基于POI的吉安市中心城区旅游空间格局研究_黄雨泽.pdf

110Research on the Tourism Spatial Pattern of Jian City Center based on POI基于 POI 的吉安市中心城区旅游空间格局研究摘要：文章基于城市旅游活动六要素，借助POI数据，运用最邻近距离指数、核密度分析法等方法来研究吉安市中心城区旅游空间格局特征。结果表明：（1）六类服务空间的分布中心分布于吉州区，分布方向均为北偏东方向，与赣江流向大致相同。（2）六类服务业态在空间上出现集聚分布，不同类型的服务业聚集程度存在着较大的差别。（3）空间整体呈现三大片区集聚的格局，与城市发展大体耦合，分布形态表现为“点状”“组团状”“带状”分布。Abstract：Based on the six elements of urban tourism activities,with the help of POI data,this paper uses the nearest neighbor distance index,kernel density analysis and other methods to study the characteristics of tourism spatial pattern in the center of Jian City.The results show that:(1)The distribution centers of the six types of service spaces are located in Jizhou District,and the distribution directions are all in the north-easterly direction,which is roughly the same as the flow direction of the Ganjiang River.(2)The six types of service industries are clustered and distributed in space,and there is a big difference in the degree of clustering of different types of service industries.(3)The overall space presents a pattern of three major areas agglomeration,which is generally coupled with urban development,and the distribution forms are point-likegroup-like and band-like distribution.关键词：POI 数据；中心城区；旅游空间；空间结构Keywords：POI data；central city；tourism space；the spatial structure文黄雨泽西北大学城市与环境学院硕士研究生窦文章北京大学教 授西北大学客座教授博士生导师（通讯作者）DOI：10.19875/ki.jzywh.2023.02.035引言旅游业作为城市的产业之一，研究城市旅游业态的空间格局特征可以为城市旅游业的项目布局和空间优化提供一定的参考1。目前已经有学者对此进行了探讨，从研究角度来看，主要包括空间组织形态、空间结构演化、空间相互作用2；在研究方法方面，也有一些空间模式的应用；在研究规模上，更多地关注国家和省域，而对各个区域的旅游空间的研究还需进一步扩展；在研究的内容方面，多受限于数据的缺乏和标准的界定管理。多源数据的使用使得一些空间数据在空间格局研究中得到了广泛的应用。POI 是一种新的数据来源，具有量大、易获取等特点，在特定的情况下，可以有效地提高空间的精度。吉安市中心区自然资源丰富，地理位置特殊，蕴含历史底蕴的红色基因文化、山水自然资源的生态文化以及独具魅力的古韵文化等多种文化资源相互交织，优化了中心城区旅游空间的资源禀赋，本文旨在通过对中心城区旅游空间结构的分析与研究，为中心城区旅游活力、空间优化、基础设施规划等方面提供科学依据，进而在微观上拓展城市旅游空间的研究。1 研究方法与数据来源1.1 研究区域概况吉安市中心城区位于赣江与禾水的交汇处，呈现自赣江、禾水往外逐渐升高的形态3。中心城区规划范围内有多处山体和湖泊水系。东临青原山，北临天君山、天华山、神岗山、骡子山；南有西龙山、娑罗山、真华山。赣江是从南到北的一个拱形，禾水是从西到东，在赣江中蜿蜒曲折；市区内也有多个水库：内河水系、后河水系、磨盘湖水系。另外，中心城区拥有特殊的资源，包括红色文化、庐陵文化、佛教文化、名人文化等，东部为江西名山青原山，南部为永和吉州窑，还有众多的寺庙、古庐陵、红色革命遗址；此外，还有石陂、渔源、燕坊、陆家洲等具有鲜明特色的古村落，形成了独特的文化旅游环境。根据吉安市城市总体规划（20172035），吉安市中心城区的研究范围是：北到吉安县凤凰镇，南到吉州区的长塘镇和樟山镇，禾水以东，西至禾水分流处，东至青原山，具体范围如图 1 所示。1.2 数据来源POI是指以实际地理位置为代表的点数据，具有精确的地理信息和丰富的数据量，用以描述地理位置，包括名称、所属区域、类型、经纬坐标等信息4。POI 数据不仅可以提高对城市旅游空间描述的准确性，而且能够反映出空间结构与分布特征5。本文的 POI 数据来源于高德地图开放平台，时间为 2022 年 2 月，覆盖住宿、金融保险、交通设施、绿地、购物、餐饮、居住等 19 大类，每个大类下还包括有中类和小类。本文基于城市旅游的六个基本要素，即吃、住、行、游、娱、购，划分为相应的六大服务，然后对分类后的数据进行坐标系统一（表 1）。1.3 研究方法1.3.1 平均最近邻指数ArcGIS 的平均最近邻法是根据元素的中心与邻近元素的中心位置之间的距离来求取它们的平均值。平均近邻指数（ANN）是指平均观察到的距离与期望的距离之比，其表达式如下6：式中：ANN 表示最邻近比；表示平均观察距离；表示预期距离；n 是要素的个数；A 为研究范围内区域的面积。1.3.2 核密度估计法借助 ArcGIS 中的核密度分析工具，可以反映该数据在空间分布中的集中度，是点要素分析时常用的一种方法6。由于核密度法在计算时会考虑到要素所在区位，所以核密度的分析结果会得出距离越近的事物，其相关性越大的特征7，通过核密度分析可以得出吉安市中心城区旅游空111227|2023|02城市设计的最邻近比均小于 1，而且借助 Z 值和 P 值可以验证它们的分布具有聚集的特点。平均最近邻比率（ANN）可以定量表示空间点数据的邻近程度、判断空间的分布形态9，如果得到的平均最近邻比率（ANN）小于 1，则模式为聚集；反之，则模式为分散；如果 ANN 等于 1，则模式为随机分布10。根据李秀丽等（2008）11对点数据分布类型的最近邻指数标准，本文将点数据分布类型的最近邻指数标准划分为五个分布模式，即：聚集、聚集-随机、随机、随即-均匀、均匀，其中 0.5 则为集聚分布，可分三个层级：最为集聚空间为餐饮服务和购物服务，ANN值为0.19和 0.21；较为集聚空间为住宿服务和娱乐服务，ANN 值为 0.29 和 0.35；集聚-随机分布的类型为景点服务和出行服务，集聚程度相对最低。2.3 空间结构特征吉安市中心城区坐落在赣江的两侧，以河西、河东、河南三个区域为中心，中心城区以井冈山大道作为城市的发展主轴，并以阳明西路为发展次轴，将城北、城南、井开、凤凰四个区域相连。吉州区是吉安市老城区，地理位置优越，整个区域的休闲旅游业都是沿着河流发展的，所以吉安市的中心区在总体上是从吉州地区向外围扩散的，是一个多组团的区域。相关服务空间主要聚集在吉州区内的几条街道、青原区主城区以及吉安县政府所在镇区内。其中，吉州区文山街道为高密度的集聚中心，青原区滨江街道和吉安县敦厚镇的敦厚村为较高密度的集聚中心，在空间上形成三大高密度的集聚区，并向外延伸发展（图 4）。（1）餐饮、购物：大尺度集聚，组团分布（图5（a）、图 5（f）餐饮服务和购物服务在空间分布上整体呈现大面积高集聚的特点，以三核形式主要分布于吉州区城区、青原区城区和滨江街道以及吉安县敦厚镇，并向周边扩散，核心间分散发展，主要围绕城市的核心商圈进行聚集。当前餐饮服务在后分布在吉州区城区、青原区滨江街道、吉安县敦厚镇；大约 74%的住宿 POI 点分布在吉州区城区、青原区城区、吉安县敦厚镇；大约 66.7%的出行 POI 点主要分布在吉州区、青原区以及吉安县敦厚镇的主要道路两侧，餐饮、住宿、出行三类服务的中心均位于吉州区禾埠街道内。大约 56%的景点 POI 分布在吉州区、青原区；大约 67%的购物 POI 点分布在吉州区城区、青原区城区、吉安县敦厚镇；大约 80%的购物服务POI 点分布在吉州区城区、青原区城区以及吉安县政府所在镇区内，景点、娱乐、购物三类服务的中心位于吉州区古南镇街道内。总的来说，在吉安市的休闲旅游服务中，六类服务空间的分布中心地理坐标极为相近，分布于吉州区的禾埠街道和古南镇街道内，其空间分布方向基本上是北偏东方向，与赣江流向相似，整体休闲旅游空间分布形成沿江发展的三大片区，与“一城三片，两水三岸”的城市空间格局大体耦合。2.2 空间分布特征整体的 POI 数据利用 ArcGIS 软件对经过重新分类的 POI 数据进行坐标变换、投影，通过最邻近指数分析，得到其最邻近比 0.222，由此可以看出吉安城市中心区的休闲空间分布具有明显的聚集特征，其中POI点大多分布在井冈山大道、吉安大道、青原大道、君山大道两侧，在赣江和禾水的空间划分，形成三大集聚区（图 3）。对平均近邻指数进行统计，得出了六个类别间的业态分布格局，其公式如下：式中：k 为加权函数，n 是点数据的数量，n与 x 的距离为 r，h 则是距离衰减阈值。1.3.3 标准差椭圆在 ArcGIS 中，采用标准差椭圆法，可以求出由每个元素组成的椭圆形平面单元，对所有点要素的方向趋势进行定量预测，以客观体现空间格局的特征8，其公式为：式中：（，）表示要素的平均中心；表示要素 i 处的权重；（X，Y）是空间坐标；和分别表示 X 轴和 Y 轴的标准差；D 为椭圆的旋转角；、分别表示研究要素的坐标到平均中心坐标的偏差。2 结果与分析2.1 空间分布中心分析基于 ArcGIS 软件进行标准差椭圆分析（图2），可以得出：大约 70%的餐饮 POI 点集中表 1吉安市风中心城区旅游空间 POI 数据类型及数量图 1研究范围图旅游服务分布标准差椭圆图POI 数据空间分布图旅游业态整体核密度图112参考文献：1陈俊婷.试论城市旅游业与体育旅游业融合发展研究J.旅游纵览,2021(23):178-180.2尹贻梅,陆玉麒,邓祖涛.国内旅游空间结构研究述评J.旅游科学,2004(04):49-54+61.3贺志海.浅论江南丘陵城市环境特色的传承与发扬以吉安市中心城市为例J.井冈山学院学报,2009,30(02):60-65.4黄钦,杨波,龚熊波,等.基于POI数据的长沙市旅游景点空间格局分析J.湖南师范大学自然科学学报,2021,44(05):40-49.5李霖,杨蕾.公众参与的兴趣点数据有效性效验方法J.测绘科学,2015,40(07):98-103.6邱洪钢,张青莲,熊友谊.ArcGIS Engine地理信息系统开发从入门到精通M.北京:人民邮电出版社,2013.7湛东升,张文忠,党云晓,等.北京市公共服务设施空间集聚特征分析J.经济地理,2018,38(12):76-82.8谭小芳,朱喜钢,刘风豹.基于POI数据的休闲旅游空间格局特征分析以重庆市中心城区为例J.城市建筑,2021,18(27):97-102.9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J.地理