基于POI数据的上海市餐饮业空间分布特征及影响因素

以上海市为研究对象,基于兴趣点（POI）数据,运用核密度分析刻画餐饮业空间格局,并构建OLS模型、空间滞后模型、空间误差模型探究餐饮业空间分布的影响因素。结果发现,餐饮业空间分布呈块状聚集、多中心发展的格局。其中,西餐业高度集中于内环线以内,呈东西向延伸;快餐业在中心城区和高校集聚的城郊结合部大规模集聚。空间计量回归结果表明,餐饮业分布受到人口、经济、交通、空间4类要素的影响：区域经济发展水平高、人口规模大、交通优越、相关业态丰富会促进集聚,而周边业态的混合度过高则会抑制集聚,城市空间结构也会影响餐饮业分布,商圈、中心城区的餐饮业密度更高;中餐、西餐、正餐、快餐4类餐饮业分布的影响因素存在差异性,西餐企业倾向于分布在地价较高的地区,中餐企业对交通可达性有更高的需求,正餐企业的分布与当地区域经济发展水平显著相关,快餐企业的分布与各类文娱公共设施的分布有密切联系。     

城市餐饮业的空间格局及影响因素分析——以厦门市为例

以厦门市餐饮业普查数据为基础,结合实地考察,运用ArcGIS空间分析,以街道为研究单位分析了厦门市餐饮业的空间格局.结果发现,厦门市的餐饮业分布岛内岛外差异显著,以厦门岛为核心呈现圈层式发展,岛内从城市中心向外递减,各街道内餐饮业主要以组团式集聚和带状分布相结合的方式出现.综合考虑区域经济水平、人口密度、交通便捷程度、城市空间格局等与餐饮业分布有关的影响因素,运用SPSS进行相关性分析,结果表明:餐饮业的空间分布与城镇住宅面积、商业服务用地关联度最高;城市的公共设施用地面积和城中村住宅面积与餐饮业的发展呈     

中国省域碳强度空间依赖格局及其影响因素的空间异质性研究

在估算各省域碳强度的基础上,利用探索性空间数据分析(ESDA)和时空跃迁测度方法以及地理加权回归(GWR)模型分析了1995~2015年中国省域（不包括西藏、港、澳、台地区）能源消费碳强度的空间依赖格局及其驱动因素的空间异质性。结果显示：① 中国省域碳强度存在显著的空间正相关性,表现为先下降后上升再到小幅波动的特征,碳强度相似的省域趋向于集聚,表明中国省域碳强度具有明显的空间依赖特征;②省域碳强度存在不均衡的发展格局,高-高集聚的省域主要分布在中国西北部,低-低集聚的省域多分布于中国东南部。③碳强度空间集聚总体呈优化态势,高-高集聚的省域在减少,低-低集聚的省域在不断增多,但不同省域在碳强度的空间集聚中所起的作用不同。④ 碳强度影响因素(解释变量)的回归系数均为正值,4个解释变量对碳强度的影响程度依次为：能源强度>能源结构>产业结构>人均GDP;且各因素对碳强度的影响在不同省域具有明显的空间异质性。     

郑州市零售业空间格局及影响因素分析

零售业与居民生活密切相关,其空间布局对满足居民消费需求、城市经济发展等方面有重要影响.城市空间格局决定了产业发展环境,影响产业布局.该文采用空间分析方法,分析郑州市零售业空间分布特征,并利用地理探测器探讨不同城市空间对零售业空间布局的影响.研究发现:1)零售业空间集聚特征明显且存在空间尺度效应,随距离增加,空间集聚性先增加后减小;2)零售业具有明显的"核心—边缘"空间结构特征,且集中分布在距市中心10 km范围内;3)5种城市空间对零售业整体空间布局具有显著影响,其中休闲娱乐和交通空间对郑州市零售业空间布局影响较大,因子解释力分别为0.675、0.656,其次为居住、公共和商业空间,影响程度接近;4)不同城市空间对不同零售业态空间布局的影响程度有差异,居住和公共空间对医药及医疗器材零售布局影响较大,交通空间对综合零售布局影响较大,而商业和休闲娱乐空间对文化、体育用品及器材零售布局影响较大.     

探析城市规划引导下山地城市空间拓展的主导模式

以城市规划为视角,通过Google Earth和借鉴前人的研究成果,判别某城市是否为山地城市,然后对74个山地城市的规划图和文本进行分析.从分析的结果来看,在城市规划引导下,作者归纳出该类城市有以下四种空间布局形态:单中心外围组团式结构、(双)多中心组团式结构、"大分散、小集中"式布局结构、带状组团式结构.山地城市空间拓展在城市规划引导下呈现出以下情形:1.由于受自然条件的限制,大都采取跳跃式的空间拓展模式;2.工业空间拓展和新城(区)规划建设成为该类城市空间拓展的主导模式,而居住空间、科教空间、行政空间等的拓展在该类城市的空间拓展中也起着很重要的作用.     

道路网络中心性对餐饮业空间布局的影响——以青岛市主城区为例

基于道路网络数据和兴趣点（POI）数据,以青岛市主城区为研究区域,分析道路网络中心性及餐饮业空间分布特征,采用全局和局部回归模型探究道路网络中心性对餐饮业分布的影响机制。结果表明：① 中介中心性高值区集中于城市主干道,邻近中心性呈现由中心向四周递减的环状分布特征,特征向量中心性的空间分布表现为多核心结构;② 青岛市餐饮业呈现出块状聚集、区域差异明显的空间分布格局,中餐厅、西餐厅和休闲餐饮具备多中心结构特征;③ 道路网络中心性指标与餐饮业的核密度值具有较高的空间相似性,高-高与低-低聚集区构成了主要的空间关联模式;④ 青岛市餐饮业分布受到道路网络中心性的显著影响,其中,中介中心性对餐饮业分布的影响程度较低,邻近中心性和特征向量中心性的影响程度较高。从局部来看,道路网络中心性对餐饮业分布的影响具有空间异质性,对不同类型餐饮业的影响具有明显的差异。     

基于POI的城市休闲空间格局分析——以乌鲁木齐市为例

基于百度POI数据,运用Ripley’s K函数、最近邻层次聚类、空间自相关等方法,对乌鲁木齐市公共休闲设施空间布局进行研究,总结城市休闲空间的格局特征,进而探讨休闲空间的影响因素。结果表明：（1）乌鲁木齐休闲设施空间分布表现出明显的向心集聚性。（2）各类休闲设施热点区分布表现出不同的集聚倾向,娱乐类、购物类、健身类三类休闲设施热点区主要布局在主城区以内重要交通枢纽和商业中心附近,餐饮类休闲设施热点区表现出明显的人口导向特征,旅游类休闲设施热点区均分布在热门旅游景区附近,文化类休闲设施热点区分布于科教文化基地或多民族混居区。（3）乌鲁木齐市休闲空间格局为“圈层+扇形+组团”模式,核心为面状综合型休闲中心,外围为扇形的休闲设施稀少区、组团式多功能休闲区和组团式餐饮休闲区,最外围是休闲设施极少的郊区和组团式旅游休闲区。（4）乌鲁木齐休闲空间与人口空间分布存在较强的空间正相关关系。     

流动人口购房意愿影响因素的空间异质性——基于MGWR模型的研究

基于2016年中国流动人口动态监测数据,运用多尺度地理加权回归模型对流动人口流入地购房意愿影响因素的空间异质性进行分析。研究发现：① 中国流动人口在流入地城市的购房意愿整体偏低,尤其在流动人口聚集的东南沿海地区,流动人口购房意愿最低。② 多尺度地理加权回归（multi-scale geographically weighted regression,MGWR）模型能识别出不同因素对购房意愿的影响具有空间尺度差异,其中户口类型、流动范围、流动次数等显著变量对不同区域流动人口购房意愿的影响存在明显的区域差异。③ 各影响因素呈现显著的空间分异格局,其中婚姻状况、户口类型、职业类型、房价、公共服务等因素对东南地区购房意愿的影响较大,收入、流动次数、已购住房、随迁子女等因素对东北地区购房意愿的影响更大,西北地区平均受教育年限和拥有住房公积金对流动人口购房意愿的正向促进作用显著,而跨省流动的负向影响由西北向中部地区梯度递减。     

高铁区位对中国异地投资的影响与异质性评价

作为一种特殊的跨区域重大基础设施,高速铁路（下文简称为“高铁”）开通减少沿线企业面临的要素约束,降低企业间的信息不对称和代理成本,促进沿线地区资本流动,影响城市间的异地投资。依托2008—2017年中国上市公司新建投资决策数据,以高铁所引致的连通性和可达性等区位条件变化为切入,分析和评价高铁对异地投资的影响及其空间异质性。研究发现：(1)东部地区连通性提升更快,西部地区可达性改善更显著;巨特大城市与中小城市的可达性和连通性的绝对差距不断拉大。(2)异地投资主要流向东部地区和巨特大城市,但地区差异呈缩小态势。(3)高铁区位对异地投资有显著正向影响,并且可达性的影响程度大于连通性的影响。(4)高铁区位对不同地区、不同规模城市异地投资的影响呈现差异性,连通性促进资金向东部地区和巨特大城市流动,可达性则能够显著提升西部地区及小城市对异地投资的吸引。     

旅游城市餐饮业空间布局特征--以拉萨市为例

受城市功能定位、旅游消费驱动等因素影响,旅游城市餐饮产业空间布局具有其自身特征。通过对互联网电子地图POI数据的挖掘,并结合ArcGIS最近邻分析、标准差椭圆、核密度分析和缓冲区分析工具,本文分析了高原旅游城市拉萨市主城区餐饮业空间分布格局特征及其影响因素(基于道路交通、旅游资源和人口视角)。研究发现拉萨市主城区餐饮业空间分布总体呈现集聚特征,主要集中在交通发达和旅游资源密集区周边地区;常住人口集聚区域餐饮点同样集中布局,餐饮点密集区与实时人口密集区高度重叠。针对拉萨市城市空间结构、功能定位和旅游发展,文章进一步提出拉萨市餐饮业空间布局优化措施。     

基于社区特征分析的扬州市居住−服务业空间关联及机理

基于目视调查等方法获取扬州市主城区社区尺度居住空间的物质、社会、经济特征数据,并将之与社区服务业POI数量、密度、多样性指标进行关联分析。结果表明：社区居住空间的物质、社会、经济特征与服务业空间的数量、密度、多样性特征存在关联关系,其中居住空间的建筑年代、人口数量、年龄结构为主关联因子,居住与服务业空间关联过程分为差异化居住空间形成、差异化人群集聚与消费特征形成、消费特征与服务业空间协同演化3个阶段。     

基于自然区块的城市热环境空间分异性研究

通过有效解决建设用地子类划分,实现定量评价城市热环境的空间分异性,对改善城市生态环境、实现城市化的健康发展具有重要的意义和科学价值。论文以广州市为例,参考自然城市的概念,基于5类兴趣点(Point Of Interest,POI)开放数据,结合城市建设用地分类标准,构建5类自然区块;在Landsat 8遥感影像地表温度反演的基础上,计算分析自然区块下地表热场等级分布格局、热场平均值及热环境足迹范围,以对城市热环境空间分异性进行评价。研究表明：① 自然区块的构建,能准确地反映各类POI数据空间分布情况,能够实现对建设用地子类型的划分;② 5类自然区块内部地表热场等级均以高温像元为主,但等级分布具有显著差异。同时,自然区块的热场平均值由高到低的排序为：工业区块>商业服务业区块>交通与道路区块>居住区块>公共管理与服务区块;③ 自然区块形成的高温集聚区,存在热量扩散现象,实际影响范围大于其物理边界,5类自然区块的热环境足迹范围具有分异性。热环境足迹影响范围由大到小排序为：工业区块>商业服务业区块>居住区块>道路与交通区块>公共管理与服务区块。研究结果可为微观尺度上分析城市热环境、改善城市生态环境、实现城市化的健康发展提供科学依据。     

黄山市土地出让区位选择空间特征与影响因素研究

随着全国旅游业快速发展和城镇化进程加速推进,旅游城市土地投资和开发日益强盛。以典型旅游城市黄山市为案例,以1870宗城市出让用地为样本,采用数理统计、GIS空间分析等方法,分析其土地出让区位选择空间特征与影响因素。研究发现：① 商服、住宅、工业三类用地与用地总和的出让均属于凝聚型空间分布状态,分布均衡度均较低。② 城市东南部和区县城区是土地出让热点集中地区,城市外围地域是冷点集中地区。住宅用地热点地区主要集中于城市近郊、重要旅游区周围;工业用地热点地区主要集中于开发区、工业园区和重要交通沿线;商服用地热点区域主要集中于城市商业集聚区、大型公共设施和旅游景区周围、重要交通设施附近。③ 土地出让区位选择呈点状集聚、线状网络并存,表现为“东南部分布密度较高、西北部分布密度较低”“中心城区密集、外围区县稀疏,县城密集、一般乡镇分散”“交通指向显著、呈带状分布”布局特征。④ 土地出让区位选择涉及城镇化推动的城市内生型、自然环境优美的资源依托型、要素流动便利的交通指向型和集聚经济优势的开发区集中型四种选择模式。⑤ 土地出让区位选择是自然条件、人口经济发展水平、政策制度、城镇化建设、交通设施、旅游发展等因素综合作用的结果,也是政府、企业、居民等不同主体相互作用与博弈的结果。地形对土地出让区位选择的空间约束性和指向性显著;土地出让与人口规模、经济发展水平有较高匹配度;土地政策、城市规划对用地出让的规模和方向有重要影响;交通和旅游快速发展对于土地出让具有明显影响。     

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。     

珠三角地区半导体产业布局特征及其区位关联模式

产业布局的区位关联是区域产业空间结构及其空间关系研究的重要内容。论文通过构建珠三角地区半导体企业数据库,并采用核密度分析与协同区位分析方法对珠三角地区半导体产业空间格局及其区位关联特征进行研究。研究发现：① 广深莞三地是珠三角地区半导体产业空间的重要集聚区,半导体设计环节是珠三角地区进入半导体产业链的普遍选择。② 广州尽管在设计、材料和分立器件制造方面形成了专业化集群,但其仅有分立器件制造环节与设计和封测环节形成了区位协同关系;而深圳则以设计设备两大专业化集群为支撑形成了与其他所有环节的区位协同,总体上形成了较为完整的半导体全产业链。③ 广州在分立器件制造环节的专业化优势属于半导体产业链建设过程中的过渡状态,而深圳在全产业链建设方面的优势则建立在大量数字技术企业在本地的高度集聚,通过半导体设计环节与其他环节建立了共同的知识、技术和人才基础。研究旨在为珠三角进一步优化半导体产业链布局提供决策依据,以提升区域半导体产业竞争力。     

杭州市房地产企业空间集聚特征与区位选择

房地产业是中国国民经济的重要支柱行业,从微观视角解析房地产企业空间格局与区位选择因素对指导中国城市房地产业健康发展至关重要.论文基于杭州市房地产业工商企业登记数据,采用最近邻指数、Ripley'sK函数、最近邻层次聚类等空间点模式方法以及地理探测器模型,系统分析了杭州市房地产企业空间集聚特征与区位选择影响因素,研究结果...     

城市更新背景下大都市区餐饮业空间格局演化——上海市案例研究

大都市是区域发展的引擎,大都市产业布局是相关研究的重点领域。随着城市化发展,大都市区正在通过多种方式进行更新,从而促使都市空间和产业格局不断优化。通过近二十年来上海市餐饮业空间数据分析,研究城市更新背景下大都市区餐饮业空间格局演化特征,分析影响因素,揭示影响关系。① 近二十年来,餐饮业总体分布格局由“一轴双核两片多点集中”的初始形态,逐步演化为“三核四轴四片多点集聚”的现状格局,餐饮业分布逐渐从“内环-中环-外环”向外扩散,呈现多方向多轴线、区轴连面的演化趋势。② 不同类型餐饮业分布与演化特征差异明显,地方菜以老城区布局为主,并向商业街区、金贸区、大学城等区域集聚演化明显;国际餐饮围绕历史租界街区布局,并向城市副中心、旅游吸引物区域集聚演化;休闲餐饮趋于城市公园、景区景点和科教中心周边集中分布。③ 餐饮业整体呈现“中度集聚-中高集聚-高高集聚”的集聚演化特征,休闲餐饮、国际餐饮的集聚演化更加显著;地理空间上餐饮业由市中心向城市东西向演化明显。④ 人口密度、经济发展、交通条件以及旅游格局是影响餐饮业空间格局形成与演化的基础性因素;城市更新引发的公共服务与旅游空间变迁,是不同类型餐饮业格局演化的主导性因素。⑤ 城市更新改变了都市区发展肌理,促进了区域空间的结构性变化,推动了发展要素与环境变迁,不同类型餐饮业依据市场定位与选址偏好,在地理空间上随之快速响应,推动了大都市餐饮业分布格局演化与更替。鉴于餐饮业对城市旅游产业的重要支撑作用,研究可为大都市旅游空间格局优化以及城市旅游可持续发展提供理论和实践指导。     

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。