基于POI数据的西宁市零售业空间格局探究

零售业是城市商业结构中最有活力的组成部分,合理有序的零售空间结构对促进经济的发展、提高资源的配置、满足居民的生活需求至关重要。POI作为新的空间数据源,能够客观地、准确地对商业空间结构进行识别和探究。西宁市位于青藏高原东北部,是连接青藏高原与中国大陆的重要门户。西宁市集中大量的人口,且存在有潜力的消费市场。基于POI大数据,运用核密度、局域Getis-Ord G^*指数、Ripley’s K函数和区位熵的分析方法,以西宁市为研究案例探究零售网点的空间分布特征。零售业详细地分为以下8种类型,分别是食品、饮料及烟草制品,纺织、服装及日用品,文化、体育用品及器材,家用电器及电子产品,五金、家具室内装饰材料,医药及医疗器材,汽车、摩托车燃料及零配件,综合零售。结果表明:西宁市零售业集聚区空间分布特征显著,呈现"多集聚、多核心"商业空间形态。密度等级由中心区沿交通干线逐渐向外围递减;高密度集聚区分别分布在水井巷附近街区、商业巷附近街区、祁连路—北禅路交汇的附近街区(北山市场)和以万达广场为核心的海湖新区。行业属性不同使得零售点集聚和分布变化表现出较大的差异性,与人们日常生活密切相关的业态零售点呈现社区化、微型化和便利化的特征,且区位选择性较大,如:食品饮料及烟草制品、医药及医疗器材和综合零售行业,而家用电器及电子产品、文化体育用品和纺织服装等行业区位选择尺度小,集中在特定的区域;基于道路数据构建的街区单元冷热点区域分布特征显著,它受城市建设用地扩张,人口密度,交通可达性和城市规划等因素的影响,海湖新区将成为最有发展潜力的商业区;在街道尺度,各业态零售业专业化功能区块显著,发展成熟的街道表现出多优势行业集聚特征,西宁市多业态集聚区域较少,只有人民街街道。这项研究一方面有助于填补基于POI数据青藏高原河谷型城市商业空间结构研究的空白;另一方面,为政府战略制定,零售商选址和城市规划提供一些参考。     

长春市零售商业空间分布特征及形成机理

以长春市中心城区大型零售商业网点的调研数据为基础,运用空间密度分析、最近邻距离分析及区位熵分析等研究方法,探讨长春市零售商业空间分布特征及其形成机理。研究结果表明：① 长春市零售商业网点的空间分布整体呈现单中心集聚与多中心分散特征,商业业态空间分化逐渐显现,不同业态空间分布特征差异性较大;② 零售商业网点规模容量呈现老城区小规模密集分布,外围开发区大规模离散分布特征,且商业网点的规模容量等级结构较为合理;③ 不同区块的零售行业特征存在较大差异,成熟区块表现出多行业、多功能复合特征,发展中区块单一功能特征较为明显;④ 商业业态演进及其内在特性选择、居民消费结构与行为因素影响、集聚经济效应驱动及公共政策的宏观调控共同影响零售商业空间格局的形成与发展。     

基于POI数据的广州零售商业中心热点识别与业态集聚特征分析

商业中心是城市零售活动的重要载体,优化商业资源在城市内部空间的合理配置,摸清不同零售经营形态的区位选择,显得尤为重要。以面向公众服务的商业机构兴趣点（POI）数据为研究对象,提出一种城市商业中心与零售业态集聚区识别的方法;以广州市为例,分析商业活动的热点地区以及零售业态集聚区的空间分布特征。研究表明：① 根据核密度估计法提取的商业中心在等级上表现出由城市中心圈层向外围圈层扩散的趋势,结果符合客观事实。② 以街区为单元,商业网点密度符合局域Getis-Ord G^*指数统计特征的热点区域主要分布在越秀区和天河区,广州市零售业发展的双核心空间格局已经形成。③ 不同的零售业态对商业集聚的区位选择具有显著差异性,百货商店、超市、便利店等零售经营形态的空间集聚特征与该业态的市场定位、经营模式及选址策略基本吻合。总体来看,基于POI数据的广州零售业集聚空间分析结果能够反映实体零售企业行为与广州商业经济分布的相关性,有助于提高政府部门商业规划和零售商选址前期研究的客观性和科学性。     

基于POI数据的南京市空间格局定量研究

从语义属性、几何形态等方面对典型城市空间格局要素进行定量化抽取及特征分析,总结归纳出城市空间格局要素间的关联特征。在此基础上,将POI数据进行分类,设计了基于平面核密度估计算法、空间聚类与双重密度因子分析分析算法,并以南京市为例,通过栅格叠加计算,提取边界,分类渲染以及栅格重分类等步骤,实现南京城市空间格局及商业中心抽取。结果发现城市商业中心有效地反映了城市空间总体格局的区域分布,提取出的南京市商业中心基本符合2000—2020年的南京市总体规划,但文本并不能直接体现城市各商业中心的定位,城市中除了主城区这个集聚且组团的单中心商业模式,各个县城、开发区、高新区都有各自形成的商业中心,符合城市的多商业模式。较传统的城市商业空间研究来说,基于POI数据的定量研究对城市总体格局及商业空间的认知更为精细,有助于商业中心的识别及行业特征的分析,便于政府部门对现有规划功能区的发展方向进行调整,使得不同功能区空间结构与特征关系更加合理。     

基于POI数据的山西省旅游景区分类及空间分布特征

运用大数据与传统地理信息系统相结合的方式,以山西旅游景区POI(Point of Interest)数据为研究对象,对其进行分类后,研究其总体空间分布格局、分布方向以及具体地市空间分布特征.结果 表明:山西旅游景区总体分布格局呈现晋中地区集聚特征,具体各类旅游景区的集聚形态与程度有所差异.其中,地文景观类旅游景区集聚于...     

基于POI数据的西安市零售业空间格局及影响因素研究

基于POI数据,利用核密度估计、缓冲区分析等方法刻画西安零售业空间集聚状态,确定零售业分布核心范围,并利用双变量空间自相关分析、近邻分析等方法探究零售行业之间的空间集聚关系,以及零售业与居住小区、交通因素的空间关系。研究表明:①西安市零售业呈"中心-外围"结构,以钟楼为中心连片集聚分布,在距离钟楼16 km范围内为零售业分布核心区,在阎良、高陵、临潼、鄠邑4个郊区呈"孤岛"状集聚。②文化、体育用品及器材零售,纺织、服装及日用品零售业更倾向于在内城分布,而汽车、摩托车、零配件和燃料及其他动力销售业,五金、家具及室内装饰材料零售集中在租金低但交通方便的城市中心外围。③集聚效应、人口分布与路网影响零售业的空间分布。与居民日常生活关系密切的零售行业如综合零售,食品、饮料及烟草制品零售,纺织、服装及日用品零售等在空间上集聚以接近消费者,分享消费市场和空间场地,而耐用品零售行业如汽车、摩托车、零配件销售业,家具及室内装饰材料零售等倾向于自身集聚,以共享品牌效应。交通干线尤其是城市二级道路明显影响零售网点的空间分布。     

POI数据在中国城市研究中的应用

兴趣点(Point of Interest,POI)数据的兴起带动了城市研究的革新.为梳理中国POI数据在城市研究的应用进展,阶段性总结其应用方向、数据分析方法及尚存不足,并为未来POI数据在中国城市发展中的应用提供思路和借鉴.应用CiteSpace工具对中国知网2010-2019年625篇相关文献进行知识图谱分析,结...     

POI实验数据预处理技术及运用分析

本文简述POI,结合马鞍山市的相关调查与采集项目,讨论此项技术及其运用.分别阐述POI技术的具体应用流程以及在该项目中的运用成果、缺陷.以供业内讨论分析.     

基于POI数据的哈尔滨市中心五区商业网点空间格局及影响因素研究

基于商业网点POI数据,利用最邻近指数、核密度分析、多层缓冲区分析等方法对哈尔滨市中心五区商业格局进行梳理,探索商业及其子行业空间分异与影响因素。结果表明：(1)中心五区商业网点集聚显著,呈“核心-外围”结构、东北—西南走向,峰值在距市中心2～3 km处。(2)子行业视角下,网点空间格局可分为单核心集聚、单核心分散、多核心集聚和多核心分散4类;方位角均在79°～95°;圈层结构上,家居建材倾向布局在城市外围,其余子行业峰值都在距市中心2～5 km处;均衡性上,与生活关系密切的商业均衡性强,专业性强的商业网点均衡性弱。(3)商业及其子行业集聚效应明显,近半数子行业间呈较强正向关联;通达性的提升能够增加地块商业活力与网点密度;商业网点整体布局与地价相差较小,子行业对地价敏感度存在差异。     

基于兴趣点（POI）大数据的东北城市空间结构分析

以东北三省36个城市为研究区,利用400余万条兴趣点行业分类大数据,采用核密度估计、标准差椭圆、区位熵等方法分析城市空间结构及其行业构成机制。研究发现,东北城市要素显著集聚,城市内部空间结构呈现集中团块型、分散组合型、线型、放射型特征以及多元复合类型;第二产业和房地产业呈现郊区化特征,各行业发展方向与东北大区域的经济轴线一致,多数行业尚未形成专业化功能区;第二产业与房地产业的离心发展对集中团块型城市的塑造作用不强,但对分散组合型城市空间结构的贡献较大。线型城市通常兼具多中心特征,放射型城市各行业仍偏向于向心聚集。     

基于可持续发展的长春市产业空间结构特征及调控措施分析

对长春市产业空间结构的现状分、产业空间分布特征和规律进行分析,运用实地考察和数字分析等方法,描绘了长春市社会经济发展现状和产业聚集分散状态对长春市产业空间结构和经济社会发展的影响,从社会经济的发展过程入手,用可持续发展的理论和方法分析认识长春市产业空间结构特征,指出了今后长春市产业空间结构调整的方向。     

基于POI数据的郑东新区服务业空间聚类研究

探讨城市新区的服务业空间格局,对城市新区规划和服务业空间布局的优化具有重要指导意义。采用POI数据对郑东新区服务业的总体、分行业空间布局进行聚类,结果显示：① 在总体上,聚类呈现“414”的空间体系,各聚类所在区域的通达性较好;服务业在功能区内部聚集和跨越功能区聚集并存;噪声点分布零散,局部出现了服务业聚集的潜力区域;空间临近效应、行政力量带动和市场导向作用导致服务业空间极化特征明显。② 从分行业来看,部分行业的重要空间节点分布存在一定差异,CBD核心区和商住物流区成为各行业空间节点的分布区域;部分行业的空间节点与功能区的产业定位存在吻合与错位特征。最后,从规划视角提出了郑东新区不同功能区产业结构优化的方向。     

长春市大型商业网点的区位特征及其影响因素

以长春市中心城区大型商业网点调研数据为基础,选取专业店、专卖店、大型商场、大型超市、家居建材商店、综合交易市场六种商业业态类型,运用点模式分析、有序多分类逻辑回归等研究方法,探讨长春市大型商业网点的区位特征,并解释其区位选择的影响因素。研究发现:长春市大型商业网点的空间分布总体呈中心集聚与外围分散并存的态势,但集聚现象更显著,并表现出沿城市综合性中心地、商业中心布局的特征;各业态类型网点空间分布差异性较大,且具有不同尺度的空间集聚表现,专业店、大型商场以小尺度范围的空间集聚为主,集聚程度较低;专卖店和综合交易市场的集聚程度相对较高,且后者区位选择的空间尺度范围较大;大型超市在空间上呈均匀离散分布,家居建材商店仅在小尺度范围内表现出集聚分布;业态类型、土地价格、交通通达性及集聚特征是影响商业网点分布最显著的因素,同类因素对不同业态商业网点分布的影响程度差异性较大。     

长春市公共服务设施空间与居住空间格局特征

基于长春市790个居住小区、178所小学、301家社区医院、1681个公交站点等空间数据,引用核密度估计、Riley's K函数、同位区位商等分析方法,对公共服务设施空间与居住空间的形态格局、集聚特性、“临近性”关系等进行了定量分析。研究发现：首先,公共服务设施空间与居住空间分布的形态格局差异显著,同时也表现出较高的相关性,“核心—外围”网点数量的分布特征趋同性与分异性并存;其次,公共服务设施空间与居住空间均呈现出显著的集聚特征,但集聚的规模与强度差异明显,二者空间分布的协调性程度仍需提高;第三,从分布的空间关系来看,居住小区具有较为明显的“临近”公共服务设施布局的倾向,但反之不明显,整体呈现出空间格局的“非对称性”特征。     

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。     

基于POI的住宿业时空格局演化及与旅游景点的空间关联研究

以乌鲁木齐市住宿类POI(2012年、2018年)为研究对象,利用核密度法和标准差椭圆法探究住宿设施时空演变特征,在此基础上从旅游地域系统角度出发,利用分形维数模型和相关数据统计分析方法测度住宿设施与旅游吸引物的空间耦合情况,旨在为城市住宿和旅游空间优化提供科学参考。结果显示:(1)主城区住宿设施总体沿河滩路、阿勒泰路等重要交通路线分布,数量明显增长,米东新区等地有演变为外围集聚中心的趋势。(2)住宿设施总体向东北方向移动,轴向集聚转为离散分布,2012年各类型空间分布方向和范围差异较大,2018年三星级和经济型空间离散化趋势最为明显。(3)普通型住宿设施由孤立核模式演变为带状多核模式,呈现明显的中心集聚―外围扩散趋势;经济型酒店由点状集聚转变为带状集聚。(4)住宿设施与旅游景点的空间耦合性较高,在主要道路缓冲区内具备较强的空间协调性,旅游地域系统处于单中心集聚发展的初级阶段,分形结构有待优化。