城市功能区识别为国土空间规划服务探究

司智升 涂小松

摘要：POI数据是指某一个地区的周边信息数据，可以被广泛地用于城市功能区的识别以及一些其他方面的应用。POI数据对于实体位置的描述能力很强，可以精确地反映出城市发展过程中的建设与规划活动。重点研究内容就是基于POI数据，主要采用文献研究法、定量分析法对太原市城市功能区进行识别;并以其研究结果来进一步探究城市功能区的识别为城市国土空间规划提供服务的可能性。研究结果表明，城市功能区的识别在一定程度上会更加直观地表达出一个城市的空间功能分区，从而为新的城市国土空间规划提供参考和依据。

关键词：POI数据;功能分区;国土空间规划

中图分类号：F293

文献标识码：A

文章编号：1001-9138-（ 2020） 07-0021-26

收稿日期：2020-05-26

作者简介：司智升，江西财经大学旅游与城市管理学院硕士研究生。

涂小松，江西财经大学旅游与城市管理学院硕士研究生副教授，硕士生导师。

基金项目：国家自然科学基金地区项目“鄱阳湖地区农村宅基地转型及其生态风险影响研究”（41561039）：国家自然科学基金青年项目“转型期鄱阳湖土地利用变化与城乡建设空间优化研究”（ 41001376）。

1绪论

随着经济的不断发展与人口的稳定增长，城市空间结构并不是一成不变的，它也处于一个不断变化的动态过程当中，而且为了满足城市居民不同的生活需求和城市各个产业的发展，在城市中逐渐形成了工业区、商业区、居住区等单一功能区和混合功能区等不同的功能单元。而城市空间结构是城市的各个功能结构在城市空间上的投影，其反映着城市中各种物质元素在空间区位上的分布特征和组织规律，是城市结构中的基础结构。人类已经进入信息化时代，随着大数据的遍及与广泛应用，从网络上获取开源数据变得非常方便，因此很多学者开始在网络上挖掘网络大数据，再从中提取有效的数据信息，进行数据整合，对不同的数据源进行处理以满足人们不同的需要，为人类提供服务等。POI数据就是网络大数据的一种，我们可以根据所获得的POI数据，结合与城市规划相关的其他数据，去进一步提升功能区识别的准确性。例如浙江大学的于翔等人，利用城市居民出行在公交上的刷卡电子数据并结合基于POI数据的城市功能区识别模型从而进行城市功能区的识别，对于制定城市规划具有指导作用。孙梦喆从微博上获取人们的签到数据和POI数据再结合从高德地图上爬取的POI数据来识别城市公共中心。这些研究都是从不同的方面进行分析，运用的手段各不相同，但是殊途同归，都对城市的建设发展提供了可靠的依据，可以说利用POI数据进行城市空间结构和功能区的识别已经得到了一定的应用。

城市功能区的划分主要是根据主体功能区规划进行布局安排的，但是主体功能区规划指标没有落实到具体的地块，在空间布局上指导性较弱，空间上缺乏规划执行的抓手，而国土空间规划则可以解决这一系列问题。国土空间规划整合了各种空间规划的功能和特性，可以充分发挥各类空间规划优势，激发空间规划体系活力。因此，本文将在前人研究的基础上，从太原市城市功能区的识别进一步探究其为城市国土空间规划服务的可能性。

2研究区域概况及数据来源

2.1研究区域

本项研究选定太原市中心城区作为研究区域，市区总面积1460平方公里，2019年总人口大约446万人。2019年太原主城区GDP总和为4028.51亿元，是山西省的省会城市，以及經济政治中心。太原市城市空间发展主要呈现向南发展趋势，中长期以实现太榆同城化为主要目标。在对城市功能区识别中，主要是将拟研究的地块划分为大小相等的网格，然后确定指标体系并划分要素功能并进行网格统计，划定城市功能区单元是研究的重要组成部分，本研究采用500m×500m的正方形网格作为功能区识别的基本单元。

2.2数据来源

POI数据主要来源于网络电子地图，得益于网络大数据时代的来临，从百度、高德等地图上爬取POI数据更加方便。本文使用太原市POI数据，每条POI数据主要包括经纬度、具体名称、详细地址、土地类型、所属行政区以及联系方式等属性。按照类型统计，POI数据共归为12大类，其中包括生活服务、医疗保健服务、科教文化服务、交通服务设施、金融保险等，这12个大类下面还有很多小类。例如金融保险，这一级类别下又可以包括银行、证券、保险服务等二级类别，银行下又可以被分成国家银行、地方银行和中外合资银行等三级类别。

由于原始POI数据分类比较多，一共有12个大类，而且每一大类下包括多级小类，各个类型所包括的具体内容会有重复的现象，所以我们需要对原始数据进行重新分类作为研究的基础。本文将原始POI数据分为居住用地（居住小区等）、商业服务业设施用地（餐饮和购物等）、公共管理与公共服务设施用地（药店、医院、教育等）、道路与交通设施用地（汽车相关、加油站和停车场等）、其他信息5类。需要特别注意的是每一个POI数据点因为其各自的类型与功能不同，它们各自都有不同的影响辐射范围和关注人群，例如大学主要辐射范围是校区，关注人群是教师与学生;但是有些类型的POI公众认知度较低，如公共厕所、便利商店、公交站、充电桩等，该类POI在功能区识别中不具有明显的可识别性，所以首先要剔除掉原始POI数据中公众认知度较低的点，选取具有显著城市功能区特征的POl数据点进行数据处理，最后将已有的POI数据进行分类，具体参考城市用地分类与规划建设用地标准。具体分类结果如表1所示。

3城市功能区识别

3.1数据处理

因为POI数据在地图上是以点进行显示的，提取到的POI数据已经忽略了具体实际对象的建筑面积和占地面积，只是一个普通的兴趣点，而在我们的实际生活中，不同的地理实体之间差异很大，例如一个小区是用一个兴趣点表示，一个银行也是用一个兴趣点表示，但是一个小区的占地面积与一个银行的占地面积很明显相差很大，更为重要的是功能区单元内POI数据的实体面积大小对该单元的功能性质有着决定的影响，例如大型商场的公众关注度显然更高，商店超市的功能定位则只能辐射影响其周围的一定区域与人群。公众认知度体现了人们对实体兴趣点显著性的认识，它的高低对功能区单元的功能定位也有着重要影响。所以这就要求对分类后的POI数据进行进一步的处理。

以POI数据和遥感影像为基础，再进行网上资料查询，去确定各类兴趣点的平均建筑面积和占地面积。一般来说，大型购物商场以及CBD商务中心的公众认知度最高，其次是高级酒店和交通枢纽，而居住小区认知度最低。研究以建筑面积和占地面积为基础，依据兴趣点的公众认知度高低进行排序，对各类POI点赋不同的权重分值。确定权重分值区间为1-100，对于建筑面积或占地面积较大的，且公众认知度较高的地物，权重分值会相应偏高，如山西大学、迎泽公园、太原动物园等;对于居住小区、银行、饭店等权重分值会相应较低。根据权重分值对原POI数据的数量重新定义，如某条商业街，原POI有2个点，而其权重值为50分的话，那么该商业街的现有POI点应该为100。根据上述数据处理过程，最终获得研究可用的POI数据。

3.2 POI数据的定量计算

将太原市作为研究区域进行格网划分后，本项研究构建指标频数密度（ Fi）和类型比例（Ci）进行计算来识别城市某一功能区的性质。

具体计算公式如下：

F_i= n_i/ N_i（i = 1，2，3，4，5）

i表示5种类型的POI数据，n_i表示格网单元内第i种类型POI数量，N_i代表第i种类型POI的总数，F_i表示第i种类型POI占该类型POI总数的频数密度，C_i表示第i种类型POI的频数密度占单元内所有类型POI频数密度的比例。

根据研究对各种POI数据的分类以及以上计算公式计算出每一个格网单元内的POI数据的频数密度及类型比例，本项研究以类型比例值为二分之一作为判断格网单元功能性质的参考值。当格网单元内的某一种类型POI类型比例达到二分之一及以上时，那么该单元为单一功能区，功能区性质就直接由该POI类型所决定;而当单元内所有类型的POI类型比例值均没有达到二分之一时，研究以最高的两种类型的类型比例值为标准确定其功能类型，而该功能区也就是混合功能区;如果该单元内频数密度与类型比例为空值，则该种类型功能单元就是无数据区。部分计算结果如表2所示。

具体图像处理过程如下：

首先定义投影将源数据图像转换成地理坐标系并利用Creat fishnet工具构建渔网，将太原市主城区划分为500m×500m的格网，然后利用SpatialJoin工具进行空间链接将所有类型的POI数据整合到一个属性表当中。然后通过属性表提取居住、商业和公共服务、道路设施交通设施的数据，以此判断不同类型的功能区。

之后就可以根据计算所得的频数密度与类型比例，在字段计算器中利用MAX函数的计算方法确定格网单元的功能性质是单一功能区还是混合功能区，主要参考值就是类型比例，功能区分布结果如图1所示。

3.3太原城市功能区可視化

3.3.1单一功能区

根据以上步骤计算出频数密度值和类型比例值后，对太原市中心城区功能区进行识别，首先是对单一功能区进行可视化，单一功能区表示该种功能区单元内某一种POI数据占到该区域内数据的一半以上，其具体功能性质也由其POI数据性质决定，研究得出一共三种单一功能区，分别是居住用地区、商业与服务业区与公共管理与公共服务区，具体功能区分布如图2所示。从图中可知，居住用地区分布广泛但是集中连片，符合居住区的分布特征;公共管理与公共服务区也多与居住用地区交叉分布，以满足居民生活服务的要求;商业与服务业区多分布于柳巷、长风街、服装城等老型或新型商业街附近。

3.3.2混合功能区

对混合功能区进行可视化，混合功能区是指单元内各种类型的POI类型比例值均没有达到一半以上时，本研究就以单元内最高的两种类型的类型比例值为标准确定其功能类型，研究一共得出五种混合功能区，分别是居住商业区、商业公共服务区、商业居住区、公共服务商业区和公共服务交通设施区;具体功能区分布如图3所示。从图中可知，居住商业区和商业居住区因为是一个同类分区只是因为居住和商业的比重大小不同名称才有所不同，但是分布数量最为广泛，商业公共服务区和公共服务商业区也是同样的原因，功能一致，分布主要是围绕居住区分布，以满足居民生活服务的要求;公共服务交通设施区因为收费站，高速路口，交通局等地理实体的原因分布比较分散，均匀散落于太原市域范围内。

4城市功能区识别为国土空间规划提供服务的思考

在生态文明建设以及空间治理体系现代化提出的大背景下，推进国土空间规划建设，加快空间规划体系重构成为当前规划的主要内容。那么城市功能区的识别能为国土空间规划提供什么样的服务呢？以太原城市功能区的识别为例，其功能区的分布是从中心城区的集聚到四周分散的一个特征，大体上可以满足该城市区域发展的总体要求，但是为了能够达到缩小区域差距和实现区域均衡发展的目标，可以从城市功能区的分布着手，去研究在未来的国土空间规划中可以更加的集约节约利用土地，使优势功能分区的功能更加凸显，弱势功能分区的功能得到提升，从而实现空间区域的协调发展;同时为了达到生态文明建设的要求，实现绿色发展，可以在功能区识别的基础上进行生态建设和保护的规划以使城市的环境更加优美，进而实现宜居城市建设。例如，随着城市的建设与发展，服装城、柳巷等老城市商圈的商业功能有所弱化，在新的国土空间规划上可以着重提升其作为商业区的功能定位;对城市内的老轻工业区进行搬迁或取缔，为国土空间规划提供储备预留用地，或者进行低效用地的再开发建设等。还可以在城市功能区识别的基础上与土地利用总体规划相结合，落实生态保护红线，划定中心城区城市开发边界和城市周边永久基本农田，为形成山清水秀的生态空间、集约高效的生产空间、宜居适度的生活空间提供指导。

5结论与讨论

本文基于POI数据对太原市城市功能区进行识别，得到太原市城市功能区可视化图，分别为功能区图、单一功能区图和混合功能区图，对我们识别城市空间结构布局有积极的意义，同时在城市功能区识别的基础上对其为国土空间规划的服务做了思考，可以得到结论：基于POI数据的城市功能区识别对国土空间规划有积极的意义，可以作为构建国土空间规划体系的一个手段，为规划提供一定的支撑。

在实现生态建设和可持续协调发展的大背景下，制定科学合理的国土空间规划，形成高效、集约、绿色、安全和开放的国土空间开发格局早已提上日程。传统的国土规划因为多规并行，导致了规划的内容交叉、管制重叠等问题，对规划实施造成了影响，在这个问题背景下，运用网络数据为国土空间规划的制定提供支撑可以成为我们一个新的研究内容，无论是POI数据还是其他网络大数据，都可以与国土空间规划相结合，以精确的数据库分析确保国土空间规划编制、实施的科学性。

参考文献：

1.王秀斌.城市规划对土地价格的影响分析，西安建筑科技大学大学.2005.11

2.李扬蔌.城市空间结构形成、演变与优化的经济分析.四川大学.2005 .07

3.朱峰.基于JSON的互联网异构数据整合的应用研究，南京邮电大学.2016.11.18

4.林鉴宇.基于城市POI静态数据的城市功能识别，城市数据实践.2016.06

5.于翔，基于城市公交刷卡数据和兴趣点的城市功能区识别研究.浙江大学.2014.05

6.孙梦喆.基于网络数据的合肥城市中心体系识别与评价，安徽建筑大学.2017.06