文章以上海市为案例地,采用无监督学习算法中的DBSCAN聚类、K-means方法,以及多尺度地理加权回归模型,通过空间大数据分析,解释城市宠物医院空间分布,探索其多元影响因素,并通过多源质性数据对空间分析结果进行深度阐释。研究发现：①空间特征上,上海市宠物医院的分布具有明显的聚集效应,呈现出从中心城区向周边区县扩散的趋势。②集群分布方面,上海市宠物医院共呈现41个集群,主要位于上海市主城区,逐渐向西南部和西北部扩散。③空间演变方面,上海市宠物医院各集群的空间形态具有明显的演变特征。④层级划分方面,上海市宠物医院分为五级,并呈现“一核多级”的空间分布特征。⑤影响因素方面,公交站点密度、公园广场密度与宠物医院密度呈负相关,宠物用品店密度、住宅区密度与宠物医院密度呈正相关,各要素影响程度具有空间分异特征。最后,文章指出宠物医院存在的多元可达性问题以及数字化背景下的新趋势,为我国通过城市空间管理提高社会福祉提供了新的参照。
The study takes Shanghai as the research are,uses the DBSCAN clustering,K-means method and MGWR model in unsupervised learning algorithm,explains the spatial distribution of urban pet hospitals through the spatial big data analysis,explores its multiple influencing factors,and deeply explains the results of spatial analysis based on the multiple qualitative data. It's found that: 1) The distribution of urban pet hospitals in Shanghai has an obvious clustering effect,and shows a trend of spreading from the central city to the surrounding districts and counties. 2) In terms of cluster distribution,there are 41 clusters of urban pet hospitals in Shanghai,mainly located in the main urban area of Shanghai,gradually spreading to the southwest and northwest. 3) In terms of spatial evolution,the spatial patterns of the clusters of Shanghai's urban pet hospitals have obvious evolutionary characteristics. 4) In terms of hierarchy,there are five levels of urban pet hospitals in Shanghai,it shows the spatial distribution characteristics of "one core with multiple levels". 5) In terms of influencing factors,the density of bus stops and the density of park squares both have a negative influence on the density of pet hospitals,while the density of pet supply stores and the residential density have a significant positive influence on the density of pet hospitals,and the degree of influence of each factor also has spatially divergent characteristics. Finally,the study pointed out the multiple accessibility problems of pet hospitals and the new trend under the digital background,providing a new reference for China to improve the social welfare through urban space management.
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