基于多源数据的城市职能中心与空间结构识别

李胜男; 刘亚静

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基于多源数据的城市职能中心与空间结构识别

更新时间：2025-11-25

- 基于多源数据的城市职能中心与空间结构识别
- Vol. 21, Issue 6, Pages: 89-92(2023)
- 作者机构：
  
  华北理工大学矿业工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TU984.113;P208
- Published：2023
- 稿件说明：
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李胜男, 刘亚静. 基于多源数据的城市职能中心与空间结构识别[J]. 2023, 21(6): 89-92.
DOI：

李胜男, 刘亚静. 基于多源数据的城市职能中心与空间结构识别[J]. 2023, 21(6): 89-92. DOI：

摘要

以唐山市为研究区域，将夜间灯光数据、OSM路网数据与5余万条城市热点（POI）数据相结合，通过3种数据综合识别城市主要职能中心，并利用平均最邻近分析、标准差椭圆分析和核密度分析等方法，探究不同类型POI数据的空间分布特征与聚集程度，明确各职能中心的空间分布，对唐山市内部进行精细的识别。结果表明：唐山市内部发展不均衡，路南、路北区的平均灯光和路网聚集程度显著高于其他县区，且为POI主要聚集区域，是城市的主要中心区；唐山市城市热点在空间上存在不均衡分布，存在较强的方向性，在整体上呈现出明显的“多中心—组团式”空间结构，且具有明显的聚集性；各职能中心在空间结构上呈现出明显的聚集式分布，主要集中分布于路南区、路北区两个中心城区，其中生活中心的热点数据聚集度最高，金融中心的热点数据聚集度最低。

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关键词

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