全国poi热点数据的技术解决

基于POI大数据分析的铁路站点周边业态布局模式研究苏子玥【摘要】近年来我国高速铁路迅速发展,带动了一系列城市新区的开发,高铁站点周边地区城市设计又一次成为热点.文章采用POI核密度分析方法,分析国际知名车站周边业态情况,从城市空间的实际使用情况,总结车站周边三大开发模式,并分析其空间特点.将数据细分为三大类七小类,综合分析生活、生产、公共服务这三种城市功能与车站周边空间布局的关系.【期刊名称】《建筑与文化》【年(卷),期】2019(000)007【总页数】2页(P45-46)【关键词】POI数据;站点周边;功能业态;空间布局【作者】苏子玥【作者单位】东南大学建筑学院【正文语种】中文1 概述1.1 研究目的和意义在中国高速铁路快速发展的新时期，高铁建设带动了一批新城开发建设。

高铁站的近站地区往往是新区的一个发展先行区，日后将带动片区的发展，因此，规划设计时，功能布局及其模式就至关重要。

但由于大多数新建站点周边土地属于待开发用地，对未来的开发模式和土地使用情况还没有相应的研究和规划，上位规划多采用千人指标和规模预测等方式设计，但仅涉及到规模层面，对于空间布局方面没有相应的可参照规范。

加之高铁站的存在带来大量过往旅客，又不能完全套用传统中心区的发展模式，给地区业态分布带来复杂性。

因此，通过研究近站地区功能业态的布局模式，和各个功能之间的相互关系，对土地利用、空间布局提出建设性建议具有非常重要的指导意义。

近年有学者提出四代车站理论和开发模式，但均是基于传统的土地利用模式和实践经验，本文采取POI大数据分析，从实际使用维度分析功能业态，通过对多个国际四代车站进行大数据分析，从实际业态反向指导空间布局，亦是对原有理论的验证。

1.2 技术路线为了总结归纳高铁站周边功能业态的布局模式，采取国际案例研究的方式，利用GIS地理信息分析工具对大数据信息处理。

基于POI数据进行核密度分析，比较世界各大车站及其周边的功能业态布局情况，进行数据分析和模型提炼。

２０２４年２月第２６卷第１期㊀㊀沈阳建筑大学学报(社会科学版)㊀㊀ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈｅｎｙａｎｇＪｉａｎｚｈｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ(ＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅ)Ｆｅｂ.㊀２０２４Ｖｏｌ.２６ꎬＮｏ.１㊀㊀收稿日期:２０２３－０８－２８㊀㊀基金项目:国家自然科学基金重点项目(５２３７８０６３)㊀㊀作者简介:严文复(１９６５ )ꎬ女ꎬ吉林吉林人ꎬ教授ꎮ文章编号:１６７３－１３８７(２０２４)０１－０００１－１０ｄｏｉ:１０.１１７１７/ｊ.ｉｓｓｎ.１６７３－１３８７.２０２４.０１.０１基于ＰＯＩ数据的太原市主城区商业空间格局研究严文复１ꎬ田岩松２ꎬ苑晓琦２(１.沈阳建筑大学党政办公室ꎬ辽宁沈阳１１０１６８ꎻ２.沈阳建筑大学建筑与规划学院ꎬ辽宁沈阳１１０１６８)摘㊀要:以太原市主城区作为研究区域ꎬ基于兴趣点(ＰｏｉｎｔｏｆＩｎｔｅｒｅｓｔꎬＰＯＩ)数据ꎬ采用核密度分析㊁局部Ｇｅｔｉｓ￣ＯｒｄＧＩ∗指数等方法ꎬ对城市商业空间格局进行了研究ꎬ在其现有商业空间格局的基础上借助等值线树法对商业中心进行了识别ꎬ并对各类行业的空间分布及集聚特征进行了对比分析ꎮ结果表明:太原市主城区商业空间已经形成了以柳巷㊁朝阳以及亲贤北街商圈为中心向外围扩散的分布格局ꎬ体现出汾河以东集中连片㊁汾河以西零星分散的分布特征ꎻ识别出太原市主城区内４６个基本商业中心ꎬ其中以柳巷㊁朝阳 双塔㊁体育路 亲贤北街为主城区三大核心商业中心ꎻ各类行业空间聚集表现不同ꎬ生活服务类㊁购物服务类以及餐饮服务类行业分布范围广㊁集聚程度小ꎬ医疗保健类㊁商务服务类㊁金融服务类行业分布范围小㊁集聚程度高ꎮ关键词:ＰＯＩ数据ꎻ商业空间ꎻ空间布局ꎻ商业中心ꎻ太原市中图分类号:ＴＵ９８４.１３㊀㊀㊀文献标志码:Ａ引用格式:严文复ꎬ田岩松ꎬ苑晓琦.基于ＰＯＩ数据的太原市主城区商业空间格局研究[Ｊ].沈阳建筑大学学报(社会科学版)ꎬ２０２４ꎬ２６(１):１－１０.㊀㊀有关商业空间集聚现象的研究一直是城市地理学的热点议题之一ꎮ西方国家在经济㊁社会科学以及信息技术等领域的迅速发展为城市商业空间的相关研究奠定了坚实的基础ꎬ研究内容涉及商业区位选择[１]㊁零售业空间重构[２]㊁消费者行为[３]等ꎮ随着中国城市化的快速推进ꎬ有关商业空间的研究也在不断增加ꎬ研究内容包括商业业态[４]㊁商业中心识别[５]㊁商业空间结构[６]等ꎮ近年来随着大数据的快速兴起与应用ꎬ以兴趣点(ＰｏｉｎｔｏｆＩｎｔｅｒｅｓｔꎬＰＯＩ)数据为代表的大数据迅速应用于城市地理研究ꎮ陈蔚珊等[７]基于广州市商业机构ＰＯＩ数据ꎬ分析了城市商业活动的热点区域与业态集聚区的空间分布特征ꎻ吴康敏等[８]基于ＰＯＩ数据ꎬ采用空间分析方法界定了广州市不同类型的商业中心ꎻ张梦洁等[９]以武汉市商业ＰＯＩ数据为基础ꎬ通过核密度分析结果识别出武汉市各类商业中心并建立了三级商业中心体系ꎻ浩飞龙等[１０]利用长春市中心城区商业ＰＯＩ数据ꎬ对城市商业空间格局㊁行业分布及集聚特征进行了研究ꎻ陈洪星等[１１]基于ＰＯＩ数据ꎬ采用地理学空间统计方法定量识别乌鲁木齐主城区的商业热点区ꎬ对其商业分布和２㊀㊀㊀㊀沈阳建筑大学学报(社会科学版)第２６卷空间集聚特征进行了分析ꎬ并对其影响因素进行了探究ꎻ石铁矛等[１２]基于沈阳市ＰＯＩ数据ꎬ采用核密度估计等研究方法分析了沈阳市区三环内生活服务设施空间分布特征ꎻ张小英等[１３]基于广州市多期ＰＯＩ数据ꎬ采用核密度估计法分析了大城市商业布局的时空演变特征ꎮ大数据的普及使定量化的研究成为当下商业空间结构研究的新趋势ꎮ传统的城市商业空间研究多采用调查问卷和经济普查数据进行研究ꎬ其数据有限且精确度不高ꎬ大大降低了研究的可靠性和全面性ꎮ而ＰＯＩ数据携带信息量大且易于获取ꎬ可以打破传统数据的局限性ꎬ为研究提供更全面㊁准确㊁及时的信息ꎮ目前对于商业空间格局的研究确有很多ꎬ但从研究方法来看ꎬ多采用核密度分析法对商业空间的分布进行分析ꎬ很少在其基础上采用等值线树法识别商业中心ꎮ在研究区域上ꎬ多集中于东部地区的大城市ꎬ少有对中部地区城市的研究ꎮ太原市作为山西省政治㊁经济㊁文化和国际交流中心ꎬ在其 十四五 规划中提出要打造区域性国际消费中心城市ꎮ如何以推进商业设施建设为导向提高全市乃至全省居民在太原消费的意愿ꎬ优化消费环境ꎬ进而提高太原市作为地区中心城市的消费影响力ꎬ成为一个值得研究的课题ꎮ因此ꎬ本研究结合太原市主城区ＰＯＩ数据ꎬ在分析城市商业空间格局特征的基础上进行商业中心识别ꎬ并分析各类行业的空间分布及集聚特征ꎬ以期助力太原市在 十四五 规划背景下更好地实现区域性国际消费中心城市这一目标ꎬ提高国际影响力和区域竞争力ꎬ为未来太原市商业设施配置和优化空间布局提供理论参考ꎮ一㊁研究方法及数据来源１.研究区域概况及数据来源太原是山西省省会ꎬ位于山西省中部㊁晋中盆地北部地区ꎮ研究范围为太原市主城区ꎬ包括迎泽区㊁晋源区㊁万柏林区㊁尖草坪区㊁杏花岭区和小店区ꎬ共计６３个乡镇街道ꎬ总面积为１４１９.４８ｋｍ２ꎬ建成面积为３７４.７３ｋｍ２ꎮ研究所采用的ＰＯＩ数据通过高德地图应用程序接口(ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇＩｎｔｅｒｆａｃｅꎬＡＰＩ)获取ꎬ获取时间为２０２２年９月ꎮＰＯＩ数据分类依据高德ＰＯＩ分类编码ꎬ分为购物服务类㊁餐饮服务类㊁住宿服务类㊁休闲娱乐服务类㊁生活服务类㊁金融服务类㊁商务服务类㊁医疗保健类和汽车服务类共九大类(见表１)ꎮ经过数据筛选后ꎬ共得到ＰＯＩ数据１６３９９３个(见图１)ꎮ表１㊀太原市主城区商业类ＰＯＩ数据的行业类别行业分类ＰＯＩ子类购物服务类便民商店㊁专卖店㊁文化用品店㊁家居建材市场等餐饮服务类中餐厅㊁快餐厅㊁咖啡厅㊁冷饮店㊁休闲餐饮场所等住宿服务类宾馆酒店㊁旅馆招待所等休闲娱乐服务类运动场馆㊁娱乐场所㊁休闲场所㊁影剧院等生活服务类信息咨询中心㊁售票处㊁电讯营业厅㊁美容美发店等金融服务类银行㊁自动提款机㊁保险公司㊁证券公司㊁财务公司等商务服务类建筑公司㊁广告装饰公司㊁网络科技公司㊁商业贸易公司㊁电信公司等医疗保健类药房㊁宠物诊所㊁兽医站等汽车服务类加油站㊁汽车销售㊁汽车租赁㊁汽车维修等２.研究方法(１)核密度分析法核密度分析法常用来揭示空间分布的相对集聚程度ꎬ其结果表现出距离越近的事物相关性越大的特征ꎮ该方法可以反映地理现象空间分布的信息衰减事实[１４]ꎮ计算方程为ｆ(ｓ)＝ðｎｉ＝１１ｈ２ｋｓ－ｃｉｈæèçöø÷(１)式中:ｆ(ｓ)为空间位置ｓ处的核密度计算函数ꎻｈ为距离衰减阈值ꎻｎ为与位置ｓ的距离小于或等于ｈ的要素点数ꎻｋ为空间权重函数ꎮ第１期严文复等:基于ＰＯＩ数据的太原市主城区商业空间格局研究３㊀图１㊀商业类ＰＯＩ的空间分布㊀㊀(２)Ｇｅｔｉｓ￣ＯｒｄＧＩ∗指数法Ｇｅｔｉｓ￣ＯｒｄＧＩ∗指数法能识别出空间上的热点和冷点区域ꎬ从而揭示地理现象的空间分布模式和趋势ꎬ可以用来识别太原市主城区商业网点的冷热区域在空间上的分布[１５]ꎬ计算公式为Ｇ∗ｉ＝ðｎｊ＝１ｗｉꎬｊｘｊ－ Ｘðｎｊ＝１ｗｉꎬｊｎðｎｊ＝１ｗ２ｉꎬｊ－ðｎｊ＝１ｗｉꎬｊ()２[]ｎ－１(２)式中:Ｇ∗ｉ值是统计学意义上的Ｚ得分ꎻＷｉꎬｊ为单元ｉ和ｊ的空间权重系数ꎻｘｊ为第ｊ个地理单元的点密度值ꎻ Ｘ为所有单元的密度均值ꎻｎ为研究区域内所有单元的总数ꎮＧ∗ｉ值为正ꎬ且数值越高ꎬ表示要素ｉ周边的值越高于均值ꎬ能形成热点空间集聚ꎻＧ∗ｉ值为负ꎬ且数值越低ꎬ表示要素ｉ周边的值越低于均值ꎬ能形成冷点空间集聚ꎮ(３)区位熵分析法区位熵常被用来衡量某一要素的空间分布情况ꎬ反映某一产业部门的专业化水平[１６]ꎮ研究采用区位熵指标来分析各行业的地域专业化水平ꎬ其值越高ꎬ则该行业类型在该区域的专业化程度越高ꎮ计算公式为Ｎ＝ｎＫ－Ａ/ｎＫ(３)式中:Ｎ为区位熵ꎻｎＫ－Ａ为区域Ｋ中行业类型Ａ的商业网点数量与整个区域内行业类型Ａ的所有商业网点总数的比值ꎻｎＫ为区域Ｋ中的商业网点数量与整个区域中总的商业网点数量的比值ꎮ二㊁商业空间格局分析１.商业网点空间分布特征对太原市主城区商业网点进行平均最近邻分析ꎬ得出最邻近比率为０.３１０ꎬ说明其空间分布具有明显的集聚特征ꎮ采用核密度分析法分析其空间分布特征(见图２)ꎬ可以看出:①太原市主城区商业网点已经形成了以柳巷㊁朝阳㊁亲贤北街为中心向外围扩散的分布格局ꎬ分布密度总体呈现由中心向外围逐渐递减的特征ꎮ②主城区内柳巷㊁朝阳以及亲贤北街商圈在空间中呈现出极高的集聚程度ꎬ形成了城市主要的商业中心ꎮ③地铁２号线沿线商业网点集聚ꎮ地铁２号线穿过柳巷和亲贤北街商圈等主城区核心商业中心ꎬ在其沿线１ｋｍ范围内分布了大量商业网点集聚区域ꎮ④从总体分布特征来看ꎬ以汾河为界ꎬ汾河以东商业网点集聚程度高且集中连片ꎬ汾河以西集聚程度较低且零星分散ꎮ图２㊀商业空间核密度分布４㊀㊀㊀㊀沈阳建筑大学学报(社会科学版)第２６卷２.商业网点空间集聚特征以太原市主城区主干道路划分的格网为单元ꎬ对其商业网点空间集聚特征进行了探析ꎮ通过计算ꎬ得出其空间分布的全局莫兰指数(ＧｌｏｂａｌＭｏｒａｎᶄｓＩ)为０.４２０ꎬ说明该区域商业网点呈现显著的空间正相关性ꎮ采用局部Ｇｅｔｉｓ￣ＯｒｄＧＩ∗指数法识别其商业空间分布的冷点和热点区域(见图３)ꎬ结果显示:①太原市主城区热点区域多分布于二环(北中环 东中环 南中环 西中环)以内ꎬ如南内环大街㊁亲贤北街㊁长风西街等区域ꎮ热点区域的分布范围与各商圈位置一致ꎮ②太原市主城区内长风西街㊁亲贤北街的热点区域数量较多且街道格网单元集聚分布ꎬ说明其对邻近区域的影响显著ꎮ③柳巷和朝阳商圈的热点区域分布范围较小ꎬ集聚特征不显著ꎬ表明这两个商圈对周边区域的影响较弱ꎮ图３㊀商业空间冷点和热点集聚格局３.商业中心识别(１)商业中心等级结构核密度分析法可以很好地识别出商业网点的分布及其集聚区域ꎬ通过其分析结果(搜索半径为５００ｍ)能够识别出城市商业集聚区的范围ꎮ再采用等值线树法确定商业中心的边界[１７－２０]ꎮ以自然断点法对核密度分析结果进行等级划分ꎬ其划分等级的边界值均可作为等值线起始值ꎮ这里以核密度等级为中的边界值每平方千米１５００个作为等值线的起始值ꎬ等值线间距设置为每平方千米１００个ꎬ得到等值线的分布图(见图４)ꎮ图４㊀等值线分布㊀㊀对基于核密度分析结果的等值线进行提取ꎬ形成的３２个等值线树如图５所示ꎬ共有２８个单分支树和４个多分枝树ꎬ其中ꎬ多分枝树分支数量分为２个分支㊁３个分支以及图５㊀主城区３２个等值线树边界第１期严文复等:基于ＰＯＩ数据的太原市主城区商业空间格局研究５㊀１０个分支ꎮ太原市主城区最大且最复杂的等值线结构如图６所示ꎬ该等值线的轮廓如图６(ａ)所示ꎬ其７个层级和１０个分支的嵌套结构如图６(ｂ)所示ꎮ其中单分支节点如１㊁２㊁４㊁６㊁８等为独立商业中心ꎬ而多分枝节点如３㊁５㊁７㊁９等为多个独立商业中心所形成的复合商业中心ꎮ图６㊀主城区主要等值线及其嵌套的层次结构㊀㊀最终ꎬ采用等值线树法识别出太原市主城区４６个基本商业中心的边界(见图７)ꎮ同时ꎬ按照自然断点分级法将等值线划分为４级ꎬ以每个商业中心的中心等值线的等级为依据将识别出的商业中心分为４级(见表２)ꎮ图７㊀等值线树法识别出的主城区商业中心㊀㊀总体来看ꎬ迎泽区㊁万柏林区㊁小店区商业中心数量多且分布广ꎬ但只有小店区形成了完整的四级商业中心体系ꎻ万柏林区㊁杏花岭区㊁小店区三㊁四级商业中心数量较多且分布均匀ꎻ尖草坪区㊁晋源区商业中心数量较少ꎮ表２　太原市主城区商业中心统计序号行政区中心处所处位置周边商圈及商业设施商业中心级别１迎泽区朝阳 双塔商圈花鸟鱼市场㊁同至人购物中心㊁小商品批发商城㊁圣亚购物中心一级２迎泽区柳巷 钟楼商圈王府井奥莱㊁铜锣湾国际购物中心㊁贵都世纪广场㊁茂业百货一级３小店区体育路 亲贤北街太原茂业天地㊁百盛购物中心㊁王府井百货一级４万柏林区新晋祠路 长风南街太原万象城二级５万柏林区迎泽西大街 和平南路公园时代城购物中心㊁下元商贸城二级６万柏林区安宁街 普国路普国装饰城㊁新明珠装饰广场㊁恒融装饰城二级７尖草坪区涧河北沿岸 解放北路山西北方商贸城㊁山西太原小商品批发市场㊁金屹诚商贸广场二级８杏花岭区城坊街 解放路龙湖万达广场㊁解放百货大楼二级９晋源区滨河西路 向滨街姚村万水物贸城二级１０小店区长治路 长风街天美新天地㊁北美新天地㊁居然之家二级６㊀㊀㊀㊀沈阳建筑大学学报(社会科学版)第２６卷续表　序号行政区中心处所处位置周边商圈及商业设施商业中心级别１１小店区长治路 学府街亲贤花鸟鱼虫市场二级１２小店区真武路 康宁街万马仕商贸城二级１３小店区昌盛街 人民北路小店村商圈二级１４迎泽区迎泽大街 建设南路 并州东街 青年路桥东商圈三级１５万柏林区西苑北路 西矿街 金旧路 虎峪河居然之家装饰建材馆㊁居然之家㊁海唐广场三级１６尖草坪区文兴路 三给街锦绣建材城㊁锦绣国际装饰城三级１７晋源区晋祠路 南中环万水物贸城三级１８小店区体育南路 晋阳街北美Ｎ１新奥莱㊁北美Ｎ１文创区三级１９小店区平阳路 南中环街 大马中路怡安装饰广场㊁大马村商圈三级２０小店区学府街 平阳路华宇百花谷㊁山姆店三级２１小店区亲贤北街 平阳路 长风街 滨河东路新时代广场㊁华德中心广场㊁平阳景苑商圈三级２２小店区平阳路 北园街新康隆商城㊁顶好时尚商城三级２３小店区南内环街 寇庄西路 王村北街 体育路恒实商业广场㊁东岳生活广场三级２４小店区龙城北街 平阳南路小马村商圈三级２５小店区坞城南路 汾东大街浩海物贸城三级２６小店区许西南街 太榆路许西村商圈三级２７小店区通达街 真武路万豪新天地三级２８小店区庆云街 新化路 开新街黑窑村商圈㊁南畔村商圈三级２９迎泽区并州东街 并州北路中正天街四级３０迎泽区菜园西街 老军营东一条老军营商圈四级３１迎泽区水西关街 新建路 水西关南街 桃园北路水西关社区商圈四级３２杏花岭区北大街 新开南巷东兴装饰城四级３３杏花岭区桃园北路 府西街桃园秀水街购物广场四级３４杏花岭区迎春街 敦化南路五龙口海鲜批发市场四级３５杏花岭区府西街 三桥街山西国际贸易中心四级３６杏花岭区新民中街 五一路 府东街 上肖墙新民中街特大市场四级３７万柏林区纺织街 千峰南路星光广场㊁八方商贸城㊁新润广场四级３８万柏林区千峰南路 新庄北街美好生活商城㊁佳缘生活广场四级３９万柏林区长风西街 西中环路九润长风装饰城㊁富力现代广场四级４０万柏林区纺织苑 众纺路纺织苑商圈四级４１尖草坪区千峰北路 兴华街兴华北小区综合市场四级４２尖草坪区新兰路 大同路 新城大街 新北三巷客都购物广场㊁迎新街商圈四级４３晋源区长风西街 千峰南路 西峪东街 和平南路河西农副产品市场㊁义井集贸市场四级４４小店区南内环街 平阳路赛格科技广场四级４５小店区并州南路二巷 并州南路茂盛装饰城四级４６小店区许坦西街 体育路 南中环街 军民路万象里商业中心㊁数码港四级㊀㊀(２)商业中心集聚特征太原市主城区商业中心在空间上分为中心圈层㊁外围圈层和边缘圈层ꎮ其中ꎬ中心圈层在二环以内ꎬ是集中了大部分商业中心的核心商圈ꎻ外围圈层是沿绕城高速分布的商业网点所形成的圈层ꎻ边缘圈层是远离中心城区且围绕行政中心形成的商业组团ꎬ其相对独立且分布较为分散ꎮ整体来看ꎬ太原市主城区商业中心的集聚特征(见图８)如下:第１期严文复等:基于ＰＯＩ数据的太原市主城区商业空间格局研究７㊀图８㊀商业中心集聚特征㊀㊀①中心圈层内的商业中心呈带状且密集分布ꎮ中心区内商业中心连片并沿交通干线分布ꎬ主城区内商业中心主要沿迎泽大街㊁解放路㊁新建路㊁长治路㊁长风街等主要干道分布ꎮ以柳巷㊁朝阳 双塔㊁亲贤北街 长风街商圈为中心ꎬ借助政策引导和集聚效应ꎬ商业网点数量不断增加ꎬ商业中心范围不断向外蔓延ꎬ最终形成了多个连片分布的带状商业集聚区域ꎮ②外围圈层内的商业中心产业集聚沿绕城高速分布ꎮ外围圈层受到交通和区位的影响ꎬ其商业中心多沿环路分布ꎮ万柏林区西侧有多个商业中心由南向北沿京昆高速分布ꎬ并且商业网点类型多为购物服务类中的家居建材市场类ꎬ在空间中形成了集聚且专业化的商业中心ꎮ③边缘圈层内的商业中心呈团状且离散分布ꎮ边缘区商业中心远离中心区ꎬ多分布于各区的行政中心周围ꎮ如小店区的富康街 真武路 通达街 人民北路商业中心ꎬ其周边分布着小店区的各个政府部门ꎮ三㊁商业空间的行业分布１.行业分布特征以市中心的迎泽公园为圆心ꎬ２ｋｍ为缓冲区间隔ꎬ统计２０ｋｍ内各圈层各类商业网点的数量分布(见图９)ꎮ结果显示ꎬ各类商业网点主要分布在８ｋｍ圈层范围内ꎮ由于外围存在商业集聚区域ꎬ所以在１０~１４ｋｍ范围内网点数量又有所增加ꎮ从各行业数量分布来看ꎬ金融服务类㊁商务服务类以及购物服务类行业在２~４ｋｍ范围内分布数量占比最大ꎻ４~６ｋｍ范围内ꎬ医疗保健类㊁生活服务类㊁餐饮服务类行业分布数量占比最大ꎻ６~８ｋｍ范围内汽车服务类㊁住宿服务类行业分布数量占比最大ꎮ图９㊀商业网点数量圈层分布㊀㊀从各行业的核密度分布结果(见图１０)来看ꎬ住宿服务类行业受对外交通设施影响较大ꎬ其在太原站㊁太原南站㊁武宿机场的附近形成了集聚区域ꎻ汽车服务类行业沿二环㊁三环分布ꎻ金融服务类行业分布范围小且集中在一环内ꎬ多分布于新建路㊁迎泽大街㊁亲贤北街㊁南内环街等街道沿线ꎻ商务服务类行业大多分布于小店区内ꎬ集中在双塔西街 体育路 晋阳街 滨河西路区域ꎮ整体来看ꎬ行业类别的差异对于商业网点集聚区域具有显著影响ꎮ２.行业专业化分布差异显著从区位熵的结果(见图１１)来看ꎬ在街道层面各行业已经形成了专业化的集聚区ꎬ部分街道展现出多行业集聚的特征ꎬ如上兰街道ꎬ其位于主城区边缘ꎬ内有中北大学等院校ꎬ街道内住宿服务类和餐饮服务类商业网点形成了较高的专业化程度ꎮ部分街道展现出单一行业的集聚特征ꎬ如迎黄陵街道的汽车服务类行业和龙城街道的商务服务类行业ꎮ８㊀㊀㊀㊀沈阳建筑大学学报(社会科学版)第２６卷图１０㊀各行业商业空间核密度分布图１１㊀各街道商业网点数量等级与区位熵分布第１期严文复等:基于ＰＯＩ数据的太原市主城区商业空间格局研究９㊀㊀㊀从各行业的专业化区域特征来看ꎬ汽车服务类㊁金融服务类㊁住宿服务类以及商务服务类行业形成了多个产业功能集聚区ꎮ从各行业的专业化空间布局来看ꎬ汽车服务类行业在主城区外围形成了行业优势区域ꎻ金融服务类行业在主城区核心区域内形成了行业优势区域ꎻ住宿服务类行业在城市对外交通设施周围形成了行业优势区域ꎮ从街道内商业网点数量等级分布来看ꎬ多数行业商业网点数量等级从二环向外呈现由高变低的特征ꎬ由中心向外递减的分布特征也与商业网点空间分布特征一致ꎮ四㊁结㊀论笔者采用高德ＰＯＩ数据ꎬ对太原市主城区商业空间格局进行了研究ꎬ在其现有商业空间格局的基础上对商业中心进行了识别ꎬ并分析了各类行业的空间分布及集聚特征ꎮ研究结果表明:(１)太原市主城区商业空间已经形成了中心集聚且向外围扩散的分布格局ꎬ商业网点在二环内呈现出集中连片㊁紧密分布的特征ꎬ分布密度呈现由中心向外围递减趋势ꎮ(２)识别出太原市主城区四级商业中心体系ꎬ共计４６个基本商业中心ꎬ且形成了阶梯式的商业中心体系ꎮ(３)各行业已经形成了专业化区域并且其空间分布差异显著ꎮ生活服务类㊁购物服务类以及餐饮服务类行业分布范围广㊁集聚程度小ꎬ不易形成专业化区域ꎻ住宿服务类㊁汽车服务类㊁商务服务类㊁金融服务类行业分布范围小㊁集聚程度高ꎬ容易形成专业化区域ꎮ总体来看ꎬ利用ＰＯＩ数据的城市商业空间格局研究能更准确地展示城市商业网点的集聚及分布状况ꎬ其数据涵盖不同类别ꎬ有助于分析各行业的分布特征ꎬ对于商业中心的识别和行业分布的分析能够为城市商业网点规划及行业发展提供科学参考ꎮ采用等值线树法能够精细地识别出商业中心的边界ꎬ且能在宏观尺度上显示商业中心之间的层次嵌套结构ꎮ其识别结果较为全面地反映了太原市现有的商业中心体系ꎬ新晋祠路 长风南街㊁城坊街 解放路㊁文兴路 三给街３个商业中心的形成证明了太原市 十三五 期间规划的新城市商圈已经发展成熟ꎮ同时ꎬ太原市主城区商业空间多中心且向外扩散的分布格局也是政府拓展城市发展空间的有力证明ꎮ参考文献:[１]㊀ＯᶄＢＲＩＥＮＬꎬＨＡＲＲＩＳＦ.Ｒｅｔａｉｌｉｎｇ:ｓｈｏｐｐｉｎｇꎬｓｏｃｉｅｔｙꎬｓｐａｃｅ[Ｍ].ＮｅｗＹｏｒｋ:Ｒｏｕｔｌｅｄｇｅꎬ２０１２.[２]㊀ＣＬＡＲＫＥＩꎬＫＩＲＫＵＰＭꎬＯＰＰＥＷＡＬＨ.ＣｏｎｓｕｍｅｒｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎｗｉｔｈｌｏｃａｌｒｅｔａｉｌｄｉｖｅｒｓｉｔｙｉｎｔｈｅＵＫ:ｅｆｆｅｃｔｓｏｆｓｕｐｅｒｍａｒｋｅｔａｃｃｅｓｓꎬｂｒａｎｄｖａｒｉｅｔｙꎬａｎｄｓｏｃｉａｌｄｅｐｒｉｖａｔｉｏｎ[Ｊ].Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄｐｌａｎｎｉｎｇａ:ｅｃｏｎｏｍｙａｎｄｓｐａｃｅꎬ２０１２ꎬ４４(８):１８９６－１９１１.[３]㊀ＪＡＲＡＶＡＺＡＤＣꎬＣＨＩＴＡＮＤＯＰ.Ｔｈｅｒｏｌｅｏｆｓｔｏｒｅｌｏｃａｔｉｏｎｉｎｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｃｕｓｔｏｍｅｒｓᶄｓｔｏｒｅｃｈｏｉｃｅ[Ｊ].Ｊｏｕｒｎａｌｏｆｅｍｅｒｇｉｎｇｔｒｅｎｄｓｉｎｅｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｃｉｅｎｃｅｓꎬ２０１３ꎬ４(３):３０２－３０７.[４]㊀焦耀ꎬ刘望保ꎬ石恩名.基于多源ＰＯＩ数据下的广州市商业业态空间分布及其机理研究[Ｊ].城市观察ꎬ２０１５(６):８６－９６. 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基于POI数据的成都市休闲娱乐热点识别唐梦鸽;罗明良;魏兰;李莉;秦子晗【摘要】城市的空间分布格局与城市内各类设施点的分布密切相关,不同类型设施点的位置数据即兴趣点(Point of Interests,POI)可用于分析城市的功能区分布特点.选取成都市辖区与旅游休闲相关的4类POI数据(景点、休闲娱乐、餐饮和旅馆点数据)和路网数据,对成都市旅游休闲相关设施的集聚区进行识别.结果显示:①成都市旅游休闲相关设施具有十分明显的圈层结构,从中心向四周分布密度呈距离递减规律;②采用点密度、热点和核密度3种分析方法所得到的分析结果具有一致性;③在5类数据中,景点、休闲娱乐、餐饮和旅馆相关性较高,道路与其他4类设施相关性较差,因此5类研究对象的空间匹配程度仍有待优化.【期刊名称】《资源开发与市场》【年(卷),期】2018(034)009【总页数】5页(P1191-1195)【关键词】兴趣点;核密度分析;热点分析;空间分布;成都市【作者】唐梦鸽;罗明良;魏兰;李莉;秦子晗【作者单位】西华师范大学国土资源学院,四川南充637009;西华师范大学国土资源学院,四川南充637009;西华师范大学国土资源学院,四川南充637009;南京师范大学地理科学学院,江苏南京210023;西华师范大学国土资源学院,四川南充637009【正文语种】中文【中图分类】TP79;F590-051 引言在马斯洛需求层次理论中,人类的需求被分为生理、安全、社交、尊重和自我实现五种,这五种需求像金字塔一样从低向高排列[1]。

在社会发展过程中,人们日益重视精神层面的自我满足,因此旅游成为实现该目标的主要方式。

由此引起城市服务业的迅速发展,服务业在城市产业结构中占据主导地位,成为拉动城市经济增长、调整城市经济结构和塑造城市内部空间格局的重要力量[2]。

不同城市的空间格局不尽相同,城市的空间格局基本类型包括同心圆、扇形布局以及多核心布局。

服务业作为影响空间格局的重要因素,是研究的一大热点。

如何进行地理数据的热点分析地理数据的热点分析是一种广泛应用于各个领域的数据分析技术。

它通过对地理数据进行统计分析，揭示出地理现象或事件的空间聚集性和分布规律，为决策提供科学依据。

本文将从地理数据的获取、预处理、热点分析方法和应用等方面进行探讨，旨在为读者了解如何进行地理数据的热点分析提供一些参考。

地理数据的获取是进行热点分析的基础。

当前，地理数据来源多种多样，包括遥感数据、地理信息系统采集的区域数据、社交媒体数据等。

其中，遥感数据是获取地理数据的重要途径之一，可以通过卫星、无人机等手段获取大范围、高分辨率的地理数据。

地理信息系统则可以实现对区域范围内的特定数据进行采集和存储。

此外，社交媒体数据如微博、Twitter等也提供了大量地理位置相关的数据。

通过合理选择数据源，可以满足不同场景下的热点分析需求。

在进行地理数据的热点分析之前，需要对原始数据进行预处理。

首先，需要对地理数据进行清理和筛选，剔除不准确或重复的数据，确保数据的质量和可靠性。

其次，还需要对数据进行空间和时间的统一，以便进行精准的热点分析。

在这个过程中，地理坐标转换和时间序列处理等技术是常用的方法，可以使得数据在不同坐标系统和时间尺度下具有可比性和一致性。

进行地理数据的热点分析可以采用多种方法。

其中最常见的方法是基于核密度法。

核密度法通过对地理数据的空间分布进行平滑处理，得到一个地理现象或事件的热度分布图。

这种方法可以直观地展示出热点区域的位置和程度。

另外，还有基于聚类分析的方法。

聚类分析可以将地理数据划分为若干个区域群集，从而揭示出地理现象或事件的空间聚集性。

此外，还有时空分析方法，可以对地理数据进行时间维度上的分析，探索地理现象或事件的时空变化规律。

根据实际需求，可以结合多种方法进行综合分析，提高分析结果的准确性和可解释性。

地理数据的热点分析在实践中具有广泛的应用。

例如，它可以用于研究城市犯罪的分布规律，帮助警方制定警力调配的策略。

地理信息世界GEOMATICS WORLD 第28卷 第1期2021年2月2021.2Vol.28 No.1融合POI数据的建成区人口数据空间化方法——以武汉市为例【摘要】人口数据空间化对城市精细化管理具有重要意义，现有的人口数据空间化方法主要采用夜间灯光数据和土地利用数据，鲜有涉及关注点（POI）数据研究。

通过多元线性回归构建土地利用分类数据、POI数据与人口统计数据之间的关系得到人口模型进而实现建成区人口数据空间化。

并以武汉市建成区为例，进行方法验证。

结果表明，不同尺度格网下反映出的武汉市人口分布空间特征不同，并且都与武汉市实际人口分布情况一致，验证了该方法的有效性。

【关键词】建成区；人口空间化模型；POI数据；武汉市【中图分类号】TU2 【文献标识码】A 【文章编号】1672-1586（2021）01-0021-05Spatialization of Population Data in Built-up Area Merging with POI Data:A Case Study over Wuhan CityAbstract: The spatialization of population is important to refine the management of cities. While the existing population data spatialization methods mainly use the night light data and land use data with less adoption of POI data. This paper presents a population model using land use classification data, POI data and demographic data by the multiple linear regression. We applied it to the built-up area for the spatialization of population data, and validated the proposed approach at the built-up area of Wuhan city. The results show that the spatial characteristic of Wuhan's population distribution varies in different scale grids, and obtains a good agreement with the actual population distribution of Wuhan, which verifies the feasibility of the method.Key words: built-up area;population spatialization model; POI data; Wuhan cityDU Zhiqiang 1,2, HUANG Dongning 1, DING Huoping 3, LI Xiangxiang 3(1. State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University,Wuhan 430079, China; 2. Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, Wuhan 430079, China;3. Space Star Technology Co., Ltd., Beijing 100086, China )基金项目：国家自然科学基金(41971347)、预研项目“空间信息与地理信息融合”资助作者简介：杜志强(1970-)，男，江苏扬中人，副教授，博士，主要从事虚拟地理环境和三维地理信息系统相关理论方法和技术，并重点在综合减灾、三维城市建模等方向开展应用研究工作。

基于POI数据的社会服务功能空间分布研究——以青岛市为例（青岛理工大学管理工程学院）摘要：以山东省青岛市为研究区，借助高德地图开放API平台采集了青岛市与医疗、体育、交通、生活、科教、住宿、购物、餐饮等有关的POI数据，获取其地理位置信息，利用核密度分析、标准差椭圆、相关性模型等方法分析研究区社会服务功能时空演变特征，为研究区社会服务功能发展和空间结构优化提供参考。

结果表明:1)通过POI大数据分析，了解并分析了青岛市社会服务功能空间分异特征，为城市规划以及空间格局优化提供科学依据; 2)利用核密度分析法，发现青岛市市北区、市南区、崂山区、李沧区的社会服务功能分布较为密集，其他地区仅有一个聚集热点，空间分布不均；3)利于标准差椭圆法分析后发现青岛市社会服务功能的主导方向均为西北-东南向。

0引言自中国中央政府倡导“构建和谐社会”起，社会服务开始作为社会建设的重要组成部分。

2012年，我国第一次提出关于社会服务的公共政策文件，自此社会服务作为一个热点问题走入大众视野[[[ 1 ]崔皛. 嵌入性理论视角下政府购买社会工作服务政策研究[D].辽宁学,2021.]]。

社会服务作为衡量社会水平和谐发展水平的一个重要标志。

完善社会服务功能，扩大社会服务覆盖面对于加快政府职能转变、建设服务型政府、有效满足人民群众不断增长的个性化、多样化，具有十分重要的意义[[[]蓝武.新时代年鉴的社会服务功能多元化拓展研究[J].中国年鉴研究,2018(02):29-36+79.]]。

依据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》[[[] 《国家及各地区国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》[J].中国信息界,2022(05):110.]]，面对“十四五”时期社会发展新形势社会服务前景广阔[[[]赵梦.“十四五”时期数字经济赋能高质量发展的创新路径[J].西南金融,2023(03):84-95.]]。