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    商業(yè)建筑識別方法與商業(yè)空間結(jié)構(gòu)分析

    2021-03-21 21:33:44何青松唐歆宇
    中國房地產(chǎn)·綜合版 2021年11期
    關(guān)鍵詞:長江流域

    何青松 唐歆宇

    摘要:基于POI數(shù)據(jù)和最大熵模型,以數(shù)據(jù)可獲取性為原則,利用武漢市的數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本訓(xùn)練,對我國長江流域省會及直轄市城市在建筑物尺度上進(jìn)行商業(yè)用地的識別與分析,并對其商業(yè)用地的影響因素識別和空間集聚特征進(jìn)行了量化分析與表達(dá)。研究結(jié)果表明:(1)最大熵模型可以精準(zhǔn)有效地進(jìn)行商業(yè)建筑物識別。從7個商業(yè)建筑物的環(huán)境影響因子綜合來看,建筑物內(nèi)第三產(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)量和建筑物樓層對模型構(gòu)建影響最為顯著;(2)影響長江流域各省會及直轄市商業(yè)空間總體格局的因素以地理環(huán)境為主;(3)長江流域10個省會及直轄市的商業(yè)用地空間形態(tài)分為多中心多組團(tuán)式、多中心圈層式、雙核心多組團(tuán)式、雙核心圈層式、單核心多組團(tuán)式5種結(jié)構(gòu)。說明基于POI數(shù)據(jù)和最大熵模型的方法可以精準(zhǔn)有效進(jìn)行大尺度工業(yè)用地識別,同時也為長江流域的城市發(fā)展以及全國的國土空間規(guī)劃提供依據(jù)和參考。

    關(guān)鍵詞:POI數(shù)據(jù);最大熵模型;商業(yè)用地;長江流域

    中圖分類號:F293 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

    文章編號:1001-9138-(2021)11-0018-27 收稿日期:2021-10-20

    作者簡介:何青松,華中科技大學(xué)公共管理學(xué)院碩士生導(dǎo)師,博士,副教授。

    唐歆宇,華中科技大學(xué)公共管理學(xué)院碩士研究生,通訊作者。

    基金項目:國家自然科學(xué)基金(ID:42001334)。

    商業(yè)是第三產(chǎn)業(yè)中一個重要的產(chǎn)業(yè)部門,先進(jìn)發(fā)達(dá)的商業(yè)是現(xiàn)代城市經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的象征。商業(yè)用地是指用于開展商業(yè)、旅游、娛樂活動所占用的場所。中國自改革開放以來經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展,城市化率不斷提高。在此背景下我國城市商業(yè)用地面積不斷擴(kuò)大、商業(yè)中心逐步增多、第三產(chǎn)業(yè)比重顯著增加,在推動城市經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型方面發(fā)揮了重要支撐作用。與此同時,城市商業(yè)用地布局不科學(xué)、人地矛盾加劇以及商業(yè)區(qū)發(fā)展與綠色發(fā)展的矛盾等問題日趨凸顯。準(zhǔn)確有效的城市商業(yè)用地識別是科學(xué)分析以上問題的重要前提之一。

    傳統(tǒng)的商業(yè)用地識別方法多利用商業(yè)網(wǎng)點數(shù)據(jù)、經(jīng)濟(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)、問卷數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)并與實地調(diào)研相結(jié)合進(jìn)行研究分析,且通常以單個城市(區(qū)域)作為研究尺度。這不僅效率低下,也不利于實現(xiàn)宏觀區(qū)域內(nèi)不同案例間的對比研究分析。近年來大數(shù)據(jù)的應(yīng)用為城市商業(yè)用地空間研究帶來了新的數(shù)據(jù)源。POI (Point of Interest, POI)數(shù)據(jù),又稱為興趣點數(shù)據(jù),具有數(shù)據(jù)量大、易獲取、覆蓋范圍廣等優(yōu)點,開拓了城市土地功能區(qū)識別方法的新領(lǐng)域。目前較多學(xué)者基于POI數(shù)據(jù)進(jìn)行單個城市(區(qū)域)功能區(qū)的識別,而以大研究范圍(如流域范圍)、小尺度單元(如建筑物尺度)為特點的研究還很少。同時,由于數(shù)據(jù)源、研究時間、分析單元等存在差異,給不同研究案例的比較帶來困難。

    除了以上問題,分類算法的有效與否也影響城市商業(yè)用地識別的結(jié)果。近年來,最大熵模型(Maximum entropy model, i.e. Maxent model)除了被應(yīng)用于物種分布預(yù)測以外,也開始被學(xué)者應(yīng)用于地理分布的研究領(lǐng)域。該模型可以利用單期單類樣本和地理環(huán)境空間變量得出研究對象的空間分布概率,以此推算出研究對象的空間分布狀況。該模型具有操作便捷、精準(zhǔn)度高等特點,但國內(nèi)尚未有學(xué)者將其應(yīng)用到城市地類識別的相關(guān)研究中。本文將基于最大熵模型和POI數(shù)據(jù)對全國省會城市及直轄市商業(yè)空間用地進(jìn)行識別。

    長江流域是世界第三大流域,我國正在大力推動長江經(jīng)濟(jì)帶的建設(shè)。在快速城鎮(zhèn)化的今天,各大省會城市和直轄市商業(yè)用地面積不斷擴(kuò)大,土地利用低效的問題依然存在,不利于及時開展進(jìn)一步規(guī)劃。因此,明晰長江流域各大省會城市和直轄市中心城區(qū)的商業(yè)用地空間結(jié)構(gòu)和分布特點,有利于各大城市完善空間結(jié)構(gòu),提升城市規(guī)劃科學(xué)性,進(jìn)而推動長江經(jīng)濟(jì)帶戰(zhàn)略施行,實現(xiàn)長江流域地區(qū)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

    本文提出了一種利用POI數(shù)據(jù)和最大熵模型進(jìn)行大研究范圍、小尺度單元的土地功能區(qū)識別的新方法。為了探究這種方法的精準(zhǔn)度和可操作性,則使用最大熵模型,對長江流域省會城市和直轄市的商業(yè)用地進(jìn)行識別并進(jìn)行結(jié)果驗證,再提取出長江流域的省會城市和直轄市商業(yè)用地識別結(jié)果,對各個城市商業(yè)空間結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析。由于本研究使用的數(shù)據(jù)、方法以及研究尺度均相同,因此有利于展開比較分析,為全國商業(yè)發(fā)展布局和單個城市(區(qū)域)商業(yè)用地布局規(guī)劃提供樣本參考。

    1 研究數(shù)據(jù)與方法

    1.1 研究區(qū)域概況

    本文用于城市商業(yè)建筑物識別和商業(yè)用地集聚特征分析的研究區(qū)域為長江流域的10個省會城市和直轄市。包括西部地區(qū)的昆明、成都、貴陽、重慶,中部地區(qū)的長沙、武漢、合肥、南昌和東部地區(qū)的南京、上海。長江流域始于青藏高原唐古拉山脈,終于東海,由西至東跨越了我國西部、中部、東部三個經(jīng)濟(jì)區(qū),共流經(jīng)19個省級行政區(qū)域,流域面積達(dá)到了180萬平方千米。2017年長江流域人口數(shù)量達(dá)到4.59億人,約占當(dāng)年中國大陸總?cè)丝跀?shù)的33.02%,而2020年長江經(jīng)濟(jì)帶GDP占中國大陸GDP的43%。目前,長江流域是我國經(jīng)濟(jì)總量占比最高的流域地區(qū),同時我國提出建立長江經(jīng)濟(jì)帶,研究長江流域的10大城市對區(qū)域經(jīng)濟(jì)乃至全國經(jīng)濟(jì)都具有帶動促進(jìn)作用。

    1.2 研究方法

    本文使用的研究方法主要有最大熵模型、核密度分析法。本研究在選取最大熵模型前使用Orange軟件(https: //orangedatamining.com/)對包括邏輯回歸、隨機(jī)森林以及貝葉斯分類在內(nèi)的多種分類模型進(jìn)行實驗對比,最后試驗表明最大熵模型的模擬精度最高。因此,本研究利用最大熵模型進(jìn)行城市商業(yè)用地識別訓(xùn)練,對長江流域10城的城市建筑物進(jìn)行商業(yè)建筑物識別并最終得到長江流域省會城市及直轄市的商業(yè)用地圖斑,最后選取核密度分析法分析各個城市商業(yè)用地的集聚特點,并對10大城市商業(yè)用地布局特點進(jìn)行類型劃分。本文研究思路是基于POI數(shù)據(jù),最大熵模型,以數(shù)據(jù)可獲取性為原則選取武漢市作為訓(xùn)練樣本,對長江流域省會城市和直轄市城市用地的商業(yè)建筑物進(jìn)行空間識別,并對該模型進(jìn)行分析,最后利用核密度分析法分析各城商業(yè)用地集聚特征并歸類。具體方法流程如圖1所示。

    1.2.1 最大熵模型

    最大熵模型(Maximum entropy model, i.e. Maxent model)是由Jaynes提出的一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型,該模型以JAVA作為編程語言進(jìn)行程序編寫。其原理是利用樣本空間分布的不確切信息和其相關(guān)空間變量之間的關(guān)聯(lián),選出預(yù)測樣本的最大熵,再對樣本的空間分布進(jìn)行預(yù)測。該模型只需收集單期單類數(shù)據(jù),操作方便簡單。本文將利用最大熵模型對長江流域的省會及直轄市進(jìn)行商業(yè)用地分布預(yù)測。

    由于官方尚未公布第三次全國土地調(diào)查數(shù)據(jù),基于數(shù)據(jù)可得性的原則,筆者利用與武漢市開展項目合作的契機(jī)得到了2018年武漢市商業(yè)用地空間分布數(shù)據(jù)。因此,武漢市作為本次研究最大熵模型的訓(xùn)練樣本。通過文獻(xiàn)研究分析和實用性分析,根據(jù)商業(yè)用地內(nèi)部基礎(chǔ)設(shè)施分布和建筑特點來進(jìn)行影響商業(yè)分布的驅(qū)動變量的選取,例如商業(yè)建筑的功能特征明顯,主要以商用為主,娛樂休閑設(shè)施密度較大,則選取了建筑物內(nèi)POI數(shù)量(POINUM)、POI類型數(shù)量(POITYPENUM)、建筑物內(nèi)POI混合度(ENTROPY)3個變量;同時,商業(yè)建筑物的第三產(chǎn)業(yè)數(shù)量應(yīng)當(dāng)高于其他類別的建筑物,因而選擇了建筑物內(nèi)第三產(chǎn)業(yè)的企業(yè)數(shù)量(NTHIRDFIRM)作為第4個變量;再考慮到商業(yè)用地地價房價偏貴,節(jié)約集約性較強(qiáng),建筑物高度應(yīng)該較其他類別建筑物更高,建筑物集中但單位面積較大,故選擇了建筑物樓層(FLOOR)、建筑物占地面積(AREA)兩個變量;最后,商業(yè)用地多位于城市繁華地段,基礎(chǔ)設(shè)施完備,人流量大,較多建有地下停車場,所以第7個變量選擇的是建筑物與停車場的距離(TOPARK)。以上7個變量計算均在單位建筑物中進(jìn)行。

    之后,再依托所選的訓(xùn)練樣本(分別包括了商業(yè)建筑物和非商業(yè)建筑物),利用Maxent軟件實現(xiàn)對模型的訓(xùn)練,最終得到省會城市及直轄市商業(yè)建筑物的分布狀況。

    本文使用的軟件版本為Maxent3.4.1 (https://biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/maxent/)。

    1.2.2 核密度分析

    核密度分析法可以表征空間點要素的集聚程度,被廣泛應(yīng)用于城市空間特征的研究中。本文將識別出的10大城市商業(yè)用地的面矢量數(shù)據(jù)利用ArcGIS對各個城市商業(yè)用地面中心點密度來研究各個城市商業(yè)用地空間集聚特征并可視化。核密度分析的公式如下:

    式中:Kj表示研究地理范圍j的空間權(quán)重函數(shù);Dij表示研究范圍的其他空間單元i與研究空間單元j之間的直線距離;R表示核密度分析時的帶寬,本研究帶寬設(shè)置為默認(rèn)帶寬;n表示研究范圍內(nèi)空間點要素的個數(shù)。

    1.3 研究數(shù)據(jù)來源與處理

    數(shù)據(jù)來源方面,本文的研究區(qū)主要使用到的數(shù)據(jù)有2017年的中國長江流域省會及直轄市的城市建筑物圖斑和行政區(qū)劃,POI數(shù)據(jù),武漢市商業(yè)用地數(shù)據(jù)。其中,建筑物數(shù)據(jù)來源于中國城市大數(shù)據(jù)分享平臺城市數(shù)據(jù)派(http://udparty.com),數(shù)據(jù)包括每棟建筑物的矢量底圖、樓層數(shù)等信息,其有效性已經(jīng)在研究中被證實;POI數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具從高德地圖抓取,抓取年份為2018年。

    數(shù)據(jù)處理方面,本文計算出7種POI指標(biāo),以最大熵模型為訓(xùn)練方法,以武漢市為訓(xùn)練樣本,基于長江流域省會及直轄市建筑物圖斑,識別長江流域省會及直轄市的商業(yè)建筑物。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 商業(yè)建筑物模型驗證及影響因子分析

    本研究基于最大熵模型利用2018年武漢市商業(yè)用地數(shù)據(jù)對商業(yè)建筑物識別結(jié)果進(jìn)行驗證,如圖2所示。2389塊武漢市真實商業(yè)用地斑塊中有1894塊存在商業(yè)建筑物分布,即79.28%的真實商業(yè)地塊內(nèi)訓(xùn)練得到了建筑物的分布。從現(xiàn)實情況來看,大量識別為商業(yè)用地的建筑物并非位于真實商業(yè)用地斑塊內(nèi),這是由數(shù)據(jù)劃分單元不同造成的,前者的劃分單元為建筑物、后者為宗地,真實利用狀況會出現(xiàn)不一致的現(xiàn)象。如一小區(qū)的樓其性質(zhì)屬于商業(yè)綜合體,但在供地階段其真實用途可能作為居住用地的一部分,模型識別就未將其定性為商業(yè)用地的斑塊。

    根據(jù)最大熵模型的預(yù)測結(jié)果,如表1所示,可以得知用于模型預(yù)測的7個環(huán)境變量中,應(yīng)用貢獻(xiàn)率依次為:NTHIRDFIRM (34.9%)>POINUM (20.1%)>FLOOR (18.4%)>TOPARK (14.3%)>ENTROPY (9.9%)>AREA(2.3%)>POITYPENUM (0.2%)。其中,貢獻(xiàn)率排前三的影響因子依次為建筑物內(nèi)第三產(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)量、建筑物內(nèi)的POI數(shù)量和建筑物樓層,三者累計貢獻(xiàn)率為73.4%。置換重要值則與應(yīng)用貢獻(xiàn)率有所不同,置換重要值百分比依次為:NTHIRDFIRM (30.5%)>FLOOR (29.5%)>TOPARK (17.6%)>POINUM (12.5%)>AREA(5.9%)>POITYPENUM (3.7%)>ENTROPY (0.3%)。其中,排前三的為建筑物內(nèi)第三產(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)量、建筑物樓層和距離停車場的距離,三個變量置換重要值總和為77.6%。綜合來看,商業(yè)建筑物的環(huán)境影響因子中,最大熵模型對建筑物內(nèi)第三產(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)量和建筑物樓層的依賴性較強(qiáng),即這兩個環(huán)境影響因子對模型的構(gòu)建影響程度最大。

    2.2 長江流域省會城市及直轄市商業(yè)空間結(jié)構(gòu)

    本研究利用ArcMap首先將長江流域十個省會及直轄市識別出的商業(yè)建筑物利用“面轉(zhuǎn)點”的方法將商業(yè)建筑物圖斑轉(zhuǎn)換為商業(yè)建筑物網(wǎng)點,再利用軟件里的核密度分析功能對10城的商業(yè)網(wǎng)點進(jìn)行核密度分析,核密度分布結(jié)果,如圖3所示。

    2.2.1 10城商業(yè)用地集聚特征研究

    一個城市的商業(yè)用地空間集聚特征不僅反映了該城市的商業(yè)發(fā)展特點和規(guī)模,同時也將影響該城市經(jīng)濟(jì)、資源、居民生活甚至區(qū)域發(fā)展的方方面面。商業(yè)集聚中心區(qū)域,也被稱為商業(yè)中心,是一個城市商業(yè)密度和強(qiáng)度的高值區(qū)域。商業(yè)中心的形成有利于實現(xiàn)商業(yè)資源的規(guī)模效應(yīng),促進(jìn)城市區(qū)域商業(yè)良性競爭。

    從長江流域省會及直轄市的總體商業(yè)用地空間分布特征來看,10個城市都形成了一個及以上的商業(yè)用地空間集聚區(qū),其形成的空間位置、商業(yè)中心的數(shù)量和空間集聚程度均與該市的城市環(huán)境和各區(qū)發(fā)展程度相匹配。

    從各市商業(yè)用地集聚形態(tài)和商業(yè)用地延伸方向的制約因素來看,地理環(huán)境是最主要的城市商業(yè)用地聚集形態(tài)和延伸方向的“塑造者”。10城商業(yè)用地形態(tài)均大致呈現(xiàn)出面狀發(fā)展的態(tài)勢,空間分布形態(tài)與城建區(qū)域總體匹配,但由于各城地理環(huán)境因素各有差異,因此又表現(xiàn)出不同的發(fā)展特點。

    整體而言,商業(yè)用地空間形態(tài)無明顯地理因素影響的城市有昆明(圖3a)、成都(圖3b),這是因為兩城市區(qū)內(nèi)無較大的河湖水系以及山脈分割,地形平坦開闊。

    商業(yè)用地總體形態(tài)受河湖因素影響的有武漢(圖3f)和上海(圖3j),武漢地處漢江與長江的交匯處,被分割成漢口、武昌、漢陽三塊,其商業(yè)用地也受長江、漢江的影響在總體形態(tài)上被分割了,同時武漢被稱為“千湖之城”,全市商業(yè)用地空間分布形態(tài)因河湖水系的限制而更加復(fù)雜化;上海因黃浦江分為浦東和浦西兩塊區(qū)域,其商業(yè)用地空間也被黃浦江所分割。

    城市商業(yè)用地形態(tài)發(fā)展受山水共同限制的有重慶(圖3c)、長沙(圖3e)、南昌(圖3g)、合肥(圖3h)、南京(圖3i),其中又分為商業(yè)用地形態(tài)較完整(南京),形態(tài)分割(長沙、南昌、合肥)和形態(tài)破碎(重慶)三種形態(tài)。南京受長江所限,其商業(yè)用地在長江東南側(cè)發(fā)展,又因城市東北部玄武湖和鐘山限制因此商業(yè)用地向南延伸發(fā)展,但商業(yè)用地整體形態(tài)較為完整。長沙、南昌、合肥商業(yè)用地形態(tài)被分割但各有不同:長沙主要商業(yè)用地集聚在湘江東側(cè),少數(shù)分布在城區(qū)西北部,江西地區(qū)由于有岳麓山的阻隔不利于大規(guī)模拓展商業(yè)用地;南昌主要商業(yè)用地位于贛江東側(cè),西側(cè)為梅嶺所限制,與長沙較為類似;合肥地形平坦,但四周有眾多湖泊,以南面巢湖最為出名,商業(yè)用地形態(tài)因此受限,同時因蜀山位于合肥城區(qū)靠西的原因,西邊商業(yè)用地被分割,形態(tài)完整度受到影響。重慶被稱為“山城”,城區(qū)用地地勢起伏較大,山體較多,同時又有長江、嘉陵江流經(jīng)城區(qū),是山地城市的典型代表,因此造成重慶市區(qū)商業(yè)用地形態(tài)破碎,完整度較低的發(fā)展態(tài)勢。

    商業(yè)用地總體形態(tài)單純受到山體影響較大的城市有貴陽(圖3d)。貴陽屬于喀斯特地貌地區(qū)典型的山地城市,城區(qū)內(nèi)有較多丘陵、山地。商業(yè)用地面積整體較小且集中,形態(tài)較為完整,但商業(yè)用地集聚區(qū)內(nèi)部東南側(cè)仍有黔靈山將商業(yè)用地較明顯地進(jìn)行了分割。

    2.2.2 十城商業(yè)用地空間結(jié)構(gòu)研究

    一個城市的商業(yè)空間結(jié)構(gòu)可以較好地反映該城市的發(fā)展特點,長江流域10個省會及直轄市具有不同的商業(yè)空間結(jié)構(gòu),按結(jié)構(gòu)特點主要分為以下5類:多中心多組團(tuán)式結(jié)構(gòu)、多中心圈層式結(jié)構(gòu)、雙核心多組團(tuán)式結(jié)構(gòu)、雙核心圈層式結(jié)構(gòu)、單核心多組團(tuán)式結(jié)構(gòu)。重慶為多中心多組團(tuán)式結(jié)構(gòu),成都、南京、上海為多核心圈層式結(jié)構(gòu),武漢為雙核心組團(tuán)式結(jié)構(gòu),貴陽、合肥為雙核心圈層式結(jié)構(gòu),昆明、長沙、南昌為單核心多組團(tuán)式結(jié)構(gòu)。

    從核密度分析結(jié)果來看,重慶已經(jīng)形成較多的商業(yè)中心,并且較均勻地分散在各個城區(qū),圍繞著多個中心形成個多組團(tuán)商業(yè)空間結(jié)構(gòu)。這是因為重慶受多山地形和河流影響,城區(qū)分布在長江、嘉陵江等較低河流階梯和山體之間的平地上,各區(qū)域之間的交通連結(jié)相對不便。重慶多中心多組團(tuán)的商業(yè)空間結(jié)構(gòu)符合在山形水系制約情況下達(dá)到資源科學(xué)有效配置、各區(qū)域經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展的現(xiàn)實需求。

    成都、南京、上海三城經(jīng)濟(jì)總量大,虹吸效應(yīng)強(qiáng),人口眾多,需要多個商業(yè)中心分?jǐn)傊行某菂^(qū)的壓力。又由于地形平坦,地勢較開闊,利于發(fā)展圈層式城市結(jié)構(gòu)。成都市城市圈層結(jié)構(gòu)明顯,人口不斷增加,傳統(tǒng)的商業(yè)區(qū)域無法承擔(dān)如此龐大的人口消費需求。近年來成都不斷向外圍發(fā)展,設(shè)立天府新區(qū)等區(qū)域分擔(dān)城市壓力,南邊新城區(qū)集聚程度較高,外圍也出現(xiàn)了一些小規(guī)模的商業(yè)集聚區(qū),形成了多中心圈層式的商業(yè)空間結(jié)構(gòu)模式。南京是中國經(jīng)濟(jì)第二強(qiáng)省——江蘇省的省會城市,位于長三角經(jīng)濟(jì)圈內(nèi),同時對安徽、江西等周邊省份亦有極強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)輻射能力,繁榮的城市經(jīng)濟(jì)促使南京發(fā)展多個商業(yè)中心,南京地處長江中下游平原,地勢平坦和緩,利于城市不斷向外擴(kuò)展發(fā)展新的商業(yè)圈層,由于南邊地勢更加開闊,核密度分析的結(jié)果可見南邊商業(yè)空間擴(kuò)散程度更大。上海是長江流域唯一的超大型一線城市,是我國經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的城市,也是世界知名經(jīng)濟(jì)、金融、商貿(mào)中心,商業(yè)需求極其旺盛,需要發(fā)展多中心的商業(yè)空間結(jié)構(gòu)才能滿足上海市的發(fā)展需要。上海位于長江三角洲,地勢平坦,以浦西老城區(qū)為輻射源點,以黃浦江為主線不斷向外發(fā)展擴(kuò)散,上海(圖3j)商業(yè)集聚程度最高的區(qū)域為黃浦江以西的黃浦區(qū)等區(qū),沿著黃浦江呈東北-西南橢圓形商業(yè)空間形態(tài)分布,而浦東新區(qū)商業(yè)集聚程度仍不如浦西地區(qū),由于浦東是改革開放后開發(fā)的新區(qū),雖與浦西僅一江之隔,仍可以看出浦東、浦西商業(yè)發(fā)展的差距。

    武漢(圖3f)由于長江、漢江的原因,劃為“武漢三鎮(zhèn)”,其商業(yè)中心是雙核心的發(fā)展模式。由于漢口經(jīng)濟(jì)最為發(fā)達(dá),商業(yè)用地集聚程度仍然高于另一個核心武昌,同時由于水系湖泊的限制,武漢市區(qū)內(nèi)的商業(yè)用地發(fā)展了較多的組團(tuán)結(jié)構(gòu),最終形成了雙核心多組團(tuán)的商業(yè)用地布局。

    貴陽、合肥雖然都為雙核心圈層式結(jié)構(gòu),但雙方的發(fā)展態(tài)勢和方向仍有顯著差別。貴陽受到地形限制城區(qū)相對其他各城較小,商業(yè)集聚區(qū)較緊湊,發(fā)展出了南北兩個商業(yè)中心,不斷向外圍擴(kuò)展。而合肥的商業(yè)用地緊湊度沒有貴陽那么強(qiáng),這可能是因為合肥相較于貴陽地勢更加開闊平坦,商業(yè)用地集約節(jié)約程度相對較低,同時合肥兩個商業(yè)中心則分別位于廬陽區(qū)和瑤海區(qū),呈東西向,這也體現(xiàn)出了兩個城市自身商業(yè)用地的擴(kuò)展方向的差異。

    昆明、長沙、南昌都呈現(xiàn)出“單商業(yè)核心,多商業(yè)用地組團(tuán)”的商業(yè)空間結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀特點。三個城市城區(qū)范圍都較小,人口較少,經(jīng)濟(jì)也在不斷發(fā)展中,城市規(guī)劃仍未完成,因此都呈現(xiàn)出單個核心區(qū)域商業(yè)和密度值較高,其他地區(qū)存在密度相對較低的商業(yè)用地組團(tuán)的商業(yè)空間分布格局。其中,昆明呈現(xiàn)南北發(fā)展的態(tài)勢,長沙和南昌分別在湘江、贛江形成商業(yè)核心區(qū)后沿東西向擴(kuò)展商業(yè)用地組團(tuán)。

    3 結(jié)論與討論

    本文基于POI數(shù)據(jù)和最大熵模型對長江流域省會城市和直轄市商業(yè)用地進(jìn)行識別,再通過核密度分析法對長江流域省會城市及直轄市的商業(yè)用地集聚特點和空間結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,主要得出以下結(jié)論:

    (1)最大熵模型可以精準(zhǔn)有效地進(jìn)行商業(yè)建筑物識別。本研究選取的7個商業(yè)建筑物的環(huán)境影響因子中,建筑物內(nèi)第三產(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)量和建筑物樓層對模型構(gòu)建影響程度最高。

    (2)從長江流域各省會及直轄市商業(yè)用地集聚形態(tài)和商業(yè)用地延伸方向的制約因素來看,地理環(huán)境是最主要的城市商業(yè)用地聚集形態(tài)和延伸方向的“塑造者”。主要分為有無明顯地理因素限制(昆明、成都)、河湖限制(武漢、上海)、山水限制(重慶、長沙、南昌、合肥、南京)、山體限制(貴陽)4類。

    (3)長江流域10個省會及直轄市的商業(yè)用地空間結(jié)構(gòu)有以下5種形態(tài):多中心多組團(tuán)式結(jié)構(gòu)(重慶)、多中心圈層式結(jié)構(gòu)(成都、南京、上海)、雙核心多組團(tuán)式結(jié)構(gòu)(武漢)、雙核心圈層式結(jié)構(gòu)(貴陽、合肥)、單核心多組團(tuán)式結(jié)構(gòu)(昆明、長沙、南昌)。

    (4)長江流域各城應(yīng)當(dāng)充分利用長江經(jīng)濟(jì)帶的國家戰(zhàn)略部署,結(jié)合自身優(yōu)勢發(fā)展經(jīng)濟(jì)。各市以上海市為龍頭,依托長江黃金水道及其各級支流進(jìn)行有效的資源協(xié)作和整合。商業(yè)經(jīng)濟(jì)還尚未成熟的城市應(yīng)當(dāng)建立發(fā)展規(guī)劃,優(yōu)化商業(yè)用地空間布局,拓展新的商業(yè)網(wǎng)點和組團(tuán),而商業(yè)用地空間結(jié)構(gòu)成熟的城市(如上海)應(yīng)當(dāng)更加細(xì)化自身商業(yè)網(wǎng)點和組團(tuán)布局。

    本文基于POI數(shù)據(jù)和最大熵模型,在建筑物尺度上對長江流域省會及直轄市的商業(yè)用地進(jìn)行識別,并加以驗證分析,結(jié)果科學(xué)、精準(zhǔn)。與傳統(tǒng)方法對比,本文利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行大尺度的地類識別,具有時效性強(qiáng)、效率高、精確、操作簡單等優(yōu)勢,同時僅需從網(wǎng)上爬取單期單類數(shù)據(jù),獲取途徑簡單。并且與以往建設(shè)用地不同,本次研究利用的是建筑物圖斑使得結(jié)果精確性進(jìn)一步提高。同時,本文對長江流域10個省會及直轄市的商業(yè)用地空間分析有利于推動長江流域各個城市的資源協(xié)同、經(jīng)濟(jì)布局科學(xué),為長江流域城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供科學(xué)參考。但必須指出,本研究所選取的POI數(shù)據(jù)指標(biāo)具有一定主觀性,尚未形成完整科學(xué)的選取標(biāo)準(zhǔn),日后需要進(jìn)一步進(jìn)行研究,同時,本研究所選的最大熵模型并未進(jìn)行更多地類實驗,適用性仍需繼續(xù)探討。本文對各城市的商業(yè)用地等級以及與人口、居民點等因素并未結(jié)合起來進(jìn)行深入研究,這將是后續(xù)研究的重點。

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