GIS在农村零售商店选址中的应用
中图分类号：P208
文献标识码：A 文章编号：16749944（2016）08015504
1 引言
随着“新四化”的提出和实施，农村经济发展的步伐有了很大的提高，加快了城镇一体化的进程，越来越多的零售商店出现在了城乡结合部，但是相对于城市而言，由于农村居民点分布散乱、交通的不便利、地形的影响[1]，在农村想要找到有合适辐射距离的零售商店位置有一定的困难，如果不利用科学的方法和有效的分析工具，那么所经营的商店会出现亏本、商品滞留等因为销售量减少而带来的问题。传统的商业选址只是凭借经营人主观的判断，并没有对所在的区域的人口密度、交通、地形等影响因子做一个全面的考虑，随着计算机和GIS的发展，GIS技术的应用为零售商店选址提供了新的思路和方法，弥补了传统研究方法的不足。
地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是20世纪60年代产生的一种在计算机软硬件支持下，对空间相关地理数据进行采集、管理、操作、分析、模拟和显示，为地理空间规划和决策服务的计算机信息技术系统[2]。国内外基于GIS选址主要是在一个大的研究区域对大型超市、商业网点等进行选址，很少有学者将研究区域缩小在一个很小的范围内进行研究[3～5]，还有更多的GIS选址是对选址模型进行研究，只是对相关理论进行讲解，并没有结合实例进行分析[6～8]。
2 研究区概况
大柳乡位于郧阳区（110°07′E～111°16′E，32°25′N～33°16′N），下辖12个村庄，2013年末，大柳乡总人口12362人，其中农村人口9839人，农村居民点面积214.3239 km2，农村人口的人均占地面积0.0046 人/m2。大柳乡行政区划图如图1。
到2013年末，大柳乡12个村实现公路“村村通”，60%以上的村实现组组通。其中国家兴建改造“郧庙路”大柳段已完工。调查显示，大柳乡总零售商店300多家，70%集中在镇上，30%在农村，农村的零售商店集中在一个很小区域，其辐射范围不足于给偏远的农民提供方便，也造成商品的滞留，给商家带来损失。
3 研究方法
3.1 选址原则
（1）保证零售商店的服务覆盖率；
（2）运输货物方便；
（3）交通便利，便于进货和清理垃圾；
（4）保证遗留的垃圾不造成二次污染；
（5）远离易发生自然灾害的区域；
（6）保护耕地和林地。
3.2 影响选址的主要因素
3.2.1 居民点的分布
农村零售商店经营理念就是服务大众，获取最大利益，所以其选址应考虑到居民点的分布情况，应选址在居民点分布集中或者居民点的几何中心处。
3.2.2 人口数量及其分布状况
商店经营的好坏与人口数量呈现一定线性关系。假设人口在各行政村均匀分布，根据各村人口数量和行政村面积计算人口密度。人口密度越大的区域零售商店设置的服务半径越小，人口稀少的行政村也设置相应间隔距离的零售商店保证其服务覆盖率，提高其营业额和服务对象的数量。
3.2.3 交通状况
考虑到商店进货，清理货物所产生的垃圾问题，选定的商店要求沿道路分布在路旁一定范围内。
3.2.4 地类
商店一旦投入使用，会改变原有地类的用途，会对周围环境造成一定影响，其建设对地质和地形也有一定的要求。本着保护耕地、林地和预防二次污染的原则，在二调地类图斑中，对水库、自然水域、坑塘沟渠、农林用地等不适宜建设用地的地类予以排除。
3.3 分析方法
本次选用北京苍穹软件来对源数据进行处理，选用ArcGIS10.2作为分析平台，基于人口密度、居民点、道路、地类4个影响因子，对所获取的数据进行简单的处理，并放进ArcGIS中进行空间分析，优化零售商店的分布位置。
3.3.1 缓冲区分析
缓冲区是地理空间目标的一种影响范围或服务范围，具体指在点、线、面实体的周围，自动建立的一定宽度的多边，缓冲区形态有很多种，如点对象有三角形、矩形和菱形，对于线对象有双侧对称、双侧不对称或单侧缓冲区，对于面对象有内侧和外侧缓冲区。适合于不同应用。其数学表达为：
Bi=（x：d（xi，Oi）≤R）
其中对象Oi的半径为R的缓冲区，为距Oi的距离d小于R的全部点的集合。d一般是最小欧氏距离，但也可是其他定义的距离。
3.3.2 叠加分析
叠加分析是GIS中的一项非常重要的空间分析功能。是指在统一空间参考系统下，通过对两个数据进行的一系列集合运算，产生新数据的过程。这里提到的数据可以是图层对应的数据集，也可以是地物对象。叠置分析的目标是分析在空间位置上有一定关联的空间对象的空间特征和专属属性之间的相互关系。多层数据的叠置分析，不仅仅产生了新的空间关系，还可以产生新的属性特征关系，能够发现多层数据间的相互差异、联系和变化等特征。
3.3.3 空间统计 在预选址过程中，通过计算几何中心、要素转换，分组统计识别人口分布的地理中心。
3.3.4 邻域分析
邻域分析是一种窗口分析，其基本思路就是以待计算的栅格像元为中心，向周围扩展一定的范围，然后根据这些扩展栅格像元与中心像元的值或仅用扩展像元（即分析窗口）的值进行函数运算，从而得到这个待计算像元的新值。邻域分析可用于模拟森林大火的蔓延趋势、工厂污染物的扩散等。
4 选址优化分析过程
郧阳区大柳乡图形数据来自二调数据库，用苍穹软件连接数据库，按属性选择导出行政区划图（乡镇边界和村边界）、居民点分布图层、道路分布图层、地类图斑图层，部分相关属性通过计算几何、Excel统计表导入方式生成。大柳乡行政区划以村为单位，把整个行政区划图分为12个分析区域，数据分析如图2。
4.1 适宜选址区分析
（1）考虑到商店货物销量来源问题，选址点必须位于居民点居住区周围一定距离且覆盖范围在合适范围内；
（2）考虑到商店货物的运输和垃圾清理问题，选址点必须位于公路周围一定范围内；
（3）本着保护耕地和林地，水资源、预防产生的垃圾引起的二次污染的原则，对水库水面、水工建筑用地、河流水面、坑塘水面等水域及其周围一定范围，水田、旱地、水浇地等农林用地，在分析过程中予以排除，不作为待选址点；
（4）对公路路面、风景名胜及特殊用地、采矿用地、交通用地等不适宜的地类予以剔除；
（5）考虑到商店的建设需要一定的地域面积，在排除适宜地类后还需要剔除小面积的零碎图斑。各要素缓冲半径[9，10]见表1，适宜选址区分布见图3。
4.2 创建人口密度分级图
根据大柳乡人口及居民点分布规律，将全乡居民点分为高度聚集区、中度集聚区、分散区3个等级（见表2），根据商店服务半径随着人口密度的增大而减少的原则，综合考虑居民点分散或聚集程度，以行政区界线为模版范围，制作出人口密度分级图，消除零碎图斑，得到大柳乡人口密度分级图，如图4。
4.3 区域分析
居民点（面）要素转点，将居民点状图层连接到人口密度分级图层，输出居民点Results1，利用表格显示分区几何统计工具，对居民点Results1进行分区统计，区域字段选择JOIN_FID，输出表Results2。
4.4 邻域分析
将输出表Results2的XY数据添加到图层，导出数据作为目标要素，邻近要素为适宜选址区，生成近邻表，从近邻表添加坐标数据，生成大柳乡农村零售商店选址点图，如图5。
5 结果及评价
对选址点情况进行统计（见表3）可知，从数量上分析，总数量比按人口集中程度得到的选址点数量（833个）低2.3%，比按户计算四舍五入得到的选址点数量（903个）低4.6%。按居民点人口分布情况进行分析，高聚集区、中度聚集区的选址点数量比按户计算有显著减少，分散区居民点零售商店数量较按户计算有明显的增加。居民点分散区零售商店数量增加的原因在于人口分布稀疏，而每个零售商店的服务半径有限。高聚集区内较小的服务半径形成的缓冲区不能覆盖的区域集中分布在大柳乡西部的居民点，原因是居民点离公路距离相对较远，导致居民点附近没有适宜的零售商店选址区域。中度聚集区和分散区不能覆盖的居民点主要是零星分布的分散居民点。
农村零售商店是促进农村经济发展的一个重要环节，对缩短城乡差距有一定的帮助，其分布位置和数量直接影响到零售商的经济利益，进而影响到农村经济的发展。由此可见，利用GIS空间分析方法对基础数据进行分析，计算得到零售商点选址位置和数量，不仅可以避开不适宜建设地类，满足居民生活需要，并且可以得到零售商店建设数量，降低了建设成本，减少了不同零售商之间的竞争。这种分析方法速度快，投入低，并且科学，可以实现数据的同步更新和管理，对于促进农村经济发展有一定的意义。
