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摘要：随着我国物流系统的日益完善，网络购物被越来越多的人所使用，据中国邮政官方公布的数据显示，近年俩我国快递物流业务数量持续增多，数量创立新高。随着网购服务日益强大，物流配送服务的负荷逐渐加大，物流的“最后一公里”配送成为了物流行业的瓶颈问题。本文通过POI数据，对沈阳市菜鸟驿站的空间分布模式进行分析，并探究其影响因素，以期为城市公共服务设施规划建设提供参考。
关键词：菜鸟驿站;空间布局;特征;影响因素;POI数据;沈阳市
1.引言
本次研究通過爬取沈阳市菜鸟驿站的POI数据以及沈阳市区划、路网等数据，以高德地图为数据源，使用Mapboxx网页POI查询工具，通过数据清洗获取沈阳市菜鸟驿站POI数据927条。数据包括沈阳市区划名称、路网名称、POI地址、经度、维度、POI名称等信息。借助ArcGis软件，通过标准差椭圆、平均最近邻、核密度分析等空间分析，探究沈阳市菜鸟驿站的空间分布特征，借助全国第六次人口普查数据、2018年沈阳市统计年鉴、相关机构咨询报告等，提出可能影响其分布的影响因素：网购年龄段人口数量、人均可支配收入、各区高校在校学生数量、菜鸟驿站数量等，并使用SPSS软件对提出的影响因素与菜鸟驿站的分布进行相关性分析。
2.沈阳市菜鸟驿站空间布局总体特征
2.1标准差椭圆
标准差椭圆是分析空间点离散方向与集聚方向的重要工具，其由三个要素组成：椭圆的旋转角、椭圆长轴方向的标准差和椭圆短轴方向的标准差。长轴为空间点分布最多的方向，短轴为分布最少方向，旋转角为正北方向顺时针旋转与长轴重合时转过的角度。本文使用标准差椭圆分析对沈阳市菜鸟驿站分布方向趋势进行探究。
由标准差椭圆分析可以看出沈阳市菜鸟驿站在空间分布上总体呈现出“东北北 —— 西南南”的趋势，并且主要集中在沈阳市的中心城区，以二环内为主，这与沈阳市中心城区的城市发展水平和设施配置强度是有关的，并且标准差椭圆的长轴与短轴长度相差较大，说明菜鸟驿站空间分布方向性比较显著。
2.2平均最近邻
此方法通过测度每个要素与其最近邻要素之间的平均距离来确定最近邻指数，如果指数小于1，空间分布形式则为集中分布，数值越小，集中分布的模式就越明显;如果指数大于1，空间分布形式则为离散分布。
通过对站点平均最近邻分析结果可知，最邻近比率小于1，所表现的模式为聚类。但此分析方法的结果只能显示空间分布的模式，不能表现具体的聚类的形态，之后会使用核密度分析来更加直观的表现其具体的分布模式。
2.3通过使用核密度分析方法可以看出：沈阳市菜鸟驿站呈单核心分布。铁西区为沈阳市菜鸟驿站分布的主核心区;在沈河区和于洪区形成次级中心;在其他区域也有小的集聚中心出现。
一级核心主要位于铁西区的兴华北街、北二东路、云峰北街的交汇处。次级核心位于沈河区的西顺城街、小西路、大西路交汇处，西顺城街、小西路、大西路交汇处;西顺城街、小西路、大西路交汇处;此外还有于洪区的吉力湖街、仙女河北路、城东湖街、沈辽路围合的区域;低级集聚中心位于沈北新区的蒲昌路、道义二街、学子路交汇处;于洪区的怒江北街、千山西路交汇处;铁西区的中央大街、十四号路交汇处;和平区的长白西三街、仙岛北路交汇处;大东区的北海路、联合路、沈铁路交汇处。
四、根据热点分析显示：沈阳市铁西区为菜鸟驿站分布的热点区，次级热点区为于洪区。浑南区为一级冷点区，沈河区、皇姑区、大东区、沈北区为二级冷点区，苏家屯区与和平区为三级冷点区。
3.沈阳市菜鸟驿站空间布局相关性分析
从沈阳市菜鸟驿站的各项空间分析上可以看出菜鸟驿站在空间分布的模式具有较大差异，由此引入 SPSS 软件进行多元线性回归相关性分析，探究影响菜鸟驿站分布的因素。
结果显示：菜鸟驿站分布与网购年龄段人口数量、人均可支配收入、各区高校在校学生数量呈正相关关系，与快递柜数量呈负相关关系。
在多元回归模型中发现，菜鸟驿站的数量与人口密度具有显著关联，所以在研究中，使用SPSS软件对每平方公里菜鸟驿站的数量与人口密度进行线性回归分析，尝试建立菜鸟驿站与人口数量的数学模型来对城市人口的数量进行分析。
由表二可以看出，沈阳市以菜鸟驿站预测人口密度的数学公式为Y=1.032a -0.123（r2=0.907），由此，基于菜鸟驿站预测不同地区人口数量的线性回归预测模型可初步构建为：Y=aX+b（a>0），a值与b值随地区的不同而改变。
4.总结
本文通过 Gis软件的相关空间分析工具，对沈阳市的菜鸟驿站的分布进行了分析，并对影响其分布的因素进行探究，以期为沈阳菜鸟驿站的分布提供优化的参考。但由于时间、精力的限制，由于技术、能力和数据壁垒的原因。本文还存在诸多不足和可以继续深化的地方。
参考文献
[1]周佼，李钢，杨兰，等. 菜鸟驿站空间分布与城市发展关系研究——以东莞市为例[J]. 西部人居环境学刊，2019，34（5）： 83-91.
[2]刘玲，李钢，杨兰，等.深圳市快递自提点的空间分布特征与影响因素[J].地球信息科学，2019，21（8）：1240-1253.
关键词：菜鸟驿站;空间布局;特征;影响因素;POI数据;沈阳市
1.引言
本次研究通過爬取沈阳市菜鸟驿站的POI数据以及沈阳市区划、路网等数据，以高德地图为数据源，使用Mapboxx网页POI查询工具，通过数据清洗获取沈阳市菜鸟驿站POI数据927条。数据包括沈阳市区划名称、路网名称、POI地址、经度、维度、POI名称等信息。借助ArcGis软件，通过标准差椭圆、平均最近邻、核密度分析等空间分析，探究沈阳市菜鸟驿站的空间分布特征，借助全国第六次人口普查数据、2018年沈阳市统计年鉴、相关机构咨询报告等，提出可能影响其分布的影响因素：网购年龄段人口数量、人均可支配收入、各区高校在校学生数量、菜鸟驿站数量等，并使用SPSS软件对提出的影响因素与菜鸟驿站的分布进行相关性分析。
2.沈阳市菜鸟驿站空间布局总体特征
2.1标准差椭圆
标准差椭圆是分析空间点离散方向与集聚方向的重要工具，其由三个要素组成：椭圆的旋转角、椭圆长轴方向的标准差和椭圆短轴方向的标准差。长轴为空间点分布最多的方向，短轴为分布最少方向，旋转角为正北方向顺时针旋转与长轴重合时转过的角度。本文使用标准差椭圆分析对沈阳市菜鸟驿站分布方向趋势进行探究。
由标准差椭圆分析可以看出沈阳市菜鸟驿站在空间分布上总体呈现出“东北北 —— 西南南”的趋势，并且主要集中在沈阳市的中心城区，以二环内为主，这与沈阳市中心城区的城市发展水平和设施配置强度是有关的，并且标准差椭圆的长轴与短轴长度相差较大，说明菜鸟驿站空间分布方向性比较显著。
2.2平均最近邻
此方法通过测度每个要素与其最近邻要素之间的平均距离来确定最近邻指数，如果指数小于1，空间分布形式则为集中分布，数值越小，集中分布的模式就越明显;如果指数大于1，空间分布形式则为离散分布。
通过对站点平均最近邻分析结果可知，最邻近比率小于1，所表现的模式为聚类。但此分析方法的结果只能显示空间分布的模式，不能表现具体的聚类的形态，之后会使用核密度分析来更加直观的表现其具体的分布模式。
2.3通过使用核密度分析方法可以看出：沈阳市菜鸟驿站呈单核心分布。铁西区为沈阳市菜鸟驿站分布的主核心区;在沈河区和于洪区形成次级中心;在其他区域也有小的集聚中心出现。
一级核心主要位于铁西区的兴华北街、北二东路、云峰北街的交汇处。次级核心位于沈河区的西顺城街、小西路、大西路交汇处，西顺城街、小西路、大西路交汇处;西顺城街、小西路、大西路交汇处;此外还有于洪区的吉力湖街、仙女河北路、城东湖街、沈辽路围合的区域;低级集聚中心位于沈北新区的蒲昌路、道义二街、学子路交汇处;于洪区的怒江北街、千山西路交汇处;铁西区的中央大街、十四号路交汇处;和平区的长白西三街、仙岛北路交汇处;大东区的北海路、联合路、沈铁路交汇处。
四、根据热点分析显示：沈阳市铁西区为菜鸟驿站分布的热点区，次级热点区为于洪区。浑南区为一级冷点区，沈河区、皇姑区、大东区、沈北区为二级冷点区，苏家屯区与和平区为三级冷点区。
3.沈阳市菜鸟驿站空间布局相关性分析
从沈阳市菜鸟驿站的各项空间分析上可以看出菜鸟驿站在空间分布的模式具有较大差异，由此引入 SPSS 软件进行多元线性回归相关性分析，探究影响菜鸟驿站分布的因素。
结果显示：菜鸟驿站分布与网购年龄段人口数量、人均可支配收入、各区高校在校学生数量呈正相关关系，与快递柜数量呈负相关关系。
在多元回归模型中发现，菜鸟驿站的数量与人口密度具有显著关联，所以在研究中，使用SPSS软件对每平方公里菜鸟驿站的数量与人口密度进行线性回归分析，尝试建立菜鸟驿站与人口数量的数学模型来对城市人口的数量进行分析。
由表二可以看出，沈阳市以菜鸟驿站预测人口密度的数学公式为Y=1.032a -0.123（r2=0.907），由此，基于菜鸟驿站预测不同地区人口数量的线性回归预测模型可初步构建为：Y=aX+b（a>0），a值与b值随地区的不同而改变。
4.总结
本文通过 Gis软件的相关空间分析工具，对沈阳市的菜鸟驿站的分布进行了分析，并对影响其分布的因素进行探究，以期为沈阳菜鸟驿站的分布提供优化的参考。但由于时间、精力的限制，由于技术、能力和数据壁垒的原因。本文还存在诸多不足和可以继续深化的地方。
参考文献
[1]周佼，李钢，杨兰，等. 菜鸟驿站空间分布与城市发展关系研究——以东莞市为例[J]. 西部人居环境学刊，2019，34（5）： 83-91.
[2]刘玲，李钢，杨兰，等.深圳市快递自提点的空间分布特征与影响因素[J].地球信息科学，2019，21（8）：1240-1253.