考虑POI差异化空间影响的城市功能区精细识别——以常州市为例

《ISPRS International Journal of Geo-Information》：Refined Identification of Urban Functional Areas Considering the Differentiated Spatial Influence of POIs—A Case Study of Changzhou

　　

城市功能区识别是理解城市空间结构的基础。现有方法通常为每个基本空间单元分配单一类别，但无法充分表征功能强度的变化。本研究以常州市为例，提出了一种精细化的城市功能区识别方法，明确考虑了兴趣点（points of interest, POIs）的异质性空间影响。通过整合实体规模、公众认知和设施等级，评估了单个POI的功能强度，并基于单个POI的功能强度及其空间集聚特征构建了自适应影响半径。引入高斯距离衰减模型（Gaussian distance-decay model）来刻画POI功能影响随距离增加而衰减的特征。通过功能结构分析、功能判定和空间聚合，识别了主导功能区、混合功能区和功能过渡区。与土地利用地块的对比表明，该方法能够有效识别主导功能。代表性区域内识别的功能类别、功能构成及功能强度的空间变化与实际城市要素分布高度一致。本研究为差异化城市功能分析和城市功能区精细识别提供了新的方法论框架。

城市功能区精细识别研究解读

一、研究背景与问题

城市功能区是城市内部具有同质社会经济特征的基本空间单元，是城市空间结构研究的基础。准确识别城市功能区对于揭示城市空间结构、评估城市功能分布以及支撑循证规划决策具有重要意义。然而，现有城市功能区识别方法普遍采用离散的、互斥的分类框架，为每个空间单元分配单一功能标签，导致识别结果高度概括，难以表征次要功能和单元内部的功能异质性。这种过度简化可能导致管理目标与实际土地利用之间的错配以及资源配置效率低下。因此，提升城市功能区识别的精细化水平已成为城市地理学和国土空间规划领域的关键研究课题。

从数据来源角度看，已有研究通过专题数据集、遥感影像、自发地理信息（volunteered geographic information, VGI）及其他地理空间大数据提取更丰富的功能信息。专题数据集虽属性结构完善、位置精度高，但获取成本高、更新滞后；遥感影像方法虽能有效识别具有显著形态特征的土地利用类型，但难以区分功能复杂且空间形态高度异质的区域；POI数据因其兼具地理位置和功能类别信息而被广泛应用，但现有方法主要提升功能标签分配的准确性，并未从根本上改变"一个单元一个标签"的表示范式。从空间单元角度看，细化策略主要包括缩小基本空间单元尺寸和丰富单元内功能表征两种途径。规则网格方法虽实现简单但存在主观性，且难以适应城市功能的不规则空间集聚；基于路网的不规则单元虽边界明确，但后续聚合常基于物理特征而忽视单元内部功能异质性。混合功能分类虽比单一标签保留更多功能组成信息，但仍依赖于为整个空间单元分配离散标签，无法捕捉不同功能的相对强度、精确空间分布、影响范围以及相邻功能区之间的渐变过渡。

此外，现有研究普遍忽视同一功能类别内不同设施在功能强度和空间影响范围上的显著差异。例如，三甲医院与药店虽同属医疗设施，但其规模和服务能力差异导致功能强度和空间影响范围截然不同。因此，亟需一种能够同时表征空间单元功能组成、各功能相对强度以及单个城市设施异质性空间效应的新型识别与表示框架。

二、研究内容与主要结论

针对上述问题，本研究突破了传统"为整个空间单元分配单一功能标签"的范式，提出了一种精细化的城市功能区识别框架。该框架以常州市主城区为研究区，基于2023年12月获取的112,590条POI记录，将12个POI类别聚合为6种功能类型。研究通过整合实体规模、设施等级和公众认知三个维度构建POI功能强度综合评价体系，采用层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）结合专家打分确定指标权重。在此基础上，利用K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法量化POI空间集聚程度，通过Logistic增长函数构建自适应影响半径模型，引入高斯距离衰减函数刻画POI功能影响随距离增加而衰减的特征，构建连续功能强度场，最终通过功能结构分析、功能判定和空间聚合识别出典型主导功能区、混合功能区和功能边界过渡区。

研究得出以下主要结论：第一，与第三次全国国土调查土地利用地块的对比表明，主导功能识别具有较高的完整性，除绿地休闲功能外，所有功能类别的完整性均超过77%，其中政府和社会组织、居住、科教文卫功能分别达到90.6%、85.5%和81.2%，表明该方法能够有效表征主要城市功能的基本空间格局。第二，多数功能类别的功能强度与公众感知指数呈显著正相关，商业服务、科教文卫、绿地休闲和工业功能的Spearman相关系数分别为0.702、0.750、0.647和0.719，表明识别结果能够在一定程度上反映不同功能的空间影响范围和过渡特征。第三，该方法对功能强度变化、混合功能组合及其主次关系、功能边界过渡等精细化信息具有较强的实际可解释性，典型案例区的验证结果表明识别结果与实际功能范围、空间分布和功能转换关系总体一致。第四，该方法建立了由主导功能、次要功能、强度梯度和边界过渡组成的多层次识别框架，能够全面表征功能类型、内部组成、相对强度及其空间变化。

三、关键技术方法

本研究采用的主要技术方法包括：基于实体规模、设施等级和公众认知三个维度构建多指标综合评价体系，运用层次分析法确定指标权重以计算单个POI功能强度；采用KNN算法量化POI空间集聚程度，结合功能强度和空间集聚构建Logistic自适应影响半径模型；引入高斯距离衰减函数模拟POI功能影响的空间衰减，通过线性叠加构建连续功能强度场；以100米×100米规则网格为基本空间单元，计算功能隶属度形成空间单元-功能隶属度矩阵；通过功能优势度、功能混合熵和邻域结构相似性计算，将网格单元分类为典型主导功能区、混合功能区和功能过渡区。

四、研究结果

典型主导功能区及其功能强度分布：研究区总体呈现"外围工业集聚、内部功能混合、局部主导功能组团散布"的空间结构，以及"高值核心-梯度衰减-边界过渡"的功能强度格局。工业主导功能区面积较大且呈明显的外围集聚特征，商业服务主导功能区多呈孤立点状或小斑块分布，居住、绿地休闲、科教文卫及政府和社会组织等功能多作为分散斑块嵌入混合功能区中。所有主导功能均从高值核心向周边衰减，工业高强度区呈连续块状或带状分布且影响范围较广，商业服务高强度核心呈点状分布、衰减较快且连续性较弱。

混合功能区与功能边界过渡区：混合功能区是研究区的重要组成部分，居住与商业服务、绿地休闲功能的混合关系最为常见，科教文卫及政府和社会组织功能多以小规模散斑形式嵌入其中。居住与绿地休闲的组合最为突出，其主导和次要角色随空间位置变化。工业主导的混合功能区常包含居住等次要功能，主要分布于外围工业集群与内部建成区之间的过渡地带。功能边界过渡区主要沿典型主导和混合功能区边缘呈带状、环状或网状分布，在功能斑块破碎、不同类型交织的区域尤为集中。

方法识别主导功能的性能：主导功能区识别的完整性总体较高，但一致性在不同功能类别间差异较大。工业和居住功能的一致性分别为38.1%和34.1%，显著高于商业服务、绿地休闲、科教文卫及政府和社会组织等功能。研究指出，较低的一致性不应归因于识别错误，而反映了功能识别结果与土地利用地块数据在空间对象表征上的差异，部分差异可能反映真实的功能溢出效应，但也表明模型影响范围存在一定程度的过度估计。

空间影响表征能力：商业服务、科教文卫、绿地休闲和工业功能的功能隶属度与公众感知指数呈显著正相关，表明方法能够在一定程度上捕捉城市功能识别的连续变化。政府和社会组织及居住功能的相关性较弱，可能反映不同功能类型在公众可感知性上的差异，而非模型性能受限。

精细化表征的实际有效性：工业主导功能区案例中，识别结果与遥感影像中密集厂房区域对应良好，功能强度从密集工厂核心向周边递减的方向和梯度与实际要素分布一致。混合功能区案例中，以居住为主导功能的区域叠加了与周边设施对应的次要功能，如靠近广场和水系绿地的区域叠加绿地休闲功能，受电器市场和路边商业设施影响的区域叠加商业服务功能。功能边界过渡区案例中，绿地休闲与居住功能之间的过渡带位置与实测要素分布吻合，剖面分析显示两种功能隶属度在约290-380米范围内差异较小，主导功能在约320米处发生转换，功能隶属度连续变化而非突变。

五、讨论与结论

讨论部分指出，本研究的理论贡献在于将城市功能理解为具有强度差异、空间延伸和连续衰减特征的过程，通过整合POI个体功能强度、自适应影响半径和空间衰减，将POI空间影响纳入功能隶属度计算，建立了"主导功能-次要功能-功能过渡"的层次框架。实际意义在于该方法既能满足常规城市功能区识别需求，又能表征大型商业和公共服务设施对周边社区、道路交叉口及配套空间的影响范围和强度变化，为功能服务范围评估、功能区边界优化和精细化城市空间治理提供支撑。鲁棒性分析表明，在自适应影响半径的合理扰动范围内，功能隶属度空间分布、主导功能识别及与公众感知指数的关系均保持相对稳定，Spearman相关系数均超过0.94，主导功能分布一致率均高于0.80。公众感知数据的可靠性分析表明，610份有效问卷覆盖不同年龄段，52.3%的受访者居住在采样点1000米范围内，超过70%的受访者回答快速清晰，数据具有一定可靠性。

研究结论指出：与土地利用地块的对比表明主导功能识别具有高完整性，能够满足一般城市规划项目的需求；多数功能类别与公众感知指数显著正相关，表明识别结果能够反映不同功能的空间影响范围和过渡特征；该方法对功能强度变化、混合功能组合及功能边界过渡等精细化信息具有较强的实际可解释性；该方法建立了主导功能、次要功能、强度梯度和边界过渡组成的多层次识别框架。研究将城市功能区识别从离散功能分类拓展为"功能类型-相对强度-边界过渡"的连续表征，为城市功能结构分析、功能影响范围评估和精细化城市规划提供了新方法论框架。未来研究可结合三维建筑信息、动态活动数据及更多城市案例进行验证和拓展，并引入基于路网的距离度量和以人为中心的活动信息以更好地表征功能空间影响。