集中连片特困地区公路可达性的时空演化特征研究*——以滇西边境山区为例

□ 陆 欢，戢晓峰，刘小兰，伍景琼

(1.昆明理工大学 交通工程学院，云南 昆明 650500;2.云南综合交通发展与区域物流管理智库，云南 昆明 650500;3.云南省现代物流工程研究中心，云南 昆明 650500)

1 引言

扶贫开发作为我国国家战略布局的重要内容，也是全面建成小康社会的关键目标。集中连片特困地区的贫困人口规模大、区位条件差、交通基础设施落后，使得脱贫难度加大。交通扶贫作为扶贫工作的重要组成部分，我国政府集中力量帮助贫困地区建设“通县”、“通镇”及“通村”公路，无论是在建设总里程数、建设等级还是通达深度上都取得了巨大突破。当前，急需基于可达性演化特征对交通设施空间布局和投资决策等开展研究，为交通扶贫战略提供理论支撑。

研究表明，交通基础设施建设是实现脱贫的重要保障，扩大交通设施覆盖面与存量对经济发展具有显著的空间溢出效应，但这种效应具有明显的时空差异。如张学良[1]测度了1993-2009年交通基础设施对经济增长的空间溢出效应，发现同一地区在某一发展阶段存在负的空间溢出效应；汪三贵[2]指出，与中东部地区相比，西部地区贫困村农户劳动力迁移受公路基础设施改善的影响更为显著。近年来，国内外学者对贫困地区的可达性开展研究，一些国外学者以欠发达国家和地区的公路为研究对象，分析其可达性发展变化的影响因素[3,4]，以及可达性格局与社会经济发展[5,6]及交通战略[7,8]的关系。国内学者对贫困地区交通可达性的研究主要集中在公路可达性的演化、可达性的改善对经济的影响及农村居民点空间格局与可达性的关系，如王武林等[9,10]以14个集中连片特困地区为研究对象，尝试分析公路可达性演化的空间特征；同时基于柯布—道格拉斯生产函数定量分析了武陵山区公路通达性改善对经济增长的影响；王璐等[11]以秦巴山区为例，通过空间回归分析模型揭示了交通可达性水平差异对人均GDP和城镇化率的影响；朱彬等借助GIS研究了江苏省射阳县农村居民点空间格局与可达性[12]。同时，相关可达性指标主要是通过将道路矢量数据进行拓扑变化后进行出行距离的计算，或是通过构建改进的引力模型进行加权平均旅行时间计算，较少采用基于ArcGIS栅格数据的加权时间成本距离计算可达性。

鉴于此，本论文基于ArcGIS软件平台，采取加权时间成本距离模型的分析方法，从不同空间尺度构建公路可达性时空演化特征的提取方法，并以我国14个集中连片特困地区之一——滇西边境山区为例进行验证。以期对集中连片特困地区公路的发展演化有更全面的认识，从交通设施空间布局和投资决策等方面，为我国交通扶贫战略实施提供理论支撑和数据基础。

2 研究区域概况与数据来源

2.1 研究区域概述

滇西边境山区是我国14个集中连片特困地区之一，集边境地区和民族地区于一体，是我国目前最贫困的地区之一。滇西边境山区包括云南省保山、丽江、普洱、临沧、楚雄、红河、西双版纳、大理、德宏、怒江10个地级市，56个县，80%的县是国家扶贫开发重点县。滇西边境山区公路建设极为落后，高速公路通车里程不足1000公里，干线公路网络化程度低。约有3.7%的乡镇和72.6%的行政村未通硬化路，约32.2%的自然村未通公路。

2.2 数据来源与处理

数据来源涵盖两个方面。一是公路交通网络矢量化数据，分别依据1985年、1995年、2005年及2015年人民交通出版社出版的《公路地图册》绘制而来。二是研究区域基础地理数据，主要包括研究区域整体及区域内的地级、县级以及农村居民点等矢量数据，主要根据云南省地图册、云南省城乡地图集及云南省行政区划图等绘制。

数据处理过程分为以下几步：①基于ArcGIS10.2操作平台，以地理图形基础数据为基准，进行统一空间坐标参照系统下的高斯—克鲁格(Gauss-Kruger)投影变化，并对道路交通图，市、县、乡级行政区划图进行地理配准和数字化，从而得到研究区域道路交通网络图层，市、县、乡级行政中心及农村居民点图层，对数据信息分层矢量化，存储于地理数据库中[13]。②将区域道路网络图层中的公路网矢量数据基于不同的出行速度进行栅格化。在选定每个栅格像元大小1km×1km的基础上，结合研究区域实际，依据行业标准《公路工程技术标准》(JTGB01-2003)，为不同时期的公路赋予不同的出行时间成本，即平均出行1km所需要的分钟数[14]，公式为：

(1)

式中：t为出行时间成本，单位为min；v为不同时期公路出行的规定速度，取值如表1所示。

表1 不同时期公路出行的时间成本

③将各层道路的时间成本栅格数据在ArcMap中进行重分类，再将目标点所在区域的图层矢量数据进行栅格化，与道路的时间成本栅格数据通过ArcGIS空间分析模块中的栅格计算器功能进行空间叠加[15]，得到区域的公路栅格时间成本图层。④运用ArcGIS空间分析模块中的栅格计算器及成本距离等工具的结合，得到区域内任意栅格至目标点的道路时间成本栅格图。

3 研究方法

3.1 基于路网-栅格集成法的加权时间成本距离模型

可达性的计量模型包括空间距离模型和时间距离模型。空间距离可达性模型由公路网的最短空间距离构成，公式为：

(2)

式中：Li表示节点i的空间距离可达性系数，其值越小则表示节点可达性越好；Sij为节点i至节点j之间通过公路连接所需的最短路程；n为区域内的节点个数。在此基础上，引入平均行车速度，构建时间距离可达性模型，公式为：

(3)

式中：Ti表示节点i的时间距离可达性系数，值越小说明节点可达性越好；lij为节点i至节点j的公路里程，vij为节点i至节点j的平均行车速度。由于真实地理环境中存在一定的空间阻隔，在相同的空间距离下，到达同一空间单元需要的时间成本可能不同。故本文采用时间距离可达性模型测度可达性。基于ArcGIS平台测度可达性包括网络分析法及路网-栅格集成法[16]，路网-栅格集成法目前广泛应用于区域可达性计算，具有更高的计算精度，其另一优势是能计算区域内的整体可达性，计算范围的空间覆盖面大[17]。综上，本文采取基于路网-栅格集成法的加权时间成本距离模型测度可达性，计算区域内每一栅格至某一目的地栅格的加权时间成本距离，公式为：

(4)

(5)

式中：N为区域内的像元总个数；Ci为第i个像元的时间成本值；Ci+1为行驶方向上的第i+1个像元的时间成本值。当行驶方向为垂直或平行时使用公式(4)计算时间成本值，当行驶方向为对角线时采用公式(5)计算时间成本值。

3.2 地级市尺度下的公路可达性测度

将地级市尺度下的公路可达性定义为在一定的时间段t内，从区域任意位置i出发向周边最邻近的地级市行政中心j出行，所需要的累积时间加权成本距离值Cij。运用ArcGIS空间分析等工具对全区域所有栅格数据，进行高精度计算，得到区域空间可达性分布格局。

3.3 县级尺度下农村居民点可达性测度

农村居民点是贫困地区的最小行政单元，是农村居民进行日常生产活动的主要聚集地。贫困地区的农村居民点规模大且分布广，研究其可达性可更细致的反映交通扶贫对区域可达性改善的影响。基于此，本文以县级行政区为研究节点，测度各农村居民点至县(区)的时间成本距离，由于数据量过大，出于易于分析的角度，再将县(区)作为评价单元，计算县(区)内每一农村居民点至其县(区)政府所在地的时间成本距离的平均值，从而进行可达性演变分析。

4 滇西边境山区公路可达性的时空演化特征

4.1 地级市空间尺度下可达性空间格局与演化

为辨识滇西边境山区的公路可达性水平，基于路网-栅格集成法的加权时间成本距离模型，通过ArcGIS平台计算得到1985年、1995年、2005年、2015年四个时间断面下，通过公路交通方式到达最近地级行政中心的栅格时间成本图，以反应公路可达性水平及其时空演化特征，结果如图1所示。

图1 1985-2015年地级市空间尺度下公路可达性水平

①1985-1995年，可达性空间格局呈现由不规则的“块状”分布向不规则的“环状”分布的过渡；1995-2005年，可达性空间格局呈现由不规则的“环状”分布向以各地级市行政中心为核心向外围逐渐递减的“核心-外围”结构特征的演化特征；2005-2015年，可达性空间格局呈现由“核心-外围”结构向“同心圆型”圈层结构的过渡。显然，公路网建设带来的空间收敛效应显著，表明各地级市内部的公路建设趋于均衡。

②1985年，区域北部的可达性优势地区形成了以楚雄、大理、保山、德宏四个地级市为轴的“带状”分布格局；到1995年，在东西方向形成“带状”分布格局的基础上，在南北方向也逐渐形成了以丽江、大理、临沧、普洱及西双版纳五个地级市为轴的“S型”分布格局。这一时期可达性的空间分布具有沿国道、省道等干线公路指向分布的特征，干线公路的分布格局对可达性水平的空间分布具有极为明显的指向性特征。但是，2005年和2015年，可达性在东西及南北方向呈现的分布格局未明显改变，说明干线公路建设对可达性空间格局的影响正在削弱。

③1985-2015年间，地级市空间尺度下区域内公路可达性水平均有大幅提升。1985年，区域各地至最近地级市行政中心的时间成本平均值为2.48h，至2015年降至1.03h，平均提高58%。

④公路建设符合边际效用递减原理，即可达性水平在可达性相对较差地区的提升速率更大。区域内可达性水平较差的怒江、普洱、临沧及丽江，其可达性水平的提升率均超过了50%，而可达性水平较好的保山、德宏及红河，可达性水平提升率均低于40%。

4.2 县级空间尺度下可达性的时空演化特征

为更细致的辨识农村居民点的公路可达性水平，在计算得到1985年、1995年、2005年、2015年四个时间断面公路交通可达性栅格图的基础上，利用ArcGIS的栅格提取工具获取各县(区)的农村居民点的可达性值，最后根据自然间断点分级法将56个贫困县的农村居民点可达性值划分为四个等级在ArcGIS中进行可视化表达，结果如图2所示。通过ArcGIS软件平台，运用栅格、矢量数据的处理、转换等工具及方法对数据进行挖掘和批量提取，获取了滇西边境山区各贫困县内农村居民点可达性的平均值，结果如表2所示。但是，仅从可达性数值很难反映农村居民点可达性的改善情况，为更清晰的辨识可达性改善程度，对每两个年度的可达性差值进行计算，得出县域农村居民点可达性的变化值，结果如表3所示。

图2 1985-2015年农村居民点公路可达性水平

表2 1985-2015年县级市尺度下农村居民点可达性平均值

表3 1985-2015年县级市尺度下农村居民点可达性变化值

①由图2可知，1985年至2015年，滇西边境山区农村居民点可达性值改善十分显著。1985、1995、2005和2015年，滇西边境山区农村居民点可达性的值域区间分别为(12.36，138.77)、(10.41,85.18)、(9.65,43.74)、(9.27,34.69)。可达性的最小值由1985年的12.36min减少至2015年的9.27min，速度提升了25%；可达性最大值也由1985年的138.77min减少至2015年的34.69min，速度提升率达到了75%。从可达性值改善的绝对量来看，最大值改善幅度达到了104.08min，最小值改善幅度仅为3.09min，两者改善值比例达到33,68:1，有效缩小了农村可达性的差距。滇西边境山区农村居民点可达性最小值一直位于区域中部，最大值覆盖地区则一直位于北部及南部。

②4个研究年度可达性均值分别为44.05min、31.38min、20.76min和19.85min，可达性水平提升了54.9%，说明滇西边境山区农村公路可达性水平提高显著，交通扶贫对可达性改善具有重大意义。其中1985-1995年，区域农村公路可达性水平提升了28.7%；1995-2005年上升为33.8%，这两段时期，正处于国家改革开放后农村扶贫开发工作的大规模推动和《国家八七扶贫攻坚计划》颁布后的扶贫攻坚阶段，国家在承认贫困，正确定义贫困的基础上，对农村扶贫开发工作尤其是区域内农村公路建设的投资力度巨大，进一步表明扶贫战略实施的进一步细化对可达性水平的提升具有强大的推动作用。

③从表2、表3分析可知，农村公路可达性改善的区域差异显著，将可达性的改善值按较好、一般、较差分为三个等级，从1985至1995年，农村公路可达性改善程度较好的县区是位于研究区域西北部的贡山县、福贡县、泸水县、兰坪县，区域中部的永平县、弥渡县、牟定县以及区域西部的陇川县、镇康县、耿马县；从1995年至2005年改善程度较好的县区在区域西北部依然是贡山县、福贡县、泸水县、兰坪县，同时区域中部的永德和云县以及区域东部的红河县、元阳县、江城县在这一时期属于可达性改善程度较好的县区；从2005年至2015年改善程度较好的县区由区域北部的鹤庆县、剑川县、宁蒗县以及区域南部的景谷县、江城县、宁洱县、澜沧县等13个县区。农村公路可达性改善的区域差异显著，但可达性改善程度较好的县区在不断发生变化，各县区农村可达性的差距在不断缩小，说明区域内农村公路建设发展水平趋于均衡。

5 结论

为获取集中连片特困地区公路可达性的时空演化特征，从地级市及县域两个空间尺度，构建了公路可达性时空演化特征的提取方法，以滇西边境山区为研究对象，获取了农村居民点可达性时空演化特征。①交通扶贫背景下，滇西边境山区公路可达性水平提升显著；②可达性分布具有干线公路指向性分布的特征，但随着公路网建设的日趋完善，干线公路对可达性的提升作用在下降；③公路建设在可达性水平差的地区可获得更大的可达性提升效益。滇西边境山区公路可达性的时空演化特征充分反映了国家交通扶贫的政策效应。国家对贫困地区的公路建设投资不断缩小了可达性差距，使贫困地区农村公路可达性水平逐步向均衡方向发展。习近平总书记高度重视扶贫开发工作，在2015年提出了精准扶贫等一系列的新时期扶贫开发思想。未来，在“十三五”期间，对于农村的扶贫开发工作应更加重视交通扶贫，并把工作中心转移到建设更多的低等级公路上来，全力提升贫困地区的公路交通可达性水平。