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武汉市道路结构与商业集聚空间关联分析
Correlation analysis of road structure and commercial agglomeration in Wuhan City

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韩宇瑶 1   焦利民 2 *   许刚 1  
文摘 城市道路结构是影响城市商业集聚的重要因素,研究二者之间的关联对于商业布局和道路规划具有重要支撑作用。本文以武汉市都市发展区为例,运用空间句法模型计算道路结构指标,采用GIS核密度法计算2014年商业兴趣点(C-POI)密度以分析商业集聚的空间结构,通过双变量相关分析道路结构变量与商业集聚程度的关联关系。结果显示:①道路结构指标中,与商业集聚关联最强的是道路全局集成度。在各商业类型中,与道路结构相关程度最大的是金融保险服务集聚。②道路连接值和全局集成度值分别与商业POI密度呈显著正相关,呈现“高—高”集聚的空间关联模式;总深度值与商业POI密度呈现显著负相关,呈现“高—低”集聚的空间关联模式;商业POI密度随控制值升高呈现先升高后降低的趋势。③商业集聚分布呈现为“核心—过渡区—边缘区”的多核心多层次结构,“高—高”集聚与“高—低”集聚模式集中分布于“核心”及其附近的“过渡区”。
其他语种文摘 Urban road structure is one of the most important factors influencing commercial agglomeration. Research on the relationship between urban road structure and commercial agglomeration plays a supporting role for the layout of services and traffic planning. Based on theories of space syntax combined with GIS and bivariate correlation analysis, we explored the correlation between road structure and commercial agglomeration in the Wuhan metropolitan area. The space syntax model was used to compute road structure indicators. The kernel density estimation method was used to calculate the density of commercial points of interests (C-POI) in 2014 to analyze the spatial structure of commercial agglomeration. We used the Pearson correlation coefficient to analyze the correlation between road structure and commercial agglomeration. The results show that: (1) Global integration showed the highest correlation with the commercial agglomeration among the four spatial syntactic variables. Finance and insurance services had the highest correlation with road structure. (2) Connectivity value and global integration value were significantly and positively correlated with C-POI density, with a spatial correlation pattern of "high-high" agglomeration. Total depth value showed a significant and negative correlation with C-POI density, with a spatial correlation pattern of "high-low" agglomeration. C-POI density increased first and then decreased with increasing control values. (3) The spatial distribution of commercial agglomeration presented a "multicore-transitional area-periphery" multiple level structure. "High-high" agglomeration and"high-low" agglomeration were concentrated in the "core area" and the "transitional area" in the vicinity of the cores.
来源 地理科学进展 ,2017,36(11):1349-1358 【核心库】
DOI 10.18306/dlkxjz.2017.11.004
关键词 空间句法 ; 核密度估计 ; 道路结构 ; 商业集聚 ; 空间关联 ; 武汉市
地址

1. 武汉大学资源与环境科学学院, 武汉, 430079  

2. 武汉大学资源与环境科学学院, 地理信息系统教育部重点实验室, 武汉, 430079

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 1007-6301
学科 社会科学总论
基金 国家自然科学基金
文献收藏号 CSCD:6120999

参考文献 共 37 共2页

1.  陈晨. 长春市商业网点空间分布与交通网络中心性关系研究. 经济地理,2013,33(10):40-47 CSCD被引 23    
2.  池娇. 基于POI数据的城市功能区定量识别及其可视化. 测绘地理信息,2016,41(2):68-73 CSCD被引 79    
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11.  王浩锋. 街道形态与城市密度. 城市时代, 协同规划: 2013中国城市规划年会论文集,2013 CSCD被引 1    
12.  王益. 基于句法变量分析的徽州古村落空间安全机制研究. 规划师,2016,32(3):101-107 CSCD被引 6    
13.  吴志军. 基于空间句法的城市游憩空间形态特征分析: 以南昌市主城区为例. 经济地理,2012,32(6):156-161 CSCD被引 15    
14.  薛东前. 城市群演化的空间过程及土地利用优化配置. 地理科学进展,2002,21(2):95-102 CSCD被引 18    
15.  詹璇. 武汉市公共交通网络中心性及其与银行网点的空间耦合性研究. 地理科学进展,2016,35(9):1155-1166 CSCD被引 15    
16.  张晓瑞. 空间句法研究进展与展望. 地理与地理信息科学,2014,30(3):82-87 CSCD被引 14    
17.  郑星. 武汉市大型零售商业设施空间布局研究,2005 CSCD被引 2    
18.  周瑄. 环境意象的空间句法解读. 建筑学报,2014(3):1-6 CSCD被引 3    
19.  朱东风. 基于空间句法(Spacesyntax)分析的城市内部中心性研究: 以苏州为例. 现代城市研究,2006,21(12):60-67 CSCD被引 6    
20.  Bafna S. Space syntax a brief introduction to its logic and analytical techniques. Environment and Behavior,2003,35(1):17-29 CSCD被引 35    
引证文献 8

1 宁津生 顾及道路通达性和时间成本的多用户位置推荐 武汉大学学报. 信息科学版,2019,44(5):633-639
CSCD被引 3

2 薛冰 基于兴趣点(POI)大数据的人地关系研究综述:理论、方法与应用 地理与地理信息科学,2019,35(6):51-60
CSCD被引 40

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