基于POI数据的合肥城市休闲功能区空间分布及评价研究
程车智;刘占亭;张琼
【摘 要】当下城市的休闲功能需求日益突出,文章通过对合肥市区的POI数据进行收集和梳理,借助ArcGIS软件对其进行核密度分析,并利用Yaahp层次分析法软件对各类休闲设施的权重进行计算.通过最终综合叠加分析,对市区总体的城市休闲功能空间分布特征进行研究,发现市区休闲功能区存在分布不均衡、休闲功能单一等现状问题.基于研究结果,对合肥城市休闲功能区规划提出多级发展、完善休闲功能区体系和打造特色休闲功能区的建议.
【期刊名称】《西部人居环境学刊》
【年(卷),期】2019(034)002
【总页数】6页(P74-79)
【关键词】POI;休闲功能;核密度;层次分析法;合肥
【作 者】程车智;刘占亭;张琼
【作者单位】安徽工业大学建筑工程学院;马鞍山市城乡规划局;安徽工业大学建筑工程学院
【正文语种】中 文
【中图分类】TU984.11+3
0 引 言
当下，随着社会经济的发展，在满足基本生存需求后，休闲成为人们生活的重要内容。城市的休闲功能是指具有特定结构的城市休闲节点及其相互间的物质、信息和能量的集聚、极化、优化配置过程中，所表现出来的满足居民和游客身心愉悦、恬淡闲适、价值展现，以及城市休闲经营、城市人力资源再生产的属性、能力和效用[1]，其在城市中具体的物质承载形式就是各类休闲功能服务设施。城市休闲功能区不仅为市民提供服务，同时也为外来者提供了休闲旅游环境，并以此集中体现了城市的文化和形象，能为社会互动和文化价值的分享提供机会[2-4]。正如凯文·林奇（Kevin Lynch）和盖瑞·哈克（Gary Hack）所说，城市休闲功能空间是一个提升地方意义的地方，是供人们学习自我和自然的地方，是发展人类资本的地方[5]。以往国内关于城市休闲功能的研究多集中于城市休闲经济、休闲产业的整体发展以及如何评价的理论研究，或针对城市休闲公园、绿地、休闲文化场所等具体方面进行研究，关于城市休闲功能空间的具体分布特征和评价并未深入探讨。此外过往研究因为分析数据的限制，更多的偏重于理论的分析，基于实际数据的实证分析较少[6-7]。
目前大数据技术在城乡规划研究领域的不断发展为相关城市研究人员提供了更多的研究方法和数据支持。其中，城市兴趣点（point of interest，POI）数据作为一种代表真实地理实体的点状地理空间数据被逐步应用到科学研究中，它主要包含这些地理实体的空间和属性信息。目前在城市功能区识别、城市空间研究、城市等级体系等方面都有所应用[8]，如池娇等对城市POI数据进行重分类并定量识别出城市各功能区，借鉴RGB颜色加色法对城市混合功能区进行可视化[9]。崔真真等利用POI等开放数据构建了城市生活便利度指标评价体系，并对城市生活便利度指数进行计算[10]。陈蔚珊等以POI数据为研究对象，提出了一种城市商业中心热点的识别方法，并分析了业态集聚的特征[11]。POI数据在城市规划建设研究领域正得到越来越广泛的应用。
本文通过对合肥市区POI数据的梳理并结合GIS的相关空间分析工具，利用新兴的大数据分析技术客观的对合肥市休闲功能设施分布特征进行研究，在城市休闲功能研究领域进行了大数据研究方法的尝试，为城市休闲功能区规划提供了新的研究方法和思路。选取其中具有代表性的六种为居民及游客服务的休闲功能类型进行研究，分别是：餐饮美食、商业服务、文化娱乐、康体健身、宾馆酒店和风景名胜。
本研究POI数据源自高德地图，获取时间节点为2017年2月,根据城市休闲功能包含的类型，共爬取131 503条数据，原数据坐标系为火星坐标系，经过坐标纠偏转换为WGS84坐标系后输入GIS进行研究。数据经过筛选，并去除错误、重复等无效信息后，本次研究范围内的有效POI数据共105 271条（表1）。
表1 2017年合肥市区休闲功能空间POI数据分类统计Tab.1 POI data classification statistics of leisure function space in Hefei City (2017)餐饮美食 8 086 7 315 12 425 6 645 34 471商业服务 14 447 17 385 19 196 10 355 61 383文化娱乐 956 689 1 228 695 3 568康体健身 290 187 497 188 1 162宾馆酒店 987 1 312 1 510 750 4 559风景名胜 37 14 36 41 128
图1 宾馆酒店设施核密度分析Fig.1 nuclear density analysis of hotel facilities
1 研究方法
1.1 核密度分析
核密度估计（kernel density estimation，KDE）是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一。KDE以每个样本点 i（x，y）的位置为中心，通过核密度函数计算每个样本点在指定范围内（半径为h 的圆）各个网格单元的密度贡献值，距中心处样本点距离越近密度越大，随着距离衰减，到范围边缘处密度为0。对区域内每一个样本点用同样的方法进行计算，将相同位置处的密度进行叠加，得到要素在整个区域的分布密度。核密度公式可以表示为：
这里K( )为核函数，h是路径距离衰减阈值，即带宽，n为带宽范围内的样本点数，d为数据的维数（计算二维数据时，d=2），(x-xi)表示估计点到样本点xi处的距离[12-13]。其中，h带宽的数值对于计算结果影响很大，h增加，空间上点密度的变化更为光滑，但会掩盖密度的结构；h减小时，估计点密度变化突兀不平[14]。本文利用GIS中的核密度分析工具，经对不同h值试验后选定1 200 m带宽对合肥市区各类城市休闲功能设施的数据进行分析，输出像元大小设置为150，输出结果的分类方法采用自然间断点分级法。
1.2 层次分析法（AHP）
图2 餐饮设施核密度分析Fig.2 nuclear density analysis of food facilities
层次分析法（AHP）是20世纪10年代美国运筹学家萨蒂（T. L. Saaty）教授提出的一种定性和定量相结合的系统化、层次化的分析方法。它通过将复杂问题分解成各组成因素，按属性不同及相互影响关系分成若干组，形成不同层次。通过各因子间两两比较确定其相互间的重要程度，从而构建判断矩阵，再利用求解判断矩阵特征向量的办法，得出各层次元素对上一层的相对重要性，通过层层计算可以确定各组成因素对总目标的权重关系[15]。
2 各类休闲设施核密度研究结果与分析
2.1 宾馆酒店设施核密度分析
由宾馆酒店空间核密度分析图（图1）可以看出，合肥市区内的宾馆酒店设施布局分化明显，主要集中于市中心区域内，位于四个辖区交界处，沿西南至东北方向延伸，其密度值最高的三个区域分别为：环城河内长江中路区域、合肥汽车站区域以及合肥火车站地块。位于市区边缘有三块次一级的高密度区，分别是翡翠湖大学城区域，滨湖新城核心区以及市区东北角安徽中医药大学新校区周边区域。由此可以看出宾馆酒店的最密集区为城市交通枢区域和城市核心商务区，另外大学城、新城区中心等流动人口较大的区域也会形成次一级的密集区。
2.2 餐饮美食设施核密度分析
图3 文化娱乐设施核密度分析Fig.3 nuclear density analysis of entertainment and cultural facilities
分析餐饮美食设施核密度图（图2）可以看出，其在合肥市区的分布呈现为多核心分布，具体位于老市中心的环城河公园内区域、五里墩立交附近、蜀山区新华广场附近、大学城和滨湖新城中心区，共同特点是均为各个片区居民活动范围的中心区和人员密集区。
2.3 文化娱乐设施核密度分析
通过对比文化娱乐设施（图3）和餐饮设施核密度分析图可以发现，两者空间分布的核心区域大体相似，但文化娱乐设施的分布等级区分较为明显，主要集中在市中心淮河路步行街区域，安徽国际购物广场，新华国际广场等各个城市商业中心区，人员流动量大，并建有一定规模的商业综合体。
2.4 商业服务设施核密度分析
由商业服务设施核密度分析图（图4）可以看出，合肥市区内的商业服务设施布局较为均匀，局部分化明显，有许多小核心区，这是因为除了原有的传统市中心商务区外，各大居住功能区正形成自身的商业服务核心区。由于各居住片区商业功能的设施和等级不断提高，对周边邻近区域吸引力不断加强，所以在各个小片区内集中化程度较高。整体上形成了层次丰富的合肥市区商业服务空间网络体系。
2.5 康体健身设施核密度分析
由康体健身设施核密度分析图（图5）可以看出，合肥市整体呈现为平均分布，数量较少，仅围绕安徽古井贡体育场和安徽省体育运动职业技术学校形成了一个核心区，其它区域均匀分布。
图4 商业服务设施核密度分析Fig.4 nuclear density analysis of commercial service facilities
2.6 风景名胜核密度分析
整体上风景名胜的POI数量很少，相比其它休闲娱乐设施有极大的数量差距，由其核密度分析图（图6）可以看出，主要的核心部分还是集中于环城河公园内，其它为散落布置，互相之间均有一定的交通距离，其空间布局具有一定随机性。
3 城市休闲功能区空间分布总体特征研究
3.1 利用Yaahp构建休闲功能评价体系
根据城市休闲功能设施的类型不同，前文研究中共分为了六大类，基于层次分析法可以构建单层次模型来判断其中各元素间的相对重要性以及评价权重。Yaahp是一款层次分析法的辅助建模与计算软件。本文主要通过该软件构建单层次休闲功能评价模型（图7），图中A、B为假设的两种备选决策方案，用于软件计算中构成模型的完整性。研究中共向12位专家发放AHP调查表，对城市休闲功能组成因子进行相对重要性的两两比较，其中规划管理人员3人，规划研究学者4人，规划设计师5人。回收调查表后将数据录入Yaahp软件中，对各位专家的判断矩阵进行一致性检验，未通过检验的软件可进行自动修正，保证CR≤0.1。再利用该软件群决策中的计算结果集结功能，首先对每个专家的判断矩阵进行计算，得到各个判断矩阵的排序权重，然后再对所有专家的排序权重（计算结果）利用算术平均完成数据集结，最后利用集结后的判断矩阵排序权重计算总排序权重。
图5 康体健身设施核密度分析Fig.5 nuclear analysis density of sports and fitness facilities
由最终的结果（表2）可以看出在城市总体休闲功能体系中，康体健身设施所占比重最大为0.32，其次为风景名胜0.25，商业服务和宾馆酒店功能权重最小。
3.2 总体空间分布特征研究
图6 风景名胜设施核密度分析Fig.6 nuclear density analysis of scenic spots
在前文的研究基础上，根据多因子叠加方法的要求，首先要将各单因子核密度值进行归一化消除量纲[16]。前文中各因子的核密度图均按自然间断点分级法分为10类进行结果输出，该分类方法会将聚类值放置在同一类中，因此适用于映射分布不均匀的数据值，能够较好的对各类休闲设施的分布密集程度进行等级区分。然后在GIS中利用重分类功能得到各因子按1～10等级划分的核密度分布图，实现了对各类休闲功能设施分布的量化分级。再结合各类休闲设施在评价体系中所占权重的大小进行加权叠加分析，得出合肥市区的城市休闲功能空间总体分布图（图8）。该空间分布图主要表示了城市各区域中不同类别休闲功能按其所占权重大小进行叠加的综合评价情况，反应了该区域总体休闲功能水平的高低。
由图8可以看出合肥市休闲功能空间分布主要特点是：
第一，合肥市区环城公园范围内为休闲功能核心区，以逍遥津和淮河路步行街为中心向四周延伸，休闲功能评价最高。核心区域向南沿马鞍山路方向扩展至万达广场（包河店），向北沿阜阳路方向有所衰减延伸至临泉路，整个区域连成一片，成为合肥市休闲功能中心区。
第二，围绕合肥市中心区外形成了多个次一级休闲功能核心区，沿市中心往东北方向分别为合肥火车站站前广场区域、瑶海公园与生态公园之间区域；往西南方向分别为安徽农业大学南门的国购广场区域、蜀山区政务中心与大唐国际购物广场区域；往东南方向为安徽交通职业技术学院东侧海顿国际广场区域。
图7 城市休闲功能评价构成模型Fig.7 urban leisure function evaluation model
表2 各要素权重分析结果Tab.2 weight analysis results休闲功能类别文化娱乐餐饮美食商业服务康体健身宾馆酒店风景名胜
图8 合肥市区休闲功能空间总体分布评价图Fig.8 overall distribution evaluation map of urban recreation function space in Hefei City
第三，在市区边缘附近只形成了两个较为明显的休闲功能核心区，一个是大学城中心区合肥工业大学北门区域，另一个是滨湖新城的滨湖医院区域。
基于以上研究成果可以看出，合肥市区的城市休闲功能依然以老市中心为主，这里集中了大量的传统商业街区、各类文化娱乐和风景旅游资源。次一级的休闲功能核心区为外来人口流动量较大的区域，主要代表为合肥火车站、汽车站等交通枢纽和安徽农业大学南门、安徽交通职业技术学院东侧等市区高校附近。离市区较远的一些区域，因为交通可达性的原因，脱离市中心休闲功能区辐射范围，在其自身区域的核心位置逐渐形成休闲功能核心区，如大学城中心区域和滨湖新城中心。
3.3 目前休闲功能区分布存在的问题
第一，整体分布极不均衡，合肥市区休闲功能区分布主要集中在合肥市环城公园内，市中心周边有少量休闲功能集中区。城市其它区域的居住功能组团内并未形成明显的休闲功能核心区，城市居民日常休闲极不方便。
第二，休闲功能类型单一，由市区各休闲功能核心区域的设施数量以及分布范围可以看出其主要以各类商业服务娱乐设施为主，而在休闲功能评价体系中占权重值较高的康体健身、风景名胜等休闲资源较为缺乏，数量也较少，这类功能的集中区域除了环城公园周边以外，其它区域并未形成明显的休闲功能核心区。
4 城市休闲功能区规划建议
4.1 合理规划城市休闲功能区，促进休闲功能区多级均衡发展
从前文研究结果可以看出合肥市休闲功能区分布极不均衡，近十年来合肥一直处于高速发展当中，城市空间的快速扩张势必难以与城市生活相匹配，并且城市休闲功能核心区的形成并非一朝一夕，确实难以跟上城市发展速度。然而，完全可以对城市休闲功能区进行合理规划，依托市区原有的各休闲功能核心区，对城市各功能组团合理定位，结合人口分布与地区特色建立“城市中心级—副中心级—居住区级—社区级”的多级休闲功能区分布规划，提前进行城市休闲功能区布局，为以后的城市均衡发展打下基础。
4.2 梳理城市休闲要素，完善城市休闲功能体系
合肥目前休闲功能类型较为单一，主要为各类商业服务设施。政府对部分风景名胜、康体健身等城市原有休闲要素进行了统一开发建设，其它大部分的休闲功能区发展主要还是一种自发的行为。当前城市中大部分的休闲资源并没有统一、合理地规划利用，比如市区周边多个绿地景观资源并没有充分地开发，仅仅作为城市景观绿地，并未与商业服务，餐饮娱乐等功能相结合。要促进城市休闲功能区的发展必须对城市原有休闲要素进行梳理，对其分类、整合，有意识的引导部分薄弱休闲产业的多元化发展，并充分利用城市各类休闲资源，完善城市休闲功能体系，进而避免各功能区过于单调乏味。
4.3 利用优势资源，打造特色休闲功能区
由上文研究可知目前合肥市的各类休闲功能核心区同质化严重，城市中各个片区并没有形成自身的特色的休闲功能区。实际上，城市各个功能组团根据其人口分布结构、自然资源、历史文化风貌等都有其优势资源，例如合肥市的大学城区域高校集中分布，为明显的青年人聚集区域，其休闲功能应以时尚休闲、创意文化为主；蜀山区有大蜀山国家森林公园、包河区南部紧邻巢湖，其自然景观休闲资源得天独厚；庐阳区生态观光农业发展迅速；瑶海区是城市的传统文化和历史风貌区。利用城市各区域的优势资源打造其特色的休闲功能区，既可以满足区域内的居民需求，也可以对外形成一定吸引力，同时完善城市整体的休闲功能规划布局。
5 结 语
本文基于合肥市区的POI数据信息，对城市休闲功能的相关设施POI数据进行梳理和校正。在GIS中对各类休闲功能设施进行核密度分析，并结合AHP层次分析法建立了城市休闲功能评价模型，对合肥市区整体的城市休闲功能区分布进行评价和分析研究，提出了相应的城市休闲功能区规划建议。但由于POI数据均以“点”的表达形式，无法有效表达面积、规模、使用情况等信息，研究有一定局限性。在后续相关研究中可加入更多类型的城市大数据进行补充和完善，加强研究数据和方法的可靠性，为城市休闲功能规划提出切实可行的建议。
参考文献：
【相关文献】
[1]陈玉英. 城市休闲功能扩展与提升研究[D].开封: 河南大学, 2009.CHENG Y Y. The research on extension and reinforcement of urban leisure functions[D]. Kaifeng: Henan University,2009.
[2]COLEY R L, SULLIVAN W C, KUO F E.Where Does Community Grow? The Social Context Created by Nature in Urban Public Housing[J]. Environment & Behavior,1997, 29(4): 468-494.
[3]LLOYD K, AULD C. Leisure, public space and quality of life in the urban environment[J]. Urban Policy & Research,2003, 21(4): 339-356.
[4]SEELAND K, DUBENDORFER S,HANSMANN R. Making friends in Zurich's urban forests and parks: the role of public green space for social inclusion of youths from different cultures[J]. Forest Policy & Economics, 2009, 11(1): 10-17.
[5]LYNCH K, HACK G. Site Planning, Third Edition[M]. Cambridge: The MIT Press,1984.
[6]吕宁, 黄晓波. 城市休闲的功能性研究——以北京建设世界旅游目的地为例[J]. 城市发展研究, 2014, 21(3): 99-105.LYU N, HUANG X B. Study on the function of city leisure: A case study of constructing world tourism destination in Beijing[J]. Urban Development Studies,2014, 21(3): 99-105.
[7]朱鹤, 刘家明, 陶慧, 等. 北京城市休闲商务区的时空分布特征与成因[J]. 地理学报,2015, 70(8): 1215-1228.ZHU H, LIU J M, TAO H, et al. Temporalspatial pattern and contributing factors of urban RBDs in Beijing[J]. Acta Geographica Sinica, 2015, 70(8): 1215-1228.
[8]孙宗耀, 翟秀娟, 孙希华, 等. 基于POI数据的生活设施空间分布及配套情况研究——以济南市内五区为例[J]. 地理信息世界,2017, 24(1): 65-70.SUN Z Y, ZHAI X J, SUN X H, et al.Study on spatial distribution and matching situation of living facilities based on POI:Taking Five Districts of Ji'nan as a Case[J].Geomatics World, 2017, 24(1): 65-70.
[9]池娇, 焦利民, 董婷, 等. 基于POI数据的城市功能区定量识别及其可视化[J]. 测绘地理信息, 2016, 41(2): 68-73.CHI J, JIAO L M, DONG T, et al.Quantitative identification and visualization of urban functional area based on POI Data[J]. Journal of Geomatics, 2016, 41(2):68-73.
[10]崔真真, 黄晓春, 何莲娜, 等. 基于POI数据的城市生活便利度指数研究[J]. 地理信息世界, 2016, 23(3): 27-33.CUI Z Z, HUANG X C, HE L N, et al.Study on urban life convenience index based on POI Data[J]. Geomatics World,2016, 23(3): 27-33.
[11]陈蔚珊, 柳林, 梁育填. 基于POI数据的广州零售商业中心热点识别与业态集聚特征分析[J]. 地理研究, 2016, 35(4): 703-716.CHEN W S, LIU L, LIANG Y T. Retail center recognition and spatial aggregating feature analysis of retail formats in Guangzhou based on POI data[J].Geographical Research, 2016, 35(4): 703-716.
[12]王法辉. 基于GIS的数量方法与应用[M].北京: 商务印书馆, 2009.WANG F H. Quantitative method and application based on GIS[M]. Beijing：The Commercial Press, 2009.
[13]宋晓英, 李仁杰, 傅学庆, 等. 基于GIS的蔚县乡村聚落空间格局演化与驱动机制分析[J]. 人文地理, 2015, 30(3): 79-84.SONG X Y, LI R J, FU X Q, et al. The spatial pattern evolution and driving mechanism analysis of Yuxian rural settlements based on GIS[J]. Human Geography, 2015, 30(3): 79-84.
[14]刘锐, 胡伟平, 王红亮, 等. 基于核密度估计的广佛都市区路网演变分析[J]. 地理科学,2011, 31(1): 81-86.LIU R, HU W P, WANG H L, et al. The Road Network Evolution of Guangzhou-Foshan Metropolitan Area Based on Kernel Density Estimation[J]. Scientia Geographica Sinica, 2011, 31(1): 81-86.
《基于POI数据的合肥城市休闲功能区空间分布及评价研究》相关文档：
大班社会我的家乡合肥教案10-06
《合肥科技馆参观方案》11-17
合肥学院04-23
关于合肥学院2011年寒假大学生社会实践活动优秀调查报告的公示04-23
2024年合肥中汇实验学校招生计划05-21
2018年合肥房屋租赁合同的范本-实用word文档 (7页)05-26
合肥租房合同备案流程05-26
合同样本合肥二手房交易合同-精品06-02
