一种基于耗费距离栅格的商圈划分方法技术

本发明专利技术公布了一种基于耗费距离栅格的商圈划分方法，选取并构造空间化的商业活动要素，经过对称差处理形成耗费栅格，栅格单元的耗费值代表穿越该单元的代价，同时栅格以连续场模型来表达地理空间，通过耗费距离分析计算得到分配栅格，从而实现商圈划分；包括：选取并构造空间化的多种商业活动要素；计算商业活动要素的对称差，得到规则格网栅格数据，作为耗费距离栅格运算所需的耗费图层；选取待划分商圈的源图层；计算每个耗费距离栅格；根据分配栅格划分商圈。本发明专利技术技术方案可在选址开店时提供所需商圈内的详细资料组分；也可提供商圈发展规划、布局以及商业发展潜力区分析等宏观决策技术支持。

【技术实现步骤摘要】
一种基于耗费距离栅格的商圈划分方法
本专利技术属于商业地理分析
，涉及栅格数据处理和商圈划分方法，具体涉及一种基于耗费距离栅格的商圈划分方法。
技术介绍
现代商业经济和信息技术的高速发展，使得商业数据呈几何式增长，商业数据主要表现出海量、多源、异构、不确定性高等特点。据估计商业数据中超过80％的信息与地理位置相关，这使得利用地理信息技术进行空间区位与商业业务信息的综合分析成为可能。商业地理分析技术的一个重要方面就是进行商圈分析。商圈是以区域内的中心地带为核心开始向外辐射，对消费者产生吸引力而形成的最大辐射范围的空间。商圈分析对于整个城市的商业网点布局与层次结构调整、商业业态创新与结构调整、产业集群与产业园区的规划建设、促进区域经济的发展与城市经济的繁荣都有着重要的意义。现今，商圈分析的技术主要集中在商圈的界定和划分上，常用的划分商圈的主要方法有顾客点绘法、模型法(Reily法则、断裂点模型、Huff模型等)、基于GIS的商圈划分法。顾客点绘法(CustomerSpotting)是指将某一商店的顾客的来源地用点表示出来，直接绘制在地图上。其中来源地的信息可以通过问卷调查、顾客记录等方法获得，可以直观的获得顾客的集聚情况及其顾客距离商店的距离。此方法不便于大规模操作。现有应用中有针对现实的市场功能区域进行空间分析和模拟的模型，如Reily的零售重力模型、Batty的裂点方程、Huff模型、Tobler的价格场以及众多的修正式，但是，这些理论模型在应用中存在一个问题，即在分析有多个中心地的市场功能区域时由于缺乏可视性和连续性，其分析结果的成图十分困难。基于GIS的商圈划分方法主要是针对矢量数据处理的Voronoi图划分方法。Voronoi图具有势力范围的重要性质，能够对地理实体空间影响范围进行划分。Voronoi图针对矢量数据的空间剖分，可进行单影响要素的商圈划分，但是，该方法限制了商圈划分过程中的多要素考量，使得商圈划分的准确性不高。
技术实现思路
为了克服上述现有技术的不足，本专利技术提供一种基于耗费距离栅格的商圈划分方法，耗费距离栅格的商圈划分是一种针对栅格数据的区域完整剖分方法，选取人口、地价、社交网络签到、回归模型等商业活动要素作为耗费栅格数据，对各种商业活动要素对商圈划分的影响进行计算分析，实现对商圈的划分及其布局优化；能够综合考量多种商业活动要素对商圈进行划分，从而提高商圈划分的准确性。本专利技术的技术方案是：一种基于耗费距离栅格的商圈划分方法，首先选取并构造空间化的商业活动要素，经过对称差处理形成耗费栅格，栅格单元的耗费值代表了穿越该单元的代价，同时栅格以连续场模型来表达地理空间，通过耗费距离分析计算得到的分配栅格是进行商圈划分的基础。包括如下步骤：A选取并构造空间化的商业活动要素(包括但不限于人口、交通要素、地价、社交网络签到、商业网点)，得到商业活动要素的标准格网栅格图层，包括其像素单元值及对应的坐标点的经纬度值；在进行商业活动要素研究过程中，考虑到资料获取的难易程度以及影响因素难以量化等原因，本专利技术主要按照基础性、前瞻性、易获取、可定量、区域全覆盖等原则，筛选对城市商业空间格局形成产生直接影响、而相互之间独立性和可操作性均较强的要素。故而选取了城市常住人口数目、城市交通网络中心性指数、城市建筑物平均房价以及社交网络公众签到(check-in)数量以及以上因素的多元线性回归分析因子，作为本专利技术方法中的影响商业活动的要素。并将这些商业活动要素作为计算耗费距离栅格的基础。耗费距离栅格的值表示该单元格到最近的源的耗费值。选择计算耗费值的权重即选择对城市商业活动产生重要影响的耗费因子。A1构造空间化的人口要素：表征人口要素对商业活动影响的要素包括但不限于常住人口数目、性别比例、民族类别等；所述的常住人口指国家统计局发布的人口普查常住人口数据，本专利技术具体实施中选取常住人口数目作为人口要素表征指数。首先，将原始人口数据进行预处理，删除部分奇异数据；其次，修正人口数据，把其中建筑物空间数据及其人口数进行合并处理，以求建筑物中常住人口数据与官方公布数据相一致；最后，将上述数据进行面插值处理，运用ArcGIS软件中fishnet格网生成工具生成500m规则格网，500m为标准的商圈分析空间尺度，按照建筑物单元面积权重将人口分摊到规则格网中，并且将矢量数据转换成栅格数据，由此得到500m常住人口规则格网栅格数据。A2构造空间化的交通要素：表征交通要素对商业活动影响的要素包括但不限于道路网络可达性指数、道路网络中心性指数、道路交叉路口数量等；本专利技术具体实施中选取道路网络中介中心性指数作为反映城市交通要素重要性的指标。中介中心性指标是用所有节点对之间的最短路径经过给定节点的次数来衡量，这个参数反映出该节点在网络中的中转和衔接功能。式1中，CB(i)为中介中心性指数；其中，N代表道路网络中节点的个数；njk代表节点j和节点k之间的网络最短路径的总条数；njk(i)代表节点j和节点k之间的最短路径中经过节点i的条数。根据上述公式计算道路网络中心性指数，形成带有权重的道路网络空间数据，通过空间连接操作，将道路网络的权重信息赋予其最邻近的建筑物空间数据上，使得建筑物空间数据带有道路网络中心性属性。最后，将上述数据进行面插值处理，运用ArcGIS软件中fishnet格网生成工具生成500m规则格网，按照建筑物单元面积权重将道路网络属性分摊到规则格网中，并且将矢量数据转换成栅格数据，由此得到500m交通规则格网栅格数据。A3构造空间化的商业网点要素：所述的商业网点要素是指国家进行的经济普查数据，包括每个商业网点的从业人口数、期末总值、经纬度等信息，经过数据预处理，删除部分奇异数据。然后，利用ArcGIS软件空间连接工具进行500m格网化，按照单元面积权重方法将商业网点属性分摊到规则格网中，并且将矢量数据转换成栅格数据，由此得到500m商业网点规则格网栅格数据。A4构造空间化的社交网络签到要素：社交网络签到要素的数据是指互联网(包括但不限于新浪微博、大众点评、街旁网、人人网等)上抓取了社交网络签到数据，获取签到地点名、地址、经纬度、城市代码、兴趣点类别、签到次数、照片次数等，经过数据预处理，删除部分奇异数据。然后，经过投影转换和数据纠偏，即得到社交网络签到兴趣点数据。之后，按照建筑物单元面积权重将道路网络属性分摊到500米规则格网中，并且将矢量数据转换成栅格数据，由此得到500m社交网络签到规则格网栅格数据。A5构造空间化的地价要素：地价要素的数据是指从互联网(包括但不限于链家、房天下等)上抓取了居民小区的房价数据，获取每栋楼的平均房价、小区评价、小区地址、经纬度等，经过数据预处理，删除部分奇异数据。然后，经过投影转换和数据纠偏，即得到房价空间点数据。通过空间连接操作，将房价空间点数据赋值到最邻近的建筑物空间数据上，使得建筑物空间数据带有房价属性。之后，按照建筑物单元面积权重将房价属性分摊到500米规则格网中，并且将矢量数据转换成栅格数据，由此得到500m房价规则格网栅格数据。A6对以上人口、交通、社交网络、地价、商业网点要素进行多元回归，构造回归模拟要素：选取典型商圈的商业网点期末从业人员数目表征商业网点规模并作为模型本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于耗费距离栅格的商圈划分方法，选取并构造空间化的商业活动要素，经过对称差处理形成耗费栅格，耗费栅格单元的耗费值代表穿越该单元的代价；栅格采用连续场模型表达地理空间，通过耗费距离分析计算得到分配栅格，从而实现商圈划分；包括如下步骤：1)构造并空间化多个商业活动要素，得到多个商业活动要素的标准格网栅格图层，包括栅格像素单元值及对应的坐标点的经纬度值；2)计算上述商业活动要素的对称差，得到规则格网栅格数据，作为耗费距离栅格运算所需的耗费图层；规则格网栅格的像元值表示耗费值；3)选取待划分商圈的源图层；源图层为矢量数据或栅格数据；对于栅格数据，除标识源以外的单元格设为无值；源图层中耗费值为零处是将要被划分的商圈中心建筑物的中心点；4)计算每个耗费距离栅格：计算耗费图层中单元格与源图层中各个源点的距离，根据距离数值确定分配给源图层中源点的各个像元，生成距离栅格和分配栅格；将单元格到最近的源的耗费值作为耗费距离栅格的值；由单元格与源之间的耗费距离得到最近源；5)根据分配栅格计算结果：将待划分商圈的源图层表示的整个地理空间划分为以商圈中心点为核的栅格区域，区域个数即为待划分的商圈个数，源内所分配的栅格即为相应商圈的范围；或将划分出来的栅格区域进行矢量化，得到商圈的矢量范围，进而得到商圈的市场域范围；由此实现商圈划分。...

【技术特征摘要】
1.一种基于耗费距离栅格的商圈划分方法，选取并构造空间化的商业活动要素，经过对称差处理形成耗费栅格，耗费栅格单元的耗费值代表穿越该单元的代价；栅格采用连续场模型表达地理空间，通过耗费距离分析计算得到分配栅格，从而实现商圈划分；包括如下步骤：1)构造并空间化多个商业活动要素，得到多个商业活动要素的标准格网栅格图层，包括栅格像素单元值及对应的坐标点的经纬度值；2)计算上述商业活动要素的对称差，得到规则格网栅格数据，作为耗费距离栅格运算所需的耗费图层；规则格网栅格的像元值表示耗费值；3)选取待划分商圈的源图层；源图层为矢量数据或栅格数据；对于栅格数据，除标识源以外的单元格设为无值；源图层中耗费值为零处是将要被划分的商圈中心建筑物的中心点；4)计算每个耗费距离栅格：计算耗费图层中单元格与源图层中各个源点的距离，根据距离数值确定分配给源图层中源点的各个像元，生成距离栅格和分配栅格；将单元格到最近的源的耗费值作为耗费距离栅格的值；由单元格与源之间的耗费距离得到最近源；5)根据分配栅格计算结果：将待划分商圈的源图层表示的整个地理空间划分为以商圈中心点为核的栅格区域，区域个数即为待划分的商圈个数，源内所分配的栅格即为相应商圈的范围；或将划分出来的栅格区域进行矢量化，得到商圈的矢量范围，进而得到商圈的市场域范围；由此实现商圈划分。2.如权利要求1所述商圈划分方法，其特征是，所述商业活动要素包括但不限于人口、交通要素、地价、社交网络签到。3.如权利要求1所述商圈划分方法，其特征是，所述耗费图层包括但不限于经过对称差处理的人口、交通、地价、社交网络规则格网栅格数据。4.如权利要求1所述商圈划分方法，其特征是，选择城市常住人口数目、城市交通网络中心性指数、城市建筑物平均房价、社交网络公众签到数量以及上述因素的多元线性回归分析因子，作为商业活动要素。5.如权利要求4所述商圈划分方法，其特征是，步骤1)具体执行如下操作：A1.构造空间化的人口要素，得到常住人口规则格网栅格数据：首先，将原始人口数据进行预处理，删除部分奇异数据；其次，修正人口数据，把其中建筑物空间数据及其人口数进行合并处理，以求建筑物中常住人口数据与官方公布数据相一致；最后，将上述数据进行面插值处理，生成规则格网，按照建筑物单元面积权重将人口分摊到规则格网中，并将矢量数据转换成栅格数据，由此得到常住人口规则格网栅格数据；A2.构造空间化的交通要素，得到交通规则格网栅格数据：选取道路网络中介中心性指数作为反映城市交通要素重要性的指标；中介中心性指标用所有节点对之间的最短路径经过给定节点的次数来衡量，表示为式1：式1中，CB(i)为中介中心性指标；N代表道路网络中节点的个数；njk代表节点j和节点k之间的网络最短路径的总条数；njk(i)代表节点j和节点k之间的最短路径中经过节点i的条数；根据式1计算得到道路网络中心性指数，形成带有权重的道路网络空间数据，通过空间连接操作，将道路网络的权重信息赋予其最邻...

【专利技术属性】
技术研发人员：张珣，李想，孙一玲，刘文文，赵霞，于重重，
申请(专利权)人：北京工商大学，
类型：发明
国别省市：北京,11