基于POI数据西安市商业集聚特征分析

商业网点的空间分布特征是城市商业活动的重要体现,研究商业网点的空间分布,有利于了解该地区商业发展现状及趋势.以西安市中心城区为例,基于商业兴趣点(POI)数据和西安市路网数据,运用核密度分析法、最近邻指数法、 Getis-Ord Gi*指数法,分析西安市中心城区商业网点的空间分布特征.结果表明:西安市中心城区呈现出"一轴多核"的商业分布模式,"一轴"指的是西安城市南北中轴线长安路,"多核"包括高新区商圈、小寨商圈、龙首原商圈以及解放路商圈;以路网为单元,对西安中心城区进行网格划分,识别商业街区冷热点分布,其中商业热点分布区域与商业密度中心分布总体一致,呈现出"中心高-外围低"的商业分布模式;各商业类型发展态势不均衡,餐饮类、生活服务类、休闲娱乐类分布范围较广,住宿类、购物类、金融类以及商务类分布范围较为集中.

河南省传统村落的空间分布特征及影响因素

利用Google Earth对河南省2013—2016年591个省级传统村落的地理位置进行精确空间定位,结合ArcGIS 10.2、SPSS 19.0对河南省的地形、人口、经济、交通网络等社会和自然因素进行空间相关性分析。研究发现:河南省省级传统村落在空间分布上呈现整体分散、局部聚居的特点,两个较高密度核心区分别位于平顶山市和安阳市;河流水系、道路交通和人口等是影响传统村落分布的主要因素,村落大多依水而建,一般分布在道路交通网发达、人口相对稀疏的地区;高程、经济与城镇化率是影响传统村落存在发展的重要因素,传统村落大多分布在地势较低、经济发展与城镇化率均处于中等水平的地区;气候因素是传统村落落脚点的参考因素,降水量和气温等与传统村落的分布关系并不显著。

西安地铁二号线建设对土地利用变化的影响

以西安地铁二号线周边800 m范围为研究区,利用2005、2011、2017年Google Earth高分辨率影像解译得到土地利用数据,分析轨道交通建设对于周边土地利用的影响,并结合CA-Markov模型进行预测。结果表明:(1)城市轨道交通的建设加快了周边的土地利用类型的转变,主要表现为以农林用地为代表的低密度低收益的土地利用类型向居住用地等高密度高收益的土地利用类型转化;(2)通过对站点进行分类,发现站点类型的转变集中发生在轨道交通开通运营阶段,且站点类型逐渐向着特征型站点转变;(3)CA-Markov模型预测结果表明,未来站点周边交通设施用地和二类居住用地的面积比例将会进一步增加,而三类居住用地和工业用地的比例将继续缩减。对轨道交通周边土地利用变化的定量分析发现,地铁站点周边土地利用类型较为破碎,且部分地铁站点没有很好地与周边建筑融为一体,周边土地类型有待于进一步优化,以实现土地利用方式的最优化和土地收益的最大化。