基于多中心性評(píng)價(jià)模型的土地開發(fā)利用率的測度

基于多中心性評(píng)價(jià)模型的土地開發(fā)利用率的測度

1交通網(wǎng)絡(luò)中心性城市經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間分布及其影響因素一直是國內(nèi)外科學(xué)家的中心關(guān)注對(duì)象。傳統(tǒng)的單中心模型(MonocentricCityModel)認(rèn)為,隨著與城市CBD距離增加,房租與地租逐漸降低,相應(yīng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、人口密度也逐漸降低(Muth,1969;Mills,1972),只是簡單強(qiáng)調(diào)城市經(jīng)濟(jì)活動(dòng)空間分布受與CBD距離遠(yuǎn)近的影響。一些學(xué)者認(rèn)為,隨著城市的發(fā)展,城市呈現(xiàn)出多中心形態(tài)(Polycentric),CBD對(duì)地租影響開始減弱,其他中心開始對(duì)地租產(chǎn)生影響,因此經(jīng)濟(jì)活動(dòng)空間分布形式與單中心模型不同(Heikkila,1989)?？傮w來看,傳統(tǒng)的城市經(jīng)濟(jì)學(xué)模型均以引力模型為基礎(chǔ)分析城市經(jīng)濟(jì)活動(dòng)空間分布特征,強(qiáng)調(diào)中心以及與中心間距離的作用(Wilson,2000)。城市中心一般分布于交通主干道的交匯處,以此沿交通線向外擴(kuò)張,并填充交通線之間的空間。隨之,城市空間結(jié)構(gòu)與交通網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜,新的中心不斷在新的交通交匯處形成,城市由原來的單中心結(jié)構(gòu)變?yōu)槎嘀行慕Y(jié)構(gòu),這種演化過程貫穿于數(shù)千年的城市發(fā)展歷史。交通網(wǎng)絡(luò)中心性作為城市經(jīng)濟(jì)活動(dòng)空間分布形成與演變的重要影響因素,能夠改變經(jīng)濟(jì)活動(dòng)分布區(qū)域的可達(dá)性與區(qū)位聚集效應(yīng),因此,城市經(jīng)濟(jì)活動(dòng)分布與交通網(wǎng)絡(luò)中心性的關(guān)系受到廣泛關(guān)注(Portaetal,2009)。交通網(wǎng)絡(luò)中心性是通過測度交通節(jié)點(diǎn)的中心性,進(jìn)而定量地衡量各節(jié)點(diǎn)可達(dá)性的有效手段(Crucittietal,2006)。Bavela(1948)首先提出,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)介數(shù)中心性是衡量最短路徑通過數(shù)量的重要指標(biāo)。Freeman(1977)在此基礎(chǔ)上介紹了一系列網(wǎng)絡(luò)介數(shù)中心性測算方法。隨著網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的發(fā)達(dá),學(xué)者們開始關(guān)注交通網(wǎng)絡(luò)中心性,并深入展開研究,獲得了較為豐富的成果。其中空間句法研究多用于探索城市交通網(wǎng)絡(luò)中心性與城市經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的關(guān)系(HillierB,1984;BillH,1996)。目前,多中心性評(píng)價(jià)模型(MultipleCentralityAnalysis,MCA)用于分析交通網(wǎng)絡(luò)中心性及其與城市經(jīng)濟(jì)活動(dòng)密度的關(guān)系,是測度城市土地開發(fā)利用率的重要指標(biāo),廣泛應(yīng)用于城市地理、經(jīng)濟(jì)地理、城市規(guī)劃等學(xué)科的理論與實(shí)踐研究中。Crucitti等(2006)研究了幾個(gè)世界城市交通網(wǎng)絡(luò)中心性空間與統(tǒng)計(jì)分布特征。此外,Brandes(2011)通過建立網(wǎng)絡(luò)介數(shù)中心性測算模型并編寫程序語言,提高了網(wǎng)絡(luò)中心性的計(jì)算效率?；谝陨涎芯砍晒?國外地理學(xué)者、城市規(guī)劃學(xué)者等開始深入研究交通網(wǎng)絡(luò)中心性及其與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的關(guān)系。WangFH等(2011)對(duì)美國巴吞魯日交通中心性與土地利用密度關(guān)系進(jìn)行了研究;Porta等(2012)利用其開發(fā)的交通網(wǎng)絡(luò)中心性分析工具研究了巴塞羅那交通中心性,將核密度估計(jì)法(KernelDensityEstimation,KDE)方法運(yùn)用于分析交通網(wǎng)絡(luò)中心性與不同類型經(jīng)濟(jì)活動(dòng)區(qū)位的關(guān)系;Porta等(2009)研究了博洛尼亞交通網(wǎng)絡(luò)中心性與零售業(yè)和服務(wù)業(yè)密度的關(guān)系。以上研究均采用多中心性評(píng)價(jià)模型(MCA)中的鄰近度(Closeness)、介數(shù)中心性(Betweenness)及直達(dá)性(Straightness)測度交通網(wǎng)絡(luò)中心性。交通網(wǎng)絡(luò)中心性在英美等發(fā)達(dá)國家的城市規(guī)劃、城市地理、經(jīng)濟(jì)地理等領(lǐng)域的理論與實(shí)踐研究中均得到廣泛應(yīng)用,如城市犯罪、網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控設(shè)計(jì)、社區(qū)規(guī)劃、住宅小區(qū)規(guī)劃、城市空間結(jié)構(gòu)分析、城市土地利用密度等。國內(nèi)地理學(xué)者在此方向上的研究多集中在交通可達(dá)性及其與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的關(guān)系上,測度可達(dá)性的指標(biāo)不盡統(tǒng)一。如劉傳明等(2011a)分析了湖北省79個(gè)縣交通可達(dá)性及其與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的關(guān)系;劉傳明等(2011b)研究了淮安市交通可達(dá)性與經(jīng)濟(jì)發(fā)展協(xié)調(diào)度,提出經(jīng)濟(jì)空間發(fā)展戰(zhàn)略,為提高交通可達(dá)性提供依據(jù);吳威等(2010)分析了長三角綜合交通可達(dá)性空間格局;孟德友等(2012)研究了中原經(jīng)濟(jì)區(qū)交通優(yōu)勢(shì)度與區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間耦合,對(duì)交通和經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展具有一定參考價(jià)值;毛蔣興等(2005)分析了交通系統(tǒng)對(duì)土地利用的影響,對(duì)探索交通問題產(chǎn)生的根源有借鑒作用;蔣曉威等(2012)總結(jié)了安徽省公路網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性空間格局及演變規(guī)律;朱兵等(2010)探討了新疆城鎮(zhèn)發(fā)展與交通可達(dá)性關(guān)系,認(rèn)為城鎮(zhèn)發(fā)展對(duì)城鎮(zhèn)交通可達(dá)性的正向影響明顯。國內(nèi)目前關(guān)于交通網(wǎng)絡(luò)中心性的研究較少,且研究者多來自地理學(xué)領(lǐng)域之外。其中,常樹春等(2011)基于運(yùn)輸學(xué),采用點(diǎn)度中心性和中間中心性測度交通站點(diǎn)中心性,其目的是加強(qiáng)戰(zhàn)時(shí)交通要點(diǎn)的防護(hù);榮莉莉等(2008)基于系統(tǒng)工程學(xué),對(duì)現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)的局域性、信息完備性和動(dòng)態(tài)性進(jìn)行了探討,在此基礎(chǔ)上建立了中心性方法與實(shí)際網(wǎng)絡(luò)之間的匹配關(guān)系。地理學(xué)領(lǐng)域內(nèi)對(duì)交通網(wǎng)絡(luò)中心性的研究,較有代表性的如Wang等(2009)通過通達(dá)性系數(shù),以“最短路模型”為基礎(chǔ),研究了中國鐵路網(wǎng)絡(luò)時(shí)空演化過程,認(rèn)為其中通達(dá)性系數(shù)較小的城市即為網(wǎng)絡(luò)的交通中心;WangJE等(2011)運(yùn)用交通網(wǎng)絡(luò)分析法對(duì)中國航空網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及中心性的測算。綜上,作為衡量交通可達(dá)性及交通網(wǎng)絡(luò)與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)關(guān)系的有效手段,交通網(wǎng)絡(luò)中心性在中國地理學(xué)、城市規(guī)劃學(xué)等領(lǐng)域仍缺乏系統(tǒng)研究,特別是對(duì)城市內(nèi)部的研究仍較少見。本文以沈陽市中心城區(qū)為研究對(duì)象,首先測度區(qū)內(nèi)交通網(wǎng)絡(luò)中心性,并分析其空間分布特征;然后將交通網(wǎng)絡(luò)中心性與第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)密度之間建立統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)系,分析前者對(duì)后者的影響程度和方式。2數(shù)據(jù)來源與研究方法2.1法人單位的選取本文中的沈陽市中心城區(qū),即三環(huán)內(nèi)的所有城市用地,包括沈河區(qū)、和平區(qū)、東陵區(qū)、大東區(qū)、鐵西區(qū)、皇姑區(qū)和于洪區(qū),共76個(gè)街道。文中使用的交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)來源于沈陽市總體規(guī)劃用地現(xiàn)狀圖中的路網(wǎng),由于地鐵運(yùn)行方式不同于路面交通,因此研究只針對(duì)路面交通。隨著近年城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的加速,第三產(chǎn)業(yè)逐漸取代第二產(chǎn)業(yè),成為城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主體。第三產(chǎn)業(yè)密度的空間分布在很大程度上反映了城市經(jīng)濟(jì)密度空間分布特征。文中使用的第三產(chǎn)業(yè)法人單位數(shù)據(jù)來源于《沈陽市基本單位分布2008:按行政區(qū)劃》。根據(jù)《三次產(chǎn)業(yè)劃分規(guī)定》,第三產(chǎn)業(yè)包括批發(fā)業(yè),零售業(yè),住宿與餐飲業(yè),金融業(yè),房地產(chǎn)業(yè),居民及其他服務(wù)業(yè),新聞出版與廣播電視業(yè),文體娛樂業(yè),信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)及軟件業(yè),科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)及地質(zhì)勘查業(yè),商務(wù)服務(wù)業(yè)等11種行業(yè),在研究區(qū)內(nèi)共計(jì)34565個(gè)法人單位。此外,文中用到的分街道人口數(shù)據(jù)來源于沈陽市第六次人口普查數(shù)據(jù)中的常住人口數(shù)。2.2交通網(wǎng)絡(luò)中心性空間分布本文研究步驟如下:(1)以多中心性評(píng)價(jià)模型(MCA)為基礎(chǔ),運(yùn)用城市網(wǎng)絡(luò)分析工具(UrbanNetworkAnalysisTool,即UNA)測度沈陽市中心城區(qū)交通網(wǎng)絡(luò)中心性,并分析其空間分布特征。(2)運(yùn)用核密度估計(jì)法(KDE)對(duì)交通網(wǎng)絡(luò)中心性、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)(即第三產(chǎn)業(yè)法人單位數(shù))進(jìn)行空間插值,得到兩者連續(xù)變化的空間分布圖;其中第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)密度為面域數(shù)據(jù),因此本文通過在ArcGIS中建立漁網(wǎng)進(jìn)行空間插值。(3)以交通路網(wǎng)形成的街區(qū)為基本單位,通過ArcGIS軟件提取每一街區(qū)第三產(chǎn)業(yè)法人單位KDE平均值和交通網(wǎng)絡(luò)中心性KDE平均值,將兩種數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為同一計(jì)算單位,導(dǎo)入SPSS軟件進(jìn)行相關(guān)性分析與回歸分析,進(jìn)而研究第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)密度空間分布與交通網(wǎng)絡(luò)中心性關(guān)系的統(tǒng)計(jì)學(xué)特征。2.2.1交通網(wǎng)絡(luò)最短路徑設(shè)置MCA模型的核心是將城市交通線路作為網(wǎng)絡(luò)的邊,將交通交叉點(diǎn)或端點(diǎn)作為連接邊的節(jié)點(diǎn),然后沿著實(shí)際網(wǎng)絡(luò)路徑計(jì)算節(jié)點(diǎn)間的距離(本文選用實(shí)際路段長度),選用已有研究常用的鄰近度、介數(shù)中心性和直達(dá)性3個(gè)指標(biāo),對(duì)交通網(wǎng)絡(luò)中心性進(jìn)行測算(Portaetal,2012)。(1)鄰近度(CC)表示一個(gè)節(jié)點(diǎn)與其他所有節(jié)點(diǎn)鄰近的程度,其公式為:式中:CiC為節(jié)點(diǎn)i的鄰近度;N為交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù);dij為節(jié)點(diǎn)i與j之間的最短距離。簡言之,鄰近度為某一節(jié)點(diǎn)到其他所有節(jié)點(diǎn)平均距離的倒數(shù),平均距離越小,鄰近度越大。鄰近度接近于地理學(xué)強(qiáng)調(diào)的距離衰減規(guī)律,隨著距中心的距離增加,鄰近度相應(yīng)衰減。(2)介數(shù)中心性(CB)認(rèn)為,穿過某一節(jié)點(diǎn)的最短路徑越多,其介數(shù)中心性就越高,這些最短路徑連接交通網(wǎng)絡(luò)任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn),其公式為:式中:CiB為節(jié)點(diǎn)i的介數(shù)中心性;N為交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù);nik為節(jié)點(diǎn)j與k之間最短路徑數(shù)量;nij(i)為節(jié)點(diǎn)j與k之間最短路徑中穿過節(jié)點(diǎn)i的最短路徑數(shù)。與鄰近度不同,介數(shù)中心性的提出是網(wǎng)絡(luò)研究的重大改進(jìn)。在MCA中,介數(shù)中心性并沒有將節(jié)點(diǎn)作為起點(diǎn)或終點(diǎn),而是將其當(dāng)做交通線路通過點(diǎn)。介數(shù)中心性是衡量網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)交通流量的重要指標(biāo)(Portaetal,2009)。(3)直達(dá)性(CS)認(rèn)為,連接兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的最短路徑與連接這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的直線路經(jīng)偏離程度越小,交通效率越高。如果某節(jié)點(diǎn)能夠以最短的直線路徑到達(dá)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)任一節(jié)點(diǎn),那么該節(jié)點(diǎn)直達(dá)性最佳,交通效率也最高。其公式為:式中:CiS是節(jié)點(diǎn)i的直達(dá)性;N為交通網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)數(shù);dijEucl為節(jié)點(diǎn)i與j間的歐氏距離;dij為節(jié)點(diǎn)i與j間的最短距離。直達(dá)性是衡量交通網(wǎng)絡(luò)效率的重要指標(biāo),在空間網(wǎng)絡(luò)研究中具有重要意義(PortaSetal,2009)。以新加坡科技設(shè)計(jì)大學(xué)與麻省理工學(xué)院合作開發(fā)的城市網(wǎng)絡(luò)分析工具(UNA)為支撐,以ArcGIS軟件為平臺(tái),可實(shí)現(xiàn)交通網(wǎng)絡(luò)中心性指標(biāo)的計(jì)算(CityFormLab,2012)。UNA能夠?yàn)槌鞘幸?guī)劃者、建筑師、地理學(xué)家等分析城市空間構(gòu)造與城市社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境關(guān)系等研究提供有力保障。UNA重視城市交通網(wǎng)絡(luò)與城市各組成要素的地理關(guān)系,能夠給予網(wǎng)絡(luò)交叉點(diǎn)或街區(qū)土地利用等相應(yīng)的權(quán)重,以得到更加準(zhǔn)確可靠的分析結(jié)果。2.2.2初始集的計(jì)算由于城市交通網(wǎng)絡(luò)中心性與第三產(chǎn)業(yè)法人單位是兩種不同的空間要素,因此運(yùn)用核密度估計(jì)法(KDE)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)法人單位數(shù)與交通網(wǎng)絡(luò)中心性進(jìn)行插值,將兩種數(shù)據(jù)圖層轉(zhuǎn)化為同一空間單元,即柵格數(shù)據(jù)(Timothéeetal,2010),并得到連續(xù)的空間分布圖。KDE通過計(jì)算一定窗口范圍內(nèi)的離散點(diǎn)密度,并將其作為該窗口中心值,網(wǎng)格中心處的核密度為窗口范圍內(nèi)的密度和:式中:K()為核密度方程;h為閾值;n為閾值范圍內(nèi)的點(diǎn)數(shù);d為數(shù)據(jù)的維數(shù)。例如,當(dāng)d=2時(shí),一個(gè)常見的核密度方程可以定義為:式中:(x-xi)2+(y-yi)2為(xi,yi)和(x,y)之間的離差。KDE方程的幾何意義為:密度分布在每個(gè)xi點(diǎn)中心處最高,向外不斷降低,當(dāng)距離中心達(dá)到一定閾值范圍(窗口的邊緣)處密度為0,見圖1(王法輝,2011)。KDE能夠反映距離衰減規(guī)律,距離越近的對(duì)象權(quán)重越大(Portaetal,2012),這種方法在顯示和分析點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)尤其有用。離散點(diǎn)的數(shù)據(jù)直接用圖表示,往往難以清楚看到其空間趨勢(shì);KDE可得到研究對(duì)象密度變化的圖層,空間變化是連續(xù)的,又可顯示“波峰”和“波谷”強(qiáng)化空間分布模式。3交通網(wǎng)絡(luò)中心性計(jì)算運(yùn)用ArcGIS軟件對(duì)交通現(xiàn)狀圖進(jìn)行矢量化,提取交通交叉點(diǎn)與端點(diǎn),作為交通網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn),計(jì)算兩節(jié)點(diǎn)所連接交通線路的長度,即交通網(wǎng)絡(luò)邊的長度,并建立網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集;利用UNA工具測度交通網(wǎng)絡(luò)中心性(圖2);運(yùn)用KDE方法,分別以鄰近度、介數(shù)中心性與直達(dá)性為權(quán)重,對(duì)交通網(wǎng)絡(luò)中心性進(jìn)行空間插值,得到交通網(wǎng)絡(luò)中心性核密度分布圖(圖3)。3.1地層距離衰減規(guī)律由圖3a可以看到,鄰近度分布范圍較小,且呈現(xiàn)出較為明顯的核心—邊緣模式,符合地理學(xué)距離衰減規(guī)律。其中,鄰近度核密度最高值在7.47~12.44之間,集中分布于市府廣場以北、昆山路以南、奉天街以西、南京街以東的區(qū)域,大致位于整個(gè)中心城區(qū)的幾何中心(圖3a)。該區(qū)域內(nèi)交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)到交通網(wǎng)絡(luò)所有節(jié)點(diǎn)的平均距離均較小。3.2網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的交通流量由圖3b可以看到,介數(shù)中心性呈現(xiàn)明顯的多中心性。其核密度最高值在10288.29~22813.16之間,集中分布于鐵西區(qū)、和平區(qū)和皇姑區(qū),包括西起珠江橋、東至北京街、北起岐山中路、南至市府大路的區(qū)域,以沈陽站為中心的興工北街以東、南京街以西、建設(shè)東路和南五馬路以北、北四馬路以南的區(qū)域,以及興工南街以東、勝利南街以西、建設(shè)東路與南五馬路以南、沈水路以北的區(qū)域。以上區(qū)域內(nèi)交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)所通過的最短路徑最多,其交通流量最大(圖3b)。此外,以和平廣場為中心,西起南京南街、東至和平南大街、北起南五馬路、南至南八馬路的區(qū)域,南八路以南、艷粉街和南滑翔路以北、保工南街以東、云峰南街以西的區(qū)域介數(shù)中心性核密度也較高,在5725.66~10288.29之間。3.3交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)直達(dá)性也呈現(xiàn)出明顯的多中心分布模式。直達(dá)性核密度最高值在28018.03~54958.45之間,分布較為廣泛,三環(huán)以內(nèi)交通網(wǎng)絡(luò)直達(dá)性均較高,包括鐵西區(qū)西南部、和平區(qū)西部、皇姑區(qū)南部、沈河區(qū)北部和大東區(qū)西部(圖3c),以上區(qū)域內(nèi)交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)到交通網(wǎng)絡(luò)任一節(jié)點(diǎn)的最短路徑與直線路經(jīng)偏離程度最小,交通效率最高。其中,鐵西區(qū)直達(dá)性最高的區(qū)域較多,如西起興工南街、東至勝利南街、北起遼沈東路、南至沈水路的區(qū)域,衛(wèi)工南街以東、云峰南街以西、南十中路以北、南八中路以南的區(qū)域,遼沈西路以東、遼沈中路以南、攬軍路以北、路官二街以西的區(qū)域,以及保工南街以西、遼沈中路以北、南十三路以南的區(qū)域。此外,還有北部北起昆山路、南至哈爾濱路、西起珠江街、東至惠工廣場的區(qū)域,昆山東路以南、惠工街以北、悅賓街以西、小北關(guān)街以東的區(qū)域,以及中山廣場以南、中華路以北、興工北街以西、和平北大街以東的區(qū)域等(圖3c)。4交通網(wǎng)絡(luò)密度與鄰近度、介數(shù)中心性和直達(dá)性的關(guān)系運(yùn)用ArcGIS軟件中的柵格數(shù)據(jù)相關(guān)性分析工具(即Multivariate中的BandCollectionStatistics),可直接得出第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)密度空間分布與交通網(wǎng)絡(luò)中心性空間相關(guān)系數(shù)(表1)。第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)核密度與交通網(wǎng)絡(luò)中心性核密度的空間相關(guān)關(guān)系總體較為顯著。其中,經(jīng)濟(jì)核密度與介數(shù)中心性核密度相關(guān)系數(shù)最高;經(jīng)濟(jì)密度大的區(qū)域,交通網(wǎng)絡(luò)介數(shù)中心性也高,如西起珠江橋、東至北京街、北起岐山中路、南至市府大路的區(qū)域,以沈陽站為中心興工北街以東、南京街以西、建設(shè)東路和南五馬路以北、北四馬路以南的區(qū)域,興工南街以東、勝利南街以西、建設(shè)東路與南五馬路以南、沈水路以北的區(qū)域。經(jīng)濟(jì)核密度與直達(dá)性核密度空間相關(guān)系數(shù)亦較高,說明直達(dá)性較好的區(qū)域內(nèi)第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)密度較大,如西起興工南街、東至勝利南街、北起遼沈東路、南至沈水路的區(qū)域,北起昆山路、南至哈爾濱路、西起珠江街、東至惠工廣場的區(qū)域,中山廣場以南、中華路以北、興工北街以西、和平北大街以東的區(qū)域。相比之下,鄰近度核密度與經(jīng)濟(jì)核密度相關(guān)系數(shù)最低。不同的相關(guān)系數(shù),在一定程度上反映了交通網(wǎng)絡(luò)中心性各指標(biāo)對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響程度強(qiáng)弱。ArcGIS軟件計(jì)算空間相關(guān)系數(shù)的實(shí)質(zhì)是兩個(gè)柵格圖層(即核密度圖)在空間上對(duì)應(yīng)的每組像元值(即以第三產(chǎn)業(yè)法人單位數(shù)量和交通網(wǎng)絡(luò)中心性為權(quán)重的核密度值)之間的相關(guān)系數(shù)。該結(jié)果可以顯示第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)密度與交通網(wǎng)絡(luò)中心性相關(guān)性強(qiáng)弱,但是無法獲得相關(guān)性類型(線性相關(guān)或非線性相關(guān))并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。因此,需借助統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件進(jìn)一步分析。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件進(jìn)行相關(guān)性分析時(shí),需將核密度值賦予指定的點(diǎn)圖層,然后提取這些點(diǎn)對(duì)應(yīng)的核密度值。該過程實(shí)質(zhì)為數(shù)據(jù)采集(核密度值)過程,計(jì)算結(jié)果是否因數(shù)據(jù)采集而產(chǎn)生誤差仍需驗(yàn)證。運(yùn)用ArcGIS軟件計(jì)算空間相關(guān)系數(shù)時(shí),恰好避免了數(shù)據(jù)采集過程。因此兩種相關(guān)系數(shù)計(jì)算方法可以實(shí)現(xiàn)互補(bǔ)。以交通路網(wǎng)形成的街區(qū)為基本單位,通過ArcGIS軟件將經(jīng)濟(jì)KDE值與交通網(wǎng)絡(luò)中心性KDE值賦予每一街區(qū)中心點(diǎn),然后,將其導(dǎo)入SPSS軟件進(jìn)行相關(guān)分析,進(jìn)而研究第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)密度與中心性關(guān)系的統(tǒng)計(jì)學(xué)特征,結(jié)果如表2、表3與圖4。從表1和表2可以看出,第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)核密度與交通網(wǎng)絡(luò)中心性核密度的空間相關(guān)系數(shù)相比皮爾森相關(guān)系數(shù),結(jié)果的組合關(guān)系相似(如與介數(shù)中心性相關(guān)系數(shù)最高,與鄰近度相關(guān)系數(shù)最低),但數(shù)值總體偏低?？梢娡ㄟ^提取核密度值,運(yùn)用SPSS軟件計(jì)算所得相關(guān)系數(shù)沒有因數(shù)據(jù)采集而產(chǎn)生誤差,也沒有出現(xiàn)第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)密度與鄰近度、介數(shù)中心性和直達(dá)性相關(guān)性前后不一致。導(dǎo)致空間相關(guān)系數(shù)結(jié)果偏低的原因在于:ArcGIS通過兩個(gè)柵格圖層空間上對(duì)應(yīng)的象元值計(jì)算空間相關(guān)系數(shù)時(shí),會(huì)出現(xiàn)交通網(wǎng)絡(luò)中心性核密度個(gè)別像元值較低甚至為0,而對(duì)應(yīng)的第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)核密度像元值較高的現(xiàn)象。而提取各街區(qū)中心點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)核密度與交通網(wǎng)絡(luò)中心性核密度時(shí),樣本數(shù)量較前者少,而且通過提取數(shù)據(jù),出現(xiàn)上述現(xiàn)象的概率降低(圖3,圖5)。。從表3與圖4的回歸分析結(jié)果看,經(jīng)濟(jì)核密度與交通網(wǎng)絡(luò)中心性各指標(biāo)核密度和中心性平均值核密度的線性趨勢(shì)擬合效果均較好,R2均較高?？梢姷谌a(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)密度的空間分布受交通網(wǎng)絡(luò)中心性影響較為明顯。其中,經(jīng)濟(jì)密度空間分布受介數(shù)中心性影響最大,其空間相關(guān)系數(shù)與皮爾森相關(guān)系數(shù)分別高達(dá)0.76與0.806,反映影響最為強(qiáng)烈;直達(dá)性次之;鄰近度相關(guān)系數(shù)最低。這一結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了交通網(wǎng)絡(luò)介數(shù)中心性和直達(dá)性的多中心性對(duì)第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的多中心性有具有重要帶動(dòng)作用,而鄰近度這一單中心性指標(biāo)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)影響較小。5基于多元線性回歸方法的經(jīng)濟(jì)密度與人口分布中心性的回歸分析人口分布對(duì)第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)密度空間分布的影響不容忽視;但交通網(wǎng)絡(luò)中心性與人口分布究竟何者對(duì)經(jīng)濟(jì)密度空間分布具有決定性影響仍需進(jìn)一步驗(yàn)證。通過建立漁網(wǎng),運(yùn)用基于面域的空間插值方法,得出沈陽市中心城區(qū)第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)核密度(圖5)與人口核密度分布(圖6)。由圖5可見,沈陽市中心城區(qū)第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)核密度空間分布特征與介數(shù)中心性、直達(dá)性核密度相似,均具多中心性,并呈現(xiàn)顯著的核心—外圍分布模式。經(jīng)濟(jì)核密度最大的區(qū)域包括十三緯路以南、渾河以北、和平大街以東的區(qū)域,興工街以東、三經(jīng)街以西、哈爾濱路以南、滑翔路以北的區(qū)域,以沈陽北站為中心、南至中山路、北至岐山路、西起黃河大街、東至松花江街的區(qū)域等,與介數(shù)中心性、直達(dá)性核密度分布中心區(qū)重合度較高。而人口分布相對(duì)更為分散,其分布中心與第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)核密度的分布中心的重合度也相對(duì)較低(圖6)。以交通路網(wǎng)形成的街區(qū)為基本單位,提取每一街區(qū)所對(duì)應(yīng)的人口核密度平均值,導(dǎo)入SPSS軟件,與第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)核密度進(jìn)行相關(guān)性分析與回歸分析,結(jié)果如表4、圖7。表4顯示,經(jīng)濟(jì)核密度和人口核密度相關(guān)系數(shù)較高,但不及與中心性核密度的相關(guān)系數(shù)(如表1、表2)?？梢娚蜿柺兄行某菂^(qū)交通網(wǎng)絡(luò)中心性對(duì)第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)密度空間分布的影響程度更深。運(yùn)用多元線性回歸方法,得出第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)密度與中心性平均值核密度和人口核密度回歸方程:式中:x4為中心性平均值核密度;x5為人口核密度;***代表置信水平為99%;**代表置信水平為95%;*代表置信水平為90%;R2為0.990,置信水平為99%。其中,中心性平均值核密度x4對(duì)應(yīng)的偏相關(guān)系數(shù)為0.992,人口核密度x5對(duì)應(yīng)的偏相關(guān)系