張書陽,方遙,朱巖
(南京工業(yè)大學建筑學院)
近年來,隨著住宿服務業(yè)的快速發(fā)展,住宿服務設施的空間分布逐漸成為地理學、城鄉(xiāng)規(guī)劃學、經(jīng)濟學等學科關注的研究熱點[1]。住宿服務設施的數(shù)量、類型及空間分布是衡量一座城市發(fā)展水平的重要指標[2]。因此,探究城市中住宿服務設施的空間分布特征及其影響因素對城市經(jīng)濟社會發(fā)展、住宿服務設施空間布局具有重要的現(xiàn)實意義。
相關學者就住宿服務設施的空間分布特征及影響因素展開了大量研究。蘇娜等學者采用arcgis軟件的空間分析方法探究北京市住宿服務空間分布特征,并分析其影響因素[3]。閆麗英同樣運用arcgis軟件分析空間分布問題,并通過次序多元logit模型探究北京住宿業(yè)演化過程,深度剖析了住宿服務設施空間結構與城市空間結構間的相互關系[4]。本文以合肥市區(qū)范圍的住宿服務設施為研究對象,利用arcgis軟件的空間分析方法,探究合肥市區(qū)住宿服務設施空間分布特征,并運用spss軟件的多元線性回歸方法定量分析住宿服務設施的空間分布影響因素,為城市住宿服務業(yè)的良性發(fā)展及空間布局優(yōu)化提供了參考。
合肥是安徽省的省會城市,截至2020年,合肥市建成區(qū)面積達528.5km2,城鎮(zhèn)化率達82.28%。本次研究范圍為合肥市區(qū),根據(jù)《合肥市城市總體規(guī)劃(2011-2020年)》對合肥市城市規(guī)劃區(qū)范圍的劃定,合肥市區(qū)包括瑤海區(qū)、廬陽區(qū)、包河區(qū)、蜀山區(qū)四個行政區(qū),研究區(qū)域總面積約1126km2。
興趣點是將地理實體抽象為點,反映其空間位置及功能分類等信息,體現(xiàn)地理實體的城市功能,是人口、土地、經(jīng)濟、社會等城市主要要素相互作用的綜合表現(xiàn)[5]。研究基于2020年合肥市市區(qū)高德地圖POI數(shù)據(jù),通過網(wǎng)絡爬蟲獲得合肥市區(qū)住宿服務、餐飲服務、購物服務等共計216976條數(shù)據(jù)。住宿服務設施為主要研究對象,依據(jù)高德POI數(shù)據(jù)分類標準將其分為酒店賓館(2513條)、旅館招待所(813條)、住宿服務相關(1874條)三類。此外,運用到的數(shù)據(jù)還有用QGIS軟件獲取的OSM地圖道路數(shù)據(jù)、從合肥市統(tǒng)計局下載的人口數(shù)據(jù)(更新至2019年)以及從國家地理信息中心獲取的行政區(qū)劃數(shù)據(jù)。
2.3.1 核密度分析法
核密度分析法是分析空間要素集聚程度和分布模式的常用方法,其基本原理通過核函數(shù)計算每個樣本點在指定帶寬內(nèi)對中心樣本點的密度貢獻值,將樣本點密度值進行空間疊加,并借助自然間斷點分級法對數(shù)據(jù)識別分組,得到可視化的核密度圖。
2.3.2 Moran′sI指數(shù)
Moran′sI是用來分析空間相關性的重要指標,分為全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)。全局莫蘭指數(shù)可以反映興趣點在空間中是呈集聚還是離散分布,局部莫蘭指數(shù)可以進一步分析出呈現(xiàn)集聚或是異常值的空間位置。Moran′sI的值經(jīng)過方差歸一化后會一般會處在-1.0~1.0之間,I>0表示空間正相關性,I<0表示空間負相關性,I=0,空間呈隨機性。Z值表示標準差的倍數(shù),P值表示概率,這兩個數(shù)值是判定空間隨機性置信度的重要指標。
2.3.3 多元線性回歸
多元線性回歸與一元線性回歸的原理和計算過程相同,但由于自變量的增多,導致其比單一變量的預測估計更準確有效。因此,使用多元線性回歸分析變量間的線性關系,有助于探究合肥市區(qū)住宿服務設施的空間分布影響因素。
將采集到的住宿服務設施POI數(shù)據(jù)進行分類和篩選,運用arcgis10.2中的核密度分析工具分別分析酒店賓館、旅館招待所、住宿服務相關的SHP文件,并修改分類方法為自然間斷點分級法,并調(diào)整類別數(shù)為9,得到三類住宿服務設施的核密度分析圖(見圖1)。導入合肥行政區(qū)劃的SHP文件,通過空間連接分別統(tǒng)計每個行政街道中的各類住宿服務設施數(shù)量,并導出SHP文件。利用Geoda軟件,分別進行單變量Moran′s I分析,并返回三類住宿服務設施LISA集聚圖(見圖1),隨機化999次后,記錄數(shù)據(jù)得到空間相關性分析表(見表1)。
圖1 三類住宿服務設施核密度分析和LISA集聚圖
表1 不同住宿服務設施空間相關性分析
觀測酒店賓館的核密度圖,兩處最明顯的集聚區(qū)域出現(xiàn)在長淮街道和逍遙津街道,長淮街道位于合肥站站前區(qū)域,逍遙津街道則包含了合肥傳統(tǒng)商業(yè)中心步行街和銀泰中心,區(qū)位優(yōu)勢明顯。此外,在芙蓉社區(qū)和濱湖世紀社區(qū)附近也產(chǎn)生了小規(guī)模的集聚區(qū)域。總體來看,合肥市區(qū)酒店賓館呈中心集聚,內(nèi)密外疏的空間分布特征。分析酒店賓館的LISA圖,其Moran′sI指數(shù)為0.2845,P值為0.001??梢姡频曩e館的空間分布在空間上整體集聚,呈正相關性,且通過了顯著性檢驗。其中,雙崗街道、包公街道、蕪湖路街道與常青街道屬于HH集聚,說明對周邊街道有輻射帶動作用,LL集聚出現(xiàn)在和平路街道,說明該街道本身酒店賓館發(fā)展情況較差,對周邊街道的發(fā)展也有消極影響。勝利路街道和筆架山街道呈LH集聚,說明該地區(qū)酒店賓館發(fā)展不如周邊地區(qū),在空間分布上出現(xiàn)異質(zhì)性。究其原因,勝利路街道位于老城商業(yè)中心和合肥站站前區(qū)域的交匯處,街道功能以居住為主與周邊區(qū)域互補。
分析旅館招待所的核密度圖,集聚最顯著的區(qū)域集中在逍遙津街道,三里庵街道、長淮街道、勝利路街道也呈現(xiàn)明顯的集聚形態(tài),芙蓉社區(qū)以及七里站街道東部也有一定程度的集聚區(qū)域??傮w上,旅館招待所空間分布與酒店賓館相似,但集聚范圍上較后者更大。以旅館招待所的LI‐SA圖為觀測對象,Moran′sI指數(shù)為0.1549,P值為0.001。說明此類住宿服務設施的空間分布呈正相關。逍遙津街道、勝利路街道、包公街道、蕪湖路街道、望湖街道作為城市發(fā)展領先的區(qū)域,整體上表現(xiàn)為HH集聚。南崗鎮(zhèn)、小廟鎮(zhèn)、杏花村街道遠離市中心區(qū)域,呈LL集聚。井崗鎮(zhèn)街道內(nèi)有地鐵2號線穿過交通便利,故自身旅館招待所發(fā)展較好,但北臨董鋪水庫,南靠大蜀山,自然環(huán)境限制了周邊地段的旅館招待所分布,故呈HL集聚。
觀測其他住宿服務的核密度圖,空間分布最為集中的區(qū)域出現(xiàn)在逍遙津街道及其周邊的長淮街道和勝利路街道。南七街道、蓮花社區(qū)、濱湖世紀社區(qū)及煙墩街道南部也出現(xiàn)了較為顯著的集聚區(qū)域。分析其他住宿服務的LISA圖,其Moran′sI指數(shù)為0.2065,P值為0.001,說明在99%的置信度下,空間分布整體集聚,且展現(xiàn)出正相關性。勝利路街道、包公街道、蕪湖路街道、望湖街道、筆架山街道、荷葉地街道、井崗鎮(zhèn)呈HH集聚。大楊鎮(zhèn)、杏花村街道、海棠街道、七里站街道、和平路街道、大興鎮(zhèn)等距城市中心較遠的街道呈LL集聚。稻香村街道占地面積較小,其內(nèi)功能多為高校及醫(yī)療服務設施,故空間分布呈異質(zhì)性,為LH集聚。
以往學者探究住宿服務設施空間分布涉及諸多影響因素,主要包括人口、交通、經(jīng)濟、社會、文化等要素。在對上述影響因素進行篩選、增補、分類后,本文將從人口、交通可達性、城市功能三大方面對三類住宿服務設施的影響展開分析(見表2)。
表2 合肥市區(qū)住宿服務設施影響因素
運用arcgis軟件處理自變量數(shù)據(jù),首先通過統(tǒng)計功能獲取各行政街區(qū)面積,導入人口數(shù)據(jù)后運算得到各街區(qū)人口密度;再使用空間連接、標識等功能得到各街區(qū)路網(wǎng)密度;最后導入其他POI數(shù)據(jù)進行數(shù)量統(tǒng)計后導出表格。利用spss軟件的多元線性回歸功能分析數(shù)據(jù),得到因變量與自變量間的相關系數(shù)及R2(見表3)。
表3 合肥市區(qū)住宿服務設施與各影響因素的相關系數(shù)
觀測結果可知,住宿服務設施的R2(解釋概率)值在0.7左右,說明分析結果有很好的解釋力。分析表格數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),餐飲服務設施與住宿服務設施的相關系數(shù)均為正,說明兩者在空間分布上呈很強的正相關。交通可達性同酒店賓館、其他住宿服務在空間上也呈正相關,但與旅館招待所則呈負相關。人口密度、體育休閑設施、生活服務設施、公司企業(yè)同各類住宿服務設施的相關系數(shù)皆為負,說明考慮到區(qū)位條件、服務對象、地租水平等因素的影響,住宿服務設施同以上四類影響因素在空間分布上呈負相關。
本文以合肥市區(qū)住宿服務設施興趣點為基礎數(shù)據(jù),運用核密度分析法、莫蘭指數(shù)分析了市區(qū)各類住宿服務設施空間分布特征及影響因素,得到三點主要結論。
①合肥市區(qū)各類住宿服務設施空間集聚特征明顯,以“逍遙津街道—長淮街道”為主中心,形成了“芙蓉社區(qū)、濱湖世紀社區(qū)”2個副中心,整體上呈“核心集聚,內(nèi)密外疏”的空間特征。
②市區(qū)各類住宿服務在空間上呈顯著的“HH集聚”和“LL集聚”現(xiàn)象,“HH集聚”主要出現(xiàn)在城市中心區(qū)域,“LL集聚”在城市邊緣區(qū)域較為明顯。
③在空間相關性上,住宿服務設施與人口、交通可達性及各類城市功能相關,餐飲服務設施同住宿服務設施的空間相關性最為顯著。