基于GIS位置分配模型的公交站点布局优化研究——以武汉市南湖片区为例

白 杨 刘 稳

（武汉大学城市设计学院，武汉 430000）

基于GIS位置分配模型的公交站点布局优化研究
——以武汉市南湖片区为例

白 杨 刘 稳

（武汉大学城市设计学院，武汉 430000）

公交站点是城市公共交通的重要组成，其布局合理与否直接影响城市公共交通的运行效率和吸引力。文章以武汉市南湖片区为例，应用GIS网络分析工具对研究区域公交站点的布局现状进行分析，之后针对现状问题使用位置分配模型对区域公交站点布局进行优化研究。研究针对不同情景提供了三种优化方案，通过对比分析，认为第三种方案更具优势。本文关于站点布局的优化过程为相关问题研究提供了技术方法，优化结果可以作为研究区域未来站点布局的参考。

位置分配模型；公交站点布局优化；武汉市南湖片区

引言

伴随我国经济的快速发展及城市化进程的加速推进，城市发展速度惊人。然而在城市的快速发展过程中，随之而来的环境问题和社会问题也不容忽视。在交通领域，逐年上升的人均机动车拥有量与人均道路面积比严重失衡，造成交通拥堵、环境污染、城市热岛效应等一系列问题。为缓解上述矛盾，前国务院总理温家宝在2012年10月主持召开国务院常务会议，研究部署在城市优先发展公共交通。

城市公共交通作为现代交通的重要出行方式，具有运量大、污染小、效率高等优点，是缓解城市交通问题的关键，应当作为城市交通的主要方式大力推广。加强公共交通建设，增加公共交通的吸引力，可以缓解大量小汽车出行给城市交通带来的压力，是现今和以后我国各级城市交通发展的总趋势。然而目前我国大多数城市公共交通出行比例偏低，城市公共交通的效用并没有得到最好的发挥。

公共交通站点是城市公共交通的重要组成部分，站点布局合理与否直接影响到公共交通的运行效率和吸引力。本文利用GIS中的位置分配模型对武汉市南湖片区的公交站点布局进行优化研究，通过对比分析得出比较适宜的布局方案，为区域站点优化提供参考。

1 武汉市南湖片区公交站点布局实证研究

1.1 研究区域概况

南湖片区是近年来武汉市房地产开发的热点区域，因东临南湖而得名。一般认为南湖片区是指白沙洲大道以东，南湖以西，雄楚大道以南，三环线以北的区域。研究区域在南湖片区的基础上有所扩大，南北分别以三环线和雄楚大道为界，东部以珞狮路为界，西部到长江东岸。

区域现状路网比较密集，大体呈网格状分布。道路走向以白沙洲大道为界，以西多为东北—西南走向和西北—东南走向；以东道路为东—西走向和南—北走向。为了便于陈述，以二维平面地图为参考，将区域内道路用横向和竖向进行表达。区域横向主要道路有雄楚大道、江国路、江盛路、雅安街、建安街、南湖大道和三环线；纵向道路由西向东主要有武金堤路、白沙洲大道、南李路、平安路、书城路和珞狮路。这些主要道路也是区域公交站点分布较多的道路。

除公路外，区域内还有武汉市轨道交通5号线、7号线、8号线在建。考虑到公共交通的整体性和协调性，因此在对公交站点的布局进行优化时，未来轨道交通站点也将作为设施点在优化模型中使用。

1.2 数据描述

本文关于区域站点布局优化的研究所需数据包括人口数据、建筑数据、现状路网数据、现状步行路网数据、现状公交站点数据和未来轨道交通站点数据。人口数据和建筑数据来自武汉市地理信息中心；路网数据、步行路网数据、公交站点数据和轨道交通站点数据是作者依据百度地图和智能公交APP使用ArcMap制作。

1.3 区域公交站点布局现状问题研究

1.3.1部分区域公交站点分布与人口分布匹配度差，站点布局不合理

将研究区域的人口数据和站点数据叠加，获得人口分布与站点分布对比图（图1），字母ABC标示之处代表站点分布与人口分布匹配度较差的典型区域。

如图1所示，研究区域北部整体人口分布较多，相应站点密度也较大，但是图中A区站点分布密集而人口密度却不高；南部整体人口密度较小，但是图中B区、C区站点分布较少而人口密度较高。所以研究区域的公交站点布局整体上与区域人口分布大致匹配，但一些具体位置的站点分布还需要调整。

图1 研究区域现状站点分布与人口分布对比图

1.3.2区域公交站点服务面积不足，公共交通覆盖率有待提高

使用ArcMap中的缓冲区工具对站点做500米缓冲区，这些缓冲区可以看成是公交站点的有效服务区，通过计算可以得出区域公交站点服务面积。在得出站点服务面积的基础上，可以进一步计算区域的公共交通覆盖率。公共交通覆盖率是衡量公共交通发展程度的重要指标，反映了一个城市公共交通服务的便捷程度。公共交通覆盖率的计算式如下：

公共交通覆盖率=建成区内公共交通站点服务面积/建成区面积

根据计算式计算，研究区域公共交通覆盖率约为82.53%。《城市道路交通规划设计规范》中关于城市公共交通覆盖率的建议是，以300米为半径计算公交站点服务面积，公交覆盖率不得小于城市建成区面积的50%，以500米为半径计算，不得小于90%[1]。研究区域的公共交通覆盖率显然不足。

2 武汉市南湖片区公交站点出行生成预测

2.1 预测方法

可达性模型是预测公交出行需求的方法之一，与其他预测方法相比，其优势在于运算更加简便，更能反映城市交通的微观特征。可达性内涵于1959年由Hansen提出，即在城市公交需求预测中各节点在交通网络相互作用的机会大小，我们可以将可达性理解为出行者通过公共交通工具到达目的地的便利程度[2]。可达性的研究围绕关键的四类构成要素进行，即交通、用地空间布局、时间、个体[3]。这四项构成要素同时也可以看做是可达性的影响因素。例如良好的交通设施条件、合理的用地布局、恰当的出行时间选择、较强的个体行动能力，这样的情况下可达性好，反之可达性差。

黄正东以距离衰减理论为基础，利用GIS分析工具，提出了城市公交出行需求预测的模型方法。其预测的基本流程是采用负罗切斯特可达性模型估算站点周边公交出行发生概率，结合人口分布模型获得站点周边的公交发生分布，应用双约束蒙特卡洛分解算法，获得全市公交吸引分布[4]。预测方法的流程如图2所示。

图2 基于可达性模型计算公交站点出行需求

研究区域公交站点的部分生成值（表1）代表以站点为中心在阻抗范围内居民的出行量，数值越大，代表此站点周边居民的出行需求越大。在应用位置分配模型时，作为候选设施点的公交站点被选择的机会是有区别的。被选择机会的大小对应候选设施点的权重属性，权重值即为公交站点的生成值。

2.2 预测过程

（1）在ArcMap中加载研究区域的公交站点数据、建筑点数据和步行路网数据；

（2）以500米为半径对站点建立缓冲区，筛选出缓冲区内的建筑点数据i；

（3）以研究区域的步行道路网为基础，计算每个建筑点i在步行路网中到达公交站点的距离d，距离信息保存在建筑点的属性表中；

（4）计算建筑点i的公交出行概率,信息保存在建筑点属性表中，计算公式为：；

（5）将缓冲区范围内建筑点的出行生成累计相加得出站点S的公交生成值Ps：。

表1 研究区域公交站点生成值（部分）

3 基于位置分配模型的公交站点布局优化

在GIS 的网络分析工具中，位置分配模型针对从可能的候选位置中选择指定数量的设施点非常有效，通常用于各种设施的选址问题。在实际应用中，选择何种问题类型进行求解取决于要定位的设施点种类。其中最大化覆盖范围问题模型以被覆盖的请求点数量最大化为目标，在定位设施点时会选择较多数量以满足优化目标，在此基础上给出更加适合的设施点布局。因此，本文使用最大化覆盖范围模型对研究区域的公交站点布局进行模拟优化。

3.1 优化过程

站点优化过程是模型的多次实验过程。实验中的自变量为 “要选择的设施点”数量，因变量为被选择的设施点数量。通过赋予“要选择的设施点”不同的数值来获得不同的优化结果，空间上反映为公交站点的不同布局。模型优化流程如图3所示：

图3 模型站点优化流程图

在站点优化布局的过程中，模型对于候选设施点的处理方式有两种：一是候选合适点位置合理，模型处理方式为选择此设施点，表现为图4中绿色方形设施点。二是候选设施点位置不合理，模型处理方式为不选择此设施点，表现为图4中红色方形设施点。

图4 设施点选择示意图

3.3 优化方案

方案一：候选设施点为现状公交站点和交叉口点数据，不设置必选设施点。需求点为建筑点数据。选择的设施点数量为113个，即现状公交站点的数量。

图5 方案一优化布局图

实验使用最大化覆盖范围模型进行模拟运算，优化布局见图5。此时的公共交通覆盖率约为86.10%，有47个公交站点被保留，66个公交站点被交叉口的位置取代，乘客从需求点到设施点的距离阻抗和为2043710.454959米。

方案二：候选设施点为公交站点和交叉口，必选设施点为轨道交通站点。需求点为建筑点数据。选择的设施点数为132个，这是加入轨道交通站点后设施点的数量。

实验使用最大化覆盖范围模型进行模拟运算，优化布局见图6。优化结果为62个公交站点被保留，其余51个公交站点被交叉口取代。此时覆盖率达到88.2%，乘客从需求点到设施点的距离阻抗和为1999048.163959米。

方案三：候选设施点为公交站点和交叉口，必选设施点为轨道交通站点。需求点为建筑点数据。选择的设施点数为n（88≤n≤244）,n的取值范围是区域公共交通覆盖率最大化时选择设施点的取值范围。

优化过程使用最大化覆盖范围模型模拟设施点从88个到244个之间公交站点个数和公共交通覆盖率的变化情况。因为设施点区间内的数字较多，所以文章以12个公交站点为单位制作了方案三的数据表（表2）。

图6 方案二优化布局图

表2 方案三优化数据表

数据显示，保留的公交站点数量与要选择的设施点数量呈正相关，而距离阻抗之和则与要选择的设施点数量呈负相关。即建立越多的公交站点，区域内乘客从需求点到设施点的距离成本越小，但是这也意味着公交公司要付出更多的成本。乘客需求并不是建设公交站点的唯一重要因素，公交公司建设公交站的意愿同样重要。

3.4 优化结果评价与建议

3.4.1优化结果评价

方案一是在区域公交站点原本数量的基础上进行的模拟，在不考虑其他公共交通方式的情况下，约有58.4%的公交站点分布不合理，被候选交叉口取代。其中雄楚大道、建安街、恒安路、珞狮路以及白沙洲大道公交站点冗余情况较为突出，站点布局改动较大。此方案是在现状基础上对公交站点的优化方案，没有考虑未来建成轨道交通的影响，优化结果不具前瞻性。

方案二的优化结果显示，区域公共交通覆盖率和站点保留数量有所提高，乘客从设施点到需求点的距离阻抗之和有所减少。此方案是在加入轨道交通站点后在原本公交站点数量的基础上进行的模拟，这说明了轨道交通建成对区域公共交通的积极作用。同时方案也体现了在非单一交通方式下站点优化的协调性，更具前瞻性和整体观。

方案三是相对开放的优化方案，在保证区域公共交通覆盖率最大的情况下给出多种选择。该方案同样使用最大化覆盖范围模型，要选择的设施点数量是一个区间，该区间是保证区域公共交通覆盖率最大化的数值区间，理论上在区间内以1为单位的156种结果都可以作为优化布局的选择方案。但是该方案需要权衡公交公司的利益和乘客利益，在数据上，分别对应选择的设施点数量和距离阻抗和。站点越多，乘客到达站点的机会就越大，但是公交公司则要花费更多的成本。因此在方案三的优化选择内建议决策者可以在资金允许的情况下选择尽可能多的设施点，然后按照模型优化后的位置对站点进行布局。

3.4.2优化建议

（1）合理公交站点布局，尽量满足居民出行需求。参照研究的优化方案，对区域公交站点布局进行调整，保留位置适当的公交站点并建设新的公交站点；合理布局公交站点，提高区域公共交通覆盖率，尽量满足居民出行需求。

（2）树立交通结构整体观，注重各交通方式间的协调。在建设公交站点时，其他交通方式也是重要的参考因素。区域未来有轨道交通建成，交通方式并非单一结构，因此在站点布局时应当考虑轨道交通站点的影响，注重各交通方式之间的协调。

4 结语

武汉市南湖片区的现状公交站点布局，存在位置分布不合理和公共交通覆盖率不足的问题。本文用GIS的位置分配模型对该片区公交站点布局进行研究并提供了三种优化方案，通过对比分析，方案三具有更好的适应性和灵活性。本文应用的位置分配模型是最大化覆盖范围模型，模型选择针对研究区域公交站点的现状问题，但最大化覆盖范围模型只是位置分配模型中的一种，不同种类的设施点类型可以选择不同的问题模型，在公交站点作为设施点时，最小化阻抗模型也可以作为候选模型考虑。

研究的不足之处是在提供的方案中需要权衡公交公司和乘客的利益做出最后决策，本文没有对此深入探讨，在公交站点的实际建设时，利益的权衡是一个值得探索的问题。

[ 1 ] 国家技术监督局,中华人民共和国建设部.城市道路交通规划设计规范[ M] .北京:中国计划出版社,1995 GB50220-95.

[ 2 ] HansenW.G.How Accessibility Shapes Land Use[J].Journal of American Planning, 1959, 25.

[ 3 ] Geurs K T,Ritsama van Eck J R.2001.Accessibility Measure:Review and Applications. Bilthoven, National Institute of Public Health and The Environment，The Netherlands[M]:265.

[ 4 ] 黄正东,刘学军.大城公共交通空间网络规划.[M].北京：科学出版社,2013.11:110-112.

Research on bus station layout optimization based on GIS location allocation model——A case study of Nanhu District in Wuhan

Bai Yang Liu Wen
（School of Urban Design of Wuhan University：430000）

The bus station is an important component of urban public transport and its layout directly affects the working eff i ciency and attractiveness of urban public transport. This paper takes Nanhu District in Wuhan as research area,applicating GIS network analysis tools to study the present situation of bus station layout in Nanhu District, then use location allocation model to optimize the layout of bus station. In this paper, three optimization programmes are provided for different situation.After comparison, it is concluded that the third programme have more advantages. The optimization process provides a technical method for the research of similar problems and the results can be used as reference for the bus station layout of the research area.

location allocation model; bus station layout optimization; Nanhu District of Wuhan

U492.1+1

A