武汉市医疗设施空间格局分析

（新疆师范大学 地理科学与旅游学院，新疆 乌鲁木齐 830001）

武汉市医疗设施空间格局分析

武艳青，权晓燕

（新疆师范大学 地理科学与旅游学院，新疆 乌鲁木齐 830001）

基于麻点图原理，通过C语言编程实现地图信息的自动提取，为研究较大尺度公共服务设施的空间格局和相关问题提供了更为便捷的方法。本研究提取武汉市医疗设施点样本数据，利用Arcgis软件，从点和面的视角对其空间分布和空间关联进行分析。核密度分析结果表现出武汉市医疗设施“一核独大，零星分布”的空间分布格局，圈层式空间结构特征明显。空间自相关分析结果表明随着距离的增加行政单元之间的医疗设施关联性相继减弱。通过距离权重的不断增加，可反映武汉市外围城区医疗设施相对缺乏的地方。

自动提取；空间分布；空间关联；医疗设施；武汉市

一、引言

国家“十二五”规划纲要提出，要建立健全基本公用服务体系，在“以人为本，服务为先”原则下，推进基本公共服务均等化目标的实现。基本公共服务涉及公共教育、就业服务、社会保障、医疗卫生等9个方面。医疗卫生均等化作为公共服务均等化的内容之一，是保证城市功能正常有序运行的重要组成部分。

我国地理学工作者从空间视角对公共服务均等化的实现途径展开了广泛讨论。研究内容大致可概括为公共服务设施的空间（分布）格局及差异性分析[1]和公共服务设施可达性分析[2]。关于城市医疗机构空间布局方面的理论和实证研究也越来越多。其中，有关医疗机构空间可达性的分析构成了该类研究的主要类型[3]。其数据来源大多从统计年鉴或相关政府资料中获取，并根据地图软件（Google，百度）进行定位，研究对象以医院、卫生院为主，样本对象较少，且研究范围大多以县域单元或者地级市单元为主。本研究采取了数据的自动提取方式，一方面扩充了数据内容，增添了小型诊所、专科医疗机构和药店等一些以传统手段较难收集的数据类型，研究内容更为全面；另一方面在较大地理尺度上具有可操作性。

对既有设施空间布局进行评价是设施区位研究的主要方向，同时也为设施优化配置提供了理论依据[4]。本研究以武汉市为研究对象，武汉市这样一个快速发展的城市，其主城区与外围城市的差距，其扩散性边缘地区与高度集聚的中心城区之间必然存在严重的不对称现象，对于研究较大地理尺度下的城乡医疗均等化问题具有典型性。

基于点数据分析方法，本文运用Arcgis 10和Geoda软件，首先分析了武汉市医疗设施空间格局。在此基础上，基于各数据统计方法，以乡/镇/街道为研究单元分析武汉市医疗设施空间关联特征。

二、数据来源与研究方法

1、数据来源

本研究数据来源于百度地图兴趣点提取，根据麻点图原理进行提取，通过每一个切片行列号获取对应位置的JSON文件，然后根据兴趣点ID请求详细信息，并提取百度坐标、医院名称等相关信息。以2014Baidu-GS（2012）6003号为提取源，比例尺选取1∶20米，提取武汉市行政范围内医疗点（医院、卫生所、诊所、药店）样本共计3083个。通过合并①、删除重复值，并通过武汉市医院名录进行比对，最终获得有效医疗点2834个。选取武汉市shapfile文件为底图，以街道为单位。

2、研究方法

核密度估计法（Kernel DensityEstimation）认为地理事件可以发生在空间的任何位置上，但是在不同的位置上的概率不一样。点密集的区域事件发生的概率高，点稀疏的区域事件发生的概率低[5]。

根据概率理论，核密度估计的定义为：设定集X1，…，Xn是当作从分布密度函数为f的总体中抽取的样本，估计f在某点x处的f（x）。通常是Rosenblatt-Parzen核估计：

式中：k（）称为核函数；h＞0为带宽；（x-Xi）表示估值点x到事件Xi处的距离。

空间自相关（spatial auto-correlation）是指地理事物分布于不同空间位置的某一属性值之间的统计相关性，通常距离越近的两值之间相关性越大，分为全局空间自相关和局域空间自相关，用于鉴别空间自相关的统计量包括：Moran’s Ⅰ，Geary’s C，LISA，G等。本研究选取Moran’s Ι和LISA统计量分别解释武汉市医疗点全局和局域空间自相关特征。其中：全局空间自相关侧重于分析空间对象的属性值在整个区域内的空间分布状态及模式，Moran’s Ⅰ统计量能够反应空间邻接或邻近区域单元属性值的相似程度，是目前应用最广泛的统计量，计算公式如下：

表1 武汉市各行政区医疗设施分布特征

图1 武汉市医疗设施空间分布及核密度特征

式中：Xi代表第i个空间单元上的观测值；Wij为空间权重矩阵W的相应元素；n表示武汉市的61个研究单元。Moran’s Ⅰ统计量取值处于-1和1之间，绝对值越大表示空间相关性越强。

局域空间自相关通过比较观测值和相邻值与全局的关系，能更准确地把握局部空间要素的集聚与分异特征，因为全局空间自相关的检验前提是区域均质性假设。然而，现实中异质性更为常见，也就是说，全局上高度自相关并不代表着局部也高度相关。本研究以LISA（Local Indicator of Spatial Association）统计量解释武汉市医疗点局域空间自相关情况，计算公式如下：

式中：wij为空间权重矩阵的标准化形式；Ii正值表示该空间单元与邻近单元的属性值相似；Ii负值表示该空间单元与邻近单元的属性值相异。在随机分布假设下，局域Moran’s Ⅰ系数以标准化形式检验其显著性水平。

表2 全局空间自相关统计量结果

图2 医疗设施的Moran散点图和LISA图

三、武汉市医疗设施空间分布特征

1、医疗设施类型及分布特征

本研究将医疗设施类型分为四级。其中，一级、二级、三级医院按照我国《医院分级管理标准》划分：一级医院主要包括卫生所、诊所和资质为一级的地方医院；二级和三级医院根据网络信息核对予以标注，其官方网站未明确标注医院等级的则根据《医院分级管理标准》中的要求予以划分；另一等级则为药店。武汉市各行政区医疗设施类型的点个数及密度分布情况，如表1所示。其中，以江岸区、江汉区和武昌区密度值最高，初步呈现沿长江两岸的集中分布特征。

利用Arcgis 10.0平均中心与方向性分布分析工具（标准差椭圆），计算武汉市医疗设施空间分布中心与分布的方向特征。平均中心是所有医疗设施的平均X、Y坐标。标准差椭圆既可以反映要素空间分布中心，又能识别分布方向趋势，椭圆长轴为空间分布点位最多的方向，短轴为分布最少的方向。

如图1a所示，标准差椭圆之内的样本数为2064个，占总样本数的72.8%，医疗设施明显集中于武汉市主城区，分布中心为东经114.319°、北纬30.600°；标准差椭圆长轴呈东北—西南态势，反映了武汉市医疗设施空间发展在该方向上的延展趋势比其他方向更加明显。医院与药店的分布中心与标准差椭圆略有移动，但分布中心所在行政单元与椭圆长轴方向并未变化。

2、医疗设施空间集散特征

核密度分析是根据单位面积内点的密度来估计样本点周围的密度并产生一个光滑的表面[6]。它对单位面积的事件数量在空间上的变化有比较清楚的描述。本研究利用Arcgis核密度分析工具，以自然间断点分级法为分类依据，分别对武汉市医疗设施、医院和药店的点样本做核密度分析（见图1）。武汉市医疗设施分布与密度分布总体一致，呈现“一核独大，零星分布”的空间分布格局，圈层式空间结构特征明显。医疗设施集聚范围（见图1b）涉及长江以北（下简称江北）的江汉区、江岸区和汉阳区，长江以南（下简称江南）的武昌区略有集聚；医院的空间集聚特征表现为江北地区（江岸区和江汉区）与江南地区（武昌区）的双核心空间格局（见图1c）；药店的集聚范围涉及江北的江汉区和江岸区（见图1d）。在主城区范围内，整体呈现出以核心集聚地区向外扩散的圈层式空间结构。同时，武汉市六个外围城区都存在自身的医疗设施集聚中心。大体上形成了“1+6”的中心—外围医疗设施空间格局。

四、武汉市医疗设施空间关联特征

1、全局自相关分析

空间权重矩阵的选取是空间分析中最困难和最具争议性的问题之一，对分析结果有着直接影响。在城市内部/城乡之间，医疗设施的数量往往随着距离的增加而衰减[7]，因此，本研究采取距离的权重矩阵并只考虑邻居关系，即设定——门槛距离d，当i和j的距离在d以内时，wij=1，反之wij=0。根据武汉市东西南北端点经纬度，以GeoDa为分析工具，设定基础阈值为13.73千米，以基础阈值的倍数为步长依次截取距离权重矩阵，在此基础上，计算Moran’s Ⅰ统计量，采用随机分布检验。

由表2可知，在一定范围内，Moran’s Ⅰ统计量（p≤0.05）显示武汉市医疗设施在总体上呈现正自相关特征，但不同的空间权重矩阵对自相关统计量的探测结果有显著影响。观察距离矩阵探测结果的变动特点可以发现，随着距离的增大，正相关程度逐渐减弱，这充分说明武汉市医疗设施的分布受地理学第一定律的支配，即随着两点间距离的扩大，医疗设施的关联性随之减弱，其空间分布特征由空间集聚演变为随机分布。当相关距离超过41.19千米（3倍基础阈值）后，Moran’s Ⅰ统计量表现出不稳定性，在54.92千米（4倍基础阈值）上并没有表现出显著性，在68.65千米（5倍基础阈值）之后出现微弱的负相关性，但其绝对值接近于0，仍可视为随机分布。由此可判定，医疗设施的自相关范围阈值约为68.65千米（5倍基础阈值），但随着距离递增，医疗设施愈加分散。

2、局部自相关分析

Moran散点图可以定性表达空间单元与周围单元之间的关联形式，其横坐标为医疗设施样点的标准化值，纵坐标为由空间权重矩阵决定的相邻样点的滞后值（平均值）。在以基础阈值为空间权重矩阵的散点图中（见图2），绝大部分样点分布在第一和第三象限，说明武汉市医疗设施呈现较强的局部空间集聚特征，即医疗设施较多的地区与较多的地区相邻，医疗设施较少的地区周围的医疗设施也较少。并且以第三象限样本数最多，说明武汉市医疗设施呈现以低——低状态的均质性分布为主，进一步验证了核密度分析的结论，即医疗设施的高值均质性存在集聚特征。在少许局部地区，同时也存在低——高、高——低的异质性区域。

这种集聚和异质性特征在图中可以得到更直观的表现。从武汉市医疗设施LISA聚类图可看出，随着距离的增加，医疗设施局部自相关表现出从均质向异质的变化过程，即从高值集聚向低值分散的变化。在5倍基础阈值（68.65千米）之后，外围城区医疗设施的集聚特征明显。其中黄陂区前川街道、新洲区阳逻街道和邾城街道，蔡甸区的蔡甸乡，江夏区的纸坊街道为外围城区的高值地区。随着距离的增加，在10倍基础阈值范围上，蔡甸区的永安街道，江夏区的安山镇、舒安乡和豹澥镇，黄陂区的李家集街道、罗汉寺街道、木兰乡和蔡家榨街道呈现低值被高值包围的离群状态，表明这些地方的医疗设施相对缺乏。

五、结论

本研究从点和面的视角探索了武汉市医疗设施的空间分布格局，通过核密度分析和空间自相关分析，其表现出以下特征。

第一，基于“点”视角的空间分布特征表现为“1+6”的中心——外围圈层式空间格局。从行政单元来看，武汉市医疗设施集中分布于武汉市主城区，其中江岸区医疗设施密度相对较高，东北——西南方向上的延展趋势比其他方向更为明显。核密度分析结果表现出武汉市医疗设施“一核独大，零星分布”的空间分布格局，圈层式空间结构特征明显，其中医院的空间集聚特征表现为双核心空间格局。

第二，基于“面”视角的空间分布特征表明，随着距离的增加行政单元之间的医疗设施关联性相继减弱。空间全局自相关结果一方面佐证了核密度分析的样本集散特征，另一方面更为直观地描述了随距离增加，武汉市各行政单元之间医疗设施的聚散过程。局部自相关结果表明随着距离的增加，主城区医疗设施的核心集聚效应减弱，各外围城区医疗设施的中心性突出。通过距离权重的不断增加，可反映武汉市外围城区医疗设施相对缺乏的地方，对解决医疗设施空间配置等问题提供了依据。

注释

① 提取结果会出现同一单位不同科室的重复现实。如黄陂区人民医院，其门诊部和住院部在提取结果中分属两个点样本，因此将其合并。

[1] 高军波、周春山、王义民、江海燕：转型时期广州城市公共服务设施空间分析[J].地理研究，2011，30（3）.

[2] 宋正娜、陈雯、张桂香、张蕾：公共服务设施空间可达性及其度量方法[J].地理科学进展，2010，29（10）.

[3] 张莉、陆玉麒、赵元正：医院可达性评价与规划——以江苏省仪征市为例[J].人文地理，2008，34（2）.

[4] 宋正娜、陈雯：基于潜能模型的医疗设施空间可达性评价方法[J].地理科学进展，2009，28（6）.

[5] 程乾、凌素培：中国非物质文化遗产的空间分布特征及影响因素分析[J].地理科学，2013，33（10）.

[6] 黄娉婷、张晓平：京津冀都市圈汽车产业空间布局演化研究[J].地理研究，2014，33（1）.

[7] 熊娟、罗静、彭菁等：基于可达性的县域医疗服务均等化分析——以湖北省松滋市为例[J].人文地理，2012（5）.

（责任编辑：胡冬梅）