基于POI大数据的沈阳市住宅与零售业空间关联分析

被引：50

作者：

薛冰 ^{[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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逯承鹏 ^{[1
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任婉侠 ^{[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] 许昌学院城乡规划与园林学院

来源：

地理科学 | 2019年 / 39卷 / 03期

关键词：

POI大数据; 城市住宅价格; 商住空间关联性; 沈阳市;

D O I：

10.13249/j.cnki.sgs.2019.03.010

中图分类号：

F299.23 [城市经济管理]; F724.2 [零售贸易];

学科分类号：

120405 ; 020205 ; 1202 ; 120202 ; 0202 ;

摘要：

城市住宅及其价格与区域商服业的空间关联性量化研究是人文-经济地理学的重要研究内容。以辽宁省沈阳市为案例,以住宅和零售业兴趣点(Point of Interest, POI)为数据源,基于空间核密度分析提取住宅和各类零售业的空间聚类形态,量化表达商住空间布局的相关性,并在此基础上运用地统计方法测算房价的空间异质性及其与零售业态空间布局的差异特征。结果表明,零售业的整体空间聚集特征与住宅相似,呈现中心城区块状聚集、外围城区多中心离散的分布格局;零售业与住宅核密度相关系数为0.95,超市、便利店等小规模的零售业与住宅密度相关性较强,商场商厦的聚集效应落后于城市住宅,大型零售业应该在铁西经济技术开发区等住宅密集区规划选址,为居民提供高端购物服务;住宅价格的倒"U"型空间分布模式与零售业空间密度的圈层衰减特征相符。

引用

页码：442 / 449

页数：8

共 27 条

[1] 快速城市化背景下不同建设用地扩张的驱动差异探讨:以浙江省义乌市为例 [J].