基于GIS和开放数据的公交可达性测度研究

谢国微 钱林波 庞煜

摘  要：公交系统是城市交通系统的重要组成部分，公交可达性作为评价公交系统的一项重要指标对于保证公交系统畅通运行，提高出行者出行质量具有重要的参考价值。文章借鉴空间阻隔模型和累积机会模型的思路，建立公交可达性的测度模型，引入精确度较高的交通开放数据，在ArcGIS软件中建立公交数据库，基于ArcGIS的空间分析工具设计了公交可达性测度流程。最后以南京市秦淮区作为研究区域，进行了实例分析，研究表明该测度方法具有一定的实用价值，能够为城市交通系统规划、土地利用规划以及居民出行提供参考。

 关键词：公交可达性;秦淮区;ArcGIS;开放数据

 中图分类号：F570    文献标识码：A

Abstract： The public transportation system is an important part of the urban transportation system. As an important indicator for evaluating the public transportation system， public transportation accessibility has important reference value for ensuring the smooth operation of the public transportation system and improving the quality of travel. The thesis draws on the ideas of the spatial barrier model and the cumulative opportunity model， establishes a measurement model of transit accessibility， introduces high-precision open traffic data， establishes a transit database in ArcGIS software， and designs measurement process of transit accessibility based on ArcGIS spatial analysis tools. Finally， the Qinhuai district of Nanjing city is used as the research area to carry out a case analysis. The research shows that the measurement method has a certain practical value and can provide references for urban transportation system planning， land use planning and residents' travel.

Key words： public transport accessibility; Qinhuai district; ArcGIS; open data

0  引  言

便捷的公共交通系统可以很大程度上满足城市居民的基本出行需求。然而，大城市经济迅速发展的同时，城市居民对于公共交通的需求也急劇增加，而城市公共交通规划周期往往较长，管理水平滞后严重，规划建设速度难以跟上城市的发展，导致公交线网和站点的布设出现诸多不合理之处，影响了居民出行方式的选择，因此，需要通过科学的方式对城市公交系统进行评价和优化。

 可达性的概念由Hansen[1]于1959年首次提出，他将其定义为节点间相互作用能力的强弱。之后不同领域的学者根据不同的研究对象和研究角度，提出了各自的可达性定义。在交通领域，公交可达性的一般定义为出行者选择城市公共交通作为出行方式，出行的方便程度。公交可达性作为一项评价城市公交系统的重要评价指标，能够反映城市公交现状，是城市公交线网规划以及周边土地利用规划的重要依据。

可达性的测度研究方面，理论层面上，以可达性的测度模型研究为主，陆化普[2]和陈洁[3]对公交可达性的几种基础测度模型进行了介绍和分析，包括空间阻隔模型、累积机会模型、重力模型、效用模型、时空约束模型等。目前对于可达性的测度方法通常也以上述模型为基础进行修正或组合构建新的可达性模型来进行测度。实践层面，伦敦市交通局近年来建立了一套相对完善的公交可达性评价体系（Public Transport Access Level，PTAL）[4]并投入到了应用中，国内许多学者则致力于通过地理信息系统（Geographic Information System，GIS）进行可达性的实际测度研究[5-7]。

总体而言，可达性是一个较为抽象的概念，在指标选取上也比较灵活。可达性的相关测度理论研究较为成熟，但在实践中，依然存在许多问题，尤其在公交可达性的测度中，需要考虑出行链的影响，在以拓扑学为基础的网络分析中，难以将其考虑在内，此外，公交可达性测度需要大量的数据支持，传统交通数据获取困难，且精度不高，具有滞后性，导致研究结果误差较大。基于此，本文将公交可达性拆分为宏观和微观两个层面，将互联网地图开放数据作为数据源，结合GIS技术，设计了公交可达性测度方法，并以南京市秦淮区作为研究区域，进行公交可达性的测度和分析。

1  数据来源和处理

本文通过Python和ArcGIS的Arcpy模块调用高德开放平台的API接口，批量下载交通开放数据。

（1）交通基础数据

 获取的交通基础数据包括医院、学校、车站等POI（兴趣点）的名称和坐标、行政区划、公交线路及城市路网的分布和长度等数据，另外还获取了路段的实时车速。本文以秦淮区五个工作日（2020.11.02～2020.11.07）的早高峰（7：00～9：00）和晚高峰（17：00～19：00）的平均车速作为秦淮区高峰时段的路段车速。公交车相比社会车辆而言，会受到公交停站等因素的影响，所以公交车速往往较慢。根据高德地图《2020年度中国主要城市交通分析报告》[9]，南京市高峰社会车辆—公交车速比为2.099，因而还需根据路段车速估算公交车速，这里取系数0.5估算公交车的运行车速。

（2）公交路径规划数据

公交路径规划数据是指高德地图通过用户出行的起讫点，为其规划的最优公共交通通勤路线方案，该方案有多种出行模式可根据用户的需求进行变更，其中包括：无地铁方案、最少步行方案、最经济方案、最快捷方案、最少换乘方案。通过批量选择起讫点，获取相关的公交路线规划数据，其中包含：起止点名称和经纬度、总距离、步行距离、车内时间、首末端步行时间、换乘次数。

2  公交可达性测度方法

2.1  公交可达性层次划分

 本文根据不同的评价对象以及不同的评价侧重点将公交可达性分为宏观公交可达性和微观公交可达性。

 宏观公交可达性：宏观公交可达性仅考虑公交车的运行过程，体现公交运营速度、站点和线网布设、周边土地利用等特征，不考虑出行链因素。

微观公交可达性：微观公交可达性用于评价居民选择公交方式出行的便利程度，包括乘客从起点到终点的全过程，除了在车阶段，还包括换乘阶段和首末端步行阶段。

2.2  公交可达性研究节点

为了便于定量分析，选择有代表性的研究节点来衡量可达性，根据节点的可达性值反映区域的可达性。本文选择了两类研究节点：

公交站点：公交往往在固定的站点停靠，与出行者进行交互的地点也仅为公交站点。因而选择公交站点作为宏观公交可达性的研究节点，根据测算公交站点的可达性来衡量区域整体的公交可达性。

 居民住宅：住宅区是居民出行的主要起点，公交系统应保证居民从住宅区出发到达各个目的地相对便利。通常以居民从家中出发到达其他区域的便利程度作为评价公交出行是否方便的评价标准。因此在微观层面，选择居民住宅作为研究节点。

2.3  公交可达性评价指标

时间指标：时间是公共交通可达性最基本、最重要的评估指标之一。时间越短，可达性越好。当研究对象是公共交通系统时，时间指标是公共交通的运行时间;当研究对象为出行者时，时间指标则是步行时长和在车时间。

空间指标：空间指标用于评估从起点开始，在一定时间内可以到达的地点或范围。常用的空间评价指标有可达距离、可达区域面积。此外，空间可达性的评价指标还包括POI、工作岗位数量等机会指标。

2.4  公交可达性测度模型

（1）空间阻隔模型

3  基于ArcGIS的公交可达性测度

本研究基于ArcGIS建立了公交数据库，采用上文建立的公交可达性测度模型并运用ArcGIS空间分析功能设计了公交可达性测度流程，最后利用ArcGIS的可视化建模模块Modelbuilder整合测度流程。

如图1所示，黄色矩形为工具，蓝色圆形是输入要素，绿色圆形是输出要素。用连接线将工具与要素相连，根据需要定义参数，运行模型后获取数据结果。

4  实例分析

本文选择南京市秦淮区作为研究区域进行公交可达性的测度和分析，秦淮区位于南京市主城中部，是南京市六个主城区之一。目前，秦淮区内共有12个行政街道，90条公交线路（包括2条大站快车线路），220个公交站点，公交线网总里程558.3km，有公交经过的道路网总里程122.3km。

4.1  宏观公交可达性

（1）时间可达性

通过ArcGIS软件计算秦淮区高峰时段的时间可达性，并采用反距离权重插值法进行可视化处理，以5分钟的时间间隔对可达性进行分级。

如图2所示，秦淮区公交时间可达性最优区域集中在洪武街道、夫子庙街道和大光路街道交汇处，随后向外扩散，距离中心区域越远，时间可达性就越差。其主要原因是中心区域站点分布比较密集，且中心点距离秦淮区其他各区域也相对较近，连通性较好。相反，光华路街道处于秦淮区最东部，与中心区域距离较远，连通性较差，土地开发程度与秦淮区中西部地区相比较差，站点密度小、数量少，因而时间可达性较差。

（2）空间可达性

通过反距离权重法对计算结果进行插值分析并可视化，采用自然间断点分级法对可达性分级。自然间断点分级法能直观地显示各个分级之间的差异性。

如图3所示，秦淮区公交空间可达性最优区域集中在朝天宫街道、洪武街道和五老村街道的交界处，随后向外扩散，随着距离中心点越远，空间可达性也逐渐下降。总体来说，东部区域空间可达性差，西北部区域空间可达性较好。其主要原因是：秦淮区西部区域是老城区，支路多，建筑密度大，而东部区域主要是园区和办公区，支路少，路网密度小，整体上秦淮区的路网密度呈现西高东低的分布趋势，路网密度的不同会使站点实际服务范围有所差异，进而影响公交的空间可达性;另外，秦淮区东部和西部的POI（兴趣点）密度差距大，东部地区的POI密度较小，如杨庄村委会站位于光华路街道，其500米服务范围内的POI数量只有4，而西北部區域是以新街口商圈为中心的核心商业区，因而POI密度较大，如新街口·石鼓路站，处于五老村街道，其500米服务范围内的POI数量达到了3 211。

4.2  微观公交可达性

考虑到数据获取的难度和时耗，因此仅选择秦淮区内的居民住宅作为出发地，秦淮区的8所三甲医院作为目的地，对秦淮区住宅的就医公交可达性进行实例分析，采用自然间断点分级法对可达性进行分级。

如图4所示，以各三甲医院为中心，就医可达性呈现向外辐射，逐步减弱的态势。整体而言，除了最南部和最东部区域，其余大部分区域的就医可达性级别均在较高及以上。各医院的高可达性覆盖范围有一定的差异，如相比较其他医院，南京市中医院的高可达性覆盖范围是最小的。且经过调查发现，与南京市中医院临近的红花街道可达性较差，居民以该地区住宅为起点，乘坐公交前往南京市中医院均需要进行至少一次的换乘，缺乏直达的公交，这说明了该地区以就医为目的的公交出行方式较为不便。

5  总  结

 本文首先基于Python从高德开放平台爬取了南京市秦淮区的交通数据。然后提出了公交可達性的评价指标、研究节点和评价层次，分别建立了宏观和微观层面的公交可达性测度模型，其中宏观可达性包括时间和空间可达性。最后，基于ArcGIS空间分析技术设计了公交可达性测度流程，分析了南京市秦淮区的宏观和微观公交可达性。

 （1）在可达性的宏观层面，秦淮区的时间和空间可达性均在中心点较高，然后向外辐射。西部地区比东部地区可达性更好。其中，由于东西部POI密度和路网密度的差异，东西部的空间可达性差异较为明显。

 （2）在可达性的微观层面，分析了秦淮区住宅的就医可达性。距离医院越近的地区，可达性就越高。研究发现，秦淮区中部和西部区域的就医可达性较好，但东部和南部地区的就医可达性较差，其中，南京市中医院的高可达性覆盖范围最小，可能与其附近街道缺乏直达公交有关。

参考文献：

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-105.

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收稿日期：2021-06-11

作者简介：谢国微（1996-），男，浙江温州人，南京林业大学汽车与交通工程学院硕士研究生，研究方向：交通规划与管理;

钱林波（1962-），本文通讯作者，男，江苏丹阳人，南京林业大学汽车与交通工程学院，教授级高级工程师，博士，研究方向：交通规划与设计、城市交通治理、交通设计。