基于多源数据的武汉市城市功能区识别研究

赵宇昂，邵荣辉

摘要：有效识别城市功能业态的分布特征可以为城市的功能结构以及资源配置提供一个准确的发展方向。本文以武汉市中心城区为研究对象，对基础数据按照居住、商业、绿地广场、公共服务进行分类，并采用叠加分析得到武汉市最具有活力的街区，最后与高德地图进行结果验证。以期为武汉城市空间结构和高质量发展提供借鉴。

关键词：OSM；POI；核密度分析；城市空间结构

中图分类号：TU984.13               文献标识码: A

 引言

识别城市不同功能区，研究城市空间发展与相互作用规律，对于城市空间结构与科学制定下一轮规划具有借鉴意义[1]。但传统的利用土地利用规划图识别和居民调查问卷费时费力且效率不高，功能区划分受到主观因素的影响较大。而当今大量静态数据和动态数据的引进，大大减轻了之前的制约因素，从宏观层面更为准确、方便的识别城市功能分区与空间结构。城市静态数据包括道路网、建筑物、兴趣点（POI）。且利用POI介绍城市各功能单元的基本信息，目前已经被广泛地利用在研究城市空间结构中[2]。诸多学者通过获取、整合、分析各种空间异构数据进行“城市计算”，以解决交通拥堵、人口迁徙、城市收缩等众多问题[3]。例如陈翠芳等通过基础的POI数据研究武汉市产业空间格局[4]。钟伟通过OSM和西安POI数据定量识别出西安城市功能区，并对其混合程度进行计算[5]。本文通过OSM和POI数据进行整合，分析识别武汉市商业、公共服务、绿地广场及居住功能的分布特征，进一步分析武汉市整体空间结构与活力。

1数据来源与研究方法

1.1 数据来源

道路数据通过QGIS软件将OSM中路网信息、道路街道名称、长度等数据直接转化为矢量格式，方便与POI和行政边界叠加分析。

POI通过火车头采集器爬取武汉市居住、餐饮、购物、娱乐、车站、医疗服务、政府机关、住宿、旅游景点、绿地广场、金融服务兴趣点。根据武汉市实际情况，进一步分为商业、公共服务、绿地广场、居住四大类。

1.2 分析模型与指标体系

1.2.1基于OSM划分土地利用单元

筛选出OSM路网并对路网进行拓扑处理。根据《城市道路工程设计规范》，并结合研究区实际情况，将道路划分为３个等级，其中高速公路、主干道为第一等级，一级道路、二级道路为第二等级，三级道路为第三等级，分别生成40ｍ、20ｍ、10ｍ缓冲区进行道路空间的建立，并将道路图层移除，生成土地利用单元。

图1 武汉中心城区土地利用单元

1.2.2核密度分析

主要用于计算每个样本数据输出栅格像元周围的密度，生成一个连续的密度表面来表征用地的集聚或分异特征，计算方法见公式（1）。

                                                      (1)

式中：为空间位置处的核密度值，r为距离衰减阙值，u为与位置的距离≤r的要素点数，为空间权重函数，d为当前要素点与之间的欧式距离。

引入居民评价因子与各类设施实际所占面积为各类POI类型赋予权重。

表1 POI类别权重表

类别	权重
居住用地	0.136
公共服务用地	0.182
商业用地	0.277
绿地广场	0.455

1.2.3城市功能区识别

以POI权重与OSM土地利用划分单元叠加，计算POI在各个单元的频率密度以此来划分城市功能区，识别城市活力单元，计算方法见公式为（2）。

                        (2)

式中：：、、分别为第ｉ类POI在单元内的频率密度、权重、核密度。进一步通过POI频率密度划分为单一功能区和POI混合区，划分标准为：≥50%时，识别为单一功能区。20%<<50%时，即为两类POI混合区，当为0时，即无数据区域。其余为综合功能区。

2武汉市功能分区识别结果

武汉市居住区活力呈现沿洪山区武珞路往东逐渐减弱的特点，集聚最强点位于武昌站附近。第二集聚点位于王家湾。居民点覆盖面积最大范围为京汉大道与沿江大道之间，其次为汉口站附近。由此识别出武汉市居住功能多为依靠火车站集中布置或火车站沿线布置，活力最强居住功能区为武珞路和雄楚大道高架之间，西至长江，东至光谷广场片区。

公共服务区活力集聚大范围与居住区重叠分布，但略有区别，集聚最强点位于沿江大道与武汉长江隧道交点附近。其以北至黄浦大街，西至二环线，南至汉江、东至长江范围最大。武珞路沿线为第二大范围集聚点。与居住区不同，公共服务设施在东西湖大道与邻空港大道交界处、二环线西侧沿解放大道至古田二路为止形成了较强的集聚。

商业区活力集聚最强点与公共服务集聚最强点和辐射范围相一致，长江东侧的洪山区商业散点分布范围大于居住区和公共服务区范围，沿武珞路的基础上向东一直延伸至光谷大道高架，并在青山区出现新的集聚点。

绿地与广场集聚辐射范围小，以点集聚为主。琴台立交桥交汇处活力最强。

图2 居住、公共服务、商业、绿地与广场功能分区识别结果

3武汉市中心城区活力识别

3.1 活力识别

基于居住区、公共服务区、商业区与绿地广场区加权总和分析，城市活力最强点为琴台立交桥、其次依次为大东门立交、解放大道与黄浦大街交汇处和二环线与欢乐大道交汇处。

图3 武汉中心区活力分析图

3.2 结果验证

借助武汉市城市总体规划和高德地图对以上分析结果进行验证。识别出的武汉四大功能区与武汉市总体规划图对应一致，对照高德地图可知，其最强集聚点为武昌站附近，但周围分布学校数量较多。因此识别出居住-科教混合区和综合功能区更为合理。

东部商业集聚点对应的土地利用图为商业金融用地，对应高德地图实际地块为光谷广场，与现状功能相符。青山区地块识别为商业用地，但土地利用得出大部分还是以居住为主。

土地利用图中公共服务用地复杂集中布置，与本文识别出的结果大致相符。高德地图上为武汉市医院集聚区、汉口站和武汉市政府所在地。因此，本文对于公共服务区的识别较为准确。

绿地与广场用地在土地利用图中显示为公共绿地、水域与生态控制用地。对应高德地图为月湖风景区和东湖生态风景区。表明本文对其识别成绿地与广场用地较为准确。

4 结论与讨论

本文在研究核密度方法的基础上，融合了OSM数据进而识别出城市各功能区位置与活力。（1）不同于利用道路网直接划分地块单元，而是通过路网分级生成不同范围的道路缓冲区，将研究区分割为独立的地块单元。（2）利用核密度估计方法实现POI在邻近位置的影响扩散，削弱了POI点的离散化现象，减少了噪声影响。并将POI分成四类单独分析最后赋予权重，加权总和识别武汉市城市活力。并对其研究结果与武汉市总体规划的实际用地性质和高德显示出的节点名称进行逐一比对，验证本文研究结果。以期为武汉城市空间结构与未来发展提供借鉴。

参考文献

[1]Batty M．The Size，Scale，and Shape of Cities[J]．Science，2008，319(5864): 769-771.

[2]Jiao L，Liu Y．Analyzing the Spatial Autocorrelation of Regional Urban Datum Land Price[J]．Geo-spatial In-formation Science，2012，15(4):263-269.．

[3]Zheng Yu．Introduction to Urban Computing[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University，2015，40(1): 1-13．

[4]陈翠芳,陈晓丽. 基于POI数据的武汉市产业空间格局分析[J]. 资源与产业, 2022, 24 (1): 86-95. 

[5]钟伟,赵牡丹. 基于多源数据的城市功能区混合度识别研究[C]// 中国城市规划学会;成都市人民政府. 面向高质量发展的空间治理——2021中国城市规划年会论文集（05城市规划新技术应用）. 西北大学城市与环境学院, 2021: 10.

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