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基于POI数据的城市用地功能时空格局演变与驱动力研究——以长株潭中心城区为例.pdf
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1、基于 POI 数据的城市用地功能时空格局演变与驱动力研究以长株潭中心城区为例李 娜,赵先超(湖南工业大学城市与环境学院,湖南株洲412007)摘 要:城市用地功能时空格局演变研究对优化调整城市土地利用结构具有重要意义。本文基于长株潭中心城区 2014 年、2018 年及 2022 年兴趣点(POI)数据,运用词频-逆文本频率指数模型算法、标准差椭圆分析法、核密度分析法,利用地理信息系统(GIS)软件对城市功能用地空间格局进行识别与特征分析,进而运用地理探测器对长株潭中心城区功能空间驱动力进行探测。结果表明:长株潭中心城区单一功能用地和混合功能用地数量都在逐年增多,且单一功能用地数量始终多于混合
2、功能用地数量;长株潭中心城区城市功能用地大致呈现“多核心外围”分布格局,研究区南部和北部存在明显差异;长株潭中心城区城市用地功能空间分布是多种驱动力综合作用的结果,行政中心坐标因子的影响力最大,而双因子交互呈现不同程度的双因子增强和非线性增强,自然环境和区位条件平均交互作用的解释力较强。关键词:兴趣点数据;城市用地功能;时空格局;地理探测器;长株潭;中心城区中图分类号:TU984.113;F301.2 文献标志码:A 文章编号:2097-1001(2023)06-0050-100 引言科学规划城市各用地功能、合理划分城市各功能区,是城市建设中的重要一环。当前,中国城市正处于高质量发展时期,对城
3、市合理规划和高效建设提出了更高的要求。在此过程中,城市认知不足导致的规划与现实建设割裂现象频发,使得城市问题凸显。因此,面对不断开展的国土空间规划工作,城市用地功能和研究空间格局识别变得更为关键,这对于城市明确空间发展方向、顺利开展规划工作、高效保质建设等都具有重要意义。兴趣点(point of interest,POI)数据以其数据量大、获取方便、成本较低、涉及面广等优点被广泛应用于空间集聚程度1-2、评估体系建立3、空间分布特征4-6等方面研究。还可以较好地结合其他数据进行研究,如全球定位系统(global 收稿日期:2023-07-01;修回日期:2023-09-24基金项目:湖南省教育
4、厅科学研究重点项目(22A0419)第一作者:李娜(1999),女,硕士研究生,主要研究方向为城乡发展与区域规划。E-mail:通信作者:赵先超(1983),男,教授,主要从事城乡绿色发展与低碳生态规划。E-mail:第 6 期2023 年 12 月自然资源信息化Natural Resources Informatization No.6Dec.,2023 51李 娜,等:基于 POI 数据的城市用地功能时空格局演变与驱动力研究第 6 期positioning system,GPS)轨迹数据7、夜间灯光数据8、手机信令数据9等。在已有研究中,国内学者对城市空间分布格局及驱动力的研究涉及社会经济
5、10-11、土地利用12-14、地形15、历史16、人 口17、交通18等视角,驱动力研究方法涉及耦合协调度模型及空间计量模型19、地理探测器20-21、时空地理加权模型22等技术。通过综合分析现有研究成果发现,传统的城市用地功能时空格局研究大多基于理论总结、实地调查、专家评价等经验型研究方法,存在难以落实且主观性较强的问题,无法精确反映并识别城市用地内部的功能信息。随着大数据时代的到来,基于 POI 数据的城市用地功能研究成为热点,但很多研究局限于获取的 POI 数据截面数据,并且缺乏混合功能用地深入划分及不同功能空间分布特征分析。本研究尝试以长株潭中心城区为对象,利用 2014、2018、
6、2022 年 POI 数据对城市用地功能时空格局演变进行识别,对其空间分布特征进行分析,并选取目前较成熟的地理探测器模型,进一步探测长株潭中心城区功能空间驱动力。1 研究区域概况长株潭中心城区位于湖南省中东部,人口活动密集,经济发展快速,在长株潭城市群承担重要的政治、经济、文化职能。本文以长株潭中心城区为研究区域,参考既有的研究结果,创建 2 km 的正方形格网,将长株潭中心城区划分 2 574 个网格单元。2 数据来源与处理2.1 POI 数据来源与重分类本研究所用的 POI 数据来源于高德地图。本文统一删除交叉重复、分类有误、分布广泛且公众认知度极低的数据,获得充分体现城市用地功能 特 征
7、 的 2014 年 POI 数 据 70 756 条、2018 年POI 数据 179 354 条、2022 年 POI 数据 406 602 条。依据自然资源部发布的国土空间调查、规划、用途管制用地用海分类指南(试行),本研究对 POI 数据进行重新分类。新分类包括居住用地、公共管理与公共服务用地、商业服务业用地、工矿用地、交通运输用地、绿地与开敞空间用地 6类用地。2.2 驱动力指标来源与体系构建根据本文前期相关研究,长株潭中心城区用地功能时空格局具有明显的空间特征。该特征由自然、社会、经济等多方面因素综合决定。参考相关研究指标,兼顾数据获取便利性,本文最终选择自然环境、区位条件、交通便捷
8、程度、人口因素、区域经济 5 个方面 13 项指标对长株潭中心城区功能空间驱动力进行探测,如表 1 所示。表 1 驱动力指标体系一级指标二级指标编码含义数据来源自然环境高程X1中心城区高程地理空间数据云坡度X2中心城区坡度由高程计算得到坡向X3中心城区坡向气温X4中心城区年平均气温国家地球系统科学数据中心降水X5中心城区年平均降水区位条件行政中心坐标X6中心城区各区几何中心 到行政中心距离由 GIS 软件计算得到交通便捷程度交通路网X7中心城区交通路网密度道路开放数据(OpenStreetMap)52自然资源信息化2023 年 12 月3 研究方法3.1 TF-IDF 模型算法词 频-逆 文
9、本 频 率 指 数(term frequencyinverse document frequency,TF-IDF)模型算法在机器学习中被广泛应用于检索信息、挖掘数据等。本研究通过计算每个网格内各类 POI 的权重,进而确定各网格单元用地功能。其计算公式为,tf,()i ji ji jndkn=(1)?idflg:iijDdj td?(2)tfidftfidf,i ji jiddd?(3)式中:d tfi,j为某类 POI 占所有 POI 的频率占比,i为某类POI,j为某网格单元,ni,j为i类POI数量,(kni,j)为网格单元j中所有POI出现次数之和,d idfi 为某类 POI 的普
10、通重要性,D 为空间网格单元数量,|j:tidj|为包含某类POI的网格单元数量,d tfidfi,j为 i 类 POI 在 j 网格单元内的加权值。3.2 频数密度法本文通过频数密度法计算每个研究单元的各类 POI 占全部 POI 的比例,从而对各个网格单元的用地功能类别进行识别。其计算方法如公式(4)所示。tfidf,100%i jijdFD=(4)式中:Fi为 i 类 POI 的频数密度,Dj为 j 网格单元所有 POI 类别权重之和。根据相关研究23,用地功能类型识别规则如图 1 所示。图 1 用地功能类型识别规则3.3 标准差椭圆标准差椭圆是反映整体空间集中区域与主导方向的一种空间分
11、析方法24。本研究利用标准差椭圆法分析六类功能用地的扩展趋势和方向。其计算方法如公式(5)和(6)所示。21()1niixxxEn=(5)21()1niiyyyEn=(6)一级指标二级指标编码含义数据来源人口因素年末总人口X8中心城区各区年末总人口湖南省统计年鉴人口密度X9中心城区各区人口密度变化区域经济地区生产总值X10中心城区各区生产总值第一产业总值X11中心城区各区第一产业总值第二产业总值X12中心城区各区第二产业总值第三产业总值X13中心城区各区第三产业总值功能功能用地类型Y混合功能用地为 3,单一功能 用地为 2,无数据区为 1由 GIS 软件计算并赋值续表 53李 娜,等:基于 P
12、OI 数据的城市用地功能时空格局演变与驱动力研究第 6 期式中:Ex、Ey分别表示标准差椭圆的长轴和短轴,xi、yi表示地理实体 i 的空间区位,x-、y-表示所有 POI 数据的平均中心。3.4 核密度估计核密度估计法能够直观反映并分析 POI 数据在空间中的集聚程度。核密度估计值越高,聚集程度越高,用地功能分布越集中。其计算方法如公式(7)所示。1()()niixxf xknhh?(7)式中:f(x)为空间位置 x 处的核密度估计值,n 为点数据数量,h 为距离衰减阈值,()ixxkh为核函数。3.5 地理探测器地理探测器模型由文献 25 创建。本研究通过地理探测器研究长株潭中心城区功能空
13、间驱动力。其计算方法如公式(8)所示。22111Liiiqnn=(8)式中:q 为影响力大小,n、ni分别为网格单元总数和包含第 i 类 POI 的网格单元数量,2、2i分别为因变量在全区域和第 i 类的方差,L 为各类区域总数。q 值越大,则解释力越强;反之则解释力越弱。4 长株潭中心城区用地功能时空格局演 变分析与评价4.1 长株潭中心城区用地功能识别分析本 文 利 用 地 理 信 息 系 统(geographic information system,GIS)软件创建长株潭中心城区 2 km2 km 格网,得到网格单元中一级 POI 数量。依据公式(1)(4)计算得到 Fi值,从而得出长
14、株潭中心城区功能用地整体空间分布数量情况,如图 2 所示。在此基础上,研究选取 2014、2018 及 2022 年 POI 数据,对长株潭中心城区功能用地空间格局进行比较分析。图 2 长株潭中心城区功能用地整体空间分布数量4.1.1 单一功能用地空间分布本文对长株潭中心城区功能用地整体空间分布的单一功能用地进行详细识别划分,得到长株潭中心城区单一功能用地空间分布数量状况,如图 3 所示。图 3 长株潭中心城区单一功能用地空间分布数量混合功能用地无数据区单一功能用地占比/%690203305784111696410381238277年份100806040202022 年2018 年2014 年
15、0居住用地公共管理与公共服务用地商业服务业用地工矿用地交通运输用地绿地与开敞空间用地2022 年年份单一功能用地数量/个2018 年2014 年7006005004003002001000 54自然资源信息化2023 年 12 月2014 年,长株潭中心城区单一功能用地网格数量共 784 个;主要功能用地为公共管理与公共服务用地(284 个)和商业服务业用地(273 个)。2018 年,单一功能用地网格数量共 1 038 个,4 年来大幅度增加;主要功能用地依旧为公共管理与公共服务用地(387 个)和商业服务业用地(301个);因为 POI 数据增加了公交站点数据,所以交通运输用地明显增加。2
16、022 年,单一功能用地网格数量共 1 238 个;主要功能用地为商业服务业用地(637 个),主要集中分布在芙蓉区、天元区与荷塘区交界处。4.1.2 混合功能用地空间分布通过对长株潭中心城区功能用地整体空间分布的混合功能用地进行详细识别划分,得到长株潭中心城区混合功能用地空间分布数量状况,如图 4 所示。根据频数密度法的识别规则,研究区共识别15 种混合功能用地。2014 年,数量较多的混合功能用地是工业商业和商业公服混合用地,主要分布于芙蓉区、荷塘区、岳塘区。2018 年,数量较多的混合功能用地是居住商业和商业公服混合用地,主要分布于芙蓉区、芦淞区、岳塘区。2022年,数量较多的混合功能用
17、地是工业商业和交通商业用地,主要分布于长沙市中心城区外围及株洲市、湘潭市中心城区北部。图 4 长株潭中心城区混合功能用地空间分布数量4.1.3 无数据区空间分布本文对长株潭中心城区功能用地整体空间分布的无数据区进行详细识别划分,得到 2014、2018 和 2022 年长株潭中心城区无数据区空间分布数量状况,如图 5 所示。图 5 长株潭中心城区无数据区空间分布数量2014 年,长株潭中心城区的无数据区网格数(a)2014 年工业公服工业商业公服工业交通工业交通公服交通商业居住工业居住公服居住绿地绿地工业绿地公服绿地商业商业公服交通绿地居住商业(c)2022 年工业公服工业商业交通工业交通公服
18、交通绿地居住商业居住公服居住交通居住绿地绿地工业绿地公服绿地商业商业公服交通商业居住商业(b)2018 年工业公服 工业商业 公服工业 交通工业 交通绿地居住工业 居住公服 居住交通 居住商业绿地商业 商业公服交通商业居住公服年份2014 年2018 年2022 年2779641116120010008006004002000无数据区数量/个 55李 娜,等:基于 POI 数据的城市用地功能时空格局演变与驱动力研究第 6 期量较多,共有 1 116 个,主要位于长沙县和望城区北部、天元区南部、芦淞区东部、渌口区全域、湘潭县全域。2018 年,长株潭中心城区的无数据区网格数量相较 2014 年有
19、所减少,共有 964 个,但分布区域几乎没有变化。2022 年,长株潭中心城区无数据区网格数量大幅减少,共有 277 个,少量分布于渌口区南部,这些区域主要为山区和耕地。4.2 长株潭中心城区用地功能时空格局演变特征分析4.2.1 方向特征分析本文运用 GIS 软件的标准差椭圆分析方法研究6类功能用地的空间分布情况,分析其分布方向、重心转移与发展趋势,得到 3 个年份 6 类功能用地的标准差椭圆及重心转移情况,2022 年标准差椭圆参数如表 2 所示。表 2 2022 年 6 类功能用地标准差椭圆参数用地类型重心经度/()重心纬度/()短半轴/km长半轴/km旋转角/()扁率居住用地112.9
20、97828.094612.042525.0808169.65240.52公共管理与公共服务用地112.987728.084617.443531.51651.66350.94商业服务业用地112.992728.097815.493327.9093177.92700.44工矿用地112.999228.118415.436425.8479174.24750.40交通运输用地113.012228.135619.927130.1569175.07360.34绿地与开敞空间用地112.987528.101520.771536.46926.78600.43通过比较分析 3 个年份的标准差椭圆,6 类功能用地
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