基于POI数据的郑州市文化设施的区位布局特征与影响因素研究

以服务于居民的文化设施兴趣点为研究对象,采用标准差椭圆、核密度分析等方法,定量分析了2007年和2017年郑州市文化设施空间格局的演变,并从宏观的空间形态和微观的集聚中心2个方面对比分析了博物馆、图书馆、文化馆、美术馆、影剧院5类文化设施的区位布局特征;利用地理探测器,基于大规模实地调研数据引入居民行为因素探究对文化设施空间形态的影响,并针对郑州市文化设施规划发展的方向提出相关建议。研究表明：① 10 a来郑州市文化设施增长迅猛,由传统文化形式占优势转变为审美艺术和休闲文化占优势;② 不同类文化设施朝着均衡的方向发展;各类文化设施的集聚特征与其自身特点和城市实际发展情况相关。③ 居民可支配时间、消费习惯、居民文化水平等居民群体因素对文化设施分布的影响是不可忽视的,且不同因素对不同类文化设施的影响大小有较大差别。针对郑州市文化设施规划发展方向的建议：① 加强市区东北部和东南部文化设施建设;② 多注重审美艺术和休闲文化类设施的建设,迎合居民逐渐转变的精神与价值观趋向;③ 尝试文化设施的综合性布局和多用途开发;④ 在城市规划实践中综合考量不同居民群体对文化设施的需求程度和类型。     

基于建筑物与POI数据的人口空间化研究

人口数据是地震灾害人员伤亡评估的基础,准确的人口空间分布信息对提高应急灾情评估的准确度和开展高效的应急决策具有重要意义。本文结合建筑物空间分布、POI(兴趣点)、路网与人口统计等数据,基于Spearman相关分析以及多元线性回归分析方法,构建人口空间化模型,实现了人口统计数据基于规则格网的更为精确的可视化表达。结果表明:(1)建筑物空间分布能较好地反映人口的宏观分布特征,但是对于人口分布细节特征的刻画,则是以POI数据来反映人口的微观分布特征效果更为理想;(2)受区域经济发展影响,人口分布具有明显的空间差异,由城镇向乡村区域递减的趋势明显,中心城区、周边城镇、偏远乡镇之间的人口密度差异巨大。基于建筑物与POI数据的人口模拟值与实际值的偏差较小,数据精度符合实际情况,可为灾情研判提供可靠的基础数据。     

深圳市快递自提点的空间分布特征与影响因素

随着信息技术的发展,电子商务的盛行推动着快递行业的迅猛发展,快递自提点成为人们日常生活的重要场所,从而成为城市地理与物流地理的重要研究对象。本文基于2018年4月深圳市菜鸟驿站和中国邮政速递物流站点的POI数据,综合运用文本分析、数理统计、空间分析方法,解析深圳市快递自提点的空间分布特征和影响因素。研究发现：① 快递自提点依托类型多样：由市场主导的菜鸟驿站主要依托专业的快递公司、便利店等;由政府主导的邮政站点一般设于中国邮政的分支服务网点;② 快递自提点服务对象种类繁多,二者都主要以服务社区为主,企业、工业园、酒店等为辅;③ 快递自提点的区位选择一般靠近服务对象的出入口,80%的快递自提点分布在距其最近出入口200 m范围内,邮政站点更接近服务对象;④ 快递自提点的空间分布不均衡,呈现“中西部多,东部少”的特点,沿“东-西”走向集聚分布,为多核集聚模式;⑤ 快递自提点的空间格局是区域经济发展水平、人口分布、交通便捷程度、土地利用类型等多因素综合作用的结果,最后探索了快递自提点选址与分布的综合影响机制。     

多样性视角下的城市复合功能特征及成因探测——以长春市为例

多功能要素的复合化已成为信息时代城市空间发展的重要趋势,而复合功能开发亦被认为是解决城市交通拥堵、低效能源消耗及职住不平衡等问题的重要手段,对促进有活力的、宜居的及可持续的城市环境建设具有重要意义。基于城市多样性的理论框架,在界定城市功能复合内涵的基础上,以长春市中心城区城市功能兴趣点（POI）数据为基础,采用区位熵指数、信息熵指数及地理探测器模型,分析城市居住、办公、商业、休闲四类功能要素的复合特征,并探讨城市功能复合空间分异的驱动因素。结果表明：① 城市功能要素集中度特征显著,各类型功能要素均形成了专业化的功能集聚区,但各区块间功能要素的专业化程度存在较大差异。② 城市功能要素复合度整体表现出核心—边缘的空间差异,核心区街道复合度整体高于外围开发区,办公、商业、休闲三种功能要素间的复合度要整体强于其各自与居住功能的复合。③ 以单一功能为主、多功能兼容的综合型复合是街道尺度功能复合的主要表现形式;各功能要素中,休闲、商业功能具有较强的兼容性。④ 城市功能复合的空间异质性特征显著,土地价格、休闲要素数量是造成多功能复合分异的主要原因;分类型复合中,各解释因子影响力度表现各异。     

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。     

基于多源数据的武汉市多中心空间结构识别

研究城市不同要素空间集聚水平与层级差异、明确城市各职能中心分布,对城市多中心空间结构的发展引导和规划调控具有重要意义。论文分别采用兴趣点(points of interest, POI)、夜间灯光和路网3种数据,利用局部等值线树算法,识别武汉市多中心空间结构。研究表明：① 武汉不同城市要素的总体集聚水平不均衡,其中在汉阳集聚水平较低,在汉口和武昌集聚水平较高,特别是二环以内区域;② 武汉中央活动区发展比较均衡,内部各城市要素高度集聚,随着向外扩展,部分城市要素易于在局部集聚形成城市中心;③ 结合武汉圈层发展布局,城市中心沿环线的“商-住-工”职能分布模式逐步确立,其中内环以及二环区域已形成稳定的商服中心;二环附近综合组团内部出现了较具代表性的居住中心;三环外的沌口和武钢主导发展工业,是典型的工业中心。     

基于居住环境的常州城市居民生活质量空间结构

第六次全国人口普查数据面世以后,基于因子生态分析的中国城市社会空间结构研究虽取得较多成果,但方法创新还有待推进。本文以常州作为实证研究地区,将人口普查数据与大数据（城市POI数据）相结合,借助网格化处理和公共服务设施可达性计算方法,从居住内部环境（住房条件）和居住外部环境（设施可达性）两方面综合衡量城市居民生活质量,进而探讨城市居民生活质量空间结构及其与居民社会经济属性之间的关系。结果表明,常州城市居民生活质量空间结构呈现出较为明显的圈层结构与扇形结构叠加的模式,城市生活质量空间结构与居民社会经济属性在空间上存在一定的耦合关系,即不同类型居民属性区的生活质量存在较为明显的差异,各类居民属性区均有与之重叠度较高的相对应的生活质量区,这种空间关系的揭示对城市规划和管理具有一定的借鉴意义,同时也从居民社会空间与实体空间互动关系的角度对社会—空间辩证法进行了诠释。     

基于地理加权回归的中心城区共享单车出行特征及影响因素研究

移动信息通讯技术的发展和全面渗透融入社会生活,导致高度压缩的时间、空间和距离,重塑了城市居民行为活动模式。共享单车作为“互联网+共享”的新型出行方式改善了居民的出行方式。但既有成果对共享单车的研究尚不充分。使用摩拜单车1周的骑行数据,剖析广州中心城区共享单车出行轨迹的时空间分布特征,基于地理加权回归方法进一步探究建成环境的功能密度因素对共享单车出行的影响及程度。研究发现,共享单车在工作日和休息日的出行均具有明显的早晚高峰特征。公共交通站点POI密度、功能混合度、机动车道密度等因素的边际作用表现出显著的空间不稳定性。研究能为共享单车企业提升运营水平和政府优化慢行交通环境提供参考。     

基于卫星遥感和POI数据的人口空间化研究——以广州市为例

以广州市为例,基于NPP/VIIRS夜间灯光、土地利用、POI（Points of Interest）等自然地理和社会经济因素,构建了人口空间化指标体系,采用主成分赋权法确定人口分布权重,利用GIS技术对人口统计数据进行了空间化处理。结果显示：综合考虑了自然地理和社会经济因素的人口空间化结果与真实的人口空间格局相吻合,空间分辨率为30 m,且相对误差绝对值＜25%的乡镇有62个,所占比例为36.47%;而不加POI数据得到的人口空间化结果,相对绝对值＜25%的乡镇有33个,所占比例约为20%,精度明显降低。结果表明：1）综合考虑NPP/VIIRS夜间灯光、土地利用、POI等自然地理和社会经济因素,有助于实现精度较高的人口空间化结果;2）将能够反映微观细节信息的POI数据引入人口空间化研究,扩展了人口空间化的数据源,并且可以提高人口空间化结果的精度。     

基于手机定位数据的深圳市热浪人口暴露度分析

热浪作为城市化特征灾害之一,严重影响着城市居民的生命健康。目前针对热浪的研究主要聚焦基于静态数据的时空模式、风险管理和脆弱性评价分析方向,对动态人口暴露度的研究尚少。论文基于手机定位数据,首先融合深圳市逐时人口与气温时空分布模型,揭示热浪动态人口暴露度水平;其次,构建基于7类城市兴趣点(point of interest,POI)与不同时段人口分布的地理加权回归模型,初步分析了热浪环境下POI对人群行为模式的影响机制。结果显示：① 相比于基准时段(2018年7月28日12:00~18:00),2018年7月26日至8月1日热浪平均辐射范围在7月29日以8.66倍速增长,至7月30日则以18.93倍速跃至峰值,覆盖区域整体呈现西部高于东部、南部低于北部的特征;② 人口在不同时段均表现为明显的带状聚集分布态势,且人口暴露度与气温和人口的动态演变紧密关联,其暴露度同热浪扩散幅度相似,总体呈2.29倍等比增长,辐射范围包括南山区、福田区、罗湖区等城市商业、工业、住宅中心人口密集区域;③ 同类POI在不同时刻、不同POI在相同时刻对人群减少热浪暴露的移动交互行为具有明显的时空驱动机制差异及选择偏好特征。在持续性城市化背景下,该研究方法可为同类的城市灾害人口暴露度分析提供一定的科学参考。