基于GIS的徐州市主城区交通道路网络可达性研究

王晓薇　奚砚涛　陶季奇　武　金

(中国矿业大学资源与地球科学学院，江苏 徐州　221116)



基于GIS的徐州市主城区交通道路网络可达性研究

王晓薇奚砚涛陶季奇武金

(中国矿业大学资源与地球科学学院，江苏 徐州221116)

摘要：以江苏省徐州市主城区为切入点，利用该区交通道路网数据，借助ArcGIS 10.2网络分析功能，选取最小时间阻抗、最短路程阻抗、平均出行范围、可达性系数、道路网密度、路网连通度6个指标作为评价体系，对该区域道路网的可达性进行多角度分析，结果表明：徐州市主城区交通道路网整体可达性良好，由中心向东南方向突出；但城区外围路网密度低，可达性差；鼓楼区机动性较差，应加强这两个地区的路网建设并不断完善交通基础设施。

关键词：主城区，交通道路网，可达性，机动性

0引言

交通网络关系到一个区域的发展，研究交通可达性对于解决拥堵问题、优化路网等有着重要意义。可达性概念由Hansen于1959年提出，定义为交通网络中各节点相互作用机会的大小，即从一个地方到另一个地方的交通便利程度，是城乡规划中要考虑的重要因素。

近年来，针对可达性的研究，国内外均有很大进展。研究方法涉及距离度量法、累计机会法、重力法等。如：Gutiérrez等运用加权平均出行时间指标计算了马德里—巴塞罗那—法国边界的可达性[1-3]；罗鹏飞等运用日常可达性指标完成了对沪宁地区可达性的评价。此外，国内外对可达性研究的范围尺度也不尽相同。国外的相关研究集中在国家或洲际尺度。如Gutiérrez等的研究[1-3]。国内的研究尺度则多为国家、区域，如金凤君等分析了20世纪中国铁路网可达性的空间格局；张莉等采用时间距离法评价了长江三角洲城市的可达性。

但针对微观尺度如城市主城区内部交通路网的可达性研究较少。鉴于此，本文充分利用地理信息系统(GIS)技术在空间数据管理、分析和可视化方面的优势，通过对徐州市主城区交通路网的定量分析，评价其交通可达性，揭示交通网络的时空关系，为实际的城市交通规划提供理论依据。

1研究区域概况

徐州市位于江苏省北部，地形以平原为主，市域中部有丘陵山地，山体高低不一。其主城区西至卧牛山煤矿，东含大黄山、大庙镇，南至连霍高速公路，北抵茅夹铁路、大运河，总面积为581 km2，辖泉山、云龙、鼓楼、铜山四个区。

随着城市机动化水平的提高，个别路段的交通矛盾日益凸显。

2研究方法和数据来源

2.1研究方法

1)最小阻抗可达性评价模型。

该方法由Allen(1995)提出，用中心点至所有目的点的平均最小阻抗作为中心点的可达性评价指标。不考虑出行目的，计算方便，能够对路网交通的便捷度做出初步评价。

(1)

(2)

式中：Ai——交通网络上节点i的可达性；

A——整个网络的可达性，即各节点可达性的平均值；

dij——节点i，j之间的最小阻抗，即最小时间或最短距离的平均值。

2)基于出行范围的可达性评价模型。

该模型通过计算研究区内各节点在给定时间内出行范围的大小，利用反距离权重插值法(IDW)生成可达性分布图，以评价交通网络各节点处机动能力的强弱。机动性是指道路能够到达某一地域的能力，与路网结构的合理性及道路基础设施的完整性有关。路网结构越合理，基础设施越完善，在一定时间内能到达的范围也就越大，机动性越强。

3)可达性系数模型。

可达性系数指各节点的可达性值与交通网络平均可达性值之比，它反映了各节点的可达性在整个交通网络中的地位。值越大，表明该节点的可达性越低，计算公式如下：

(3)

其中，Ai为第i个节点的可达性值；Ri为可达性系数。若Ri>1，表明该节点的可达性在区域平均水平之下，否则说明该点的可达性优于区域平均水平。

4)交通道路网密度模型。

道路网密度指建成区内道路长度与建成区面积的比值，它反映了整个区域内道路的疏密程度，其值越大，道路网的分布越密集，反之，则松散。路网密度计算公式：

(4)

式中：L——路网内道路中心线的总长度；

A——道路网能够服务的用地总面积。

5)道路网连通度评价模型。

研究区内各节点依靠道路相互连通的强度，称为道路网的连通度，记为C。道路网中的节点和边连通方式各异，连通性能够揭示出网络中各节点的连通状况，体现道路网的结构特征。计算公式如下：

(5)

式中：L——研究区内道路的总长度；

A——研究区总面积；

n——节点总数；

H——相邻两节点的平均空间直线距离；

ξ——道路网络变形系数。

2.2数据获取及处理

本研究以江苏省徐州市主城区的交通网络为研究对象，基础数据为徐州市1∶1 000交通地图和徐州都市区现状图，在AutoCAD 2013环境下进行分层数字化，导入ArcGIS 10.2中。基于GIS平台对道路网进行拓扑处理，并建立网络数据集、设置要素类属性。考虑到研究区域尺度较小，本文并没有针对不同等级的道路赋予相应的行车速度，而是假设研究区域在一个相对理想的环境下，人均步行速度为74 m/min。

3交通网络可达性分析

3.1最小阻抗可达性评价及可达性系数

在基于最小阻抗可达性分析模型中，选取最小时间阻抗和最小距离阻抗，通过GIS平台，建立OD成本矩阵，实现了在交通网络中从多个起始点到多个目的地的最小成本路径查找，并计算出相应的时间、距离成本。根据统计出的各路口的可达性值以及整个路网的可达性，运用IDW方法生成研究区域的可达性分布图，颜色越深的地方表明可达性越好。

通过图1和图2，徐州市主城区交通路网呈由中心向四周放射状格局，且整个路网的可达性良好。尤其是其中部和东南区域，可达性相对其他位置较高。西北部地区道路较少，相对孤立。与中心区域相比，四周便捷程度较差。

根据时间可达性模型，计算各节点的时间可达性并统计可达性系数，生成可达性系数频数分布图。由图3，图4可知，其中约70%的节点可达性系数小于1，即优于交通道路网的平均可达性水平；23%的节点可达性与平均水平接近；7%的节点可达性较差。

由图5分析得，可达性最好的区域北至荆马河南路，南至金山东路，西至二环西路，东到三环东路。全部节点的距离可达性为271万km，平均值为1.28万km。可达性最高的路段为三环东路。根据时间可达性模型，可达性较好的区域南北向基本与前述一致，东西向有所扩大，东可至汉源大道，西达三环西路。

图6反映了主城区四个辖区之间的可达性相对大小关系，从高到低依次为：泉山区>鼓楼区>云龙区>铜山区。

3.2基于出行范围的可达性评价

基于出行范围可达性评价模型，将研究区内所有节点作为起始点，利用ArcGIS计算各路口默认中断为1 000 m的出行范围。通过统计结果衡量其机动性的强弱，出行面积范围越大，机动性越强。

由图7可知，颜色越深的区域机动性越差。彭城广场、徐州市中医院和快哉亭公园的淮海西路、淮海东路、建国西路、建国东路、中山北路、中山南路、解放路的出行范围小，机动性最差，原因在于这些路段处于主城区的道路核心区，受车速和众多路口的限制，且交通基础设施不够完善。相反，机动性较好的区域分布在主城区外围沿线的地区，该区域车行速度较高且交叉路口少，机动能力强，交通便捷程度反而较高。

3.3道路网密度和连通度分析

通过在ArcGIS中统计，得到研究区域内道路总长约为1 829 km。即主城区道路网密度约为2.22 km/km2，根据GB 50220—95城市道路交通规划设计规范，市中心地区公共交通路网密度应达到3 km/km2～4 km/km2。可见目前的路网密度远不满足规范要求，易导致交通循环不畅，使道路所承担的实际功能与其等级不符，影响道路功能的发挥。

通过计算道路网的连通度，当变形系数取1时，C=1.58。而C=1对应树状结构，各节点之间多为两路连通；C=2对应网格状结构，各节点之间为四路连通。C>2时，表明道路网结构成熟。根据实际情况，研究区域内的道路网节点间多为三路和四路连通。表明徐州市主城区的交通道路网的连通性较好，但并不成熟。

文章编号：1009-6825(2016)14-0013-03

收稿日期：2016-03-02

作者简介：王晓薇(1995- )，女，在读本科生；奚砚涛(1973- )，男，博士，副教授；陶季奇(1994- )，女，在读本科生；

中图分类号：TU984.191

文献标识码：A

武金(1995- )，女，在读本科生