基于地理格局的水地標空間分析

金 晶，張仁貢

（浙江禹貢信息科技有限公司，浙江 杭州 310000）

0 引言

隨著社會經濟的不斷發(fā)展，各地城市規(guī)劃和建設愈加重視文化內涵，打造文化地標的活動也十分興盛[1]。文化地標既是城市文化和精神的載體，也是城市文化塑造的參與方。從某種意義來說，文化地標的建設狀況直接決定了城市文化的建設效果，影響城市精神的輻射范圍和深度，也具有塑造城市之魂的功能和使命[2-4]。中國的城市歷史文化沉淀厚實，地標的形成多伴有文學的流傳，如《滕王閣序》、《金陵覽古詩》、《臺城懷古》等。傳統(tǒng)GIS中，對于地標的研究多以空間位置的形式，而并非空間坐標，這是因為日常生活中，往往對于坐標串很難理解描述的空間位置，通常則采用比較熟知的參照物或者地名地址，描述相應地標的位置，更容易讓人們接受和理解[5-8]。如從全局定性空間位置角度描述地標的空間位置，確保其空間關系的準確性；將定性位認為是目標對象與其他特征的相對參照位置，通過未知特征與已知特征之間建立空間關系來描述。水地標是指一定規(guī)模水域為依托，具有文化內涵的水工程、水景觀、水聚落，能體現城市或地區(qū)的精神風貌和特質[9-10]。以江蘇省為例，全省4A級景區(qū)180多家，其中具有水資源的景區(qū)占比超過50%；省級以上的旅游度假區(qū)52家中，依托湖泊、江河、海洋等建設的多達40家，充分體現了江蘇的特色。就研究對象來看，國內的研究多著重于城市地標、地理標志產品等[1，3，9]；從研究方法角度來說，對于空間格局的研究，多從空間位置格局、聚集程度分析等來探索其空間集聚性[2-3]，因而，對于水地標的空間格局研究還較少，同時，受限于數據獲取的困難性，對于水地標的空間格局研究仍處于一定的瓶頸期。

隨著移動互聯網技術的發(fā)展，出現了志愿者地理信息，以公眾參與為主要形式給城市建設等所需地理信息難以及時、有效更新提供了新的方式，國內的如微博、微信，國外的如推特、Foursquare等，但正是由于公眾參與度較高，因而數據的數量急劇增加，但如何抽取出有效信息成為有待解決的難題。本文從GIS空間分析視角出發(fā)，依托空間數據及互聯網開放數據，基于熱點分析等空間分析方法，探索江蘇省水地標分布格局，明晰水地標分布集聚及受歡迎程度，為水地標的打造和完善提供空間決策支撐。

1 水地標空間格局分析方法

水地標空間格局分析過程主要包括4個步驟，如圖1所示。

圖1 水地標空間格局分析過程

（1）數據收集部分，分為基礎地理信息數據、擴展地理數據兩類，其中基礎地理信息數據涵蓋了行政區(qū)劃、水系等數據，擴展地理數據主要包括水地標基本數據、互聯網開放大數據；

（2）GIS數據處理部分，主要包括數據清洗、數據抽取、數據轉換、數據整合4方面，通過對搜集的數據進行4方面的操作，形成坐標投影統(tǒng)一、屬性類型單一、標識編碼唯一的可操作水地標相關數據；

（3）GIS空間分析部分，針對水地標的分布特性，通過空間分布、熱點分析2個維度，依賴GIS空間分析方法，建立水地標空間格局的分析指標并計算成果。

（4）空間格局成果匯總與整理。

1.1 空間序化方法

對于帶地名/位置基因的信息數據，首先需要識別萃取出地名地址信息，依賴地名地址引擎匹配，建立含有地名標識的切分序列與邏輯組合關系，開展基于分詞、本體和詞語相似性的多種匹配，提出局部模糊匹配后的歧義消除方法，實現高效、精準、實用的地名地址匹配。在進行數據預處理的基礎上，進行屬性掛接，最后整理入庫，空間序化圖如圖2所示。

圖2 空間序化

1.2 熱點分析

基于已有的空間數據，利用空間熱點分析工具進行水地標的空間分析，運用探索性空間數據分析（Exploratory Spatial Data Analysis，ESDA）中的空間冷熱點分析進行建成區(qū)空間聚類分析，發(fā)現相同空間特征的地區(qū)集聚，探索空間發(fā)展的異常峰值，用以揭示水地標分布的異質性，發(fā)現哪些地區(qū)的農場處于熱點區(qū)域，哪些地區(qū)的農場相對“受冷”，分布較少。

空間冷熱點檢測是通過監(jiān)測空間數據的總體模式和趨勢進行熱點評估。當高值與低值同時聚類時，它們傾向于彼此相互抵消，如果低值與高值同時聚類時測量空間聚類，則使用空間自相關工具。

標準化后處理的公式為：

式中，Xj為樣本，Wij為研究對象i、j之間的空間鄰接矩陣，反映了空間單元的鄰近關系。E(Gi*(d))和Var(Gi*(d))分別是Gi*(d)的數學期望值和方差。如果Z(Gi*(d))為正，且顯著，表明位置i周圍的相對較高，屬高值空間集聚，即熱點區(qū)，反之，如果Z(Gi*(d))為負且顯著，表明位置i周圍的相對較低，屬低值空間集聚，即冷點區(qū)。

2 數據搜集

（1）水地標數據

2017年，江蘇省正式公布了40個最美水地標（數據來源：江蘇省文化和旅游廳http://wlt.jiangsu.gov.cn/art/2017/11/29/art_73168_8138440.html），其 中包括了18個國家級A級景區(qū)和7個省級以上旅游度假區(qū)。

根據正式公開的數據（40個最美水地標），進行空間序化，如1.1節(jié)方法所示，最后整理入庫。

（2）微博簽到數據

微博簽到數據即利用微博開放的API借口，獲取其公開的數據，具體流程如圖3所示。

圖3 微博簽到數據獲取

首先依托微博開放的API接口，選擇合適的編程語言進行調用，本次搜集選用Python語言，其次，通過獲取OAuth2.0授權，得到身份認證，由于微博開放接口在一定周期內限定訪問請求次數，因而使用代理IP，每次請求http都隨即獲取一個token，并且設定定時任務更改IP，再次，通過需求設置相應的參數，利用“place/nearby/pois”獲取POI信息，將返回的POI數據進行存儲，對這些返回的數據進行清洗，剔除無效信息，最后，將清洗后數據進行整理并存儲入庫。

3 案例分析

3.1 水地標統(tǒng)計

江蘇省水資源豐富，從區(qū)域視角來說，江蘇是全國唯一同時有大江、大河、大湖、大運河的省份，為了凸顯“水韻江蘇”的特色，江蘇省水利廳、省文化廳、省旅游局于2017年共同評選出40個“江蘇最美水地標”，按水文化內涵，可分為水工程、水景觀、水聚落。

從圖4可以看出，①南京、蘇州、揚州、淮安的水工程在全省排在前列，均為2個，常州、南通兩市沒有水工程入選；②蘇州、泰州、常州三市的水景觀均為2個，為全省最多，連云港沒有水景觀入選；③除了南京、泰州、鹽城，其余10個設區(qū)市各有1個水聚落入選。

圖4 江蘇省最美水地標各設區(qū)市統(tǒng)計

在已有數據的基礎上，利用地名地址匹配引擎，通過空間序化、數據預處理、屬性掛接等處理，完成水地標數據的空間化，并進行空間分布的可視化展示，如圖5所示。

圖5 江蘇省水地標空間分布

從水地標空間分布圖來看，全省的水地標以江（長江）、湖（太湖、邵伯湖、洪澤湖、潘安湖、玄武湖等）、海（黃海）、河（濠河、望虞河等）為依托，形成了具有江蘇特色的水地標空間分布。

3.2 水地標熱點分析

（1）水地標熱點分析

基于水地標空間數據，利用1.2節(jié)熱點分析方法，對水地標空間格局進行分析，結果如圖6所示。

圖6 水地標熱點分析

全省水地標的熱點主要形成了“一主兩副”的格局，其中，一主主要是指鎮(zhèn)江、揚州兩市的水地標形成了主要熱點，兩副是指無錫與蘇州交界、徐州市形成了次熱點，南京市也形成了相對較低的水地標集聚，由于距離的原因，與揚州、鎮(zhèn)江兩市的主熱點已集中連片。

一方面，就水地標數量而言，揚州、鎮(zhèn)江兩市均居全省前列，其中，揚州4個，鎮(zhèn)江3個，另一方面，從空間分布角度來說，揚州、鎮(zhèn)江兩市的水地標在空間格局更為集聚，盡管蘇州的水地標數量為5個，但分布相對不集中，形成分布相對較散的格局。

更進一步分析，從地形來看，水地標熱點集聚地主要是以江和湖為主，主熱點地區(qū)是依托高郵湖、長江的集聚，次熱點則依托潘安湖（徐州）、太湖，此外，洪澤湖周邊、南京長江段也有部分集聚，這也充分體現了江蘇以“水”為特色的省情。

（2）水地標周邊簽到空間分析

首先，針對獲取的微博數據（現勢性為2019年6月），提取水地標500 m范圍內的微博簽到數據（本研究將500 m范圍內的簽到數據認為是該水地標范圍內的有效活動范圍）；其次，綜合考慮全省面積因素，創(chuàng)建1 km×1 km的格網；利用GIS空間分析（Overlay）功能，將簽到數據與格網數據進行掛接；再計算格網內簽到次數總數；最后統(tǒng)計水地標微博簽到數據排名，如圖7所示。

圖7 全省水地標微博簽到統(tǒng)計

從結果來看，玄武湖微博簽到數全省最多，超過了50 000次；前10排名中，南京的水地標占了3個，淮安、無錫2個，南通、揚州、鎮(zhèn)江各1個，這也反映了這些水地標相對于其他30個而言，更受到公眾的歡迎；就水地標分類來看，水工程3個，水景觀4個，水聚落3個，其中水工程3個為江都水利樞紐、三汊河河口閘、武定門節(jié)制閘，這三個水工程都部分對外開放，如江都水利樞紐作為南水北調東線工程的源頭，開放了比較知名的黃金大道，受到公眾的歡迎；三汊河河口閘有外秦淮河水利風景區(qū)以及南京水利展示館，武定門節(jié)制閘是蓄水調節(jié)的水利工程。而其他水聚落、水景觀都因為向公眾開放，因而微博簽到數較多。

從本案例分析可以得出如下結果：

①全省的水地標以江（長江）、湖（太湖、邵伯湖、洪澤湖、潘安湖、玄武湖等）、海（黃海）、河（濠河、望虞河等）為依托，形成了具有江蘇特色的水地標空間分布。

②全省水地標形成了“一主兩副”的熱點格局，主要包括以鎮(zhèn)江、揚州兩市的水地標主熱點，和無錫與蘇州交界、徐州市形成了次熱點。

③依托微博簽到數據，玄武湖的微博簽到數據居全省之首，說明了受歡迎程度最高；此外，全省微博簽到排名前10的水地標中，水工程3個，水景觀4個，水聚落3個。

4 結論

水地標是人類活動和自然演變的合作產物，也代表了地域水文化的集聚。本文依托水地標數據、互聯網開放數據，利用GIS空間分析方法，分析江蘇水地標的空間格局分布。通過上述研究得出如下結論：

①針對非結構化帶地名基因的數據，GIS空間序化提供了從空間維度探索問題的有效途徑，讓數據更空間化且直觀。

②對于水地標等靜態(tài)空間分布的現象，構建監(jiān)測指標，GIS空間分析方法能從有效挖掘出空間規(guī)律。

需要說明的是，本文獲取的簽到數據有一定的局限性，只能反應部分程度上的水地標受歡迎程度，未考慮到沒有智能手機或沒有用微博APP的用戶，在后續(xù)的研究中，需要加入其它的數據來源，進一步修正結果。