西安市主城区银行业分布及集聚特征

以西安市银行网点为研究对象,运用GIS与地统计学相结合的分析方法,对银行空间分布、集聚特性、集聚区布局及形成机制等进行研究.结果表明,西安市银行空间呈同心圆环状向心分布,并沿城市主干道由城市中心向外围延伸.城市层面,银行空间呈现倒"U"型集聚特征,距离为4.1km处显著集聚且趋势最强;中小尺度层面,形成了多层次的银行集聚区,一阶热点区数量多,集聚程度差异大,二阶热点区数量少,集聚程度相似,集聚方向与交通干线方向大体一致;空间尺度不同,银行集聚区形成机制差异较大,小尺度集聚区形成主要受到交通便利性的影响,较大尺度银行集聚区则更加关注服务对象.     

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GIS的贵阳市商业网点空间布局研究

借助GIS软件,利用核密度估计法、平均最近邻分析法与标准差椭圆法对贵阳市中心城区商业网点的空间布局进行分析,结果显示:(1)贵阳市商业网点空间分布呈现出一个核心聚集区居中,多个次级集聚区环绕的空间分布格局,且表现出沿道路网逐渐向外辐射的态势;(2)贵阳市商业网点空间偏向性差异显著,以甲秀南路、西二环为东西分界线,东部地区的商业网点核密度明显高于西部地区,其发展方向明显偏向于西北—东南方向;(3)不同业态的商业网点在贵阳市的空间聚集程度存在明显的差异性。     

上海市中心城商业网点空间集聚特征综合测度

基于互联网开放数据,对上海市中心城区内的商业空间网点的集聚特征进行综合测度.研究结果表明:1空间距离方面,上海市中心城区商业网点体现出较为显著的空间集聚特征,多尺度空间集聚特征,整体呈现了"先增后减"的倒U型态势.2空间密度集聚特征方面:上海市中心城区商业网点基本呈现内环内中西部面状集聚,内环外分散集聚,浦西浦东地区差别巨大的特征.3空间热点集聚特征方面:上海市中心城区3种类型的商业网点冷热点分布呈现冷点区域分割包围热点区域的空间集聚特征.对比空间密度集聚特征,应当鼓励发展具有高空间密度但表现为空间冷点的集聚区域,进一步完善该区域的商业结构,提升商业服务质量,使其形成新的商业热点集聚区域.     

北京市银行职能机构空间分布

金融业的空间布局研究是经济地理学研究的热点之一,作为金融服务业的主体,银行业在北京市经济发展中起到重要作用.本文分析北京市银行机构的空间布局以及不同职能机构的分布差异,得出以下主要结论:(1)北京市银行机构空间分布呈现明显的集聚特征,形成了中心城区及周边地区银行机构密集的区域,不同性质银行空间分布存在差异.(2)不同职能部门分布差异明显,银行管理机构较少,主要集中在北京市中心城区的金融街、建国门外街道;支行机构分布较为集中,主要集聚在北京市中心城区以及外围区县的中心城镇;分理处(储蓄所)的分布范围广泛,机构数目最多的区域为北京市外围区县的中心城镇;银行自助设备分布比支行机构更为广泛,也主要分布在北京市中心城区以及外围区县的中心城镇.     

种植专业村空间集聚的定量分析——以河南省信阳市浉河区为例

运用空间基尼系数、Ripley’s K函数、Moran I指数和Getis-Ord Gi*指数等方法,根据增长极理论、点—轴理论、核心—边缘理论等,从宏观经济层面和地理层面对浉河区茶树种植专业村集聚程度进行了全面的定量分析.结果表明:在2000-2012年期间,浉河区茶树种植业集中分布于专业村,而专业村在空间上趋于集中分布,且呈现高高集聚、低低集聚的态势.在这12年内,由于自然条件、政府政策、技术传播等因素的影响,浉河区茶树种植专业村集聚范围先扩大后缩小,分布也有所变化,其集聚的热点区域始终位于浉河区西部地区,而冷点区则由东南部地区发展为东南部和北部两个地区,且冷点区与新增专业村分布区重合,整体上逐步形成了茶树种植业从浉河区西部到东部明显的核心—边缘区发展态势,并且极化效应大于扩散效应.     

同城化对非核心城市银行网点空间扩张的影响——以开封主城区为例

以开封市主城区为例,基于POI数据,运用平均最近邻指数、核密度以及负二项回归等方法,分析同城化对非核心城市银行网点空间扩张的影响.结果表明：(1)在同城化的影响下,非核心城市银行网点空间扩张方向性显著,向新区扩张和沿城市发展主干道分布显著.(2)不同类型银行网点空间扩张特征不同,四大商业银行以原有集聚中心为基础向外扩张,区域性商业银行向城市新区扩张最为显著,邮政储蓄银行和农村商业银行网点分布相对分散,股份制商业银行网点区位优势明显,位居城市新的发展主轴上.(3)宏观层面上,银行网点空间扩张方向主要受城市发展方向的影响,同时受原有分布格局的影响,表现出路径依赖性.(4)微观层面上,商业因素对银行网点空间布局的影响在逐渐提高,其中写字楼的影响最显著,其次是人口密度、公交站点和餐饮服务等,旅游景点对银行网点空间分布的影响为负.基于分析结论,提出银行网点布局优化策略.     

北京中心城区特色小吃网点的空间分布特征——以沙县小吃和成都小吃网点为例

小吃是餐饮业的重要组成部分,其空间格局分布会直接影响居民和游客的行为决策。选取北京市中心城区范围内的沙县小吃和成都小吃网点为研究对象,以小吃网点POI数据和GIS空间数据作为数据源,运用GIS空间分析、核密度估算等方法,对北京中心城区的沙县小吃和成都小吃网点的空间分布特征进行了比较分析,结果表明,小吃网点的空间分布特征为:各区的分布差异较大;两类小吃网点在各圈层分布差异较小;道路环线小吃网点分布由中心向外围呈"金字塔型";小吃网点分布的道路邻近性强于地铁邻近性。小吃网点的集聚特征为:小吃网点空间集聚呈现弱向心性分布;小吃网点空间集聚特征显著,内部结构差异较大。根据以上研究结论,结合市政规划,按城区分类,对北京中心城区小吃网点的分布提出建议:重组旧城区小吃网点;按城区功能定位重新规划分布新城区小吃网点。     

2000—2010年西安市人口分布与空间结构研究

基于第五次和第六次人口普查数据,以西安市为例,运用GIS等空间分析方法来研究西安市人口时空演化特征及其空间结构,以期探索西安市人口的空间重组规律。研究发现:1西安市人口总量增长快,空间分布上圈层分化明显,市区内大部分地区为城市化发育程度成熟的区域,人口郊区化现象显著且程度高,郊区内部差异大;2人口空间分布具有较强的空间集聚特征,人口空间集聚总体趋势在不断增强,中心城区及相邻的部分近郊区街道共同构成了人口高密度集聚中心,远郊区则出现了集中连片的低密度人口洼地,且两类地区均呈现扩大趋势;3西安市人口分布呈现出"多中心"特征,小寨路街道为发育成熟的人口次中心。     

基于POI数据的汽车充电站空间布局特征及影响因素研究——以青岛市城区为例

为更加科学合理规划布局和管理汽车充电桩，利用青岛市市区充电桩POI数据，通过核密度分析、K-means聚类等方法探讨青岛市城区充电站的空间布局特征及影响因素。研究结果表明，青岛市市内六区充电站整体呈现片状集聚、多个中心的分布特征；充电站分布不均衡，整体呈东北—西南方向分布；公司企业数量、住宅区数量、公共财政支出与收入、科技发展水平等因素对空间分布有正向影响，但影响程度存在差异。青岛市今后应多关注区域内人口密度、充电产业的发展态势与科技发展水平对充电基础设施产业发展推动作用。