基于GIS與POI數據的生活服務設施空間分布研究

摘 要：為滿足新時代城市建設與規劃要求，以哈爾濱市主城區為研究區，基于GIS技術對生活服務設施POI數據進行核密度、標準差橢圓、空間自相關等分析方法，探究哈爾濱市主城區生活服務設施的空間分布狀況。結果表明，哈爾濱市主城區各類生活服務設施主要分布在南崗區、道里區、道外區及香坊區，呈現出內密外疏的分布形態；各類設施分布具有顯著方向性，中心點地理位置接近；POI數據在南崗區、道里區、道外區、香坊區以及4區交界處呈現顯著的空間自相關性。哈爾濱市主城區中心區域生活服務設施數量密集，配套充分，但周邊區域建設仍有待完善。

關鍵詞：POI數據；生活服務設施；空間分布；哈爾濱市主城區；GIS

中圖分類號：TP984 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2024）31-0080-04

Abstract： In order to meet the requirements of urban construction and planning in the new era， taking the main urban area of Harbin City as the research area， based on GIS technology， analysis methods such as core density， standard deviation ellipse， and spatial autocorrelation were used to explore the spatial distribution of living service facilities in the Main City of Harbin City. The results show that： various living service facilities in the Main City of Harbin City are mainly distributed in Nangang District， Daoli District， Daowai District and Xiangfang District， showing a distribution pattern of dense inside and sparse outside; the distribution of various facilities has significant directivity， and the center points are geographically close; POI data shows significant spatial autocorrelation in Nangang District， Daoli District， Daowai District， Xiangfang District and the junction of the four districts. The number of living service facildVfPXpmW+vYVcLwIqxrOzA==ities in the central area of the Main City of Harbin City is dense and equipped， but the construction of surrounding areas still needs to be improved.

Keywords： POI data; living service facilities; spatial distribution; Main City of Harbin City; GIS

隨著經濟的飛速發展，服務業在其中的作用日漸凸顯，生活服務業作為現代服務業的重要組成部分，其發展直接影響國民基礎經濟，因此需要重點關注生活服務設施空間布局的整體分析與優化。POI（Point of Internet）數據具備獲取地物的種類、數量、地理坐標等信息的特點，已被廣泛應用于城市規劃、地理信息、時空分布等研究中。由于其具有數據量大、更新速度快、實時性強、分類明確和準確度高等特點，在研究設施空間布局中起重要作用[1]。如葛凱麗等[2]利用改進后的CRITIC等方法，分析得到杭州市的生活服務設施在主城區中心密集，并向周邊不斷縮減；張立群[3]根據交通設施POI數據研究合肥市交通設施的分布特征并進行對比研究，進而提出改進策略；汪章輝[4]利用中小學POI數據研究上海市教育資源的均衡性；趙哲等[5]利用GIS（Geographic Information Systems）工具與POI數據分析芝罘區文化設施分布狀況與其他類別設施相關關系，并提出優化策略。劉瑩等[6]利用3年POI數據分析了哈爾濱市體育中心的選址與規劃。但目前POI數據在哈爾濱市的研究多集中于商業、交通、休閑設施[7-8]等方面，在生活服務業研究方面還不夠充足。

哈爾濱市地處中國北方，冰雪經濟給其帶來新的產業轉型發展的可能性，在承接2025年第九屆“亞冬會”建設任務的背景下，更要抓住城市核心競爭力的建設，不斷提高生活服務設施的配套建設。因此，本文以哈爾濱市主城區為研究對象，基于GIS技術與POI數據研究生活服務設施的空間分布特征，旨在對哈爾濱市生活服務設施的規劃與發展提供一定參考。

1 研究區域概況與研究數據

1.1 研究區域概況

哈爾濱市是黑龍江省省會城市，位于東經125°42′—130°10′與北緯44°04′—46°40′范圍內。截至2021年，哈爾濱市轄9個市轄區、7個縣，代管2個縣級市。

其中7個主城區自上而下分別是呼蘭區、松北區、南崗區、道外區、道里區、香坊區和平房區[9]。由于哈爾濱市主城區人口密度較大，生活設施分布較密集，是哈爾濱市經濟發展高速帶，因此選取其作為研究區域。

1.2 研究數據

POI數據來源于高德地圖及網絡收集，按照哈爾濱市經緯度，借助計算機編程獲取并修正得到哈爾濱市全部POI數據，選取其中6個大類和若干個子類主要進行研究，總計164 620個有效數據，其中115 126個數據位于主城區研究范圍，占比約70%，由于主城區人口密度高，占地面積并不高，但POI數據密集分布，研究此區域能更好地滿足人們生活服務的需求，因此主要選取主城區數據進行研究，具體結果見表1。

2 研究方法

2.1 核密度分析法

在核密度估計中，每個數據點都被視為一個獨立的點，沒有考慮點與點的相關性，在處理大規模數據集和復雜分布非常有效，可用于表現數據的空間集聚性，便于分析各設施的空間布局，具體計算公式如下

式中：f（x）為x所在位置的核密度函數；h為搜索半徑；d為研究數據維度數；K為距離的權重，n為在搜索范圍內的數據總量；（x-xi）為POI數據樣本點xi與x估計點間的距離[2]。

2.2 標準差橢圓分析法

標準差橢圓分析法可以體現各類生活設施在空間分布中的方向特征。橢圓的長軸、短軸方向分別表示設施分布的主要、次要趨勢方向；長短軸的長度表示各自方向上的離散程度[10]。具體計算公示如下

2.3 空間自相關法

莫蘭指數（Moran's I）基于地理學第一定律原理去分析空間設施的相關性，并可以分析全局與局部空間相關性[11]。因此通過全局Moran's I指數表示哈爾濱市主城區生活服務設施設施的空間關聯性，通過熱點分析識別其冷熱點區。計算公式如下

式中：I為莫蘭指數；n為數據數量；Wij為空間權重矩陣重中的設施；yi為數據在i位置上的值；為所有數據的平均值；S2為所有數據的方差；S0為所有數據的空間權重之和。研究使用GIS軟件空間統計工具進行計算，空間自相關分析結果由I值、P值、Z值組成，I值取值范圍為[-1，1]，當I值大于0，數據呈現正相關；當I值小于0，數據呈現負相關。當P值為0時，數據呈現顯著性。Z值和I值的絕對值越大，代表數據的空間相關性越大。

3 研究結果

3.1 生活服務業數量分布

哈爾濱市主城區6類生活服務設施主要分布在南崗區、道里區、道外區、香坊區以及4區交界處，數據占比超80%，數據呈現高度密集，并逐步hvuxRurDjSKuQjAIkJSWZA==向外縮減。通過分析生活服務設施數量得知，購物消費設施數量最多，餐飲美食設施次之；而酒店住宿設施數量最少。從區域來看，南崗區和道里區的生活服務設施數量較多，設施分布較為集中；道外區和香坊區設施數量居中，分布相對比較均衡；呼蘭區、松北區和平房區的生活服務設施分布相對較少，設施不夠完善，具體統計結果見表2。從各區整體POI數量分布可以看出主城區中南崗區和道里區為居民主要活動區，各類生活服務設施配備數量多，種類齊全，為主要發展區域；而呼蘭區、松北區和平房區作為后發展的區域，生活服務設施還較少，對于人民生活的便利度有所影響，未來可以加強這3區的生活服務配套設施，提升人們生活便利性。

3.2 生活服務業核密度分析

根據自然間斷法將哈爾濱市主城區6類生活服務業設施核密度分析數據進行分級，可知餐飲美食設施核密度值大于476.94的主要在南崗區、道里區、道外區和香坊區；購物消費設施核密度值大于903.52的主要在道外區和南崗區；交通設施核密度值大于87.21的主要在南崗區和道里區；科教文化設施核密度值大于77.04的主要在南崗區、香坊區；醫療保健設施核密度值大于126.27的主要在南崗區、道里區和道外區；酒店住宿設施核密度值大于14.35的主要在南崗區和道里區。

總的來看，6類生活服務設施主要分布在南崗區、道里區、道外區和香坊區，呼蘭區、松北區和平房區3區生活服務設施分布較分散，密度值均較低，數量偏少，體現出6類生活服務設施呈“內密外疏”的空間結構。具體來看，餐飲美食設施在南崗區、道里區、道外區和香坊區具有高密度分布，高密度分布區域最多，呈現多點中心向外擴散，設施基礎良好；交通設施、科教文化、酒店住宿僅在南崗區和道里區具有高密度分布，分布較餐飲美食設施分布有所減少，未來還可以加強在其他區域的配備。此外南崗區同時具有6類生活服務設施高密度區，區域設施集中，配置為幾區之最，而松北區、呼蘭區、平房區具有較大的土地面積，但各類生活服務設施均呈現低密度，未來還要加大對此3區的生活服務設施建設。

3.3 生活服務設施方向分析

通過GIS軟件方向分布工具對主城區6類生活服務設施進行空間分布的標準差橢圓分析，并計算得到方位分布的參數，結果見表3。根據其結果得知6類生活設施長軸（Y軸）與短軸（X軸）均有差距，表明其具有明顯的方向分布；中心點位置接近，大多位于哈爾濱站附近，其中餐飲美食和科教文化的分布方向類似，均沿西北—東南方向；購物消費、酒店住宿、交通設施、醫療保健空間分布均呈東北—西南方向。在6類生活服務設施中，醫療保健設施分布長軸最長，交通設施短軸最長，購物消費設施長軸與短軸長度次之，這幾類設施分布范圍較廣泛，科教文化與餐飲美食設施的長軸與短軸分別為6類中最短，分布范圍較其他4類集中，具有更大的向心力。通過分析長短軸長度及旋轉角結果，可知餐飲美食與科教文化設施分布具有相似性，二者具有很好的相關性；購物消費與醫療保健設施分布具有相似性，通過此分布可以看到6類生活服務設施中心位于南崗區與道里區、道外區交界處，仍是圍繞原始發展中心布局，在后發展區表現欠缺，考慮城市區域面積與已開發的情況，未來還應該不斷擴大生活服務設施的建設范圍，不斷帶動周邊區域經濟發展。

3.4 生活服務業空間自相關分析

通過莫蘭指數計算得到哈爾濱市主城區6類生活服務設施分布全局Moran's I值，其結果見表4。根據結果可得知6類生活服務設施P值均為0，且I值與Z值均大于0，表明各類生活服務設施空間分布呈顯著的正相關關系。其中交通設施的I值0.697與Z值205.962為表中計算最大值，表明交通設施具有較強的空間自相關性，在空間分布中具有明顯的分布特點。

為進一步探究各類生活服務設施的空間關聯特征，利用GIS軟件先創建研究范圍內漁網，通過空間連接將各類生活服務設施要素進行連接，最后使用熱點分析工具，得到分析結果，并利用自然間斷法劃分等級，按順序得到熱點分析結果。根據結果可知，哈爾濱市主城區生活服務設施熱點區域主要分布于南崗區、道里區、道外區與香坊區的4區交界處，通過了顯著性試驗；其中餐飲美食、交通設施、醫療保健的聚集熱點區較為相似，除了在4區交界處為熱點區外，在呼蘭區西南方向區域、松北區東南區域、平房區西北方向區域也出現了不同程度的熱點區域，科教文化設施、購物消費設施、酒店住宿設施熱點區域類似，較前3種熱點區域范圍有減少。各類生活服務設施在哈爾濱市主城區分布具有明顯空間自相關性。

4 結束語

基于哈爾濱市主城區6類生活服務設施的POI數據，利用GIS軟件的空間統計等工具，分析主城區6類生活服務設施空間分布特征，得到如下結論：①空間分布數量及核密度分析方面，各類生活服務設施在南崗區、道里區、道外區和香坊區分布數量較多，核密度值相對較高，分布較為密集，具有更好的發展基礎；呼蘭區、松北區和平房區生活服務設施數量相對不足，核密度值相對較低，設施分布較為分散，發展程度較前4區略微不足。②空間分布方向方面，各類生活服務設施方向分布特征明顯，中心點地理位置接近，大多圍繞哈爾濱站所在位置分布，6類生活服務設施空間分布大致呈現西北—東南、東北—西南方向；根據長短軸結果分析可知，醫療保健、交通設施、購物消費設施分布較其他3類分布廣泛，酒店住宿、科教文化與餐飲美食設施分布更為集中。③空間自相關分析方面，各類生活服務設施空間分布具有顯著的相關關系，并在南崗區、道里區、道外區與香坊區的四區交界處出現熱點區域，各類生活服務設施在該區域產生聚集，且通過了顯著性檢驗，表明6類生活服務設施在熱點區域建設較為完善。

總體來說，哈爾濱市主城區目前主要發展區集中在南崗區、道里區、道外區、香坊區以及4區交界處，并向四周擴展，未來還要加大松北區、平房區、呼蘭區的生活服務設施建設，不斷擴大新發展區域的生活服務設施覆蓋范圍，不斷優化各類生活服務設施的布局，探索建設生活服務設施的影響因素，滿足人們日常生活需求，為未來城市建設提供一定參考。

參考文獻：

[1] 陳洪星，楊德剛，李江月，等.大數據視角下的商業中心和熱點區分布特征及其影響因素分析）以烏魯木齊主城區為例[J].地理科學進展，2020，39（5）：738-750.

[2] 葛凱麗，馬慶國.基于POI數據的杭州市生活服務業空間分布特征研究[J].建筑與文化，2023（3）：96-98.

[3] 張力群.基于POI數據的合肥市主城區交通設施空間分布特征研究[J].河南城建學院學報，2023，32（6）：68-75.

[4] 汪章輝.基于POI挖掘的上?；A教育資源分布特征分析[J].測繪與空間地理信息，2024，47（3）：46-50.

[5] 趙哲，羅紅安.基于GIS的文化設施空間評價研究——以煙臺市芝罘區為例[J].城市建筑，2023，20（11）：79-83.

[6] 劉瑩，王歡，殷青.基于POI數據的體育中心周邊環境演變研究——以哈爾濱國際會展體育中心為例[J].現代城市研究，2023（6）：61-67.

[7] 段利鵬，張建波，李誠固，等.基于POI數據的哈爾濱市中心五區商業網點空間格局及影響因素研究[J].地域研究與開發，2022，41（6）：75-80，87.

[8] 張珊珊.哈爾濱市中心城區休閑設施間分布格局及影響因素研究[D].哈爾濱：哈爾濱師范大學，2021.

[9] 韓羽佳.哈爾濱市五分鐘生活圈居住區水景設計對微氣候影響研究[D].哈爾濱：東北林業大學，2021.

[10] 朱敏，木合塔爾·艾買提，阿力木·依明.基于POI數據的教育資源空間布局與選址分析——以喀什市小學為例[J].測繪與空間地理信息，2024，47（1）：42-45，49.

[11] 叢雪萍，李雪銘，田深圳，等.基于POI的城市義務教育資源空間分布特征研究——以大連市主城區為例[J].教育教學論壇，2021（40）：5-9.