基于网络空间点模式的餐饮店空间格局分析

餐饮业是城市经济发展的重要指标,运用合适的方法来研究城市餐饮业的空间格局特征,对城市规划、商业选址和经济发展等具有重要意义。本文以广州市海珠区为例,基于餐饮店POI（兴趣点）数据,利用核密度估计法分析餐饮店的空间分布特性,采用网络核密度法探究其热点路段的分布情况,并利用网络双变量K函数法,分析餐饮店分布与公交站和居民小区的相关性。结果表明：海珠区餐饮店总体分布呈现“西密东疏”的空间格局,具有多中心的空间分布特征;江南中街道餐饮店分布的热点路段主要集中在江南西路和江南大道中沿线,其密度随着与该沿线的距离增加而衰减;在较小范围内,餐饮店的分布与公交站具有显著的聚集关系,而与居民小区不具有显著的聚集关系。对于沿道路分布的空间地理点对象,利用网络空间点模式分析可得到较好结果。     

江苏省商业网点的空间分布特征及其区域差异因素

以江苏省商业网点POI（兴趣点）数据为基础,结合经济社会统计数据,分别对批发零售业、住宿业和餐饮业三种业态类型,运用标准差椭圆、核密度、最近邻指数以及多元线性回归等分析方法,探讨不同发展水平、发展阶段城市商业网点的空间分布模式和业态结构特征,并揭示其区域差异的影响因素。研究发现：江苏省商业网点总体上具有西北走向分布态势,呈现相对集中分布格局,表现出在长江以南地区集聚和在地级城市中心城区密集布局的特征;不同业态类型网点空间分布具有差异,批发零售业网点的空间集聚特征最显著,住宿业网点的分布相对均衡;各市商业业态结构呈现出批发零售业和餐饮业网点数量为主,以及批发零售业销售额独大的特征;地区生产总值、人口规模、居民人均可支配收入、城市综合可达性以及第三次产业产值比重是影响商业网点分布的重要因素,不同因素对商业网点分布的影响程度差异性较大,居民消费能力和地区发展水平是江苏省商业网点分布差异的主要驱动力。     

南京市老城区城市建筑点格局研究

城市建筑是城市形态的重要组成部分,而建筑高度对城市三维空间形态有重要的影响。目前,对城市二维形态的研究较为丰富,而对城市三维起伏形态特征及其空间分布格局方面研究较少,对城市上空利用程度及发展规律认识仍相对缺乏。本文以南京市老城区为例,基于城市数字高程模型数据,将城市建筑抽象为三维点要素,运用点格局分析法研究城市建筑三维宏观特征及建筑类型的空间分布规律。结果显示：（1）南京老城区建筑呈集聚分布,聚集性顺序是低层建筑>高层建筑>多层建筑>超高层建筑。除超高层建筑外,低层、多层和高层建筑的聚集程度,随着空间尺度先增后减,均在1.5 km尺度聚集性最大;显示1.5 km的街区单元应是城市规划管理的最适宜单元。（2）南京老城区建筑高度空间分布表现为“三高一低”,即3个高值区（新模范马路、新街口和珠江路区域）和1个低值区（集庆门区域）,它们与不同时期城市中心具有较好的对应关系;不同类型建筑与城市基准地价的相关分析显示,建筑高度的分布与城市基准地价呈现一定相关性。结果表明,点格局分析方法能有效地分析城市建筑在平面及三维的空间格局特征,进一步深化对城市形态特征的认识。     

北京市城区城市居住环境条件评价及其空间格局特征

为探索城市居住环境条件评价及其空间格局特征,以北京市城区内居住小区为基本评价单元,对城市居住环境条件进行评价,并采用地统计和空间自相关等方法刻画其空间格局特征。得出主要结论:①北京市城区城市居住环境条件等级处于较高水平。②城市居住环境条件综合指数与居住小区所在空间位置具有正相关性和聚集性,空间分布上整体呈市中心高、外围低,西北高、东南低的格局特征。③各街道办事处和行政区划城市居住环境条件综合指数具有显著差异,城六区城市居住环境条件综合指数整体高于近郊区。通过对城市居住环境条件空间格局特征分析,发现增加城市内部公园绿地和城市水系、提高教育资源的密集程度、增加城市轨道交通的数量以及减少城市噪音污染等措施均可提高北京市城市居住环境条件整体水平。     

基于ESDA的长三角区域经济差异分析

区域经济发展不仅与区域自身相关,更受到周边区域的相互作用,基于此,本文引入ESDA技术(探索性空间数据分析)来分析区域经济差异。通过对长三角区域2001~2013年各市的人均GDP数据进行ESDA全局和局部自相关分析,描述了21世纪开始的13年以来长三角市域经济格局在空间上的分布及演化,并对空间格局成因进行了科学分析。结果表明:长三角地区表现出强的自相关,即相似城市间有显著的空间集聚特征,并且集聚特征逐年增强。然而,区域经济在空间分布上存在明显的不均衡,相离较远的地区差异还是很大,如上海、苏南地区与苏北、浙南地区。     

青藏高原城镇体系的时空演变

城镇体系的形成和发育对区域城镇化进程及社会经济发展起着至关重要的作用,并对生态环境产生重要影响。青藏高原特殊的地理环境与相对落后的社会经济基础,导致城镇体系不甚健全。目前国内外相关研究薄弱,不利于国家生态安全屏障建设及青藏高原可持续发展。为此,本文以建制镇以上的镇区和城市市区为研究对象,结合统计数据与遥感数据,借助GIS空间分析方法对青藏高原1990-2015年城镇体系的空间结构和规模结构进行时空演变格局分析,并采用重心移动模型揭示了青藏高原城镇人口规模和用地规模重心的迁移规律。结果表明：青藏高原城镇空间分布总体呈现出“东南密集、西北稀疏”、“大分散、小集聚”的格局;城镇分布在时间上具有阶段性增长特征且总体趋于集聚,在空间上不均衡程度呈上升趋势但2005年后明显减缓;虽然建制镇数量大幅增长,但96.88%的城镇规模在5万人以下,大中小城市发育不足;城镇人口规模重心呈现“先向西南,再向东北,又向西南”的移动轨迹;城镇用地规模重心呈现“先向东南,再向西北,再向东北”的迁移趋势。本文研究了青藏高原城镇体系的规模结构及其时空演变特征,为青藏高原新型城镇化及城镇空间格局优化提供基础依据;提出了资料缺乏和统计口径不一致的条件下城镇规模的合理估算方法,对我国城镇化相关研究具有一定的参考价值。     

耦合手机信令数据和房价数据的城市不同经济水平人群行为活动模式研究

有效分析城市不同经济水平人群的分布特征和活动模式对优化城市资源配置和揭示空间隔离现象有着极高的价值。但人群活动和社会经济等级数据较敏感,使得以往研究仅停留在宏观层面,难以合理划分人群经济等级并对其空间分布和活动模式进行定量分析。本研究以深圳为研究区,基于空间位置关联分析方法,耦合手机信令数据和细尺度房价数据实现了人群经济水平的准确划分,通过计算活动指标定量的分析了不同经济水平人群的空间分布和行为活动特征。研究表明：深圳市不同经济水平人群活动分布与各行政区经济发展相关,呈现“南高北低,西高东低”的格局;深圳市不同经济水平人群之间活动模式存在差异,活动范围、出行距离、出行速度与经济水平存在正向相关;高经济水平人群职住地点相距较远,存在跨行政区分布的现象。本研究分析了城市不同经济水平人群的空间分布特征和活动模式,对城市规划和解决社会不平等问题具有重要的参考价值。     

土地利用格局空间关联分析--以浙江省桐庐县为例

空间关联是地理空间现象和空间过程的本质特征。土地利用数据存在空间依赖关系,研究土地利用空间关联特征,对于理解区域土地利用格局的形成具有重要意义,也可为加强土地规划管理和促进土地可持续发展提供参考依据。本文以浙江省桐庐县为研究区,以空间统计学理论为支撑,结合GIS技术方法,通过构建距离标准和邻接标准的空间权重矩阵,从全局空间自相关和基于空间不平稳性的局部空间自相关两个角度对桐庐县土地利用格局进行多尺度空间关联分析。结果表明,桐庐县各种土地利用类型均存在不同程度的空间自相关性,且空间自相关性与空间尺度密切相关,同时,桐庐县土地利用表现出空间不平稳性,既有局部的空间集聚,也因存在少量空间异质性而呈现局部离散格局。     

国有商业银行与股份制商业银行的空间布局特征分析——以南京市江南8区为例

以南京市江南8区380家国有商业银行网点,211家股份制商业银行网点为研究样本数据,综合运用缓冲区分析、Ripley’s K函数和空间热点探测方法,分析了国有商业银行和股份制商业银行网点的空间布局特征。结果表明:两类商业银行均呈现出一定的中心集聚态势,但"向心"程度、集聚的广度与强度存在差异。缓冲区分析表明,股份制商业银行由市中心向外呈现明显递减的特点,但国有商业银行在前3个缓冲圈层内分布比较均匀;Ripley’s K函数方法表明,两类商业银行均呈现先增后减的倒"U"型空间集聚特征,但股份制商业银行集聚范围小于国有商业银行;空间热点探测方法表明,两类商业银行热点区域集聚强度相异,国有商业银行低于股份制商业银行。分析空间热点重叠部位,将国有商业银行与股份制商业银行空间布局导向分为商业中心导向、高新技术-商业中心导向和人力资本-政府机构-商业中心导向。     

乌鲁木齐都市圈城镇体系发展的分形特征研究

本文首先用分形理论的集聚维数和关联维数探析了乌鲁木齐都市圈城镇体系发展的空间分形特征;然后,运用2007年和2011年的社会经济统计数据,结合分形理论的齐夫模型,运用等级规模维数并通过与中国其他都市圈的比较,研究了乌鲁木齐都市圈城镇体系发展的等级规模变化分形特征。结果表明,乌鲁木齐都市圈城镇体系集聚维数和关联维数分别为1.060和0.882,说明乌鲁木齐都市圈已经形成了以乌鲁木齐为中心呈凝聚状态分布的空间自组织体系,各城市之间相互联系比较紧密,相互作用较强。2007-2011年间,社会消费品零售总额等级规模维数变小,说明差异呈现扩大趋势,而非农业人口、GDP、一般预算财政收入等级规模维数变大,说明差异呈现缩小趋势。与其他都市圈相比,乌鲁木齐都市圈空间和规模结构还不成熟,中心城市首位性强,对周边城市带动能力弱,等级规模差异大,有待进一步优化。     

网络大数据下的中国现代食甜习惯空间分布特征及其影响因素研究

饮食地理文化作为地域文化中最具地方特色的重要元素,在现代人口大规模流动背景下呈现出全新的多样化局面,而基于传统认知的“南甜北咸”的地域分异已然不能代表中国现代食甜分布的空间特征。因此,本文采用网络爬虫技术,获取我国大陆31个省会城市共计约2000万条美食消费数据,从传统类菜品、主食类菜品、饮料类和甜品类菜品4个方面计算城市食甜度,在ArcGIS、MySQL软件支持下,借助GIS空间分析和数理统计方法探究我国现代食甜习惯的空间分布特征,分析影响食甜分布的因素。研究发现：① 中国食甜在空间分布上存在显著的地域分异特征,聚类分析评价参数R ²高达0.88,现代食甜习惯总体呈现“东高北中,西微内低”的包围式格局;② 从整体抑或局部角度,在1%显著性水平上莫兰指数均为正,中国食甜分布呈现显著的空间正相关关系,形成特色鲜明的3个地理集聚区,即以苏浙沪闽为主的东南沿海高甜集聚区,以渝黔川为主的西南内陆低甜集聚区和以陕宁为主的西北内陆低甜集聚区;③ 构建了中国现代食甜习惯分布影响因素模型,其拟合精度为0.82,分析结果显示降水、湿度、气温等气象要素及地理位置是影响现代我国食甜空间分布的重要因素。     

基于Voronoi图的高密度城区停车场空间布局分析——以广州市海珠区为例

停车场是高密度城区基础设施的重要组成部分,对人口、道路、建筑等具有一定空间依赖,并形成其特定的分布规律。本文以广州市海珠区为例,运用Voronoi图对高密度城区停车场空间布局特征和空间聚集度与其影响因子的空间自相关性进行了GIS系统分析。通过研究区内及各街道区域内建立停车场Voronoi多边形,计算CV值、聚类指数及停车场聚集度。分析表明:(1)在高密度城区内,全区范围及各街道区域内停车场有集聚布局的趋势。集聚核出现在西北面江南大道商业圈和北面广州新中轴线贯穿的海珠区中心区段,高密度城区停车场有围绕商圈、中心发展区等高密度城区特征,突出区域集聚的趋势。(2)人口密度、道路密度、建筑密度等因子在全局及局部上影响着停车场的空间布局,而人口密度的影响最明显。(3)高密度城市化发展水平越高,各影响因子对停车场的密度与集聚程度影响越显著。     

空间同位模式支持下城市服务业关联发现及特征分析

空间同位模式分析是数据挖掘中一种常见的方法,可有效挖掘城市设施在空间位置上的关联特征,进而发现城市设施的分布规律.本文基于POI数据同位模式挖掘用来获取城市服务业空间关联结构:首先,通过邻近实例获取、同位候选模式存储与筛选,得到城市服务业二阶同位模式;然后,据此构造产业空间关联图,得到产业间的关联结构;最后,分别构造了...     

城市创意产业空间动态集聚演化的计算与可视优化方法

基于人文地理视角下的城市创意产业图像可视化分析对城市深层次空间综合和区域创新发展具有重大意义。但Swarm群智能动态时空建模难以满足创意产业空间集聚的可视化发展。本文研究目标是,从城市区域创意产业空间聚类影响因素指标出发,创新性地提出区域空间动态集聚轨迹算法（Density-Based Interest Spatial Clustering of Path,DBICP）,并与计算机浏览器共建聚类可视化图像,为城市管理提供决策依据。首先,根据影响因素指标体系,利用2014—2018年空间卡口流量数据和产业指标数据进行预处理,构建空间标准聚类算法DBSCAN。然后,对其进行聚类密度分级优化形成全新DBICP算法并得出初步轨迹图像。最后,通过源码转译实现了浏览器界面下空间动态集聚轨迹图像的输出。结果表明：以上海市为例,普陀区、浦东新区、徐汇地区的创意产业空间分布形成了3种不同的聚类模式,并相应提出了分摊、均布、虹吸的管控策略。此方法克服了传统图像的聚类分级和轨迹测量的缺失,可以有效地从指标数据中发现图像轨迹聚类信息,体现了地理信息科学和人文社会学科的交叉融合。也为大数据动态图像的集聚方法提供了全新视角和借鉴价值。     

The Interaction of Population,Industry and Land in Process of Urbanization in China: A Case Study in Jilin Province

Urbanization is a complex process that covers a wide range of topics, of which population, industry and land urbanization are three important aspects. Jilin Province is an important agricultural province in China. The contradiction between population, industry and land urbanization is especially prominent here, and its coupling development is of great practical significance. In this paper, the coupling degree of population-industry-land urbanization in Jilin Province in 1990, 2000 and 2010 is measured by coupling mode. The spatial pattern of the coupling degree is analyzed by trend surface analysis and global and local spatial autocorrelation. The influence factors and their spatial differentiation are discussed using multiple linear regression (MLR) model and geographic weighted regression (GWR) model. The results show that: 1) the coupling degree of population-industry-land urbanization in Jilin Province is at a low level. Judging from the change of time scale, the urbanization of most research units is becoming more and more coordinated. From the comparison of spatial scales, there is significant spatial difference in the research units of different administrative levels. 2) Judging from the global change trend, the coupling degree of population-industry-land urbanization in the central region is higher than that in western and eastern regions. The coordination of urbanization in the central region is relatively good, and the distribution of the cold and hot spots is basically the same as that overall. 3) The spatial pattern of the coupling degree is related to the cold and hot spot distribution of the influence coefficient of urban population density and per capita urban construction land. The variation of the coupling degree spatial pattern is synchronous with the spatial change of the urban population density influence coefficient. 4) The degree of agglomeration of the urban population is the main factor promoting the coupling pattern of population-industry-land urbanization in Jilin Province, and the extent of its influence is gradually increasing. In addition, the level of city administrative, the efficiency of urban expansion and the capacity of market consumption also have an important influence on the coupling pattern.     

基于DBSCAN算法的北京市顺丰快递服务设施集群识别与空间特征分析

电子商务跨越式发展为快递物流行业注入了新鲜血液促使国民经济达到新的增站点,服务网点作为连接快递企业和用户之间的桥梁纽带,逐渐成为城市地理和物流地理的重要研究对象。本文以北京市顺丰快递服务网点为研究对象,首次将DBSCAN聚类算法和无人值守的智能快递柜引入城市物流快递行业研究中,综合使用核密度分析、Ripley's K函数等空间点模式分析方法,定量对比分析有人值守的合作网点和无人值守的智能快递柜两类顺丰快递服务网点的空间布局、集聚特征及影响因素。结果表明：① 基于密度的DBSCAN聚类算法能够快速有效地识别出任意形状的快递服务网点集群,算法识别出24个智能快递柜集群,14个合作网点集群;② 顺丰快递服务网点高密度区主要集中在人口密度大、经济繁华、交通便利的居住区和包含热门商圈的职住区附近,如双井、金融街、三里屯、学院路等;③ 合作网点和智能快递柜两类服务网点均呈集聚性分布,但集聚规模各不相同,具体表现为快递柜集聚规模明显大于合作网点,而集聚强度却小于合作网点;④ 智能快递柜集群密度大,服务半径小,更倾向服务于步行可达范围内的居住小区;合作网点集群密度小,服务半径大,服务对象随服务半径扩展至周边各大职区,对交通可达性的要求更高。⑤ 顺丰快递服务网点布局是地区经济水平、人口规模、交通状况、土地利用类型及城市功能区定位等多种因素综合作用的结果。     

柳州市汽车制造业企业的空间格局与影响因素

中国是世界汽车生产大国,产销量已连续9年蝉联世界第一,然而有关汽车产业的研究更多集中在区域尺度,对城市尺度的研究相对较少。本文以柳州市为案例,利用工商注册企业数据和核密度估计、负二项回归模型等方法分析了柳州市汽车制造业企业的空间格局与影响因素。结果表明：① 汽车制造业企业主要集中在河西、洛维、河东、阳和等城市组团,企业集聚范围逐步向东、向西扩散,其中向东扩散以柳东新区为主,向西扩散以河西高新技术产业开发区为主;② 汽车制造业企业在距离市中心0~11 km显著集聚,空间集聚强度呈现先增加后减小的趋势;③ 土地价格、交通条件、地方化经济、政策是影响汽车制造业企业区位选择和空间格局的重要因素;同时,汽车制造业JIT（Justin Time）生产方式也具有重要影响。在此基础上,提出汽车制造业企业区位选择和空间格局形成的循环累积机制、区位临近机制、价格传导机制。     

广州市零售业态空间分异影响因素识别与驱动力研究

以广州市47 026个零售业网点为基本数据,通过梳理零售业空间分异的机制,构建包含人口密度、商务条件、公共交通便利性、业态丰富度与租金条件5个影响因子的零售业态空间分异影响因素评价体系,通过信息熵、核密度函数与空间回归模型分析零售业态的空间分异影响因素,对比不同城市圈层区位与不同零售业态集聚分异的因素差异。结果表明：① 需求、区位、竞争与成本构成了广州市零售业态空间分异的主要驱动力,同时,零售的景观分异也由于业态异质性与城市的空间异质性而存在驱动力分异;② 5个影响因素强度格局圈层差异明显,城市内圈层人口集聚度高,具备更好的公共交通便利性条件、商务条件与业态丰富度,同时也承受更高的地租;③ 人口密度是零售空间分异的核心要素,公共交通便利性条件、商务条件与业态丰富度对零售的集聚也有正向驱动作用,租金的影响较弱;不同圈层区位的零售空间分布与不同类型业态的空间分异的主要影响因素各不相同。