基于POI 数据的小学空间分布特征及可达性分析——以苏州市区为例

沈 飞， 尚正永

（1.苏州科技大学建筑与城市规划学院，江苏 苏州 215011；2.苏州科技大学地理科学与测绘工程学院，江苏 苏州 215009）

兴趣点（Point of Interest，POI）作为地理信息系统的重要组成部分，附有各类信息和空间属性，具有精准性、时效性等年鉴数据无法比拟的优势[1]。随着GIS、网络地图、电子导航地图的快速发展，人们可以通过多种途径，获得自己感兴趣、空间精准、信息多样、内容可视的POI 信息[2]；同时在大数据时代也有利于反映城市发展的实际情况，为城市空间研究提供更加多样的思路与方法[3]。白永平等对兰州市2019 年零售药店的POI数据进行了分析研究及可达性评价，指出合理配置零售药店资源可以进一步提高人们的生活质量[1]；张晶宇等基于高德地图POI 数据，对大连市中心城区服务设施的分布与城市空间格局进行了研究，为此后的规划设计指明合理优化方向[3]；曹芳洁等运用以POI 数据构建的不规则三角网进行了快速提取城市建成区方法的探索，并证实了POI 数据在城市边界特别是在全国地级市尺度城市边界识别的可行性[4]；赖长强等利用广州酒店POI 数据分析了广州地区酒店的总体及各类星级酒店的空间布局特征、集聚离散程度、时间演化特征及相关影响因素[5]；淳锦等借助POI 数据与人口数据间的相关性，提出了人口分布格网化模型并能较好地拟合街道和建筑物人口统计值，为微观和更精确的人口估算奠定了基础[6]；刘杨等基于夜间灯光数据和POI数据，运用熵值赋权和代用数据空间展布的方法，比较分析了不同数据对格网化社会经济活动空间分布精度差异性的影响[7]；徐冬等基于百度地图POI 数据，运用空间点格局分析，探讨了南京市休闲旅游空间特征[8]；严朝霞等基于上海POI 数据，利用多种方法在不同视角下分析了上海城市道路对消费活力的影响[9]。 可见POI 数据不仅可单独用来分析城市各空间要素，还可与其他要素信息相结合，进行更深层次的人文分析。

可达性被定义为从一个交通节点到另一个交通节点的便利程度[10]，也有多种测算方式。郑智成等通过计算多种交通模式平均可达时间和公交服务频次，分析了居住区尺度的公园景点可达性，从而划定开封市游憩空间的交通出行圈[11]；肖华斌等通过结合地理信息系统中的空间分析工具，提出了空间可达性和服务面积的绿地评价指标[12]；李小马等基于GIS 的网络分析法，结合道路和人口分布分析了沈阳及其各行政区城市公园的可达性和服务状况[13]；李保杰等利用GIS 空间分析技术，结合改进的潜能模型，对徐州市养老机构的空间可达性进行分析，指出研究区养老设施空间布局上特征[14]；刘常富等将城市公园可达性研究中常用的可达性计算方法分为4 类6 种，分别评述了其原理和优缺点，为城市公园可达性研究中方法的选择提供参考，并探讨了未来城市公园可达性研究的重点[15]；王宇环等结合Space-P 复杂网络模型与Python 语言，借助ArcGIS网络分析模块对南京市现状和二期建设轨道进行换乘可达性实证研究[10]；张少鹏等通过调用高德地图API程序接口，从面积可达性和时间可达性结合的维度出发，评价了不同交通测度方式下各商业中心的可达性及时空联系[16]。 目前可达性技术在城市公共服务均衡研究中已经得到广泛应用，在强调就近入学的背景下，利用可达性技术对小学可达性时间成本进行计算，还需要更多的实证案例。

小学是我国义务教育的第一阶段，是基础教育的重要组成部分，也是城市当中必不可少的公共服务设施。 赵洋以深圳市龙华区为例，采用GIS 缓冲区分析法和区位熵等方法，对小学空间布局的公平性进行了评价[17]；靳波以太原市小学为例，分析其现状建设情况，结合城市改造和规划，提出了规划布局的相关建议[18]；毛蒋兴等以南宁市中心城区为例，以多源大数据为支撑，基于覆盖度模型及人口耦合度分析，评估了南宁市小学服务效率，揭示了南宁市小学服务范围与覆盖度、人口耦合度间存在的问题，并提出了优化建议[19]；魏伟等以武汉市为例，采用回归分析等方法辨识小学供需双方的满意度共识，验证基于供需匹配的小学最优服务半径范围，同时利用典型社区要素提取、对比和回归分析方法，通过人口密度、道路网密度和社区用地混合度等空间要素的优化，提出了人居环境优化的策略[20]。 当前，许多城市学区房已经成为支撑房价上涨的重要因素，利用大数据技术、GIS 空间分析与可达性分析方法，对城区小学的空间格局特征进行分析，有一定的现实意义。 鉴于此，笔者以苏州市中心城区6 个区为基本单元，选取2019 年苏州市区小学POI 数据，利用核密度分析、可达性分析，探究小学的空间分布特征以及可达性水平，希望以此对小学空间的布置提供参考，促进初等教育空间的优化转变。

1 数据来源与研究方法

1.1 研究区概况

苏州位于长江三角洲中部、江苏省东南部，地处东经119°55′～121°20′，北纬30°47′～32°02′之间，东傍上海，南接浙江，西抱太湖，北依长江，总面积8 657.32 km2。 全市地势低平，境内河流纵横，湖泊众多，太湖水面绝大部分在苏州境内，河流、湖泊、滩涂面积占全市土地面积的36.6%，是著名的江南水乡。 苏州地处亚热带季风海洋性气候区，2019 年平均气温17.5 ℃，降水量1 216.2 mm，四季分明，气候温和，雨量充沛，土地肥沃，物产丰富，自然条件优越。 苏州是国务院批复确定的中国长江三角洲重要的中心城市之一、国家高新技术产业基地和风景旅游城市，按统计口径，苏州市区下辖姑苏区、虎丘区、吴中区、相城区、吴江区和工业园区，截至2019 年末，苏州全市常住人口共有1 074.99 万人，市区常住人口为557.66 万人，苏州全市地区生产总值19 235.80 亿元，市区生产总值为9 048.68 亿元。

1.2 数据来源与处理

文中研究所用的基础数据包括5 部分：（1）苏州市统计局（http：//tjj.suzhou.gov.cn/sztjj/tjnj/nav_list.shtml）发布的不同年份统计年鉴；（2）通过规划云（http：//www.guihuayun.com/）的行政区划工具获取苏州城区的JSON 文件，导入GIS 得到相应的行政区划图；（3）通过中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台（http：//www.gscloud.cn）获取于2015 年1 月6 日发布的30 m 分辨率全球数字高程数据（ASTER GDEM V2）；（4）基于高德开放平台（https：//lbs.amap.com/），通过数据采集软件抓取最后更新时间为2019 年9 月2 日的苏州市区小学的POI 数据，经过数据清洗、坐标转换，得到苏州市区小学数据263 条，其中，工业园区18 条，高新区（虎丘区）28 条，姑苏区52 条，吴江区82 条，吴中区53 条，相城区30 条（根据《2019 苏州统计年鉴》显示，苏州市区小学217 所，其中吴江区55 所，通过踏勘、资料查阅等方法洗去在建、撤销以及重复的学校数据，但部分学校存在多个校区的情况，为了确保分析的客观性，在空间分析部分依旧采用此POI 数据）；（5）通过BBBick extracts OpenStreetMap（https：//extract.bbbike.org/）截取苏州市区OSM 数据，得到苏州市区各类交通方式道路矢量数据，所得数据如图1 所示。

图1 苏州市区概况及小学分布图

1.3 研究方法

1.3.1 核密度分析

利用核密度分析计算要素（点或线）在其周围邻域中的密度，可以有效地分析出要素在空间上分布的特征，通过计算要素在单位面积的量值以将各个要素拟合为连续分布的密度栅格数据，常用作探讨要素空间分布的规律，计算公式如下

式中，f（x）为空间位置x处的核密度计算函数；h为距离衰减阈值；n为与位置x的距离小于或等于h的要素点数；k则表示空间权重函数，一般是距离衰减函数，其几何意义为密度值在每个核心要素xi处最大，并且在远离xi过程中不断降低，直至与核心xi的距离达到阈值h时核密度值降为0。 文中釆用ArcGIS 软件进行核密度分析，结合小学的服务范围，选择500 m 作为阈值（每千米邻域）进行分析。

1.3.2 可达性分析

文中运用ArcGIS 网络分析工具下的服务区分析，即基于矢量网络的计算，根据小学地理位置和道路长度推算小学实际可服务范围，从而间接计算苏州市区各小学的可达性。 整理苏州市区内小学POI 与矢量路网，构建网络数据集；添加字段L（km）赋予通过计算几何所得的道路实际长度；添加字段V（km·h-1）按数据提供最高速度（max speed）字段赋予速度，其余按不同类型、等级道路赋予理想速度，其中高速公路设为110 km·h-1，快速路设为80 km·h-1，主干道设为60 km·h-1，次干道设为40 km·h-1，支路设为30 km·h-1，其他道路设为20 km·h-1；添加时间字段T（min）计算得到理想速度下通过道路所花费的时间，计算公式

并将其作为可达性计算中的默认成本字段。 最终借助ArcGIS 网络分析中的服务区分析，对空间插值得到小学以时间为成本的可达分布图，即反映研究范围内各小学的可达性水平。

2 结果及分析

2.1 小学生人数增长较快，小学校数量增长较慢

根据《2019 苏州统计年鉴》，截至2019 年末，苏州全市有小学424 所，在校小学生821 240 人，占常住人口的比例为7.64%，市区在校小学生438 907 人，占市区常住人口的7.87%。 近10 年来，随着苏州城市规模的扩大，外来人口的增长，在校小学生人数增长较快（如图2 所示）。市区小学生数量从2009 年的134 836 人增长到2019 年的438 907 人，学校数量从2009 年的157 所（含吴江县）增长到2019 年的217 所，小学数量增长明显低于学生人数的增长，导致苏州城区小学学位紧张，苏州市学区房价格普遍上涨，特别是优质学校的学区房价格上涨幅度大。

图2 苏州市近10 年小学基本情况

2.2 小学校空间集聚分布态势明显

截至2019 年9 月，苏州市区小学分布不同分区差异较大，运用平均最近邻工具测算得出整体和各地区最邻近比率（见表1）。 由表1 可知，整体比率为0.74，其中姑苏区最邻近比率最高为1.13，吴江区、吴中区和高新区（虎丘区）的最邻近比率低于1，分别为0.90、0.57 和0.88，说明整体存在聚集分布的特征。分片区的聚集现象明显，其中吴中区集聚程度最高，而相城区、工业园区分布相对均匀，姑苏区则较为离散。 究其原因高新区与吴中区拥有大片水域（太湖）与山体，城市建设用地本就局促，故小学等公共服务设施在空间分布上相较于其他区存在明显集聚。总体上呈现“内密外疏”的发散式空间分布特点。自然要素（山体、水面等）是影响着城市发展的重要因素，城市的发展又直接影响小学的布置。

表1 苏州市区小学平均最邻近比率

2.3 小学校空间布局区际差异明显

利用ArcGIS 的核密度分析工具做出苏州市区小学的核密度图（如图3 所示）。小学的总体分布表现出发展核心高密度集聚，其他片区沿主要发展方向发散布置的特征。 其中，高密度斑主要集中在姑苏区、高新区（虎丘区）东部、相城区南部、工业园区中部、吴中区中部、吴江区北部和南部，可以看出各区小学数量和集聚差异大，空间分布发散性较强：姑苏区常住人口不是最多，但常住人口密度高，生活集聚，故小学数量较多；吴江区相对比较特殊，2012 年吴江市撤市设区，成为苏州市吴江区，在南部盛泽镇和北部松陵镇都有较高密度的小学聚集，其他地带由于自然地形未形成连片城区，故大都沿城市内部主要交通道路分散布置；相城区、高新区（虎丘区）、吴中区与老城区之间有一定承接，可以有效地缓解老城压力，所以在老城周边的密度较高，随着与老城的距离拉大，集聚程度逐步降低；工业园区除金鸡湖东岸，学校布置比较均衡，没有明显高密度区域，且大都分布于西部，这与西部密集的商业中心相适应。显然，小学的布置除与城市发展基础存在密切关联外，与城市发展方向也密不可分，小学的布置不仅满足当前居民的发展需求，一定程度上还体现了城市发展的重点与方向。

图3 苏州市区小学核密度图

2.4 小学校时间可达性差异比较大

小学作为城市重要的公共服务设施，在《城市居住区规划设计标准》（GB 50180-2018）明确指出，10 min生活圈内就应当独立占地配建，故应拥有较高的可达性水平。 通过网络分析工具，求解各小学一定可达时间内的服务范围，将其视为小学的可达性并划分为5 个等级水平（见表2）；制出整体可达性水平图和各行政区范围半小时内不同可达性水平的占比情况（如图4、图5 所示）。

表2 可达性等级划分

图4 苏州市区小学可达性水平

图5 各行政区可达性水平占比

结果表明苏州市区的小学总体可达性水平良好，超过60%的区域可在30 min 内到达附近小学，其中25 min 内可达的比率将近90%，整体水平呈现核心高边缘低，老城区高、新城区低的态势。 姑苏区的小学可达性水平最高，几乎实现30 min 可达全覆盖，其中15 min 内可达比率超过95%，且5 min 内可达比率超过70%；工业园区和高新区（虎丘区）次之，大部分地区可实现15 min 内到达，且25 min 内可达比率分别达到98%和92%，但相较于姑苏区5 min 内可达的比率远远不足，反映出这两个区小学数量上欠缺；相城区、吴中区和吴江区的小学可达性一般，可达未覆盖或可达性水平较低地段较多，可见与城市的成长和发展有着密切关联。 小学服务在空间分配上的差异性，与城市发展的历史演进和经济水平存在较大关联性：姑苏区作为苏州市区的老城区，公共服务设施建设比较完善；得益于中新两国合作，工业园区在经济高速发展的带动下，虽然小学数量最少，但布置合理、交通便利。 此外小学的布置一定程度上反映了一定区域内居民的发展需求，因而小学服务的空间差异，也映射出政府对城市所吸纳居民的发展目标。相较姑苏区的可达性水平，相城区、吴中区、吴江区的整体可达性水平一般，但各区核心部分可达性依旧处于高水平等级，与小学服务设施的核密度分析相呼应的同时，也与苏州“一核四城”发展战略相吻合；说明政府对城市发展的方向和意愿也有着重要的影响力。

为了更深入地探究苏州市区内部在人口分布、学校密度和可达性之间的差异，在去除影响因素较大的水域面积之后，分别计算各区的常住人口比重、 小学数量比重、15 min 可达面积占各分区（陆地）面积的比重和15 min 可达面积占市区（陆地）面积的比重，见表3 和如图6 所示。

表3 分区差异情况

图6 分区差异对比

由图6 和表3 可知，15 min 可达（可达性较高）区域面积占市区（陆地）面积的四成以上，但各分区15 min 可达面积占本分区（陆地）面积比重的差异较为明显，且基本与占市区（陆地）面积的比重相反，这与小学空间分布密度的结果相互印证：可达性较高区域面积与区内面积占比较高，但与市区面积占比较低，说明该区小学空间分布较密集，如姑苏区；反之，可达性较高区域面积与区内面积占比和其与市区面积占比差距越小，说明该区小学空间分布较分散，如吴江区。

小学数量比重与常住人口比重基本持平，仅工业园区和吴江区存在一定差距，而除姑苏区和吴江区外，各区小学数量占比均小于常住人口占比，也就间接阐述了部分苏州城区的发展历程：姑苏区作为老城区，常住人口密度远高于其他各区，小学等生活配套也更加完善；工业园区得益于现代城市规划思想理论的指导和建设，服务的常住人口比重超自身数量比重一倍有余；吴江区前身为县级吴江市，本就具有一定的发展基础，但与其他区相比吴江区人口比重明显低于小学数量比重，吴江区未来承接苏州其他区人口潜力巨大，撤市设区后苏州市区整体城市首位度得到加强，更是提升了苏州市区在长三角一体化发展中的地位和作用。

3 结语

利用多源数据，运用核密度分析、可达性分析等方法，以2019 年苏州市区的小学空间数据为基础，对小学的空间分布以及可达性进行了分析，得出如下结论：

（1）小学生数量增长较快，小学校数量较长较慢，学位紧张程度逐年增加，优质小学学位难求，成为学区房价格快速上涨的主要动因。 小学的分布伴随城市的发展扩张受自然要素影响较大，空间上呈不均匀的斑点状，总体分布表现为城市中心区为高密度集聚，其他片区沿主要发展轴线发散布置的特征。 姑苏区作为城市核心，小学最为密集，其他区小学密集程度随到城市中心距离的增加而降低。 小学空间布局在满足小学生就近入学需求方面还有一定困难，这与居民需求以及城市历史基础密不可分。

（2）小学的可达性水平与核密度分布相呼应，城市核心姑苏区的可达性最好，几乎实现可达全覆盖，5 min 内可达比率超过70%，15 min 内可达比率超过95%；工业园区与高新区（虎丘区）在经济高速发展的带动下同样具有较高的可达性，25 min 内可达比率分别达到98%和92%，整体与城市的历史演进、经济水平和发展方向有着密切关联；未来苏州市区新建的小学设施应集中在高新区（虎丘区）西部科技城、苏州湾太湖新城、吴江中部以及相城高铁新城等地，在改善、提高城市居民生产生活的同时，还引导、体现城市发展重点与方向。

（3）借助ArcGIS 网络分析，可以精确计算各设施在道路网络当中的服务范围、通行时间和最佳线路等，但对于矢量路网数据的准确性要求较高，文中所得开放道路矢量数据不能完美匹配网络分析工具的计算逻辑，尤其是不同等级道路之间的交互存在瑕疵，人工检查修改工作量太过庞大，但整体数据较为准确，故忽略了部分低等级道路的限制条件；且由于地铁等轨道交通运行、换乘以及与普通道路网络交互的特殊性而未参与此次小学服务可达性的计算，结合城市轨道交通及其发展，研究城市服务设施也是未来的优化和研究方向之一。 另外，笔者所研究小学空间分布特征，未考虑各学校的用地规模、在校师生等属性，将学校属性参与核密度权重计算，可使得分析结果更加科学客观。

Spatial distribution characteristics and accessibility of primary schools based on POI data：A case study of the urban area of Suzhou

SHEN Fei1， SHANG Zhengyong2*
（1.School of Architecture and Urban Planning，SUST，Suzhou 215011，China；2.School of Geography Science and Geomatics Engineering，SUST，Suzhou 215009，China）

Abstract：Based on the DEM，POI data and road data of primary schools along with the ArcGIS，this paper studies the spatial distribution of primary schools in the urban area of Suzhou through analyzing their kernel density and accessibility. The results show that the growth in the number of primary schools is obviously slower than that of pupils，resulting in a rapid rise in the price of high quality school district housing. The distribution of primary schools in the urban area of Suzhou is uneven and spot-like. Different districts are greatly affected by natural factors. Suzhou New District （Huqiu District） and Wuzhong District are more obvious，showing a divergent spatial distribution characteristic of “dense inside and sparse outside”. The overall accessibility level of primary schools in the urban area of Suzhou is high，among which Gushu District has the highest accessibility，followed by Suzhou Industrial Park and Suzhou New District （Huqiu District）. The overall service level presents a trend of “high in the old urban area，low in the new urban area，and high in the core and low in the periphery”. The spatial distribution and accessibility of primary schools have a high correlation with the historical and economic development of the city and its direction for future development. Reasonable allocation of primary school facilities can effectively guide the production and life of urban residents.

Key words：POI；primary school；kernel density；accessibility；Suzhou