地理學視角下POI大數(shù)據(jù)的應用研究及反思

薛 冰，許耀天，趙冰玉

(1.中國科學院沈陽應用生態(tài)研究所，遼寧 沈陽 110016；2.遼寧省環(huán)境計算與可持續(xù)發(fā)展重點實驗室，遼寧 沈陽 110016；3.中國科學院大學，北京 100049)

0 引言

地理學是從空間視角揭示區(qū)域人地系統(tǒng)“格局-過程-機制”的學科[1-2]。大數(shù)據(jù)時代產(chǎn)生多尺度、大體量、多類型的數(shù)據(jù)資源[3]，提升數(shù)據(jù)覆蓋度、分辨率、可獲得性等，為拓展和深化地理學綜合研究的理論和方法[4]以及提升對地理空間的認知、表達、模擬和預測能力[5]提供數(shù)據(jù)支撐，為深入認知物質(zhì)空間發(fā)展格局、過程和機制，探索復雜開放的區(qū)域人地系統(tǒng)結構、層級、物質(zhì)和能量流動關系提供決策支持[6]。當前，以興趣點(POI, Points of interest)數(shù)據(jù)為主的地理大數(shù)據(jù)更加突出對“人”“地”的全時空及全樣本記錄，具有粒度細、范圍廣、更新快等特征，促進地理大數(shù)據(jù)增值轉(zhuǎn)向，構建“知識發(fā)現(xiàn)”與“決策服務”的橋梁[7]，如地理信息平臺的建設是提升國土空間精細規(guī)劃與區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的關鍵一步。

POI數(shù)據(jù)是基于位置服務的核心數(shù)據(jù)，包含地理要素名稱、地理位置及分類等關鍵基礎信息，為出行導航、地點查詢等提供關鍵支撐。隨著互聯(lián)網(wǎng)電子地圖服務和數(shù)據(jù)采集能力的增強，POI數(shù)據(jù)的信息縱深和應用場景均得到長足發(fā)展，從對地理要素基本信息記錄轉(zhuǎn)向于跨領域?qū)傩缘木C合集成，實現(xiàn)對地理要素的整體全息表達，提升地理大數(shù)據(jù)價值挖掘和地理信息智能服務能力，如基于POI數(shù)據(jù)認識地理空間格局[8]、發(fā)現(xiàn)地理要素相互作用關系[9]、評價地理空間功能[10]等，為解決各類自然與人類經(jīng)濟發(fā)展息息相關的實際應用問題提供重要支撐。

面向POI數(shù)據(jù)引領的地理學研究思維和方法的變革與創(chuàng)新[11]，本文從應用領域、方法與尺度多視角總結POI數(shù)據(jù)在地理學的創(chuàng)新應用及進展，基于數(shù)據(jù)獲取、質(zhì)量及價值發(fā)現(xiàn)3方面視角討論POI數(shù)據(jù)應用于地學研究時存在的問題，分析問題產(chǎn)生的可能原因及影響因素，并提出具體可行的應用策略及價值指向。

1 地理學視角下POI數(shù)據(jù)的應用

POI數(shù)據(jù)的流行及廣泛應用為地理學研究提供新的思維和研究范式[12]，加快對地理系統(tǒng)及其與人類活動關系的精細化認知進程。本文對POI數(shù)據(jù)在地理學領域取得的諸多成果進行階段性總結，從應用領域、研究方法和研究尺度多視角綜述POI數(shù)據(jù)的應用及趨勢，旨在為新時期POI數(shù)據(jù)在地理學中的創(chuàng)新應用提供新的總結和知識發(fā)現(xiàn)。

1.1 應用領域

POI數(shù)據(jù)，相較于統(tǒng)計、社會調(diào)查及遙感影像等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，具有體量大、精度高、覆蓋面廣、語義豐富等特點，是精細化理解區(qū)域空間過程和人地關系的重要信息來源。主要應用于：1)物質(zhì)空間功能結構識別?，F(xiàn)有研究主要關注要素及綜合要素體的格局過程及功能特性等問題，應用于空間資源評價[13]、產(chǎn)業(yè)空間發(fā)展[14]、國土空間規(guī)劃[15]等領域，推動對“自然-人文”復合地理系統(tǒng)的精細化認知，提升地理學為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展服務的能力[5]，如武凱華等[16]提出識別城市群核心區(qū)發(fā)展邊界新方法，羅雯等[17]從多維視角測度并探究商圈功能多樣性與其活力的定量化關系。2)人類活動的空間表征與預測。該方向研究以POI數(shù)據(jù)記錄要素的社會-經(jīng)濟屬性為依托，挖掘數(shù)據(jù)蘊含的人類活動信息，感知與分析人類生產(chǎn)生活的全領域、全過程及空間組織變化，實現(xiàn)地理大數(shù)據(jù)同傳統(tǒng)地理學研究范式的互補互動[18]，如王錄倉等[19]識別城市居住地、工作地及職住關系， Liu等[20]和陳明遠等[21]基于多尺度模擬區(qū)域空間功能意向。3)人地關系耦合機制探析。人地關系素來是地理學研究的核心[5]，該領域基于以POI數(shù)據(jù)與其他地理大數(shù)據(jù)(手機信令、社交媒體簽到等)為主的多源數(shù)據(jù)融合體系，發(fā)現(xiàn)事物或現(xiàn)象在空間、時序和尺度中存在的顯性或內(nèi)在隱含關聯(lián)機制，挖掘復雜開放的人地系統(tǒng)耦合作用機理，并提出人地關系協(xié)調(diào)途徑和可持續(xù)發(fā)展模式[22]，如薛冰等[23]對具有典型人地關系的沈陽市老工業(yè)區(qū)的房價影響因素進行了探究，梁雨廷等[24]對“美麗浙江”建設進行了評估。但地理系統(tǒng)是一個復雜開放的綜合體，系統(tǒng)內(nèi)要素間存在多重非線性關系，推動POI與其他地理大數(shù)據(jù)糅合，綜合自然、經(jīng)濟和社會等多視角發(fā)現(xiàn)地理要素發(fā)展的顯式或內(nèi)在隱含信息是全面系統(tǒng)認知地理系統(tǒng)的重要方向之一。

1.2 應用方法

POI數(shù)據(jù)研究方法體系分為兩個階段。早期的數(shù)據(jù)信息挖掘是基于空間分析和統(tǒng)計分析展開，空間分析用于POI數(shù)據(jù)處理及地理要素空間特征提取，揭示地理要素的時空格局及關系，發(fā)現(xiàn)地理系統(tǒng)的地域發(fā)展模式及演化特征，方法包括密度分析[25]、方向與質(zhì)心分布分析[26]、空間自相關分析[27]與網(wǎng)絡分析[28]等，如薛冰等[29]采用核密度估計等方法分析東北城市空間結構及其行業(yè)構成機制；統(tǒng)計分析基于時間尺度關注POI數(shù)據(jù)的規(guī)模、覆蓋面積、時空增長速率，輔助空間分析說明地理要素體量的變化幅度(增長量、增長幅度及差異性等)，方法包括DBSCAN聚類分析[30]、回歸分析[31]、層次分析法[32]等，如李江蘇等[33]采用DBSCAN聚類法分析鄭州市現(xiàn)代服務業(yè)空間聚集特征。隨著新一代信息技術的發(fā)展，POI數(shù)據(jù)內(nèi)涵趨于廣義化，蘊含“社會-經(jīng)濟-地理-生態(tài)”等多重潛在價值。機器學習通過建立學習模型，重新組織已有數(shù)據(jù)結構，識別和提取深層次有效信息，是構建虛擬地理空間、實現(xiàn)地理系統(tǒng)監(jiān)測、管理和決策的關鍵技術[7]，研究方法包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡[34]、隨機森林[35]、貝葉斯時空模型[36]、地理探測器[37]、元胞自動機[38]等，如董文錢等[36]利用貝葉斯時空模型對城管事件數(shù)據(jù)進行時空分析，汪曉春等[39]基于決策樹進行規(guī)劃選址模擬等。但受到計算機科學與地理學學科交叉融合程度影響，機器學習算法構建與地學應用開發(fā)銜接不足，未來應進一步增強信息地理學科算法開發(fā)與應用工程的綜合與集成水平，為深入挖掘大數(shù)據(jù)價值與理解地理現(xiàn)象及事物提供關鍵手段。

1.3 應用尺度

目前，地理學領域的POI數(shù)據(jù)應用正逐漸由單一尺度轉(zhuǎn)向多尺度耦合。單一尺度包括微觀、中觀和宏觀三個視角，微觀尺度主要以單體建筑物、城市綠地等為主，主要目的在于實現(xiàn)基于資源精確定位與公共服務設施選址等更加精準的地理空間干預與治理，如承達瑜等[40]基于POI語義信息表達構建了面向商場定位的商場客流分析系統(tǒng)。中觀尺度研究則以社區(qū)、街道、鄉(xiāng)鎮(zhèn)等為研究對象，著力于實現(xiàn)對地理空間分布格局、交通可達性或產(chǎn)業(yè)集聚特征等的識別與評價，如張家旗等[41]基于POI對鄭州市旅游資源的空間格局與便利度進行分析與評價。宏觀尺度則主要關注城市群等區(qū)域地理系統(tǒng)的宏觀空間結構布局，能夠推動國家長三角一體化與黃河流域高質(zhì)量發(fā)展等區(qū)域重大戰(zhàn)略有效實施[18]，如何艷虎等[42]通過POI等數(shù)據(jù)構建珠江三角洲未來人口精細化空間分布模擬模型，為區(qū)域發(fā)展規(guī)劃與生態(tài)環(huán)境保護提供科學參考。隨著地理系統(tǒng)開放性增強及流空間的跨尺度流動，多尺度耦合研究是觀察宏觀-中觀-微觀多種尺度物質(zhì)空間格局演化或人類行為活動的重要手段，有利于實現(xiàn)市區(qū)、街道與道路格網(wǎng)等多尺度空間單元耦合[43]，如盛強等[44]基于吉林市POI等數(shù)據(jù)在城市尺度與街區(qū)尺度分別對商業(yè)分布與聚集進行量化分析，探究不同尺度空間規(guī)律的差異性。目前，多尺度多功能要素的復合化[43]，人類社會與地理環(huán)境之間的物質(zhì)能量轉(zhuǎn)換及其耦合過程研究已經(jīng)成為新時期地理學學科發(fā)展的重要趨勢[45]，但在地理學學科領域中，研究往往集中在單一的中觀與宏觀尺度層面，微觀尺度與多尺度耦合研究尚且較少，未來對于人地系統(tǒng)要素在微觀尺度、多尺度間的相互作用研究，以及為獲取較好的結構-功能效益，實現(xiàn)人-地協(xié)同，從宏觀尺度到微觀尺度探索更為合理的物質(zhì)空間結構，均成為地理學發(fā)展面臨的一系列重要挑戰(zhàn)[45]。

2 POI應用的理論與實踐反思

POI數(shù)據(jù)不僅為地理學研究帶來了很大的便利，同時也實現(xiàn)了傳統(tǒng)的地理學思維模式向數(shù)據(jù)化思維、全樣本思維和關聯(lián)性思維的轉(zhuǎn)變[46]。但POI數(shù)據(jù)作為一種新興的大數(shù)據(jù)手段，基于POI的地理學應用研究也面臨著時間序列不完整、屬性挖掘不充分以及較低的空間覆蓋率問題，導致相關精細化研究的開展難以實現(xiàn)，同時也為空間規(guī)劃與治理以及數(shù)據(jù)獲取算法優(yōu)化等帶來了一定挑戰(zhàn)。

2.1 POI數(shù)據(jù)的時間序列問題

POI大數(shù)據(jù)雖在地理學領域得到廣泛應用，但相關研究多是基于某一時間節(jié)點展開，實現(xiàn)對物質(zhì)空間的靜態(tài)分析[23]，少有涉及到長時間序列的動態(tài)研究。該現(xiàn)象產(chǎn)生的可能原因有：歷史數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)獲取端口被持續(xù)覆蓋、早期POI數(shù)據(jù)質(zhì)量欠缺(表現(xiàn)在覆蓋面、精度不足、更新速率偏低等)、數(shù)據(jù)共享機制不完善、研究人員未能及時獲取并存儲歷史數(shù)據(jù)等。長時間序列數(shù)據(jù)的缺失是深入挖掘地理要素空間發(fā)展過程及其與人類活動關系演化的精細化認知面臨的重要挑戰(zhàn)之一，亦是總結區(qū)域地理系統(tǒng)發(fā)展規(guī)律及實現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的關鍵基礎信息。

“產(chǎn)生-發(fā)展-消失”是地理要素完整生命周期的動態(tài)演化過程，亦是地理要素發(fā)展及人地關系演化的微觀體現(xiàn)。在數(shù)據(jù)獲取能力有限的情況下，缺失數(shù)據(jù)可通過模擬預測進行補充和完善，為地理學研究提供重要的數(shù)據(jù)支撐與保障，如路新江[47]針對POI快照數(shù)據(jù)的碎片化和分布不均問題，借助應用時序分析法，對POI演化趨勢進行了形式化建模與動態(tài)預測，有效表征了地理要素的生命周期演化過程。未來有望借助史料記錄、地方政策、統(tǒng)計年鑒以及區(qū)域分布格局等多種信息源，形成長時間序列的POI數(shù)據(jù)集，提升POI大數(shù)據(jù)對地理學研究的支撐能力，加強對人居環(huán)境動態(tài)過程的認知。

2.2 POI數(shù)據(jù)屬性挖掘問題

網(wǎng)絡信息技術和數(shù)據(jù)采集能力的提升促使POI數(shù)據(jù)屬性信息的全面化和多樣化，使其發(fā)展為包含“經(jīng)濟-社會-地理-生態(tài)”等多領域信息的新型地理空間數(shù)據(jù)[45]。目前研究雖以多源數(shù)據(jù)為驅(qū)動力，但并未挖掘數(shù)據(jù)間的相關性與依賴性，使其成為相互影響、相互依存的多源數(shù)據(jù)融合體系[48]。POI數(shù)據(jù)蘊含地理要素名稱、地址與經(jīng)緯度等基礎信息，結合豐富語義實現(xiàn)對地理要素的量化評估，作為“媒介”推動數(shù)據(jù)的融會貫通，提升對POI數(shù)據(jù)“涌現(xiàn)價值”的挖掘，如薛冰等[15]借助地理要素的公眾認知度，賦予POI表征的不同類型地理實體面積權重，量化其實際影響力水平；賈斐雪等[49]將POI數(shù)據(jù)與街景圖片等結合，依據(jù)各類POI的規(guī)模特征進行面積綜合評分。

地理大數(shù)據(jù)的關聯(lián)與融合是實現(xiàn)對地理要素的全方位、多領域刻畫，探索人類發(fā)展與地理環(huán)境的相互關系的重要手段。如王毓乾等[50]將POI數(shù)據(jù)與夜光遙感、微博簽到數(shù)據(jù)相結合，推動城市空間結構的精細化認知，精準衡量人地空間耦合關系；塔娜等[51]將POI數(shù)據(jù)與大眾點評、出租車到達數(shù)據(jù)融合，精確評估城市建成環(huán)境對城市活力的影響度，為城市精準規(guī)劃提供科學支撐。當前研究集中在直接基于POI數(shù)據(jù)從宏觀層面探析某一產(chǎn)業(yè)或地理要素的分布特征，未來可加強POI與AOI數(shù)據(jù)、建筑輪廓數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)與遙感影像等多源數(shù)據(jù)融合，深入挖掘具有潛在價值的多重信息，實現(xiàn)對地理要素全方位、多領域的精細化描述，形成統(tǒng)一的精細化分類指標體系，從而擴寬POI數(shù)據(jù)在地理學研究中的廣度和深度。

2.3 POI數(shù)據(jù)的精準度問題

POI數(shù)據(jù)的本質(zhì)特征是識別地物的功能特性，但受數(shù)據(jù)采集能力、獲取途徑與方式以及處理過程模型設計差異等因素的影響，獲取到的數(shù)據(jù)在地物功能識別、空間位置及類型識別等方面存在著一定的偏差性，且不同來源的POI數(shù)據(jù)存在分類標準體系不統(tǒng)一、地理編碼與匹配技術不一致等問題，一定程度降低了數(shù)據(jù)的應用效率、數(shù)據(jù)分析的準確性乃至研究結果的完整性與可靠性。

數(shù)據(jù)質(zhì)量評估是驗證數(shù)據(jù)精度、挖掘數(shù)據(jù)質(zhì)量問題以及提升數(shù)據(jù)有效作用能力的重要手段。Fu等[52]發(fā)現(xiàn)電子地圖POI與實地調(diào)查數(shù)據(jù)的最佳多項式擬合優(yōu)度R2僅為0.94；趙冰玉[53]通過實地調(diào)研發(fā)現(xiàn)沈陽體育學院百度POI的地物識別完整率為52.08%，位置準確率為88.46%。為提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，促進使用效率與可靠性提升，趙冰玉[53]將百度與高德數(shù)據(jù)進行融合，地物識別完整率提升14.58%～34.28%，空間位置準確率提升0～11.54%，羅國瑋等[54]提出一種多特征相似的多源POI匹配方法，將綜合準確率與召回率兩個指標的F1值由44.07%提升到87.55%。但面向大體量數(shù)據(jù)質(zhì)量的驗證和提升，目前已有研究基于POI數(shù)據(jù)的位置與屬性信息進行融合[55]，但如何驗證融合后的數(shù)據(jù)質(zhì)量[55]并實現(xiàn)POI數(shù)據(jù)的全自動化校正等問題值得進一步全方位深挖，以期未來實現(xiàn)POI數(shù)據(jù)高匹配度的全樣本覆蓋。

3 POI在地學研究中的創(chuàng)新應用及展望

3.1 增強多源數(shù)據(jù)共享機制，形成長時間序列POI數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)是地理學研究的核心和基礎。POI數(shù)據(jù)作為地理大數(shù)據(jù)的重要主體，是現(xiàn)代地理學發(fā)展和數(shù)據(jù)集約型知識發(fā)現(xiàn)的重要驅(qū)動力[56]。目前，地理學已立足區(qū)域經(jīng)濟及生態(tài)文明建設等訴求，以靜態(tài)或短時間序列POI數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，對多尺度地理主體的形成機理、發(fā)展模式、耦合關系及影響效力等進行深入研究，但因受數(shù)據(jù)獲取能力的限制，對長時間序列地理要素演化過程及機制關注不足，應進一步立足于學科數(shù)據(jù)管理與共享需求，構建長效共享機制，并關注歷史數(shù)據(jù)保存及獲取問題，提升科學研究數(shù)據(jù)支撐能力，推動地理學精細化認知自然地理及人文地理空間進程。

3.2 增加質(zhì)量評估實證研究，評估及提升數(shù)據(jù)質(zhì)量

數(shù)據(jù)質(zhì)量是決定地學實證研究和決策支撐服務水平的重要影響因素。數(shù)據(jù)質(zhì)量驗證是地學研究的基礎關鍵問題，但受到技術水平、數(shù)據(jù)體量等因素的影響，并未根據(jù)POI數(shù)據(jù)特征形成完整且高效的評估指標體系、方法及實證分析。為評估POI數(shù)據(jù)數(shù)字化物質(zhì)世界的程度及精準度等，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在的問題及可能的影響因素，為提升源頭數(shù)據(jù)質(zhì)量提供有效支撐，應鼓勵地理學及相關學者就地開展實證研究，積累多類型區(qū)域“小樣本”研究數(shù)量，發(fā)現(xiàn)百度、高德等數(shù)據(jù)源在獲取不同類型數(shù)據(jù)的特性，結合地理學理論及方法，說明最佳應用場景，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的最大化。

3.3 加快地學數(shù)據(jù)增值導向，提升使用效率及價值

地理學的發(fā)展目標在于協(xié)調(diào)人地關系、解決資源環(huán)境問題，推動區(qū)域可持續(xù)發(fā)展。目前，地理學已在解決科學及社會面臨的主要挑戰(zhàn)中發(fā)揮重要作用，如國土空間規(guī)劃、地緣政治和環(huán)境污染治理等。大數(shù)據(jù)作為新型戰(zhàn)略資源，是提升對地理系統(tǒng)精細化認知能力，在決策支撐和社會服務中實現(xiàn)新跨越的重要支撐。目前，以POI數(shù)據(jù)為主體的地理大數(shù)據(jù)仍處于“碎片化”記錄階段，無法實現(xiàn)對地理要素的整體全息表達，如何從語義、時空、尺度等角度實現(xiàn)數(shù)據(jù)在社會、經(jīng)濟、生態(tài)等多領域的全面集成，構建地理環(huán)境全景動態(tài)推演平臺，為國土空間治理和可持續(xù)發(fā)展提供決策支撐。

4 結論

隨著大數(shù)據(jù)與智能時代的到來，POI大數(shù)據(jù)的應用為推動現(xiàn)代地理學發(fā)展提供了重要支撐。本文針對應用領域、方法與尺度多視角總結了POI數(shù)據(jù)在地理學研究領域的創(chuàng)新應用及進展，發(fā)現(xiàn)在機器學習及GIS等驅(qū)動下，POI數(shù)據(jù)的地理學研究逐漸從單一視角轉(zhuǎn)向多尺度耦合研究，推動實現(xiàn)對物質(zhì)空間、人類活動表征預測及人地關系耦合機制的精細化認知，促進多尺度區(qū)域決策支撐能力不斷提升。但受數(shù)據(jù)質(zhì)量、獲取水平及信息挖掘能力等客觀因素的影響，POI數(shù)據(jù)在地理學研究領域仍然無法發(fā)揮其全部潛力，在今后及未來一段時間，應著重構建POI及其他地理大數(shù)據(jù)的長效共享機制，積累多時相數(shù)據(jù)，增加小尺度實地質(zhì)量評估的實證研究，加快促進地學數(shù)據(jù)增值導向，在知識發(fā)現(xiàn)、決策支撐和知識傳播等方面發(fā)揮更大價值。