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
发布时间：2020-11-07 16:48
电子商务跨越式发展为快递物流行业注入了新鲜血液促使国民经济达到新的增站点,服务网点作为连接快递企业和用户之间的桥梁纽带,逐渐成为城市地理和物流地理的重要研究对象。本文以北京市顺丰快递服务网点为研究对象,首次将DBSCAN聚类算法和无人值守的智能快递柜引入城市物流快递行业研究中,综合使用核密度分析、Ripley's K函数等空间点模式分析方法,定量对比分析有人值守的合作网点和无人值守的智能快递柜两类顺丰快递服务网点的空间布局、集聚特征及影响因素。结果表明:①基于密度的DBSCAN聚类算法能够快速有效地识别出任意形状的快递服务网点集群,算法识别出24个智能快递柜集群,14个合作网点集群;②顺丰快递服务网点高密度区主要集中在人口密度大、经济繁华、交通便利的居住区和包含热门商圈的职住区附近,如双井、金融街、三里屯、学院路等;③合作网点和智能快递柜两类服务网点均呈集聚性分布,但集聚规模各不相同,具体表现为快递柜集聚规模明显大于合作网点,而集聚强度却小于合作网点;④智能快递柜集群密度大,服务半径小,更倾向服务于步行可达范围内的居住小区;合作网点集群密度小,服务半径大,服务对象随服务半径扩展至周边各大职区,对交通可达性的要求更高。⑤顺丰快递服务网点布局是地区经济水平、人口规模、交通状况、土地利用类型及城市功能区定位等多种因素综合作用的结果。
【部分图文】：
顺丰快递服务网点集中分布在五环以内，且呈现“西疏东密”的空间分布特征，五环以外快递网点逐层递减，形成典型的中心-外围结构（图1）。具体地，顺丰快递服务网点的高密度区主要分布在双井、方庄、金融街、东铁匠营、广安门外、大屯、田村路等街道；呼家楼、八里庄、三里屯、学院路、望京等街道次之。分析这些网点高密度分布区，可发现如下特征：(1)区域内部有热门商圈分布，如西单、三里屯、工体、国贸、王府井等，这些区域作为北京市最繁华的商圈，汇集了众多现代企业和商铺，人口流量大，为快递服务网点的分布提供条件；(2)区域内具有大型的居民区、学校及医院等职住区，如双井青年公寓、朝阳园、通州北苑等大型居住区及学院路等高校聚集区，这些区域作为北京市典型的职住区域，分布着大量常住人口，吸引快递服务网点聚集。3.1.2 2类网点分布特征
对北京市顺丰快递服务网点空间分布进行空间自相关分析，结果显示合作网点和智能快递柜全局墨兰指数均大于0，且通过1%的显著性水平验证，表明2类自提点的空间分布均呈现显著的空间正相关系，空间分布呈聚集型分布。通过空间自相关分析发现顺丰快递网点的空间分布呈集聚模式，但无法判断各类网点在不同空间尺度的集聚差异性特征。借助地理空间分析软件Crimestat实现Ripley"s K函数分析，结果显示99%置信度水平下，2种类型的网点的L(t)曲线整体大于上包迹线（图2），空间分布集聚特征明显。具体地，Ripley"s K曲线表明：2类服务网点空间集聚程度随距离的增加均呈现出先增强后减弱的趋势。从集聚规模来看，智能快递柜在23 807 m的位置呈现出最大的集聚状态，合作网点在21 036 m的位置呈现出最大的集聚状态，智能快递柜表现出在更大空间范围内的集聚特性，其区位选择的尺度范围更大，空间集聚规模更大；合作网点的最大集聚半径出现的范围相对较小，其区位选择的尺度范围较小，集聚规模较小。从集聚强度来看，智能快递柜L(t)峰值为15 193 m，合作网点L(t)峰值为25 665 m，合作网点峰值明显大于智能快递柜，表明其集聚强度明显大于智能快递柜。总体来看，两类服务网点集聚规模差异明显，智能快递柜虽然规模大于合作网点，但集聚强度却明显小于合作网点。4.2 集群识别结果
对智能快递柜网点进行空间聚类分析最终识别出24个集群（图3(a)),619个离群孤立点。聚类结果显示，75%集群集中分布在二环到五环之间，主要覆盖朝阳、海淀和丰台3个区，二环以内及五环以外零星分布。具体地，以集群内包含点规模为等级划分依据，等级排名前五的集群如表3所示。其中前3等级集群地处五环以内，第五等级集群是五环以外唯一的大规模集群，主要受城市不断发展和CBD东扩的影响形成。随集群等级增高，集群覆盖范围逐渐缩小，集群内部紧凑程度和集群密度不断变大，其中，第一等级集群覆盖30个街道，覆盖范围最广，服务半径最大，第五等级集群只覆盖三间房镇、常营、管庄3个街道。以300米为缓冲范围分析服务网点周边基础服务设施空间布局情况发现：92.43%服务网点周边有居住小区布局；68.39%的服务网点周边有学校布局；28.06%的服务网点周边有医院布局；54.63%的服务网点周边有银行、保险公司等金融类服务设施布局；79.46%的服务网点周边有政府机关单位布局。对中心城区各街道路网密度与街道内服务网点分布数量做相关性分析，得到相关系数R为0.369，且在0.01水平上显著，路网密度与服务网点数量呈正相关关系，服务网点更倾向于分布在路网密度大的地区。总体来看，智能快递柜集群密度大，服务半径小，主要服务于步行可达范围内的居民小区，学校、医院、银行及机关单位是其次要服务对象，服务网点受交通可达性影响相对较小。4.2.2 合作网点集群特征
本文编号：2874219
【部分图文】：
顺丰快递服务网点集中分布在五环以内，且呈现“西疏东密”的空间分布特征，五环以外快递网点逐层递减，形成典型的中心-外围结构（图1）。具体地，顺丰快递服务网点的高密度区主要分布在双井、方庄、金融街、东铁匠营、广安门外、大屯、田村路等街道；呼家楼、八里庄、三里屯、学院路、望京等街道次之。分析这些网点高密度分布区，可发现如下特征：(1)区域内部有热门商圈分布，如西单、三里屯、工体、国贸、王府井等，这些区域作为北京市最繁华的商圈，汇集了众多现代企业和商铺，人口流量大，为快递服务网点的分布提供条件；(2)区域内具有大型的居民区、学校及医院等职住区，如双井青年公寓、朝阳园、通州北苑等大型居住区及学院路等高校聚集区，这些区域作为北京市典型的职住区域，分布着大量常住人口，吸引快递服务网点聚集。3.1.2 2类网点分布特征
对北京市顺丰快递服务网点空间分布进行空间自相关分析，结果显示合作网点和智能快递柜全局墨兰指数均大于0，且通过1%的显著性水平验证，表明2类自提点的空间分布均呈现显著的空间正相关系，空间分布呈聚集型分布。通过空间自相关分析发现顺丰快递网点的空间分布呈集聚模式，但无法判断各类网点在不同空间尺度的集聚差异性特征。借助地理空间分析软件Crimestat实现Ripley"s K函数分析，结果显示99%置信度水平下，2种类型的网点的L(t)曲线整体大于上包迹线（图2），空间分布集聚特征明显。具体地，Ripley"s K曲线表明：2类服务网点空间集聚程度随距离的增加均呈现出先增强后减弱的趋势。从集聚规模来看，智能快递柜在23 807 m的位置呈现出最大的集聚状态，合作网点在21 036 m的位置呈现出最大的集聚状态，智能快递柜表现出在更大空间范围内的集聚特性，其区位选择的尺度范围更大，空间集聚规模更大；合作网点的最大集聚半径出现的范围相对较小，其区位选择的尺度范围较小，集聚规模较小。从集聚强度来看，智能快递柜L(t)峰值为15 193 m，合作网点L(t)峰值为25 665 m，合作网点峰值明显大于智能快递柜，表明其集聚强度明显大于智能快递柜。总体来看，两类服务网点集聚规模差异明显，智能快递柜虽然规模大于合作网点，但集聚强度却明显小于合作网点。4.2 集群识别结果
对智能快递柜网点进行空间聚类分析最终识别出24个集群（图3(a)),619个离群孤立点。聚类结果显示，75%集群集中分布在二环到五环之间，主要覆盖朝阳、海淀和丰台3个区，二环以内及五环以外零星分布。具体地，以集群内包含点规模为等级划分依据，等级排名前五的集群如表3所示。其中前3等级集群地处五环以内，第五等级集群是五环以外唯一的大规模集群，主要受城市不断发展和CBD东扩的影响形成。随集群等级增高，集群覆盖范围逐渐缩小，集群内部紧凑程度和集群密度不断变大，其中，第一等级集群覆盖30个街道，覆盖范围最广，服务半径最大，第五等级集群只覆盖三间房镇、常营、管庄3个街道。以300米为缓冲范围分析服务网点周边基础服务设施空间布局情况发现：92.43%服务网点周边有居住小区布局；68.39%的服务网点周边有学校布局；28.06%的服务网点周边有医院布局；54.63%的服务网点周边有银行、保险公司等金融类服务设施布局；79.46%的服务网点周边有政府机关单位布局。对中心城区各街道路网密度与街道内服务网点分布数量做相关性分析，得到相关系数R为0.369，且在0.01水平上显著，路网密度与服务网点数量呈正相关关系，服务网点更倾向于分布在路网密度大的地区。总体来看，智能快递柜集群密度大，服务半径小，主要服务于步行可达范围内的居民小区，学校、医院、银行及机关单位是其次要服务对象，服务网点受交通可达性影响相对较小。4.2.2 合作网点集群特征
本文编号：2874219
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