基于GIS的合肥市蜀山区购物中心区位评价

陈兵丽

（池州学院资源环境学院，安徽池州247000）

基于GIS的合肥市蜀山区购物中心区位评价

陈兵丽

（池州学院资源环境学院，安徽池州247000）

运用GIS的最近距离分析法、泰森多边形分析法、缓冲区分析法从人口、交通通达性和停车场配置3个方面评价合肥市蜀山区购物中心区位，最后综合以上3个要素整体评价购物中心的区位等级.结果表明：区位优势度为优良的购物中心数量有9家，占购物中心总量的34.6%；区位优势度为中等的购物中心有12家，占购物中心总量的46.2%；区位优势度为差的购物中心数量有5家，占购物中心总量的19.2%.研究结果为城市管理者合理整合购物中心资源和改善购物中心的经营状况提供依据.

区位评价；购物中心；GIS；合肥市

0 引言

我国经济的快速发展和城市人口的急剧增长，为我国购物中心迅速发展提供了有利条件，大型购物中心的建设对经济增长有巨大的推动作用.但购物中心建设投资周期长，商品种类有极强的相似性，所以区位选择成为了决定购物中心经营成败的最关键因素.传统区位选择完全靠管理者的主观臆断或者商家的经验，使得许多购物中心有较大的雷同性，在一定程度上造成了购物中心经营状况的下降，采用科学的方法合理评价购物中心的区位条件势在必行.

设施选址问题受到国内外学者的关注，武占云等[1]运用空间相互作用模型对上海市不同类型的购物中心区位等级进行了评定，祈向前[2]运用Super Map和VB软件，根据超市选址的多个评价因子，提出超市选址的合理方案.王庆国等[3]介绍了GIS的各种空间分析方法在设施选址中的应用.李雪铭等[4]利用GIS方法对大连市不同地段的居民小区优劣进行了评价.但上述研究，更多表现了GIS软件的地图数字化及空间查询功能，空间分析方法运用比较单一，多以缓冲区分析以及叠加分析为主，研究深度欠缺.笔者以合肥市蜀山区购物中心区位评价方案为研究对象，运用最近距离分析法、泰森多边形分析法、缓冲区分析法等多种GIS空间分析方法从人口、交通和停车场配置3个方面评价购物中心优劣，为城市管理者合理规划布局购物中心提供参考，丰富了GIS空间分析方法在设施选址中的应用.

1 研究区概况与数据源

1.1 研究区概况

蜀山区是合肥市4个中心城区之一，位于合肥市西南部，东以金寨路与包河区为界，北以环城西路和南淝河与庐阳区为邻，西南两面与肥西县接壤，是城市西部组团核心城区和西部门户城区.2016年，蜀山区辖61个社区、30个行政村、1个蜀山经济开发区，总面积634 km2，总人口104万人.

1.2 数据源

合肥市购物中心繁多，覆盖区域面积庞大，在研究过程中运用GIS工具建立合肥市蜀山区购物中心空间数据库，方便后续各种地理空间分析.采用ARCGIS软件，以2016年最新合肥市行政区图、合肥市交通图为底图，通过配准矢量化，实现道路和购物中心的图形可视化.通过合肥市统计局统计获得居民区、停车场数据，并通过建立属性数据库对各种影响因素的相关属性进行管理.结果见图1.

图1 蜀山区购物中心分布图

2 合肥市蜀山区购物中心区位的影响因素评价

2.1 基于人口要素的最近距离分析

2.1.1 人口聚集量对购物中心区位影响

人作为消费的主体，从多方面影响着购物中心的经营好坏，如居民收入、人口结构以及国家政策等.笔者侧重从购物中心销售所覆盖居民小区的人口聚集量这个角度去评价人口要素对购物中心区位影响，当然这是建立在居民消费水平均衡分布的前提条件之上的.商家在进行区位选址时，也是尽可能把购物中心布置在人口集中的区域，使购物中心的规模和区域内人口总量相符合，这样才能保证购物中心持续健康经营态势，反之会导致经营状况的恶化.所以比较分析每个购物中心周边的居民区数量的多少，估算每个购物中心服务范围内人口聚集量，能直观反映其区位的优劣.

2.1.2 最近距离分析法

首先介绍最近距离分析法的基本原理[5]，距离公式可以表达为：

在公式（1）中，D代表购物中心与居民小区之间的距离，XA，XB代表购物中心的几何坐标，YA，YB代表居民小区的几何坐标.根据公式（1）计算出每个小区与26个购物中心的距离，通过排序找出距离该小区最近的购物中心，然后分别统计合肥市蜀山区26个购物中心周围最近居民区的个数，根据我国城乡规划法中居民小区人口数量的相关规定，人口总量在10 000至15 000之间可设置小区[6]，从而计算每个购物中心的服务范围内人口聚集量，反映出每个购物中心的竞争能力强弱.

2.1.3 空间分析结果

根据最近距离模型的基本原理，从居民就近购物角度出发，用ARCGIS软件的最近距离分析工具，得出合肥市蜀山区26个购物中心周围31个居民区出现的次数及每个购物中心所服务的人口数量，由于购物中心和居民小区数据样本大，选取有代表性数据见表1.

表1 购物中心最近居民区及人口聚集量统计表

由表1分析可得出结论，覆盖居民区范围最广、服务人口量最多的购物中心有瑞格时代广场、北京华联购物中心两家，占购物中心总量的7.7%，说明其选址佳，竞争能力强；覆盖居民区范围较广、服务人口量较多的购物中心有万达广场、合肥德胜商贸等14家购物中心，占购物中心总量的53.7%，这类商业中心区位条件一般，竞争力较弱；周围几乎没有居民区、服务人口量很少的购物中心有万科广场、蜀合商贸等10家购物中心，占购物中心总量的38.6%，这类商业中心区位条件较差，竞争力最弱，需要做出空间位置上的调整. 2.2基于交通要素的缓冲区分析

2.2.1 交通通达性对购物中心区位影响

通达性是决定购物中心经营成败的重要因素之一，商家为了达到商品销售的最大范围，通常把购物中心布置在城市主干路或次干路交叉口，从而减少消费者的交通成本.购物中心的服务对象主要为市区人口，其与城市干道距离越近，交通时间就越短，交通通达性就高，从而增大了对消费者的吸引力，反之对消费者的吸引力会显著降低.应用GIS工具，可以很容易获取购物中心与城市干道的空间关系，从而准确评价交通通达性对购物中心区位的影响程度.

2.2.2 缓冲区分析法

缓冲区分析是以点、线、面为基础，以特定值为半径，建立一定宽度的单层或多层区域[7].为了确定合理的缓冲区半径，对消费者的行为习惯进行了问卷调查，得出居民步行到达购物中心可接受的出行距离在300-900 m之间.应用ArcGIS软件对合肥市蜀山区主要城市干道进行300-900 m多层缓冲区分析，结果见图2，其中300 m缓冲区内购物中心的交通通达性最优越，600 m缓冲区范围内购物中心的交通通达性次之，900 m范围内购物中心的交通通达性最差.

图2 蜀山区道路缓冲区图

2.2.3 空间分析结果

将各级缓冲区范围内的购物中心分等级统计，结果见表2.从表2可以看出，位于300 m缓冲区内购物中心数量为10，分别是大洋百货、安粮城市广场国际购物中心、瑞格时代广场等，占购物中心总量的38.4%，这类购物中心交通通达性最优越，附近居民可以方便地步行去购物；600 m缓冲区内购物中心数量为10，分别是摩尔广场、万科广场、国购广场IFC店等，占购物中心总量的38.4%，这类购物中心交通通达性适中，附近居民步行购物困难，可以通过驱车方式购物；900 m缓冲区内购物中心数量为6，分别是知心城购物中心、港汇购物中心、天都楼百货商场等，占购物中心总量的23.2%，这类购物中心交通通达性差，在一定程度上制约着消费者购物的积极性.

表2 道路缓冲区内购物中心数量统计表

2.3 基于停车场要素的泰森多边形分析

2.3.1 停车场要素对购物中心区位影响

伴随经济发展，汽车已经进入千家万户，驱车购物也成为人们的生活常态，所以停车场这一基础设施的配备直接影响着购物中心的发展.本身具备停车场或周边有区域停车场的购物中心日益成为人们日常购物的首选，国内许多传统购物中心因为停车困难导致失败的例子也是层出不穷.所以从长远发展的角度来看，配备完备的停车场是购物中心经营成败的关键因素.

2.3.2 泰森多边形分析法

泰森多边形是对空间平面的一种剖分，其特点是多边形内的任何位置离该多边形内样点的距离最近，且每个多边形内仅包含一个样点[7].利用ARCGIS软件，用泰森多边形分析法对合肥市蜀山区26家购物中心数据进行处理，得出购物中心的泰森多边形，以多边形内停车场数量作为衡量购物中心竞争能力的指标之一，结果见图3.

图3 购物中心泰森多边形图

2.3.3 空间分析结果

统计每个购物中心周围的停车场数量，由于数据量庞大，统计有代表性数据，结果见表3.由表3可知，停车场数量超过3个的购物中心有北京华联购物中心、优购邻里购物中心等3家，占购物中心总量的11.1%，这类购物中心具有完备的配套停车设施，能充分满足现代居民驱车购物需求；停车场数量为1个或者2个的购物中心有安徽国际购物广场、合肥银泰城等14家，占购物中心总量的51.8%，这类购物中心的配套停车设施有待改善，不能充分满足现代居民驱车购物需求；周围几乎没有停车场的购物中心有庐星百货商场、中环购物中心等9家，占购物中心总量的37.1%，这类购物中心的配套设施落后，完全不能满足现代居民驱车购物需求.

3 合肥市蜀山区购物中心区位的综合评价

3.1 指标权重的确定

根据人口、交通通达性、停车场要素的相对重要性，利用专家评分法对3个评价因子进行打分，参照韩荣清等相关文献的专家评分原则[8-10]，两个指标同等重要取值为1，略为重要取值为3，很重要为5，从而构建评价指标的判断矩阵，得出该矩阵的特征向量为0.39，0.37，0.24，也就是3个评价因子的权重.

3.2 多因子综合评价

首先对单因子的评价结果进行数据量化，具体量化方法如下：购物中心服务人口数量为30 000以上的为一级，服务人口数量为10 000-30 000的为二级，0个为三级；距合肥市主要道路距离为300，600，900 m的购物中心分别为一、二、三级；购物中心泰森多边形内停车场数量为2个以上的为一级，1个的为二级，0个为三级.评价结果为一级的得分为10分，二级的为7分，三级的为3分.根据下面公式计算得分：

表3 购物中心的停车场数量统计表

在公式（2）中，W为每个购物中心的综合得分，Di为第i个评价因子的权重，Mi为购物中心第i个评价因子评价结果的得分.

根据评价结果，购物中心的综合得分W在9分以上的购物中心其区位优势度为优良，综合得分W在3-9分之间的购物中心其区位优势度为中等，综合得分W小于或等于3分的购物中心其区位优势度为差.经统计得出购物中心区位优势等级见表4.

表4 购物中心区位优势等级表

由表4可知，区位优势度为优良的购物中心数量有9家，分别是北京华联购物中心、优购邻里购物中心等，占购物中心总量的34.6%，这类购物中心覆盖的消费群体范围广、人数众多、交通便利，且自身配备的基础设施完备、竞争力强，区位条件优越；区位优势度为中等的购物中心有合肥银泰城、知心城购物中心等12家，占购物中心总量的46.2%，这类购物中心在居民区范围、交通和基础设施三要素中，在某些方面具有竞争力，在某些方面处于劣势，区位条件一般；区位优势度为差的购物中心数量有5家，分别是百大港汇购物中心、百乐门广场等，占购物中心总量的19.2%，这类购物中心覆盖消费群体范围小、人数少、交通不方便、竞争力最弱，区位条件最差，需进一步整合.

4 提升购物中心竞争力的对策建议

1）区位是决定购物中心成败的关键因素，区位优势度为优良的购物中心多集中在合肥市蜀山区东北地带，该区域内大型购物中心数量较多、人口数量大、交通通达性连贯、基础设施配备完善，居民步行或驱车购物都很方便，但同行业竞争激烈，某些商场之间已经出现恶性竞争，不利于城市的发展.建议在市区将购物中心的数量控制在合理的数字之下，减少恶性竞争.

2）区位优势度为差的购物中心集中在郊区地带，人口分布数量也很大，但购物中心密度越来越小且自身基础设施配备明显滞后.建议在市郊可以通过完善商业中心的基础设施配置来逐步改善购物中心的经营状况.

[1]武占云，王远飞.基于GIS的上海市购物中心区位评价研究[J].华中师范大学学报（自然科学版），2010，44（1）：152-157.

[2]祁向前.GIS空间分析功能在超市区位评价中的应用[J].测绘科学，2011，33（6）：223-225.

[3]王庆国，谭皓.设施空间选址中的GIS技术支持[J].测绘与空间地理信息，2009，27（5）：34-50.

[4]李雪铭，李双建，徐丛春，等.基于GIS的城市居住小区区位条件评价研究[J].经济地理，2008，12（9）：638-642.

[5]杨忠振.城市中购物中心空间布局的优化[J].哈尔滨工业大学学报，2005，6（2）：204-206.

[6]吴志强、李德华.城市规划原理[M].上海：中国建筑工业出版社，2010：497-499.

[7]黄玲，柳宗伟.基于神经网络的额选址区位评价模型分析应用[J].地理信息科学，2008，6（2）：37-40.

[8]刘伟娜.基于GIS的西安市主城区大型购物中心布局优化[D].西安：西安建筑科技大学，2011.

[9]韩荣清.基于GIS的招远市农村居民点布局适宜性研究[J].聊城大学学报（自然科学版），2008，21（1）：81-84.

[10]耿艳辉.基于GIS缓冲区分析的购物中心选址研究[J].测绘与空间地理信息，2011，34（2）：169-171.

（责任编辑王颖莉）

Location Evaluation of Shopping Center in Shushan District of Hefei Based on GIS

CHEN Bing-li
(School of Resources&Environment,ChizhouUniversity,Chizhou,Anhui 247000,China)

This paper evaluates the location of shopping center in Shushan District of Hefei City using nearest distance analysis,Tyson polygon analysis,buffer analysis from population,parking and transport.Then it makes overall evaluation of shopping center location from the three elements.The results show that the number of shopping center whose location advantage degree is optimal is nine,accounting for 34.6%of the total shopping center;shopping center of location advantage degree for medium has 12,accounting for 46.2%of total shopping center;shopping center for poor location advantage degree has five,accounting for 19.2%of the total shopping center.It provides the basis for the urban managers to integrate shopping center resources rationally,thereby improving shopping center management.

location evaluation;shopping center;GIS;Hefei City

F712.9

A

1673-1972（2017）03-0105-07

2017-03-04

安徽省教育厅人文社科重点项目（SK2016A0637）

陈兵丽（1979-），女，山西阳城人，讲师，主要从事城市地理学和GIS应用研究.