基于POI数据的山东省酒店空间布局特征及影响因素研究

利用山东省31 302条酒店PIO数据,借助ArcGIS10.7软件揭示山东省酒店空间布局特征及影响因素。研究结果显示,山东省酒店呈现集聚分布,且呈现“济南、青岛两中心大集聚、其他地市中心城区高度集聚”和由市中心向外围扩散的空间分布格局;各地市之间分布差异较大,各区县分布不均衡;影响山东省酒店分布的关键因素为人口数量、一般公共预算收入、人均可支配收入、A级旅游景区的数量,人均GDP对酒店分布的影响不大。     

LBS位置服务在旅游服务中的应用分析

旅游业是朝阳产业,但随着消费群体旅游习惯的变化,传统的旅游服务受到了巨大的挑战。移动互联网的发展和智能手机的普及,为新技术的应用提供了可能。LBS指的是基于位置的服务,开发一款基于LBS的应用软件可以让用户实时获取周围信息,解决游客在旅游地信息不对称的问题,满足游客个性化旅行需要。文章主要介以POI查询为切入点,借助第三方提供的开发接口,研究了LBS基于IOS系统应用软件的实现方法。     

基于POI数据的城市蔓延测度研究——以沈阳市为例

研究目的:基于POI地图大数据建立一个新的城市蔓延测算方法,并以沈阳市为例探讨城市蔓延的治理途径。研究方法:借鉴LOPEZ的居住(人口)密度测算法,从公共服务和设施配置的角度出发,提取沈阳市POI(Points of Interest)和建筑单元地理大数据,利用核密度分析法、CRITIC赋权法和自然断点分类法构建基于POI的城市蔓延指数。研究结果:沈阳市二三环间是城市蔓延的重灾区,重度蔓延面积最大,而三四环间重度蔓延比例最高;方向上,形成以NE-N方位为主要蔓延翼,NE-E和SW-S为次要蔓延翼的分布格局;行政区划上,蔓延程度最高的是浑南区和于洪区。研究结论:基于POI数据的城市蔓延测算方法,数据收集难度低且能够直观地反映出中国城市蔓延城中与城郊地区的差异,可为地方政府进行城市蔓延的分区治理提供参考。     

中国金融产业集聚空间格局与影响因素——基于地理探测器模型的研究

研究金融产业集聚的空间格局及其影响因素,对于优化金融资源空间配置和加快推动金融产业集聚具有重要意义。基于高德地图提取的POI数据共计250522个兴趣点,运用核密度方法,对我国金融业以及银行、保险、证券业等细分行业的空间格局进行了研究;运用地理探测器模型,对金融产业集聚的影响因素进行了分析。结果表明:①无论从金融产业整体还是细分行业的空间格局来看,以胡焕庸线为界,东南半壁始终占据显著优势;②金融产业集聚最为显著的区域主要集中在长三角、京津冀和珠三角城市群,北京、上海始终处于高集聚区;③影响东部、中部和西部地区金融产业集聚的主要因子不同,伴随着经济发展水平的提升,对外开放水平、人力资源、信息流动、规模经济、政府行为等因子的作用逐渐凸显,城乡居民储蓄、工业化水平等因子的作用逐步减弱;④不同影响因子两两之间的交互作用都呈现了增强关系,主要表现为非线性增强和双因子增强,没有出现减弱和独立的关系。2010年,对外开放水平和其他因子的交互作用对于金融业集聚影响的强化作用较为显著;2016年,影响因子的交互作用比较均衡,人力资源和其他因子的交互作用对于金融业集聚影响的强化作用较为显著。     

基于POI数据的长沙市生活服务业空间配套研究

优化城市生活类服务设施的空间布局和配套情况,有利于促进社会公平、提高居民幸福感,同时对城市规划具有重要借鉴作用。基于长沙市生活服务设施兴趣点（POI）数据,利用标准差椭圆、相关性分析、改进的CRITIC方法,探索生活类设施空间配套情况,结果表明：①各类生活服务设施空间分布方向一致,总体呈西北——东南走向;②各类生活类设施在空间上两两相关性存在差异,医疗、教育、购物、餐饮与居民小区相关性较高,生活休闲类设施相关性较低;③高等级生活配套区域呈现单中心布局,次级核心区沿交通干线零星分布的格局。     

基于高德兴趣点的长沙市零售商业空间分析

通过获取高德地图最新的兴趣点（POI）数据为研究对象,分析长沙市零售商业空间分布;识别出城市零售商业中心与零售业态分布,研究表明：以核密度估计法识别出的商业中心呈现出主商业中心和次商业中心的等级中心圈层体系,结果较符合客观事实;通过最近邻近点距离法得出三类商业机构都为集聚空间分布,集聚程度和数量无明显关系,由高到低分别为便利店、商场商厦、超市;选取长沙市的街道作为单位,以局域Getis-Ord G*指数法获取出的热点主要分布在开福区和芙蓉区,表明长沙市零售商业发展已经基本形成多核心的格局。总体上来看,通过高德地图兴趣点所分析出的长沙市零售业商业中心和集聚特征与商业经济分布的相关性,该结果有利于指导商业空间布局规划和零售商业选址。     

基于POI数据的城市土地混合利用评价及影响因素分析 ——以杭州市主城区为例

研究目的：基于POI数据开展杭州土地利用混合度评价及影响因素分析,为城市土地节约集约利用提供新路径。研究方法：空间格局分析、半方差函数、分层线性模型。研究结果：（1）杭州土地利用混合度总体偏低;（2）土地利用功能混合度总体上低于土地利用结构混合度;（3）土地利用混合度存在显著的空间正自相关性,以主城区为中心向周围逐渐递减,呈辐射状分布,具有明显的边缘效应;（4）土地利用混合度空间上呈现明显的带状异向性;（5）土地利用混合度与人口密度、公交站点数量、到铁路和到钱塘江的距离以及规划用地管制分区级别有显著的正相关关系,而与第一产业比重、到地铁的距离、到公路的距离以及到西湖的距离有显著的负相关关系。研究结论：规划层面,应加强将土地混合利用理念纳入国土空间规划编制;治理层面,应建立土地混合利用空间差异化管理和空间联动管理等管控机制。     

基于POI数据的乌鲁木齐市休闲场所布局研究

随着社会发展与生活水平的提高,休闲已经成为人们日常生活中重要的组成部分。以乌鲁木齐市为研究区,依据定义的休闲类POI数据,通过核密度分析技术、最近邻指数等衡量研究区休闲类地理实体的空间分布特征以及关联情况。结果表明:休闲类POI整体呈现集聚的状态,生活休息类POI的集聚效应最强,观光休闲类POI的集聚效应最弱,相对比较分散;各类POI的NNI指数与其数量没有直接的联系,造成其NNI值过小的主要原因是POI集中分布在城市中心区域;依据核密度指数,休闲类POI呈现一种"大中心多分散"的分布格局;生活服务类POI的分布特征最接近整体,观光休闲类POI的空间分布呈现一种"多中心"的态势。     

滨州市教学机构空间分布特征分析

使用高德地图POI数据,分析滨州市POI设施分布情况,发现滨州的POI设施中购物设施占比较大.选取滨州市的教学机构POI,对其空间分布状态进行分析,结果表明滨州市的教学机构集中分布在滨城区,其他各县区的城区部分也出现了小中心现象.使用最邻近点指数计算得出滨州市教学机构分布呈聚集型,并使用夜间灯光数据和Worldpop人口数据,分析经济状况和人口密度对教学机构分布的影响.结果表明二者均能促进教学机构的发展.     

夜间经济发展的南北差异——来自气温的解释

发展夜间经济,刺激夜间消费是打通"国内大循环"的关键环节。值得注意的是,我国目前的夜间经济发展呈现较大的南北差异,其背后的深层影响因素是什么,目前未有定论。考虑到南北在自然条件方面的差异主要体现为气温的不同,文章讨论了气温影响夜间经济发展的作用机制,并以此对夜间经济发展的南北差异进行解释。随后结合高德地图的兴趣点数据,计算了夜间经济场所的兴趣点(POI)密度,用以衡量城市的夜间经济发展水平,并进行实证研究。实证结果显示:我国夜间经济整体呈现南强北弱、东高西低的发展格局。气温对夜间经济的发展具有显著影响,气温每升高1%,城市夜间经济发展水平提高0.484%,在更换变量和剔除部分样本后,该结果依旧稳健。除气温外,经济发展水平、地理经度、日照时长、产业结构、人均公园绿地面积以及每万人公交车数量对城市的夜间经济发展均具有显著影响。异质性分析结果表明气温对东部发达地区的影响要小于中西部欠发达地区,进一步的分位数回归结果显示,气温对夜间经济发展水平的影响随着夜间经济发展水平的提高而减小。文章的实证结果表明气温偏高的南方城市在发展夜间经济方面具备一定的自然条件优势,因此夜间经济的发展有可能进一步拉大南北差距,我们要谨防夜间经济蓬勃发展背后隐藏的区域发展失衡问题。