地球信息科学学报 ›› 2020, Vol. 22 ›› Issue (6): 1202-1215.doi: 10.12082/dqxxkx.2020.190432
收稿日期:
2019-08-08
修回日期:
2020-01-16
出版日期:
2020-06-25
发布日期:
2020-08-25
通讯作者:
岳书平
E-mail:yueshuping@nuist.edu.cn
作者简介:
姚可桢(1997— ),男,江苏南通人,硕士生,主要从事网络大数据和GIS应用研究。E-mail: kezhen_yao@qq.com
基金资助:
Received:
2019-08-08
Revised:
2020-01-16
Online:
2020-06-25
Published:
2020-08-25
Contact:
YUE Shuping
E-mail:yueshuping@nuist.edu.cn
Supported by:
摘要:
饮食地理文化作为地域文化中最具地方特色的重要元素,在现代人口大规模流动背景下呈现出全新的多样化局面,而基于传统认知的“南甜北咸”的地域分异已然不能代表中国现代食甜分布的空间特征。因此,本文采用网络爬虫技术,获取我国大陆31个省会城市共计约2000万条美食消费数据,从传统类菜品、主食类菜品、饮料类和甜品类菜品4个方面计算城市食甜度,在ArcGIS、MySQL软件支持下,借助GIS空间分析和数理统计方法探究我国现代食甜习惯的空间分布特征,分析影响食甜分布的因素。研究发现:① 中国食甜在空间分布上存在显著的地域分异特征,聚类分析评价参数R 2高达0.88,现代食甜习惯总体呈现“东高北中,西微内低”的包围式格局;② 从整体抑或局部角度,在1%显著性水平上莫兰指数均为正,中国食甜分布呈现显著的空间正相关关系,形成特色鲜明的3个地理集聚区,即以苏浙沪闽为主的东南沿海高甜集聚区,以渝黔川为主的西南内陆低甜集聚区和以陕宁为主的西北内陆低甜集聚区;③ 构建了中国现代食甜习惯分布影响因素模型,其拟合精度为0.82,分析结果显示降水、湿度、气温等气象要素及地理位置是影响现代我国食甜空间分布的重要因素。
姚可桢, 岳书平. 网络大数据下的中国现代食甜习惯空间分布特征及其影响因素研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(6): 1202-1215.DOI:10.12082/dqxxkx.2020.190432
YAO Kezhen, YUE Shuping. Study on Spatial Distribution of Modern Sweet Diet and its Impact Factors in China based on Big Data from Internet[J]. Journal of Geo-information Science, 2020, 22(6): 1202-1215.DOI:10.12082/dqxxkx.2020.190432
表4
逐步回归分析参数"
变量 | 模型1 | 模型2 | 模型3 | 模型4 | 模型5 | 模型6 |
---|---|---|---|---|---|---|
βi | βi | βi | βi | βi | βi | |
C | -1.67*** | -6.17*** | -7.10*** | -7.49*** | -6.78*** | -6.68*** |
k×ln p | 0.12*** | 0.13*** | 0.11*** | 0.72** | 3.54** | 3.77*** |
ln s | 0.87*** | 0.88*** | 0.99*** | 0.99*** | 0.99*** | |
0.43** | 0.35** | 0.05 | ||||
k×ln h | -1.01* | -3.58** | -3.81*** | |||
k×ln t | -3.19* | -3.45*** | ||||
F值 | 21.89*** | 22.18** | 20.70*** | 17.95*** | 16.86*** | 22.18*** |
R2 | 0.50 | 0.68 | 0.76 | 0.79 | 0.82 | 0.82 |
[1] | 王汐牟, 王强. 时空与食事:宋元明时期的饮食谱录及其所蕴含的社会饮食风尚[J]. 北方从论, 2018,268(2):97-101. |
[ Wang X M, Wang Q. The space-time and the diet: The systematic dietary records and the diet custom during the Song Yuan and Ming Dynasties[J]. The Northern Forum, 2018,268(2):97-101.] | |
[2] | 丁继月. 大连市区餐饮业时空变迁及其机制研究[D]. 大连:辽宁师范大学, 2019. |
[ Ding J Y. Spatial-temporal change and mechanism of catering industry in Dalian city[J]. Dalian: Liaoning Normal University, 2019. ] | |
[3] |
陈传康. 中国饮食文化的区域分化和发展趋势[J]. 地理学报, 1994,61(3):226-235.
doi: 10.11821/xb199403004 |
[ Chen C K. The culture of Chinese diet: Regional differentiation and developing trends[J]. Acta Geographica Sinica, 1994,61(3):226-335. ]
doi: 10.11821/xb199403004 |
|
[4] | 秦萧, 甄峰, 朱寿佳, 等. 基于网络口碑度的南京城区餐饮业空间分布格局研究——以大众点评网为例[J]. 地理科学, 2014,34(7):810-817. |
[ Qin X, Zhen F, Zhu S J, et al. Spatial pattern of catering industry in Nanjing urban area based on the degree of public praise from internet: A case study of Dianping.com[J]. Scientia Geographica Sinica, 2014,34(7):810-817. ] | |
[5] | 刘琪, 基于大数据的深圳市餐饮业空间分布格局研究——以大众点评网为例[C].中国城市规划学会、东莞市人民政府.持续发展理性规划——2017中国城市规划年会论文集(05城市规划新技术应用).中国城市规划学会、东莞市人民政府:中国城市规划学会, 2017: 611-620. |
[ Liu Q, Study on spatial distribution pattern of catering industry in Shenzhen city based on big Data[C]. UPSC、Dongguan Municipal People's Government. Rational Planning for Sustainable Development——Papers Collection of the 2017 Annual Conference on Urban Planning in China(05 Application of New Urban Planning Technology). UPSC、Dongguan Municipal People's Government: UPSC, 2017: 611-620. ] | |
[6] | 夏令军, 刘艳芳, 刘国炜. 中国地级城市餐饮业分布格局及影响因素——基于“大众点评网”数据的实证研究[J]. 经济地理, 2018,38(5):133-141. |
[ Xia L J, Liu Y F, Liu G W. Spatial distribution pattern and influencing factors of catering industry in prefecture level and above cities in China: An empirical study based on the Dianping.com data[J]. Economic Geography, 2018,38(5):133-141. ] | |
[7] | 顾秋实, 张海平, 周星星, 等. 中国传统八大菜系的地理分布及其扩散效应——基于大数据视角的实证分析[J].浙江学刊,2019(5):47-53. |
[ Gu Q S, Zhang H P, Zhou X X, et al. Geographical distribution and diffusion effect of eight traditional chinese cuisine: An empirical analysis based on data perspection[J]. Zhejiang Academic Journal, 2019(5):47-53.] | |
[8] | 黄恒君, 陶然, 傅德印. 单位名录库更新:互联网大数据源及其数据质量评估[J]. 统计研究, 2017,34(1):12-22. |
[ Huang H J, Tao R, Fu D Y. Business register database revision: Internet data sources and data quality assessment[J]. Statistical Research, 2017,34(1):12-22.] | |
[9] | 秦之湄. 基于互联网大数据的城市餐饮源清单高时空分辨研究[C].中国环境科学学会环境信息化分会、《中国环境管理》杂志.2016全国环境信息技术与应用交流大会暨中国环境科学学会环境信息化分会年会论文集, 2016: 139-146. |
[ Qin Z M. Research on high temporal and spatial resolution of urban catering source list based on Internet big data[C]. Environmental information branch of Chinese Society for Environmental Sciences、Chinese Journal of Environmental Management、2016 national environmental information technology and application exchange conference and the annual meeting of environmental information branch of Chinese Environmental Science Society, 2016: 139-146. ] | |
[10] | 蓝勇, 中国饮食辛辣口味的地理分布及其成因研究[J]. 人文地理, 2001,16(5):84-88. |
[ Lan Y. On the reasons and distribution of pungent flavor in Chinese food[J]. Human Geography, 2001,16(5):84-88. ] | |
[11] | 张仁军, 刘聪. 中国食辣的空间分布及影响因素——基于美食团购的大数据分析[J]. 重庆师范大学学报(自然科学版), 2016,33(1):143-148. |
[ Zhang R J, Liu C. The spatial distribution and the reason of the spice diet in China: based on the data mining of group purchase website[J]. Journal of Chongqing Normal University: Natural Science Edition, 2016,33(1):143-148.] | |
[12] | 洪忻, 李解权, 王志勇, 等. 南京城区居民膳食模式及其影响因素研究[J]. 中华疾病控制杂志, 2015,19(1):54-57. |
[ Hong X, Li J Q, Wang Z Y, et al. Study on dietary patterns and their influencing factors among urban residents in Nanjing City[J]. Chinese Journal of Disease Control & Prevention, 2015,19(1):54-57. ] | |
[13] |
Su H, Shan X W. Research on the influencing factors of dietary behaviors among school students[J]. Zhonghua liu xing bing xue za zhi, 2011,32(8):751.
pmid: 22093460 |
[14] |
Katsarou A, Tyrovolas S, Psaltopoulou T, et al. Socio-economic status, place of residence and dietary habits among the elderly: The Mediterranean islands study[J]. Public Health Nutrition, 2010,13(10):1614-1621.
doi: 10.1017/S1368980010000479 pmid: 20353616 |
[15] | 赵彤. 基于GIS的重庆市柑橘农业气候区划[D]. 重庆:重庆师范大学, 2018. |
[ Zhao T. The study on agricultural climateregionalization of citrus in Chongqing Provincebased on GIS[D]. Chongqing: Chongqing Normal University, 2018. ] | |
[16] | 杨丹, 杨学明, 张鹏, 等. 南方馒头加工中的辅料配比优化研究[J]. 麦类作物学报, 2014,34(8):1061-1066. |
[ Yang D, Yang X M, Zhang P, et al. Study on optimzing the of excipients in the processing of southern-style Chinese steamed bread[J]. Journal of Triticeae Crops, 2014,34(8):1061-1066. ] | |
[17] |
周素梅, 张国增, 张梅红, 等. 北方馒头实验室制作与评价[J]. 科技导报, 2011,29(29):75-79.
doi: 10.3981/j.issn.1000-7857.2011.29.013 |
[ Zhou S M, Zhang G Z, Zhang M H, et al. Processing procedure in the laboratory and quality evaluation method of northern style chinese steamed bread[J]. Science & Technology Review, 2011,29(29):75-79. ]
doi: 10.3981/j.issn.1000-7857.2011.29.013 |
|
[18] | 狄乾斌, 王亮, 邱煜焜. 中国沿海省份城市发展水平空间自相关分析[J]. 资源开发与市场, 2018,34(5):649-653. |
[ Di Q B, Wang L, Qiu Y K. Spatial correlation analysis of urban development level of prefecture-cities in China's coastal provinces[J]. Resource Development & Market, 2018,34(5):649-653. ] | |
[19] | Rong H F, Fang B, University N N. Measurement of the matching degree between urbanization and ecology in Anhui based on Barycenter model[J]. China Land Sciences, 2017,31(6):34-41 |
[20] | 臧良震, 张彩虹, 郝佼辰. 中国林下经济发展的空间分布特征研究[J]. 林业经济问题, 2014,34(5):442-446. |
[ Zang L Z, Zhang C H, Hao J C. Research on spatial distribution of Under-forest economic development in China[J]. Issues of Forestry Economics, 2014, 34(5):442-446. ]. | |
[21] | 梁洪运, 周其龙, 孙亚林. 空间权重矩阵对空间自相关影响分析[J].科技资讯,2013(9):141-143. |
[ Liang H Y, Zhou Q L, Sun Y L. Spatial weight matrix influences on spatial autocorrelation[J]. Science & Technology Information, 2013(9):141-143. ] | |
[22] | 杨青林, 赵荣钦, 邢月, 等. 中国城市碳排放的空间分布特征研究[J]. 环境经济研究, 2017,2(1):70-81. |
[ Yang Q L, Zhao R X, Xing Y, et al. Spatial distribution characteristics of carbon emissions in China's cities[J]. Journal of Environmental Economics, 2017,2(1):70-81.] | |
[23] | 张生玲, 王雨涵, 李跃, 等. 中国雾霾空间分布特征及影响因素分析[J]. 中国人口·资源与环境, 2017,27(9):15-22. |
[ Zhang S L, Wang Y H, Li Y, et al. Spatial distribution of haze pollution and its influencing factors[J]. China Population, Resources and Environment, 2017,27(9):15-22.] | |
[24] | 张康聪, 陈健飞. 地理信息系统导论(第3版)[M]. 北京: 清华大学出版社, 2009. |
[ Zhang K C, Chen J F, Introduction to geographic information systems(3thEdition)[M]. Beijing: Tsinghua University Press, 2009.] | |
[25] | 景楠, 颜波. 东北区域物流与经济的空间自相关和空间聚类分析[J].东北师大学报(哲学社会科学版),2015(1):134-140. |
[ Jing N, Yan B. Spatial autocorrelation and spatial clustering analysis of regional logistics and economy in northeast China[J]. Journal of Northest Normal University (Philosophy and Social Sciences), 2015(1):134-140. ] | |
[26] | 汪紫云, 李援亚. 基于逐步回归分析法的湖北省农林牧渔产值增长因素分析[J]. 粮食科技与经济, 2018,43(5):33-36. |
[ Wang Z Y, Li Y Y. Analysis of factors affecting the growth of agricultural, forestry, animal husbandry and fishery output value in Hubei province based on stepwise regression analysis[J]. Grain Science and Technology and Economy, 2018,43(5):33-36. ] | |
[27] | 林正秋, 糖的历史与糖业祖师杂谈[J].上海调味品,2004(5):30-31. |
[ Lin Z Q. The history of sugar and sugar industry[J]. Shanghai Seasoning, 2004(5):30-31. ] | |
[28] | 蓝勇, 陈姝. 历史时期中国甜食的空间格局及其成因研究[J]. 云南大学学报(社会科学版), 2019,18(6):57-67. |
[ Lan Y, Chen S. A historical study of the spatial pattern of Chinese sweet foods and its causes[J]. Journal of Yunnan University (Social Sciences Edition), 2019,18(6):57-67. ] |
[1] | 刘亚溪, 宋辞, 刘起勇, 张知新, 王席, 马佳, 陈晓, 裴韬. 重庆市新型冠状病毒肺炎流行时空特征及其与人群活动性的关系[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(2): 222-235. |
[2] | 曹中浩, 张健钦, 杨木, 贾礼朋, 邓少存. 基于GIS新冠智能体仿真模型及应用——以广州市为例[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(2): 297-306. |
[3] | 张琛, 马祥元, 周扬, 郭仁忠. 基于用户情感变化的新冠疫情舆情演变分析[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(2): 341-350. |
[4] | 李锐, 石佳豪, 董广胜, 刘朝辉. 多粒度时空对象组成结构表达研究[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(1): 113-123. |
[5] | 顾海硕, 陈鹏, 李慧波. 犯罪时空预测方法研究综述与展望[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(1): 43-57. |
[6] | 王志华, 杨晓梅, 周成虎. 面向遥感大数据的地学知识图谱构想[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(1): 16-28. |
[7] | 宋关福, 陈勇, 罗强, 武梦瑶. GIS基础软件技术体系发展及展望[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(1): 2-15. |
[8] | 邬明权, 王标才, 牛铮, 黄文江. 工程项目地球大数据监测与分析理论框架及研究进展[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(7): 1408-1423. |
[9] | 黄洁, 王姣娥. 交通大数据在人文与经济地理学的应用及学科影响[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(6): 1180-1188. |
[10] | 孙威, 林晓娜. 柳州市汽车制造业企业的空间格局与影响因素[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(6): 1216-1227. |
[11] | 李涛, 王姣娥, 黄洁. 基于腾讯迁徙数据的中国城市群国庆长假城际出行模式与网络特征[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(6): 1240-1253. |
[12] | 赵韶雅, 杨星斗, 戴特奇, 张超. 基于刷卡数据的公共汽车客流网络复杂性日内变化研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(6): 1254-1267. |
[13] | 杜德林, 黄洁, 王姣娥. 基于多源数据的中国智慧城市发展状态评价[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(6): 1294-1306. |
[14] | 陈芳淼, 黄慧萍, 贾坤. 时空大数据在城市群建设与管理中的应用研究进展[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(6): 1307-1319. |
[15] | 湛东升, 谢春鑫, 张文忠, 丁亮, 许婧雪, 甄茂成. 基于累计机会可达性的北京城市公共服务设施复合功能识别[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(6): 1320-1329. |
|