广州市多类型商业中心识别与空间模式

被引:128
作者
吴康敏 [1 ,2 ,3 ]
张虹鸥 [2 ]
王洋 [2 ]
吴旗韬 [2 ]
叶玉瑶 [2 ]
机构
[1] 中国科学院南海海洋研究所
[2] 广州地理研究所
[3] 中国科学院大学
基金
广州市科技计划项目;
关键词
商业地理; 商业空间结构; 商业中心; 城市热点(POI); 广州;
D O I
暂无
中图分类号
TU984.13 [工业区规划、商业区规划];
学科分类号
081303 ; 083302 ; 1204 ;
摘要
不同职能类型商业中心识别对研究城市商业空间结构有重要意义。与传统识别方法相比,大数据的分析更为精确和便捷。本文以广州市核心区59125条城市热点(POI)数据为基础,利用核密度分析、统计分析、最邻近距离分析等方法识别广州市多类型商业中心的边界,探索其商业空间结构与模式。结果表明:1广州市商业结构呈现明显双核集聚式分布,传统的越秀分区与现代的天河分区构成当前广州市商业空间的双中心;2不同类型的商业中心在空间上呈现显著分异,其中城市生活与公共服务中心在越秀区,商务与金融中心在天河区,休闲娱乐中心呈现分散集聚式特征;3广州市商业结构的空间模式是"圈层+组团"式分布,其中,生活、公共服务、商务职能集中分布于内圈层,娱乐休闲职能呈组团状镶嵌于各圈层中。
引用
收藏
页码:963 / 974
页数:12
相关论文
共 28 条
[1]   北京市长安街沿线的扒窃案件高发区分析及防控对策 [J].
陈鹏 ;
李欣 ;
胡啸峰 ;
曾昭龙 ;
赵鹏凯 .
地理科学进展, 2015, 34 (10) :1250-1258
[2]   广州轨道交通枢纽零售业的特征聚类及时空演变 [J].
陈蔚珊 ;
柳林 ;
梁育填 .
地理学报, 2015, 70 (06) :879-892
[3]   基于街区尺度的城市商业区识别与分类及其空间分布格局——以北京为例 [J].
王芳 ;
高晓路 ;
许泽宁 .
地理研究, 2015, 34 (06) :1125-1134
[4]   大数据对人文—经济地理学研究的促进与局限 [J].
杨振山 ;
龙瀛 ;
Nicolas DOUAY .
地理科学进展, 2015, 34 (04) :410-417
[5]   多中心化下的城市商业中心空间吸引衰减率验证——深圳市浮动车GPS时空数据挖掘 [J].
周素红 ;
郝新华 ;
柳林 .
地理学报, 2014, 69 (12) :1810-1820
[6]   地理学时空数据分析方法 [J].
王劲峰 ;
葛咏 ;
李连发 ;
孟斌 ;
武继磊 ;
柏延臣 ;
杜世宏 ;
廖一兰 ;
胡茂桂 ;
徐成东 .
地理学报, 2014, 69 (09) :1326-1345
[7]   西安市文化娱乐业的空间格局及热点区模式研究 [J].
薛东前 ;
黄晶 ;
马蓓蓓 ;
康亚丽 .
地理学报, 2014, 69 (04) :541-552
[8]   利用位置签到数据探索城市热点与商圈 [J].
胡庆武 ;
王明 ;
李清泉 .
测绘学报, 2014, 43 (03) :314-321
[9]   长春市商业网点空间分布与交通网络中心性关系研究 [J].
陈晨 ;
王法辉 ;
修春亮 .
经济地理, 2013, 33 (10) :40-47
[10]   2004-2008年北京城区商业网点空间分布与集聚特征 [J].
张珣 ;
钟耳顺 ;
张小虎 ;
王少华 .
地理科学进展, 2013, 32 (08) :1207-1215