基于ArcGIS和Python集成開發可達性分析工具的研究

胡　紅，賴鑫生

(上饒師范學院 數學與計算機科學學院，江西 上饒 334001)

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基于ArcGIS和Python集成開發可達性分析工具的研究

胡紅，賴鑫生

(上饒師范學院 數學與計算機科學學院，江西 上饒 334001)

為降低可達性度量的實現難度，彌補現有GIS軟件沒有集成可達性分析模型或方法的不足，在詳盡分析有關模型或方法與GIS集成研究現狀的基礎上，提出以改進潛能模型作度量模型，按GIS內部集成方式，使用面向ArcGIS 10的Python腳本編程技術集成開發可達性分析工具的設想，對可達性潛能模型分析原理、工具開發環境配置、使用數據的預處理要求、工具的具體設計流程和實現方法等作了詳細敘述。最后以評價某市小學教育資源空間布局合理性為例，闡述工具在實際應用中應采取的使用方法和流程，實例評價結果驗證工具開發的有效性。

ArcGIS；Python；集成開發；可達性分析工具；潛能模型

可達性(accessibility)一詞現已廣泛應用于城市公共設施服務評價、城市規劃合理性分析以及同城化研究與比較[1]等多個方面，其被廣泛采用的定義為：可達性是人們以某種方式克服空間阻力到達目標地的能力值、難易值，或是人們在一定空間范圍內可獲得的資源數量[2-4]。而用于可達性度量的模型和方法的主要分類有：基于GIS空間統計與分析的統計指標法(如比例法[5])、出行成本法(如最小鄰近距離法、費用加權距離法[6]、網絡分析法等)、機會累積法(如等值線法[7]、移動或兩步移動搜尋法[8-9]等)、空間相互作用法(如潛能或改進潛能模型法[10]、胡弗模型法[11]、核心密度法[4]等)、時間地理學法[12]以及基于矩陣或空間句法的拓撲法[13]等。劉長富，彭菁，宋正娜等對這些模型和方法的優缺點作了充分的比較和分析，認為實際應用中選用何種模型或方法取決于設施種類、研究區域或單元的大小，不能簡單認為模型或方法的表達式、計算式越復雜越好[2,4,5]。

許多學者近年來偏向使用GIS技術進行可達性研究。然而，由于可達性相關研究所涉及的地理空間及一般屬性數據量普遍較大、處理流程復雜，且現有GIS軟件沒有集成可達性度量的相關模型和方法，因此，現實工作中可達性度量的實現難度較大。學者往往需要把多種工具組合在一起，人工干預每一項操作、人工管理繁雜的原始資料和過渡性數據。

模型或方法與GIS集成既可以發揮GIS在空間數據管理與分析方面的優勢,也可以發揮模型或方法在各專業領域應用分析的優勢[14]，降低模型或方法的實際應用難度。但迄今為止，除紀亞洲[15]等人利用ArcGIS ModelBuilder建模方法集成應用自定義城市綠地空間可達性評價分析模型外,有關這一方面的直接研究并不多見。由此，本文擬以GIS集成開發思想為指導，利用面向ArcGIS的Python腳本編程技術[16]集成開發基于ArcGIS和潛能模型的可達性分析工具，并在實際事例中應用和驗證這一工具的有效性，以期能降低可達性度量的實現難度，彌補現有GIS軟件沒有集成可達性分析模型或方法的不足，進一步推動可達性在相關領域的應用。

1　模型或方法與GIS集成的研究現狀

不少學者已對常見應用評價、模擬或預測模型與GIS的集成和應用作了大量研究，如：張瑜等借助GIS與數學模型集成技術，研究分析了區域耕地的有效磷富集狀況及生態風險空間分異特征[17]；位佳等借助 GIS 與烤煙產值最佳估測模型集成技術，開展了福建煙區烤煙產值分區的研究[18]；張建新等利用ArcGIS ModelBuilder設計了自動處理影像數據的方法和模型，使用模型與GIS集成的方法擴展了ArcGIS 軟件在影像數據處理方面的功能[19]；戴慧等利用ArcEngine組件開發技術集成14 個國土生態安全定量評價模型，研發了一個通用性強的國土生態安全評價系統[20]；向詩劍等以一種松耦合的、基于矢量的集成方式探索了一種集成ABM與GIS分析新能源汽車擴散的實現方法[21]；黃國如等實現了城市雨洪模型SWMM與ArcGIS的集成[22]；張攀攀等實現了大氣環境模型與GIS的緊密集成[23]；黃宏勝以完全集成方式實現了資源環境模型和GIS的集成應用[24]。

上述研究顯示，學者對模型或方法與GIS集成的研究主要聚焦在模型或方法與GIS軟件或組件的集成應用(如文獻[17-18])和集成開發(如文獻[15,19-24])的技術與方法的研究，集成形式主要有3種：①GIS系統與模型或方法應用系統間的松散集成(如文獻[17-18,21-22])；②GIS組件與模型或方法應用系統間的緊密集成(如文獻[20,23])；③模型以拓展模塊形式在GIS環境中無縫友好的完全集成(如文獻[15,19,24])。

比較而言，上述①、②兩種集成形式由于能獲得統一的用戶界面及操作，且在實現方式上有GIS組件或系統本身提供的有力支持(如簡潔而完備的腳本語言、自帶建模工具以及組件對象本身屬性和方法的應用)，因而更能降低模型或方法在各專業領域應用的具體實現難度，所以與此相關的設計與實現技術,如GIS組件集成開發技術、Model Builder空間分析建模技術、面向ArcGIS的Python腳本編程技術等即成為當前模型或方法與GIS集成應用研究的主要方向。

2　可達性潛能模型分析工具的開發實踐

鑒于上述分析，本文簡要介紹按GIS內部集成方式、使用面向ArcGIS的Python腳本編程技術集成開發可達性潛能模型分析工具的理論依據、技術方法和實現流程，以促進學者將其它相關模型或方法與GIS集成，提高可達性及GIS在各專業領域的應用程度。

2.1 可達性潛能模型分析原理

潛能模型作為可達性度量模型是區域經濟學、地理學借鑒物理萬有引力定律研究社會、 經濟空間相互作用的成果。潛能模型提出至今，得到了國內外學者積極應用和改進。本文以Guagliardo[25]、鄭朝洪[26]、宋正娜[5]等人提及的改進潛能模型為工具度量可達性的方法，其計算表達式表示如下：

(1)

2.2工具開發環境的配置

Python是Guido van Rossum于1991年推出的一種功能強大的面向對象的開源編程語言，具有簡單易學、不受局限、跨平臺使用等諸多優點，因此，從ArcGIS 10開始，Python被ESRI進一步整合到ArcGIS 10的用戶界面，成為用戶進行地理處理工作流的首選腳本語言。而Arcpy是ESRI在ArcGIS 10中推出Python站點包，其中包含有91個函數、37個類、5個模塊。利用Python和Arcpy用戶能訪問ArcGIS中所有獲得許可的函數和功能模塊，編寫出完備的應用程序(不僅僅是腳本語言角色)，將不同組件或對象“粘合”在一起，開發出和ArcGIS中其他常規工具一樣使用的用戶自定義工具、拓展ArcGIS在各專業領域中的應用，使用戶能高效而快捷地實現地理處理任務的自動化。

雖然工具功能代碼文件可以利用常用文本編輯器及ArcGIS 10自帶的Python集成開發環境IDLE(又稱Python Shell)創建和編輯，但是PythonWin是一個比IDLE更便于開發、更適于在Windows平臺上穩定使用的優秀編輯器，它具有代碼折疊、代碼提示、語法著色、監視、交互式調試、錯誤提示等能讓程序員盡可能清晰、快捷地瀏覽、高效地輸入和修改代碼的功能和優點。因此，本文選用Win7+ArcGIS 10.2+PythonWin 2.7.3作為可達性潛能模型分析工具開發的環境配置，并在ArcGIS Geoprocessing Options中將PythonWin設為默認的腳本工具編輯器和調試程序以方便代碼編輯和運行調試。

2.3工具使用數據及預處理要求

使用數據按要求進行預處理是工具正常運行的重要保障。本工具正常運行需用戶先行在需求點、設施點圖層的屬性數據表中分別設置有指代需求點可達性影響因素(與式(1)中Pk對應)和設施點本身吸引力(與式(1)中Mj對應)的字段，而后再利用ArcGIS OD成本矩陣(Origin-Destination cost matrix，源點—目的地成本矩陣)分析功能生成各需求點(源點)到所有設施點(目的地)的OD成本矩陣分析圖層(以下簡稱“OD分析層”)。圖1展示了需求點、設施點兩圖層屬性數據表結構具體設計要求，其中”Pop”、”MJ”兩字段分別與式(1)中的Pk和Mj對應，OD分析層的”Total_長度”字段則與式(1)中的D對應。

圖1　需求點、設施點、OD分析層的屬性數據表結構

2.4基于ArcGIS和Python實現工具分析功能的方法

工具詳細設計流程為：①利用PythonWin編寫實現工具功能的Python程序代碼，并將它保存成后綴為.py的文件；②在ArcGIS系列軟件ArcMap的Catalog中找到“我的工具箱”結點，右鍵單擊新建一工具箱，用于存放即將創建的新工具；③右鍵單擊新建工具箱，通過腳本添加向導在依次彈出的3個對話框中分別完成以下a、b、c 3項工作：

a.設置腳本工具的名稱、標簽、描述和樣式表。

b.指定工具的功能代碼文件，即上述①中的.py文件。

c.設置腳本工具參數(包括參數顯示名稱、數據類型、默認值及方向等)。

本設計將工具樣式表文本框設置為空，這樣工具就獲得了和ArcToolBox中所有工具一樣的界面樣式，具體可見圖2。

圖2　工具運行界面

表1是本工具各參數的詳細設計信息。用戶通過圖2所示界面提交的參數主要通過Arcpy的GetParameter、GetParameterAsText函數傳遞給程序變量。

表1　工具參數設計信息

工具主要功能是在用戶給定的出行摩擦系數下通過Python語言和Arcpy站點包按改進潛能模型計算式(如式(1)所示)快速計算出所有設施點的可達性值，具體實現方法如下：

1)導入arcpy、sys、os模塊，接收用戶輸入參數，利用python語言的isdigit函數判斷用戶輸入的出行摩擦系數B是否為整數，如是整數則取VBFld值為“V”+B ，否則為“V”+B.replace(“.”,“_”)，而后利用python調用arcpy的AddField_management函數為OD分析層添加名為VBFld值的字段。

2)運用同樣方法為設施點圖層、需求點圖層、OD分析層的屬性數據表添加名為VjBFld、AiBFld、ABFld值的字段。

3)使用Python自定義函數ConShp(ODAnaLyr,joinField1,ConShp,joinField2,joinName,exp,calFld)連接OD分析層和需求點層，計算每個需求點服務需求給相應設施點可達性造成影響的影響分量，分量值寫入OD分析層屬性數據表的VBFld字段。

4)使用Python自定義函數js_aivj(fc,fld,r1,r2)計算每個設施點受所有需求點影響的總和，和值寫入設施點圖層屬性數據表的VjBFld字段。

5)使用Python自定義函數ConShp(ODAnaLyr,joinField1,ConShp,joinField2,joinName,exp,calFld)連接OD分析層和設施點層，計算每個需求點至相應設施點的可達性分量，分量值寫入OD分析層屬性數據表的ABFld字段。

6)使用Python自定義函數js_aivj(fc,fld,r1,r2)計算每個需求點至相應設施點的可達性和，和值寫入設施點圖層屬性數據表的AiBFld字段。

7)利用arcpy.TableToExcel_conversion()將設施點圖層、需求點圖層、OD分析層的屬性數據表分別導出生成Excel數據表格文件。

實現以上功能的關鍵在于如何使用Python語言和Arcpy站點包編制ConShp()、js_aivj()兩個函數。以下是這兩個函數的關鍵代碼：

def ConShp(ODAnaLyr,joinField1,ConShp,joinField2, joinName,exp,calFld):

……

arcpy.MakeFeatureLayer_management (ODAnaLyr,templayer) #根據輸入要素類創建臨時圖層

arcpy.AddJoin_management(templayer,joinField1,ConShp,joinField2) #圖層連接

arcpy.CalculateField_management (templayer,calFld,exp,“PYTHON”) #為圖層計算字段值，exp為計算表達式

…… #移除連接等等

def js_aivj(fc,fld,r1,r2):

count = int(arcpy.GetCount_management(fc).get

Output(0)) # 返回要素類中包含的要素數

…… #初始化avitems列表,元素個數count+1

with arcpy.da.SearchCursor(ODAnaLyr,[r1,r2]) as cursor:#遍歷行對象提取字段值，累加r2字段值至相應列表元素

for row in cursor:

avitems[row[0]]=avitems[row[0]]+row[1]

#創建一個用于更新要素類屬性行的游標

cursor=arcpy.UpdateCursor(fc,″″,″″,″″,″Id″)

row=cursor.next()

i=1

while row:

row.setValue(fld,avitems[i]) #行對象賦字段值

cursor.updateRow(row) #更新、保持行對象

row=cursor.next()

i=i+1

3　應用實例

為驗證工具的有效性，特將上述開發的可達性潛能模型分析工具應用于江西上饒中心城區小學教育資源空間布局合理性評價實例。以下簡要說明這一實例應用的背景、過程、方法和結果。

3.1應用背景

上饒市位于江西省東北部，東聯浙江，北接安徽，南挺福建，其中心城區計劃到2020年規劃建設用地規模達75.3 km2(約占城區總面積的50%)，道路主干網將發展成為“六橫九縱”的結構，水南、三江、站前、帶湖、老城、新城等6個片區間至少有兩條主干道相連。伴隨這種空前發展的態勢，近10年來城區范圍內新建樓盤達49座之多。不容置疑，倍受關注的城區小學教育資源可達性及其受人口規模影響的情況會隨著城區居住人口數量與空間分布結構的變化發生較大改變。由此，本文利用上述自制的可達性潛能模型分析工具對該區現有小學教育資源的相關指標作了如下分析和預測，以向相關規劃和管理部門提供決策參考。

3.2應用數據準備

基于2.3提及的工具使用數據預處理要求，本應用在數據準備階段所做的主要工作如下：

1)收集城區用地規劃電子地圖(2007-2020)、城區旅游電子地圖(2013-09)，利用ArcMap 10.2、ArcCatalog 10.2從收集到的電子地圖中提取生成表示城區17所小學、114個居民點、城區道路網絡、行政區劃等的矢量空間圖層。

2)為降低評價工作復雜度，本文以學校師資數量的多少確定學校服務吸引力的大小(具體見表2)，并在上述矢量圖層的屬性數據表中錄入各地理對象的一般屬性信息數據，如：學校名稱、師資數量、服務吸引力、片區歸屬、居民點名稱、人口數量及道路名稱等。

表2　學校服務吸引力大小

3)根據《中小學校設計規范GB50099-2011》提及的“城鎮完全小學的服務半徑宜為500 m”及“小學生上學時間控制在步行10 min左右”建議要求及實際情況考慮，本文假定小學生上學的最大行程分別為750 m，創建道路網絡數據集，然后分別以居民點為源點、學校為目標點，利用ArcGIS網絡分析模塊中的OD成本分析功能求解各居民點到限定范圍內(即750 m，下同)所有學校的最小成本(以距離衡量)矩陣，生成相應的OD成本矩陣分析層。

3.3應用方法及結果數據的分析和結論

3.3.1應用方法及結果數據的獲取

在圖2所示的工具對話框中依次輸入假定的出行摩擦系數β和OD分析層、居民點圖層、學校分布點層及分析結果的存放路徑，點擊“確定”按鈕，即可由工具自動運行指定的Python腳本程序在10～20 s內快速求解出各居民點至限定范圍內所有學校的可達性值。

為使計算結果符合客觀實際，本研究分別假定出行摩擦系數值β為1，1.5，2，依次利用本工具求解假定出行摩擦系數下各學校受周邊人口規模影響的程度和各居民點居民就學的可達性值，而后通過計算方差及與實際調研相對比的方法分析已取得的3個值組，最終認定β取1.5時其相應值組最符合當初的實地考察情況。表3為β取1.5時中心城區各小學受周邊人口規模影響的程度值，其分級符號渲染效果如圖3所示。

表3　各小學受周邊人口規模影響的程度值

圖3　各小學受周邊人口規模影響的分級符號渲染

表4是β取1.5時各居民點居民就讀小學的可達性值表。

3.3.2結果數據分析與結論

統計表4數據可以發現，城區114個居民點中僅36個居民點至限定范圍內所有小學的可達性高于平均水平，占整體的31.6%；不在任何小學服務范圍的居民點數多達51個，占整體的44.7%。

為進一步了解城區小學服務狀況，本文根據已采樣的114個居民點可達性對全區各地可達性進行析取克里格(Disjunctive Kriging)插值預測和分級渲染，得到如圖4所示的效果圖。

表4　各居民點居民就讀小學的可達性

注：限于篇幅，可達性為0的居民點并未列出，在此以…表示

將圖4所示的析取克里格插值預測圖層與城市分區圖層疊加相交，統計分區內各層次可達性的占地面積可以發現：站前片區絕大部分區域就讀可達性較低，新城區次之；相反，水南片區、老城區就讀可達性普遍較高，而三江片區就讀可達性一般。具體詳情可見表5。

綜而言之，上饒中心城區居民就讀小學的可達性水平較低，空間布局合理性差，主要表現為：①近半數居民點不在任何小學的服務范圍內，這些居民不能與其他居民公平享用城區小學教育資源。②城北、城西南、城東南就讀可達性最低。③城市中部雖集中有大部分小學，但有的學校受人口影響過重(如表2所示的十三小、十二小、實驗小學)，有的學校服務吸引力過低(如表2所示的八小、九小、七小)，其就讀可達性一般。該研究結論與實際調研所掌握的情況基本一致，符合可達性潛能模型分析原理，表明了某設施可達性受供需雙方空間距離及自身引力等因素影響的實質。

圖4　全區各地可達性析取克里格插值預測圖

表5　分區內各層次可達性的占地面積及比例

4 　結束語

本文對有關應用評價、模擬或預測模型與方法和GIS集成的研究現狀作充分的比較、分析和總結，并以Win7+ArcGIS 10.2+PythonWin 2.7.3為開發環境，利用面向ArcGIS的Python腳本編程技術集成開發了可達性潛能模型分析工具，對工具開發的理論依據、技術方法和實現過程等作了詳細的介紹，使用該工具對相應服務設施可達性及相關指標數據的求解僅需15 s左右，解決了因現有GIS軟件沒有集成相關度量模型或方法而造成的可達性度量難的問題，大大提高了對服務設施可達性進行量算與評價的效率，實例應用結果表明了工具開發的有效性、正確性。

與其他開發方式相比，基于ArcGIS和Python語言集成開發可達性分析工具的方法具有基于GIS組件和可視化語言獨立開發系統或功能模塊無法比擬的效率和成本優勢，需要的ArcGIS功能可以通過Python語言和Arcpy直接調用，避免了數據在不同軟件間的臨時存儲和中間操作，撇棄了ModelBuilder人機交互差、無法迭代嵌套對每個要素類中所有元素分別操作[19]的弱點。該研究有利于促進有關模型與GIS在各專業領域的進一步集成應用，能為廣大學者解決其它模型應用難的問題提供新的思路。

應用實例中，設施點自身吸引力評價因素單一，未能考慮多種因素對設施服務自身吸引力的影響；又由于地圖、人口等影響可達性評價的基礎數據缺乏、實際勘查難度大等原因，需求點至設施點的通行路徑、設施出入口等的采集并不完整。使用者在實際應用本工具時如能消除這些不足，可提高評價結果的滿意度。

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[責任編輯：劉文霞]

Research on integrated development of an accessibility analysis tool based on ArcGIS and Python

HU Hong, LAI Xinsheng

(College of Mathematics and Computer Science, Shangrao Normal University, Shangrao 334001, China)

In order to reduce the difficulty of accessibility measurement and make up for the shortcomings of existing GIS software not integrated with accessibility analysis model or method, based on a detailed analysis on the present research situation of models or methods and GIS integration, this paper proposes to develop an accessibility potential model analysis tool by using the python scripting for ArcGIS 10 and the GIS internal integration method. And then, it gives an detailed account of the development environment configuration, requirements of data preprocessing, design process and implementation method of this tool. Finally, the practical application method of this tool is described by an example of a spatial layout rationality evaluation on urban primary education resources, and the evaluation results demonstrate the effectiveness of tool development.

ArcGIS; Python; integrated development; accessibility analysis tool; potential model

10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2016.11.009

2016-01-21

國家自然科學基金資助項目(61562071);江西省自然科學基金項目(20151BAB207020);上饒師范學院科研基金資助項目(2011001)

胡紅(1980-)，女，講師，碩士.

TP319; P208

A

1006-7949(2016)11-0043-07