基于POI数据的合肥中心城区城市公园绿地评估及布局优化

为解决传统公园绿地空间布局评价缺乏人群需求考量和量化支撑的局限性,以合肥中心城区为研究对象,以供需平衡为目标,利用POI数据对公园绿地使用主体分布及活动强度进行量化分析,构建以服务能力与需求评价为核心的公园绿地布局评估模型,并进行实证分析。结果表明:合肥市中心城市公园绿地空间呈“多中心、组团式”的空间不平衡分布特征,公园绿地总体布局和层级设置还不能满足人口的使用需求,不同区域的公园绿地资源配置存在差异化和不平衡现象,针对这些问题提出优化公园绿地布局建议。该模型综合考量了城市公园绿地的供给和需求,量化了供需之间的平衡关系,可以为城市公园绿地布局提供有效的决策支持信息。     

基于POI及核密度分析的上海城乡交错带分布研究

城乡交错带空间分布是相关研究的基础性工作。基于行政区域的统计资料研究方法存在若干不足,将3S(GIS,GPS,RS)技术与大数据结合则提供了全新的研究思路。本文通过POI(point of interest)和核密度分析结合的方法界定上海市城乡交错带分布区域,进而从发展模式对城乡交错带分布区域的形成进行解读。本研究方法所提出的城乡交错带区域清晰地展示了城市化扩张的三类典型模式:近郊圈层扩张模式、中郊轴向延伸模式和远郊孤立发展模式。最后从POI数据更新频率、交通路网集聚性、人为标注的选择性、郊区旅游业发展的角度分析影响城乡交错带分布的因素。研究方法突破了传统基于行政边界区划的不足,可为城乡交错带相关研究及城乡建设管理提供借鉴。     

基于高德POI的北京市住宿服务探讨

运用高德地图提取的住宿服务POI数据,采用空间自相关、核密度等方法,系统剖析了北京市住宿业空间分布格局及影响因素,探究了北京市住宿服务行业的城市空间结构特征。结果表明:北京市住宿服务分布存在显著的、正的空间自相关,也就是北京市各区住宿服务的空间分布并非表现完全的随机性,而是存在着空间集聚;北京市住宿服务空间上呈中心城区集聚与外围分散并存的态势,集聚现象显著;北京市住宿服务集中分布在主城区,整体空间分布呈现大聚集、小分散的"一心多点"分级分布特征,属于典型的核心-边缘扩散的空间分布模式。     

基于POI数据西安市商业集聚特征分析

商业网点的空间分布特征是城市商业活动的重要体现,研究商业网点的空间分布,有利于了解该地区商业发展现状及趋势.以西安市中心城区为例,基于商业兴趣点(POI)数据和西安市路网数据,运用核密度分析法、最近邻指数法、 Getis-Ord Gi*指数法,分析西安市中心城区商业网点的空间分布特征.结果表明:西安市中心城区呈现出"一轴多核"的商业分布模式,"一轴"指的是西安城市南北中轴线长安路,"多核"包括高新区商圈、小寨商圈、龙首原商圈以及解放路商圈;以路网为单元,对西安中心城区进行网格划分,识别商业街区冷热点分布,其中商业热点分布区域与商业密度中心分布总体一致,呈现出"中心高—外围低"的商业分布模式;各商业类型发展态势不均衡,餐饮类、生活服务类、休闲娱乐类分布范围较广,住宿类、购物类、金融类以及商务类分布范围较为集中.     

An update on equine post‐operative ileus: Definitions,pathophysiology and management

Post‐operative ileus (POI) is a serious condition which any horse undergoing abdominal surgery is at risk of developing, leading to increased hospitalisation time and resulting costs. Advances in the understanding of the development of equine POI are mainly based on human and rodent literature, where manipulation‐induced inflammation has been identified as a trigger, with activation of resident muscularis externa macrophages playing a crucial role in the pathophysiology. Despite many pharmacological trials in all species, there is no single completely successful treatment for POI, highlighting that the condition is multifactorial in cause and requires a multimodal approach to minimise its incidence.     

城市公园分布与周边人口活动密度及交通便利性分析

在大数据时代背景下,传统规划设计方法无法满足城市发展的需要,以昆明市盘龙区城市公园周边人口密度及交通条件为调查对象,结合大数据,着重分析城市道路网数据、市民活动密度数据与城市公园空间分布合理性关系。结果显示,盘龙区城市公园整体空间分布合理,设施较完善,公园功能发挥较好,能较好地服务了周边居民。但部分城市公园周围的交通便利性较差,存在公园资源浪费的隐患,服务设施仍有待改进,应成为后期城市公园建设的重点。     

生活圈视角下天津市中心城区公共服务设施配置的空间差异

城市公共服务设施配置直接影响到居民生活幸福感。文中基于高德地图数据,运用核密度、Ripley′s K、Z-Score等分析方法,从生活圈视角对天津市中心城区公共服务设施的空间差异进行分析。结果表明:(1)天津市中心城区公共服务设施分布整体表现出典型的"单中心"结构特征,不同类别公共服务设施存在显著差异。(2)居民可达设施数量及类别在空间上呈现圈层分布,由中心向四周迅速降低,并且海河两侧可达设施数量及类别差异明显。(3)街道之间及街道内部居住小区之间的可达性差异明显,表现出低水平-低差异、低水平-高差异、高水平-低差异及高水平-高差异四种类型。(4)街道尺度上公共服务设施可达性综合分值与人口密度空间匹配情况分为低水平-低密度、低水平-高密度、高水平-低密度及高水平-高密度四种类型。研究结果可为生活圈视角下天津市中心城区公共服务设施优化配置提供依据。     

基于POI数据和引力模型的村庄分类方法研究

村庄分类是实施乡村振兴规划的重要前提，是科学合理分配公共资源的基础。本文以新郑市为例，从乡村主体、区位条件、资源禀赋、产业基础、生活网络5方面构建乡村振兴潜力评价指标体系，并借助POI数据和引力模型分析村庄与周围地理实体间的空间相互作用，最后基于乡村振兴潜力评价成果和村庄所受空间作用效应，将村庄划分为城郊融合类、集聚提升类、规模控制类、搬迁撤并类4类。研究表明：新郑市乡村振兴潜力整体较好，但村庄发展已初显两极化态势；新郑市拥有28个城郊融合类村庄、73个集聚提升类村庄、78个搬迁撤并类村庄和141个规模控制类村庄，占比分别为8.75%、22.81%、24.38%、44.06%；总的来说，新郑市未来乡村振兴发展工作应着重关注西北部和中南部地区，需注重分类施策、分步推进。     

基于POI数据的乡村旅游资源空间分布特征——以天津市蓟州区为例

为探讨蓟州区乡村旅游资源点的空间分布特征及其影响因素,推动乡村旅游产业发展,优化乡村旅游资源空间结构,本研究以蓟州区乡村旅游资源POI数据为研究基础对旅游资源进行分类,利用标准差椭圆、地理集中指数、基尼系数以及核密度估计分析等方法,研究蓟州区乡村旅游资源空间分布特征,结合地理探测器的研究方法对其影响因素进行探测识别。结果表明,蓟州区乡村旅游资源空间分布呈现出三大特性,即景区依赖性、集聚性和向心性,以“一片区,两个增长极”的空间集聚格局为主,总体特征表现为北部密度高、南部密度低。各类乡村旅游资源分布特征具有差异性：自然旅游资源分布于蓟州区西部与北部,以A级旅游景区为核心吸引物形成集聚格局,并通过极化效应推动乡村旅游资源在集聚区内进一步增加;人文旅游资源主要分布于蓟州区中部与西部,呈现出以增长极为主的空间集聚格局。地理探测器分析结果显示,乡村旅游资源的空间集聚格局是基于自然本底因素形成,并受到社会经济和客源吸引潜力因素的共同驱动,影响因素按解释能力从高到低分别为海拔高度（0.81）、A级旅游景区数量（0.68）、旅游发展政策（0.55）、旅游收入（0.53）。自然本底奠定了空间集聚的资源基础,A级旅游景区作为空间集聚的核心增长极,旅游发展政策引导强化了其地域根植性,而经济社会因素又影响着空间集聚的市场规模。双因子的交互效应比单因子的影响力高,产生非线性增强与双因子增强两种效应。研究表明,蓟州区乡村旅游资源在空间上呈集聚、不均衡的分布特征,受自然本底条件、社会经济水平及客源吸引潜力等因素的综合影响。     

基于多源数据的村庄发展潜力评价及村庄分类

村庄是促进城乡发展的重要单元，厘清村庄发展潜力、合理划分村庄类型是推动乡村振兴战略的基础。本研究以广州市从化区为例，基于多源数据构建评价指标体系，进行村庄发展潜力评价，并结合潜力评价结果、POI（兴趣点）数据核密度分析、引力模型划分村庄类型。结果表明：从化区村庄发展潜力整体上较好，但发展潜力分布不均衡，呈现西南强、东北弱的空间格局，形成以城区为中心向外扩散的圈层结构；从化区村庄可划分为经济核心类村庄、集聚提升类村庄、相对稳定类村庄、规模控制类村庄、搬迁撤并类村庄5类，数量占比分别为14.23%、12.69%、23.08%、25.38%、24.62%。研究表明，基于多源数据进行村庄发展潜力评价具有时效性和普适性，结合发展潜力、POI数据、村庄竞争力划分村庄类型，可为村庄发展规划精细化实施提供参考。