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    基于POI 的濟南市超市空間格局及影響因素分析

    2022-07-04 07:44:02王光生鄭國強
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2022年19期
    關(guān)鍵詞:大型超市萊蕪緩沖區(qū)

    王光生,鄭國強,石 磊

    (山東建筑大學(xué) 測繪地理信息學(xué)院,山東 濟南 250101)

    城市商業(yè)區(qū)及其空間分布格局是經(jīng)濟地理的熱點研究議題之一。零售業(yè)作為流通領(lǐng)域的最后一個環(huán)節(jié),也是實現(xiàn)生產(chǎn)者、經(jīng)營者與消費者之間聯(lián)系的重要橋梁和紐帶,其空間分布格局也是反映人類社會經(jīng)濟活動空間特征的重要方式之一[1-2]。零售業(yè)空間格局分布是指各業(yè)態(tài)、業(yè)種及其相應(yīng)的商業(yè)設(shè)施在一定地理范圍內(nèi)的網(wǎng)點分布,其空間格局分布對城市資源配置效率、居民消費需求、城市經(jīng)濟健康穩(wěn)步發(fā)展發(fā)揮重要作用[3-4]。早在20 世紀(jì)20年代國外學(xué)者就對城市商業(yè)地理及空間格局分布特征等方面進行研究。德國城市地理學(xué)家首先提出城市發(fā)展的中心地理論,并構(gòu)建了中心地系統(tǒng)空間模型,奠定了零售業(yè)空間格局研究的基礎(chǔ)[5];之后研究者又相繼提出廖什景觀理論、商圈理論、集聚理論等[1-6];數(shù)理統(tǒng)計方法、構(gòu)建多元回歸方程等方法也被廣泛應(yīng)用在零售業(yè)空間格局分布相關(guān)研究中[6]。傳統(tǒng)的零售業(yè)空間格局研究主要采用統(tǒng)計數(shù)據(jù)和實地調(diào)研數(shù)據(jù),實時性和準(zhǔn)確性較差。近幾年,隨著數(shù)據(jù)的多元化和大數(shù)據(jù)時代的到來,空間大數(shù)據(jù)為零售業(yè)空間格局分布分析提供實時性較好、準(zhǔn)確性較高的數(shù)據(jù),使分析結(jié)果更精確[7]。在國內(nèi),學(xué)者利用POI(Point of Interest,興趣點)數(shù)據(jù)[8-10]、位置簽到數(shù)據(jù)[11]、手機信令數(shù)據(jù)[12]、GPS 定位數(shù)據(jù)[13]等多源數(shù)據(jù)獲取商圈信息,分析零售業(yè)空間格局特征。陳蔚珊等運用核密度分析法和局域Getis-Ord Gi*指數(shù)法從城市尺度和零售業(yè)尺度識別了廣州零售業(yè)的商業(yè)中心熱點[9];浩飛龍等基于區(qū)位熵指數(shù)Ripley's K 函數(shù)、核密度分析法從行業(yè)空間分異的視角分析了長春市空間分布格局[10];李偉依托廈門多年零售業(yè)POI 數(shù)據(jù),采用分層聚類和核密度分析對比,研究結(jié)果表明廈門零售業(yè)向網(wǎng)絡(luò)化格局發(fā)展[14]。

    2019年初,國務(wù)院批準(zhǔn)原萊蕪市歸濟南市管轄,規(guī)劃調(diào)整后的新濟南市作為山東省的省會必將成為輻射全省、影響華東地區(qū)的金融貿(mào)易中心。研究濟南市商業(yè)空間格局分布及影響因素可以為合并后的濟南商業(yè)規(guī)劃與發(fā)展提供思路和數(shù)據(jù)支持。文章基于濟南市超市的POI 數(shù)據(jù),運用核密度分析、多距離空間聚類分析、地學(xué)圖譜等方法對濟南超市空間分布格局做深入剖析,探討超市業(yè)態(tài)的熱點區(qū)域及影響因素,以期為新濟南的商業(yè)合理規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。

    1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

    1.1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

    選取濟南市轄10 區(qū)2 縣為研究區(qū),包括歷下區(qū)、歷城區(qū)、市中區(qū)、天橋區(qū)、槐蔭區(qū)、長清區(qū)、章丘區(qū)、濟陽區(qū)、萊蕪區(qū)、鋼城區(qū)、商河縣、平陰縣。濟南市位于山東省中部,地理位置介于北緯35°59′-37°32′、東經(jīng)116°11′-117°57′之間,全域面積8 000.79 km2,研究區(qū)及超市POI 數(shù)據(jù)的空間分布狀況如圖1 所示。其作為環(huán)渤海地區(qū)南翼的中心城市,不僅是全省的政治、經(jīng)濟、科技、文化、教育、旅游中心,也是環(huán)渤海經(jīng)濟區(qū)和京滬經(jīng)濟軸上的重要交匯點,全國重要交通樞紐,具有較大的經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿Α鲜谐鞘幸?guī)劃中提到要把濟南培育為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)和總部經(jīng)濟聚集區(qū),區(qū)域性物流中心,高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和先進制造業(yè)基地[15]。以濟南市為研究區(qū)域,研究其超市的空間格局分布及影響因素能為濟南市規(guī)劃及經(jīng)濟發(fā)展提供思路和方向,同時也有利于新濟南調(diào)整經(jīng)濟布局以促進經(jīng)濟平衡發(fā)展。

    圖1 研究區(qū)及超市POI 分布圖

    研究所用濟南市及各區(qū)縣范圍數(shù)據(jù)、高速公路及省道矢量數(shù)據(jù)均來自山東省天地圖官網(wǎng)(http://www.sdmap.gov.cn/page/ResourceCenter.html),濟南水系矢量數(shù)據(jù)由水經(jīng)注萬能地圖下載器下載,文章所涉及到的人口數(shù)據(jù)、經(jīng)濟數(shù)據(jù)來自《山東省統(tǒng)計年鑒》。研究所用POI 數(shù)據(jù)是通過使用張海平等人編寫的網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具GeoSharp 1.0 在高德地圖上獲得,調(diào)用高德地圖API應(yīng)用接口,申請授權(quán)后,存取高德地圖的二級分類“超級市場”,其中含有三級分類的有家樂福、沃爾瑪、華潤、北京華聯(lián)、上海華聯(lián)、麥德龍、樂天瑪特、華堂、卜蜂蓮花、屈臣氏等,所獲數(shù)據(jù)所包含的字段有id、name、type、typecode、address、lng、lat、pname、adname、shopid等[16]。對所獲數(shù)據(jù)整理清洗并以濟南行政邊界圖為參照確定其位置信息,為了使POI 數(shù)據(jù)能與濟南市行政區(qū)劃數(shù)據(jù)坐標(biāo)系保持一致,將超市POI 數(shù)據(jù)的火星坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為WGS84 坐標(biāo)系。依據(jù)高德地圖商店信息并配合百度街景地圖,主要按照營業(yè)面積把超市分為小型超市(<500 m2)、中型超市(>500 m2∪<1 500 m2)、大型超市(>1 500 m2)三類,濟南市基本情況和超市POI 數(shù)量見表1。

    表1 濟南市基本情況和超市POI 數(shù)量

    1.2 研究方法

    1.2.1 核密度分析

    密度分析主要根據(jù)已知的點要素或線要素數(shù)據(jù)計算整個區(qū)域的數(shù)據(jù)聚集狀況,結(jié)果會產(chǎn)生一個連續(xù)的密度表面,從而來反應(yīng)要素空間分布的相對集中程度[17]。核密度估計方法(Kernel Density Estimation,KDE)是密度分析的分析方法之一,最早由Rosenblatt 和Estimation 提出,即使用核函數(shù)將每一個已知點在指定的半徑范圍內(nèi)對其他各個柵格單元中心點的密度貢獻度[18]。通俗來講,核密度估計就是地理事件可以發(fā)生在空間的任何位置上,但是在不同位置上其事件發(fā)生的概率存在差異,點密集的區(qū)域事件發(fā)生概率高,其密度就大;反之,點稀疏的區(qū)域事件發(fā)生的概率低,密度小。其計算方程式可表示:

    式中,f(s)為空間位置s處的核密度計算函數(shù);h為搜索半徑(帶寬);n為與位置s的距離小于或等于h的要素數(shù);k函數(shù)則表示空間權(quán)重函數(shù)。通過其他研究者的研究,在式中對分析結(jié)果影響較大的是搜索半徑(h),綜合考慮本研究范圍及POI 數(shù)據(jù)的分布情況,通過多次試驗,選擇3 km 的搜索半徑進行核密度分析,在此搜索半徑下既能較好的識別超市的熱點地區(qū),又能充分反映超市整體的空間分布狀態(tài)。

    1.2.2 多距離空間聚類分析(Ripley's K 函數(shù))

    核密度分析是在確定的半徑內(nèi)研究數(shù)據(jù)聚集狀況,數(shù)據(jù)在不同的研究尺度下,所表現(xiàn)出來的集聚狀態(tài)可能會發(fā)生改變。在小尺度上,數(shù)據(jù)分布可能出現(xiàn)集聚的特征,在中尺度或大尺度上,數(shù)據(jù)可能出現(xiàn)隨機分布或離散分布的特征。多距離空間聚類分析是空間點模式分析常用方法之一,其可分析在不同尺度上的數(shù)據(jù)集聚特征[19]。Ripley's K 函數(shù)基本表達(dá)式如下:

    式中,K(d)是以任意點為中心,半徑為d的區(qū)域內(nèi)的事件的數(shù)量的總和除以密度;A為研究區(qū)域面積;n為超市網(wǎng)點數(shù)量;d為距離閾值(半徑);wij(d)為在距離d范圍內(nèi)某一超市i與超市j之間的距離。在進一步研究中,Besag 提出用L(d)代替K(d):

    其中,當(dāng)L(d)<0 時,表示事件有均勻分布的趨勢;L(d)>0時,則事件有聚集分布的趨勢;L(d)=0 時,表示為隨機分布。

    2 濟南市超市空間格局分析

    2.1 超市空間分布形態(tài)特征

    利用核密度分析方法分別以濟南市全部超市、小型超市、中型超市和大型超市POI 數(shù)據(jù)為分析對象,通過多次試驗以3 km 為帶寬進行核密度分析??傮w來看,濟南市的超市在空間分布上出現(xiàn)“塊狀集聚,多中心,規(guī)模懸殊”的發(fā)展格局;市內(nèi)五區(qū)超市高度集中連片分布;萊蕪區(qū)自成超市集聚中心;其他五區(qū)兩縣超市集聚規(guī)模較小且分布零散。濟南市各類型超市空間分布集聚特征主要分析如下。

    (1)濟南市已形成歷下區(qū)等五區(qū)連片簇聚和萊蕪區(qū)兩大超市集聚中心,其他區(qū)縣超市集聚中心分散獨立。運用核密度分析法識別濟南市全部超市集聚區(qū)域,如圖2 所示濟南市共有8個超市集聚中心,包括2個較大的超市集聚中心和6個次級超市集聚中心。其中天橋區(qū)、槐蔭區(qū)、市中區(qū)、歷下區(qū)、歷城區(qū)五區(qū)超市連片聚集,形成濟南市最大的“雙核”超市集聚中心,一核以濟南火車站為中心,主要包含濟濼路、無影山路、經(jīng)四路等商業(yè)繁華街道,另一核以山大南路與洪家樓南路交叉口為中心,主要包含山大北路、解放路、和平路等商業(yè)繁華街道,“雙核”中心的核密度均達(dá)到9.6,核密度由核中心向外逐級減??;濟南市另一較大的超市集聚中心位于萊蕪區(qū),該集聚中心以萊蕪汽車總站為中心,主要包含汶河大道、匯源大街、大橋南路、鳳凰路等人員聚集區(qū)。其余6個超市集聚中心分散分布在濟南市中心邊緣的商河縣、濟陽區(qū)、章丘區(qū)、長清區(qū)、平陰縣、鋼城區(qū),6個區(qū)縣的超市集聚中心均在該區(qū)縣的政府駐地周圍,其核心的核密度值為2.9,密度值僅是兩個較大超市集聚中心核密度值的1/3。

    圖2 全部超市核密度分析圖

    由分析可知:目前濟南的兩大超市集聚中心分別是原濟南市和萊蕪市的商業(yè)繁華區(qū)域,超市網(wǎng)點數(shù)據(jù)分析符合城市實際發(fā)展水平,研究具有可靠性;濟南城市邊緣地區(qū)超市集聚中心密度值相對較小,且分散分布,這與縣區(qū)的人口密度及經(jīng)濟發(fā)展情況等影響因素有關(guān);章丘區(qū)和萊蕪區(qū)交界處的超市集聚特征不明顯,這與濟南市2019年新規(guī)劃合并有一定關(guān)系,因此應(yīng)加大與萊蕪區(qū)和鋼城區(qū)的經(jīng)濟、人口聯(lián)動發(fā)展。

    (2)如圖3-圖5 所示,不同類型超市集聚中心分布特征明顯且存在明顯差異,超市集聚中心個數(shù)隨著超市規(guī)模的增大而逐漸減少。小型超市集聚中心遍布整個濟南市且數(shù)量較多,市內(nèi)歷下區(qū)等五區(qū)和萊蕪區(qū)是小型超市高度集聚的中心,其中靠近區(qū)縣的政府駐地周圍的集聚中心密度值較高;中型超市集聚中心個數(shù)較小型超市集聚中心個數(shù)減少近一半,市內(nèi)五區(qū)和萊蕪區(qū)依舊是密度值較高的地區(qū);市內(nèi)五區(qū)的大型超市連片分布,中心密度值在全市范圍達(dá)到最高,此外,濟陽區(qū)、章丘區(qū)、長清區(qū)、萊蕪區(qū)分別都有1-2個集聚中心,而平陰縣、鋼城區(qū)、商河縣并未出現(xiàn)大型超市集聚中心,表明這三個區(qū)縣的大型超市數(shù)量較少,還未形成規(guī)模。

    圖3 小型超市和密度分析圖

    圖4 中型超市和密度分析圖

    圖5 大型超市和密度分析圖

    2.2 超市多尺度空間集聚分析

    多尺度空間集聚分析結(jié)果如圖6-圖9 所示,在99%的置信水平下,Ripley's K 的觀測值均在該函數(shù)期望值之上,表明各類型超市及全部超市的分布集聚特征顯著;在40 km 的觀測范圍內(nèi),L(d)曲線呈先較集聚增長后緩慢增長進而趨于水平的變化趨勢,說明各類型超市網(wǎng)點在濟南市一定范圍內(nèi)均顯著集聚且集聚趨勢增強后緩慢趨于穩(wěn)定;濟南的大超市、中超市、小超市和全部超市的特征空間尺度分別為5.4 km、5.6 km、5.6 km 和5.7 km,表明各類超市分布特征及特征尺度幾乎相同,這也表明各類型超市有相互依賴的現(xiàn)象,同時表明造成各類型超市區(qū)位選擇的影響因素幾乎相同。

    圖6 全部超市Ripley's K 函數(shù)分析結(jié)果

    圖7 大型超市Ripley's K 函數(shù)分析結(jié)果

    圖8 中型超市Ripley's K 函數(shù)分析結(jié)果

    圖9 小型超市Ripley's K 函數(shù)分析結(jié)果

    3 超市分布影響因素分析

    3.1 人口因素

    本文將濟南市人口密度分布圖層與超市分布圖層進行疊加分析,首先求出各區(qū)縣的幾何中心點,再對各區(qū)縣的人口數(shù)據(jù)進行反距離加權(quán)插值,結(jié)果如圖10 所示。從圖10 來看,濟南市超市分布與人口密度分布具有較高的相似性,均呈現(xiàn)中部密度高、四周密度低的特點。其中,以歷下區(qū)為中心,包括歷下區(qū)全部、天橋區(qū)南部、槐蔭區(qū)東部、市中區(qū)北部、歷城區(qū)西部是濟南市人口較為集中的區(qū)域,同時也是超市聚集的位置,這主要是為了保證門檻人數(shù)和獲取更多利潤,超市會將人口密集區(qū)作為超市區(qū)位選擇的主要考慮因素。

    圖10 超市分布人口因素分析

    3.2 交通因素

    本文將濟南市省道做不同距離的緩沖區(qū),統(tǒng)計緩沖區(qū)內(nèi)超市數(shù)量,見表2。隨著緩沖區(qū)距離變大,緩沖區(qū)內(nèi)的超市數(shù)量逐漸增加,其中,1 km 緩沖區(qū)內(nèi)有73個大型超市、442個中型超市、983個小型超市,各類型超市分別占其總數(shù)的60%左右;2 km 緩沖區(qū)內(nèi)有98個大型超市、616個中型超市、1 303個小型超市,大、中型超市數(shù)量已占其總數(shù)的80%以上;3 km 緩沖區(qū)內(nèi)大、中型超市數(shù)量已經(jīng)占其總數(shù)的90%以上,小型超市數(shù)量占其總數(shù)的87.57%;當(dāng)緩沖區(qū)為4 km、5 km 時,各類型的超市數(shù)量占其總數(shù)的90%以上,其中大型超市占其總數(shù)的97.39%。分析可知,有90%以上的超市分布在主要道路周圍。

    表2 省道各緩沖區(qū)內(nèi)超市數(shù)量統(tǒng)計

    4 結(jié)論

    合理的商業(yè)空間格局可以有效提升城市活力促進城市發(fā)展。隨著國務(wù)院批準(zhǔn)原萊蕪市歸濟南市管轄,濟南市的商業(yè)空間格局隨之發(fā)生變化,零售業(yè)發(fā)展也進入了新階段。本文基于POI 數(shù)據(jù)對濟南市超市空間格局特征和及其影響因素進行分析,得出以下結(jié)論。

    (1)濟南市已形成歷下區(qū)等五區(qū)連片簇聚和萊蕪區(qū)兩大超市集聚中心,其他區(qū)縣超市集聚中心分散獨立,不同類型超市集聚中心分布特征明顯且存在明顯差異,超市集聚中心個數(shù)隨著超市規(guī)模的增大而逐漸減少。

    (2)在99%的置信水平下,Ripley's K 的觀測值均在該函數(shù)期望值之上,表明各類型超市及全部超市的分布集聚特征顯著,并在一定程度上存在相互依賴的關(guān)系。

    (3)各類超市的分布與人口密度和交通道路有明顯關(guān)聯(lián)關(guān)系,人口密度大的區(qū)域相應(yīng)的超市數(shù)量也相對較多,在道路5 km 的緩沖區(qū)內(nèi)包含95%左右的超市。人口因素控制著城市的消費發(fā)展趨勢,有效引導(dǎo)著各類超市的合理布局;發(fā)達(dá)的交通網(wǎng)更為超市的選址和合理布局提供依據(jù)。

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