商品住宅空间格局分析及区位价值评估以广州市天河区为例

广州大学地理科学学院毕业论文商品住宅空间格局分析及区位价值评估以广州市天河区为例地理信息系统张俊文指导老师陈健飞摘要基于广州市天河区2006年商品住宅数据，采用GIS技术和空间分析方法，综合分析影响商品住宅区位价值的相关因素（交通、绿化、商业配套等）以及该区商品住宅价格的空间分布格局。研究表明，广州市天河区商品住宅发展在空间上具有强烈的集聚特点，而房价的空间自相关特性也非常明显。最后，对天河区商品住宅的区位价值进行定量评估，确定区内不同地点的商品住宅区位价值分值，并以专题图显示。关键词商品住宅；区位价值；地理信息系统；空间分析；天河区ANALYSISOFCOMMODITYRESIDENTIALSPATIALPATTERNANDLOCATIONEVALUATIONGUANGZHOUTIANHEDISTRICTASANEXAMPLEABSTRACTBASEDONTHECOMMODITYRESIDENTIALDATAOFTIANHEDISTRICT,GUANGZHOUCITYIN2006,USINGGISTECHNOLOGYANDSPATIALANALYSIS,COMPREHENSIVEANALYSISOFIMPACTONCOMMODITYRESIDENTIALREGIONALVALUERELATEDFACTORSTRANSPORT,GREEN,COMMERCIALFACILITIES,ETCANDTHEAREAOFCOMMERCIALRESIDENTIALPRICESSPATIALDISTRIBUTIONPATTERNRESEARCHSHOWSTHATTHETIANHEDISTRICT,GUANGZHOUCITY,COMMODITYRESIDENTIALDEVELOPMENTINSPACEHASASTRONGAGGREGATIONCHARACTERISTICS,ANDHOUSINGPRICESSINCETHERELEVANTCHARACTERISTICSOFTHESPACEISALSOVERYOBVIOUSFINALLY,QUANTITATIVEASSESSMENTTOTHECOMMODITYRESIDENTIALREGIONALVALUEOFTIANHEDISTRICT,TODETERMINETHEPERCENTILEOFCOMMODITYRESIDENTIALLOCATIONVALUEINDIFFERENTAREASANDSHOWTHETHEMATICMAPSKEYWORDSCOMMODITYRESIDENTIALVALUEOFLOCATIONGEOGRAPHICINFORMATIONSYSTEMS；SPATIALANALYSISTIANHEDISTRICT1广州大学地理科学学院毕业论文目录1引言311研究目的与意义3111研究的目的3112研究的意义312国内外研究进展4121国外相关研究4122国内研究动态413研究的内容42研究区域概述521地理位置522自然条件6221气候类型6222地质地貌6223自然资源623社会经济状况6231人口状况6232经济状况73研究对象与方法731研究对象与数据处理方法732研究的理论基础833研究方法9331点模式分析9332空间相关性检验10333线性回归分析10334缓冲区分析10335叠置分析11336栅格数据分析1134技术路线124结果与分析1241最近邻域分析1242商品住宅价格的空间相关性1343商品住宅价格与区位因子距离的回归分析1344商品住宅区位价值评估14441商业服务业影响评价14442交通通达度影响评价16443生活设施完善度影响评价17444城市风景优劣度影响评价19445商品住宅区位价值综合评估205结论与展望21致谢22参考文献222广州大学地理科学学院毕业论文1引言11研究目的与意义111研究的目的房地产逐渐成为中国的支柱产业之一,其对社会经济的重要影响日渐突出。在房地产发展和研究中,“位置”具有特殊的重要性,而地理学家通过各式各样的地图来准确描述研究对象的位置特征,然后通过研究其空间格局来解释和理解客观世界1。“区位”在房地产领域的研究中是一个很重要的概念。某著名房地产开发商曾说过，房地产最重要的三个因素是地段、地段、还是地段。“区位”是“地段”一词的经济学术语，而区位理论则是探讨人类活动空间分布规律的理论和学说2。对于“区位”的解释，在房地产经济学、城市规划学等相关学科中有过论述，但是，这些学科只给了一个定性的解释。房地产市场发展到今天，已日趋成熟和规范，房地产的相关研究也逐渐深入和定量化，对一个城市的房地产的区位价值进行评价时，如何以量化的方式给出让人信服的结论，是很值得探讨的。112研究的意义近年来，围绕着人们的热点话题就是物价上涨，而其中的代表者当然是住房价格的大幅上升。住房问题成为现代城市社会问题之一,住宅建设关系人民福利,社会安定,经济发展。住宅价格水平是城市住宅产业发展的重要研究课题,也是城市居民和政府及开发商关注的焦点。揭示住宅价格水平的空间分异规律有助于政府管理部门及时掌握住宅价格分布趋势,搞好宏观调控。同时，本文的研究是地理信息系统在房地产领域运用的有益探索，是建设“数字城市”、“数字房产”系统工程的重要组成部分。3广州大学地理科学学院毕业论文12国内外研究进展121国外相关研究区位因素对城市商品住宅价格的影响是显而易见的。区位因素一般包括城市交通因素、城市中心影响度以及城市环境景观因素等，但城市交通因素是西方学者研究的重点3。除了城市交通系统外，城市中心影响度也是西方学者实证研究的一个重要内容。城市中心影响度因素一般用“宗地到城市CBD距离来进行测量”，也可以采用出行时间、出行成本、方便程度、不同交通方式的可行性来进行衡量。但无论何种形式的城市中心影响度测量，都证明城市中心影响度对城市土地价格的影响是正面的4。西方学者在房地产区位价值因素研究中，既有理论性研究，也有实证研究。但主要还是集中在用房地产市场的交易数据进行实证研究。由于西方房地产市场比较完善，房地产市场化程度比较高，取得数据比较容易，西方学者对房地产区位价值影响因素的研究已经相当透彻。122国内研究动态在国内，我国学者较多关注住房空间结构、住宅区位和居住选址、居住空间分异、居住郊区化以及与住房空间相关的社会空间方面的研究,关于房地产的研究中定性研究较多,对房地产区位价值的研究比较少，而运用GIS对房地产区位价值空间分布、价格分布等研究就更少了。大多数学者对GIS在房地产领域中运用的研究主要集中在构建“房地产信息系统”方面，这和目前我国各大城市正在建设“数字城市”、“数字房产”的工作有关，而对房地产市场的特征、楼盘的属性研究的不够深入，尤其是运用GIS对房地产市场规律的研究不够5。13研究的内容由于房地产是与土地紧密结合在一起的，因此，研究房地产的区位空间分布规律就必然要研究土地的区位价值，研究交通、绿化、商业服务等资源对房地产的区4广州大学地理科学学院毕业论文位价值的影响。本文运用地理信息系统技术分析影响商品住宅区位价值的相关因素（交通、绿化、商业配套等），对商品住宅的区位价值进行量化，并利用MAPINFO、ARC/INFO等地理信息系统软件，对广州市天河区商品住宅不同区位的价值以专题图的形式展现出来，便于城市规划人员、房地产开发商和普通消费者了解房地产市场区位价值。2研究区域概述21地理位置天河区位于广州市老城区东部，2005年底区域范围是东到吉山狮山、前进村深涌一带，与萝岗区、黄埔区相连；南到珠江，与海珠区隔江相望；西到广州大道与越秀区相接；北到筲箕窝，与白云区相邻，总面积约139平方公里，是快速建设中的广州市城市中心区（图1）。图1天河区位置图天河区具有良好的地理区位。从东西方向看，天河区是广州市向东发展城市带的起点。广州市城市总体规划（19912010年），确定了广州市建设和用地向东南和东北发展的两个主要方向，向东沿珠江扩展城市用地至黄埔，天河区正好位于这一发展带的西部起点。从南北方向看，天河区是广州市新城市中轴线经过的中心地区。广州新城市中轴线包括城市功能轴线、城市景观轴线和城市发展轴线，上述轴线均经过天河区，这种在空间上聚集的城市轴线强化了天河的城市形象，提高了天河的新城市中心地位和经济竞争能力。5广州大学地理科学学院毕业论文22自然条件221气候类型研究区气候属南亚热带典型的季风海洋气候。由于背山面海，海洋性气候特征特别显著，具有温暖多雨、光热充足、温差较小、夏季长、霜期短等气候特征。由于水热同期，极利于作物的生长，但自然灾害威胁也较大，台风、暴雨、寒潮、雷电、雾霾等灾害性天气，常给工农业生产、交通运输等带来不利的影响。但光热资源充足、雨量充沛。222地质地貌天河区按地势分为三个区域北部是以火成岩为主构成的低山丘陵区，海拔一般在222400M；中部是以变质岩为主构成的台地，海拔一般为3050M；南部是由沉积岩构成的冲积平原区，海拔大多只有152M。地势由北向南倾斜，形成低山丘陵、台地、冲积平原三级地形阶梯。其中，丘陵约占十分之二，台地也约占十分之二，平原约占十分之六。223自然资源19912005年，天河区由于城市化发展，耕地平均以每年1000亩的速度锐减，2004年除东北部外，靠近广州市老城区的地方已无耕地。天河区重视植树造林，建设村镇公园，东北部绿色生态走廊已开始建设，植物覆盖面积逐步增加，2005年，全区绿化率达3638，建成区达5，森林覆盖率约在137。水资源丰富，而且分布有铋、钨、铝等矿物。23社会经济状况231人口状况天河区人口的特征人口数量增长较快，旧城区迁出人员较多，外来暂住人员多，境外人士多，综合素质较高，。建国初期，天河地区（沙河和东圃地区）人口为37万人。1985年，天河区建区时，总人口为2004万人（其中居民144900人，农民55500人）。随着广州市城市中心的东移，人口迅速增加。常住人口中，1990年为430153人，2000年为532325人，2005年达618726人。90年代以来，外来暂住人口增长速度很快。1991年为64694人，1995年为79603人，2000年为203397人。从2002年起，外来暂住人口数开始超过常住人口数。至2005年外来暂住人口为637453人，与常住人口相比为1031。天河区63万外来暂住人口多聚居于城中村，如靠西边老城区的石牌村、冼村、猎德、棠下、车陂等村均有35万余人，其他村也有万人以上。外来暂住人口一般从事建筑、制衣造鞋、餐饮运输和服务行业，多为体力劳动者。6广州大学地理科学学院毕业论文232经济状况天河区坚持“一路四区”的发展战略（走持续发展道路、科技兴区、教育强区、环境建区、文化优区）紧抓软环境建设这一核心，推进区经济的发展。国内生产总值递增迅速，2003年，天河区国内生产总值37092亿元，比上年增长161。增长绝对值在广州市属十区中排列第四。财政收入增长较大，2003年，天河区财政预算总收入1148亿元，比上年递增1983，增长绝对值在广州市属十区中位列第二。第三产业由次要地位变主导地位，1991年，天河区提出“三二一”经济发展战略，即优先发展第三产业，把第三产业作为重点来抓。至2003年，一二三产业结构的比例从1991年的141645804003发展到2003年02432166760，第三产业产值从246亿元发展到5708亿元。人民生活水平提高较快，个人收入方面。2003年天河区城镇职工年人均工资2429元，比上年增加380，增长绝对值在广州十区中位列第三。一般人家都能住上楼房，拥有6机（空调机、电视机、洗衣机、手机、计算机）。63研究对象与方法31研究对象与数据处理方法以广州市天河区20062008年在售的127个商品住宅楼盘的名称、位置、价格等数据为分析的数据基础,在广州市矢量化地图中截取天河区部分，并将研究区内商服中心、主要道路等要素进行详细矢量化，建立商品住宅、主要道路、商业中心等项目空间数据库,图2为天河区商品住宅分布图。7广州大学地理科学学院毕业论文图2天河区商品住宅分布图32研究的理论基础区位对房地产业的影响首先是通过城市地租来体现的。城市土地区位效益的实质是级差地租,而且主要是位置级差地租。对一切经济单位来说,由于存在距离和空间位置的差异而且自然、环境、经济文化各区位因素的差异,进一步加剧了上述位置差异。使处于同一市场上不同区位的相同面积土地产生了极不相同的使用价值、利用方向和集约度,从而产生极不相同的经济效益。在级差地租的调节下,城市土地的空间布局表现出一定的规律性。各经济主体、居民住户对距离市中心远近不同的地段愿意支付的地租数额是不一样的。金融、商业、服务业在市中心具有较高的竞争能8广州大学地理科学学院毕业论文力，可以支付高于其他任何活动的地租,这些行业用地往往位于市中心区,依次向外是住宅、工业用地。就住宅用地而言,越靠近城市中心,其租金水平就越高,占地越小,而越远离城市中心,租金水平就越低,占地面积也越大。因此,在城市级差地租杠杆的调节下,住宅用地的区位选择有一定的向外“漂移”的特征7。区位理论是从考虑“一定的经济活动为何会在一定的地方出现”这一基本问题开始的。区位理论有四大分析传统，分别从不同的角度诠释了决定区位分布的因素和机理，它们奠定了区位分析的基本框架。19世纪二十年代至20世纪三十年代是古典区位理论四大分析传统的形成时期。以屠能JHVON,17831850的农业区位论、德国经济学家韦伯ALFREDWEBER,18681958的工业区位论、德国经济学家克里斯塔勒WALTERCHRISTALLER的中心地理论和美国数理统计学家和经济学霍特林HAROLDHOTELLING的空间竞争理论为代表。古典区位理论的四大分析传统主要采用微观经济学的分析方法，分析生产要素价格对区位分布的影响，以及生产要素价格变动对区位变动的影响。这些分析传统都不考虑政府行为对区位选择的影响，隐性假设政府提供不随时间和空间变化的制度与政策8。区位级差地租是城市空间扩展的主要动力，区位级差地租的差异性决定了城市区域规划发展的方向。由于“古典区位理论”单纯地从经济的角度来研究城市土地区位价值，对城市的发展演化规律和政府的城市规划政策很少涉及，因此，在研究城市房地产区位价值时，有必要研究城市空间结构。33研究方法位置是地理信息的根本属性,在房地产研究和开发中,位置信息同样是一个重要因素。房地产的位置具有重要的意义,其空间分布对其价格等方面具有显著的影响。因此,对房地产业的空间和价格分布格局的研究,可以从房地产的空间积聚性,空间相关性,以及区位因子和宏观政策等对房价的影响等方面进行。331点模式分析在空间分析研究中,点是有特定位置信息的物体。因此,点模式分析关注的是空间对象的位置特性,尤其是这些对象在空间的分布特征和相互关系,即空间分布格局,如聚集CLUMPED、随机RANDOM、规则UNIFORM分布等。因此,点模式分析对社会经济现象的空间特征研究也具有非常重要的作用。常用的点要素空间分布格局探测的方法主要是最近邻距离分析。其思路是检验每个点所占据的面积,即通过比较计算最近邻的点对的平均距离与随机分布模式中最近邻的点对的平均距离,判断点要素的分布格局是积聚还是扩散分布。计算公式为NNIDNN/DRAN,式中NNI为最邻近距离系数,DNN为最邻近距离,DRAN为理论的平均距离。当NNI1时,样本点呈分散状态。为了检验计算结果的可靠性,可以采用Z检验9。9广州大学地理科学学院毕业论文332空间相关性检验点模式分析关注的是空间对象的位置特征,但是未考虑空间对象的其他属性信息,如房地产项目价格等。空间对象的属性值的相似性与其位置的相似性存在一致性称为空间依赖性。空间自相关是空间依赖性的重要形式,是指研究对象和其空间位置之间存在的相关性。空间相关性分析将空间对象的位置信息和属性信息综合加以考虑,研究空间事物之间普遍存在的相互影响。空间自相关是检验某一要素的属性值是否显著地与其相邻空间点上的属性值相关联的重要指标,可以分为正相关和负相关两类,正相关表明某单元的属性值变化与其相邻空间单元具有相同变化趋势,负相关则正好相反。一般采用MORANSI方法来评定相关性,MORANI用于衡量空间要素的相互关系,与一般统计学中相关系数类似,其值在正负1之间。大于0表示空间正相关,反之负相关,等于0表示不存在空间相关性10。333线性回归分析相关分析揭示了要素之间的相关程度。然而，诸要素之间关系的进一步具体化，譬如某一要素与其他要素之间的关系若能用一定的函数形式予以近似地表达，那么其实用意义将会更大。回归分析方法，就是研究要素之间具体数量关系的一种强有力的工具，运用这种方法能够建立反映地理要素之间具体数量关系的数学模型，即回归模型。由于地理系统是多层次多要素的复杂系统，要素之间的关系，既有线性的，也有非线性的，因此反映地理要素之间具体数量关系的回归模型，既有线性模型，也有非线性模型。房价与区位具有密切的关系,可以说区位对地价的影响是决定性的。首先,区位是决定城市土地利用价值的重要因素。其次,区位是衡量地租、地价的主要标志。线性回归分析是检验某一要素如何受其他要素的影响,并可以检验各自变量对因变量的单独效应和综合效应,对其效应的显著性做出判断,评定自变量对因变量的相对重要性,分析他们对研究问题的影响程度。如某区位因子与房价呈负相关，则表明商品住宅该区位因子越远，房价越低；反之，房价越高11。334缓冲区分析缓冲区（BUFFER）分析即根据数据库中点、线或面实体，在其周围建立一定宽度范围的缓冲区多边形，这些多边形构成新的数据层，它是GIS空间分析的基本功能之一。从数学的角度看，缓冲区分析的基本思想是给定一个空间对象或集合，确定它们的领域。领域的大小由领域半径R决定。因此对象OI的缓冲区定义为BIXD（X，OIR）。式中，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；I为缓冲区对象。BI为缓冲区的距离；X表领域类的任意一点。D一般是最小欧氏距离，但也可是其他定义的距离。对于对象集合OOII1，2，N式中，半径为R的缓冲区是各个对象缓冲区的合并。如果缓冲目标是多个点（或多个线、多个面），则缓冲分析的结果是各单个点（线、面）的缓冲区的合并，碰撞到一起的多边形将合并为一个，也就是说，GIS可以自动10广州大学地理科学学院毕业论文处理两个特征的缓冲区重叠的情况，取消由于重叠而落在缓冲区内的弧段。335叠置分析叠置分析是把分散在不同层次上的空间属性信息按相同的空间位置叠加在一起，合为新的一层。该层的属性由被叠加层各自的属性组合而成。这种组合可以是简单的逻辑合并，也可以是复杂的函数运算的结果。叠置分析不仅包含空间关系的比较，还包括属性关系的比较。叠置分析是地理信息系统最常用的分析功能。为了便于对影响商品住宅区位价值的因素信息进行分析，对信息建库时一般对属性信息进行分层处理。也就是说，根据数据的性质分类，性质相同的或相近的归并到一起，形成一个数据层。例如，将道路信息、绿化信息等分层存放，如果想知道某个区域的商品住宅区位价值，则需通过对多层数据实施叠置来产生具有新特征的数据层。336栅格数据分析栅格数据模型使用一种规则格网来覆盖整个空间，该格网的每个像元值对应于该单元格位置上空间现象的特征。这种拥有固定单元位置的简单数据结构不仅计算效率高，而且可以应用于多种数据分析。栅格数据分析能在独立单元格、一组单元格或整个栅格全部单元格的不同层次上进行。一些栅格数据运算使用单一栅格，另一些则使用两个或更多栅格数据。栅格数据分析中着重考虑的应该是单元格数值类型。平均值、标准差等统计数据被视为数字型数值，而众数（出现频率最高的单元格数值）等其他单元格数值既可设计为数字型数值，也可设计为类别型数值。栅格数据的空间分析主要包括距离制图、密度制图、表面生成与分析、单元统计、领域统计、分类区统计、重分类、栅格计算等功能12。11广州大学地理科学学院毕业论文34技术路线对研究区内楼盘、道路、商服中心等要素详细矢量化建立商品住宅、主要道路、商业中心等项目空间数据库地统计分析空间分析点模式分析空间相关性分析线性回归分析栅格数据分析缓冲区分析叠置分析商品住宅空间格局分析商品住宅区位价值评估在广州市矢量化地图中街区天河区部分图3技术流程图4结果与分析41最近邻域分析用最近邻域分析法对天河区商品住宅分布做聚集分析,使用ARCGIS中的AVERAGENEARESTNEIGHBOR分析工具,得到表1。表1天河区商品住宅最邻近域分析样本点平均最近距离期待平均距离最邻近距离系数Z检验值12731904640352807914513由表1可见,广州市天河区商品住宅的最邻近距离系数为0791,Z检验值为4513远小于5的显著性水平下的Z值196,表明天河区商品住宅空间分布集聚12广州大学地理科学学院毕业论文特征非常显著。从图2也可看出，广州市天河区商品住宅在空间分布上集聚十分明显，在某一特定地段内，数个相邻的商品住宅组成一个区域，商品住宅之间的最近距离仅为100M。根据这一特点，我们可以将天河区内商品住宅的空间分布大致地分为以下6个主要板块天河北板块、珠江新城板块、天河公园板块、员村板块、东圃板块、东莞庄五山板块。A天河北板块主要指黄埔大道以北、广州大道以东、瘦狗岭路以南、龙口东路以西的区域。B珠江新城板块位于天河区南部，占地68KM2，是广州城市规划路线“南拓北抑东移西调”中的亮点。C天河公园板块主要包括中山大道以南，黄埔大道以北，华南快速干线以东，科韵路以西，天河公园周边区域。D员村板块主要包括华南大道以东，黄埔大道中以南员村一带。E东圃板块主要指天河公园以东，直到东圃镇一带区域。F东莞庄五山板块主要指广汕路以东，瘦狗岭路以北，北环高速以南，华南大道以西区域。42商品住宅价格的空间相关性使用ARCGIS中的SPATIALAUTOCORRELATION分析工具,计算天河区商品住宅价格空间自相关指数,结果见表2。表2天河区商品住宅价格的空间相关分析样本点MORANSI指数期望指变异系数Z检验值1270338000600005213981由表2可知,MORANSI指数为0338,Z检验值为13981,说明天河区商品住宅价格有着显著的空间自相关性,即距离较近的商品住宅的价格相似程度较显著。例如在珠江新城板块中，新城海滨花园与南国花园相隔的距离为300M，而它们的按揭均价分别为7,578元/M2和7,656元/M2，相差仅为78元/M2（2004年数据），这也说明了影响商品住宅价格的区位因子在相同的区域环境下变化不大。43商品住宅价格与区位因子距离的回归分析本论文选择“天河城广场”C1,“家乐福”C2,“好又多”C3作为区位因子,在天河区内选取67个楼盘作为样点,以样点距C1的距离D1,距C2的距离D2,距C3的距离D3为自变量,房价P作为因变量。利用ARCGIS中POINTDISTANCE分析工具计算样点到各区位因子的距离,在SPSS中进行多元线性回归分析,结果见表3。13广州大学地理科学学院毕业论文表3多元线性回归结果模型偏回归系数标准化偏回归系数TSIGCONSTANT1052146650650D10916136427902013D20378033412140243D30428058712470231由表3可以得出线性回归方程P105214660916D10378D20428D31从表3可知,回归方程的可信度P值检验为0,说明回归方程1高度显著,表明区位因子D1、D2、D3与房价P之间的线性关系较密切。从回归方程1可知,2个区位因子与房价成负相关,1个因子与房价成正相关。回归方程1的结果表明,房价与距商服中心的距离成负相关，表中3个区位因子对天河区房价高低的影响程度大不一样,对房价影响最大的是天河城广场其次好又多但与“家乐福”成正相关,这是因为影响房价的区位因子是相当复杂的,如距交通干线的远近,医院、学校等基础设施的分布,与政治中心的联系等,本文只考虑了购物中心,所以出现了与“家乐福”成正相关的现象,这也说明了该购物中心的影响幅度是非常有限的,与此相符的现象是,“天河城广场”已经成为广州市内一个比较新的商服中心,与天河体育中心，珠江新城构成广州新的中轴线，在这个区域内商场林立,服务业完善,医院等基础设施齐全,娱乐设施丰富,因而对周边地区具有很强的吸引力,成为影响房价比较重要的因子。此外，“好又多”购物中心这一因子也对周边的商品住宅价格有一定的影响，在这个购物中心附近可能将会形成一个新的次级商服中心，这也体现了天河区内商品住宅有向东拓展的趋势。44商品住宅区位价值评估441商业服务业影响评价商业服务行业（以下简称商服）繁华影响度是反映房地产经济区位的重要指标，是房地产区位价值评价主导因素之一。一般是以商服规模近似代替繁华中心规模，以商服吸引半径代表繁华影响范围，以商服吸引力随距离的衰减值代表土地的繁华程度。本研究区域总面积为139KM2，根据商服中心对商品住宅价格的影响衰减度，一级商服中心最大影响距离约为7000M，二级商服中心最大影响距离约为4000M。对一级商服中心分别作700M、1400M、2100M、2800M、3500M、4200M、4900M、5600M、6300M、7000M的缓冲区，叠加后，得到一级商服中心繁华度分值图（图4）。对二级商服中心分别作400M、800M、1200M、1600M、2000M、2400M、2800M、3200M、3600M、4000M的缓冲区，叠加后，得到二级商服中心繁华度分值图（图5）。14广州大学地理科学学院毕业论文图4一级商服中心繁华度分值图图5二级商服中心繁华度分值图15广州大学地理科学学院毕业论文442交通通达度影响评价通达度指到达特定土地区位的交通运输条件，体现土地通达度的要素有道路的类型、数量和道路的相对位置。道路对其周围的土地影响，从道路到两侧影响范围边缘的距离称为影响距离。各类道路的影响距离是不同的，主、次干道搭起了整个城市内部交通网络的骨架，因此该网络对全区都有影响。本研究区域内交通主要干道总长为75KM，根据交通主要干道对商品住宅价格的影响衰减度，交通主要干道最大影响距离约为1500M。对交通主要干道分别作150M、300M、450M、600M、750M、900M、1050M、1200M、1350M、1500M的缓冲区，叠加后，得到交通干道通达度分值图（图6）。对地铁站作500M的缓冲区，得到地铁站影响度分值图（图7）。图6交通干道通达度分值图16广州大学地理科学学院毕业论文图7地铁站影响度分值图443生活设施完善度影响评价生活设施完善度因素层主要包括供水、供热、供气设施完备度、文体设施影响度、教育设施影响度、医疗卫生设施影响度四个因子层。因此，对生活设施完善度评价分值的计算也要从这四个因子层着手。由于本研究区区内的供水、供电、供气等与生活密切相关的实施都能得到满足，对商品住宅区位价值差异性影响不大，故本文对供水、供热、供气设施完备度作一个统一的分值。本文取文体中心最大影响距离为5000M，学校最大影响距离为3000M，医院最大影响距离为5000M。对文体中心分别作500M、1000M、1500M、2000M、2500M、3000M、3500M、4000M、4500M、5000M的缓冲区，叠加后，得到文体设施影响度分值图（图8）；对学校分别作300M、600M、900M、1200M、1500M、1800M、2100M、2400M、2700M、3000M的缓冲区，叠加后，得到教育设施影响度分值图（图9）；对医院分别作500M、1000M、1500M、2000M、2500M、3000M、3500M、4000M、4500M、5000M的缓冲区，叠加后，得到医疗卫生设施影响度分值图（图10）。17广州大学地理科学学院毕业论文图8文体设施影响度分值图图9教育设施影响度分值图18广州大学地理科学学院毕业论文图10医疗卫生设施影响度分值图444城市风景优劣度影响评价城市风景的优美与否与生活环境质量的优劣程度是与人们身心健康密切相关的，该因素层包含公园景点影响度和环境质量优劣度二个因子层。本研究区区内的空气环境质量为良好、饮用水水质为合格，由于区内环境质量作用指数无差异性，因此不需对区内各个区域的环境质量优劣度作评价，同取分值为80分。本文取公园景点最大影响距离为2500M，对公园景点分别作250M、500M、750M、1000M、1250M、1500M、1750M、2000M、2250M、2500M的缓冲区，叠加后，得到公园景点影响度分值图（图11）。19广州大学地理科学学院毕业论文图11公园景点影响度分值图445商品住宅区位价值综合评估商服繁华影响度分值一级商服中心繁华度分值07二级商服中心繁华度分值03交通通达度分值交通干道通达度分值0623地铁站影响度分值分值0377生活设施完善度供水、供热、供气设施完备度分值04309文体设施影响度分值01920教育设施影响度分值0206医疗卫生设施影响度分值01711环境质量优劣度公园景点影响度分值04026综合环境质量优劣度分值05974天河区商品住宅区位价值分值商服繁华影响度分值04025交通通达度分值02386生活设施完善度分值02017环境质量优劣度分值0157213运用ARCGIS软件中“RASTERCALCULATOR”功能，对各个评价因子的影响度分值进行加权求和，得到天河区商品住宅区位价值分值的空间分布图（图12）。20广州大学地理科学学院毕业论文图12天河区商品住宅区位价值分值图从图12可见天河区商品住宅区位价值的空间分布有以下特点首先，天河区发展总体上符合EW伯吉斯的“同心圆”模型以天河体育中心为圆心，天河区商品住宅区位价值随着距离的增加而逐步降低，具体表现为区位价值分值的降低。图