基于POI数据的南京市空间格局定量研究

doi:10.3969/j.issn.1004-9479.2020.02.2018529

摘要/Abstract

摘要：

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。

关键词: 城市空间格局, 空间分析, 要素特征抽取, POI数据, 南京市

Abstract:

In allusion to a typical pattern of urban space features, from its semantic description, geometry, and many other features are summarized and analyzed. Based on the above, POI data are classified, and the algorithm based on planar kernel density estimation, spatial clustering and double density factor analysis are designed. As the example of POI data of Nanjing city, by the means of kernel density estimation algorithm, doing the raster overlay calculation, extraction by mask, rendering classification, and raster reclassification, to construct city spatial pattern and to testify the accuracy and practicability of the methods of extracting features. Therefore, the administration of planning can make urban plans better, to improve the city development. The result reveals the relationship between the spatial relationship and the attribute of the city. The urban commercial center and the urban commercial center, effectively reflect the regional distribution of the overall urban spatial pattern, and the Nanjing city commercial center is basically in line with the overall planning of the city of Nanjing for 2000-2020 years. However, it can't directly reflect the positioning of the city's commercial centers. Besides the main city zone is the commercial center of Nanjing, county towns, development zones and high-tech zones, have their own commercial center , which conforms to the multi business mode of the city. Compared with the traditional urban commercial space research, the quantitative research based on POI data has a more detailed understanding of the overall urban pattern and commercial space, which is helpful for the identification of commercial centers and the analysis of industry characteristics. The government departments are convenient to adjust the development direction of the existing planning functional areas, so as to make the spatial structure and characteristics of different functional areas more reasonable.

Key words: urban spatial pattern, spatial analysis, features characteristics’ extraction, POI data, Nanjing

李卫东, 张铭龙, 段金龙. 基于POI数据的南京市空间格局定量研究[J]. 世界地理研究, 2020, 29(2): 317-326.

Weidong LI, Minglong ZHANG, Jinlong Duan. The research of Nanjing urban spatial pattern based on POI data[J]. World Regional Studies, 2020, 29(2): 317-326.

图/表 10

参考文献 15

1	赵卫锋,李清泉,李必军.利用城市POI数据提取分层地标.遥感学报,2011,15(05):973-988.
	Zhao W,Li Q, Li B. Extracting hierarchical landmarks from urban POI data.Journal of Remote Sensing, 2011, 15(05):973-988.
2	顾朝林, 宋国臣. 北京城市意象空间及构成要素研究. 地理学报, 2001, 56(1):64-74.
	Gu C, Song G. Urban image space and main factors in Beijing. Acta Geographica Sinica, 2001, 56(1):64-74.
3	翟健, 金晓春. 城市规划中的GIS空间分析方法. 城市规划, 2014, 38(a02):130-135.
	Zhai J, Jin X. Method for gis spatial analysis in urban planning. City Planning Review, 2014, 38(a02):130-135.
4	许泽宁, 高晓路. 基于电子地图兴趣点的城市建成区边界识别方法. 地理学报, 2016, 71(6): 928-939.
	Xu Z, Gao X. A novel method for identifying the boundary of urban built-up areas with POI data. Acta Geographica Sinica, 2016, 71(6):928-939.
5	王峰. 聚类分析在城市圈层划分中的应用.建筑经济,2006,2:51-54.
	Wang F. The application of cluster analysis in city circle Division. Construction Economy, 2006, 2:51-54.
6	黄伟力.基于POI的城市空间结构分析——以北京市为例.现代城市研究,2017(12):87-95.
	Huang W. An Analysis of Urban Spatial Structure Based on POI:A Case Study of Beijing. Modern Urban Research, 2017(12):87-95.
7	段进. 城市空间发展论. 南京：江苏科学技术出版社, 2006.
	Duan J. Urban spatial theory. Nanjing：Jiangsu Science and Technology Press, 2006.
8	李新运,郑新奇,闫弘文.坐标与属性一体化的空间聚类方法研究.地理学与国土研究,2004, 20： 8-40.
	Li X,Zheng X,Yan H. On spatial clustering of combination of coordinate and attribute. Geography and Territorial Research2004, 20(3):38-40.
9	张功长.随州城市空间格局演变研究.武汉:华中科技大学,2010.
	Zhang G. Study on the evolution of urban spatial pattern in Suizhou.Wuhan: Huazhong University of science and technology, 2010.
10	浩飞龙,王士君,冯章献,等.基于POI数据的长春市商业空间格局及行业分布.地理研究,2018,37(02):366-378.
	Hao F, Wang S, Feng Z, et al. Spatial pattern and its industrial distribution of commercial space in Changchun based on POI data. Geographical Research,2018,37(02):366-378.
11	禹文豪,艾廷华.核密度估计法支持下的网络空间POI点可视化与分析.测绘学报,2015,44(01):82-90.
	Yu W,Ai T. The visualization and analysis of poi features under network space supported by kernel density estimation. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2015,44(01): 82-90.
12	陈蔚珊,柳林,梁育填.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.地理研究,2016,35(04) :703-716.
	Chen W,Liu L,Liang Y. Retail center recognition and spatial aggregating feature analysis of retail formats in Guangzhou based on POI data. Geographical Research, 2016, 35(04):703-716.
13	朱杰,孙毅中,陈律余,等.顾及属性空间分布不均的空间聚类方法——以城市商业中心的提取为例.武汉大学学报：信息科学版,2017,42(12):1696-1702.
	Zhu J, Sun Y,Chen L,et al. A spatial clustering method based on uneven distribution of non-spatial attributes——identifying city commercial center. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2017, 42(12):1696-1702.
14	池娇, 焦利民, 董婷, 等. 基于 POI 数据的城市功能区定量识别及其可视化. 测绘地理信息, 2016, 41(2): 68-73.
	Chi J, Jiao L, Dong T, et al. Quantitative identification and visualization of urban functional area based on poi data. Journal of Geomatics, 2016, 41(2): 68-73.
15	张昊锋.郑州市商业中心空间布局及优化研究.开封：河南大学,2010.
	Zhang H. Research on the spatial layout and optimization of Zhengzhou commercial center. Kaifeng： Henan University, 2010.

序号：分类	数量/个	POI数据内容
a：购物服务	3028	商场、超级市场、便民商店/便利店、专卖店、楼宇、家电电子卖场、家居建材市场、服装鞋帽皮具店
b：科教文化	16630	学校、博物馆、科技馆、科教文化场所、培训机构、文艺团体、驾校、传媒机构、文化宫、会展中心、展览馆、图书馆、天文馆、档案馆
c：风景名胜	3039	公园广场、风景名胜、风景名胜相关
d：商务住宅	16611	住宅区、商务住宅相关、产业园区、楼宇
e：医疗保健服务	7372	医药保健销售店、诊所、综合医院、专科医院、医疗保健服务场所、急救中心、动物医疗场所、疾病预防中心
f：金融保险	6678	银行、自动提款机、金融保险服务机构、证券公司、保险公司、财务公司、银行相关
g：公司企业	44178	公司、公司企业、工厂、知名企业、农林牧渔基地
h：餐饮服务	39052	中餐厅、外国餐厅、快餐厅、茶艺馆、休闲餐饮场所、糕饼店、甜品店、咖啡厅、冷饮店
i：政府机构及社会团体	12890	政府机关、社会团体、交通车辆管理、政府及社会团体相关、公检法机构、工商税务机构、民主党派、外国机构
j：体育休闲	9249	娱乐场所、体育休闲服务场所、休闲场所、度假疗养场所、运动场馆、影剧院、高尔夫相关
k：住宿服务	7374	旅馆招待所、宾馆酒店、住宿服务相关
l：生活服务	16859	美容美发店、摄影冲印店、洗衣店、电讯营业厅、维修站点、邮局搬家公司、洗浴推拿场所、婴儿服务场所

序号：分类	数量/个	POI数据内容
a：购物服务	3028	商场、超级市场、便民商店/便利店、专卖店、楼宇、家电电子卖场、家居建材市场、服装鞋帽皮具店
b：科教文化	16630	学校、博物馆、科技馆、科教文化场所、培训机构、文艺团体、驾校、传媒机构、文化宫、会展中心、展览馆、图书馆、天文馆、档案馆
c：风景名胜	3039	公园广场、风景名胜、风景名胜相关
d：商务住宅	16611	住宅区、商务住宅相关、产业园区、楼宇
e：医疗保健服务	7372	医药保健销售店、诊所、综合医院、专科医院、医疗保健服务场所、急救中心、动物医疗场所、疾病预防中心
f：金融保险	6678	银行、自动提款机、金融保险服务机构、证券公司、保险公司、财务公司、银行相关
g：公司企业	44178	公司、公司企业、工厂、知名企业、农林牧渔基地
h：餐饮服务	39052	中餐厅、外国餐厅、快餐厅、茶艺馆、休闲餐饮场所、糕饼店、甜品店、咖啡厅、冷饮店
i：政府机构及社会团体	12890	政府机关、社会团体、交通车辆管理、政府及社会团体相关、公检法机构、工商税务机构、民主党派、外国机构
j：体育休闲	9249	娱乐场所、体育休闲服务场所、休闲场所、度假疗养场所、运动场馆、影剧院、高尔夫相关
k：住宿服务	7374	旅馆招待所、宾馆酒店、住宿服务相关
l：生活服务	16859	美容美发店、摄影冲印店、洗衣店、电讯营业厅、维修站点、邮局搬家公司、洗浴推拿场所、婴儿服务场所

编号	商业中心名称	聚类离散点个数	区域密度指数
0	主城区商业中心	102	2101.366216
1	江宁商业中心	13	79.019036
2	浦口商业中心	2	6.579416
3	泰山商业中心	12	52.123164
4	沿江商业中心	5	61.013928
5	六合商业中心	8	200.585394
6	仙林商业中心	9	273.399619
7	溧水商业中心	1	6.344146
8	高淳商业中心	5	30.571577
9	将军山商业中心	1	2.343389

编号	商业中心名称	聚类离散点个数	区域密度指数
0	主城区商业中心	102	2101.366216
1	江宁商业中心	13	79.019036
2	浦口商业中心	2	6.579416
3	泰山商业中心	12	52.123164
4	沿江商业中心	5	61.013928
5	六合商业中心	8	200.585394
6	仙林商业中心	9	273.399619
7	溧水商业中心	1	6.344146
8	高淳商业中心	5	30.571577
9	将军山商业中心	1	2.343389

[1]	沈体雁, 古恒宇, 劳昕. 走向空间的人口学研究：西方空间人口学研究的回顾、评价与展望[J]. 世界地理研究, 2021, 30(2): 389-398.
[2]	窦旺胜, 王成新, 薛明月, 王召汉. 基于POI数据的城市用地功能识别与评价研究[J]. 世界地理研究, 2020, 29(4): 804-813.
[3]	陈伟, 翟国方, 沈志翔, 施益军. 1970—2015年中东地区恐怖袭击事件的时空特征分析[J]. 世界地理研究, 2020, 29(4): 659-668.
[4]	邓毅. 县域财政收入与支出的时空分异与协调性研究[J]. 世界地理研究, 2018, 27(01): 83-93.