城市宠物医院空间分布及其影响因素——以上海为例

文章以上海市为案例地，采用无监督学习算法中的DBSCAN聚类、K-means方法，以及多尺度地理加权回归模型，通过空间大数据分析，解释城市宠物医院空间分布，探索其多元影响因素，并通过多源质性数据对空间分析结果进行深度阐释。研究发现：(1)空间特征上，上海市宠物医院的分布具有明显的聚集效应，呈现出从中心城区向周边区县扩散的趋势。(2)集群分布方面，上海市宠物医院共呈现41个集群，主要位于上海市主城区，逐渐向西南部和西北部扩散。(3)空间演变方面，上海市宠物医院各集群的空间形态具有明显的演变特征。(4)层级划分方面，上海市宠物医院分为五级，并呈现“一核多级”的空间分布特征。(5)影响因素方面，公交站点密度、公园广场密度与宠物医院密度呈负相关，宠物用品店密度、住宅区密度与宠物医院密度呈正相关，各要素影响程度具有空间分异特征。最后，文章指出宠物医院存在的多元可达性问题以及数字化背景下的新趋势，为我国通过城市空间管理提高社会福祉提供了新的参照。