基于POI的成都市核心城区商业空间格局研究_刘敏.pdf

第 卷 第 期 年 月测绘与空间地理信息 ，收稿日期：基金项目：福建省海洋与渔业局福建省海洋经济发展补助资金项目 台湾海峡西岸渔业生态与资源监测预警系统建设与业务化应用示范（一期）（）资助作者简介：刘 敏（），男，江西南昌人，测绘工程专业硕士研究生，主要研究方向为地理信息工程。通信作者：朱勤东（），女，福建福州人，高级工程师，硕士，年毕业于武汉大学摄影测量与遥感专业，主要从事测绘类电子政务方面的应用研究工作。基于 的成都市核心城区商业空间格局研究刘 敏，朱勤东，夏文亮（福州大学 数字中国研究院（福建），福建 福州）摘要：以成都市核心城区为研究区域，基于商业设施兴趣点（，）数据，运用 空间分析方法对商业设施总体及各类商业的空间分布格局进行探究。结果表明：）成都市核心城区商业整体呈现“中心外围”结构，以天府广场为中心，商业密度呈现由中心区域向外围逐渐递减趋势。）成都市核心城区商业热点区域主要分布在“天府广场远洋太古里四川大学片区”、蜀汉路两侧以及新世纪环球购物中心以南地区。）七类商业热点区域分布特征可归纳为三大类型：餐饮服务类和生活服务类为单核带状延伸型；休闲娱乐类和金融保险类为多核带状型；购物服务类、风景名胜类及住宿服务类为单一点状型。关键词：；商业业态；空间分析；成都市中图分类号：文献标识码：文章编号：（），（，（），）：（），：），），）：；，：；引 言商业空间布局是城市地理学近年来的重要研究议题之一，研究城市商业空间分布及其影响因素对城市商业布局与规划决策具有重要指导意义。国外学者早在 世纪 年代，便开始对城市商业空间布局机制进行探讨。年代以后，国外学者对于城市商业的主要研究内容包括商业的集聚特征、空间分异、零售业中心化、购物中心的扩张与竞争以及零售业空间重构等。随着国内经济的快速发展与城市化的推进，国内学者对于城市商业的研究也在逐渐增加，研究内容包括商业中心识别、业态集聚分析与商业空间布局机制等。近年来，随着地理数据源的不断丰富，以 为代表的地理大数据在城市商业地理的研究中越来越被广泛运用，其能够更加客观地反映城市商业的空间分布特征，利用地理大数据研究城市商业空间分布格局及其影响因素已成为新趋势。当前，数据已经被广泛应用于城市商业空间分异，、热点识别、业态集聚的分析探索上。陈蔚珊等基于广州市，运用空间分析法探索城市商业活动的热点地区以及不同零售业态集聚区的空间分布特征；浩飞龙等基于长春市商业类，识别零售商业中心并探究长春市商业各类行业的分布及集聚特征；陈洪星基于乌鲁木齐主城区商业，识别商业中心和商业热点区以及探究其影响因素。在传统的商业研究中多通过统计年鉴或者问卷调查抽样获取数据，研究尺度也多为市级或县级，同时过往对商业空间布局及影响因素的分析多为定性分析，很少采用定量分析。而 数据具有数据量大、覆盖面广、精度高、易于获得等特点，有利于提高微观尺度上商业空间格局研究的准确性。因此，结合地理大数据，开展城市商业网点的空间分布格局及业态差异研究，对城市空间分析及商业规划具有重要指导意义。数据来源及研究方法 研究区概况成都市是四川省省会，位于四川省中部，四川盆地西部。本文的研究区域为成都市核心城区，包括绕城高速（四环）外侧 以内的区域和金牛区、成华区、青羊区、锦江区、武侯区（含高新区）在绕城高速（四环）外的区域。共由 个社区街道组成，总面积为 。数据来源本研究所采用的成都市核心城区 年 月商业 是通过高德地图 获取的（见表）。数据包括购物服务类、餐饮服务类、生活服务类、住宿服务类、休闲娱乐类、金融保险类和风景名胜类共七大类，经过数据筛选和清洗后，共得到 条 数据，每条 数据均包含名称、所属类别、地址、所在省市区、经度和纬度等属性信息。居民地和地铁路线数据来源于小 地图；公路数据来源于全国地理信息资源目录服务系统 全 国 基 础 地 理 数 据 库（：？）。主要研究方法）核密度分析法核密度估计法是由 和 提出的一种非参数估计法，被广泛地应用于点位数据的空间聚类分析中，可以直观的获取点位数据的聚集和离散特征，从而描述点位数据的分布特征。其主要借助一个规则移动样方对空间点要素的分布集聚特征程度进行估计。计算公式如下：（）|（）式中：（）为空间位置 处的核密度估计值；为空间权重函数；为要素点 到 的距离，为距离阈值；为与位置 的距离小于或等于 的要素点的点数。表 商业设施兴趣点分类表 （）类子类购物服务类便民商店 便利店、超级市场、家电电子产品卖场、家居建材市场、专卖店、综合市场等餐饮服务类中餐厅、快餐店、外国餐厅、甜品店、糕饼店、咖啡厅、冷饮店、其他生活服务类邮局、快递中心、菜鸟驿站、美容美发店、摄影冲印店、电信营业厅、维修站点等住宿服务类宾馆酒店、旅馆、度假酒店、招待所等休闲娱乐类度假村、电影院、剧院、歌舞厅、酒吧、网吧、游戏场所、洗浴按摩等金融保险类银行、自动提款机、保险公司、金融保险服务机构、证券公司、财务公司、事务所等风景名胜类动物园、博物馆、公园广场、旅游景点、教堂等 ）局域 指数法指数是探测空间点位局部空间自相关的指数之一。本研究用 指数来分析商业设施兴趣点的聚集冷热点区域的空间分布情况，计算公式如下：?，()（）式中：即 值，值越大表示高值的聚类程度越密集。为正，且数值越大，则表示要素 周边的值高于均值，形成热点空间集聚，为负，且数值越大则为冷点空间集聚。）双变量空间自相关双变量空间自相关主要用于描述不同空间要素之间的联系程度，以 格网为空间分析基本单元，采用双变量空间自相关分析刻画不同商业业态间的空间相关性，以及商业与居民地之间的空间相关性的大小，计算公式如下：?，（）（）式中，、表示不同的商业业态；为空间格网 属性 的值；为空间格网 属性 的值；?、?分别为属性第 期刘 敏等：基于 的成都市核心城区商业空间格局研究 和属性 的平均值；、分别为属性 和属性 的方差；为地理空间格网单元个数，为空间权重，采用 邻接标准来定义，领接的秩设为。成都市商业总体的聚集形态特征 商业网点总体分布特征首先，利用最近邻指数计算得到，商业网点总体的最邻近比率为 ，值得分为，表明商业网点空间分布具有非常显著的集聚特征。其次，利用核密度估计法刻画商业网点的空间分布格局，得到成都市核心城区商业核密度分布结果如图 所示。分析可得：）成都市核心城区商业网点总体上以天府广场为中心，呈现由中心区域向外围逐渐递减特征，以成都市一、二环线内区域为商业核心圈层，商业网点高度集聚，三环以外地区形成规模密度相对较小的集聚热点区域。）一环内以春熙路为中心，沿伸至恒大购物广场王府井太古里片区为商业网点高度聚集地区。一环内低核密度商业区域主要包括蜀都大道金河路以南的人民公园文化公园百花潭公园片区、四川大学华西校区及青羊区政府以北地区。）二环以外商业空间分布多呈现“孤岛型”点状分布，其中，成都东站、成都南站及成都双流国际机场形成三角状商业热点聚集区域。图 商业网点总体核密度空间分布 商业网点空间集聚特征将依据城市主干道路划分的街区作为研究单元，采用空间自相关分析法和局域 指数法，分析核心城区的商业网点空间集聚特征。首先，计算得全局莫兰指数为，值为 ，表明商业网点的空间分布存在显著的空间正相关性。然后采用局域 指数法进行热点分析，识别商业冷热点集聚区。如图 所示，热点、次热点集聚区主要分布在三环以内，其中，督院街道、合江亭街道、书院街街道、水井坊街道、跳伞塔街道和望江路街道形成显著的热点集聚区，这也与大型商圈的分布情况相吻合。而冷点区域主要分布在金牛区、成华区和锦江区的三环以外地区，而这些区域内多为工业区及基本农田等非商业设施用地，因此，这些街区大多为商业网点冷点集聚区域。图 商业网点冷热点集聚分布 成都市商业分行业空间分布格局 商业空间距离分布特征成都市核心城区各商业的数量及密度分布呈现典型的“中心外围”差异。为了更好地研究这种差异，以城市中心天府广场为圆心，每隔 做多环缓冲区，然后统计各个圈层内不同商业业态网点的数量特征。如图 所示，商业网点主要分布在以天府广场为圆心的 圈层范围内，且在 的范围内逐圈层递增，以外的圈层各类型商业网点数量逐渐递减。从各行业圈层分布数量来看，在 范围内，餐饮服务类和生活服务类网点分布数量占比达到最大；住宿服务类网点主要聚集在 范围内，并随着离中心距离的增大，网点数量逐步递减；休闲娱乐类和金融保险类在 范围内行业网点分布较为集中；购物服务类和风景名胜类则随着距离的变化，网点数量变化趋势不大，表明购物服务类和金融保险类广泛地分布在核心城区的各个圈层，与中心距离之间联系不大。图 不同商业业态圈层分布 商业分行业空间分布特征区别于其他公共设施，商业作为一个市场化的行业，具有高度的竞争性和变化性。因此，在市场竞争机制的作用下，商业网点聚集或者扩散都是商业区位选择的空间表现。从成都市核心城区各商业核密度图（如图 所示）可以发现七类商业网点的空间集聚区域具有显著的差异性。餐饮服务类网点数量居多且分布十分广泛，在二环线内呈现高等级集聚多中心分布的特征，其中，有两大高密度区域，分别为天府广场春熙路片区和蜀江路段。次高热点地区主要包括宽窄巷子、文殊院、新南门、测绘与空间地理信息 年锦里、川藏立交、青羊宫和百花潭公园等区域。整体而言，餐饮服务类网点在二环线以内呈现分布范围广、密度高、集中区域分布多且广泛的特点。购物服务类的高热点区主要是天府广场春熙路地区，该区域人流量大且地段位置优越，拥有若干个购物综合体，如恒大广场、王府井百货、茂业百货、春熙路和远洋太古里等购物中心。生活服务类以天府广场春熙路片区为分布核心以此环绕形成的次密度区域在二环路内分布广泛，其中主要的高核密度生活服务区包括：营门口一品天下片区、宽窄巷子、文殊院和新华坊东郊记忆片区。住宿服务类的核心区位于西南最大的综合交通枢纽 成都东站商圈，次中心区域位于天府广场春熙路地区，分布呈现相互独立的态势，核密度均值达到，表明热点区域内住宿业极其发达并领先于其他地区。休闲娱乐类以天府广场春熙路片区为分布核心，围绕核心区域形成的次密度核心区广泛的发布于二环线内的成华区、锦江区和三环线内的金牛区、青羊区和武侯区。金融服务类高密度区域主要集中在骡马市天府广场春熙路片区，其余核心热点区域包括人南立交成都南站片区、天府立交南侧区域。风景名胜类高核密度区域主要集中在一环以内，以天府广场宽窄巷子武侯祠博物馆片区最为集中，该片区内包含天府广场、人民公园、文化公园、宽窄巷子、武侯祠等风景名胜地。图 商业网点总体核密度空间分布 结束语商业市场化程度高，各行业在长期的竞争演化中形成各自业态的空间分布格局，基本上符合城市居民生活需求，亦符合行业本身的区位选择规律。本文利用高德 数据分析成都市核心城区的商业空间格局及影响因素，得出以下结论：）成都市核心城区商业整体呈现“中心外围”结构，以天府广场为中心，商业密度呈现由中心区域向外围逐渐递减趋势，二环线以内区域为商业核心圈层，商业设施高度集聚。）餐饮服务类、休闲娱乐类和生活服务类与居民日常生活紧密相关的行业大多集中于城市中心，住宿服务类则更多的与人口流动、交通枢纽位置等因素相关，譬如住宿服务类热点区域分布在成都东站附近。有别于通过调查问卷、调研访谈等传统手段分析城市商业空间格局，本文基于大样本 数据的商业空间格局研究更能细致反映城市当前的商业空间分布格局，同时探究商业空间分布与集聚效应、居民地和交通便利性等影响因素之间空间关系，也能更准确反映商业空间布局需求，从而为城市发展规划提供更多的科学性参考。但本文仍存在许多改进之处，未来将借助人口密度、路网、土地租金等一系列影响因素，深入分析造成商业空间分布差异的影响原因。因此，在后续的研究中将进一步考虑不同商业业态区位选择与各影响因素之间驱动力差异。另外，结合点评数据、热力图数据、手机数据等多源数据分析商业空间分布的精细化需求要素也是未来深入研究的重要方向。参考文献：，：，：，（）：魏中宇，苏惠敏，黄荣静 基于 数据西安市商业集聚特征分析 西南大学学报（自然科学版），（）：吴康敏，张虹鸥，王洋，等 广州市零售业态空间分异特征