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1.
西安城市旅游休闲业态空间热点特征及形成机制 总被引：4，自引：0，他引：4
判识城市旅游休闲业态热点的空间规律,对于高效配置旅游休闲要素和优化城市功能结构具有重要意义。利用机构兴趣点(POI)数据,结合Getis-Ord G *指数等方法探究西安城市旅游休闲业态空间热点特征及形成机制。结果显示,西安旅游休闲总体业态热点区分别位于钟楼中心区、曲江-小寨区域和高新区电子城3个区域,各热点对应的业态集聚等级和空间尺度依次递减;与总体业态热点分布基本一致,各细分业态空间热点也主要集中在钟楼、曲江-小寨和高新区电子城等城市核心区。本质上,城市旅游休闲热点形成是由城市发展导向所决定的,即作为地理要素的城市空间在服务转型导向下,结合旧城改造与新区建设等城市核心区发展优化过程,对作为人文要素的旅游休闲业态施加作用,使其向城市核心区定向集中的结果。通过合理引导旅游休闲业态集聚发展,则可有效实现旧城区增长活力重塑和新城区空间品质优化。 相似文献
2.
基于轨迹数据场的热点区域提取及空间交互分析
——以深圳市为例 总被引：2，自引：0，他引：2
以深圳市出租车GPS数据为基础，运用时空拓展的轨迹数据场聚类方法提取城市交通热点区域，结合城市POI（Point of Interest）数据和地理实况对热点区域加以理解和分析。基于复杂网络的视角，计算交互分析指标并可视化热点区域的空间交互网络，探究城市交通和居民出行的时空规律。结果表明：1）交通枢纽（机场、火车站和口岸）、综合性商圈、城市重要主干道周边和城市商务中心在节假日和工作日均表现为持续热点区域；2）节假日热点区域分布较“发散”，主要反映了居民个性化出行需求；3）工作日热点区域分布较“收敛”，主要表现为职住分离的通勤模式；4）不同热点区域在空间交互网络中的重要性存在明显差异，其空间交互体现了距离衰减效应和局部抱团现象，居民出行的热点区域网络本身具有小世界效应和无标度特征。 相似文献
3.
武汉市城市空间集聚要素的分布特征与模式 总被引：12，自引：3，他引：9
不同城市要素的集聚现象具有不同的空间模式,定量化研究城市要素集聚模式的差异和联系对于理解城市发展机理、合理制定城市规划具有重要意义。本文以武汉市为例,获取不透水表面、商业服务业网点（POI）、人口、容积率、城市道路等城市要素数据;采用核密度估计法识别城市主次中心,从城市要素的分布形态、集聚程度、集聚模式等来研究城市要素的空间分布格局特征。研究发现,武汉市呈现“一主七副”的多中心结构,各城市要素从城市中心向外呈反S型的圈层递减。采用集聚度指数衡量城市要素的集聚水平,结果显示商业POI、人口密度的集聚程度最大,其次是容积率、道路密度、不透水表面占比。高度集聚的商业POI、人口密度呈现出点状模式与带状模式相结合的分布模式,中度集聚的道路密度、容积率呈现点状模式、环状模式与轴状模式相结合的分布模式,低度集聚的不透水表面密度主要表现为环状模式。城市中心的吸引、立体空间开发等促进了城市要素的向心集聚,交通干线、稀缺景观资源的廊道效应等重塑了城市要素的空间分布形态。 相似文献
4.
《地理与地理信息科学》2020,(4)
功能区识别对于揭示城市的物理和社会特征至关重要。目前,结合大数据和自然语言处理进行城市功能分区和识别是研究的热点。该文以广州市白云区为例,基于道路网络数据将研究区域划分为503个单元,结合POI数据和Place2vec模型对城市功能区进行识别:1)根据兴趣点的语义信息和地理信息构建训练数据集;2)利用SkipGram模型提取POI类型的高维特征向量,通过加权平均法得到各研究单元的特征向量,进而基于K-Means算法对研究单元进行聚类分析;3)利用POI频数密度、百度热力图等指标和方法进行功能区识别和标注,并将识别结果与高德地图进行对比分析。结果表明,该方法能够有效识别出城市功能区,对于低成本、快速有效地识别和理解一个城市的空间结构和功能配置以及城市功能区规划和地理空间分异研究具有参考意义。 相似文献
5.
识别城市功能区并理解其分布特征,对于把握城市结构及科学制订城市规划具有重要作用。该文基于2015年上海市15.4万条有效POI数据与道路网数据,结合地理学第一定律,利用核密度分析技术,构建了一个城市功能区自动化分析模型。结果显示,在研究单元划分阶段,以路网形成的不规则格网为研究单元使城市功能区分割更合理;在定量分析阶段,相比于传统城市功能区识别模型,融合核密度分析的模型充分利用了POI点的空间自相关性,不仅实现了对无数据区域较为准确的识别,而且显著提高了对单一功能区与混合功能区的识别精度。 相似文献
6.
城市商业中心是指在城区范围内,零售、餐饮、文化娱乐、金融、商务、住宿等服务业在空间上集中,密集度高于城市其他区域的地区。以河网型城市江苏省淮安市为研究对象,抓取城市商业活动类的餐饮、购物、休闲娱乐、商务POI设施点数据,采用核密度估计、空间维信息熵和最小生成树方法,从整体和各业态分别识别商业中心的边界范围与等级结构,同时结合各业态商业的叠合特征,界定城市各级商业中心区的类型。结果表明:淮安市商业中心分市级、区级、社区级3个等级,主要集中在盐河和里运河之间的原清河区和淮阴老城区,形成以淮海广场为中心的极化分布特征。随着商业中心等级由高到低,空间分布形态从规模团状集聚逐渐转变为规模带状和小规模沿街分布。 相似文献
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基于数据场的出租车轨迹热点区域探测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
《地理与地理信息科学》2016,(6)
利用空间聚集模式探测方法可以从出租车轨迹中挖掘城市热点区域,从而为城市规划和交通管理提供支持。数据场借鉴物理学中场的理论,通过定量化计算数据对象间的相互作用,可分析空间数据的聚集模式。针对轨迹数据的特点,该文提出了一种利用数据场势值阈值法探测轨迹点的聚集模式,从而提取城市热点区域的方法。该方法首先在轨迹空间上划分网格,将轨迹点映射在网格中,并利用数据场势函数计算各网格单元的势值,然后利用单一阈值或多阈值分割法提取城市热点区域。以武汉市的出租车轨迹为例进行实验,利用单峰直方图阈值法进行高势值区域筛选,得到轨迹聚集区域,从而提取城市热点区域。且通过武汉市节假日与非节假日多时段的提取结果的对比分析,得到城市热点区域的时空分布模式。进一步研究将该文方法扩展到时空聚集模式探测,以多角度分析城市热点的时空动态变化。 相似文献
8.
城市游憩空间形态的刻画基础:场模型还是要素模型 总被引：2，自引：0，他引：2
城市游憩空间是连续的还是离散的?在以往的研究中似乎不言自明的采用离散观.该文认为市区游憩空间更适于场模型,而郊区游憩空间更适于要素模型,在城市的边缘地带则兼有场模型和要素模型的特征,属于"灰色"地带.据此提出了城市游憩空间体系的结构模式,即:由市区游憩圈、城市边缘地带游憩圈、郊区游憩圈所构成的圈层结构. 相似文献
9.
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。 相似文献
10.
利用福州市三环内的POI数据和Place2vec模型识别城市功能区,并在此基础上分析各功能区的热场等级空间分异特征,借助增强回归树算法（Boosting Regression Tree, BRT）构建功能区增温敏感性指数,对不同功能区在地表升温过程中的敏感性差异进行定量测度,进而对区域尺度上的城市热环境空间分异机制进行深入探讨。结果表明：1）基于Place2vec模型的城市功能区识别结果具有较高的精度;2）除绿地与广场区外的4类功能区均具有高温现象,其中产业区的热场强度最高;3）各类功能区整体增温敏感性由高至低依次是：产业区、生活服务与住宅区、商业区、公共管理与服务区、绿地与广场区;不同升温阶段的功能区增温敏感性存在差异,在高温梯度下差异显著;地表覆被增温敏感性具有明显的功能区域分异特征。 相似文献
11.
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。 相似文献
12.
POI数据在中国城市研究中的应用 总被引：5，自引：0，他引：5
兴趣点（Point of Interest,POI）数据的兴起带动了城市研究的革新。为梳理中国POI数据在城市研究的应用进展,阶段性总结其应用方向、数据分析方法及尚存不足,并为未来POI数据在中国城市发展中的应用提供思路和借鉴。应用CiteSpace工具对中国知网2010—2019年625篇相关文献进行知识图谱分析,结合分析结果对POI数据应用方向和数据分析方法进行梳理总结。结果表明:时间上,国内应用POI数据进行城市研究的文献在2013年后大量涌现,2017年呈现爆发式增长;应用上,主要用于城市功能区划分、城市中心区和边界识别、查明业态集聚分布以及兴趣点推荐4个方面;方法上,常用的有核密度分析、DBSCAN聚类分析和空间自相关分析3类。研究表明,POI地理大数据是一种研究城市发展的有效数据,有助于研究者深入了解城市的空间结构、分布格局和发展规律,未来可进一步与机器学习等算法结合,为城市外部扩张和内部功能结构调整在更长期的发展上提供一个决策分析手段,但POI数据尚无法代替面数据,研究时也要充分考虑到公众认知度高低对研究的影响。 相似文献
13.
基于网络点评数据,采用核密度分析、空间自相关分析等空间统计方法,分析武汉市主城区餐饮行业聚集特征以及餐饮发展水平的空间差异及其影响因素。主要结论如下：① 武汉市餐饮类型丰富,同时也保持较明显的地方特色,不同类型餐饮人均消费差异明显;② 顾客对武汉餐饮口味、环境和服务3种评分总体得分较好,对这3个方面的服务满意程度排序为口味>服务>环境,3种评分与人均消费都存在显著的正相关;③ 三环内餐厅高密度分布区主要沿轨道交通线分布,并与各商圈高度相关,餐饮满意度评价的3种评分都存在显著的聚集;④ 3种评分热点分布区大多保持一致,且3种评分的热点数较为均衡,主要分布在传统商业与住宅混合区以及重要商业设施及其周边;⑤ 3种评分冷点区的分布有一致也有不一致,冷点数有明显差异,主要分布在火车站、医院和学校周边以及老旧和偏远小区附近。 相似文献
14.
随着我国汽车产业的发展和民用汽车拥有量的增加,人们对汽车服务的需求越来越大。以郑州市主城区为例,基于核密度估计法、局部Getis-Ord G*指数,采用汽车服务业电子地图兴趣点（POI）大数据对郑州市主城区汽车服务业的空间集聚格局及其与内外交通的空间关系进行分析。研究表明：（1）郑州市主城区汽车服务业空间分布极不均衡,街道之间汽车服务企业数量的空间分布差异明显,且呈不断拉大的趋势;（2）汽车服务业空间集聚特征显著,空间上形成了中心城区双核块状集聚、边缘城区次中心分散发展的多中心、轴带状集聚格局,两大集聚热点片区越来越突出;（3）各细分行业也表现出不同程度的集聚趋势,汽车配件和汽车销售行业的专业化集聚区域逐步收缩,而汽车维修养护和汽车租赁业的专业化区域则大幅度地向城市外围地区拓展;（4）城市内部交通和对外交通便捷性是影响汽车服务业空间布局的重要因素,沿城市道路的轴线分布和沿高速公路出入口邻近分布是汽车服务企业区位选择的主导趋势。 相似文献
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城市交通热点区域的空间交互网络分析 总被引：1，自引：0，他引：1
城市热点区域是人们频繁活动的体现,利用人们的出行可构建空间交互网络。目前的相关研究主要集中于对热点提取方法及其动态变化的研究,对交通热点的交互作用及其构成的空间交互网络的研究还很少。本文以武汉市的出租车轨迹为数据源,利用基于时空数据场的聚类方法提取城市交通热点区域;基于复杂网络理论与方法,分析城市交通热点区域之间的空间交互作用。通过研究发现：①节假日,热点区域之间的往返交互较多;工作日,热点区域之间的交互较少;②节假日,影响力较大的节点为车站、机场等;工作日,影响力较大的节点是社区和工作地;③社团探测发现,工作日跨越长江的交互较多,非工作日跨越长江的交互较少。上述研究结论可为交通管理部门针对节假日和工作日分别制定不同的交通管理政策和方法提供参考。 相似文献
16.
基于POI数据的上海市餐饮业空间分布特征及影响因素 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
17.
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。 相似文献