城市路網下旅游醫療救援路徑選擇TR-LRP模型研究

施蓓琦，陳 能，王 冕，沈 霖，唐律軒

(1.上海師范大學旅游學院，上海200234;2.上海旅游高等專科學校，上海201418)

一、引 言

近年來，旅游目的地各類災難事件數量呈快速上升的勢頭，自然災害已成為制約我國旅游業可持續發展的重要因素之一［1］。自然災害所引起的旅游安全救援已經越來越受到關注，新頒布的《旅游法》也設立專章全方位規范了旅游安全問題。然而我國對旅游安全救援的研究尚處于起步階段，研究內容多為旅游救援的基礎框架、本質或原理，以及災后恢復研究［2-5］，尚缺少旅游醫療救援的研究及相關實證分析。本文基于旅游災害和緊急醫療救援體系，對旅游醫療救援的概念進行了界定，即游客及相關人員在旅游過程中遇到突發性自然災害，為了盡可能減少人員傷亡，醫療機構對救援對象快速提供醫療急救服務，由此有效減少損失，降低對旅游地形象和客源市場的影響;并依據《旅游突發公共事件總體應急預案》中“屬地救護、就近處置”的原則，構建旅游救援定位線路模型，合理定位出救點，得到快速、安全、高效的旅游醫療救援路徑。

二、旅游醫療救援路徑選擇模型

1.旅游醫療救援路徑選擇影響因素

(1)路段行程時間

突發自然災害情況下，旅游醫療救援需要解決的最根本問題就是如何及時將受害游客撤離受災地區，送往實施救治的醫院，從而達到減少游客傷亡的目的。因此，救援的關鍵因素是應急點和救援點之間的路段行程時間，可通過GIS網絡分析計算起訖點(OD)路段行程時間，以確保應急救援車輛的快速性［6］。

(2)交通網絡通達性

道路網絡作為城市的基礎設施，其空間通達性的優良與否決定著旅游醫療救援中物質流、能量流和信息流的通暢程度。因此，可通過空間句法模型，把城市實體路網空間相互聯系抽象為連接圖，從而表達路網通達性［7］。本文采用路鏈(road stroke)來取代應用于小規模空間連接的軸線，以道路的自然形態單元、應用感知組織一種自動組織、探測地圖上各種要素的可視化系統，對符合拓撲規則的路段構建路鏈［8］。進而，從路鏈的局部集成度來表征某個空間與距其幾步內的拓撲聯系緊密程度，公式如下

式中，RRAi=2(MDi－ 1)/(n － 2)/Dn，n是網絡中總節點數，為平均深度值(dij為連接圖上任意兩點的最短距離)，Dn=2{n［lb((n+2)/3 － 1)］}/［(n － 1)(n － 2)］。

(3)自然災害危險性對路段通行能力的影響

自然災害不僅對公路本身造成破損，而且易導致路網中部分道路的擁擠程度出現不穩定，這種功能性破壞延長了路段的行程時間。通過層次分析(AHP)的指標權重法，式(2)得到自然災害危險度綜合評價指數的分級結果，進而得到影響救援通行能力的修正系數，公式分別為

式中，Rp為自然災害危險度綜合評價指數;Wj為綜合權重;Xij為柵格單元中各種自然災害的等級;Wr為自然災害危險性影響下的路段通行能力修正系數。

此外，還需考慮旅游醫療救援醫院的容納能力，把旅游醫療救援醫院的床位數量作為旅游醫療救援點定位的約束條件。

2.TR-LRP模型建立

旅游醫療救援路徑選擇模型是集定位、資源配給和路線選擇于一體的定位和運輸路線安排模型(tourism rescue location-routing problem，TR-LRP)，用來確保旅游醫療救援路徑的時效性和可靠性。式(4)反映了救援的時效性目標;可靠性則以自然災害危險性影響下的路網通達性最大化為目標，以連乘積形式表示串聯路段關系，再以對數取負得到路網可靠性指標(4-2);合理調度醫療救援資源，降低出救點數Yj，是模型的資源集約性目標。公式分別為

模型的約束條件為

依據醫院救護車救護病人的最佳時間，車輛到達時間應小于應急救援時限(T'=20 min)的要求，見式(7);可供救援的床位數量Hj大于等于景區事發點所需的數量Xi，見式(8);保證所需床位數量Hj和應急救援醫院點Yj的一致性，見式(9);判定出救點Yj是否參與救援，見式(10)。

3.模型解算步驟

TR-LRP模型作為多目標模型，在求解過程中存在NP(非確定性多項式)問題，可通過信息熵求得各目標功效系數法把多目標函數轉換成單目標函數，并采用基于粒子群算法的近似算法進行求解［9］:

1)確定粒子群算法參數:粒子個數K、迭代次數L、各個群體認知系數c1和c2、慣性系數ω。

2)隨機產生一個初始粒子，判斷粒子是否滿足約束條件，若不滿足就調用修正函數，對粒子進行調整，使其滿足模型中的各個約束條件;計算每個粒子的適應度值。

3)計算初始粒子的適應度值，從中選出全局最優粒子。

4)根據公式不斷優化更新粒子，同時將更新后的粒子分量組成合法粒子。

5)如此循環直至到達最大循環次數則輸出全局最優解退出，否則返回步驟2)重新計算每個粒子適應值。

由此確定出救點，進一步基于城市拓撲路網集，使用ArcGIS中的網絡分析確定救援行駛的最優路徑。

三、研究區域與數據處理

1.研究區域

成都位于四川盆地西部的岷江中游地段，自然景觀豐富，歷史悠久，文化底蘊深厚，旅游業成為了成都國民經濟發展的支柱性產業。然而，成都多受自然災害的影響，一旦發生自然災害事件，不僅對旅游產業造成嚴重破壞，而且會影響整體國民經濟的健康發展，因而做好旅游醫療救援定位和路徑確定是有效執行實施旅游安全救援必不可少的步驟。

2.數據處理

(1)旅游景區和醫療救援點數據

成都共有56個2A級以上景區(如圖1所示)，人文景觀主要積聚在市區，周邊市域松散分布著自然景觀。與旅游醫療救援有關的非營利性綜合醫院則有170家，呈現出中心城區凝聚性分布的特征。除定位旅游景區點和應急救援醫院的地理位置外，還可從成都旅游局政務網、成都日報等官方新聞報道中挖掘有關自然災害影響下各景區受災游客數量情況;從成都衛生信息網獲取救援醫院的等級、床位數量等信息。

(2)交通網路通達性

應用眾源地理數據獲取OSM(open street map，http:∥www.openstreetmap.org/)中的成都市道路數據，對原始非標準化數據通過拓撲檢查進行質量控制，構建成都路網數據集，并存儲源要素的連通性、行駛限速、單行限制等屬性。由此將拓撲路網數據集用于計算應急點和救援點之間的路段行程時間;并依據式(1)，由Axwoman［10］軟件計算基于路鏈的局部集成度LIi，從而表征成都市路網拓撲松散或緊密的程度，對通達性進行分析(如圖2所示)。

圖1 成都旅游景區和醫療救援點分布

圖2 成都市交通路網通達性

(3)自然災害危險性影響下救援通行能力修正系數

基于多層次自然災害危險度評價指標體系(見表1)，分別從《中國地震動峰值加速度區劃圖》、美國地質勘探局(USGS)地震數據庫、2010年四川省地質環境監測數據、《四川省洪澇災害圖》《四川省旱災圖》獲取相應指標的數據。輸入這些數據，由yaahp軟件進行層次分析法計算自然災害危險度評價指標的權重，即地震 0.412，泥石流 0.161，滑坡0.208，洪澇 0.127，干旱 0.092。據式(2)應用柵格計算器進行加權因子疊置，得到自然災害危險度綜合評價指數，如圖3所示。再由式(3)把自然災害危險性轉換為穿越自然災害危險區域的路段通行能力修正系數。

表1 自然災害危險度評價指標體系

圖3 成都市自然災害危險性分級

四、成都市旅游醫療救援路徑選擇結果分析與探討

1.模型結果

導入上述數據，由信息熵計算得到3個目標函數的功效系數，即時效性 0.67，可靠性 0.21，資源集約性0.12，進而把多目標函數轉換成單目標函數。將群體規模K設定為100，慣性權重系數ω在［0.4，0.9］區間內，則采用線性遞減權值策略，各個群體認知系數c1=c2=1.4。由此運用粒子群算法進行TSLRP模型的優化求解，得到結果，見表2。表明粒子群算法對于TP-LRP模型能快速收斂，且能得到穩定性好的最優解。鑒于旅游醫療救援的關鍵為救援的時效性和安全可靠性，以1800次迭代的穩定結果為TS-LRP模型求取成都市旅游醫院救援的最優解，從170家備選的綜合醫院中確定41家為56個旅游景區提供旅游醫療救援服務。

表2 TR-LRP優化解

2.優化探討

(1)空間布局優化

縱觀這41家旅游醫療救援點在各區縣的分布(見表3)。成都市主城區內應急救援資源充足;而青白江區和錦江區的旅游景區偏離城區中心，較難得到本區應急醫療救援中心的有效支撐，青白江區客家杏花村旅游景區需要依托龍泉驛區第二人民醫院的救援;周邊的都江堰市在汶川地震后，醫療應急資源得到了補充，因而旅游資源與醫療應急資源空間分布的合理性，使得旅游應急醫療救援中心在保證應急救援供應充足的同時能盡量少占用出救點調度資源;但其他縣區如邛崍市、蒲江縣、大邑縣、雙流縣的醫療資源在縣市中心積聚化，不便于處于縣市邊緣的旅游景區應急救援。

(2)行駛路徑優化

由于受到路網通達性和自然災害危險性對救援通行能力的影響，救援車輛出行路徑問題不能僅用最短路徑，而是在最優路徑求解中融入這兩個因素。基于拓撲路網數據集，由ArcGIS網絡路徑分析功能模塊規劃城市路網下的從旅游景區到應急救援醫院救援行駛路徑，如圖4所示。

表3 成都市旅游醫療救援點定位結果表 個

圖4 成都市旅游醫療救援路徑

從上述結果分析中可知，在醫療資源充足的市中心區域，其旅游醫療救援點定位配給方面更具有選擇性;而市郊地區的旅游景區與醫療應急資源配置分布不均，不利于救援的醫療響應。尤其對于天臺山旅游景區、西嶺雪山景區之類的山岳型景區而言，由于受復雜山岳型地貌及自然災害因素的影響，其旅游醫療救援的艱難程度比一般地區更為復雜;且山岳型景區往往偏離縣市醫療資源聚集區，很難得到緊急醫療救援中心的有效支撐。因此，景區的旅游醫療救援不僅需要有合理的醫療資源配置，同時還需要加強對救援的醫療響應、救援的衛生評估、景區管理與醫療救援容量聯動信息獲取，以及對于山岳型景區旅游救援需求預測等問題綜合研究。

五、結束語

本文根據旅游醫療救援路徑選擇的實際需求，在考慮救援資源定位—配給—路徑的基礎上，引入路段行程時間、交通網絡通達性和自然災害危險性對于路段通行能力的影響等因素，提出了旅游醫療救援定位和運輸路線安排模型，保障了旅游醫療救援過程中對路徑決策的安全性、實時性及快速性等要求。應用GIS空間分析技術和優化算法分析成都市旅游醫療救援路徑選擇，以實際旅游景區(點)、醫療救援點和道路路網數據得到分析結果，為旅游醫療救援提供了決策支持;并對成都市域內山岳型景區旅游醫療救援存在的問題進行了探討，這也將是下一步研究的重點。

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