地球信息科学学报 ›› 2020, Vol. 22 ›› Issue (8): 1630-1641.doi: 10.12082/dqxxkx.2020.190380
张亚1,2,3(), 刘纪平4,*(
), 周亮1,5, 王勇4, 李鹏飞1,2,3
收稿日期:
2019-07-17
修回日期:
2019-11-25
出版日期:
2020-08-25
发布日期:
2020-10-25
通讯作者:
刘纪平
E-mail:zhangya1549@163.com;liujp@casm.com
作者简介:
张 亚(1995— ),女,甘肃会宁人,硕士生,主要从事空间数据挖掘及分析研究。E-mail:基金资助:
ZHANG Ya1,2,3(), LIU Jiping4,*(
), ZHOU Liang1,5, WANG Yong4, LI Peng fei1,2,3
Received:
2019-07-17
Revised:
2019-11-25
Online:
2020-08-25
Published:
2020-10-25
Contact:
LIU Jiping
E-mail:zhangya1549@163.com;liujp@casm.com
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摘要:
电子商务跨越式发展为快递物流行业注入了新鲜血液促使国民经济达到新的增站点,服务网点作为连接快递企业和用户之间的桥梁纽带,逐渐成为城市地理和物流地理的重要研究对象。本文以北京市顺丰快递服务网点为研究对象,首次将DBSCAN聚类算法和无人值守的智能快递柜引入城市物流快递行业研究中,综合使用核密度分析、Ripley's K函数等空间点模式分析方法,定量对比分析有人值守的合作网点和无人值守的智能快递柜两类顺丰快递服务网点的空间布局、集聚特征及影响因素。结果表明:① 基于密度的DBSCAN聚类算法能够快速有效地识别出任意形状的快递服务网点集群,算法识别出24个智能快递柜集群,14个合作网点集群;② 顺丰快递服务网点高密度区主要集中在人口密度大、经济繁华、交通便利的居住区和包含热门商圈的职住区附近,如双井、金融街、三里屯、学院路等;③ 合作网点和智能快递柜两类服务网点均呈集聚性分布,但集聚规模各不相同,具体表现为快递柜集聚规模明显大于合作网点,而集聚强度却小于合作网点;④ 智能快递柜集群密度大,服务半径小,更倾向服务于步行可达范围内的居住小区;合作网点集群密度小,服务半径大,服务对象随服务半径扩展至周边各大职区,对交通可达性的要求更高。⑤ 顺丰快递服务网点布局是地区经济水平、人口规模、交通状况、土地利用类型及城市功能区定位等多种因素综合作用的结果。
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表3
北京市顺丰快递服务网点集群特征"
类别 | 等级/集群 | 集群数量/个 | 紧凑度 | 密度/(个/km2) | 地点 |
---|---|---|---|---|---|
智能快递柜 | 1/3 | 513 | 32.39 | 4.87 | 建外、六里屯、朝外、双井等30个街道 |
2/5 | 188 | 19.46 | 5.32 | 白纸坊、广安门外、太平桥、南苑等10个街道 | |
3/8 | 159 | 17.41 | 5.35 | 田村路、八里庄、八里庄、紫竹院等8个街道 | |
4/16 | 137 | 15.25 | 5.84 | 安贞、小关、大屯、亚运村4个街道 | |
5/7 | 94 | 10.45 | 7.33 | 三间房镇、常营、管庄3个街道 | |
合作网点 | 1/2 | 113 | 25.53 | 1.92 | 建外、六里屯、双井、呼家楼、平房镇等23个街道 |
2/5 | 61 | 18.39 | 1.58 | 学院路、奥运村、北下关、紫竹院等10个街道 | |
3/0 | 35 | 12.72 | 2.06 | 东铁匠营、方庄、十八里店、潘家园等8个街道 | |
4/4 | 33 | 12.96 | 1.92 | 德胜、和平街、安贞、和平里、太阳宫等8个街道 | |
5/3 | 30 | 13.33 | 1.87 | 西长安街、展览路、新街口、广安门内等5个街道 |
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