基于ArcGIS的城市租房選擇系統構建

羅瑨，王玥，李淵

(廈門大學建筑與土木工程學院 福建廈門 361005)

1 研究背景

近些年來城市房價不斷上漲，逐漸超出了城市居民的可負擔范圍，迫使一部分人選擇“先租后買、先小后大”的順序梯度實現居住計劃[1]。尤其是剛進入社會的高校畢業生，由于自身經濟實力較弱、支付水平有限，很難在短期內購房，因此租房居住成為其中大部分人必經的過程[2]。舒適便利的安身之所能夠保障人們更好地投入工作，本文即從求租者的需求出發，探討如何找到最合適的住房。

過去人們常通過求租廣告和房屋中介獲取租房信息，隨著當下租房需求的不斷增長，租房選擇的渠道也日趨多樣化，依托互聯網技術發展起來的新型租房選擇平臺逐漸為人們熟知，并被廣泛使用。本文針對現有的租房選擇平臺進行了對比分析(表1)，可以看出，新型平臺能夠匯集大量房源數據，通過自助篩選功能即可便捷地查找出所需房源，為求租者提供了更大的選擇空間。

但是，現有租房選擇方式也存在一定局限性。首先，目前專業租房網站及手機應用所提供的房源信息多是關于房屋類型和內部設施的情況，如房間數、家電配置等，較少涉及房屋外部條件。但即便是租房居住，人們也希望能擁有便捷的交通條件和齊備的公共設施，因此，將房屋周邊環境納入選擇參考是一種發展趨勢。其次，在篩選出符合條件的房源后，還需求租者自行比較、擇優，網站僅會提供區位、價格等單項排序，難以給出更多的參考意見。最后，現有租房平臺會根據區位需求篩選出就近的房源點，但其僅以直線距離作為判斷依據，沒有考慮到城市路網對于實際出行距離的影響，參考價值有限。

因此，本文將在吸納現有租房選擇方式優點的基礎上，運用技術手段彌補其不足之處，構建一套完整的系統來解決城市租房選擇問題。

表1 現有租房選擇平臺對比

2 基于ArcGIS的城市租房選擇系統構建

2.1 出租房源綜合評價指標體系建立

有學者研究了租房人群對居住環境的需求，發現他們首要關注是租金，其次是地段，大部分人都希望租住在距離工作地較近的、交通便利的地方;再者傾向生活設施完善的房子，室內需配洗澡設備，附近則要有超市、醫院等;此外，年輕人對于文體設施也較為關注[3，4]。

根據以上觀點，并結合實際可獲取信息，本文建立了出租房源綜合評價指標體系(圖1)，采用適宜性評價的方法，對房屋的居住適宜度進行量化，再結合租金情況比較確定最佳房源。

2.2.2 工作流程(圖2)

首先按求租人需求，如可承受租金、租房方式、基本配置條件等，在所有房源中篩選出符合基本條件的房源;其次分析以工作地點為起點的交通可達范圍，篩除距離過遠的房源;最后對備選房源進行指標綜合評價，計算性價比并排序，推薦優選房源。

圖1 出租房源綜合評價指標體系

2.2 城市租房選擇系統設計

整個系統由房源數據庫和ArcGIS軟件平臺組成，在輸入求租者需求數據后，由分析軟件進行房源數據的匹配、篩選和評價，最后將輸出排序結果。

2.2.1 技術與方法

ArcGIS軟件平臺具有強大的數據存儲、分析及可視化功能，能夠實現系統的有效運行。其中采用的核心技術方法有:

(1)緩沖區分析。以點、線、面實體為基礎，自動建立其周圍一定寬度范圍內的緩沖區多邊形，用以表示某環境設施(如綠地)所影響的區域范圍。

(2)設施服務區分析。基于事先構建的交通網絡模型，利用ArcGIS中分析工具【Network Analyst】模塊的【新建服務區】功能，計算某設施在服務半徑內能覆蓋的區域，即該設施的交通可達范圍。

圖2 技術路線及工作流程

3 城市租房選擇系統的模擬應用

本文將運用已構建的城市租房選擇系統模擬在廈門本島找房的過程，用以檢驗該系統的可行性。

3.1 基礎資料與數據

以廈門本島范圍的矢量圖作為工作底圖;分析資料包括本島交通網絡、主要公共服務設施(大型超市、綜合醫院、文體設施)、城市綠地、濱水岸線、主要交通干線及公交站點等GIS空間數據。另建立出租房源數據庫，內容包括各個房源點的空間位置、名稱、地址、租金、面積、戶型、裝修條件、家具家電配套等基本信息。模擬數據來源于搜房網，隨機抽取了150個房源樣本，其中思明區100個，湖里區50個，基本符合本島房源分布比例。

假設的求租者需求信息見(表2)，系統將據此進行房源數據的分析處理，并最終反饋推薦結果。

表2 求租者需求信息

3.2 具體工作步驟

3.2.1 條件篩選

將房源點的基本信息與求租者需求相對應，利用ArcGIS中的字段篩選功能挑出符合全部要求的房源，最終獲得36個房源點數據。

3.2.2 區位篩選

根據《2012中國新型城市化報告》中所發布50個代表城市的上班平均時間數據，廈門在其中排名第23，在不發生擁堵的情形下，上班平均花費20min。以此為參考，設定通勤時間在20min之內為宜。租房人群多以公交上下班，以本島內公交平均時速18公里每小時計算，20min達的最遠可通勤距離為6000m，由此即可把時間度量轉換為可視的空間度量。具體操作如下:將求租者工作地點數據置入ArcGIS，結合城市路網做設施服務區分析，服務半徑設定為6000m，其覆蓋范圍內的房源點即符合就近居住原則，共計18個，兩次篩選結果見(圖3)。

3.2.3 綜合評價

對篩選所得房源做進一步綜合評價，以判斷其適宜程度，由此作為最終的選擇依據。出租房源的綜合評價指標體系已在前文列出，現結合廈門本島具體情況制定出評價細則(表3)。利用ArcGIS對房源外部環境因子進行分析(圖5)，并將結果數據賦予房源點。房源評價因子的權重采用層次分析法進行計算，各因子的重要性由求租者按個人需求比較得出，結果見 (表4)。

圖3 條件匹配和區位篩選結果示意

圖4 外部環境因子評價結果

表3 房源適宜性評價標準

表4 租房適宜性評價因子權重

圖5 房源綜合評價結果示意

3.2.4 結果輸出

按房源評價標準進行因子賦值，加權得出總分，結合租金和房屋面積計算性價比，并以此排序，用不同顏色進行區分，最終得到可視化結果(圖5)。

4 小結

本文針對現有租房選擇方式存在的局限性提出改善策略，構建了以出租房源綜合評價為核心的城市租房選擇系統，利用ArcGIS軟件平臺完成了出租房源的篩選、評價，以及推薦結果的輸出。本文僅對其可行性進行了模擬試驗，在實際應用層面則需將Arc-GIS軟件分析工具進行編譯，制作成網頁或App，實現自動處理需求并輸出結果，以方便大眾使用;此外，通過收集公眾信息建立與完善出租房源、客戶群及其求租條件的數據庫，以此作為繼續優化系統的依據，不斷滿足人們的租房需求。

[1]王輝龍，王先柱.房價、房租與居民的買租選擇:理論分析與實證檢驗[J].現代經濟探討，2011(6):25～29.

[2]胡曉龍，邱知奕.大城市中、低收入高校畢業生租房影響因素指標體系研究[J].南京農業大學學報(社會科學版)，2014(3):98～104.

[3]鄧蕾，黃洪基.租房青年的居住現狀和居住觀念研究——來自上海的調查[J].青年探索，2011(6):62～67.

[4]吳雙霞，祁新華，羅棟燊.蟻族城市租住區位規律研究——以福州市為例[J].人文地理，2012(4):59～62.

[5]黃宇，羅智勇，楊武年.基于GIS的城市居住適宜性評價研究[J].測繪科學，2008(1):126～129.

[6]楊婧，童杰，張帥.ArcGIS矢量數據空間分析在市區擇房中的應用[J].地理空間信息，2012(2):119～120.

[7]牛強.城市規劃GIS技術應用指南[M].北京:中國建筑工業出版社，2012:74～95，151～172.