重庆市主城区居住小区配套服务功能研究
发布时间：2021-01-11 00:02
居住小区配套设施服务功能是衡量居民日常生活质量的重要指标,研究利用2018年地理国情监测居住小区数据和POI数据,基于核密度和POI加权分析方法研究重庆市主城区居住小区与POI数据关系特征及其配套服务功能空间布局情况。结果表明:居住小区与其配套服务设施布局高度相关,但服务设施不随居住小区密度增加而匀速增加;居住小区配套服务功能以道路与交通服务设施为主导,受地形地貌限制,综合服务功能高值区位于长江和嘉陵江交汇为中心的组团式集中区域,部分新建居住小区配套设施较少,仍有待完善。居住小区配套服务设施布局研究以对未来配套服务设施更新和完善,提高居民居住质量具有重要作用。
【文章来源】：北京测绘. 2020,34(09)
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
研究区范围
根据自然断裂点分类方法对居住小区核密度进行分析，结果表明：受长江和嘉陵江两条河流分割，居住小区布局组团式特征明显（如图2所示），主要分为三大片区：北部江北-渝北片区、西南部沙坪坝-九龙坡-大渡口片区、东南部南岸片区。此外，北碚城区北温泉街道、天生街道和渝北中部的圣宝湖街道、双龙湖街道和回兴街道也小型集中分布区。居住小区核密度与POI核密度空间结构具有较高相似性，同样呈组团式布局特征，总体上较居住小区更为分散。POI核密度高值区分别为南岸区西部、渝北区中部和西南部、江北区中西部、渝中区西南部、九龙坡区东北部、大渡口区东北部，主要为建成时间较长的成熟居住小区集中布局区域，小区及周边各项配套设施较为完善，因此POI核密度呈现高值特征。
构建重庆主城区100 m×100 m方形网格，通过统计各网格内居住小区与POI核密度均值，研究两者之间相关性（如图3所示）。结果表明，POI核密度随居住小区核密度增加总体表现为增长趋势，相关性较高，其中线性相关系数R=0.824，多项式相关系数R=0.855。然而，居住小区核密度位于1～2个/km2、6～9个/km2、20～23个/km2三个阶段时，POI核密度呈现扇形突变性快速增长，而位于其他核密度区间时，增长趋势又逐步平缓。表明居住小区各项设施布局不随居住小区密度增加而均匀增加，而是在居住小区密度达到某个程度时，有一个剧烈变化。可能是因为在居住小区密度达到一定程度时，为满足小区居民的生活生产需求，各项配套服务设施呈现阶段性建设及布局，但如果综合服务设施水平已满足当前及未来某一段时间小区居民需求，在后续一段时间内各项设施的布局建设频率会有所下降。3 居住小区服务功能分析
【参考文献】：
期刊论文
[1]居住小区配套设施问题及思考[J]. 郭浩涛. 居舍. 2019(30)
[2]基于ArcGIS的城阳街道居住适宜性空间评价[J]. 袁荣珍,杨丽,徐辰光,林俊全,杨金明. 测绘与空间地理信息. 2019(09)
[3]基于网络时空核密度的交通事故多发点鉴别方法[J]. 王颖志,王立君. 地理科学. 2019(08)
[4]基于核密度与融合数据的城市功能分区研究[J]. 王俊珏,叶亚琴,方芳. 地理与地理信息科学. 2019(03)
[5]基于POI大数据的重庆主城区多中心识别[J]. 段亚明,刘勇,刘秀华,王红蕾. 自然资源学报. 2018(05)
[6]东北地区城市宜居性评价及影响因素分析——基于2007-2014年面板数据的实证研究[J]. 贾占华,谷国锋. 地理科学进展. 2017(07)
[7]上海市中心城区公园绿地对居住区的社会服务功能定量分析[J]. 余柏蒗,胡志明,吴健平,钱杰,胡春凌,谈文琦,过仲阳. 长江流域资源与环境. 2013(07)
[8]基于核密度估计的广佛都市区路网演变分析[J]. 刘锐,胡伟平,王红亮,吴驰,何劲. 地理科学. 2011(01)
[9]基于RS和GIS的城市居住区宜居性评价——以新疆石河子市为例[J]. 奚秀梅,朱凤军,王玲. 安徽农业科学. 2010(32)
[10]昆明市社区卫生服务机构现状调查及服务功能综合评价[J]. 文玉娜,李硕颀,杨文,马懿,董圣梅,陈碧玉. 实用预防医学. 2009(05)
硕士论文
[1]基于低碳生态理念的武汉市主城区居住区绿地评价研究[D]. 罗薇羽.华中农业大学 2014
[2]基于AHP、DEA交叉评价、及AHP/DEA的社区公共配套设施综合评价研究[D]. 曾梦涵.大连理工大学 2013
[3]西安市住宅社区配套设施建设与评价的研究[D]. 魏盼盼.西安建筑科技大学 2012
[4]城市居住社区公共服务设施评价指标体系探讨[D]. 陈秀雯.重庆大学 2007
本文编号：2969666
【文章来源】：北京测绘. 2020,34(09)
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
研究区范围
根据自然断裂点分类方法对居住小区核密度进行分析，结果表明：受长江和嘉陵江两条河流分割，居住小区布局组团式特征明显（如图2所示），主要分为三大片区：北部江北-渝北片区、西南部沙坪坝-九龙坡-大渡口片区、东南部南岸片区。此外，北碚城区北温泉街道、天生街道和渝北中部的圣宝湖街道、双龙湖街道和回兴街道也小型集中分布区。居住小区核密度与POI核密度空间结构具有较高相似性，同样呈组团式布局特征，总体上较居住小区更为分散。POI核密度高值区分别为南岸区西部、渝北区中部和西南部、江北区中西部、渝中区西南部、九龙坡区东北部、大渡口区东北部，主要为建成时间较长的成熟居住小区集中布局区域，小区及周边各项配套设施较为完善，因此POI核密度呈现高值特征。
构建重庆主城区100 m×100 m方形网格，通过统计各网格内居住小区与POI核密度均值，研究两者之间相关性（如图3所示）。结果表明，POI核密度随居住小区核密度增加总体表现为增长趋势，相关性较高，其中线性相关系数R=0.824，多项式相关系数R=0.855。然而，居住小区核密度位于1～2个/km2、6～9个/km2、20～23个/km2三个阶段时，POI核密度呈现扇形突变性快速增长，而位于其他核密度区间时，增长趋势又逐步平缓。表明居住小区各项设施布局不随居住小区密度增加而均匀增加，而是在居住小区密度达到某个程度时，有一个剧烈变化。可能是因为在居住小区密度达到一定程度时，为满足小区居民的生活生产需求，各项配套服务设施呈现阶段性建设及布局，但如果综合服务设施水平已满足当前及未来某一段时间小区居民需求，在后续一段时间内各项设施的布局建设频率会有所下降。3 居住小区服务功能分析
【参考文献】：
期刊论文
[1]居住小区配套设施问题及思考[J]. 郭浩涛. 居舍. 2019(30)
[2]基于ArcGIS的城阳街道居住适宜性空间评价[J]. 袁荣珍,杨丽,徐辰光,林俊全,杨金明. 测绘与空间地理信息. 2019(09)
[3]基于网络时空核密度的交通事故多发点鉴别方法[J]. 王颖志,王立君. 地理科学. 2019(08)
[4]基于核密度与融合数据的城市功能分区研究[J]. 王俊珏,叶亚琴,方芳. 地理与地理信息科学. 2019(03)
[5]基于POI大数据的重庆主城区多中心识别[J]. 段亚明,刘勇,刘秀华,王红蕾. 自然资源学报. 2018(05)
[6]东北地区城市宜居性评价及影响因素分析——基于2007-2014年面板数据的实证研究[J]. 贾占华,谷国锋. 地理科学进展. 2017(07)
[7]上海市中心城区公园绿地对居住区的社会服务功能定量分析[J]. 余柏蒗,胡志明,吴健平,钱杰,胡春凌,谈文琦,过仲阳. 长江流域资源与环境. 2013(07)
[8]基于核密度估计的广佛都市区路网演变分析[J]. 刘锐,胡伟平,王红亮,吴驰,何劲. 地理科学. 2011(01)
[9]基于RS和GIS的城市居住区宜居性评价——以新疆石河子市为例[J]. 奚秀梅,朱凤军,王玲. 安徽农业科学. 2010(32)
[10]昆明市社区卫生服务机构现状调查及服务功能综合评价[J]. 文玉娜,李硕颀,杨文,马懿,董圣梅,陈碧玉. 实用预防医学. 2009(05)
硕士论文
[1]基于低碳生态理念的武汉市主城区居住区绿地评价研究[D]. 罗薇羽.华中农业大学 2014
[2]基于AHP、DEA交叉评价、及AHP/DEA的社区公共配套设施综合评价研究[D]. 曾梦涵.大连理工大学 2013
[3]西安市住宅社区配套设施建设与评价的研究[D]. 魏盼盼.西安建筑科技大学 2012
[4]城市居住社区公共服务设施评价指标体系探讨[D]. 陈秀雯.重庆大学 2007
本文编号：2969666
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