基于POI大数据的资源型城市功能区识别方法与实证——以辽宁省本溪市为例

被引：43

作者：

薛冰 ^{[1
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赵冰玉 ^{[1
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肖骁 ^{[1
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李京忠 ^{[2
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谢潇 ^{[1
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任婉俠 ^{[1
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机构：

[1] 中国科学院污染生态与环境工程重点实验室(沈阳应用生态研究所)

[2] 辽宁省环境计算与可持续发展重点实验室

[3] 中国科学院大学

[4] 许昌学院城乡规划与园林学院

来源：

人文地理 | 2020年 / 35卷 / 04期

关键词：

人地关系; 兴趣点大数据(POI数据); 城市功能区; 拓扑关系; 资源型城市;

D O I：

10.13959/j.issn.1003-2398.2020.04.011

中图分类号：

F49 [信息产业经济]; F299.27 [地方城市经济]; F205 [资源、环境和生态管理];

学科分类号：

1201 ; 1204 ; 120405 ; 020106 ;

摘要：

精准识别城市功能区对于优化协调城市人地系统,完善城市规划及促进城市可持续发展具有重要意义。选取公众认知度和地物一般面积对行业POI数据核密度进行加权,构建城市功能区定量识别方法,以本溪为例,输出城市功能区分布图并开展分析。结果表明:(1)考虑公众认识度与一般面积的核密度加权方法具有更高的实际性和准确性;(2)本溪市中心城区受地块大小、交通等因素影响,形成"多中心"组团、"单一—混合"功能区协同发展的空间格局。应进一步完善本溪新城区公共服务体系、优化旅游业产业链条,推进资源型城市转型进程。

引用

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页数：10

共 36 条

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