街、王府井、中关村、亚运村和奥运村等为代表的典型商圈对北京商业网点的布局影响十分显著,商业网点在典型商圈周围分布密度较高,呈现集聚中心状态;③ 北京商业网点Ripley's K(r)曲线随距离的变化总体呈现“先增后减”态势,其中受居民小区影响较大的居民服务与其他服务业网点两次普查期间变化剧烈,反映了居民由市中心向外扩散的过程。     

基于POI数据的郑州市主城区生活服务业空间分布特征研究

中国经济已经进入服务经济时代,生活服务业是服务经济的重要组成部分,也是国民经济的基础性产业。生活服务业的合理布局可以改善人居生活质量,提升资源利用效率。以郑州市主城区六类生活服务类兴趣点数据为基础,综合运用核密度分析、叠置分析、标准差椭圆分析及空间相关性分析等空间分析方法,对郑州市生活服务业空间分布格局特征进行研究。结果发现：（1）餐饮、住宿、购物、医疗、教育培训、运动健身等六类生活服务业的布局在主城区中心五区交界处都出现了连片但不连续的峰值,呈“中心混合集中,边缘分类扩散”的布局模式,且各服务业分布密度较高的地域在空间上有明显的重合性;（2）各类生活服务业之间在空间分布上存在较强相关性,其中餐饮业与其他各类服务业相关性相对较高,而住宿业与其他服务业之间的相关性相对较低;（3）各类生活服务业空间分布中心位置十分接近,均位于二七区与金水区交界处的中心点附近,且各类服务业在空间分布上的方向基本一致,呈西北-东南走向,医疗和教育培训行业的分布范围较为集中,餐饮业和购物行业的分布和服务范围最广;（4）郑州市主城区人口密度分布与生活服务业分布存在不匹配现象,而经济密度高的区域范围与各类生活服务业设施高密度区域基本重合。