基于GIS方法的特大型城市酒店空间布局特征研究--基于广州酒店POI数据分析

得粤港澳大湾区城市群空间结构优化存在诸多问题，非常有必要对其城市功能空间整体和局部细节特征展开深入研究。

国外学者对城市功能空间的研究兴起于20世纪20至40年代的西方发达国家。

[3]随着城市规模的快速扩张及超大型城市群数量的快速增长，出现了各种城市问题，学者们针对城市与城市群的空间扩展[4-5]、产业空间[6]、交通空间[7]、社会问题[8]等进行了深入的研【基金项目】广州市社科规划课题“加快广清一体化战略思路与对策研究”（2017GZZK05）；广州国家中心城市研究基地资助。

基于POI大数据的城市群功能空间结构特征研究——以粤港澳大湾区为例◎ 巫细波 赖长强一、引言城市群作为世界各国参与全球竞争的重点地理单元，受到国内外众多专家学者的关注[1]，已上升为国家战略的粤港澳大湾区[2]有望成为国家建设世界级城市群和参与全球竞争的重要空间载体，然而“三种制度、三种货币”共存一区的独特现象使摘 要：以粤港澳大湾区为例，研究数据库支持下的POI大数据处理方法并采用空间核密度方法研究粤港澳大湾区的商业、产业、交通、科技文化、政务办公、生活居住、休闲等七类城市功能空间的结构特征，同时用DBSCAN和OPTICS空间密度聚类方法分析部分细分类型POI的空间结构特征。

研究表明：粤港澳大湾区城市功能空间整体上呈现高度集聚特征；多中心城市空间结构特征明显；城市空间等级化和网络化特征显著；城市功能空间连片化特征明显。

最后对未来粤港澳大湾区城市群空间结构发展提出建议：打造能够支撑世界级湾区的三大核心城市、构建功能区引领的城市空间体系、推进大湾区城市群功能区连片化建设、重视大湾区虚拟城市空间网络建设。

关键词：POI 大数据 城市功能空间结构 粤港澳大湾区【中图分类号】F299.2 doi:10.3969/j.issn.1674-7178.2019.03.004究。

国内学者对城市功能空间相关问题的研究多为一般性理论及模型总结[9-10]，侧重于从单一城市的产业[11]、商业办公[12-13]、居住[14]、空间形态与格局[15-16]等视角对城市功能空间展开研究。

基于POI数据的避难场所空间格局分析与优化研究——以南京市为例张晨【期刊名称】《绿色环保建材》【年(卷),期】2018(0)10【摘要】城市应急避难场所是指为应对突发性自然灾害和事故灾难等,用于临灾时或灾时、灾后人员疏散和避难生活,具有应急避难生活服务设施的一定规模的重要基础设施[1],其空间格局的分布很大程度上决定着城市应对灾害的能力,因此其在城市中的位置选择至关重要。

本文将以南京市为例,通过其POI数据和GIS空间分析方法,分析南京市避难场所空间格局,并且在此基础上通过南京市的教育数据、餐饮数据、道路数据和医疗等数据来构建指标体系来量化统计,对南京市避难场所的网点进行评估以及评估结果可视化。

通过分析的结果来看,南京市避难场所呈现"南北轻、中间重"格局形态,能够反应出南京市避难场所空间格局的不足,为以后的南京市避难场所选址的优化提出建议。

【总页数】2页(P55-56)【关键词】POI数据;避难场所;网点布局评估【作者】张晨【作者单位】江苏师范大学科文学院【正文语种】中文【中图分类】TU984.116【相关文献】1.基于POI的南京市餐饮设施空间格局分析 [J], 祝晔2.基于POI数据的中心城区“三生空间”识别及格局分析——以上海市中心城区为例 [J], 曹根榕;顾朝林;张乔扬3.基于POI数据的中心城区边界识别与空间格局优化——以高唐县为例 [J], 刘金花;张家玮;贾琨4.基于POI数据的老年医疗服务设施空间分布特征与可达性研究——以南京市为例 [J], 陈江华;胡科煜;孙琛;杨莉5.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], 谭小芳;朱喜钢;刘风豹因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

Geographical Science Research 地理科学研究, 2023, 12(4), 578-589 Published Online August 2023 in Hans. https:///journal/gser https:///10.12677/gser.2023.124054基于POI 轨道交通站点生活服务业 空间分布特征研究——以杭州市地铁1号线为例卢晓婷，杜 泳*，施春华*浙江农林大学暨阳学院，浙江 诸暨收稿日期：2023年6月7日；录用日期：2023年8月14日；发布日期：2023年8月25日摘 要本文以六类重要生活服务设施的数据为基础，通过获取高德POI 数据，在ARCGIS 软件中运用核密度分析、标准差椭圆分析以及空间相关性分析，对杭州市地铁1号线站点周边一定范围内的生活服务业空间分布格局特征进行研究。

研究表明：(1) 六类生活服务的布局有一定的差异性，呈现“中心混合集中，边缘分类扩散”的布局模式；(2) 六类服务设施在不同站点的分布存在一定的差异，餐饮、住宿设施与其他类型服务设施的相关性相对较高，而科教文化设施与其他类型服务设施的相关性相对较低；(3) 六类生活服务设施空间分布的核心位置非常接近，商业和餐饮业的分布密度最高、数量最多，而其他的数量较少；(4) 在杭州市主城区，人口密度与生活服务设施的分布存在不协调。

总体上，经济活跃的区域也是其他生活服务设施密度较高的区域。

关键词POI ，生活服务业，空间分布，杭州地铁1号线Based on the Spatial Distribution of Living Service Industry in POI Rail Transit Station Characteristic Study—Taking Hangzhou Metro Line 1 as an ExampleXiaoting Lu, Yong Du *, Chunhua Shi **通讯作者。

基于GIS和POI数据分析的城市服务设施空间格局研究──以
济南市为例
杨婷;杜景莉;肖铁桥
【期刊名称】《科技视界》
【年(卷),期】2024(14)8
【摘要】以济南市购物服务POI数据为例,采用平均最近邻和核密度分析等方法,对济南市中心城区的购物服务设施进行了空间布局特征的分析。

研究结果表明,济南市中心城区的购物服务设施空间分布表现出了集聚特征,在形态上呈现为东西向带状形态,在空间上跟随着城市发展战略方向,呈现逐渐向东发展的外扩趋势,呈现以经十路为发展轴线呈现带状发展形态的布局形式,不同类型的购物服务设施之间存在一定的空间关联性。

分析结果可以帮助人们更好地了解城市中心购物服务设施的分布情况,为城市规划和发展提供重要参考。

【总页数】5页(P44-48)
【作者】杨婷;杜景莉;肖铁桥
【作者单位】安徽建筑大学建筑与规划学院;安徽省城乡规划设计研究院有限公司;安徽省国土空间规划与生态研究院;安徽省乡村振兴协同技术服务中心
【正文语种】中文
【中图分类】TU9
【相关文献】
1.基于GIS方法的特大型城市酒店空间布局特征研究——基于广州酒店POI数据分析
2.基于POI数据的城市服务设施分布与空间格局研究
——以大连市中心城区为例3.基于POI的南京市城市服务设施空间分布格局研究4.基于POI数据的沈阳城市生活服务设施空间格局研究5.基于POI数据的济南市菜鸟驿站空间格局研究
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基于GIS的星级酒店空间分布研究——以湖州星级酒店为例一、引言随着湖州市旅游业的大力发展，湖州市酒店业也迅速发展，但区域发展存在差异，为厂湖州市星级酒店均衡发展，探究湖州市星级酒店的空间结构特征，对实现星级酒店的合理分布，结构的优化以及酒店和相关产业的协调布局做出一定的研究。

二、研究区域概况与数据选取(一)地理概况湖州市地处浙江省北部，东邻上海，南接杭州，西依大目山，北濒太湖，与无锡、苏州隔湖相望，是环太湖地区唯一因湖而得名的城市。

东西长度126公里，南北宽度90公里，处于浙江北部，太湖南岸，紧邻江苏、安徽两省。

现辖德清、长兴、安吉三县和南浔、吴兴两区。

面积5817平方公里，人口约257万。

(二)数据来源本文研究的主体是湖州市星级酒店，即为湖州市的三县两区星级酒店。

酒店的空间数据主要来源于GPS实测数据和谷歌地球软件解泽的数据。

属性数据主要来源于国家旅游局和湖州市旅游局网站以及湖州市南浔区、吴兴区、长兴县、德清县和安吉县旅游网站数据。

(三)数据处理研究数据采用ESRI的Geodatabase来存储。

Geodatabase是新引入的一种全新的面向对象的空间数据模型，可划分为三种不同的存储形式，即个人数据库、文件数据库以及面向企业级别的SDE数据库，本文采用厂个人数据库存储数据。

本着标准化、规范化和完整性的原则，建立厂湖州市星级酒店空间结构分析的数据结构。

(四)数据入库研究所需要的数据全部以*.s帅的格式存储在Geodatabase中，湖州市酒店数据库的数据入库主要包括厂数据库的创建和空间数据的入库两个部分。

首先在ArcCatalog中选择一个文件夹，右击选择New，选择个人地理数据库，输入湖州市酒店(点)数据库名称，并进行相应的坐标系和投影的设置，完成厂本文研究数据库的创建。

接下来建立数据要素类，包括旅游景区(点)要素类、道路要素类和省级行政区域要素类。

选择之前新建的湖州市酒店(点)数据库右击New选择Feature Class，输入相应的要素类名称，并依据Geodatabase数据库的设计标准，确定相应的字段名称及类型等，完成要素类的创建。

Geographical Science Research 地理科学研究, 2023, 12(1), 1-11 Published Online February 2023 in Hans. https:///journal/gser https:///10.12677/gser.2023.121001基于GWR 的酒店与风景名胜POI 空间依存性 研究——以青岛市为例刘蕾蕾曲阜师范大学，地理与旅游学院，山东 日照收稿日期：2022年12月16日；录用日期：2023年1月20日；发布日期：2023年2月7日摘 要以青岛市7区3市为研究对象，采用核密度估计、空间自相关、OLS 模型与GWR 模型等方法，分析青岛市酒店与风景名胜POI 的空间集聚特征，并进一步探究酒店与风景名胜POI 空间依存性。

结果表明：1) 酒店在空间上呈现大核心集聚、小核心分散的集聚模式，风景名胜POI 在空间上呈现多核心集聚模式，酒店与风景名胜POI 空间集聚区域重合度较高，表现出一定空间依存性；2) 青岛市酒店与风景名胜POI 存在空间依存性且具有地区差异性，其中市南区与市北区酒店与风景名胜POI 空间依存性最高；3) 不同类型风景名胜POI 与酒店空间依存程度不同。

公园小类POI 、广场小类POI 、寺庙教堂小类POI 以及旧址纪念堂小类POI 与酒店在空间依存关系上基本呈正相关，而旅游景点小类POI 和风景名胜小类POI 与酒店在空间关系上基本呈负相关。

研究结果对未来酒店区位选址与城市旅游业合理布局有着重要意义。

关键词酒店，POI ，风景名胜POI ，GWR ，空间依存性A GWR-Based Study on Spatial Dependence between Hotel and Scenic POI—A Case Study of QingdaoLeilei LiuCollege of Geography and Tourism, Qufu Normal University, Rizhao ShandongReceived: Dec. 16th , 2022; accepted: Jan. 20th , 2023; published: Feb. 7th , 2023刘蕾蕾AbstractTaking 7 districts and 3 cities of Qingdao as the research object, this paper analyzes the spatial ag-glomeration characteristics of hotels and scenic POI in Qingdao by using kernel density estimation, Moran’s I, ordinary least squares and geographically weighted regression, and further explores the spatial dependence of hotels and scenic POI. The results show that: 1) the hotel presents the spatial agglomeration pattern of large core agglomeration and small core dispersion agglomera-tion pattern, while the scenic POI presents the spatial agglomeration pattern of multi-core agglo-meration. The hotel and the scenic POI have a high coincidence degree, showing a strong spatial dependence initially. 2) There is spatial dependence between hotels and scenic POI in Qingdao, the spatial dependence also has regional differences, among which the spatial dependence be-tween hotels and scenic POI in Shinan district and Shibei district is the highest; 3) Different types of scenic POI and hotels have different spatial dependence degrees. Among the six subcategories, park POI, square POI, temple and church POI, old site memorial hall POI are basically positively correlated with the hotel in terms of spatial dependence, while tourist attraction POI and scenic spot POI are basically negatively correlated with the hotel in terms of spatial dependence. The re-sults of this study are of great significance to the location selection of hotels and the rational layout of urban tourism in the future.KeywordsHotel, POI, Scenic POI, GWR, Spatial DependenceCopyright © 2023 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). /licenses/by/4.0/1. 引言随着数字经济发展战略与旅游纾困举措的深入实施，现阶段我国旅游业仍处于重要战略机遇期。

【摘要】本文以上海市16个区的经济型酒店为研究对象，运用GIS 的核密度分析、全局空间自相关等方法，刻画上海市经济型连锁酒店的空间分布格局。

结果发现：从获取的酒店POI 数量的分布情况来看，上海市经济型连锁酒店的分布在地区上存在较大差异，酒店数量的分布存在地理集中性和区域差异性特点。

从酒店分布密度来看，上海市经济型连锁酒店分布呈现以上海市中心城区为核心的大集聚特征和在地理空间上呈现出“核心–边缘”的小集聚分布格局。

从空间集聚类型上来看，上海市经济型连锁酒店空间集聚可以分为三种类型：高高集聚区、低高集聚区和高低集聚区。

结合影响区域发展中各类影响因素来看，上海市经济型连锁酒店多集聚在城市商业发达、重要交通枢纽和旅游资源丰富地区。

本文的研究成果一方面有助于填补基于POI 数据城市服务业空间结构研究的空白；另一方面，对上海市未来酒店业的空间布局具有指导意义。

【关键词】POI 数据；核密度分析；空间格局分析；GIS 一、引言服务业空间结构是城市地理学研究的重要内容之一，分析城市服务业的空间分布及其影响因素，对城市服务业布局与规划管理具有重要意义。

酒店业是城市服务的重要组成部分，也是衡量城市经济发展的重要指标。

尤其随着消费经济的兴起，人群消费中心逐渐从产品向服务转移，消费产生的庞大需求成为推动社会经济发展的重要力量，酒店业已经成为最具活力的城市商业之一。

因此，对酒店空间分布的研究有助于了解新时代城市商业空间结构及其影响机制，丰富城市地理和产业地理学的知识内容，并为酒店选址、规划和布局的调整提供政策。

酒店的数量、品种和分布范围，已经成为衡量一个地区服务业发展水平的重要指标，更是反映该地区发展潜力和对外开放能力的有力依据。

由于经济、交通、历史以及基础设施的差异，在不同尺度的地区，经济型酒店的分布存在明显的不均衡性。

在90年代初，学者们提出了一些模型，例如Ashworth 模型和Alonso 模型，用来研究住宿业的地理位置特征、影响因素和选址；2015年，刘宏盈等人基于《广西旅游统计年鉴》数据，通过定量分析方法对广西高星级酒店空间格局进行研究，发现了其空间分布的不均衡性。

基于GIS的旅游住宿酒店空间格局研究作者：崔议文王国力来源：《城市地理》2017年第09期摘要：以典型旅游城市大连为研究对象，借助于ArcGIS缓冲区分析与网络分析方法，分析其市内四区旅游住宿酒店空间布局，结果表明：大连市旅游住宿酒店分布不均衡，空间分布以大连火车站为核心，呈同心圆聚集，并沿主干道路向外扩散；市内四区内中山区分布最为密集，其次为甘井子区、沙河口区，西岗区分布较少；旅游住宿空间布局受交通、旅游景区等因素的影响。

关键词GIS；旅游住宿酒店；网络分析；空间格局1.引言根据世界旅游组织预测，到2020年，中国将成为世界第一大旅游接待国，因此，作为旅游业的基础配套企业也将加速发展。

住宿酒店作为一种旅游企业，在大连这个旅游城市尤为重要，其服务具有时效性、区域差异性。

利用GIS的地学分析功能与空间数据管理功能，将GIS 技术融于旅游信息之中为大连旅游业提供更好的服务。

本文拟以大连市内四区所辖范围内的旅游住宿酒店作为研究对象，运用缓冲区分析及网络分析对比对其空间布局进行研究，试图揭示大连市旅游住宿酒店的空间布局特征及其影响因素，为优化旅游住宿酒店空间布局提供参考。

2.研究对象与方法2.1研究对象大连市位于中纬度亚欧大陆东岸，是辽宁沿海经济带的金融中心、航运物流中心、也是东北地区最大的港口城市。

以大连市l：125000基础地理数据为基础，利用ArcGIS软件将宾馆酒店位置点绘制在大连市域底图上，并提取大连市道路网、研究范围及街道等空间数据。

2.2研究方法本文以2015年大连市地理数据参考数字化后得到矢量数据，运用GIS缓冲区分析和网络分析工具对大连1423个旅游住宿酒店的空间布局特征和影响因素进行分析。

本文依据其对市内四区住宿酒店的空间格局进行定量分析，依据缓冲区能包含缓冲对象附近的大部分住宿酒店来设定距离参数，并利用网络分析法以矢量数据道路网络为基础，可以更为真实地评价服务设施的可达性。

3.大连市内四区住宿酒店空间布局分析3.1点状要素缓冲区分析以大连各火车站为中心，以500m为单倍半径作3等级缓冲区分析。

基于GIS的城市特大火灾蔓延模拟赵思健;熊利亚;任爱珠【期刊名称】《火灾科学》【年(卷),期】2006(015)003【摘要】本文将对城市特大火灾的蔓延机理进行深入剖析,并构建火灾蔓延的半经验半理论模型.该模型包括两个子模型,其一为个体建筑火灾发展的简化模型,其二为建筑物间的火灾蔓延模型.前者简化了个体建筑内部火灾发展与蔓延的复杂过程,仅简单评价了个体建筑火灾发展所处的阶段,即起火、轰燃、充分发展与倒塌,并计算出各阶段相应的物理量.后者则是从建筑物间火灾蔓延的机理入手,借鉴已有模型对两种主要的火灾蔓延方式热辐射与热对流进行模型的简化和修正,并且量化了影响建筑物间火灾蔓延的气象条件.最后,作者提供了基于GIS的城市特大火灾蔓延模拟方案,并将模拟方案用于对日本1995年阪神地震后神户市高桥医院周边一处起火进行火灾蔓延模拟,再将模拟结果与实际火灾蔓延结果进行对比,从对比中充分体现出模型的有效性.【总页数】10页(P128-137)【作者】赵思健;熊利亚;任爱珠【作者单位】中国科学院地理科学与资源研究所,100101;中国科学院地理科学与资源研究所,100101;清华大学土木系,防灾减灾工程研究所,北京,100084【正文语种】中文【中图分类】X43【相关文献】1.基于ArcEngine的次生火灾蔓延模拟及评估系统 [J], 苏顺谦;吴良才2.基于GIS的城市地震次生火灾蔓延初步研究--以福州市区为例 [J], 许建东;王新茹;林建德;张宁3.基于GIS方法的特大型城市酒店空间布局特征研究——基于广州酒店POI数据分析 [J], 赖长强; 巫细波4.基于GIS数字化模拟的城市高度研究——以包头市总体城市设计为例 [J], 郭星; 高明5.基于GIS的地震次生火灾蔓延范围模拟 [J], 谢旭阳;任爱珠;刘铁民;张兴凯因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于GIS和兴趣点(POI)数据的城市中心体系识别方法研究——以上海市为例施歌;江南;姚恋秋【期刊名称】《现代测绘》【年(卷),期】2017(40)6【摘要】城市公共中心高度聚集了各类城市公共管理与公共服务设施.近年来城市建设发展迅速,传统的抽样调查等方法已不能满足新时代需要.互联网与计算机技术的发展给城市研究提供了新思路:城市兴趣点(POI)数据涵盖了广泛的地理空间和位置属性并且对公众开放.本研究使用POI数据,结合核密度估算(KED)模型定量研究其空间分布规律并对上海市城市中心体系的识别.结果显示,根据POI数据分析识别的上海市城市中心体系整体呈现单中心发展态势,城市副中心与郊区中心发展力度不足,尚有待进一步建设.将结果与《上海市城市总体规划(1999—2020年)》确定的城市公共中心体系进行对比,提出优化建议.【总页数】4页(P27-30)【作者】施歌;江南;姚恋秋【作者单位】南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,江苏南京210023;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,江苏南京210023;南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,江苏南京210023;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,江苏南京210023;南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,江苏南京210023;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,江苏南京210023【正文语种】中文【中图分类】P208【相关文献】1.基于兴趣点(POI)数据的松原市中心功能区定量识别 [J], 吕静;李鲁冰2.大数据背景下基于兴趣点（POI）数据的城市功能区识别——以南京市主城区为例 [J], 施歌;何彬;姚恋秋;江南;;;;3.基于兴趣点(POI)数据的松原市中心功能区定量识别 [J], 吕静;李鲁冰;4.基于POI数据的城市中心体系识别与边界提取——以长沙市中心六区为例 [J], 陈德权; 兰泽英5.基于手机信令数据的城市中心区空间影响研究——以上海市南京东路为例 [J], 叶成康;武敏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于POI数据的城市商业业态时空间演变特征及影响机制初探目录一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21.1 研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2 1.2 研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31.3 研究方法与数据来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5二、理论基础与文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62.1 相关概念界定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7 2.2 国内外研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82.3 理论基础与分析框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9三、基于POI数据的城市商业业态时空演变特征．．．．．．．．．．．．．．．．．113.1 POI数据提取与处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12 3.2 城市商业业态分类与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．133.3 时空演变规律分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14四、城市商业业态时空演变的影响因素分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．164.1 经济因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17 4.2 社会文化因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18 4.3 政策与规划因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19 4.4 技术与交通因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21五、城市商业业态时空演变的影响机制研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．225.1 驱动机制分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．235.1.1 经济增长与商业发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．245.1.2 人口分布与消费需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．255.2 限制机制分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．265.2.1 土地利用与空间约束．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．285.2.2 市场竞争与业态创新．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29六、案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．306.1 国内城市案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．316.2 国际城市案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32七、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．347.1 研究结论总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．357.2 研究不足与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．367.2.1 研究局限．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．377.2.2 未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38一、内容简述城市商业业态的时空间演变是指随着时间的变化，城市中商业活动的空间布局和类型发生的一系列变化。

大规模POI数据的管理与分析研究随着地理信息技术的迅速发展，POI（Point of Interest，兴趣点）数据的重要性也越来越凸显。

POI是指在地图上标记的各种人类活动和服务场所，例如餐厅、酒店、工厂、机场等。

大规模POI数据的管理和分析对于提高城市规划、商业决策和公共安全等方面都有着非常重要的作用。

因此，大规模POI数据的管理和分析正在成为各行各业热门的研究方向。

一、大规模POI数据的特点大规模POI数据的本质是空间数据，其主要特点有以下几个方面：1. 空间关联性强。

任何一个兴趣点都与其周围的其他兴趣点有着密切的关联，这种关联性是不可忽视的。

2. 数据量大。

城市中的POI数量随着城市规模的增加而逐渐增多，全国范围内的POI数量可达数十亿，数据量非常巨大。

3. 数据质量高。

POI的准确度和完整性对于数据应用结果的准确性和可信度有着重要的影响，因此，数据的收集和维护需要投入大量人力和物力。

二、大规模POI数据管理的传统方法大规模POI数据管理的传统方法主要是基于关系型数据库的数据管理系统。

这种方法的优点是稳定可靠，适用范围广，但其缺点也比较明显：1. 无法满足大数据时代的需求。

随着数据量的增加，关系型数据库在数据存储和处理方面的效率逐渐降低，无法满足大数据的处理需求，操作速度慢。

2. 处理空间数据效率低。

传统的关系型数据库在处理空间数据时，需要用到一些空间计算函数，并且由于数据量过大，导致查询速度慢。

三、大规模POI数据管理的新方法在大数据时代，随着各种新型数据库的出现，大规模POI数据管理的新方法也应运而生。

其中，NoSQL数据库和列式数据库是两种比较典型的新型数据库。

1. NoSQL数据库NoSQL（Not Only SQL），是一种非关系型数据库，它具有分布式存储、高可扩展性、高性能等特点，适合处理那些大规模、高复杂度、高并发度的数据。

NoSQL数据库可以有效地存储和处理大规模的空间数据。

基于POI的西安市主城区酒店业空间分布特征及影响因素研究基于POI的西安市主城区酒店业空间分布特征及影响因素研究一、引言随着旅游业的发展和人们生活水平的提高，酒店业在城市经济中扮演着重要的角色。

研究酒店业的空间分布特征及影响因素，对于酒店业的可持续发展和城市经济的发展具有重要意义。

本文以西安市主城区为研究对象，利用POI数据分析方法，探讨西安市主城区酒店业的空间分布特征及影响因素。

二、数据与方法本研究采用西安市主城区的POI数据，包括酒店的位置、类型、规模等信息。

利用地理信息系统（GIS）进行数据的整理和处理，利用空间分析方法，如空间自相关分析、核密度分析等，对酒店业的空间分布特征进行研究。

三、空间分布特征分析通过对酒店业的空间分布进行核密度分析，可以得出西安市主城区酒店的热点区域。

根据结果可以发现，大部分酒店集中分布在城市中心区域和旅游景点周边区域，这与西安市作为一个历史文化名城和旅游目的地有关。

此外，酒店的密度也与区域的商业繁华程度相关，商业区域和交通便利的地段酒店密度较高。

四、影响因素分析通过分析影响酒店业空间分布的因素，可以为酒店业的可持续发展提供参考。

首先，旅游资源的分布对酒店业的空间分布有重要影响。

西安市拥有众多的历史文化遗址和旅游景点，这些景点周边的酒店需求较高。

其次，城市规划和交通网络布局也会影响酒店业的空间分布。

城市中心区域和交通枢纽附近的酒店由于交通便利性更受大众的青睐。

最后，经济发展水平和购买力水平也会影响消费者对酒店的需求和选择，从而影响酒店业的空间分布。

五、结论通过基于POI的研究方法，我们可以了解西安市主城区酒店业的空间分布特征及其影响因素。

研究结果表明，酒店业主要集中分布在城市中心区域和旅游景点周边区域，旅游资源、城市规划、交通网络和经济发展水平是影响酒店业空间分布的重要因素。

这些研究结果对于酒店业的可持续发展和城市规划决策具有重要的参考价值。

六、展望本研究只针对西安市主城区进行了分析，未来可以扩大研究范围，对整个西安市或其他城市进行比较研究，探讨不同城市的酒店业空间分布特征及影响因素的差异，为酒店业的发展和城市规划提供更全面的指导。

基于POI数据的城市活动设施空间格局研究目录一、内容描述 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状综述 (4)1.3 研究内容与方法 (5)1.4 技术路线与实验方案 (7)1.5 论文结构安排 (8)二、相关理论与方法 (8)2.1 POI数据概述 (10)2.2 空间分析方法 (11)2.3 社会网络分析 (12)2.4 本章小结 (13)三、基于POI的城市活动设施数量统计与分析 (14)3.1 城市活动设施数量统计方法 (15)3.2 城市活动设施数量统计结果 (16)3.3 本章小结 (17)四、城市活动设施数量空间分布特征分析 (18)4.1 空间分布可视化表达 (19)4.2 核心-边缘结构识别 (21)4.3 空间自相关分析 (22)4.4 本章小结 (23)五、城市活动设施数量空间格局演变特征分析 (24)5.1 空间格局演变可视化表达 (25)5.2 空间格局演变规律探讨 (27)5.3 本章小结 (28)六、城市活动设施数量空间格局影响因素分析 (29)6.1 影响因素定性分析 (30)6.2 影响因素定量分析 (31)6.3 影响因素作用机制探讨 (33)6.4 本章小结 (34)七、基于POI数据的城市活动设施数量优化策略研究 (35)7.1 优化目标与原则 (37)7.2 优化策略提出与实施路径 (38)7.3 优化策略效果评价与反馈 (39)7.4 本章小结 (40)八、结论与展望 (42)8.1 研究结论总结 (43)8.2 研究不足与局限 (44)8.3 后续研究展望 (45)一、内容描述本研究旨在基于POI数据的城市活动设施空间格局，通过对城市活动设施的空间分布特征和影响因素进行分析，揭示城市活动设施的空间布局规律。

通过对城市活动设施的类型和数量进行统计分析，了解城市活动设施的基本情况。

通过空间自相关分析和地理信息系统(GIS)技术，探讨城市活动设施的空间分布特征及其与周边环境的关系。

基于GIS的酒店空间信息管理与应用技术研究酒店空间信息管理与应用技术是现代技术与旅游业、饭店业的交织体现。

GIS （Geographic Information System）地理信息系统是一种能够对地理位置数据进行整合、分析、查看和管理的技术。

在如今数字化的时代，酒店业所拥有的大量的空间信息数据需要通过技术手段加以整合与管理，从而为酒店的运营、服务、销售等方面提供更精准、高效、个性化、精彩的智慧化服务。

本文将介绍基于GIS技术的酒店空间信息管理与应用技术的研究现状。

一、GIS技术在酒店业中的应用1. 酒店地图的制作酒店地图是指酒店的户型图、平面图、鸟瞰图等展示酒店建筑物、室内房间布局和酒店周边环境的地图。

通过GIS技术制作酒店地图，可以为酒店客人快速提供酒店内部与周边设施的空间信息，众所周知，酒店地图对于客人来说是非常重要的，在地图上客人可以方便地查看酒店的各种设施，包括房间位置、餐厅、会议室等各种设施的位置和周边的街道、地铁等公共交通情况。

2. 酒店空间信息管理酒店空间信息管理是指通过技术手段对酒店的空间信息进行集中、规范、可视化、可操作、可查询、可分析和可统计等处理。

通过GIS技术，公司可以依据地理信息数据，对酒店信息数据进行可视化、查询、统计分析，通过分析结果，可以更加准确地判断客户的需求，预判市场趋势，以便更好地开展各种服务工作。

同时，酒店通过对空间数据的管理，可以把握酒店经营的市场定位和酒店服务的内容，包括搜集客户的位置、房间类型、房间的层数、酒店内部各种公共设施等方面的信息数据，从而制定更为科学的细致的管理策略。

3. 酒店房间管理酒店房间管理是指利用GIS技术为酒店房间进行规划、管理和优化。

比如制作酒店房间平面图，标注酒店房间的位置、面积、朝向、风景等空间信息，在酒店房间管理中，利用GIS技术可以快速查找到客房的空间数据，更全面地了解客房的使用情况，为客人提供更加贴心的服务。

二、基于GIS技术的酒店空间信息管理与应用技术研究现状GIS技术的广泛应用，提高了酒店管理与服务工作的效率，加强了酒店与客户之间的互动体验。

广州市星级酒店空间布局研究的开题报告1. 研究背景随着旅游业的快速发展和人们生活水平的提高，人们对于酒店住宿的要求也越来越高。

星级酒店作为高档住宿服务的代表，具有卓越的服务品质、优美的空间环境和先进的设施设备，能够满足人们不同的需求和期望。

而星级酒店的空间布局是实现这些优质服务和环境的重要因素之一。

广州作为中国南部经济中心城市和旅游目的地，星级酒店市场竞争激烈。

其中，空间布局是体现酒店品牌特色、提升顾客满意度和增强市场竞争力的关键之一。

因此，对广州市星级酒店空间布局进行研究，对于提高酒店服务质量和市场竞争力具有重要意义。

2. 研究目的和意义本研究旨在通过对广州市星级酒店空间布局的实证调查和分析，探讨广州市星级酒店空间布局的常见模式、优缺点以及市场竞争力。

具体目的包括：（1）了解广州市星级酒店的空间布局情况和特点。

（2）分析广州市星级酒店空间布局的常见模式、优缺点和适用场景。

（3）探讨广州市星级酒店空间布局与酒店品牌特色、服务质量和市场竞争力的关系。

（4）为广州市星级酒店的空间布局设计提供建议和借鉴。

通过本研究，可以深入了解广州市星级酒店空间布局的现状和发展趋势，为酒店业的决策者提供参考和借鉴，进一步提高广州市星级酒店的服务质量和市场竞争力。

3. 研究方法（1）实证调查：采用问卷调查和访谈等方式，收集广州市星级酒店的空间布局和运营数据，了解其现状和发展趋势。

（2）案例分析：选择广州市代表性的星级酒店进行案例分析，探讨其空间布局的设计理念、特点和应用效果。

（3）统计分析：采用SPSS等统计软件对问卷调查数据进行统计分析，探讨广州市星级酒店空间布局的常见模式、优缺点和市场竞争力。

4. 研究内容和重点（1）星级酒店空间布局的基本概念和理论框架。

（2）广州市星级酒店空间布局的现状和特点分析。

（3）广州市星级酒店空间布局常见模式的实证分析和比较。

（4）广州市星级酒店空间布局与酒店品牌特色、服务质量和市场竞争力的关系分析。

基于 POI 数据的福州主城区酒店分布格局分析摘要：本文通过网络数据爬取方式获得福州市主城区酒店的分布数据，运用 GIS 空间统计分析、核密度分析、空间插值分析等方法探讨了福州主城区不同类型酒店在消费价格、空间集聚等方面的特征，从区位、土地开发、交通与景观等角度解释了影响酒店分布的主要因素。

关键词：POI 数据；空间分析；影响因素；主城区一、引言酒店是一个城市对外形象的重要窗口，是城市重要的对外公共服务设施，酒店空间分布格局是城市地理学、区域经济学、旅游学和城乡规划学研究的热点之一。

不同类型的城市不同类型的酒店其空间分布有很大的差异性和客观规律性，探讨酒店的空间分布格局及其影响因素，有助于在城市新区开发、旧区改造中引导酒店合理的空间布局，提升城市的对外服务水平，推动城市经济的发展。

二、数据与方法1、研究区概况福州市区为福建省省会，是全省的政治、经济、文化中心，现辖鼓楼区、台江区、仓山区、晋安区、马尾区和长乐区。

主城区主要包括前面四个城区，主城区形成了政治、商业、商务、文化、科技、金融为主的城区。

本研究以主城区为主要研究对象，至 2018 年年末，常住人口为 293.9 万人，建成区面积为 246.5km2。

2、数据来源本研究以福州市主城区星级酒店和经济型酒店作为研究对象，通过网络数据爬取方式获取酒店POI 数据，查阅福州市统计年鉴、携程网、福州旅游网、百度地图等数据，结合城市交通、城乡规划数据，构建研究所需的酒店位置分布、住宿标准价格等专题数据和城市主次干道、建设用地现状、分区常住人口、GDP 等基础数据。

3、研究方法以地理信息系统软件 ArcGIS10.5 为平台，对采集的各类数据进行矢量数据编辑与属性创建，构建统一的坐标系统。

根据酒店位置分布、住宿价格、酒店的类型等相关数据，对酒店的空间分布格局及价格进行统计分析，分析的方法主要包括：核密度分析、平均最邻近指数、空间插值分析、缓冲区分析、空间叠加分析等。

基于位置数据和POI的聚类方法
刘辉;黄新;王京晶
【期刊名称】《地理空间信息》
【年(卷),期】2017(015)011
【摘要】提出了一种基于自适应迭代的空间聚类方法,以探索城市空间设施与人们出行行为的内在关系.基于位置数据和POI,先将微博数据进行格网化,转化为连续的格网数据;再利用自适应迭代的聚类方法和相关性分析探索微博的空间分布和城市公共服务设施的时间活跃度.实验结果表明,微博数据和服务设施之间具有较强的相关性,并从大数据分析角度为城市规划布局的优化提供了辅助决策;但将其应用到实际规划中还有待进一步验证和完善.
【总页数】4页(P46-49)
【作者】刘辉;黄新;王京晶
【作者单位】武汉市国土资源和规划信息中心, 湖北武汉 430013;武汉市国土资源和规划信息中心, 湖北武汉 430013;武汉市国土资源和规划信息中心, 湖北武汉430013
【正文语种】中文
【中图分类】P208
【相关文献】
1.签到位置数据的密度峰值快速搜索与聚类方法 [J], 刘萌;邬群勇;邱端昇;孙梅;张强
2.基于位置信息熵的局部敏感哈希聚类方法 [J], 徐彭娜;魏静;林劼;江育娥
3.基于位置信息的非比对序列聚类方法 [J], 魏静;徐彭娜;江育娥;林劼
4.一种基于地理位置人群分类的非参数聚类方法 [J], 邱运芬;张晖;李波;杨春明;赵旭剑
5.基于微博位置签到数据的POI更新方法 [J], 曹劲舟;武红宇
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