基于POI數據的南寧市酒店設施集聚特征分析
發(fā)布時間:2021-02-06 04:20
酒店設施的空間分布情況是反映城市規(guī)劃、商業(yè)活動的重要參考依據。為了研究南寧市各類酒店設施空間的分布現狀和城市規(guī)劃發(fā)展趨勢,文章基于酒店設施POI(Point of Information)數據,運用GIS技術的加權核密度分析方法對南寧市酒店設施的集聚特征進行識別,再通過網絡分析方法對酒店設施的可出行覆蓋范圍進行交通可達性分析。結果顯示,南寧市酒店設施形成了"大集聚,小分散"的空間格局,一般情況下集聚密度大的街道交通更加便捷,但有個別區(qū)域,例如大沙田的酒店設施集聚密度高,但是交通便捷度與之相比是偏低的。研究認為,南寧市發(fā)展現狀存在不平衡,以往的城市規(guī)劃發(fā)展重心為市區(qū)東部地區(qū),主要集中在江北地區(qū),為了優(yōu)化城市的資源配置,江南等地區(qū)可作為南寧市未來的發(fā)展方向,實現"完善江北,提升江南"的目標。
【文章來源】:江蘇科技信息. 2020,37(17)
【文章頁數】:6 頁
【部分圖文】:
研究區(qū)域
南寧市中心城區(qū)酒店POI分布
基于1 500米帶寬,采用加權的核密度方法對南寧市酒店設施的空間分布情況進行計算,等級較高的酒店相對應的客容量、位置選址、經濟效益等條件更具有優(yōu)勢,進行核密度分析時獲得更多權重。按照酒店設施的3個級別劃分(見表1),權重由高到低依次排列。將分析得到的集聚強度結果(見圖4)分為6個等級,由1~6級依次升高,其中一級集聚強度最弱,6級集聚強度最強。根據圖4顯示,南寧市酒店設施空間分布有明顯的覆蓋區(qū)域,主要集中在青秀區(qū)、興寧區(qū)和西鄉(xiāng)塘區(qū)。集聚情況主要集中在城市快速環(huán)道內測,形成了“大分散,小集聚”的特征,其中興寧區(qū)酒店總數量約為青秀區(qū)和西鄉(xiāng)塘區(qū)的一半,但空間分布最為密集,集聚強度最高等級出現在興寧區(qū)。而在朝陽路和火車站片區(qū)、大沙田兩個地區(qū)出現了均出現集聚強度,等級為6,因為兩地分別對應的是市中心和主要城市出入集散地。友愛路集聚強度達到五級,結合各檔酒店的級別屬性可以看出:該地區(qū)無高檔酒店,絕大部分為普通旅店,所針對的消費群體主要為中低端消費者。其他集聚均以不同級別出現在仙湖開發(fā)區(qū)、萬象城、廣西大學、五一路、動物園、東葛建政路等區(qū)域。一些中心城區(qū)的酒店集聚密度較低,根據實際情況判斷,大多屬于城鄉(xiāng)接合部等欠發(fā)達地區(qū),例如虎丘村、淡村、平西村等地。圖4 南寧酒店公共設施加權核密度分析
【參考文獻】:
期刊論文
[1]互聯網+背景下旅游酒店產品和服務升級策略探析[J]. 陳永樂. 農家參謀. 2020(14)
[2]基于POI數據西安市商業(yè)集聚特征分析[J]. 魏中宇,蘇惠敏,黃榮靜. 西南大學學報(自然科學版). 2020(04)
[3]北京市公共服務設施集聚中心識別分析[J]. 湛東升,張文忠,張娟鋒,李佳洺,諶麗,黨云曉. 地理研究. 2020(03)
[4]基于GIS方法的特大型城市酒店空間布局特征研究——基于廣州酒店POI數據分析[J]. 賴長強,巫細波. 現代城市研究. 2019(08)
[5]基于道路核密度的城市中心識別方法[J]. 崔曉杰,鞏現勇,葛文,徐振強. 測繪科學技術學報. 2019(02)
[6]基于核密度和可達性的西安市明城區(qū)公共停車場空間分布研究[J]. 李娟,于洋. 城市建筑. 2019(01)
[7]基于POI數據中心體系識別與特征分析——以南寧為例[J]. 曾浩星,胡寶清,劉書田. 科技資訊. 2018(18)
碩士論文
[1]基于POI數據的城市服務業(yè)設施空間演變研究[D]. 馬君彥.山東建筑大學 2018
本文編號:3020139
【文章來源】:江蘇科技信息. 2020,37(17)
【文章頁數】:6 頁
【部分圖文】:
研究區(qū)域
南寧市中心城區(qū)酒店POI分布
基于1 500米帶寬,采用加權的核密度方法對南寧市酒店設施的空間分布情況進行計算,等級較高的酒店相對應的客容量、位置選址、經濟效益等條件更具有優(yōu)勢,進行核密度分析時獲得更多權重。按照酒店設施的3個級別劃分(見表1),權重由高到低依次排列。將分析得到的集聚強度結果(見圖4)分為6個等級,由1~6級依次升高,其中一級集聚強度最弱,6級集聚強度最強。根據圖4顯示,南寧市酒店設施空間分布有明顯的覆蓋區(qū)域,主要集中在青秀區(qū)、興寧區(qū)和西鄉(xiāng)塘區(qū)。集聚情況主要集中在城市快速環(huán)道內測,形成了“大分散,小集聚”的特征,其中興寧區(qū)酒店總數量約為青秀區(qū)和西鄉(xiāng)塘區(qū)的一半,但空間分布最為密集,集聚強度最高等級出現在興寧區(qū)。而在朝陽路和火車站片區(qū)、大沙田兩個地區(qū)出現了均出現集聚強度,等級為6,因為兩地分別對應的是市中心和主要城市出入集散地。友愛路集聚強度達到五級,結合各檔酒店的級別屬性可以看出:該地區(qū)無高檔酒店,絕大部分為普通旅店,所針對的消費群體主要為中低端消費者。其他集聚均以不同級別出現在仙湖開發(fā)區(qū)、萬象城、廣西大學、五一路、動物園、東葛建政路等區(qū)域。一些中心城區(qū)的酒店集聚密度較低,根據實際情況判斷,大多屬于城鄉(xiāng)接合部等欠發(fā)達地區(qū),例如虎丘村、淡村、平西村等地。圖4 南寧酒店公共設施加權核密度分析
【參考文獻】:
期刊論文
[1]互聯網+背景下旅游酒店產品和服務升級策略探析[J]. 陳永樂. 農家參謀. 2020(14)
[2]基于POI數據西安市商業(yè)集聚特征分析[J]. 魏中宇,蘇惠敏,黃榮靜. 西南大學學報(自然科學版). 2020(04)
[3]北京市公共服務設施集聚中心識別分析[J]. 湛東升,張文忠,張娟鋒,李佳洺,諶麗,黨云曉. 地理研究. 2020(03)
[4]基于GIS方法的特大型城市酒店空間布局特征研究——基于廣州酒店POI數據分析[J]. 賴長強,巫細波. 現代城市研究. 2019(08)
[5]基于道路核密度的城市中心識別方法[J]. 崔曉杰,鞏現勇,葛文,徐振強. 測繪科學技術學報. 2019(02)
[6]基于核密度和可達性的西安市明城區(qū)公共停車場空間分布研究[J]. 李娟,于洋. 城市建筑. 2019(01)
[7]基于POI數據中心體系識別與特征分析——以南寧為例[J]. 曾浩星,胡寶清,劉書田. 科技資訊. 2018(18)
碩士論文
[1]基于POI數據的城市服務業(yè)設施空間演變研究[D]. 馬君彥.山東建筑大學 2018
本文編號:3020139
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