基于POI的昆明市商業(yè)空間結(jié)構(gòu)特征分析

張一丁，金寶軒，宋煒煒

(1.昆明理工大學(xué)國土資源與工程學(xué)院，云南 昆明 650093； 2.云南省自然資源廳，云南 昆明 650224)

1 引 言

經(jīng)濟的增長推動著我國城市商業(yè)空間規(guī)模的迅速擴大，在原有空間格局的基礎(chǔ)上向外擴展，并在不同的區(qū)域形成不同級別的聚集核心，促使城市商業(yè)空間結(jié)構(gòu)在原有基礎(chǔ)上演變成為多元、復(fù)雜的城市商業(yè)空間結(jié)構(gòu)[1]。對城市商業(yè)空間的組成結(jié)構(gòu)及其層次關(guān)系進行科學(xué)的分析和評估，可以在支持城市活動高效運轉(zhuǎn)及城市總體規(guī)劃方面提出科學(xué)化建議。我國自然資源管理組織機構(gòu)調(diào)整后的新空間規(guī)劃類型，對國土空間規(guī)劃中應(yīng)用的技術(shù)、方法等提出了新的挑戰(zhàn)[2]，目前對于國土空間規(guī)劃方法的研究主要集中在對國土空間承載力評價和國土空間適宜性評價方面，現(xiàn)有研究主要基于傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析、空間分析等方法。傳統(tǒng)的空間規(guī)劃理論，集中在單一因素的研究與控制領(lǐng)域，技術(shù)手段多應(yīng)用統(tǒng)計的方式，在針對人類活動對城市發(fā)展的影響方面的研究尚不多見。

本文通過集成各類POI數(shù)據(jù)，分析其分布特征及互動影響關(guān)系，能對規(guī)劃區(qū)實況的變化規(guī)律進行科學(xué)模擬和分析。應(yīng)用科學(xué)的分析方法，基于城市POI數(shù)據(jù)對城市商業(yè)空間組成結(jié)構(gòu)、城市商業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及城市化程度進行演化分析[3]，能夠?qū)崿F(xiàn)對城市發(fā)展現(xiàn)狀、城市化程度等信息的全面掌握[4]。因此本文重點探討新時代國土空間規(guī)劃如何應(yīng)用各類POI統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行模擬分析，判定研究區(qū)商業(yè)發(fā)展規(guī)模及發(fā)展程度，將研究結(jié)果應(yīng)用于支撐國土空間規(guī)劃過程，實現(xiàn)數(shù)據(jù)決策，科學(xué)規(guī)劃。

2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

2.1 研究區(qū)域概況

本文選擇昆明市作為研究區(qū)，昆明市是云南省的省會，西南地區(qū)的中心城市之一。位于云南省中部地區(qū)，東經(jīng)102°10′～103°40′，北緯24°23′～26°22′。東西最大橫距140千米，南北最大縱距 220 km，昆明市下轄7區(qū)、3縣、3自治縣、1市：盤龍區(qū)、五華區(qū)、西山區(qū)、官渡區(qū)、呈貢區(qū)、晉寧區(qū)、東川區(qū)、安寧市、富民縣、嵩明縣、宜良縣、尋甸回族彝族自治縣、石林彝族自治縣、祿勸彝族苗族自治縣。昆明地理位置屬北緯亞熱帶，然而境內(nèi)大多數(shù)地區(qū)夏無酷暑，冬無嚴(yán)寒，具有典型的溫帶氣候特點，素以“春城”而享譽中外。

截至2018年，全市下轄7個區(qū)、3個縣、代管1個縣級市和3個自治縣，總面積 21 473 km2，常住人口685.0萬人，城鎮(zhèn)人口499.02萬人，城鎮(zhèn)化率72.85%，常住外來人口達219萬人。昆明市2018年地區(qū)生產(chǎn)總值為5 206.89億元，占云南省GDP總量的29.12%；GDP增速8.4%。

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文研究過程中用到的數(shù)據(jù)主要來源于：

昆明市歷年統(tǒng)計年鑒：包含了昆明市各轄區(qū)行政區(qū)劃統(tǒng)計(http：//www.resdc.cn/)、昆明市各區(qū)縣GDP數(shù)據(jù)；昆明市各區(qū)縣行政區(qū)；昆明市POI統(tǒng)計數(shù)據(jù)(表1)。

基于Python編程及ArcGIS 10.6軟件，對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行處理；根據(jù)餐飲、酒店、商場、寫字樓及銀行等五大類業(yè)態(tài)為基礎(chǔ)，研究不同類型的商業(yè)活動在昆明市的主要聚集方式及存在區(qū)位，總結(jié)昆明市商業(yè)空間集聚模式及商業(yè)空間結(jié)構(gòu)特征的形成機制。

昆明市不同類型POI統(tǒng)計結(jié)果 表1

3 研究方法

3.1 基于K-means均值聚類的多中心分析

K-means均值聚類分析[5～8]，在分類評定、等級判斷方面的分析中具有廣泛應(yīng)用，本文研究過程中基于Python語言編程實現(xiàn)K均值聚類分析算法，對研究區(qū)的各種POI統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行可視化分類，可以對POI數(shù)據(jù)樣本分布進行直觀分析，有助于對昆明市現(xiàn)有發(fā)展規(guī)模、聚集程度、發(fā)展規(guī)律進行科學(xué)的分析和判斷。

對于特定的數(shù)據(jù)集，基于研究目的確定K的類型數(shù)量，聚類分析的數(shù)學(xué)表達式為：

(1)

式中：si為每一個聚類類型，xj為向量，μi為分類si的平均值。

3.2 基于POI點集的核密度分析

核密度分析法(kernel density estimation，KDE)[9～10]是點位數(shù)據(jù)空間分析中運用較為廣泛的方法。該計算方法以某一特定點位為中心，該點密度估計值最高，隨著向外距離的增大而不斷衰減降低，當(dāng)距離中心達到某一范圍時密度為0。對所有點位進行計算，相同位置處進行疊加，得到最終核密度分布圖，并反映空間位置的差異，計算式為：

(2)

4 結(jié)果及分析

4.1 基于POI數(shù)據(jù)疊加分析的昆明市商業(yè)分布現(xiàn)狀分析

根據(jù)研究區(qū)POI數(shù)據(jù)疊加分析[12～13]的結(jié)果，昆明市各類POI呈現(xiàn)出明顯的聚類分布，聚類中心處POI密度大，隨著與聚類中心距離的增大，POI聚集程度逐漸降低，呈分散狀，基于多種類型的POI的分布形式，能準(zhǔn)確分析出昆明市目前商業(yè)發(fā)展的空間分布規(guī)律，研究結(jié)果表明(圖1)，昆明市目前發(fā)展的核心仍然主要集中在幾個主城區(qū)，整體上出現(xiàn)商業(yè)發(fā)展不平衡的態(tài)勢，沒有出現(xiàn)明顯的多商業(yè)中心共同發(fā)展的分布模式。

圖1 各類POI分布圖

從疊加結(jié)果中可以看出，雖然各類POI高度聚集在五華區(qū)、盤龍區(qū)、官渡區(qū)、呈貢區(qū)以及西山區(qū)相互交界的地段，但是在各自區(qū)域范圍內(nèi)卻沒有很好地形成聚集，在昆明市其他區(qū)域沒有形成明顯的聚集形式。①在餐飲業(yè)方面總體上分布較為均勻，除了在祿勸和東川沒有形成高度聚集外，其他區(qū)域均呈現(xiàn)出高度的聚集性。由此反映出昆明市餐飲行業(yè)的發(fā)展雖然在局部區(qū)域發(fā)展不平衡，但總體上呈現(xiàn)明顯的聚集特征。②在商場的建設(shè)方面，則高度聚集在五華區(qū)、盤龍區(qū)、官渡區(qū)、呈貢區(qū)以及西山區(qū)相互交界的地段，作為昆明市的主要城區(qū)，各大商場的聚集程度明顯高于其他區(qū)域，而且有向外擴展的趨勢，由此可以看出昆明市是一個單一中心的城市，由內(nèi)向外擴展發(fā)展。③在酒店行業(yè)方面，雖高度聚集在幾個主城區(qū)，但在其他區(qū)域也形成了程度不等的聚集中心，由此可見昆明市酒店行業(yè)除了在主城區(qū)高度發(fā)展以外，在其他城區(qū)也是均衡發(fā)展。④從圖1中可以看出寫字樓的分布高度集中在五華區(qū)、盤龍區(qū)、官渡區(qū)。在其他區(qū)域雖然分布零散，但在各自區(qū)域內(nèi)也形成了明顯的聚集性。說明寫字樓作為辦公點，往往被選擇安置在一個相對集中的區(qū)域，便于信息的發(fā)布和交流。⑤相對于其他幾類行業(yè)，銀行的分布特征更具有平衡性，雖然高度聚集在五個主要城區(qū)的交界處，但在其他區(qū)域也呈現(xiàn)出了均勻分布的特點，說明銀行作為其他產(chǎn)業(yè)的支撐產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展要比其他行業(yè)速度更快，更能體現(xiàn)出城市發(fā)展的規(guī)劃性和戰(zhàn)略性。總體來說各類POI既有自身的分布特色，也在整體上體現(xiàn)出規(guī)律性，這種規(guī)律正好提供了分析和判斷的可能，從POI聚集形式上分析，各類POI在各區(qū)的聚集程度，能夠明顯地反映出各區(qū)之間發(fā)展的不平衡性。從圖3能明顯地反映出昆明市各區(qū)域之間的相互聯(lián)系性，在聚集程度較高的區(qū)域發(fā)展程度高，金融聯(lián)系性強；在聚集程度較低的區(qū)域發(fā)展程度低，金融聯(lián)系性弱。

4.2 基于K-Means聚類的POI數(shù)據(jù)分析

由于POI數(shù)據(jù)疊加分析僅能在空間分布方面做出直觀的展示，而數(shù)據(jù)點本身之間的內(nèi)在聯(lián)系性卻得不到充分的展示，在發(fā)現(xiàn)空間內(nèi)置聯(lián)系性方面存在不足[14～16]。因此實驗基于Python編程實現(xiàn)POI數(shù)據(jù)的K-Means聚類分析，以確定POI在分布上的聯(lián)系性，增強分析結(jié)果的可靠性。在POI疊加分析方面，能夠客觀地展現(xiàn)POI的分布以及POI的聚集特征，但是難以確定各個聚集區(qū)域的聯(lián)系性強弱，以及聚集中心對其輻射影響范圍的大小。K-Means聚類分析方法彌補了這一不足，基于K-Means聚類分析以及可視化分析結(jié)果，有助于判斷各聚集區(qū)的聯(lián)系強弱以及影響大小，基于本文的研究目的以及數(shù)據(jù)分布特征，將聚類類型K設(shè)置為7類[17～19]。根據(jù)實驗結(jié)果顯示(圖2)，各類型的POI數(shù)據(jù)呈現(xiàn)不一致的聚類結(jié)果，各類型都具有獨立的聚集特性，表明各類型的商業(yè)業(yè)態(tài)，在不同區(qū)域有著不同的發(fā)展特色以及發(fā)展程度；雖然各類POI在各區(qū)域都有不同的聚集特性，但整體上依然表現(xiàn)出規(guī)律性，各類型POI的聚類中心依然出現(xiàn)在五華區(qū)、盤龍區(qū)、官渡區(qū)、呈貢區(qū)以及西山區(qū)相互的交界地段范圍附近，而且部分類型的POI聚類中心直接出現(xiàn)在交界處，結(jié)果表明，目前昆明市的高速發(fā)展雖然是以幾個主城區(qū)的交界處為主要方向進行規(guī)劃，但依然可以看到各類型的聚類中心并沒有直接指向各區(qū)交界處，在其他區(qū)域同樣出現(xiàn)較多較弱的聚類點，這樣的現(xiàn)象表明目前昆明市的發(fā)展雖然以幾個區(qū)的交界為核心，但是有逐漸向外擴展的趨勢，對于整體上的發(fā)展，這無疑是一個好的信號。一個核心，多個方向的發(fā)展模式適應(yīng)于目前昆明市發(fā)展的需要，也有助于在一個核心周圍形成許多小型的核心，基于微型推動的發(fā)展戰(zhàn)略，在不久的將來，昆明市有望發(fā)展成為一個超級核心，多級小型核心的多層次、多功能型城市。

圖2 各類POI K-Means聚類分析圖

4.3 基于POI數(shù)據(jù)的核密度分析

核密度分析法[20～22]是判別事物聚集性，確定聯(lián)系性強弱的重要手段，對POI數(shù)據(jù)集進行核密度分析，實驗結(jié)果如圖3所示，基于POI數(shù)據(jù)的核密度分析所得到的結(jié)果和預(yù)期保持高度一致，其中餐飲、商場、酒店、寫字樓、銀行等商業(yè)形態(tài)依然在五華區(qū)、盤龍區(qū)、官渡區(qū)、呈貢區(qū)以及西山區(qū)相互的交界地段范圍附近保持極高的聚集密度，而在其他區(qū)域卻沒有保持較高的聚集密度，由此可以說明，昆明市在當(dāng)前的發(fā)展規(guī)模下，商業(yè)中心依然聚集在幾個主城區(qū)的交界區(qū)域，雖有向外延伸的趨勢，但短時間內(nèi)商業(yè)中心不會發(fā)生太多的轉(zhuǎn)移。

由一個商業(yè)中心，逐層擴張，向外延伸發(fā)展，形成多級商業(yè)空間結(jié)構(gòu)，是大多數(shù)城市商業(yè)空間結(jié)構(gòu)的發(fā)展模式，從圖3中體現(xiàn)的趨勢分析，昆明市目前正處于一個向外延伸、向外擴張發(fā)展的階段。尚未形成全面、平衡的多層次、多中心的商業(yè)空間結(jié)構(gòu)。

圖3 各類POI核密度分析圖

5 討論

5.1 POI數(shù)據(jù)支持下的城市發(fā)展規(guī)模評估

本文基于POI數(shù)據(jù)，對昆明市商業(yè)空間結(jié)構(gòu)的發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展程度進行分析與判斷，借助POI數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確地表達城市不同地區(qū)不同地理要素之間的相互影響關(guān)系及其聚集程度，能夠快速有效地識別城市商業(yè)空間結(jié)構(gòu)，劃分不同的功能區(qū)等等，基于位置的POI數(shù)據(jù)，為國土空間適宜性評價及分析提供了新的技術(shù)依賴，彌補了傳統(tǒng)統(tǒng)計方法的不足；不足之處在于POI數(shù)據(jù)是三維實體的具體抽象，不具有大小屬性，在進行分析的過程中需要借助一定的經(jīng)驗分析，例如可以對點進行緩沖區(qū)分析，以此得到POI點集的服務(wù)輻射范圍或是點所代表三維實體的空間面積、體量、等級等信息[23]。本文側(cè)重從結(jié)構(gòu)、組成、規(guī)模等方面對昆明市的發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展規(guī)模進行分析與判斷，在針對多時相分析方面依然有待加強，今后可以結(jié)合多源數(shù)據(jù)在空間聚類類型定權(quán)以及多層次多角度國土空間適宜性評價方面進行深入的分析與研究。

5.2 POI數(shù)據(jù)支持下的城市規(guī)模評估的可靠性

POI數(shù)據(jù)是現(xiàn)實世界中實體單元的點抽象，與現(xiàn)實實體之間存在一一對應(yīng)，是三維世界的客觀表達。應(yīng)用POI數(shù)據(jù)進行與城市空間相關(guān)的研究與分析，具有客觀性，其研究和分析結(jié)果在一定程度上代表現(xiàn)實世界的真實變化，POI數(shù)據(jù)自身就具有全面、客觀的數(shù)據(jù)特征。本文基于昆明市POI數(shù)據(jù)，對昆明市現(xiàn)有的商業(yè)發(fā)展格局進行分析和判斷，結(jié)果表明，各類型的POI數(shù)據(jù)都聚集在五華區(qū)、盤龍區(qū)、官渡區(qū)、呈貢區(qū)以及西山區(qū)相互的交界地段及其附近范圍，在此區(qū)域具有高度的經(jīng)濟發(fā)展水平，各類型行業(yè)均在此區(qū)域聚集，形成昆明市的一個超級核心，并有向外繼續(xù)發(fā)展的趨勢。

POI數(shù)據(jù)的收集、整理及分析，完全基于客觀實體的統(tǒng)計記錄，是城市中各種商業(yè)業(yè)態(tài)存在的抽象表現(xiàn)，大量的POI記錄能夠客觀地反映城市業(yè)態(tài)的真實狀態(tài)，因此POI數(shù)據(jù)能很好地支持城市規(guī)模評估。基于POI數(shù)據(jù)對城市規(guī)模評估，在實踐方面具有可行性，在理論方面具有科學(xué)性，在評估結(jié)果方面具有可靠性。

6 結(jié) 論

通過查詢分析昆明市歷年統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)(2015-2018)，昆明市地區(qū)生產(chǎn)總值逐年增長，約占云南省GDP總量的30%；GDP增速在8%以上。其中生產(chǎn)總值最高的是官渡區(qū)，同比增速約為8%；五華區(qū)和盤龍區(qū)位居第二和第三，增速分別約為5%和11%。從GDP增速方面來看，安寧市GDP增速約為25%，全市最高。從GDP總量方面來看，官渡區(qū)、五華區(qū)和盤龍區(qū)穩(wěn)居前三。

本文基于POI數(shù)據(jù)，利用疊加分析、點密度分析以及K-Means聚類等方法，根據(jù)POI數(shù)據(jù)在昆明的區(qū)域分布特征及聚集形式，對昆明市的商業(yè)發(fā)展規(guī)模及發(fā)展形態(tài)進行分析與判斷，其研究結(jié)果表明：昆明市目前呈現(xiàn)出一個大型商業(yè)中心區(qū)，并不斷向外延伸，形成多級、多元的商業(yè)空間結(jié)構(gòu)。從一個高度發(fā)展的中心區(qū)域向外逐漸擴展發(fā)展成為多層次，多級別的多功能型城市。其中與金融相關(guān)的行業(yè)，在一個超級核心范圍及其附近高度聚集，其他的以餐飲或休閑娛樂相關(guān)的產(chǎn)業(yè)已經(jīng)開始逐漸向外發(fā)展。整體上，昆明市一個超級核心多個微型核心，多層次、多級別的城市商業(yè)空間格局已經(jīng)開始形成，核心區(qū)域的多功能特性已經(jīng)表現(xiàn)明顯，其他一些小型的聚集中心的發(fā)展程度有待強化，其多功能特性需要加強。

對比基于統(tǒng)計年鑒的GDP分析和基于POI數(shù)據(jù)的商業(yè)空間結(jié)構(gòu)分析，雖然表現(xiàn)的形式不同，但得出的結(jié)論在空間上保持高度一致。基于POI數(shù)據(jù)的商業(yè)空間結(jié)構(gòu)分析，使分析對象更加具體，更加強調(diào)分析對象的時空性，強化各種商業(yè)業(yè)態(tài)之間的空間聯(lián)系性，得出的結(jié)論具體、客觀、可靠，是一種優(yōu)化的空間結(jié)構(gòu)分析途徑。