打开文本图片集

摘 要：餐饮行业的发展可以从一定程度上反映城市的经济发展水平，餐饮网点的空间布局特征与城市中的许多因素相关。本文以天津市中心城区的餐饮网点POI数据为基础，利用GIS技术研究餐饮网点的空间布局特征，并利用规则网格分析法进行地理加权回归（GWR）分析，研究商场、地铁站点、旅游景点、公共建筑和住宅区五个影响因子与餐饮网点空间布局的相关性及影响的空间差异性。结果表明：①天津市中心城区的餐饮点核密度呈现“一核心多节点”布局形态，且呈现出沿海河流向布局的态势;②餐饮点整体表现出比较显著的空间正相关;局部在市内核心区与环城四区的核心区表现为高值聚类，城市外围未开发区表现为低值聚类;市内区域与环城区域的交界处表现为低值被高值围绕，滨海国际机场区域表现为高值被低值围绕。③从城市中心到城市外围，五个因子与餐饮点的相关性整体上逐渐增强;商场、公共建筑、和住宅区与餐饮点的相关性呈现中心弱，外围强的特点;地铁站点和旅游景点与餐饮点的相关性呈现中心不弱，外围更强的特点。

关键词：餐饮点;空间布局;影响因素;地理加权回归

1引言

天津随大运河开通而形成，具有悠久的历史，与之一同形成并逐渐发展而延续至今的还有饮食特色文化。和饮食文化相对应的餐饮业，作为城市中重要的服务行业，无论是在经济发展角度还是在空间布局角度，都能够在一定程度上反映城市的发展情况。随着“互联网+”和大数据时代的到来，很多学者的研究开始借助兴趣点（POI）等开放数据以获得更加具体真实的结果，而对于餐饮空间的分析也同样如此。张宇等借助POI进行了南京主城区餐饮业空间集聚特征的分析;吴桂华等基于POI数据对佛山市餐饮设施空间格局及影响因素进行了分析;赵炜运用核密度估计与多元线性回归等方法对成都餐饮设施的空间结构与影响因素进行分析。目前相关研究着眼于整体，偏向于对全局的分析，而对于餐饮点的分布特征及影响因素系统地，从整体到局部地分析则较为缺乏。本文基于天津市中心城区的餐饮网点数据，利用GIS的核密度分析，标准差椭圆分析，空间自相关分析研究其整体的空间集聚特征，利用地理加权回归分析（GWR）研究其空间分布的影响因素并分析其局部形成差异的成因，探究餐饮网点的分布与城市的关系。

2研究区域与数据

2.1研究区域

天津市全市下辖16个区，总面积11966.45平方千米。本文研究范围涵盖市内六区：和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区;及环城四区：北辰区、津南区、西青区、东丽区，如图1。市内六区是天津市社会经济活动的中心，而环城区拥有众多旅游、教育等资源，研究范围内有大量的餐饮点分布。

2.2数据来源与处理

首先将收集到的带有坐标及属性的excel格式的2020年天津市餐饮点数据导入ArcGIS软件中，得到全市餐饮网点初始数据共40323条，通过处理，排除异常样本和研究范围以外的数据，最终得到可用数据25984条，数据分布情况见图2。

2.3研究思路

首先通过核密度分析和标准差椭圆分析餐饮点的整体空间分布特征;然后将研究区域进行1000米*1000米的网格划分，将餐饮点及各影响因素进行网格化，统计餐饮设施空间自相关性;并将餐饮点与影响因素进行地理加权分析。

3餐饮点空间分布特征

3.1中心城区餐饮点空间分布

统计各行政区餐饮网点的数量，见表1。其中西青区最多为3919个，占15.08%;红桥区最少为1337个，占5.15%。从平均分布密度来看，市内六区平均分布密度远高于环城四区，其中和平区最大，是最小的东丽区的42倍。

3.2餐饮点核密度分析

首先通过增量空间自相关确定核密度分析的搜索半径为1000米。核密度分析结果如图4，可以看出，研究区域内的餐饮网点分布呈“一核心多节点”的布局形态，餐饮网点最主要的聚集核心在和平区，滨江道步行街以及附近的商圈;在其他区内分布着多个聚集节点，并且向外逐渐扩散;而和平区、南开区、河西区的餐饮网点呈现出连片布局的趋势。在环城四区中，除东丽区的餐饮网点聚集度较弱之外，其他三区都有明显的聚集节点。

3.3餐饮点空间分布态势

利用ArcGIS中的方向分布分析（标准差椭圆）生成天津市中心城区餐饮点的空间分布态势，见图5。可以看出餐饮网点的布局位置主要集中在市内六区，在一定程度上具有向心性。椭圆的长轴为西北-东南方向，反映出餐饮点呈西北-东南方向的分布格局，并沿海河向市外延伸。原因在于天津市依海河而建并沿海河发展，许多商圈、火车站、居住区都集中在海河两岸，同时海河提供的景观也吸引了大量人群，促进餐饮业的发展。

3.4餐饮点空间格局分析

市中心城区以1000米*1000米的网格进行划分，然后统计每个网格内餐饮点的数量，见图6。

将餐饮点网格化数据进行Moran’s I指数分析，结果显示Moran’s I指数为0.578151，z得分为38.268712，p值为0.00，表明研究区域内餐饮网点的在全局空间分布具有显著的空间正相关。由于Moran’s I指数只能从宏观上表现空间聚集的状态，不能判断空间数据是高值聚集还是低值聚集，每类聚集都集中在哪些区域，因此，需进行聚类和异常值分析（Anselin Local Moran I）分析，见图7。研究区域内餐饮点网格以高值聚类（HH）为主的是市内六区，低值聚类（LL）在环城四区外围零散分布;呈现高值被低值围绕（HL）的网格为东丽区滨海国际机场，呈现低值被高值围绕（LH）的网格主要分布在市内六区与环城四区的交界处。可看出研究区域内餐饮点分布的规律与城市发展的现状相吻合，整体从市内六区到环城四区餐饮点网格密度逐渐下降，高值聚类片区为市中心及环城四区的核心区，低值聚类片区为环城区正在开发或有待开发的区域;在机场处呈现高值被低值围，在市内六区与环城四区的交界处呈现低值被高值围绕;而环城四区大部分区域无显著的聚集特征。

4餐饮网点空间布局的影响因素分析

结合城市四大功能和现代生活方式，以及POI数据的质量和完整度，以住宅区代表居住功能，公共建筑代表工作功能，商场和旅游景点代表不同的游憩方式，地铁站点代表公共交通。从以上五个方面利用地理加权回归方法分析影响各区域餐饮点的空间分布。

4.1地理加权回归（GWR）结果分析

对天津中心城区内餐饮网点与影响因素进行地理加权分析，关键结果见表2。R2Adjusted越接近1，模型的拟合度越好。该模型R2Adjusted值为0.78，说明GWR模型拟合度较高。

对GWR结果中“LocalR2”参数进行可视化，按自然间断点法分为5类，见图8，可以看出研究区域主体部分LocalR2值均在0.57以上，中心区域及津南区的LocalR2值在0.73～0.84之间，拟合度较好。而拟合度较低的区域在东北部边缘，对整体结果影响较小。

4.2影响因子的地理加权分析

4.2.1商场对餐饮点布局的影响

商场因子的回归系数空间可视化，按自然间断点法分为5类，见图9，该因子的回归系数有正有负，正值主要分布在研究区域的西部和东南部外围，负值主要集中在东丽区、津南区与市内六区的过渡区域，而市内六区在0上下浮动。由于受到更多且更综合因素的影响，商场这一单一因子在市内六区对餐饮点的影响力较在环城区小;而环城区面积大，发展建设的区域面积较小且集中，公共服务设施也呈集中分布的趋势，所以一座商场周边可能较中心城区集中更多的餐饮形成购物、餐饮、娱乐的中心。系数为负值的区域为水库、农田、机场等。在有城市建设活动的地区，商场对餐饮点的影响力和城市建设的成熟程度呈负相关关系。

4.2.2地铁站对餐饮点布局的影响

地铁站点因子的回归系数空间可视化，按自然间断点法分为5类，见图10。该因子的回归系均为正值，且从城市中心向外围逐渐增大。由于市中心的地铁建设和公交网络较为发达，所以其对餐饮点的影响力较小;在城市外围，公共交通便利程度较低，地铁建设较为落后，而一旦修建地铁，其交通优势就会凸显，人们出行的便利程度大大提升，人流集中在地铁站点，进而吸引餐饮点在此聚集。回归系数接近0的区域为村庄或城市未开发区域。地铁站点的区位性对餐饮点的空间分布有明显影响，且从中心地区向城市外围方向，地铁站点影响力由弱变强。

4.2.3旅游景点对餐饮点布局的影响

旅游景点因子的回归系数空间可视化，按自然间断点法分为5类，见图11。该因子的回归系数绝大部分为正值，且数值相对较大，表明旅游景点对餐饮点的分布有明显的正向影响。

回归系数较大的区域集中在环城区，尤其以东丽区和西青区最为明显。一方面，是由于中心城区内的旅游景点数据包含许多历史街区、名人故居等。对此类景点，为了保护历史遗存，一般会有相应的专项规划，限制周边的开发建设，因此回归系数不是很高。另一方面，环城区的旅游景点由于周边开发建设程度较低，配套设施没有中心城区完善，且多为郊野公园、风景区等类型的景点，游客的游览时间相对较长，需要一定的餐饮服务，此时餐饮点会围绕游客服务中心等聚集并形成一定规模。因旅游景点性质不同，其与餐饮点的正相关性由中心区向边缘区增强。

4.2.4公共建筑对餐饮点布局的影响

公共建筑因子的回归系数空间可视化，按自然间断点法分为5类，见图12。该因子的回归系数正值在北辰区和西青区边缘以及东丽区均有分布，主要集中在津南区，在其余区域为负值或在0上下浮动。当公共建筑的开放性较低时，如科研机构、政府机关，其内部一般配有食堂等，对餐饮服务的需求较低;当公共建筑的开放性较高时，如博物馆、美术馆等，其周边一般为公园广场等开敞空间，共同构成城市的文化活动中心，而餐饮点及其他服务类设施在其外围布局。

津南区的公共建筑相较于其他区虽然没有数量优势但是回归系数高，在于海河教育园区、国家会展中心（天津）等强大的吸引力。海河教育园区整合全市的教育资源，包括天津大学、南开大学等重点高校，形成以教育科研活动为主体，配套住宿、餐饮、娱乐等功能为特色的城市片区[1];国家会展中心作为中国北方最大的会展中心[2]，拥有完善的餐饮、酒店、商业服务等配套设施。二者对餐饮点的聚集起到明显的正向作用。

在城市边缘区，公共建筑与餐饮点呈明显的正相关;在城市中心区，公共建筑与餐饮点相关性较弱或呈负相关。

4.2.5住宅区对餐饮点布局的影响

住宅区因子的回归系数空间可视化，按自然间断点法分为5类，见图13。该因子的回归系数存在少量负值，系数较大的区域集中在研究范围的南部、东部和西北部。由于中心城区的老旧小区相对环城区较多，并且60岁以上的老年人有48%在此居住，结合老年人的饮食习惯，他们往往更愿意在家做饭，而对餐饮点的依赖性较小，因此这些区域的住宅对餐饮设施影响弱;而环城区多为新建的住宅区，且房价较中心城区低，居住群体以青年人为主。青年群体较为活跃，且环城区的通勤时间长，对餐饮点的依赖程度高。因此城市外围的住宅比城市中心的住宅与餐饮点表现出更明显的正相关。

5结论与讨论

本文对天津市中心城区餐饮点分布的空间格局进行分析得出如下结论：①天津市中心城区的餐饮点呈现“一核心多节点”布局形态，且呈现出沿海河流向布局的态势;②天津市中心城区餐饮点总体表现出比较显著的空间正相关，其中：市内六区整体与环城四区的核心区表现为高值聚类，城市外围未开发区表现为低值聚类;市内六区与环城四区的交界处表现为低值被高值围绕，滨海国际机场区域表现为高值被低值围绕，其他区域无显著特征。③对餐饮点布局的影响因素进行GWR分析显示，从城市中心到城市外围，五个因子与餐饮点的相关性整体上逐渐增强;商场、公共建筑、和住宅区与餐饮点的相关性呈现中心弱，外围强的特点;地铁站点和旅游景点与餐饮点的相关性呈现中心不弱，外围更强的特点。

餐饮点的布局也会随着城市的发展而发生变化，在不同的发展阶段或同一阶段的不同的空间位置，其分布特征及其影响因素也是不同的。本文在因子选取、数据获取、网格划分方式等方面仍存在局限性，在接下来的研究中应对餐饮类型、饮食习惯做进一步的细分，进而更精准的研究各类餐饮设施的空间布局。

参考文献：

[1] 周阳，韩祁祺. 共建共享理念下的大学城商业设施规划布局研究——以天津海河教育园区为例[J].工程经济，2019，29（10）：44-49

[2] 冯·格康，玛格及合伙人建筑师事务所. 国家会展中心（天津）[J].当代建筑，2021，（10）：82-91

赵一帆（2000.2-），男，汉族，河北省张家口人，河北工业大学，城乡规划专业在读本科生，研究方向为城乡规划

肖少英（1978.10-），女，汉族，河北邢台人，硕士，河北工业大学，讲师，研究方向为城乡生态规划与保护，Email：16895432@qq.com