基于poi數(shù)據(jù)的城市商業(yè)中心與零售業(yè)態(tài)集聚區(qū)識別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明所關(guān)注的零售活動空間集聚現(xiàn)象涉及地理學、經(jīng)濟學的交叉領(lǐng)域，更具體 地，涉及一種基于POI數(shù)據(jù)的城市商業(yè)中心與零售業(yè)態(tài)集聚區(qū)識別方法，能夠反映實體零 售企業(yè)行為與商業(yè)經(jīng)濟分布的相關(guān)性，有助于提高政府部門商業(yè)規(guī)劃和零售商選址前期研 究的客觀性和科學性。
【背景技術(shù)】
[0002] 零售活動的空間集聚現(xiàn)象是地理學、經(jīng)濟學等學科關(guān)注的一個重要領(lǐng)域，零售業(yè) 的合理化布局對發(fā)展城市經(jīng)濟、合理配置流通資源、滿足居民消費需求發(fā)揮著重要作用。西 方國家零售商業(yè)區(qū)位的地理學研究主要圍繞商業(yè)形態(tài)、等級和定量模型等三個方面展開， 從不同的角度分析城市商業(yè)集聚的空間特征及分布、演化的原因和動力機制。90年代以來， 伴隨著中國經(jīng)濟增長和城市化進程，城市零售體系的空間集聚與分化趨勢和業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu)的多 樣化與多層次性現(xiàn)象日益明顯，促進了我國零售業(yè)理論和網(wǎng)點布局的實證研究熱潮。大量 的學者研究表明，影響國內(nèi)城市商業(yè)網(wǎng)點分布的因素包括居民購買力、交通可達性、人口密 度與分布、土地價值、城市空間結(jié)構(gòu)和市場競爭等。
[0003] 根據(jù)中心地理論和商圈理論，通過功能、規(guī)模和輻射能力等要素可以將城市內(nèi)部 商業(yè)集聚的區(qū)域劃分成若干等級的商業(yè)中心地。商業(yè)中心既是城市零售商業(yè)活動的主要場 所，其空間布局也是城市商業(yè)網(wǎng)點規(guī)劃的核心內(nèi)容。
[0004] 但是由于商業(yè)數(shù)據(jù)獲取的困難性，傳統(tǒng)研究多采用以街區(qū)或行政區(qū)為單元的經(jīng)濟 普查數(shù)據(jù)（如營業(yè)額、營業(yè)面積、從業(yè)人數(shù)等指標）、部分大型零售網(wǎng)點的空間分布數(shù)據(jù)來 代替，或通過問卷抽樣調(diào)查的形式進行商圈評價，降低了城市尺度下零售業(yè)集聚空間分析 的可知度和時效性。
[0005] 近年來，隨著地理數(shù)據(jù)源的不斷豐富，新的眾源地理數(shù)據(jù)如GPS行使軌跡、用戶簽 到興趣點等大數(shù)據(jù)被用來探測城市商業(yè)活動的熱點區(qū)域，從側(cè)面反映城市商業(yè)經(jīng)濟集聚地 的空間模式和分布特征。周素紅等通過對海量浮動車（FCD)GPS數(shù)據(jù)的時空挖掘，識別深圳 市兩個重要商業(yè)中心，并驗證多中心化下的城市商業(yè)中心的地理空間衰減規(guī)律。胡慶武等 提出基于位置簽到數(shù)據(jù)探索性空間分析熱點聚類方法，挖掘武漢商圈分布與城市規(guī)劃商圈 的相關(guān)性。王芳等利用興趣點數(shù)據(jù)和城市路網(wǎng)數(shù)據(jù)構(gòu)建了一套基于街區(qū)尺度的城市商業(yè)區(qū) 空間識別及類型劃分的方法，通過基本單元的劃分、商業(yè)活動量的計算和街區(qū)的合并三個 基本步驟完成城市商業(yè)區(qū)的空間識別，并通過K-means聚類和自然斷裂點分類法對商業(yè)區(qū) 進行功能類型的劃分。研究表明，基于大數(shù)據(jù)支撐的商業(yè)中心識別對城市零售業(yè)空間規(guī)劃 與開發(fā)具有一定的指導(dǎo)意義。
[0006] 總體來看，利用大數(shù)據(jù)進行商業(yè)集聚空間分析已逐漸成為商業(yè)定量研究的一種新 趨勢，但在現(xiàn)有的相關(guān)研究中，主要考慮基于居民消費行為的熱點商圈選擇，針對城市內(nèi)部 不同零售業(yè)態(tài)空間熱點識別和集聚特征的實證研究則較少涉及。
[0007] 目前，公眾對空間信息的需求日顯突出，為提升城市地理信息服務(wù)水平，國內(nèi)面向 公眾服務(wù)的地理信息采集和服務(wù)逐步由政府行為向企業(yè)市場行為過渡。興趣點（POI)作為 一種新的空間數(shù)據(jù)源，其分布模式、分布密度在基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃、城市空間分析中具有重要的 意義。其中，商業(yè)機構(gòu)興趣點（POI)數(shù)據(jù)包含不同業(yè)態(tài)商店的空間位置信息和商業(yè)屬性信 息，具有數(shù)據(jù)量豐富、現(xiàn)勢性強的特點，有助于提高城市尺度下城市商業(yè)空間熱點判別的準 確性。在興趣點特征表達的方法上，核密度法（KDE)由于考慮地理學第一定律的區(qū)位影響， 比其它密度表達方法（如樣方密度、基于Voronoi圖密度等）占優(yōu)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 為了克服現(xiàn)有方法的不足，本發(fā)明以面向公眾服務(wù)的商業(yè)機構(gòu)興趣點（POI)數(shù)據(jù) 為研究對象，提出一種商業(yè)中心與零售業(yè)態(tài)集聚區(qū)識別的方法。該方法的創(chuàng)新之處是利用 面向公眾服務(wù)的POI數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)提取和數(shù)據(jù)空間關(guān)聯(lián)基礎(chǔ)上，通過核密度估計法（KDE)和 局域Getis-Ord G*指數(shù)法識別城市零售業(yè)分布的集聚區(qū)域、識別具有統(tǒng)計顯著性的商業(yè)熱 點位置。該方法能夠探索城市商業(yè)活動的熱點地區(qū)以及不同零售業(yè)態(tài)集聚區(qū)的空間分布特 征，有助于進一步明確商業(yè)網(wǎng)點布局目標，提高政府部門商業(yè)規(guī)劃和零售商選址前期研究 的科學性。
[0009] 為了實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案為：
[0010] 一種基于POI數(shù)據(jù)的城市商業(yè)中心與零售業(yè)態(tài)集聚區(qū)識別方法，包括：
[0011] 第一步、根據(jù)研究區(qū)域面積域精度要求，將空間區(qū)域劃分為規(guī)則網(wǎng)格；
[0012] 第二步、根據(jù)核密度估計法，計算合適帶寬，將零售網(wǎng)點分布數(shù)據(jù)換算成格網(wǎng)密度 值，把商業(yè)網(wǎng)點密度數(shù)據(jù)連到格網(wǎng)中心點上；
[0013] 核密度估計法（Kernel Density Estimation)借助一個移動的單元格對點或線格 局的密度進行估計。給定樣本點X1, x2,……，Xn，利用核心估計模擬出屬性變量數(shù)據(jù)的詳 細分布。計算二維數(shù)據(jù)時，d值取2, 一個常用的核密度估計函數(shù)公式如下：
[0014]
[0015] 式中K()稱為核函數(shù)，（X-Xi)Myii)2是點（X ;，y;)和（X，y)之間的距離，h是帶 寬，η是研究范圍內(nèi)的點數(shù)，d是數(shù)據(jù)的維數(shù)。
[0016] 在核密度估計中，帶寬是定義平滑量大小的自由參數(shù)，帶寬過大或過小均會影響 f (X)的結(jié)果。采用Silverman的"經(jīng)驗法則"，在f (X)呈正態(tài)的假定下，根據(jù)Ker, A. P.和 B. K. Goodwin的工作，寬帶優(yōu)化計算的公式可簡化為：
[0017]
[0018] 式中〇是樣本方差。
[0019] 第三步、假設(shè)零售網(wǎng)點在規(guī)則網(wǎng)格內(nèi)均勻分布，將格網(wǎng)中心點上的核密度值（該 密度值f n(x)由第二步計算獲得）內(nèi)插成格網(wǎng)數(shù)據(jù)；
[0020] 第四步、疊加行政區(qū)劃圖，提取各行政區(qū)內(nèi)格網(wǎng)核密度值（該值fn(x)由第二步計 算獲得）中心強度隨距離衰減的閉合區(qū)域，識別各行政轄區(qū)零售商店分布高度集中的空間 場所，將其定義為"零售商業(yè)中心"；
[0021] 第五步、構(gòu)建商業(yè)網(wǎng)點密度指標，以街道為單元，計算街道商業(yè)網(wǎng)點密度值；
[0022] 商業(yè)網(wǎng)點密度指標公式如下：
[0023]
[0024] 式中δ j是第j個街道單元的商業(yè)網(wǎng)點密度指標，m ;是j街道的商業(yè)網(wǎng)點數(shù)量，p 是j街道的面積。
[0025] 第六步、通過Global Moran's I指數(shù)確定商業(yè)網(wǎng)點密度值（該值δ ^由第五步計 算獲得）的空間自相關(guān)性；
[0026] 第七步、依據(jù)所有商業(yè)網(wǎng)點數(shù)據(jù)都至少具有一個相鄰的商業(yè)網(wǎng)點，且不與其它所 有商業(yè)網(wǎng)點相鄰的原則計算空間矩陣閾值；采用ARCGIS軟件的"Calculate Distance Band from Neighbor Count" 工具計算。
[0027] 第八步、通過熱點分析探索商業(yè)活動空間分布的熱點集聚區(qū)特征。
[0028] G*統(tǒng)計量用來度量每一個商業(yè)網(wǎng)點觀測值與周圍鄰居網(wǎng)點之間是否存在局部空 間關(guān)聯(lián)作用；該統(tǒng)計量通過計算某個商業(yè)網(wǎng)點及其給定距離范圍內(nèi)相鄰商業(yè)網(wǎng)點的局部總 和與所有商業(yè)網(wǎng)點的總和進行比較，用于分析屬性值在局部空間水平上的集聚程度，其公 式表示為：
[0029]
[0030] 式中Xj是第j個空間單元的商業(yè)網(wǎng)點屬性值，m是研究區(qū)域內(nèi)的商業(yè)網(wǎng)點數(shù)，Wij 代表空間權(quán)重矩陣，若第i和第j個空間單元之間的距離位于給定的臨界距離d之內(nèi)，認為 它們是鄰居，空間權(quán)重矩陣值為1 ;否則，空間權(quán)重矩陣值為〇 ;局域Getis-Ord G*統(tǒng)計量的 統(tǒng)計檢驗可以根據(jù)相應(yīng)的標準化形式（Z值）表示，公式如下：
[0031]
[0032] 如果G*(Z值）為正，且非常顯著，則表明空間單元i周圍的值相對較大（高于均 值），高值空間集聚；相反，表明空間單元i為低值空間集聚。
[0033] 第九步、結(jié)合以上分析結(jié)果進一步探索零售業(yè)活動空間的集聚特征。
[0034] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：能夠反映實體零售企業(yè)行為與廣州商業(yè) 經(jīng)濟分布的相關(guān)性，通過分析商業(yè)活動的熱點地區(qū)以及不同零售業(yè)態(tài)集聚區(qū)的空間分布特 征，有助于進一步明確商業(yè)網(wǎng)點布局目標，提高政府部門商業(yè)規(guī)劃和零售商選址前期研究 的科學性。
【附圖說明】
[0035] 圖1為本發(fā)明實施例的方法流程圖。
[0036] 圖2為本發(fā)明實施例中城市尺度下零售商業(yè)集聚區(qū)的識別結(jié)果示意圖。
[0037] 圖3為發(fā)明實施例中零售業(yè)分布的熱點區(qū)域結(jié)果示意圖。
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