一种基于GIS的测量公交服务可达性的方法

摘要

本发明涉及城市公交规划领域，尤其涉及一种基于GIS的测量公交服务可达性的方法，包括:第一步、在选定的区域内选择一个公交站点，并根据公交站点建立第一服务区，搜索第一服务区内所有的人口点，并计算每一个人口点到公交站点的第一网络距离，利用优化的衰减函数得到第一距离衰减值，进而得到公交站点的公交服务能力;第二步、在选定的区域内选择一个人口点，并根据人口点建立第二服务区，搜索第二服务区内所有的公交站点，并计算人口点到每一个公交站点的第二网络距离，利用优化的衰减函数得到第二距离衰减值，根据第二距离衰减值和公交站点的公交服务能力得到人口点的公交服务可达性。本发明的方法提高了公交服务可达性分析的准确性。

说明书

技术领域

本发明涉及城市公交规划领域，尤其涉及一种基于GIS的测量公交服务 可达性的方法。

背景技术

公共交通作为现代城市交通系统的有机组成部分，在城市交通系统中占 有重要的地位，大力发展公共交通已成为缓解我国城市交通拥堵、交通污染 等交通问题的重要途径。可达性是评价公共服务设施空间布局的重要指标之 一，也在人文地理学、区域经济学等学科中得到了广泛的应用，并且它已经 发展成为一个社会公平间题，使每个居民享有的资源和设施的机会均等，就 需要进行深入的分析、制定适宜的规划和推行有效的政策。

人们选择出行工具时会受许多因素的影响，例如:年龄，收入，汽车所 有权，出行距离，安全性等。但是步行至公交站的距离仍然是决定是否使用 公共交通的一个主要的因素。对公交站可达性的研究至今大多集中在基于距 离的方法和基于量化的人口百分比的“公交覆盖”概念。在一定程度上，这 是一个合理的选择，因为公交站大多是由行人访问。因此，他们有一个有限 的服务区，对于距离较远的居民没有吸引力。城市公交具有定时、定线及定 点的特征。60％的乘客来自公交车站附近300m的范围内，距公交车站500m 以上的居民基本不选择公交出行。McGrail和Humphreys主张用距离衰减函 数去说明搜索区的阻抗，同时用动态搜索的范围来反映“预期的”服务和人 口的流域。这样修改解决了服务区搜索范围内没有认识到距离的摩擦效应， 但是也提出了要用的距离衰减函数的精确函数形式问题。McGrail和 Humphreys使用了类似的阶梯式的方法，但有两个区域包括初期零衰减，之 后线性下降到零阈值距离。

发明内容

针对上述技术问题，本发明设计开发了一种基于GIS的测量公交服务可 达性的方法，目的在于提高公交服务可达性分析的准确性，使其更接近于真 实的环境。

本发明提供的技术方案为:

一种基于GIS的测量公交服务可达性的方法，包括以下步骤:

步骤一、在选定的区域内选择一个公交站点j，并根据所述公交站点在 ArcGIS10.0平台上建立一个网络距离d_max为0～500米的第一服务区，搜索所 述第一服务区内所有的人口点k，并计算每一个人口点到所述公交站点的第一 网络距离d_kj;

步骤二、根据下述公式计算第一距离衰减值W_kj

$W_{\mathrm{kj}}=\frac{1}{\sqrt{1+{\left(\frac{d_{\mathrm{kj}}}{200}\right)}^6}}\times 0.5+\mathrm{Exp}(-{d_{\mathrm{kj}}}^2/{200}^2)\times 0.5;$

步骤三、根据下述公式计算所述公交站点的公交服务能力R_j

$R_j=\frac{S_j}{\underset{k\in \{d_{\mathrm{kj}}\le d_{\max }\}}{\Sigma }{P_{k}W}_{\mathrm{kj}}},$

其中，d_kj为第一服务区内的任一人口点k和选择的公交站点j之间的距 离，P_k为第一服务区内的任一人口点k，即d_kj≤d_max的需求，S_j为公交站点j 的总供给;

步骤四、在选定的区域内选择一个人口点k，并根据所述人口点在 ArcGIS10.0平台上建立网络距离d_max为0～500米的第二服务区，搜索所述第 二服务区内所有的公交站点j，并计算所述人口点到每一个公交站点的第二网 络距离d_jk;

步骤五、根据下述公式计算第二距离衰减值W_jk

$W_{\mathrm{jk}}=\frac{1}{\sqrt{1+{\left(\frac{d_{\mathrm{jk}}}{200}\right)}^6}}\times 0.5+\mathrm{Exp}(-{d_{\mathrm{jk}}}^2/{200}^2)\times 0.5;$

步骤六、根据下述公式计算所述人口点的公交服务可达性A_k

$A_k=\underset{j\in \{d_{\mathrm{jk}}\le d_{\max }\}}{\Sigma }{R}_j{W}_{\mathrm{jk}}.$

优选的是，所述的基于GIS的测量公交服务可达性的方法中，利用 ArcGIS10.0的空间连接功能搜索所述第一服务区内所有的人口点或所述第二 服务区内所有的公交站点。

优选的是，所述的基于GIS的测量公交服务可达性的方法中，利用 ArcGIS10.0的网络分析功能中的创建最近设施点图层计算每一个人口点到所 述公交站点的第一网络距离或所述人口点到每一个公交站点的第二网络距 离。

优选的是，所述的基于GIS的测量公交服务可达性的方法中，所述第一 服务区或第二服务区的网络距离为400米。

本发明所述的基于GIS的测量公交服务可达性的方法具有以下有益效 果:根据高斯滤波器和巴特沃斯滤波器各自的优势，提出了一种优化的方法， 通过给高斯滤波器和巴特沃斯滤波器加一个系数，在保证巴特沃斯滤波器的 曲线的基本形态的情况下，使得计算出的可达性区间更大，因此用优化的高 斯滤波器和巴特沃斯滤波器衰减函数计算第一距离衰减值和第二距离衰减 值，并用第一距离衰减值和第二距离衰减值分别修正所述公交站点的公交服 务能力和所述人口点的公交服务可达性，使对公交服务可达性的分析更加准 确和接近于真实环境。同时所述公交站点在ArcGIS10.0平台上建立第一服务 区，搜索所述第一服务区内所有的人口点，所述人口点在ArcGIS10.0平台上 建立第二服务区，搜索所述第二服务区内所有的公交站点，二者相互矫正配 合，与真实环境的相符度更高，满足人们出行的实际情况。

附图说明

图1是本发明所述的基于GIS的测量公交服务可达性的方法的流程图;

图2是高斯滤波器衰减函数曲线;

图3是巴特沃斯滤波器衰减函数曲线;

图4是优化的衰减函数曲线;

图5是利用本发明所述的方法得到的某一地区公交服务可达性与利用巴 特沃斯滤波器得到的该地区公交服务可达性的对比示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照 说明书文字能够据以实施。

如图1所示，本发明提供一种基于GIS的测量公交服务可达性的方法， 包括以下步骤:

步骤一、在选定的区域内选择一个公交站点j，并根据所述公交站点在 ArcGIS10.0平台上建立一个网络距离d_max为0～500米的第一服务区，搜索所 述第一服务区内所有的人口点k，并计算每一个人口点到所述公交站点的第一 网络距离d_kj;

步骤二、根据下述公式计算第一距离衰减值W_kj

$W_{\mathrm{kj}}=\frac{1}{\sqrt{1+{\left(\frac{d_{\mathrm{kj}}}{200}\right)}^6}}\times 0.5+\mathrm{Exp}(-{d_{\mathrm{kj}}}^2/{200}^2)\times 0.5;$

步骤三、根据下述公式计算所述公交站点的公交服务能力R_j

$R_j=\frac{S_j}{\underset{k\in \{d_{\mathrm{kj}}\le d_{\max }\}}{\Sigma }{P_{k}W}_{\mathrm{kj}}},$

其中，d_kj为第一服务区内的任一人口点k和选择的公交站点j之间的距 离，P_k为第一服务区内的任一人口点k，即d_kj≤d_max的需求，S_j为公交站点j 的总供给;

步骤四、在选定的区域内选择一个人口点k，并根据所述人口点在 ArcGIS10.0平台上建立网络距离d_max为0～500米的第二服务区，搜索所述第 二服务区内所有的公交站点j，并计算所述人口点到每一个公交站点的第二网 络距离d_jk;

步骤五、根据下述公式计算第二距离衰减值W_jk

$W_{\mathrm{jk}}=\frac{1}{\sqrt{1+{\left(\frac{d_{\mathrm{jk}}}{200}\right)}^6}}\times 0.5+\mathrm{Exp}(-{d_{\mathrm{jk}}}^2/{200}^2)\times 0.5;$

步骤六、根据下述公式计算所述人口点的公交服务可达性A_k

$A_k=\underset{j\in \{d_{\mathrm{jk}}\le d_{\max }\}}{\Sigma }{R}_j{W}_{\mathrm{jk}}.$

所述的基于GIS的测量公交服务可达性的方法中，利用ArcGIS10.0的空 间链接功能搜索所述第一服务区内所有的人口点或所述第二服务区内所有的 公交站点。

所述的基于GIS的测量公交服务可达性的方法中，利用ArcGIS10.0的网 络分析功能中的创建最近设施点图层计算每一个人口点到所述公交站点的第 一网络距离或所述人口点到每一个公交站点的第二网络距离。

所述的基于GIS的测量公交服务可达性的方法中，所述第一服务区或第 二服务区的网络距离为400米。

从图2和图3可以看出，高斯滤波器在高低频间有比较光滑的过渡，产 生的振铃现象相比巴特沃斯滤波器要不明显，高斯滤波器在开始阶段衰减得 比较快，并且它的尾部拖得较长，所以它的衰减能力大于巴特沃斯滤波器。 而巴特沃斯滤波器的特点是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦，没有起 伏，这也就满足了人们离公交站距离越近，选择公交出行的机会越大的情况， 从本发明的实际情况出发，巴特沃斯滤波器更能满足发明的需要。

但是，从计算的结果看，用高斯滤波器求出的结果，可达性的区间范围 要比巴特沃斯滤波器更大，使得差异更加明显，便于观察某一地区可达性的 分异情况。因此，本发明根据高斯滤波器和巴特沃斯滤波器各自的优势，提 出了一种优化的方法，通过给高斯滤波器和巴特沃斯滤波器加一个系数，在 保证巴特沃斯滤波器的曲线的基本形态的情况下，使得计算出的可达性区间 更大。通过多次实验，我们得出在高斯滤波器和巴特沃斯滤波器前加系数0.5， 然后求和使得得出的可达性区间最大，即结果更优。由图4可以看出，优化 的高斯滤波器和巴特沃斯滤波器衰减函数曲线在100米内衰减较慢，人们选 择公交出行机会更大，权重相对较高，在曲线尾部300～400米内，当人口点 到公交站点的距离在300米以上时，人们选择步行至公交站点的心理状态相 对一致，曲线平缓，衰减较慢，满足人们出行的实际情况。

本发明的实验在ArcGIS10.0平台上，基于VBA脚本进行操作，使用 ArcGIS10.0的网络分析扩展模块来计算起点到目的地的矩阵(O-D)，即所有 人口点到用户指定的距离阈值内的公交站点。O-D矩阵由VBA脚本进行处 理，将其连接到人口数量，公交站点及公交路线的属性表，以产生一系列可 达性度量标准，包括到最近的公交站点的网络距离，用户指定的距离阈值内 所有公交站点的数量和用户指定的距离阈值内公交路线的数量。由图5可以 看出，利用本发明所述的方法得到的该地区的公交服务可达性优于利用巴特 沃斯滤波器得到的该地区的公交服务可达性，同一人口点由于采用本发明所 述的方法得到的公交服务可达性更加接近于真实情况。其中，灰色图标为利 用巴特沃斯滤波器得到的该地区的公交服务可达性，黑色图标为利用本发明 所述的方法得到的该地区的公交服务可达性，图例的大小代表公交服务可达 性的等级大小，图例越大说明此点的公交服务可达性越好，等级越高。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方 式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领 域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范 围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图 例。