基于大数据的济南城市功能分区结构研究

樊文平谢君王鸿康刘晓慧刘红平

(1.山东建筑大学测绘地理信息学院，山东济南250101；2.山东建筑大学理学院，山东济南250101)

0 引言

城市功能分区是指聚集相同或相关的经济资源、人力资源及其他社会资源，并在一定空间内发挥特定作用的空间载体，其充分体现了城市用地的职能特性。城市功能分区结构研究可以检验城市用地功能是否合理并辅助优化城市空间结构，因此一直以来是城市规划领域的重点研究方向。王玉波等[1]以黑龙江省为研究对象，根据相应的国家政策和发展规划，将其划分为7大分区；赵亚博[2]根据城市发展的内力和外力因素对其进行阐述，为城市空间结构的合理发展提出有效建议；王开泳等[3]从促进城市发展的动力系统出发，探讨了城市空间结构演变的内在和外在力量。然而，传统的城市功能区结构研究多通过人工走访和问卷调查的方式进行，需要大量的人力物力，且耗费时间长，数据准确性也无法得到保证[4]。

大数据技术的出现有效地解决了这一系列问题，其实时性、动态性、高效性将成为研究城市空间发展的重要优势[5]。当前，大数据技术也已在城市空间规划领域中得到了广泛的应用:余颖等[6]根据大数据的研究方法对重庆主城区的规划发展提出了合理化建议；池娇等[7]以城市电子地图和兴趣点POI(Point of Interest)为数据源，GIS为数据处理平台，以重分类和定量识别等研究方法，对城市功能分区进行了相应的研究，其结果比城市规划图更加细致准确；韩朗逸[8]利用高德地图的POI对天津市主中心城区和滨海副中心的城市功能分区进行了识别与对比分析；李娅等[9]基于遥感图像数据、POI数据及路网数据，使用遥感信息提取技术和语义信息挖掘方法城市功能区进行了语义分类；王奇等[10]基于POI数据和主成分分析法对宁波市主城区功能区分布格局进行了研究。可见大数据已经成为准确整合城市空间结构的重要工具，并为处理地理空间问题和进行城市空间研究提供了新的方向和研究方法。总结起来，目前研究主要包括:城市功能区识别与划分[11-13]、城市结构探索[4，10]、商业规划与决策[14]、城市居民行为空间研究[15-16]以及城市社会空间与社会网络分析[17]等。基于以上背景，以济南市城区功能用地为例，结合POI和热力图2项大数据，利用GIS核密度分析等方法研究城市功能分区的空间结构及其与人流集聚的适应性问题。

1 研究区域概况及数据预处理

1.1 研究区域概况

济南市是山东省的省会，位于山东省中西部。截止到2016年末，济南市总面积为7 998 km2，全市常住人口723.3万人、户籍总人口632.8万人。2019年3月发布的《济南城市发展战略规划(2018～2050年)》表示，到2025年，济南市将成为新兴的国家中心城市；到2035年，基本建成现代化的国际大都市，城镇人口达到1 200万。研究区域为济南市绕城高速以内的城区范围。

1.2 数据来源及预处理

1.2.1 数据来源

POI数据是以济南绕城高速圈为主要范围，通过高德地图的开放平台获取代码进行提取的。时间截止到2019年4月份，获取数据共11 186条、19个类别，包括生活服务、体育休闲服务、医疗保健服务、休闲体育服务等。其中，每一大类下又包含多种小类别。每条数据包含编码、地物名称、地址、经纬度等属性。

百度地图热力图是百度公司的一款大数据可视化产品，其基于移动位置服务LBS(Location Based Services)平台手机用户的地理位置数据，通过地理信息空间处理动态地展现不同程度的人群集聚，实时地描述城市中人群的分布情况，其直观的人口密度空间表达处理功能可以弥补POI的不足。热力图数据主要利用移动端对百度地图热力图层进行整点、实时、分区截取，截取范围为济南绕城高速圈以内的城区部分。考虑到节假日期间人流在地理空间上的分布与平时相比会有所差异，为保证数据的准确性，以正常工作日和周末数据为样本(2019年5月6日、2019年5月12日)，分别截取当天8∶00～23∶00的整点百度热力图数据。

1.2.2 数据处理

(1)POI数据处理

将获得的POI数据转换为Excel格式，删除重复字段和属性缺失的部分数据，并对19类数据进行精细归纳，最终合并为8大类，结果见表1。

表1 功能用地分类表

因为POI数据仅具有空间坐标和相关的属性信息，所以需借助ArcGIS平台进行可视化表达。将整理后的数据转成矢量文件导入ArcGIS10.3中，修改空间投影坐标系，并按照已规划好的范围，对数据进行再编辑，删除无效点，结果如图1所示。

图1 POI数据分布图

(2)百度热力图数据处理

共截取了2019年5月6日和5月12日的70张百度地图热力图作为分析数据。根据研究内容，筛选具有代表性的样本数据。利用绘图软件进行数据拼接，文中所涉及的百度地图审图号为GS(2017)2638。

2 结果与分析

2.1 POI数据核密度分析带宽

核密度估计方法的好坏依赖于带宽h的选择。运用ArcGIS计算济南市POI核密度分布时的默认带宽为1 000 m，将其与带宽为500和1 500 m的计算结果进行对比，结果如图2所示。

图2 带宽对比图/m

通过对比图2可知，h2=1 000 m时，仅周边地区有离散数据点，中心地区平滑且含有较多细节信息，核密度分析结果能够重点突出各城市功能区空间特点，能较好地反映出空间结构的发展规律。因此，文中研究以ArcGIS软件默认带宽1 000 m为最佳宽带，重点突出各城市功能区的空间特点。

2.2 城市功能分区结构

基于ArcGIS中的Jenks自然断裂法分别将各类POI核密度分析结果按9级标准进行分级显示，从而挖掘济南市城市功能分区的结构特点。结果如图3～10所示。

(1)居住用地核密度分析

由图3可以看出，居住用地在整个范围内分布均匀。呈现中心地区集中连绵，周边地区均匀分散并逐步向东部地区迁移的发展趋势。其中，主要的最高密度中心位于由泉城广场—趵突泉—大明湖组成的三角辐射范围内。在离中心区域距离较近的经十路以北、山师东路附近也有小片的密集区域。除此之外，其余高等密度区域主要位于由二环西高架道路—黄河—二环东路—二环南高架道路组成的多边形区域内。

图3 居住用地分布图

(2)公共管理与服务设施用地核密度分析

由图4可以看出，公共管理与服务设施用地各聚集区距离较近，多位于市中区和历城区交界处。中等密度中心沿经十路或其他城市道路分布，与高等密度中心的辐射范围相交，可覆盖大部分黄河以南、二环南高架桥以北区域。总体来看，其分布呈现多中心的发展趋势。但由图4也可看出，周边密度中心距主中心距离较近，且离散点较少，大小密度中心都沿主要城市道路分布。因此，该用地类型趋向性明显，聚集度高。在整体分布上，呈现出顺应经十路的东西走向并横向贯穿研究区域的趋势，同时在南北方向以玉函路为轴心，与横向组成了“T”形分布的城市空间结构。

(3)商业服务设施用地核密度分析

由图5可知，商业服务设施用地中各聚集区面积中等、分布均匀。极高的密度中心都位于济广高速—二环西高架路—经十路—二环东路构成的四边形范围内，并以此为边界向四周扩散。其区域内各核心都偏向于西部地区，仅在东部地区形成了一个范围小，等级低的较高的密度中心。因此，其整体分布相对集中，空间结构差异性较大。但是，在分布区域内没有绝对的聚集中心，各高等聚集区均以不同的辐射形式分布于槐荫区—市中区—历下区—历城区—天桥区范围内，呈现整个中心地区共同发展的趋势。

图4 公管用地分布图

图5 商业服务设施用地分布图

(4)工业用地核密度分析

由图6可以看出，工业用地聚集区两两相邻，形成局部联结趋势。主要位于金龙大厦—山东省实验中学和山东省文化厅—大明湖站2大区域内，且多沿铁路、经十路或其他主干道路分布。除此之外，和其他用地类型相比，周边区域的中等聚集区面积更大、等级更高、分布更密，并逐渐向西南地区、黄河以北和东部地区延伸。研究区域中工业用地主要分布于北园高架桥以南，二环东路以西，经十路以北和二环西路以东范围内。整体来看，工业用地的发展呈现均匀的多核心发展规律，并逐渐脱离主城区向东部地区和西南地区发展。

图6 工业用地分布图

(5)物流仓储用地核密度分析

由图7可知，物流仓储用地占总用地面积的比例较小，密度中心分布不集中，仅包含3个小面积的高密度点，其中最明显的密度点位于济南北立交桥。横向上，可明显看出沿经十路和小清河分布。纵向上，将密度中心的分布以经十路为中线，划分为南北2部分。经十路以南区域多靠近京福线和英雄山路；经十路以北地区多分布在二环西高架路、顺河高架路的东西2侧，形成2条纵向分布的宽带。因此，其在空间分布上形成了“两横两纵”、沿河流和城市主干道路分布的趋势。

图7 物流仓储用地分布图

(6)交通附属设施用地核密度分析

因在数据处理中，删掉了对城市功能辨识度小的公交站等交通用地，仅留下了重要的交通枢纽、场站。因此，在核密度分析时，数据量相对较少，但针对性强，由图8可以看出，仅高密度区就占总数的50%。针对这些密度点可从内、外两层进行研究。外层，呈半圆状，沿济南绕城高速道路分布；内层，多位于济南内部高速道路或者其他城市道路的交叉点及立交桥处，以中心区域的济南立交桥—济南北立交桥最为突出。整体来看，其在区域内分布均匀，重点突出。以济广高速、经十路为轴心，形成了双轴、横向发展的多核心城市空间结构。

图8 交通附属设施用地分布图

(7)公共设施用地核密度分析

由图9可以看出，公共设施用地在区域内分布广泛，以同心多边形方式向四周扩散。其离散区较少，多为中等及偏上等级，主要位于黄河以北的交通枢纽处。黄河以南地区，有密度极高的单核中心，空间显示突出，周边中等密度区可通过辐射形成集中连片的覆盖网。整体来看，公用设施用地主要分布在由济广高速—二环西高架路—二环南高架路—二环东路组成的区域内。在东部地区的工业南路、奥体中心体育场附近也有小片的密集区。从空间格局的规划来看，公共设施用地呈现高聚集、广辐射，并逐步向四周发散的趋势，也就是“大集聚、小分散”的格局。

(8)绿地与广场用地核密度分析

图10中，绿地与广场用地的中心区域聚集度最高、面积最大，主要位于趵突泉附近。其周边地区密度中心的聚集度都较小，大多位于风景名胜景点或者公园附近，且都以同心圆方式分布。在中心地区，各同心圆辐射范围相交，可集中连片显示，空间显示度较高；但周边地区，各密度中心距离较远，难以形成空间全覆盖。因此，根据绿地与广场核密度分析图可以初步判定，绿地与广场用地的分布呈现中心聚集，周边离散的空间格局。

图9 公共设施用地分布图

图10 绿地与广场用地分布图

2.3 热力图验证分析

在热力图分析中将城市用地分为2种情况，一种有具体的时间要求，比如居住用地、公管、商业服务设施用地等。该用地类型仅在部分时间段会有人流量的高峰期，因此对数据时段性要求严格；还有一种无明确时间要求、需要综合分析，如工业用地、公共设施用地等，该用地类型无法根据单一时间段进行判断，需进行综合分析。

(1)单一热力图分析

针对居住用地，其活动范围内人流具有早出晚归的特点。但早晨软件的用户访问量少，热力图显示不明确。 因此，文章考察了晚上 22∶00、23∶00的数据(如图11所示)。该时段内人流密度主要位于万达广场、趵突泉—泉城广场附近，在山东大学(洪家楼校区)和工业南路也有中等面积的人流聚集区。整体来看，人流活动区域位于由小清河和济南市二环道路组成的多边形和工业南路附近，与核密度分析中得到的结果相呼应。

商业服务设施用地在中午 11∶00～13∶00、下午18∶00～19∶00 具有较强的活力，因此以 12∶00 和18∶00的数据作为考察对象(如图11所示)，可以发现该段时间内主要的人流聚集区与商业服务设施用地核密度分析结果基本吻合，主要位于和谐广场、嘉华购物广场、万达广场、山东师范大学(千佛山校区)、趵突泉—泉城广场、解放桥、高新区工业南路及奥体附近，另外其他的较大型的商业和商务用地附近也有较高人流聚集，商业服务设施用地对人流的聚集作用显著。

绿地与广场用地的人流高峰期多出现在周末和节假日期间，因此，选取5月12日(周天)上午10∶00和下午16∶00的数据作为考察对象(如图12所示)。研究时段内人流量主要集中于趵突泉—泉城广场区域，同时在山东大学(千佛山校区)、南部山区、泉城公园、英雄山风景区也有中高等的密度覆盖区，这与功能用地的分布大体一致。

(2)综合热力图分析

核密度分析中得到的公共管理与服务设施用地主要位于小清河和济南市二环道路组成的区域中，并且呈“T”形分布，由图11、12可以看出其在经十路以南的英雄山路附近有中等偏高等级分布范围并呈现向南延伸的趋势，而此区域却无明显的人流活动的高峰期，因此该区域的人口发展还有较大潜力。

对于工业用地，在研究区域的西部、东部都有工业区聚集但无对应的人流变化，与两翼地区初步发展密不可分。近年来，为带动周边地区发展，部分工业外迁，但两翼地区的经济水平有限，人口流动还无法达到聚集程度。

物流仓储用地，多分布在人口流动的高频地区—经十路附近，周边多是物流中转中心或中高等快递派送点。交通附属设施用地分为内外2层，外层靠近济南绕城高速，人流量少，人口密度小；内层靠近济广高速和经十路，人流量多，人口密度大。整体来看，这2种用地类型都符合城市用地规范。

公用设施用地人流主要分布于济广高速和二环路组成的区域内，东部工业南路、奥体中心体育场附近也有小片的密集区。核密度分析中得到的公用设施用地覆盖面更广，几乎涵盖了全部黄河以南的城区范围。与公管用地范围类似，其在经十路以南的英雄山路附近也有中等偏高等级的分布范围并呈现向南延伸趋势，而此处人流活动并无明显高峰，同样印证了该区域的人口发展潜力有待进一步挖掘。

图11 2019年5月6日 8∶00～23∶00热力图

图 12 2019年 5 月 12日 10∶00、16∶00热力图

根据上述分析，综合现有城市规划内容可见，居住用地布局恰当、面积最大、分布最广，在今后可逐渐脱离主城区，朝向两侧、多核心发展，减轻中心城区的压力。物流仓储用地分布合理，多位于城市外圈或边缘地带。今后可加快主城区物流中心的发展，同时将各级仓库用地向城市边缘及郊区地带转移。济南市东部及西部地区的工业用地、南部地区的公共管理与服务设施用地和公共设施用地人流聚集作用有待增强，三者分布区域相似，在发展上可形成优势互补挖掘更多人口潜力。商业服务设施用地聚集人流作用明显，今后的城市规划中，商业用地的范围可进一步扩展，以充分发挥人口快速流动带来的经济效益优势。交通附属设施用地分布合理，按道路分布分为了内外两层，在城区建设中可适量增加绕城高速圈的附属交通设施，增加用地范围。绿地与广场用地在中心城区的分布符合人口流动规律，但在经十路以南的山区人流量较少，可适量增加景区的基础配套服务设施，吸引更多旅客，使功能用地得到充分应用。

3 结论

基于济南市中心城区的POI数据和百度热力图数据，利用GIS核密度分析方法对城市空间功能分区结构进行研究，结果表明:

(1)济南市居住用地、物流仓储用地、交通附属设施用地、绿地与广场用地分布合理；工业用地在西部和东部地区人流集聚程度较低；公管用地和公共设施用地在南部地区的人口发展潜力较大；商业用地聚集人流作用明显。

(2)总体上看，多数功能用地的分布仍处于发展阶段，在中心城区呈现高聚集、分布广的形式，在两翼地区呈现多离散、少覆盖的形式。整体来讲，各城市功能用地都开始朝向多核心、少聚集、覆盖广的方向发展，这有助于减轻中心城区的压力。

基于POI和地图热力图等大数据的城市功能分区研究为城市空间研究提供了新的视角，有助于对城市空间结构进行重新梳理，并针对城市用地的现有情况提出导向性建议。后续可以继续补充其他大数据形式(如手机信令等)进行综合定量比较研究，详细挖掘城市空间功能布局信息。