地球信息科学学报 ›› 2022, Vol. 24 ›› Issue (1): 38-49.doi: 10.12082/dqxxkx.2022.210212
• 第二届中国空间数据智能学术会议(SpatialDI 2021)优秀论文 • 上一篇 下一篇
曾磊鑫1,2,3(), 刘涛1,2,3,*(
), 杜萍1,2,3
收稿日期:
2021-04-21
修回日期:
2021-07-17
出版日期:
2022-01-25
发布日期:
2022-03-25
通讯作者:
* 刘涛(1981— ),男,湖北随州人,博士,教授,主要从事空间关系理论;GIS、RS应用与开发。 E-mail: ltaochina@foxmail.com作者简介:
曾磊鑫(1997— ),男,湖南益阳人,硕士生,主要从事时空数据挖掘。E-mail: 364030102@qq.com
基金资助:
ZENG Leixin1,2,3(), LIU Tao1,2,3,*(
), DU Ping1,2,3
Received:
2021-04-21
Revised:
2021-07-17
Online:
2022-01-25
Published:
2022-03-25
Supported by:
摘要:
夜间经济是一个城市经济发展和消费水平的重要表征。目前国内外研究者对夜间经济的研究多停留在理论层面,或基于市场调研和问卷调查的小范围精细化研究。本文融合多源数据为夜间经济提供了新的视角,相较于传统的调查数据,具有更加快速、高效、广泛的特点,适合于夜间经济大范围研究。本文基于夜间灯光、POI、OD流等多源数据,采用DBSCAN、K-Means++等空间聚类算法和研究供需关系的盈亏法,分别从消费者角度和商户角度识别厦门市夜间活动热点区域和夜间服务设施分布区域,分析厦门市夜间经济时空分布格局及相关性。研究表明:① 厦门市夜间活动在空间上呈多环状分布并向四周递减,夜间活动热点区域分布受假期的影响因地而异;② 厦门市部分区域已有服务设施未能很好地服务于夜间经济,现有的照明、夜景等夜间灯光基础设施存在供给不足之处;③ 居住人口密度与夜间活动密度呈中度正相关,研究结果具有有效性,夜间服务设施盈亏值及数量、夜间灯光与夜间活动密度呈中、弱度相关,并且餐饮设施更加依赖于夜间灯光。最后,为厦门市未来夜间经济建设提出了根据不同的消费人群和心理提供不同的夜间服务、加强夜间灯光基础设施建设以及市场扶持的举措。研究结论对促进社会就业、增强基础设施使用率有积极意义,同时也能够为城市夜间经济发展和政策制定提供参考。
曾磊鑫, 刘涛, 杜萍. 基于多源数据的夜间经济时空分布格局研究方法[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(1): 38-49.DOI:10.12082/dqxxkx.2022.210212
ZENG Leixin, LIU Tao, DU Ping. Research Method of Temporal and Spatial Distribution Pattern of Night-time Economy based on Multi-source Data[J]. Journal of Geo-information Science, 2022, 24(1): 38-49.DOI:10.12082/dqxxkx.2022.210212
表3
2019年6月3日至6月9日厦门市夜间活动不同等级聚类簇主要分布区域及相关指标
聚类簇 | 主要分布区域 | 平均夜间活动密度/(人/km2) | 假期外来消费者增量/人 | 假期外来消费者占比/% |
---|---|---|---|---|
高密度区域 | 嘉莲 | 2768 | 3159 | 9.2 |
梧村 | 2490 | 11 060 | 35.8 | |
江头 | 2096 | 1705 | 5.0 | |
筼筜 | 1829 | 3895 | 13.8 | |
开元 | 1810 | 5253 | 35.8 | |
中密度区域 | 鹭江 | 1073 | 1005 | 11.5 |
湖里 | 1067 | 1585 | 7.6 | |
中华 | 1012 | 1601 | 20.0 | |
厦港 | 1012 | 679 | 15.0 | |
莲前 | 919 | 3953 | 12.9 | |
殿前 | 853 | 2240 | 11.4 | |
禾山 | 835 | 3344 | 11.8 | |
金山 | 829 | 1614 | 8.5 | |
低密度区域 | 滨海 | 381 | 3920 | 27.9 |
海沧 | 99 | 1453 | 17.5 | |
集美 | 78 | 338 | 19.5 | |
侨英 | 78 | 696 | 18.1 | |
杏林 | 75 | 537 | 18.5 | |
西柯镇 | 74 | 190 | 37.8 | |
杏滨 | 74 | 500 | 21.2 |
表4
2019年6月3日至6月9日厦门市夜间服务设施及灯光基础设施与夜间活动密度相关性
自变量 | 活动密度 | ||||
---|---|---|---|---|---|
工作日上半夜 | 工作日下半夜 | 假期上半夜 | 假期下半夜 | ||
归一化 盈亏值 | 餐饮 | 0.270 | 0.251 | 0.293 | 0.227 |
购物 | -0.068 | -0.073 | -0.089 | -0.058 | |
住宿 | -0.146 | -0.133 | -0.157 | -0.132 | |
休闲 | -0.069 | -0.053 | -0.038 | -0.038 | |
风景 | -0.038 | -0.042 | -0.052 | -0.039 | |
归一化 数量值 | 餐饮 | 0.039 | 0.110 | 0.144 | 0.083 |
购物 | 0.666 | 0.622 | 0.449 | 0.541 | |
住宿 | -0.216 | -0.223 | -0.164 | -0.193 | |
休闲 | 0.720 | 0.688 | 0.764 | 0.666 | |
风景 | 0.042 | 0.031 | 0.012 | 0.010 | |
灯光 | 0.322 | 0.285 | 0.2526 | 0.245 | |
R2 | 0.412 | 0.397 | 0.390 | 0.390 |
[1] | 毛中根, 龙燕妮, 叶胥. 夜间经济理论研究进展[J]. 经济学动态, 2020(2):103-116. |
[ Mao Z G, Long Y N, Ye X. Research progress on night-time economy[J]. Economic Perspectives, 2020(2):103-116. ] DOI: CNKI:SUN:JJXD.0.2020-02-010
doi: CNKI:SUN:JJXD.0.2020-02-010 |
|
[2] |
Jenny M, Enora R, Emilia S. Socio-spatial and temporal dimensions of transport equity for London's night time economy[J]. Transportation Research Part A, 2019, 121(MAR.):433-443. DOI: 10.1016/j.tra.2019.01.024
doi: 10.1016/j.tra.2019.01.024 |
[3] |
Phillip W. ‘It’s not like it used to be': Respect and nostalgia in the policing of nightlife[J]. Australian & New Zealand Journal of Criminology, 2019, 52(2):213-230. DOI: 10.1177/0004865818781204
doi: 10.1177/0004865818781204 |
[4] |
Diaz-Fernandez S, Evans A. Lad culture as a sticky atmosphere: Navigating sexism and misogyny in the UK's student-centred nighttime economy[J]. Gender, Place & Culture, 2020, 27(5):744-764. DOI: 10.1080/0966369X.2019.1612853
doi: 10.1080/0966369X.2019.1612853 |
[5] |
Curtis A, Miller P, Palmer D, et al. Key stakeholder perspectives of drink restrictions in Newcastle, Australia[J]. Addiction Research & Theory, 2017, 25(2):163-167. DOI: 10.1080/16066359.2016.1237632
doi: 10.1080/16066359.2016.1237632 |
[6] |
Abraham H, Scantlebury D M, Zubidat A E. The loss of ecosystem-services emerging from artificial light at night[J]. Chronobiology International, 2019, 36(2):296-298. DOI: 10.1080/07420528.2018.1534122
doi: 10.1080/07420528.2018.1534122 pmid: 30339482 |
[7] | 来有为. 上海夜间经济的发展特征、存在的主要问题及相关政策建议[J]. 上海经济, 2019(5):5-14. |
[ Lai Y W. Development characteristics, the main problems and the relevant suggestions of Shanghai's night-time economy[J]. Shanghai Economy, 2019(5):5-14. ] DOI: CNKI:SUN:SJIN.0.2019-05-002
doi: CNKI:SUN:SJIN.0.2019-05-002 |
|
[8] | 董晓峰, 董妮, 刘理臣, 等. 敦煌市夜晚经济时空变化规律研究——以敦煌夜市为例[J]. 城市发展研究, 2018, 25(9):后插5-后插9. |
[ Dong X F, Dong N, Liu L C, et al. Research of spatiotemporal variation characteristics of night economy in Dunhuang: A case study in Dunhuang night market[J]. Urban Development Studies, 2018, 25(9):后插5-后插9. DOI: CNKI:SUN:CSFY.0.2018-09-003
doi: CNKI:SUN:CSFY.0.2018-09-003 |
|
[9] | 隗剑秋, 彭玉玲, 周鹏, 等. POE评价在城市公共空间修补更新中作用初探[J]. 华中建筑, 2019, 37(9):70-73. |
[ Wei J Q, Peng Y L, Zhou P, et al. The role of POE in urban public space renovation and renewal[J]. Huazhong Architecture, 2019, 37(9):70-73. ] DOI: CNKI:SUN:HZJZ.0.2019-09-016
doi: CNKI:SUN:HZJZ.0.2019-09-016 |
|
[10] | 靳泓, 应文. 重庆夜间经济分析研究[J]. 灯与照明, 2017, 41(2):18-22. |
[ Jin H, Ying W. Night-time economy analysis of Chongqing[J]. Light & Lighting, 2017, 41(2):18-22. ] DOI: 10.3969/j.issn.1008-5521.2017.02.005
doi: 10.3969/j.issn.1008-5521.2017.02.005 |
|
[11] | 吴敏. 河北省城市夜经济研究[D]. 天津:河北工业大学, 2015. |
[ Wu M. Research on Hebei Province urban night economy[D]. Tianjin: Hebei University of Technology, 2015. ] DOI: 10.7666/d.D757518
doi: 10.7666/d.D757518 |
|
[12] | 白艳, 朱安然, 杨滢钰, 等. 基于微博位置大数据的合肥城区夜生活空间研究[J]. 建筑与文化, 2018(10):185-186. |
[ Bai Y, Zhu A R, Yang Y Y, et al. Spatial study of nightlife in Hefei urban area based on the place data in micro-blog[J]. Architecture & Culture, 2018(10):185-186. ] DOI: CNKI:SUN:JZYW.0.2018-10-066
doi: CNKI:SUN:JZYW.0.2018-10-066 |
|
[13] | 郭恒梅, 马晓冬. 基于夜间灯光数据的淮海经济区经济空间格局演化及中心性测度[J]. 地理与地理信息科学, 2020, 36(2):34-40,125. |
[ Guo H M, Ma X D. Evolution of economic spatial pattern and centrality measure of Huaihai economic zone based on night-time light data[J]. Geography and Geo-Information Science, 2020, 36(2):34-40,125. ] DOI: CNKI:SUN:DLGT.0.2020-02-006
doi: CNKI:SUN:DLGT.0.2020-02-006 |
|
[14] |
曾冰. 基于NPP/VIIRS夜间灯光数据的湘鄂赣省际交界区县域经济空间格局及影响因素[J]. 地理科学, 2020, 40(6):900-907.
doi: 10.13249/j.cnki.sgs.2020.06.005 |
[ Zeng B. Spatial pattern evolution and influencing factors of County-level economy of border regions in Hunan-Hubei-Jiangxi based on nighttime light data[J]. Scientia Geographica Sinica, 2020, 40(6):900-907. ] DOI: 10.13249/j.cnki.sgs.2020.06.005
doi: 10.13249/j.cnki.sgs.2020.06.005 |
|
[15] |
Noam L, Zhang Q L. A global analysis of factors controlling VIIRS nighttime light levels from densely populated areas[J]. Remote Sensing of Environment, 2017, 190:366-382. DOI: 10.1016/j.rse.2017.01.006
doi: 10.1016/j.rse.2017.01.006 |
[16] | 唐锦玥, 何益珺, 塔娜. 基于POI数据的上海市餐饮业空间分布特征及影响因素[J]. 热带地理, 2020, 40(6):1015-1025. |
[ Tang J Y, He Y J, Ta N. Spatial distribution patterns and factors influencing the Shanghai catering industry based on POI data[J]. Tropical Geography, 2020, 40(6):1015-1025. ] DOI: 10.13284/j.cnki.rddl.003280
doi: 10.13284/j.cnki.rddl.003280 |
|
[17] |
高岩辉, 杨晴青, 梁璐, 等. 基于POI数据的西安市零售业空间格局及影响因素研究[J]. 地理科学, 2020, 40(5):710-719.
doi: 10.13249/j.cnki.sgs.2020.05.005 |
[ Gao Y H, Yang Q Q, Liang L, et al. Spatial pattern and influencing factors of retailing industries in Xi'an based on POI data[J]. Scientia Geographica Sinica, 2020, 40(5):710-719. ] DOI: 10.13249/j.cnki.sgs.2020.05.005
doi: 10.13249/j.cnki.sgs.2020.05.005 |
|
[18] | 杨文军, 孟凡冬, 李游, 等. 基于车辆轨迹OD数据分析乘客出行特征的研究[J]. 测绘与空间地理信息, 2020, 43(S1):144-147,150. |
[ Yang W J, Meng F D, Li Y, et al. Research on passenger travel characteristics based on OD data analysis of vehicle trajectory[J]. Geomatics & Spatial Information Technology, 2020, 43(S1):144-147,150. ] DOI: CNKI:SUN:DBCH.0.2020-S1-044
doi: CNKI:SUN:DBCH.0.2020-S1-044 |
|
[19] |
牟乃夏, 张恒才, 陈洁, 等. 轨迹数据挖掘城市应用研究综述[J]. 地球信息科学学报, 2015, 17(10):1136-1142.
doi: 10.3724/SP.J.1047.2015.01136 |
[ Mou N X, Zhang H C, Chen J, et al. A review on the application research of trajectory data mining in urban cities[J]. Journal of Geo-information Science, 2015, 17(10):1136-1142. ] DOI: 10.3724/SP.J.1047.2015.01136
doi: 10.3724/SP.J.1047.2015.01136 |
|
[20] | 涂伟, 曹劲舟, 高琦丽, 等. 融合多源时空大数据感知城市动态[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2020, 45(12):1875-1883. |
[ Tu W, Cao J Z, Gao Q L, et al. Sensing urban dynamics by fusing multisourced spatiotemporal big data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2020, 45(12):1875-1883. ] DOI: 10.13203/j.whugis20200535
doi: 10.13203/j.whugis20200535 |
|
[21] | 程浩然, 蒙吉军, 朱利凯. 基于多源地理数据融合的黑河中游土地多功能性时空格局与权衡研究[J]. 干旱区地理, 2021, 44(1):208-220. |
[ Cheng H R, Meng J J, Zhu K J. Spatial-temporal pattern and trade-offs of land multi-function in the middle reaches of the Heihe River based on multi-source geographic data fussion[J]. Arid Land Geography, 2021, 44(1):208-220. ] DOI: 10.12118/j.issn.1000-6060.2021.01.22
doi: 10.12118/j.issn.1000-6060.2021.01.22 |
|
[22] | 赵晓旭. 融合多源时空数据的城市火灾危险性评估[J]. 测绘通报, 2020(5):101-106. |
[ Zhao X X. Urban fire hazard assessment based on multi-source spatiotemporal data[J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2020(5):101-106. ] DOI: CNKI:SUN:CHTB.0.2020-05-021
doi: CNKI:SUN:CHTB.0.2020-05-021 |
|
[23] |
崔晓临, 张佳蓓, 吴锋, 等. 基于多源数据融合的北京市人口时空动态分析[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(11):2199-2211.
doi: 10.12082/dqxxkx.2020.190769 |
[ Cui X L, Zhang J B, Wu F, et al. Spatio-temporal analysis of population dynamics based on Multi-source data integration for Beijing municipal city[J]. Journal of Geo-information Science, 2020, 22(11):2199-2211. ] DOI: 10.12082/dqxxkx.2020.190769
doi: 10.12082/dqxxkx.2020.190769 |
|
[24] | 李志林, 刘启亮, 唐建波. 尺度驱动的空间聚类理论[J]. 测绘学报, 2017, 46(10):1534-1548. |
[ Li Z L, Liu Q L, Tang J B. Towards a scale-driven for spatial clustering[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2017, 46(10):1534-1548. ] DOI: 10.11947/j.AGCS.2017.20170275
doi: 10.11947/j.AGCS.2017.20170275 |
|
[25] |
王劲峰, 葛咏, 李连发, 等. 地理学时空数据分析方法[J]. 地理学报, 2014, 69(9):1326-1345.
doi: 10.11821/dlxb201409007 |
[ Wang J F, Ge Y, Li L F, et al. Spatiotemporal data analysis in geography[J]. Acta Geographica Sinica, 2014, 69(9):1326-1345. ] DOI: 10.11821/dlxb20140900
doi: 10.11821/dlxb20140900 |
|
[26] | 郭名静, 边少锋, 单潮龙, 等. 位置数据中的城市行业空间特征挖掘[J]. 测绘科学, 2020, 45(10):127-134,142. |
[ Guo M J, Bian S F, Shan C L, et al. Spatial feature discovery of urban industry based on location data[J]. Science of Surveying and Mapping, 2020, 45(10):127-134,142. ] DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2020.10.018
doi: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2020.10.018 |
|
[27] |
Gao S, Janowicz K, Montello D R, et al. A data-synjournal-driven method for detecting and extracting vague cognitive regions[J]. International Journal of Geographical Information Science, 2017, 31(6):1245-1271. DOI: 10.1080/13658816.2016.1273357
doi: 10.1080/13658816.2016.1273357 |
[28] | 章永来, 周耀鉴. 聚类算法综述[J]. 计算机应用, 2019, 39(7):1869-1882. |
[ Zhang Y L, Zhou Y J. Review of clustering algorithms[J]. Journal of Computer Applications, 2019, 39(7):1869-1882. ] DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019010174
doi: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019010174 |
|
[29] | 杨俊闯, 赵超. K-Means聚类算法研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(23):7-14,63. |
[ Yang J C, Zhao C. Survey on K-means clustering algorithm[J]. Computer Engineering and Applications, 2019, 55(23):7-14,63. ] DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1908-0347
doi: 10.3778/j.issn.1002-8331.1908-0347 |
|
[30] | 苏延平. 依赖混合型位置大数据的均值漂移聚类算法[J]. 山西能源学院学报, 2020, 33(2):97-99. |
[ Su Y P. Mean shift clustering algorithm based on hybrid position big data[J]. Journal of Shanxi Coal-Mining Administrators College, 2020, 33(2):97-99. ] DOI: CNKI:SUN:SXMG.0.2020-02-032
doi: CNKI:SUN:SXMG.0.2020-02-032 |
|
[31] |
Peter R J. Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis[J]. Journal of Computational & Applied Mathematics, 1987, 20:53-65. DOI: 10.1016/0377-0427(87)90125-7
doi: 10.1016/0377-0427(87)90125-7 |
[32] | 武增海, 李涛. 高新技术开发区综合绩效空间分布研究——基于自然断点法的分析[J]. 统计与信息论坛, 2013, 28(3):82-88. |
[ Wu Z H, Li T. The comprehensive performance evaluation of the high-tech development zone: Analysis based on the natural breakpoint method[J]. Statistics & Information Forum, 2013, 28(3):82-88. ] DOI: 10.3969/j.issn.1007-3116.2013.03.014
doi: 10.3969/j.issn.1007-3116.2013.03.014 |
|
[33] | 刘丹丹, 黄安民, 杨飞飞. 基于多源数据的旅游公共设施空间分布特征及供需平衡研究——以福建省厦门市为例[J]. 资源开发与市场, 2020, 36(10):1178-1184. |
[ Liu D D, Huang A M, Yang F F. Research on the spatial distribution characteristics and supply-demand balance of tourism public facilities based on multi-source data: A case study of Xiamen City in Fujian Province[J]. Resource Development & Market, 2020, 36(10):1178-1184. ] DOI: 10.3969/j.issn.1005-8141.2020.10.020
doi: 10.3969/j.issn.1005-8141.2020.10.020 |
|
[34] | 2019中国夜间经济发展报告[EB/OL]. https://www.sohu.com/a/354486191_120291586, 2019-11-16. |
[ Zhao Y J. China's economic development report in 2019[EB/OL]. https://www.sohu.com/a/354486191_120291586, 2019-11-16.] | |
[35] | Monthly Cloud-free DNB Composite[DB/OL]. https://eogdata.mines.edu/download_dnb_composites.html. |
[36] | Amap[DB/OL]. https://lbs.amap.com. |
[37] | Big Data Security Open Innovation Application Competition of Xiamen[DB/OL]. https://data.xm.gov.cn/opendata-contest. |
[38] | Population Density[DB/OL] https://www.worldpop.org. |
[1] | 王旭东, 姚尧, 任书良, 史绪国. 耦合FLUS和Markov的快速发展城市土地利用空间格局模拟方法[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(1): 100-113. |
[2] | 郭长庆, 迟文峰, 匡文慧, 窦银银, 傅舒婧, 雷梅. 1990—2020年中国能源开采和加工场地多源数据综合制图与时空变化分析[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(1): 127-140. |
[3] | 陈伟杰, 赵楠, 张婕姝, 宋炳良. AIS数据在集装箱港口服务效率的应用研究[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(1): 153-164. |
[4] | 戴俊杰, 董婧雯, 杨晟, 孙毅中. 基于空间突变特征的城市边缘区提取方法[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(8): 1401-1421. |
[5] | 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. |
[6] | 黄菲, 刘正才, 谢婷, 何永红. 一种基于NDISI的复合权重波段双差值不透水面提取指数[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(10): 1850-1860. |
[7] | 孙阳, 刘新, 苏亚聪, 徐爽, 纪兵, 张志杰. 基于夜间灯光数据估算安徽省县级尺度城镇化水平[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(9): 1837-1847. |
[8] | 朱守杰, 杜世宏, 李军, 商硕硕, 杜守基. 融合多源空间数据的城镇人口分布估算[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(8): 1607-1616. |
[9] | 张亚, 刘纪平, 周亮, 王勇, 李鹏飞. 基于DBSCAN算法的北京市顺丰快递服务设施集群识别与空间特征分析[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(8): 1630-1641. |
[10] | 高菠阳, 罗会琳, 黄志基, 徐凡雅, 刘柏宏. 中国工业用地出让价格空间格局及影响因素[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(6): 1189-1201. |
[11] | 余卓渊, 闾国年, 张夕宁, 贾远信, 周成虎, 葛咏, 吕可晶. 全息高精度导航地图: 概念及理论模型[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(4): 760-771. |
[12] | 柳林, 梁斯毅, 宋广文. 基于潜在受害者动态时空分布的街面接触型犯罪研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(4): 887-897. |
[13] | 刘艳霞, 冯莉, 田慧慧, 阳少奇. 中国气候舒适度时空分布特征分析[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(12): 2338-2347. |
[14] | 宋海慧, 余卓渊, 丁晓彤, 谢云鹏, 吕可晶. 森林脑炎时空分布特征和环境影响因素分析[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(12): 2371-2382. |
[15] | 廖书冰, 蔡宏, 袁艳琼, 张蓓蓓, 李义平. 夜间灯光数据表征的区域经济发展水平对老年人高血压与Ⅱ型糖尿病患病率分布的影响[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(11): 2177-2187. |
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