結(jié)合POI數(shù)據(jù)的南京市商業(yè)中心識別與集聚特征研究

朱 杰，鄭加柱，陳紅華，3，楊 靜,胡平昌，陸敏燕

(1.南京林業(yè)大學(xué)土木工程學(xué)院，江蘇 南京210037；2.虛擬地理環(huán)境教育部重點實驗室，江蘇 南京 210023；3.東華理工大學(xué)江西省數(shù)字國土重點實驗室，江西 南昌 330013；4.南京郵電大學(xué)地理與生物信息學(xué)院，江蘇 南京210023；5.自然資源部國土衛(wèi)星遙感應(yīng)用重點實驗室，江蘇 南京 210013)

0 引 言

近年來，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的突破和海量數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展，為城市商業(yè)地理提供了一個新的研究視角[1-3]。城市興趣點(Point of Interest，POI)數(shù)據(jù)具有精度高、實時性強、數(shù)據(jù)量大、覆蓋面廣的特點，其真實反映了人類社會的經(jīng)濟活動，可以滿足城市空間布局精細(xì)化的需求。為此，國內(nèi)外許多學(xué)者基于POI數(shù)據(jù)對城市商業(yè)空間中心分布格局開展了相關(guān)研究工作。一方面，在中心地理論、集聚理論、區(qū)位分析以及消費者需求與行為等理論的支撐下，促進了在城市商業(yè)中心規(guī)模與等級[4]、空間分布特征[5]、集聚模式[6]等方面的實證研究?？傮w來看，研究尺度逐漸由宏觀深化到微觀層面，商業(yè)中心格局分析呈現(xiàn)出多樣化、多層次的發(fā)展態(tài)勢。另一方面，在興趣點特征表達的方法上，學(xué)者們結(jié)合點模式分析方法，包括核密度分析[7]、空間相關(guān)性[8]、空間聚類[9]等，挖掘城市商業(yè)中心的空間分布特征以及分異規(guī)律。其中，核密度法(KDE)由于考慮地理學(xué)第一定律的空間鄰近位置影響，在城市POI數(shù)據(jù)分析中比其他特征表達方法更有優(yōu)勢[7]。

盡管國內(nèi)外學(xué)者就POI數(shù)據(jù)在商業(yè)中心中的運用已開展大量研究，但已有研究對POI數(shù)據(jù)還沒有統(tǒng)一的分類標(biāo)準(zhǔn)(即POI數(shù)據(jù)的重分類問題)，不同的分類標(biāo)準(zhǔn)可能會影響分析結(jié)果；KDE是POI數(shù)據(jù)分析處理中最常用的方法之一。然而，傳統(tǒng)的KDE忽視了道路網(wǎng)絡(luò)在城市商業(yè)中心發(fā)展中的作用，同樣會影響空間分析的結(jié)果；此外，各種業(yè)態(tài)分布中心與商業(yè)中心是否存在差異等方面的研究也較少。

本文以南京市POI數(shù)據(jù)和道路網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，首先依據(jù)城市建設(shè)用地分類標(biāo)準(zhǔn)，對POI數(shù)據(jù)進行重新分類，形成商業(yè)類POI數(shù)據(jù)重分類表。在此基礎(chǔ)上，以道路交點為核中心計算所得到的商業(yè)核密度值作為重要參數(shù)，結(jié)合加入道路交點的核密度分析、Moran’s I指數(shù)等方法從整體層面和設(shè)施等級層面對商業(yè)設(shè)施的空間集聚特征進行分析，并結(jié)合南京市規(guī)劃文件評估南京市商業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，以期為城市規(guī)劃部門提供決策支持。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

南京是國家區(qū)域中心城市(華東)、長江下游重要的中心城市、長三角輻射帶動中西部地區(qū)發(fā)展的國家重要門戶城市。南京市下轄11個區(qū)，包括玄武區(qū)、秦淮區(qū)、鼓樓區(qū)、建鄴區(qū)、棲霞區(qū)、雨花臺區(qū)、浦口區(qū)、江寧區(qū)、六合區(qū)、溧水區(qū)、高淳區(qū)，總面積6 587 km2，本文將以此區(qū)域為研究對象(圖1)。

圖1 南京市商業(yè)POI空間分布

1.2 南京市POI數(shù)據(jù)的重分類

利用Geosharp軟件(https://github.com/gissuifeng/GeoSharpCollector)獲取了2017年215 391個南京市高德地圖POI數(shù)據(jù)點。為了使POI點數(shù)據(jù)與實體地塊用地類型相匹配，需要將POI點數(shù)據(jù)進行重分類。本文依據(jù)《城市建設(shè)用地分類與規(guī)劃建設(shè)用地標(biāo)準(zhǔn)》，將POI數(shù)據(jù)分類與城市規(guī)劃中的用地分類進行融合。對比高德POI數(shù)據(jù)分類標(biāo)準(zhǔn)(20大類)和城市建設(shè)用地分類標(biāo)準(zhǔn)(8大類)，可以總結(jié)出POI類型與城市建設(shè)用地類型具有包含、等價、介于3種關(guān)系。

(1)包含關(guān)系：即某一城市建設(shè)用地類型包含多個POI數(shù)據(jù)類別。如在商業(yè)服務(wù)業(yè)設(shè)施用地中，包含了加油站(010100)、洗車場(010500)、電信公司(170208)等POI數(shù)據(jù)類型。

(2)等價關(guān)系：城市建設(shè)用地分類符合POI數(shù)據(jù)分類標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)對比分析，發(fā)現(xiàn)兩分類表具有3組等價關(guān)系，即居住用地(R)等價于(120300)、物流倉儲用地(W)等價于(070500)、非建設(shè)用地(E)等價于(170400)。

(3)介于關(guān)系：某一POI數(shù)據(jù)既屬于城市建設(shè)用地類型A，又屬于城市建設(shè)用地B。根據(jù)觀察發(fā)現(xiàn)，介于關(guān)系一般存在于公共服務(wù)用地和商業(yè)設(shè)施用地。如公共圖書館屬于公共服務(wù)用地，學(xué)校圖書館屬于教育科研用地，企業(yè)圖書館屬于具有盈利性質(zhì)的商業(yè)用地。

城市商業(yè)中心是在空間上達到一定聚集程度的商業(yè)服務(wù)設(shè)施類POI點構(gòu)成的不規(guī)則面[10]。結(jié)合POI數(shù)據(jù)類型與商業(yè)用地類型的3種關(guān)系，本研究共提取了南京市64 225個商業(yè)類POI數(shù)據(jù)點(圖1)，按照其服務(wù)性質(zhì)，分為汽車相關(guān)類(5 791個)、生活類(38 004個)、休閑娛樂類(1 586)、金融商務(wù)類(11 681個)、公共服務(wù)類(7 163個)5類數(shù)據(jù)。

1.3 研究方法

1.3.1 顧及道路節(jié)點的核密度估計法

Okabe等[11]提出了基于網(wǎng)絡(luò)距離的網(wǎng)絡(luò)核密度估計法，它刻畫了道路布局對城市發(fā)展的客觀限制，但未考慮道路網(wǎng)密集度對城市商業(yè)中心的影響?；诖?，Yang等[10]提出了一種顧及道路交叉點的核密度估計法，將道路交叉點鄰域內(nèi)的商業(yè)POI密度值作為一個參數(shù)來構(gòu)建城市商業(yè)中心核密度面。城市商業(yè)中心核密度計算可分為兩步，具體如下：

(1)計算每個道路交點鄰域內(nèi)的商業(yè)POI核密度值。以道路交點為核中心S，鄰域道路網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的商業(yè)點作為樣本點Si，道路交點距離周邊道路網(wǎng)絡(luò)最長距離為r，在帶寬r內(nèi)商業(yè)POI點的個數(shù)為n，本實驗的核函數(shù)k(di,r)采用的是高斯核函數(shù)，如式(1)所示。

(1)

通過高斯核函數(shù)，構(gòu)建Rosenblatt-Parzen核密度估計：

(2)

Km表示第m個道路交點鄰域內(nèi)的商業(yè)POI核密度，n為該道路交點在帶寬為r的鄰域內(nèi)商業(yè)POI點的個數(shù)。Km值越大說明該道路交點鄰域內(nèi)的商業(yè)POI點個數(shù)越多，該道路交點附近的商業(yè)核密度越大。

(2)計算道路交點的核密度值。以道路交點的商業(yè)POI核密度Km為重要參數(shù)，利用公式(3)和公式(4)計算道路交點的核密度估計值，公式形式如下所示:

(3)

通過高斯核函數(shù)，可以構(gòu)建Rosenblatt-Parzen核密度估計：

(4)

1.3.2 空間自相關(guān)法

空間自相關(guān)是一種依據(jù)空間鄰近法則度量空間聚集程度的方法[8]，選用全局自相關(guān)指標(biāo)Moran’s I 指數(shù)檢驗?zāi)暇┦懈黝惿虡I(yè)設(shè)施是否具有聚集特征。Moran’s I指數(shù)的計算公式為：

(5)

2 實驗結(jié)果與分析

2.1 南京市商業(yè)設(shè)施總體分布特征與發(fā)展評估

2.1.1 商業(yè)設(shè)施分布總體特征

傳統(tǒng)的KDE沒有考慮到道路發(fā)展對城市商業(yè)中心發(fā)展的影響，僅依靠商業(yè)點之間的歐氏距離計算出商業(yè)點空間分布的密度。為了解決平面核密度的問題，利用以上介紹的商業(yè)-道路交點核密度公式構(gòu)建出南京市商業(yè)核密度面。在兩個實驗中帶寬都設(shè)為300 m，采用“自然間斷法”將核密度面劃分成9類。

對比兩個核密度面(圖2)，可以發(fā)現(xiàn)在相同帶寬條件下兩者的整體空間形態(tài)相似?？傮w而言，南京市商業(yè)空間格局以主城為核心向四周延伸，沿江擴展。改進后的核密度面相對而言更加銳利，“熱點區(qū)”(紅色面)更密集。換句話說，基于道路交點計算的核密度面能夠顯示出更多的潛在商業(yè)中心區(qū)。

圖2 核密度面自然間斷法分類等級

在本實驗中，通過計算商業(yè)-道路交點核密度值，利用一倍標(biāo)準(zhǔn)差法確定城市商業(yè)中心的閾值，提取城市商業(yè)中心區(qū)，結(jié)果如圖3(a)所示。南京市商業(yè)設(shè)施聚集具有以下特征：① 商業(yè)網(wǎng)點空間分布形成多個集聚中心，分布密度總體呈現(xiàn)由中心區(qū)向外圍開發(fā)區(qū)逐漸遞減的規(guī)律。② 主城區(qū)內(nèi)已經(jīng)形成“一主一副”的商業(yè)中心空間格局， “主核”位于新街口、夫子廟一帶，“一副”位于湖南路-山西路附近。具體而言，以新街口商業(yè)中心為核心向東輻射1912街區(qū)，西向輻射河西萬達商圈，北向輻射湖南路商圈，南向輻射夫子廟商圈。玄武湖西側(cè)密集程度最高，圍繞玄武湖形成一定規(guī)模的商業(yè)點集群。③ 從聚集中心密度比較，城市中心區(qū)商圈密度值均比較高，三級熱點區(qū)也相對比較密集，城市新開發(fā)區(qū)形成規(guī)模密度較小的獨立集聚熱點。

圖3 實驗結(jié)果與商業(yè)網(wǎng)點規(guī)劃圖對比

2.1.2 南京市整體商業(yè)發(fā)展?fàn)顩r分析

《南京市商業(yè)網(wǎng)點規(guī)劃(2015—2030)》公示指出規(guī)劃構(gòu)建“市級—副城級(市級副中心)—地區(qū)(新城)級—居住社區(qū)(新市鎮(zhèn))級—基層社區(qū)(村)級”五級商業(yè)中心體系。其中包括4個市級商業(yè)中心，7個副城級商業(yè)中心(市級副中心)，41個地區(qū)(新城)級商業(yè)中心以及眾多社區(qū)(新市鎮(zhèn))級商業(yè)網(wǎng)點和基層社區(qū)(村)級商業(yè)網(wǎng)點，如圖3(c)所示。

根據(jù)南京市商業(yè)核密度面識別出的10個市級城市商業(yè)中心區(qū)，35個非市級商業(yè)中心區(qū)(圖3b)。從整體對比看，集聚中心發(fā)展形態(tài)基本符合規(guī)劃目標(biāo)。新街口區(qū)域市級商業(yè)中心(三強核)相互輻射；江北商業(yè)點的集聚程度低且數(shù)量少，未達到規(guī)劃發(fā)展目標(biāo)，應(yīng)是政府開發(fā)工作的重點目標(biāo)；其他副城級商業(yè)中心形態(tài)穩(wěn)定，城郊區(qū)效果更明顯，如六合區(qū)、溧水區(qū)、高淳區(qū)，形成獨立、聚集高的商業(yè)中心；地區(qū)級商業(yè)中心數(shù)量尚未達到要求。

在未來的城市建設(shè)中，政府可以對江北地區(qū)擴大商業(yè)用地面積，引進高科技產(chǎn)業(yè)，打造創(chuàng)新示范點；加強道路交通和生產(chǎn)及生活環(huán)境建設(shè)，提高江北新區(qū)綜合影響力；完善仙林區(qū)主干道、國道等建設(shè)，增加大型商場數(shù)量，調(diào)整文化產(chǎn)業(yè)布局。

2.2南京市各類商業(yè)設(shè)施分布特征與發(fā)展?fàn)顩r分析

為識別不同類型商業(yè)中心，了解不同類型商業(yè)中心分布差異，將5類商業(yè)設(shè)施POI數(shù)據(jù)分別進行了顧及道路節(jié)點的核密度分析，結(jié)果如圖4所示。根據(jù)核密度面觀察發(fā)現(xiàn)，由于職能差異，不同類型商業(yè)中心表現(xiàn)出不同空間集聚特征。生活類商業(yè)中心集聚程度最高，呈向南京中心城區(qū)集聚的形態(tài)；其次是金融商務(wù)類，該商業(yè)聚集中心明顯以新街口區(qū)為唯一聚集中心，表明新街口區(qū)域是商業(yè)化發(fā)展水平最高的區(qū)域，其他區(qū)域集聚較低；公共服務(wù)類聚集中心主要分布于南京市功能核心和拓展區(qū)，處于城中心外緣；而休閑娛樂類商業(yè)中心全圖最分散，呈離散放射狀分布。

圖4 各類商業(yè)POI點核密度面

為進一步探究其聚集特征，統(tǒng)計各類商業(yè)數(shù)據(jù)的Moran’s I值，結(jié)果如表2所示。對各類型數(shù)據(jù)分別進行空間自相關(guān)分析，結(jié)合對空間聚集程度和平均鄰近距離大小判斷，兩者間存在正相關(guān)性。生活類呈多核心、高集聚度的特點，而金融類則呈單核心的分布特征，兩類業(yè)態(tài)中心集聚程度強烈，呈現(xiàn)點狀融合生長模式；休閑娛樂中心平均鄰近距離與Moran’s I值均較大，呈現(xiàn)多組團型生長模式，離散程度較高；汽車服務(wù)中心沿南京市核心區(qū)外圍高度集聚，呈現(xiàn)環(huán)狀生長模式，具有很強的區(qū)位選擇特征，空間聚集程度一般。各類商業(yè)中心都傾向于沿交通軸線擴展，汽車相關(guān)類表現(xiàn)尤為明顯。

表2 南京市各類型商業(yè)中心的數(shù)據(jù)類型及其空間特征

3 結(jié) 語

本文對南京市整體商業(yè)POI數(shù)據(jù)和各個不同類型的商業(yè)POI數(shù)據(jù)分別進行了顧及道路交叉點的核密度估計，共提取出10個市級城市商業(yè)中心區(qū)，35個非市級商業(yè)中心區(qū)。從宏觀上分析了南京市商業(yè)空間格局的總體特征，總結(jié)出南京市商業(yè)聚集的總體特征。同時，針對各個不同的商業(yè)類型，總結(jié)了各類型商業(yè)中心的空間集聚分布特征，具體表現(xiàn)為：生活類呈多核心、高集聚度的特點，而金融類則是單核心分布，位于城市中心，兩者集聚程度強烈，呈現(xiàn)點狀融合生長模式；休閑娛樂類呈現(xiàn)多組團型生長模式，離散程度較高；汽車服務(wù)中心沿南京市核心區(qū)外圍高度集聚，呈現(xiàn)環(huán)狀生長模式，具有很強的區(qū)位選擇特征。各類商業(yè)中心都傾向于沿交通軸線擴展，汽車相關(guān)類表現(xiàn)尤為明顯。

本文采用顧及道路交叉點的核密度估計法識別南京市的商業(yè)中心并以此為基礎(chǔ)進行分析的，充分考慮到了道路布局與道路交叉點密度對城市中心的影響，后期的研究中可以還可以加入人口、經(jīng)濟、就業(yè)等因素對城市商業(yè)空間的影響，進行多因素探討城市空間格局的形成，擴大研究范圍，提高城市中心識別的精度。