工厂选址辅助决策系统
独立研发、具有自主知识产权的工厂选址辅助决策系统（PLODE），集成了园区环境指标数据库、投资企业工厂选址决策模型，囊括了投资选址决策过程中可能涉及的30个决策因素和102个评价指标，可以...
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住宅小区选址决策模型
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基于GIS超市选址辅助决策系统开发.pdf 5页
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第 14卷第5期
工 业 工 程
Vo1．14No．5
2011年 10月
IndustrialEngineeringJournal
0etober2011
基于 GIS超市选址辅助决策系统开发
李恒凯 ，刘加兵 ，潘颖龙
(江西理工大学 建筑与测绘工程学院，江西 赣州 341000)
摘要：针对传统超市选址缺乏科学性和直观性的缺点，并考虑到超市选址信息包含大量灰色信息，将GIS技术和灰
色评价理论进行有机结合，建立了超市选址的辅助分析模型，并以此模型为基础，建立了超市选址辅助决策系统。
应用实践表明，该选址辅助分析模型能有效降低专家的主观经验的影响，使选址更客观准确。该选址系统的建立 ，
使得选址科学化、直观化、方便易操作、能提高选址决策效率，降低决策风险度，为高效、准确地进行超市选址提供了
新的途径，也为其他的商业选址提供了可以借鉴的方法。
关键词 ：超市选址；地理信息系统；灰色评价模型
中图分类号 ：F273；P208
文献标志码：A
文章编号：11)05．0125．05
GIS-BasedDecisionSupportSystem forSupermarketLocation
LiHeng-kai，LiuJia-bing，PanYing-long
(FacultyofArchitecturalandSurveyingEngineering，JiangxiUniversityofScienceandTechnology，Ganzhou341000，China)
Abstract：Itneedstoprocessagreatdealofrgayinformationinthesupermarketlocationandthereisno
effectivesoftwaretooltodoSO．Thus，oftenthislocationdecisionismadebasedonthehumanpreference
anditismoresubjectivethanobjective．Amodelispresentedforthesupemrarketlocationproblemby
combininggeorgaphicinfomrationsystem (GIS)withgraysystemtheorysuchthatthegrayinfomrationcan
beeffectivelyprocessed．Basedonthismodel，adecisionsuppo~system isdeveloped。Besidestheeffec—
tivenessofthesystem inlocatingasupemr arket，itisusedfriendlyandeasytouse．A casestudyispre-
sentedtoshow theapplicationandeffectivenessofthesystem．
Keywords：supemr arketlocation；georgaphicinformationsystem；graysystem theory
传统的超市选址方法主要是靠经营者的主观经
因素包含灰色信息的问题，影响了选址的准确性。
验或结合一些数学方法，如 回归模型…、引力模
王莉莉等_8J、郜振华等_9j、姚洪权等_1、单闲 ¨利
型_2、类比法，这些方法都是在传统图表统计、数理
用灰色评价模型分别对装备保障配送中心、物流中
分析的基础上进行的，往往缺乏直观性和科学依
心、水泥粉磨站、CNG加气站进行选址决策，很好地
据 J。现代商业竞争 日趋激烈，对选址的科学性要
解决了选址过程中选址因素存在灰色信息的问题，
求更加严格，GIS具有强大的数据管理和分析能力， 得到了较为准确的选址结果。本文借鉴此思路，将
且能方便与其他模型集成，利用 GIS辅助商业选址， GI
正在加载中，请稍后...【专题研究3】基于智能出行大数据的城市空间活跃区分析及其应用
【编者按】2016年，全球大数据峰会、中国大数据应用大会和中国国际大数据大会等会议陆续召开，这意味着大数据受到了广泛的关注。但随着大数据时代的到来，传统的空间规划也面临着巨大的变革。如何响应大数据时代的要求，充分发挥大数据在数据获取与分析技术方面的优势，促进传统的空间规划向动态过程规划、综合规划转型，实现城市空间品质的提升，成为规划领域亟待研究的课题。为此，《规划师》杂志2017年第1期特设“专题研究”栏目，以“大数据运用与空间规划”为主题刊发一组文章，对运用大数据进行城镇体系等级结构测度、城市中心体系识别与优化、城市商业用地评价与商业网点规划、城市旅游基础设施空间布局、城市圈动态发展研究等内容进行系统阐述，以期为读者提供参考借鉴。
【专题研究3】基于智能出行大数据的城市空间活跃区分析及其应用
近年来，移动互联网技术突飞猛进，基于手机客户端的大数据应用技术不断地为城市规划研究提供空间决策信息和海量数据支持，随着手机打车软件的广泛应用，智能出行的大数据获取变得快速和便捷。作者同济大学建筑与城市规划学院、建筑与城乡规划高等研究院、高密度人居环境生态与节能教育部重点实验室张健，上海同华建筑规划设计有限公司陈明敏在《规划师》2017年第1期撰文，文章着重以出租车在城市内部空间的动态分布信息为数据源，从空间布局的角度出发，探究城市空间内部的活跃区域与城市商业用地在空间上的聚集特点和相互关系，并依据智能出行大数据平台提供的数据基础，提取城市空间活跃区，将此作为空间多准则决策的重要因子进行城市商业用地评价的应用研究。
[ 关键词]空间活跃区；智能出行；大数据；城市规划；商业用地
[ 文章编号]17)01-0065-08
[ 中图分类号&]TU984.11 9
[ 文献标识码]B
[ 引言格式]&张健，陈明敏．基于智能出行大数据的城市空间活跃区分析及其应用
[J]．规划师，2017(1)：73-80.
& 一 &数据选取 &&
与传统地图平台相比，智能出行平台不仅更“灵活”，而且更“自由”。针对传统地图平台普遍存在的定位不准的问题，智能出行平台采取了“人工采集
大数据挖掘”的组合方案，可确保定位的精准和数据的实时更新，同时强大的大数据挖掘和计算能力能够让“智能更智能”。图1为智能出行的大数据构架。“苍穹”智能出行大数据平台是一款以打车软件为基础的城市出租车运行大数据分析平台(图2)，可为广大用户提供出租车的分布状态、打车难易程度、打车需求量、打车订单时间、车费和行车轨迹等综合大数据信息服务，展示城市不同日期、不同时间段出租车运行的实时动态信息。基于手机客户端所记录的出租车供需数据，“苍穹”智能出行大数据平台能够直观地反映城市出租车聚集区、需求密集区及运行轨迹等信息，这些动态信息是交通活动分析及城市规划研究的重要支撑。
本文以“苍穹”智能出行大数据平台提供的武汉市出租车空间数据为主数据源，以其他传统统计及相关规划的背景数据(表1)为辅助数据进行分析研究。
二 &基于智能出行大数据的城市空间活跃区分析
（一）&&城市空间活跃区概念
目前，城市空间布局研究大多偏重于寻求城市空间各要素之间的静态相互关系，如人口、交通网络和土地利用等，忽略了对城市空间活跃程度等动态指标的研究，而城市空间活跃程度等动态指标能够直观、迅速地反映城市空间的聚集程度，分析和指导城市内部经济、社会、用地与交通等空间要素的分布，尤其是对城市商业用地布局及优化有重要的指导意义。
目前对于城市空间活跃程度的指标研究已经十分丰富，对城市热点(Hot&Spots)
等类似指标的获取方法的研究也相对成熟。基于前人的研究可知，交通出行是城市空间活跃的重要动因。因此，本文假设交通的活跃区可以反映该区域城市空间的活跃程度，即城市空间活跃区。通过智能出行大数据分析，找出城市空间活跃区，并通过相关性分析，验证其与城市商业用地的空间相关性，从而指导城市商业用地评价。
（二）城市空间活跃区提取
基于“苍穹”智能出行大数据平台，提取2016年3月(共31天)的武汉市出租车动态信息，可统计得到出租车交通的供需信息源(图3，图4)。平台每一个空间节点的浮动记录数值可反映特定时空范围下出租车的分布、用车需求和通行费用等信息，这些数值的空间分布和空间关联可直观地表达出空间范围内各个地理要素值之间的相互关联性，并体现城市规划、交通布局和人类活动的聚集程度，成为影响人类活动的空间布局因素。
通过分析基于“苍穹”智能出行大数据平台得到的武汉市出租车出行一个月的统计数据，可得到出租车的分布、订单产生区域、最高客流发生区域及出租车出现频率最高的区域。将这些区域与武汉市各个热门商圈的空间相对位置进行对比发现，出租车活跃的区域与城市各商圈位置高度吻合，出租车活跃区可以反映整个城市内部的人流、客流、车辆和信息流聚集的空间活跃区。对出租车活跃的区域进行提取，可以分析武汉市各个区域的活跃程度。
借助“苍穹”智能出行大数据平台，基于不同时间段、不同空间位置的出租车需求变化，对平台统计的出租车的空间数量分布、打车需求和订单完成度等一系列大数据信息进行提取分析，可得出武汉市各不同活跃区的动态出行统计信息(图5～图8)。
为了直观地从数据中提取出区域内人流、车流活动最密集的区域，本文分别将平均每小时出租车订单数量超过200单、出租车日均分布数量大于1000辆次以及出租车日均需求超过2000
单的空间特征点加以提取叠加，获得武汉市城市空间活跃区 ( 图 9，图 10)。
准确提取出的城市空间活跃区能够充分反映城市人流、物流及车流在空间上的聚集效应，可为城市空间结构的分布、评价和热点区域的分析等研究提供重要的权重指标。
（三）活跃区的空间相关性分析
与人口密度的相关性分析
为了验证城市空间活跃区与人口分布的相关性，笔者将武汉市人口密度分布与提取出来的城市空间活跃区进行叠加发现，城市空间活跃程度与城市的人口分布有着密切的关系，提取出来的城市空间活跃区基本位于人口密度较高的城市核心区域，与常规判断完全吻合，说明通过上述方法获得的城市空间活跃区较为准确，具体如图11、图12所示。
与城市商业用地的空间相关性分析
三 &空间活跃区在城市商业用地评价中的应用
城市用地选址一直是城市规划中十分重要的决策问题。决策者需要同时考虑不同的判断准则，对多个可选场所进行适宜性排序与选择。基于上文研究成果，城市空间活跃区与城市商业用地空间紧密相关，城市人流、车流、物流与信息流等聚集的城市活跃区正是城市商业用地的选址与布局基础，本文尝试将其作为城市商业用地评价的重要指标，探讨其在城市商业用地选址评价中的应用。
（一）基于空间活跃区的空间多准则决策模型构建
城市商业用地选址常见的决策分析方法有盈亏点平衡法、线性规划法、分级加权评分法、层次分析法和多准则决策分析法等。在许多实际操作中，选址问题常涉及多个准则或多个因素，使用单准则评价模型的方法存在较大的局限性，因此基于不同的空间要素条件，以空间多准则决策模型为主的选址方法逐渐成为解决规划选址和重大决策问题的主要方法。
本文主要探讨将城市空间活跃区作为多准则决策模型的主要权重，并在与其他规划要素结合的多种准则条件下的城市商业用地选址和评价方法。
多准则决策模型
多准则决策(Multi-criteria
Decision-making，简称“MCDM”)是指在具有相互冲突、不可共度的有限(无限)方案集中进行选择的决策，而空间多准则决策模型(S-MCDM)就是多准则决策模型在空间上的表达。
空间多准则决策模型将多种元素和因子作为准则进行评价与分析，准则是评价工作的基础，被称为项目评估影响因子。在任何的按比例步进式变化(Percent
Change，简称“PC”)的情况下，所有的准则因子权重的总和为1，多准则模型的计算公式如下：
以空间活跃区为权重的模型构建
城市规划用地选址决策涉及到城市人口、交通和土地等多种因素，多源空间信息数据是多准则决策模型的重要支撑。本文构建的多准则决策模型，以基于智能出行大数据提取的城市空间活跃区作为多准则决策模型的权重因子，其他相关规划的空间信息作为辅助决策因子，建立基于城市空间活跃区的商业用地评价方法模型，评价城市商业用地的合理性和适宜性。
模型构建的重点是准则的选取和权重的确定，需要识别选址方案的最终结果受到哪些因素的影响，即提取影响因子(图21)。上文已经证明了城市活跃区与城市商业用地在空间上的相关性，因此可以直接将城市空间活跃区作为评价的主要影响因子，赋予较大的计算权重，反映城市活跃区对于城市商业用地规划选址的指向性作用。其他诸如土地利用、交通信息和人口分布等辅助因子赋予相对较小的计算权重，从而提高空间多准则决策模型的准确性和合理性。
（二）城市商业用地评价应用
城市空间商业用地是一个多功能、多层次、多目标的复杂评价对象。在实际应用中，需要根据不同尺度、不同目标的评价任务，对模型进行相应的调整和优化，进而更好地完成评价和后续选址及用地调整等实际规划工作。以城市活跃区为权重的多准则决策分析，能够更加精准地找出城市商业布局的最佳区域。本文从宏观城市尺度和微观街区尺度层面探讨模型在各尺度下的应用范围。
城市尺度商业用地适宜性评价
城市尺度模型的应用主要在用地适宜性评价上，通过相关因子指标权重的赋予，准确计算某一特定目标下商业用地的适宜性，进而辅助用地选址和用地调整等规划决策。
本文以武汉全市商业用地评价为例，利用ArcGIS平台整合基础数据，结合ILWIS软件处理分析数据，以城市空间活跃区作为决策的主要权重因子，以城市规划数据、土地利用数据、交通道路数据、人口分布数据和商业用地数据等作为决策模型的辅助计算因子，最终可以实现以下几方面的应用任务。
(1) 现状商业用地的适宜性评价。
提取出城市商业用地，运用多准则决策模型进行评价，获得加入动态空间活跃区指标的商业用地适宜性评价评判结果 ( 图 22)。
在整个城市用地评价中得分高于0.8，可以认为是适宜性最优的商业用地地块。该评价结果较好地结合了城市运营数据，与实际商业活力的匹配度更高。利用该模型提取出来的最适宜用地往往具有较高的商业活力及人气
( 图 23)。
(2) 商业用地需求预测。
在实际规划中，城市用地布局的统筹安排一般以规划编制单元为基本单位进行整体考虑，因此可以以规划编制单元为基本单位预测商业用地的需求，如图24所示。结合现有商业用地密度，基于空间活跃动态指标的用地适宜性评价结果，统计出武汉市88个规划编制单元商业用地发展的需求匹配度，提取出商业用地需求缺口最大的规划编制单元，进而指导下一步用地规划的编制工作
( 图 25 ～图 27)。
如图28所示，模型提取出了武汉市商业用地需求得分大于0.5且现状商业用地布局量较小的3个规划编制单元，即 A1903、A0204
和 A0803，这三个编制单元需要尽快统筹布局，增加商业用地。
街区尺度商业用地评价
空间活跃区影响因子同样适用于微观街区尺度城市商业用地的评价。空间活跃区与城市商业用地在空间上存在高度相关性，同时微观尺度商业空间对动态人流、车流等城市活力影响因素更为敏感，空间活跃区在微观城市商业空间选址及业态调整等方面的应用前景更为广阔。
本文选取关山大道沿线区域作为街区尺度商业用地的评价样本，探讨空间活跃区在微观街区尺度的应用。关山大道位于东湖高新区的商业开发重点区域，是近年来城市开发的热点。
关山大道两侧500m范围内共规划25处商业地块，可以以城市活跃区作为商业用地布局评价的主权重值，利用空间多准则决策模型计算出各个商业用地的具体分值，进而在现有25个规划地块中找到最佳商业地块。具体分析结果如图
受主次干道、交通组织、轨道交通与居民分布等多种因子的影响和制约，微观尺度的空间评价更为复杂。根据空间决策模型的特点，可以通过控制空间活跃区的权重来具体分析城市动态空间活跃度对商业空间评价结果的影响，本文分别计算了低权重值和高权重值影响下的评价结果，可以快速筛选出受人流影响最大的商业用地位置。
根据空间多准则模型的计算结果，将关山大道沿线的商业地块进行进一步细分和评价，选取关山大道和南湖大道沿线的规划商业用地，计算出各个商业规划地块的详细分值，可更精确地选取最优解，即最合适的商业用地选址。
根据图30的计算结果，关山大道和南湖大道交汇区域地块B的得分最高，因此在关山大道沿线城市商业设施选址中，地块B无疑是最优选择，反之，地块
K 的得分最低，是最劣选择。
该计算方法同样适用于土地开发和房地产开发过程中的物业选址与土地估值，地块评价分值最高的最优地块，在价值和区位条件上必然处于优势地位。将计算结果与周边房价进行综合分析，可以发现以空间活跃区为权重得出的各个地块的评价分值与周边的房价、租金存在较高的一致性，即地块得分越高，表现出的房价和租金也越高，如图31所示。结合实际情况可以进一步验证基于空间活跃区得出的城市商业用地评价结果具有较高的时效性和精确度。
综上所述，以城市活跃区为权重的多准则决策分析模型能够在多尺度空间范围内应用，更为精准地找出城市商业布局的最佳区域。基于城市空间活跃区域的商业用地评价方法，相较于一般的商业用地评价方法更能直观地得到每一个规划地块的评价分值，可以为商业设施的选取提供最直接的计算分值，对指导具体规划实施具有重要的意义。
&四 &结论与展望
与传统的以静态统计和抽样方法获得数据的方式相比，依靠大数据分析技术可以实时对所有样本进行可视化和相关分析，可以更为全面客观地描述城市的现状和问题，规划也获得了动态评估和调控城市空间的手段，这在存量规划中尤为重要。因此，建立一套基于大数据和城市空间信息相融合的分析方法，以空间信息大数据和公共活动大数据技术为基础，能够为城市空间规划的布局提供一种智能化的决策支持方案。利用出租车为基础的智能出行大数据，能够反映出交通参与者在城市地理空间中的动态分布状况，而这种动态的时空分布直接反映出一系列跟空间布局、交通配置、土地利用和空间治理等与空间规划决策直接相关的重要因子。本文通过对城市活跃区进行动态捕捉，在海量的交通数据中分析影响城市商业用地空间分布的地理信息因子，为研究城市商业用地布局提供了数据支持和分析方法。由于智能出行大数据获取的局限性，城市活跃区选取的准确性和时效性受到现有条件的制约，在今后的研究中，可以通过更加丰富、详尽和及时的数据与方法，进一步计算城市内部各个要素与商业用地布局之间的空间相互关系。随着数据的丰富和技术的进步，基于大数据的城市商业用地布局评价方法研究将会进一步走向智能化。
文章全文详见《规划师》杂志2017年1期
《基于智能出行大数据的城市空间活跃区分析及其应用》
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