基于POI数据的福州市中心城区零售业空间格局及其影响因素

基于零售业网点(POI)数据,借助区位熵、最邻近指数、核密度估计等方法,探究了福州市中心城区零售业网点的空间格局及其影响因素.结果表明：(1)福州市中心城区零售业呈现出以核心区为中心,中间区为条带,外围区为岛状的“核心-外围”分布形态,集聚热点主要在鼓楼、台江、晋安等区,以及沿道路和河岸地带;(2)福州中心城区零售业网点整体呈现“西北-东南”走向且圈层集聚差异显著,空间上以鼓楼区、台江区等核心区构成4个圈层集聚区,各类零售业网点在3-4圈层集聚水平一致但外层分异明显;(3)各类零售业网点总体以鼓楼区东南部—台江区—晋安区西缘为核心集聚区,因属性不同而呈现热点差异.超级市场零售(5212)、便利店零售(5213)两类零售业网点数量多且空间覆盖面广.汽车、摩托车、零配件和燃料及其他动力销售(526)数量最少且集聚在城市郊区;(4)福州是典型的河口盆地型城市,地形与河流影响其城市扩张与零售业分布,形成“核心-外围”分布模式.福州市中心城区零售业空间分布格局与人口密度疏密情况基本一致,符合中心地理论的规律.零售业倾向于聚集在交通网络密集的地区,且主要沿着道路分布,显示出高度的空间相邻性.     

基于POI数据的南昌市零售业空间布局研究

利用POI数据研究城市零售业布局成为一种社会发展的推进剂。以南昌市POI数据为基础,运用标准差椭圆法、最近邻指数法、核密度估计法分析南昌市零售业空间分布特征及影响因素。研究结果表明:南昌零售业在空间分布上以赣江为轴,沿赣江分布红谷滩核心和老城核心2个主要核心,形成城东商圈、高新区商圈、九龙湖商圈、西湖商圈等多个次要核心。交通、人口、经济环境等因素对南昌市零售业空间布局影响较为明显。整体来看,南昌市零售业POI数据研究结果能够真实地反映南昌市零售业空间分布特征,可为南昌市城市规划提供一定参考。     

基于POI数据的福州市公共交通设施空间分布研究

以福建福州市为例,在梳理兴趣点(Point of Interest,POI)数据相关应用的实证研究、交通设施空间格局、集聚和扩散机理等相关研究成果的基础上,基于高德地图采用Python自主获取的福州市主要城区公共交通设施POI数据,运用标准差椭圆、核密度估计和局域Getis-Ord指数等空间分析方法,探讨城市公共交通设施空间分布特征,运用地理探测器模型进一步揭示其重要影响因素.结果表明：(1)公共交通设施总体上呈现出西北—东南方向格局,“东进南下”的城市发展轴;(2)在空间上有明显的集聚特征,并呈现出“核心-外围”从高到低的圈层式结构,其中核密度最大集中于福州市中心鼓楼区、台江区,并以其为核心向外逐渐扩散呈点状分布;(3)公共交通设施热点区域集聚于福州市中心,冷点区域则集聚于新城区滨海城市—长乐区;(4)福州市主要城区公共交通设施的空间布局主要受地形条件、规划政策、经济发展水平以及人口等因素的影响,其中人口与区域经济发展起关键性作用.     

基于POI数据的洛阳市旅游景点空间分布特征及便利度研究

研究旅游景点空间结构分布特征,对优化全域旅游业态布局,提升旅游经济发展水平具有重要意义﹒本文基于POI数据,以洛阳市旅游景点为研究对象,运用核密度分析、标准差椭圆、叠置分析、空间相关性分析、最近邻指数等方法对洛阳市旅游景点空间布局及便利度进行研究﹒结果表明：洛阳市旅游景点空间分布呈现中心城区集聚、以“条带状”向县域拓展的特征,且主要集聚于洛龙、西工、涧西和老城区交界处附近;其空间分布方向呈西南—东北走向,与洛阳行政区划形状相吻合;餐饮、住宿、交通等服务设施与旅游景点的空间匹配度不同,其中交通设施与旅游景点的空间匹配程度最高,旅游景点倾向于分布在交通发达、食住便捷的区域;便利度空间上呈沿中心城区向四周阶梯递减、县域块状分散的分布格局﹒     

基于POI数据的海岛旅游要素空间分布特征研究——以山东长岛为例

旅游要素的时空分布特征及演化规律对优化旅游目的地的旅游要素空间布局具有重要意义.以山东省长岛为研究区,利用2016—2020年POI数据表征旅游要素,采用核密度估计和标准差椭圆法,探讨了长岛不同旅游要素的时空分布、演化规律以及驱动因素.结果表明：旅游要素在长岛的空间布局呈现较明显的由南向北延伸的趋势,新增旅游要素的数量具有先递减后逐渐增长的特征;旅游要素的空间分布会受到经济因素、土地因素、旅游景区知名度、旅游资源承载力等因素的综合影响.     

基于POI数据的贵阳市服务业空间格局及其影响因素

基于贵阳市中心城区178 749条POI数据,采用核密度分析、平均最近邻分析和区位熵分析,从服务业整体和分行业方面,探讨贵阳市服务业空间分布格局及其影响因素.研究发现:①贵阳市中心城区服务业已基本形成"双核多组团"的结构,极化成核现象显著,呈现出核心—边缘的空间结构;空间上整体呈"Y"型分布形态,主要分布在交通网络中心性好和地势低平的地区;②服务业分行业视角下,不同类型服务业的数量和集聚程度差异有统计学意义;存在明显的核心—边缘空间结构,具体分布模式呈现3种类型;专业化功能区差异明显,在城市边缘更易于形成专业化集聚区;③交通、地形、人口、城市规划是影响服务业布局的主要因素.最后从规划视角提出城市服务业布局优化的策略,对山地城市规划具有指导意义.     

基于POI数据的苏州市金融服务业空间格局及细分行业分布

基于POI数据,运用核密度估计、标准差椭圆、最近邻指数和局域Getis-Ord G*指数法对苏州市2016年金融服务业总体以及证券业、保险业和银行业等细分行业的空间格局进行研究.结果表明:①苏州市金融服务业初步形成了多中心的形态分布特征,且呈现出“一主多次”的多中心圈层结构体系,各中心沿主要交通干线延伸形成连片面状.②...     

基于POI的西安市轨道交通站域生产性服务业空间分布特征

利用兴趣点(point of interest,POI)数据对小尺度经济活动的有效描述功能,以西安市为例,探究轨道交通站域生产性服务业的空间分布特征.在提出站域范围确定方法并整合城市内部生产性服务业业态类型的基础上,通过区位商测度揭示6类业态的站域空间分布整体特征及局域特征,借助二阶偏相关分析研判站域物质空间环境对各类...     

重庆市中心城区快递自提点空间格局及影响因素研究——基于POI数据

[目的]通过对重庆市中心城区快递站点的兴趣点(Point of interest,POI)数据的讨论和分析,为该区域快递站点的合理分布与选址提供有效的理论支持.[方法]基于2018年重庆市中心城区菜鸟驿站和邮政速递的兴趣点数据,综合运用核密度估计法、标准差椭圆法、平均最近邻分析法和缓冲区分析法,探究重庆中心城区快递自提点的空间分布特征及影响因素.[结果]1)快递自提点具有空间分布的不均衡性,主要集中在渝中半岛及周边区域,且菜鸟驿站的分布较邮政站点更为集中,绝大部分布局在两江交汇(嘉陵江和长江)的渝中区;2)快递自提点分布大致呈现沿偏北-偏南方向延伸的趋势;3)服务范围特征,快递自提点服务范围主要集中在两江新区,此外,菜鸟驿站还服务于大学城、北碚和南坪商圈区,而中心城区的其他区县零散的被邮政站点所覆盖.[结论]快递自提点分布的空间形态受多种因素影响,综合分析发现经济、人口、用地类型、交通对快递自提点的布局选址具有重要影响.     

基于POI数据的社区生活圈体育服务设施空间分异

基于兴趣点(POI)数据与ArcGIS软件方法,划定福建省5 336个社区生活圈公里格网,构建社区生活圈体育服务设施分类指标体系,测算分析区域与市域的社区生活圈体育服务设施空间分异。结果表明：闽东北匹配协同程度总体高于闽西南,福州市和厦门市分别贡献主要力量;两大协同发展区内部呈现多组团、高值集聚、低值分散的状态;闽东北高值聚类多于低值聚类;社区生活圈体育服务设施均等化水平为闽东北>闽西南,并可按照厦门-莆田-福州、漳州-泉州-南平、龙岩-宁德-三明划分出高、中、低三个等级。     

基于POI分布特征的成都市户外休闲健身空间探索

以17 305个高德地图提供的POI信息为研究对象,运用QGIS空间研究分析工具,分析成都市户外休闲健身空间的分布特征,探讨其与住宅区的关系.结果表明：1)成都市户外休闲健身空间整体呈现出“一心扩散,多点分散”的空间特征,核心点簇区其形状呈现出向南延展的特点;2)不同类别的户外休闲健身空间呈现出不同的分布特点;3)成都市的户外休闲健身空间与住宅区的关系整体上不完全符合我国15 min生活圈规划的要求,郊县区域的居民其休闲健身需求以及积极性不能得到很好的满足.     

基于POI数据的天津市体育设施空间格局分析

以天津市中心区体育设施兴趣点为研究对象,采用网络核密度分析方法,然后对结果进行克里格差值,并与带有权重的平面核密度栅格图层叠加,分析体育设施点在权重和道路网络约束下的空间分布聚集特征.然后采用双变量网络K函数方法,研究体育设施热点区域与居民小区、公交站点和餐饮设施的空间相关性.结果表明:①天津市中心区体育设施的空间分布...     

POI实现Excel的数据导入导出的研究

随着Java成为越来越多的Web应用系统的开发语言,利用Java进行Excel的数据导入导出在很多系统中都发挥着重要作用。本文采用POI操作Excel文件的方法,实现了将数据库中的数据导出到Excel表格中,并将Excel表格中的数据导入数据库的功能。满足了用户进行数据库数据导入导出的要求。     

POI数据研究热点与趋势分析

目前,POI数据无论从概念内涵与信息纵深,还是应用的广度与深度,都有着长足发展,国内学者对POI数据的研究热度持续高涨。该文阶段性梳理总结近年来POI领域研究情况,摸清其研究热点与薄弱环节,挖掘其应用潜力与发展趋势,为进一步研究POI数据提供参照。该文以文献计量学为理论依据,使用CiteSpace软件,对检索得到的563篇文献数据,生成关键词共现知识图谱,以可视化方式进行分析。结果表明：（1）POI应用领域多围绕城市主题的应用;（2）与其他多源异构数据的融合利用,可进一步拓展应用范围,并深度挖掘目标影响因素,支撑科学决策与实施优化调整;（3）与其各类机器学习算法的紧密结合,对识别城市边界、智能推荐等有着新的启示;（4）对数据结构的统一性以及质量保证能力提升等POI数据本身方面的研究是目前该领域的研究洼地。     

基于POI数据的兰州市住宅与零售业空间布局及关联性分析

基于用户兴趣点数据,对兰州市住宅与零售业的空间布局及其关联性进行分析,对二者的空间匹配度进行测度.结果表明,住宅与零售业形成了“一主多次”的空间分布特征,呈现较强的“商住联动”趋势;便利店及超市等较小规模零售业与住宅空间分布的相关性较强,商场等较大规模零售业与住宅在空间上没有形成显著的协同集聚效应;零售业“临近”住宅布局的趋势较强,住宅“临近”各类零售业的趋势较弱,二者在空间“临近”上呈现非对称性特征;住宅与不同规模零售业辐射范围的空间匹配性差异显著,与不同业态零售业的空间匹配在街道尺度上可以划分为超前、协调和滞后3种类型.总体上,住宅与零售业在地域上形成了“以商引住”、“依居布商”、“商住互哺”的空间布局模式.     

基于空间句法和POI数据的综合性公园可达性研究——以成都市中心城区为例

成都市是“公园城市”首提地和示范区,科学评估其综合性公园可达性,对成都优化公园空间布局,建设美丽宜居公园城市具有重要意义。本文以成都市中心城区23个综合性公园作为研究对象,利用空间句法和ArcGIS软件建立线段模型,并利用POI(point of interest)数据对比分析与模型校验,从全局可达性、局部可达性和感知可达性3个方面对成都市中心城区综合性公园的空间分布特征和可达性进行研究。结果表明：成都市中心城区综合性公园分布不均衡,POI高值区域综合性公园分布偏少,与城市居民需求匹配性偏弱;城市道路交通网络有待完善,区域发展不够协调;公园全局、局部可达性总体水平较高,大部分公园分布于可达性高值区域,部分公园自身缺乏一定的吸引力,感知可达性一般。影响公园可达性的因素包括空间路网结构、公园空间分布、自然和人文环境等多方面,在此基础上提出合理布局和增设综合性公园;优化城市道路交通网络;增设公交站台、地铁站点;融合成都独特的山水文化和历史文化以提升景观吸引力等建议。     

地理学视角下POI大数据的应用研究及反思

以兴趣点(POI)等为主要代表的地理大数据为增强人地系统认知提供了重要新视角,为推动现代地理学发展提供重要支撑。基于应用、方法与尺度具体总结了POI大数据在地理学特别是人文经济地理学领域的创新应用及进展,发现在机器学习等方法驱动下,POI大数据逐渐从单一应用视角转向多尺度耦合研究,对物质空间、人类活动及人地关系耦合机制的精细化认知增强,促进多尺度区域决策支撑能力。同时,也必须注意的是,受数据质量、获取水平及信息挖掘等能力的影响,在今后及未来一段时间,应着重构建POI及其他地理大数据的长效共享机制,增加小尺度实地质量评估实证研究,加快地学数据增值导向,在知识发现、决策支撑和知识传播等方面发挥更大价值。