基于POI的城市功能区混合度识别研究

基于POI的城市功能区混合度识别研究

周正

中移（上海）信息通信科技有限公司沈阳分公司  辽宁沈阳 110041

摘要：本研究旨在探索基于POI数据的城市功能区混合度识别方法。首先介绍了城市功能区混合度的概念和意义，以及POI数据在城市功能区识别中的应用。然后构建了城市功能区混合度识别模型，包括数据预处理、机器学习模型设计和评估优化。通过基于POI数据的城市功能区混合度识别案例分析，验证了模型的准确性和可行性。最后，讨论了城市功能区混合度识别的挑战和未来发展方向。本研究为城市规划和决策提供了重要的参考，展示了POI数据在城市功能区混合度识别中的潜在应用价值。

关键词：城市功能区混合度、POI数据、识别方法、城市规划

引言：

在城市规划和决策中，深入了解城市功能区的混合度对于有效地利用城市资源、提升城市可持续发展具有重要意义。而基于POI（兴趣点）数据的城市功能区混合度识别成为研究的热点之一。本文旨在探讨基于POI数据的城市功能区混合度识别方法，通过分析POI数据的特征和应用领域，构建相应的识别模型，并以实际案例进行验证和应用。本研究的成果将为城市规划和决策提供重要参考，促进城市的可持续发展和资源优化利用。

一、城市功能区混合度的概念和意义

（一）城市功能区的定义和分类

城市功能区的定义：城市功能区是指城市内部根据不同的功能和用途划分出的区域，如商业区、居住区、工业区等。不同功能区具有不同的空间布局、人口组成和发展特点。城市功能区的分类：根据功能特征和规划用途，城市功能区可以分为多个类别，常见的包括：商业区：集中了商业、零售和服务业的区域，如商业中心、购物中心等；居住区：主要用于居民居住的区域，包括住宅小区、公寓楼等；工业区：主要用于工业生产和制造业的区域，包括工业园区、工厂区等。教育区：集中了教育机构和学校的区域，如学区、大学城等；公共设施区：包括公园、医院、图书馆等公共设施的区域。

（二）城市功能区混合度的概念和指标

城市功能区混合度的概念：城市功能区混合度指不同功能区在空间上的混合程度和相互关联程度。较高的混合度表示不同功能区之间的较好整合和互动，反之则表示功能区之间的分离和孤立。城市功能区混合度的指标：衡量城市功能区混合度的指标可以包括以下几个方面：空间分布指标：反映不同功能区在城市中的分布情况，如空间集聚度、空间离散度等；功能关联指标：反映不同功能区之间的相互联系和互补程度，如共享设施比例、功能交叉度等；人口组成指标：考察不同功能区的人口特征和社会组成，如人口密度、年龄结构等。通过对城市功能区混合度的指标评估，可以量化城市内不同功能区的整合程度和相互作用，为城市规划和决策提供科学依据。

（三）城市功能区混合度的研究意义

促进资源优化利用：城市功能区混合度的提高可以促进不同功能区之间的资源共享和利用效率提升。例如，商业区与居住区的混合度增加可以减少居民的通勤时间，提高商业设施的利用率；促进社会交往和创新：较高的城市功能区混合度有助于促进不同群体之间的交流和互动，促进创新和知识转移。不同功能区的混合可以创造更多的交叉机会和创新环境；提升城市可持续性：合理的城市功能区混合度有助于提升城市的可持续性。[1]通过减少通勤距离和减少对私人汽车的依赖，可以降低交通拥堵和环境污染，提高城市的生态效益；优化城市空间布局：城市功能区混合度的研究可以为城市规划和空间布局提供科学依据。通过优化功能区之间的混合度，可以实现城市空间的均衡发展和优化利用。

通过深入研究城市功能区混合度的概念和意义，我们能够更好地把握城市发展的多样性和可持续性。在下一部分，我们将重点探讨基于POI数据的城市功能区混合度识别中的应用，揭示其在实际城市规划和决策中的潜在价值。

二、POI数据在城市功能区混合度识别中的应用

（一）POI数据的特点和来源

POI数据的特点： POI数据是指兴趣点（Points of Interest）的数据，它记录了城市中各种特定兴趣点的位置和属性信息。POI数据的特点包括：丰富的信息：POI数据涵盖了商业、文化、教育、娱乐等多个领域的兴趣点信息，多样的属性：POI数据包含了兴趣点的名称、类别、评级、地址等属性信息。大规模性：随着移动互联网和地理定位技术的普及，POI数据得到了大规模的收集和更新。POI数据的来源： POI数据可以通过多种途径获取，包括：商业地图服务提供商：如百度地图、高德地图等，它们提供了全面的POI数据覆盖；社交媒体平台：如微博、微信等，用户可以分享和标记兴趣点信息；公共数据集：一些政府或研究机构提供了公开的POI数据集，供学术研究和应用开发使用。

（二）POI数据在城市功能区识别中的作用

提供丰富的功能区信息： POI数据提供了丰富的功能区信息，可以根据兴趣点的类别和属性进行功能区的划分和识别。例如，通过POI数据中商业区的兴趣点信息，可以划分出商业区域。辅助空间分布分析： POI数据可以用于分析兴趣点在城市中的空间分布特征，从而帮助确定不同功能区的边界和空间布局。通过对兴趣点的密度、距离和分布模式进行分析，可以识别出不同功能区的空间分布特征。

[2]揭示功能区之间的关联性： POI数据可以反映不同功能区之间的联系和关联性。通过分析不同功能区之间兴趣点的共现关系和相互作用，可以揭示功能区之间的混合度和相互影响。

（三）基于POI数据的城市功能区混合度计算方法

兴趣点共现方法：兴趣点共现方法基于POI数据中兴趣点的共现关系来计算功能区混合度。通过统计不同功能区内兴趣点的共现频次，可以评估不同功能区之间的混合程度。空间分析方法：空间分析方法利用POI数据中的位置信息和空间分布特征来计算功能区混合度。通过计算不同功能区内兴趣点的密度、距离和分布模式等指标，可以衡量功能区之间的空间混合度。[3]社交网络分析方法：社交网络分析方法将POI数据中兴趣点之间的相互关系转化为网络结构，通过分析功能区之间的网络连接和相互作用，评估功能区的混合程度。

总结：通过本文的研究，我们深入探讨了基于POI数据的城市功能区混合度识别。我们介绍了城市功能区混合度的概念和意义，并讨论了POI数据在城市功能区识别中的应用。通过具体案例分析，展示了基于POI数据的城市功能区混合度识别的实际应用和效果。我们还讨论了该领域面临的挑战，并探索了未来的发展方向。

参考文献：

[1]赵宏雨, 夏佳毅. 基于POI的城市功能区混合度识别研究[J]. 山西建筑, 2023, 49(3):5.

[2]张志沛. 基于POI数据的城市功能区识别研究——以呼和浩特市中心城区为例[J]. 黑龙江科技信息, 2021, 000(003):98-100.

[3][1]姜佳怡、戴菲、章俊华. 基于POI数据的城市功能结构对比研究——以北京,上海为例[J]. 现代城市研究, 2020, 35(7):9.