基于ＡｒｃＶｉｅｗ對城市交通的密集度測度研究

摘 要：利用ArcView這一相對于Arc/Info等軟件更為方便、靈活且操作簡單、通用性強的地理信息系統空間分析方法對城市交通密集度進行測度，找出某一城市中哪里交通密集，哪里不密集，如何布局、管理更為合理。

關鍵詞：ArcView；城市交通；密集度

中圖分類號：C91文獻標識碼：A文章編號：1672-3198（2008）07-0023-02

1 城市交通密集的定義

具有高密度交通概念的城市必定是具有高度流動性的，具有多路徑選擇功能的，它也是一個城市是否需要發展現代化、大眾化智能交通系統的前提條件。需要注意的是本文所說的交通密集跟交通擁堵是不一樣的兩個概念，擁堵是交通的特指術語，一般含有貶義。交通擁堵是指由于交通干道車輛太多而引起的聚集；而密集是指某種事物的集中程度，是中性詞。它運用于很多方面，如人口密集、技術密集等。交通密集一般發生在交通主干道和大中型城市中，是交通車輛高度集中的一種表現。

2 ArcView空間分析方法的基本功能

我們知道ArcView空間分析模塊Spatial Analyst具有強大且完備的能力來分析數據空間關系和解決空間問題。

（1）距離制圖。它計算了主題中每個柵格與距離其最近的要素之間的距離，這些要素可以是點、線、或其他的有效數據，例如：一口井，一片零售店等。輸出的柵格數據表示了每個柵格距最近要素之間的偶幾里德（Euclidean）距離，即兩點之間的直線距離。距離制圖主要包括測定距離(Find Distance)和臨近制圖(Proximity Mapping)兩個功能。前者可以應用在：①為緊急醫療救護找到最近的醫院，②為失火建筑找到距其500米范圍內所有的消防水管等；后者則可以應用在：①確定一組電話交換塔的客戶服務范圍，②為某公司的銷售員工繪制工作區域圖等。

（2）密度功能。它主要根據輸入的點要素的分布，計算整個區域的數據分布狀況，從而產生一個連續的表面。它主要應用在：①根據河流交叉口的分布制作河網密度圖；②計算城鎮密度分布狀況。

（3）Surface Functions。這是采用抽象的表面（Surface）來表示連續分布的空間現象，表面中每一個柵格的值表示為z=f(x，y)，z值可以是高程值、濃度值或者是應用領域的其他量值，例如：污染、噪音等。在ArcView中，有兩種類型的Surface Functions：一種是Surface Interpolators，通過輸入的樣點數據產生以個連續的表面；另一種是Surface Analysis，主要對連續的柵格數據進行計算，從而對表面采用不同的表示法或提取在原表面中不太明顯的模式。這一功能可以用來制作某農業區的土壤有機質含量的分布圖。

（4）可視性分析。該功能實質上屬于對地形進行最優化處理的范疇。例如：電視塔的發射站、道路選擇、航空導航等。Visibility Function有兩種類型：一種是通視行分析Line of Sight，通過此功能可以顯示兩點之間的通視情況，從而判斷從一個觀察點是否可以看到目標物，回答了“從這里我可以看到它嗎？”的問題。另一種是可視區分析Viewshed Analysis，確定了從一個或者多個觀察點可以觀測到的區域，回答的“從這里我可以看到什么？”的問題。

（5）統計功能。在ArcView中有兩種統計功能，局部統計功能（Local Statistical Function）和分區功能（Zonal Function）。其中Local Statistical Function又包括柵格主題之間的（Between-Grid Themes）和相關柵格主題的(Relative-To-Grid Themes)統計。柵格主題之間的局部統計要求輸入多個柵格主題來計算輸出主題中每個柵格的統計值。例如：用此功能可以計算某農業區每個柵格某個年限之間的年平均糧食產量。而相關柵格主題的局部統計計算要求輸入一個柵格主題和一個附加的柵格主題或者數字，以便進行比較。例如：在上個例子中，為了確定哪些區域需要世家更多的花費，此功能可以提取這五年間糧食產量小于多少公斤的柵格。

（6）選擇、數學運算功能。選擇功能可以輸入的柵格主題中選擇和提取出一個柵格單元的子集，并通過Map Query命令創建邏輯運算表達方式來提取子集，達到對空間數據進行查詢的目的。數學運算功能主要運用數學運算符或數學函數。這里需要強調的是Map Calculator應用非常廣泛，能夠解決各種類型問題，尤其重要的是它是建立復雜的應用數學模型的基本模塊。

（7）領域分析、重分類功能。Neighborhood Statistics功能對輸入的點主題中的點要素或柵格主題中的柵格在特定的領域范圍內進行某種統計計算，在計算中使用了領域范圍內所有的點或柵格的值。Reclassification Function是將柵格主題的每個柵格的值改變為另外的值。Reclassify是按照一對一的方式將柵格值從一個變為另一個。 

（8）水文分析(Hydrologic Functions)功能。

3 ArcView空間分析方法在城市交通密集度的應用

3.1 路廊設計

路廊設計是道路設計中的一個重要環節，是定出公路最終線向的一個步驟。在路廊設計中，要綜合分析多種空間數據，包括大比例尺的土地利用、地形圖以及現有的道路網等。從各方面收集來的資料合并到ArcView資料庫中，建造約束多邊形，確定公路需要避開的區域，通常這些多邊形可以分為三級：

①必須要避開或減至最少；

②盡量避開或減至最少；

③可以避開或減至最少。

根據需要可以用權重表示不同的約束等級，并在地圖上分別表示，以便設計員在設計路線時盡量繞開這些區域，以免引起交通密集。然后將每條試驗性線路輸入到ArcView中，通過密度分析得到道路可能密集的區域，與約束多邊形進行疊加分析，計算路廊與每個多邊形相交的總面積，并乘以權重，得到該試驗線路的約束影響的加權總面積（Total Impact Weighted Area），用于比較這些線路設計。在計算得到TIWA之后，可以根據DEM進行線向的詳細設計，其主要操作是根據DEM得到道路橫斷面，進而進行填瓦方的優化，得到最終的路廊設計結果。

3.2 動態分段

城市交通動態是測試交通是否密集的重要因素之一。眾所周知，交通模型的一個顯著特點是多種線性物體重疊在以個物體上，如，限速區段，交通線路都與路網重疊，利用動態分段（Dynamic Segmentation）可以很好的解決在應用時遇到的困難。在這之前要對交通管理屬性進行記錄和控制。一般是通過線性定位方法與路網建立關聯，通常線性定位的方法有里程碑法和控制段法，前者采用路名和公路上的里程點來確定物體的位置；后者則采用公路分成相連的、長度不等的控制段，每段有一個編碼，并且其屬性一致。（表1）

動態分段是在數據庫中記錄道路的每種屬性的起止點到道路原點的距離，并不是真的將道路切斷存儲，適合于動態的分析，而且將道路的各種屬性以及其分布集中在一個圖層中進行管理，結合線性的定位方法，則容易實現各種“點線”以及“線線”的疊加查詢分析，例如：交通流量>800000AND路面狀況=“良好”AND道路分級=“省道”。

3.3 道路網絡拓撲

在交通網絡中，大多數線與線之間的交點是具有拓撲性的交點，即自在道路的交點處車輛可以轉向；這些在一般GIS的平面圖形中難以實現的問題在ArcView的中可以得到很好的解決，如立交橋，就需要借助三維空間才能得到很好的顯示，ArcView的可視性分析功能和拓撲的結合就能得到正確的表示從而使交通密度測試更準確。

3.4 流量和網絡分析的具體應用和相關模型

①“出行產生（Trip Generation）”模型。

根據交通分析區的土地利用形態以及其他社會經濟數據來估計各個區域所產生進和吸引的交通量，例如，居民區會產生出行，而商業區則吸引出行。

②“出行分布（Trip Distribution）”模型。

根據出行分析產生的結果，確定各個區域之間的交通量。

③“交通工具選擇（Mode Choice）”模型。

將交通量計算分配到交通工具上，計算車流量。

④“出行分派（Trip Assignment）”模型。

根據交通線路的容量和速度來測量哪里密集、哪里不密集，然后將車流量分配到各條道路上，使每一條道路都能順暢運行。

以上這些模型的很好運用以及結合ArcView的這些功能，就能很好的測量出某一城市的交通密集度，從而在一定程度上解決城市由于交通密集過度而產生的交通擁堵。

4 結論

本文站在GIS和GIS-T和前人研究的基礎上，充分運用ArcView的空間分析功能對城市交通密集進行了測度，其結果操作簡單方便，對城市交通密集度管理方面有一定的指導意義并得到了一些成果。同時為城市交通GIS應用的普及化和對傳統信息系統的大眾化做出了一定的貢獻。但是，在得到密集圖之后的重分類方面要做進一步的研究。

參考文獻

［1］湯國安等.ArcView的地理信息系統空間分析方法［Ｍ］.北京：科學出版社，2002.

［2］蘇永云.基于GIS的路網交通仿真分析方法研究［D］.上海:同濟大學，2001.

［3］宋小東，鈕心毅.地理信息系統實習教程［Ｍ］.北京:科學出版社，2004.

［4］Hackenberg.New patterns of urbanization in Southeast Asia: an assessment J. Population and Development Review， 1990， 6 (3)3912419.

［5］Zeiler M. Exploring Arc Objects M. USA: ESRI Press， 2001.