基于多代理人的零售业空间结构模拟

中心地理论的提出由来已久,但对现实中多种因素复杂作用下的中心地体系进行实证研究并指导规划实践一直难以开展。传统模拟研究方法采用数学线性规划的思路,通过优化目标函数来实现对中心地体系的还原与考察,但复杂程度有限,难以用于实证研究和实践。多代理人技术的出现提供了新的研究思路。本文介绍笔者开发的一个零售业空间结构模拟系统。该系统以多代理人技术为基础,通过模拟商业中心和消费者两类代理人的行为,得出商业中心结构分布。商业中心被分为3 个等级,可以根据经营收入调整空间位置和自身服务等级;消费者以一定的频率产生不同等级的购物需求,并以距离为指标选择商业中心作为出行目的地。模拟过程从产生一定数量的一级商业中心开始,经过循环模拟消费者选择行为和商业中心的位置等级调整,最终达到商业中心等级和空间分布的平衡状态。作为对这个模拟系统的检验,分别对5 种典型的消费者空间分布场景进行模拟,包括：均匀分布、单中心、卫星城、分散组团、带形组团。结果表明这个系统的模拟性能稳定,生成的商业中心结构合理。     

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。     

CHANGING SUBURBAN RETAIL PATTERNS IN METROPOLITAN LOS ANGELES*

Competition among California communities for retail sales tax revenues has increased since the imposition of property tax limitations in the late 1970s. Suburban adoption of redevelopment and other economic planning practices is altering the spatial pattern of retailing in suburban Los Angeles. In the inner suburbs, economic planning contributes to increased spatial concentration of retailing. In the outer suburbs, local economic planning in predominantly residential suburbs has helped reduce the spatial concentration of retailing.     

城市零售业热点区演变特征及驱动机制研究

基于核密度估计法、最邻近指数分析法以及局域Getis-Ord G^*指数法,利用零售商业兴趣点（POI）数据,分析武汉市三个时间节点下的零售商业热点区的空间分布及业态集聚的演变特征,并探讨其驱动机制。研究表明：1）中心城区具有多核发展趋势,远城区低密度点状集聚,商业点由主热点区呈放射型面状扩散;2）武汉市热点区面积与数量增长显著。主次热点13年间由71km²增长到168km²,主热点区由7个增加到10个;3）各零售业态的集聚程度发展具有一定差异性。除医药及医疗器材类业态集聚程度呈降低趋势,其他五类零售业态的聚集程度均有不同程度的提升;4）武汉市零售商业热点区的形成及演变是人地关系互动的结果,区位历史条件、交通网络、政府用地政策、旅游资源开发等多种因素合力影响武汉市零售商业的热点形成及演变。