测绘学报
測繪學報
측회학보
ACTA GEODAETICA ET CARTOGRAPHICA SINICA
2015年
1期
82-90
,共9页
网络核密度%POI点分析%网络分析%空间统计
網絡覈密度%POI點分析%網絡分析%空間統計
망락핵밀도%POI점분석%망락분석%공간통계
network kernel density%POI analysis%network analysis%spati al statistics
城市空间POI点的分布模式、分布密度在基础设施规划、城市空间分析中具有重要意义，表达该特征的核密度法（kernel density estimation）由于顾及了地理学第一定律的区位影响，比其他密度表达方法（如样方密度、基于V or onoi图密度）占优。然而，传统的核密度计算方法往往基于二维延展的欧氏空间，忽略了城市网络空间中设施点的服务功能及相互联系发生于网络路径距离而非欧氏距离的事实。本研究针对该缺陷，给出了网络空间核密度计算模型，分析了核密度方法在置入网络结构中受多种约束条件的扩展模式，讨论了衰减阈值及高度极值对核密度特征表达的影响。通过实际多种POI点分布模式（随机型、稀疏型、区域密集型、线状密集型）下的核密度分析试验，讨论了POI基础设施在城市区域中的分布特征、影响因素、服务功能。
城市空間POI點的分佈模式、分佈密度在基礎設施規劃、城市空間分析中具有重要意義，錶達該特徵的覈密度法（kernel density estimation）由于顧及瞭地理學第一定律的區位影響，比其他密度錶達方法（如樣方密度、基于V or onoi圖密度）佔優。然而，傳統的覈密度計算方法往往基于二維延展的歐氏空間，忽略瞭城市網絡空間中設施點的服務功能及相互聯繫髮生于網絡路徑距離而非歐氏距離的事實。本研究針對該缺陷，給齣瞭網絡空間覈密度計算模型，分析瞭覈密度方法在置入網絡結構中受多種約束條件的擴展模式，討論瞭衰減閾值及高度極值對覈密度特徵錶達的影響。通過實際多種POI點分佈模式（隨機型、稀疏型、區域密集型、線狀密集型）下的覈密度分析試驗，討論瞭POI基礎設施在城市區域中的分佈特徵、影響因素、服務功能。
성시공간POI점적분포모식、분포밀도재기출설시규화、성시공간분석중구유중요의의，표체해특정적핵밀도법（kernel density estimation）유우고급료지이학제일정률적구위영향，비기타밀도표체방법（여양방밀도、기우V or onoi도밀도）점우。연이，전통적핵밀도계산방법왕왕기우이유연전적구씨공간，홀략료성시망락공간중설시점적복무공능급상호련계발생우망락로경거리이비구씨거리적사실。본연구침대해결함，급출료망락공간핵밀도계산모형，분석료핵밀도방법재치입망락결구중수다충약속조건적확전모식，토론료쇠감역치급고도겁치대핵밀도특정표체적영향。통과실제다충POI점분포모식（수궤형、희소형、구역밀집형、선상밀집형）하적핵밀도분석시험，토론료POI기출설시재성시구역중적분포특정、영향인소、복무공능。
The distribution pattern and the distribution density of urban facility POIs are of great signifi‐cance in the fields of infrastructure planning and urban spatial analysis .The kernel density estimation , which has been usually utilized for expressing these spati al characteristics ,is superior to other density estimation methods (such as Quadrat analysis ,Voronoi‐based method) ,for that the Kernel density estima‐tion considers the regional impact based on the first law of geography .However ,the traditional kernel density estimation is mainly based on the Euclidean space ,ignoring the fact that the service function and interrelation of urban feasibilities is carried out on the network path distance ,neither than conventional Euclidean distance .Hence , this research proposed a computational model of network kernel density estimation ,and the extension type of model in the case of adding constraints .This work also discussed the impacts of distance attenuation threshold and height extreme to the representation of kernel density .The large‐scale actual data experiment for analyzing the different POIs’ distribution patterns (random type , sparse type ,regional‐intensive type ,linear‐intensive type) discusses the POI infrastructure in the city on the spati al distribution of characteristics ,influence factors ,and service functions .
