基于ArcGIS的路網交通可達性分析

摘 要：城市交通是城市經濟發展和人口活動的基礎，已成為不可或缺的重要環節。而城市軌道交通路網由于其運量大、速度快以及準點率高的特點，成為了改善城市公共交通的主要手段。在此背景下，提出基于ArcGIS對城市軌道交通進行交通可達性分析，更加利于提升目前交通網絡使用效率，并優化軌道交通網絡規劃。

關鍵詞：ArcGIS；路網；交通可達性；可達性分析；城市軌道交通

中圖分類號：P628 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2024）24-0142-04

Abstract： Urban transportation is the basis of urban economic development and population activities， and has become an indispensable and important link. The urban rail transit network has become the main means to improve urban public transportation because of its large volume， fast speed and high on-time rate. In this context， it is proposed to analyze the accessibility of urban rail transit based on ArcGIS， which is more conducive toimproving the efficiency of the current transportation network and optimizing the planning of the rail transit network.

Keywords： ArcGIS; road network; traffic accessibility analysis; urban rail transit

本文以重慶市主城區的軌道交通路網數據為基礎，通過ArcGIS網絡分析功能分析并計算重慶市主城區的交通可達性，再對交通可達性結果進行可視化表達，分析并總結交通可達性結果。

1 可達性概念

可達性的核心是指衡量從一個地方到達另一個地方所需付出的努力和成本，以獲取更多資源和服務的能力。

1.1 空間可達性

空間可達性具有廣泛的應用。其中包括選址分析與區位評價、邊緣區或弱勢群體研究以及城市空間結構等方面。選址分析和區位評價是為了保障社會和城市公共服務設施的合理布局。

1.2 交通可達性

在交通領域的可達性一般可理解為：采取一定的方式，經過某種途徑從某一地點到另一地點之間的難易程度。在定量化分析中，時間上可以從出行時間e74da25131499befa444365fac08e39a1a65211776f0aca9ab7cbe77cde9baaa上來分析，空間上可以從出行距離、服務范圍分析，見表1。

2 交通可達性的應用

交通網絡是衡量交通設施服務水平和效率的重要測度。在人文地理學、區域經濟學、交通運輸學和城市規劃等不同領域，可達性研究廣泛開展[1]。其中，交通可達性主要針對城市公共服務設施的布置情況進行研究，并以公園綠地、教育設施和醫療設施為主要對象[2]，見表2。

3 重慶市主城區交通可達性分析

3.1 研究區概況

本文以重慶市主城區為研究對象，隨著城市規模不斷擴大，市民出行在時間和空間上也相對集中，在高峰時期往往難以滿足人們日益增長的出行需求。據最新調查，主城區一些主干道每小時單向可承載超過3萬人次的客流量[3]，然地面公共交通每小時只能運輸不到1萬人次，巨大的供需矛盾導致城市擁堵問題。

軌道交通基本覆蓋重慶主城區，截至2023年，重慶主城區交通路網（軌道線路）運營線路共11條，總里程451 km，車站224座（包括換乘站）[4]。2022年，重慶軌道交通年客運量為9.11億人次。截至2023年5月，日最高客運量為2023年4月30日的471.9萬人次。

4.2 數據來源及介紹

1）路網方面數據：來源于OpenStreetMap網站，共獲取重慶市主城區交通線路（軌道）數據，包括所屬地鐵線路、站點名稱。

2）行政邊界數據：源自全國地理信息資源目錄服務系統，提取出重慶主城區的行政邊界。

3）POI數據：源自中國科學院資源環境科學與數據中心。主要獲取的POI興趣點類型包括購物、學校、醫院、美食、景點和酒店等[5]。

4.3 數據預處理

4.3.1 數據投影

數據統一投影到CGCS2000 GK CM 105E投影坐標系。

4.3.2 數據提取

對主城區的行政區劃、軌道交通路網數據與POI興趣點進行提取。

4.3.3 數據整理

針對屬于重慶主城區的實驗數據進行整理。

1）將多余的軌道交通線路刪除，對屬于同一條線路的軌道交通線段進行合并處理。

2）由于獲取的軌道交通數據是雙線，將其轉換為單線，提取軌道中心線。

3）對軌道交通網絡進行打斷相交線處理，需要根據實際運營線路來對路網進行調整，有些線路并不互通，利用打斷工具依照實際情況合并或打斷軌道交通路網。

4）對POI興趣點數據進行整理，如購物、景點、酒店、美食、學校和醫院這6類興趣點。

4.4 構建軌道交通路網

4.4.1 新建要素數據集

構建網絡數據集的線要素必須位于要素集中，新建文件地理數據庫、要素數據集，將軌道交通網絡數據導入到該數據集中。

4.4.2 拓撲檢查并修改

空間拓撲關系的基礎在于將點、線和面之間建立起聯系。在構建的要素數據中集中新建拓撲，選擇軌道交通路網要素進行拓撲檢查，制定檢查的規則。

4.4.3 構建網絡數據集

構建網絡數據集，在ArcGIS擴展分析時，通過數據集模型，調整資源流動的方向、速度和終點等屬性。

4.5 網絡分析

網絡分析可以解決復雜的網絡問題?？刹檎易罴崖肪€，還可指導尋找最近的急救車輛或設施點。

4.5.1 簡單路徑分析

“最佳”的標準可以是多樣的：路徑最短、耗時最短、花費最少等。將時間作為阻抗度量，則最佳路線即是耗時最短的一條路線。論文選取瓷器口、觀音橋、朝天門、園博園及川美等9個地點進行路徑分析。

4.5.2 服務區分析

網絡服務區，是指在特定阻抗范圍內可到達的所有街道都被包含在其中的區域。以某一設施點為起點，設定10 min內可以到達，則該設施點的10 min服務區將涵蓋所有連接至此設施點。阻抗設置為時間，可得到基于時間的服務區分析結果。

4.5.3 最近設施點分析

最近設施點分析主要用于權衡發生事件點位與設施點之間的所需的行程成本，并確定最優路徑。通過指定查找數量和方向（靠近或遠離設施點），能夠快速查找到最近的設施點。創建最近設施點分析圖層后，加載設施點及事件點數據[6]，論文選取的設施點數據為酒店，事件點數據為景點，查找離居住的酒店最近的5個景點位置，可得到最近設施點分析結果。

4.6 交通可達性分析

交通可達性分析是一種評估特定地區或地點在給定時間內通過不同交通方式（如汽車、公共交通、自行車或步行）可訪問其他地區或地點程度的方法。它通常用于城市規劃、交通工程和地理信息系統（GIS），以確定改進交通網絡和提高區域之間聯系的潛在領域。交通可達性分析考慮了多個因素，例如：①旅行時間，即評估不同交通方式從一個地方到另一個地方所需的時間。②旅行距離，即測量兩點之間的直線距離或實際行駛距離。③交通方式，即考慮使用不同交通方式（如汽車、公共交通、自行車或步行）的便利性和可行性。④頻率，即分析特定時間內交通服務的可用性，例如公共汽車或火車的發車頻率。⑤費用，即評估不同交通方式的成本，包括票價、燃油成本和停車費。

該分析可以用于比較不同交通模式之間的可達性，并確定改進交通網絡的潛在領域。例如，分析結果可能表明一個區域的公共交通可達性低于其他區域，需要增加公共交通服務或優化路線。同樣，分析結果也可能表明某些區域對自行車或步行用戶不夠友好，需要進行基礎設施改進以促進這些交通方式。

總之，交通可達性分析是評估和比較不同地區交通便利性的有價值工具。它可以幫助城市規劃師、交通工程師和政策制定者做出明智的決策，以改善交通網絡并增強不同地區之間的聯系。

可達性也指到達某個地點的難易程度。

1）新建OD成本矩陣：利用網絡分析工具，可以輕松地生成多個起點到多個終點的成本矩陣。這種矩陣包含每個起點到每個終點之間的路網阻抗，并將其存儲為一個表文件[7]。

2）反距離權重插值：反距離權重插值是基于插值區域內部樣本點之間的相似性，通過計算與鄰近樣本點的距離加權平均值來得出該單元格的預測值。最終將預測值組合起來得到一個平面化插值結果。求解即可得到可達性分析結果。

4.7 重慶市主城區交通可達性分析結果討論

基于重慶市主城區交通網絡（軌道）數據，通過ArcGIS網絡分析工具，對其進行交通可達性分析，得出以下結論。

4.7.1 路徑分析

論文選取9個地點進行路徑分析，按照創建停靠點的位置順序來確定最佳路線，得出最佳路徑分析結果。

4.7.2 服務區分析

中斷時間統一設置2、5、10、15、20、30 min。

1）美食服務區分析，65%的區域10 min內到達，所有美食區占研究區的33.32%，見表3。

2）購物服務區，52%的區域10 min內到達，所有購物區占研究區面積的33.47%，見表4。

3）醫療服務區，44%的區域15 min內到達，所有醫療區占研究區面積的32.21%，見表5。

4）景點服務區，61%的區域15 min內到達，所有景點面積占研究區面積的32.38%，見表6。

5）學校服務區分析，55%的區域15 min內到達，所有景點占研究區面積的32.89%，見表7。

6）酒店服務區，55%的區域10 min內到達，所有景點區占研究區面積的33.41%，見表8。

4.7.3 最近設施點分析

論文以酒店為設施點數據，景點為事件點數據，查找離居住的酒店最近的5個景點位置，求解得到分析結果。

4.7.4 交通可達性分析

交通可達性分析結果統計見表9。

由此可以看出，近70%的區域可以乘坐軌道交通在30 min內達到，交通可達性較好，主城區內均可在49 min內達到。其中，渝中區的可達性最好，均可在20 min內到達；北碚區的交通可達性最差，需要花費30～50 min才可以到達。

5 結論

論文以重慶市主城區內224個軌道交通站點為研究對象，構建軌道交通網絡分析交通可達性，利用ArcGIS網絡分析功能，從路徑分析、服務區分析、最近設施點分析及整體交通可達性4個方面對其可達性進行分析和評價。主要結果如下。

1）服務區分析結果：美食方面，65%的區域可以乘坐軌道交通在10 min內到達；購物分析，52%的區域10 min內到達；醫療方面，44%的區域15 min內到達；景點分析，61%的區域15 min內到達；對于學校，55%的區域15 min內到達；酒店分析，55%的區域10 min內到達。

2）交通可達性分析結果表明：主城區中心可達性較好而外部較差。在城區內均可在50 min內到達。其中，近70%的主城區在30 min內到達。渝中區基本被軌道交通線路覆蓋，可達性也最高；北碚區軌道交通線路少，可達性最低?？蛇_性與交通便利程度有關，可達性越高，交通越便利。

由此可以得出：重慶主城區的軌道交通發展基本完善，存在不平衡的問題。隨著城市的更新發展，交通路網更加重要。為了適應城市的發展，交通規劃應該更加完善，軌道交通網絡規劃及優化布局尤為重要。

參考文獻：

[1] 徐福林.測繪新技術在國土測繪工程中的應用研究[J].科技資訊，2023，21（23）：159-161.

[2] 李春輝，趙越，黃剛.融合多源數據的高精度道路地圖的構建[J].科技資訊，2024，22（2）：44-46.

[3] 程剛，郭磊善.基于GIS的公交換乘網絡構建及可達性分析[J].江蘇大學學報（自然科學版），2024，45（2）：191-197.

[4] 孫躍龍，鞠立華.基于ArcGIS Pro平臺的Python編程在勘探測量中的應用[J].科技創新與應用，2024，14（5）：168-171.

[5] 黃卓男，陳穎彪，吳志峰.珠三角城市群地表熱環境與生態系統服務價值解耦的時空特征[J].應用生態學報，2022，33（7）：1993-2000.

[6] 葛廣照.基于Silverlight的城中村地理信息系統設計與研究[D].淮南：安徽理工大學，2014.

[7] ArcGIS網絡分析交通可達性[EB/OL].（2022-01-01）.https：//zhuanlan.zhihu.com/p/358709219.