基于POI的城市功能區混合度識別研究

趙宏雨，夏佳毅

(江蘇省基礎地理信息中心，江蘇 南京 210013)

在一個城市不斷發展的進程中，城市功能分區及城市空間結構規劃變得越來越重要。當前我國正處在城市化快速發展的進程中，為了實現對城市空間結構和城市功能現狀的精準把握，研究人員需對城市的功能分區做出有效的科學決策，從而實現城市功能區混合度的識別與評價。以往的城市功能區的識別方法主要是遙感影像與外業實地調查統計為主，前者存在影像現勢性不強且數據研究成本較高的問題，后者則主觀性較大。

近些年，隨著大數據時代的來臨，城市功能區相關的規劃研究和應用有了新思路，其中POI數據作為大數據的一份子，有著數據量大、獲取方式簡單、覆蓋范圍廣等特點。本文利用POI數據、路網數據、水系、行政區劃等多源數據相結合的方式，提出了一種在路網尺度下的POI數據的量化方法，來定量計算城市功能分區，以此來對城市功能混合度進行識別評價，研究結果將有助于城市規劃者更好的把握城市空間結構，為城市的規劃研究工作提供思路和借鑒。

1 研究區域及數據

1.1 研究區域概況

新沂市位于江蘇省北部，西接邳州市，東連沭陽、東海二縣，南鄰宿遷市區，北與山東郯城縣接壤。地跨北緯34°06′～34°26′、東經117°59′～118°39′。東西最大跨度62.9 km，南北最大距離41.0 km。下轄1個工業園區、1個 經濟開發區、17個鄉鎮(街道)，面積約1 592 km2。以數據獲取原則為出發點，本文選擇新沂市核心城區為研究對象，面積約為46 km2，測區范圍涉及四個街道：新安街道、北溝街道、唐店街道、墨河街道。研究區域概況如圖1所示。

1.2 數據來源

1.2.1 POI數據

本研究利用2021年新沂市天地圖更新項目中的POI數據來獲取核心城區興趣點數據共計14 013條。每條POI數據都包含了多個屬性值，以字段名表示，包括序號(int)、緯度(double)、經度(double)、代碼(double)、區域(char)、重要性(char)、名稱(char)、地址(char)、大類(char)、中類(char)、小類(char)等。本文POI數據依照線性分類法，按照從屬關系分為大類、中類、小類3個層次。大類分類包括住宅用地、公共管理與公共服務用地、商服用地、工礦倉儲用地、交通運輸用地、風景名勝用地、綠地廣場等共7種大類；中類分類包括小區、科教文化、醫療保健、商務設施、工廠、公園等16種中類；小類分類包括幼兒園、小學、中學、醫院、商場等42種小類[1]。

1.2.2 基礎數據

本研究利用的基礎數據為2021年新沂市1∶500地形圖項目中的道路網、水系、建筑物和興趣點等數據，其中路網數據的精度和完整度較高，適合應用于此次城市功能用地劃分[2]的研究。對于獲取的路網數據，保留主次干路字段的路網數據，用合適的容差處理多余雜亂的路網，得到研究所需的路網數據，以路網將新沂城區分割為基本的研究單元。新沂市現有城市用地數據主要參考新沂市第三次全國土地調查項目中的DLTB(地類圖斑)圖層，主要涉及到05類(商服用地)、06類(工礦倉儲用地)、07類(住宅用地)、08類(公共管理與公共服務用地)、10類(交通運輸用地)等地類圖斑，可作為基礎數據與本文實驗結果所得的城市功能區數據對比分析。

2 研究方法

2.1 數據預處理

首先將2021年新沂市天地圖更新項目中的POI數據按土地分類進行數據清洗，刪除非分類數據和冗余數據。其次加載行政區劃、路網數據和POI數據，以主要道路分割行政區劃形成分割地塊。然后經過POI空間面積權重和影響力權重的調和得到最終的POI權重表。最后依據公式計算熵值，即可得到各地塊的混合程度分布[3]。

2.2 POI權重標準化

由于POI只是點要素，且城市內不同的功能區影響力與相關度不同，因此要對分類的POI進行分類權重賦值。本文通過對影響力權重與空間面積權重進行調和的方式得到最終的POI權重(見表1)。

表1 POI權重指標標準化一覽表

1)影響力權重。

不同類型的POI在城市影響力和大眾認知度等方面的顯著程度差異性較大，本文引入新的影響力權重評價指標來描述這種顯著性。對于多層級分類的POI數據，結合模糊指標評價和AHP層次分析模型的方法，運用總排序和層次單排序的方式得到歸一化的影響力權重。

2)空間面積權重。

每一個POI都代表著一個地理實體的空間信息，通過面積權重進行實體要素的評價打分，根據GB/T 18106—2010中國現行的業態分類標準，基于分類標準中的POI類別建筑面積，通過類比推算出各類別POI的建筑面積，并通過Z-Score標準化方法實現對42個小類的POI面積權重賦值。Z-Score標準化是指對基于面積權重的均值(mean)和標準差(standard deviation)進行數據的標準化。

(1)

其中，x1,x2,…，xn為面積權重序列；y1,y2,…，yn為Z-Score標準化后新序列。

3)調和權重。

將前兩項的權重值以極小值定標的方式進行規范化處理，得到兩列新的權重，公式如式(2)所示：

(2)

2.3 熵值計算功能混合度

熵值是指信息論中度量隨機事件在某項實驗中的不確定程度的概念。城市用地功能混合度是城市土地利用和建筑生產的普遍規律，本文以清洗后的POI為數據源，將路網數據行政區劃做精細化分割得到分割地塊，通過計算單一地塊內POI種類的多樣性，來測定各類型POI的功能混合度，熵值越大,不肯定性越大，表示該地塊內POI功能種類越多；熵值越小,不肯定性越小。計算公式如式(3)所示：

(3)

3 結果分析

3.1 功能識別

本文按城市分區空間識別的方法對所研究的區域進行城市功能區識別[5]，通過獲得道路分割研究區域分區地塊共453個，同時將經過預處理過的地塊面狀屬性數據和不同類型的POI數據進行空間聯接，識別并計算各地塊中加權平均后權重分數占比最大的功能為該地塊的主要功能，最終進行圖形的可視化表達[6]。圖2為基于POI權重分數模型的新沂市城區用地功能識別圖，經模型識別計算，研究區域共識別住宅功能區137個，公服功能區50個，商服功能區66個，綠地功能區62個，交通運輸功能區10個，工礦倉儲功能區71個，混合功能區41個，未開發功能區16個。

3.2 混合度識別

在對道路分割地塊識別的過程中，我們發現有較多的混合功能區存在。為了獲得更精準的城市功能區混合度，需要進一步將研究區域劃分為100 m×100 m精細化格網，按POI多樣性量化的步驟對新沂市城區用地功能混合度加以識別計算，得到新沂市城區功能混合度分布圖(見圖3)。研究區域共創建格網4 624個，去除空值后有效格網有4 430個，功能混合度數值越高，說明格網內POI種類越多。

還可以進一步進行聚類和異常值分析[7]，通過表面相似性(高值或低值的空間聚類)和表面相異性(空間異常值)得到分析值為Not Significant表示沒有顯著性；High-High Cluster表示高高集聚，即格網內POI功能相似性較高，鄰近區域的POI功能相似性也較高；High-Low Outlier表示高低集聚，即格網內POI功能相似性較高，鄰近區域的POI功能相似性較低；Low-High Outlier表示低高集聚，即格網內POI功能相似性較低，鄰近區域的POI功能相似性較高；Low-Low Cluster表示低低集聚，即格網內POI功能相似性較低，鄰近區域的POI功能相似性較低。首先根據熵值字段生成莫蘭指數報表圖(見圖4)，當Z-Score值大于2.58時，則隨機產生此高聚類模式的可能性要小于1%，即功能區分布具有一定的空間集聚性。最終通過全局莫蘭指數[8]分析得到新沂市城區功能聚類和異常值分布圖(見圖5)。

3.3 結果分析

3.3.1 識別評價

由圖2可知，經過識別并計算各地塊中加權平均后功能區分析可以發現以下特征：

1)住宅功能分區在研究區域占比較高，主要以沭河和新戴運河相交的為中心集聚分布。從地塊的角度來看，POI調和權重占比高的居住功能區，其面域較廣，充分說明新沂的城市功能分區以住宅用地為主。

2)公服功能分區在研究區域呈現多點片狀分布，公服用地以政府、學校、醫院、公共場所等為主要的地理空間實體，數據結果較為明顯的識別了市政府、人民醫院、奧體中心、新沂一中、新沂圖書館等主要公共服務設施，從側面反映了新沂市在公共服務用地的規劃建設方面的均衡性、普惠性。

3)商服功能分區主要集中在新沂火車站南側和新沂高鐵南站北側，呈現雙核心片狀分布的格局。數據成功識別出新沂火車站與新沂市政府之間的集聚型商業服務用地，以及對新沂高鐵南站周邊形成的新的商圈進行了有效識別，充分說明新沂的商業集聚是交通可達性和公服職能綜合作用的結果。

4)工業倉儲功能分區則呈現明顯的邊緣化形態，研究數據成功的識別了分布在城區西南側的工業園區和東南側的物流集散地。邊緣集聚式的功能分布有助于工業產出比最大化，提高工業生產發展。

由圖3，圖5可知，新沂市中心城區的功能區混合度整體較高，分布具有一定的空間集聚性。同時與POI數據在新沂城區的分布形態基本保持一致，也和新沂城區空間結構相契合，證明混合度高值區域的分布與城市功能區識別計算的結果存在相關性。主要表現在：

1)公服功能區和商服功能區混合度較高，且空間相似性表現為高值聚類，而其他單一功能區混合度較低。這與公服和商服類POI占比較高有密切關系，商服類POI空間點密度呈現體量小、規模大的特征，圍繞著新沂市政府北側的商業地帶混合度明顯高出，反映出區域內商業氣息濃厚，公服用地和商服用地的土地利用率較高[9]。

2)與之相比，工礦倉儲和交通運輸功能區的混合度較低，且空間相似性表現為低值聚類，反映出土地利用集約性的問題，以及土地效能較低的問題。新沂城區西南側的工業園區混合度計算值偏低，周圍商業服務和公共服務有待提升，城市擴展的整體性不足。

3.3.2 結果檢驗

通過分割地塊劃分的功能區與三調土地用地情況進行對比，檢驗識別總體準確率。將地塊真實屬性和實驗獲得的分區屬性進行符合性評判，屬性完全一致的符合度打3分，屬性有相同項的根據符合情況，打1分或2分，屬性完全不符的打0分。功能分區識別算法準確度計算公式如式(4)所示：

(4)

其中，n為抽樣地塊數;xi為分割地塊的實際符合度分值;Xi為分割地塊的符合度滿分值。

經過地塊符合度的評價與計算，得到新沂市城區功能分區識別的準確率為89.6%，經驗證本研究對基于POI的城市功能分區能進行有效識別和評價，且具有較高的準確度。

4 結語

本文從新沂市POI大數據的研究視角出發，以路網和水系分割地塊為尺度，識別了住宅功能、公服功能、商服功能、工業倉儲功能、交通運輸功能、綠地功能在內的六大類城市功能區，通過計算各地塊或格網中混合度值，探索了以POI數據為主的多源數據在現代城市功能分區中的應用，創新性的通過POI多影響因素權重賦值的方法進行熵值計算，并進一步采用聚類和異常值分析進行評價分析，最終將分割地塊劃分的功能區與三調土地用地情況做符合性打分進行結果驗證。本研究可以為城市規劃者們提供一個具有指導性意義的功能分區流程，也可以為城市優化地理空間結構、集約節約土地資源、提高用地效益提供決策支持，對城市發展有十分重要的現實意義。