基于GIS的地鐵站步行可達性研究

汪林，陳艷云

（1.天津市測繪院，天津 300381； 2.國家海洋信息中心，天津 300171）

基于GIS的地鐵站步行可達性研究

汪林1*，陳艷云2

（1.天津市測繪院，天津 300381； 2.國家海洋信息中心，天津 300171）

城市快速軌道交通，特別是地鐵交通，對于改善城市交通運輸，方便居民生活，減輕空氣污染，改善城市布局等方面起到巨大作用。由于城市地鐵交通樞紐工程建設周期長、造價高，建成后很難再進行較大規模的改進。因此，必須在設計階段需要對樞紐的服務水平進行評估和預測，以求能夠滿足遠期規劃的要求。進行地鐵站步行可達性的研究，是為了用步行可達性指標來量化鐵路樞紐的客流吸引區域和服務范圍，為地鐵的線網規劃提供參考標準，為規劃、設計人員提供一種定量的手段和依據。鑒于此，本文嘗試著利用GIS的技術，為地鐵站的步行可達性進行計算，提供準確的定量分析結果和可視化的評價結果，供地鐵的規劃者和決策者分析。

地鐵站；可達性；網絡分析；成本距離分析

1　引 言

地鐵以其快速、準時、安全、污染少、運量大、運輸效率高、擺脫交通堵塞和事故困擾等優勢，逐步成為世界各主要大城市中最重要的交通工具［1］，并在緩解城市交通瓶頸、緩和城市用地矛盾、優化城市交通結構、促進經濟社會可持續發展等方面發揮了不可忽視的作用。

可達性作為交通及城市研究中的一個非常重要和基礎的指標［2］，表征了一種特定的交通系統從某一給定區位到達活動地點的便利程度。地鐵車站可達性服務范圍的確定，是地鐵車站客流量大小、客流性質的重要判定依據，直接影響著車站規模的確定、車站設計、出入口分布以及車站周邊地區規劃。進行地鐵站步行可達性方法的研究，是為了用步行可達性指標來量化鐵路樞紐的客流吸引區域和服務范圍，為地鐵的線網規劃提供參考標準，為規劃、設計人員提供一種定量的手段和依據［3］。同時，還可以借此評估地鐵站周圍的附近設施的完善適宜情況，合理配置土地資源為公眾服務。

本文首先對常見的可達性度量方法進行比較，并根據地鐵站的特點構建適宜于評價地鐵的可達性度量方法，研究GIS中矢量和柵格兩種數據結構的可達性計算方法，來考察路網中單個地鐵站點的步行可達性來進一步確定整個地鐵路網的可達性，以便評價路網在空間布局及其分布上的合理性。重點解決以可視化的方式來描述地鐵站的步行可達性指標，并給出統計指標來供規劃者或決策者分析。本文擬實施的技術路線圖如圖1所示:

圖1　技術路線圖

2　可達性測度的理論與方法

2.1可達性含義

可達性的淵源久遠。在古典的區位論中。可達性被看做反映交通成本的基本指標，旨在對空間上某一要素實體（點、線或面）的位置優劣程度進行度量。Hansen 在1959年首次提出了可達性的概念，將其定義為交通網絡中各節點相互作用的機會的大小，并利用重力模型法研究了可達性與城市土地利用之間的關系［4］。

自此之后，可達性受到不同研究領域學者的廣泛關注，也因此產生了對可達性概念的不同理解。其中比較有代表性的有:Vickerman認為可達性是指在社會中產生的包括直接來源于個體作用和來源于整個社會如交通擁堵、環境污染等副產品作用的必然花費［5］；Weibull J?rgen認為可達性是個人參與社會相關活動的自由度［6］；Geertman指出可達性是在合適的時間范圍內選擇某種交通工具到達目的地的能力［7］；Morris將可達性定義為利用一種特定的交通系統從某一區位到達活動地點的便利程度［8］；楊育軍認為可達性是由土地利用和交通系統所決定的、人和貨物通過一定的交通方式到達目的地或參與活動的方便程度［9］。

2.2可達性度量方法評述

可達性是居民從某一地區出發利用某一交通系統所能接觸到的發展機會數量或實現目的的難易程度。地鐵線路對經過地區的經濟發展有很大的影響，因此，地鐵線路走向應盡可能有利于該地區的經濟發展和擴大吸引范圍，以更好地為顧客服務［10］。要使地鐵規劃比較合理，應正確設置地鐵的線路同時還需考慮地鐵車站的出入口位置和數量，提高地鐵站的步行可達性。

可達性度量方法多種多樣，目前常用的可達性度量方法主要包括距離法、累積機會法、等值線法、重力模型法、概率法、頻率法、平衡系數法、時空法、效用法、基于矩陣的拓撲法、基于空間句法的拓撲法等等。路網規劃與交通系統評價中常用的有距離法、累積機會法、等值線法、重力模型法、效用法和時空法［11］。

地鐵步行可達性評價的準確還需選擇合適的度量方法作為參照標準。最短距離法和加權距離法比較直觀，但是在涉及地鐵站出口多個源點，往往不能很好支持。尤其是最短距離法，考慮的因素太少，單獨用距離來度量可達性，會受到眾多的限制。重力模型法由于需要考慮距離的衰減，地鐵站到達附近周圍設施的衰減函數不好確定，難以考慮時空因素。效用法難以評估效益值，在考慮地鐵可達性需要大量的數據，且模型較難理解。時空法側重于個人行為的研究，工作量太大，可操作性不強。

而累積機會法和等值線法易于理解，不需考慮復雜的距離衰減因子，操作相對簡便；適宜于評價地鐵站周圍多個出口多重源點的情況；它在考慮空間距離因素的同時，將地鐵站周圍設施的分布情況（數量、規模等）納入可達性評價。

因此，本文將累積機會法和等值線法作為考慮地鐵步行可達性的首選方法。

3　地鐵站步行可達性實驗及分析

在GIS的支持下，矢量數據結構的網絡分析中的服務區分析及其柵格數據結構的成本距離分析為地鐵站步行可達性的計算帶來了便捷。下面將選取武漢地鐵站的虎泉站點及其附近周圍的地物數據作為案例，運用GIS中的可達性分析方法評價地鐵站的步行可達性。數據范圍是武漢市魯巷廣場為中心方圓兩千米的區域。

3.1基于矢量數據結構的可達性分析

數據結構的可達性分析的實驗數據是包括重要地名地址圖層、行人道路圖層和房屋圖層的矢量數據。數據格式是ArcGIS無拓撲結構的Shape格式。數據的預處理:由于服務區分析是基于交通網絡的，所以需要創建交通網絡數據集格式的圖層。在創建過程中，應充分考慮過街天橋和行人道路的鏈接過程，在本文的實驗中，假設行人在一般的人行道路的速度為1 m/s，考慮到行人過街天橋會上樓梯或下樓梯，速度假定于0.5 m/s。

本節的實驗是在Vistual Studio 2005環境下，用C# 和ArcGIS Engine作為基本的開發語言和平臺，采用組件開發技術，實現矢量數據結構的服務區分析。可達性分析的可視化結果能夠很好地展現地鐵站的服務范圍及其附近設施的分布合理情況，能夠定量描述地鐵站的步行可達性。

使用ArcGIS網絡分析，可以查找網絡中任何位置周圍的服務區。網絡服務區是指包含所有通行道路（即在指定的阻抗范圍內的道路）的區域。試驗中首先應該創建服務區分析的上下文并綁定網絡數據集。然后利用屬性查詢查找到地鐵站的入口位置，創建內存圖層，并將地鐵站的點要素寫入到內存圖層，然后轉換為網絡分析中的設施圖層。設置合適的阻強及其相關參數，調用網絡分析服務區分析算法得到服務區分析范圍圖層。然后將得到的服務區分析范圍圖層和房屋圖層進行疊加分析，并按建筑使用功能的分類統計出房屋個數和面積。

圖2、圖3、圖4分別是從地鐵站出口出發步行時間為10 min、20 min、30 min的范圍圖層。范圍圖層中的陰影區域是地鐵站4個出口服務范圍的并集，表示行人從地鐵站出口出發沿著交通網絡中的道路行走，在規定的時間內所能夠到達的最大范圍。

圖2　步行10 min的范圍圖層圖

圖3　步行20 min的范圍圖層圖

圖4　步行30 min的范圍圖層

對比圖2、圖3、圖4來看，隨著步行時間（10 min、20 min～30 min）的增大，圖層范圍面積在擴大。總體來看，地鐵站步行可達性與行人道路（包括一般的人行道路和過街天橋）的密集程度密切相關，分布越密集的地區的步行可達性就越高。一個點沿某個方向步行出發，在給定的時間內能夠到達的遠近是與前進方向的行人道路密切相關的。方向的道路設施越好、行走越方便，則在給定的時間內，沿該方向就能到達越遠的地方；反之，越近。因此，一個點的步行出行范圍是與該點周圍的道路交通方便程度成正相關的關系。

為便于統計建筑物，按照建筑物的使用用途，將建筑物分為居住建筑、公共建筑、工業建筑和農業建筑四大類。其中公共建筑又包括行政辦公建筑、文教建筑、科研建筑、醫療建筑、商業建筑、觀覽建筑、體育建筑、旅館建筑、交通建筑等。

圖5　步行10 min到達的建筑物統計

圖6　步行20 min到達的建筑物統計

圖7 步行30 min到達的建筑物統計

圖5、圖6、圖7分別表示行人在10 min、20 min和30 min內到達的建筑物統計圖。統計圖中的亮色區域表示行人在規定的時間內所能到達的建筑物。這些建筑物都處于服務區分析范圍圖層的包絡線范圍之內。統計圖中的左側窗口給出了行人在 10 min、20 min和30 min內所能到達的建筑物的個數和面積。為做進一步分析，表1給出了建筑物分類下的可達性建筑物的個數和面積統計結果，其數據來源于圖5、圖6、圖7的分析結果。

矢量數據結構的可達性的建筑物個數和面積（m2）統計表 表1

從表1中可以看出，地鐵站周圍處于非農業區域，所以農業類建筑個數和面積為零。可達性范圍內的居住類建筑、公共類建筑相對于工業類建筑較多，這說明地鐵站的行人能夠比較方便地到達居住場所和活動場所。公共類建筑主要是指提供人們進行各種社會活動的建筑物。在公共類建筑中，商業建筑和文教建筑個數和面積最多，其次是行政辦公、科研類建筑和醫療建筑。這說明地鐵站周圍商業繁盛，行政辦公便捷，教學科研多，就醫方便。金融建筑、觀覽建筑、體育建筑、旅館建筑、交通建筑、通信廣播類建筑偏少，但也能滿足行人的基本需求。

對比步行10 min、20 min和30 min所到達的建筑物個數和面積來看，科研類建筑和文教類建筑增長較快。經筆者調查發現，附近有華中科技大學、中國地質大學、武漢科技學院、湖北廣播電視大學、武漢工程大學、湖北函授大學等著名學府和郵科院、湖北省化學研究所、華中光電技術研究所、七一七等科研類研究所。地鐵站能夠提高這些科研所和學府的可達性，為其生活帶來方便。從步行10 min～20 min的時間跨度內，體育建筑和通信廣播建筑增長較慢且數量偏少，或許應該增加它們的數量和面積，更好地滿足行人的出行要求。

3.2基于柵格數據結構的可達性分析

柵格數據的可達性分析更為復雜，需要考慮的因素更多，因此也需要更多的支撐數據。柵格數據可達性分析的數據源除了矢量數據所用的重要地名地址、行人道路、房屋圖層等矢量數據，還需車行道路、水域湖水和研究區范圍圖層。研究區范圍是沿著魯巷轉盤中心做緩沖區兩千米的面圖層，研究區范圍圖層恰好能覆蓋整個研究區。

數據預處理:本文的柵格數據可達性分析是利用GIS的成本距離分析來計算，成本距離分析的輸入數據涉及源柵格和成本柵格。源柵格主要由地鐵站站點的出口構成，創建時需先從重要地名地址圖層中選出地鐵站出口，然后轉換為柵格圖層，即得到源柵格。

成本柵格主要是定義穿越每個柵格所需的成本值，用像元值來表示成本。行人離開地鐵站出口需要經歷不同的地域及其路段，其成本值都不完全相同。成本柵格的生成主要包括成本的設定和柵格圖的創建。

行人所經過不同圖層時，所消耗的距離成本值不一樣。成本值的設定對地鐵站可達性的結果起著決定性的作用。在本文的實驗中，為便于計算，柵格單元的采樣間隔為1 m。這意味著現實中的1 m×1 m的區域對應著一個柵格值。對于行人道路圖層，如果是一般的行人道路，則設定其權值為1，意味著沿著橫鏈經過相鄰的柵格時，其成本距離仍然是1 m；如果是人行天橋，由于人行天橋在數據中是橫跨車行道路描述的，而經過人行天橋實際行走的距離大概是橫跨車行道路距離的兩倍，所以設定成本權值為2。對于水域湖水圖層，考慮到行人在行走過程中幾乎不會在水域上行走，但是為了計算方便，考慮到水域湖水依然有一定的通行能力，但是相對速度很慢，所以經歷相同的路程，需要消耗比較多的成本，在實驗中設定水域湖水的權值為10。對于車行道路和房屋圖層，離開車站的行人在經過這些圖層時，一般都不會直接穿越，通常的處理辦法是設定一個比較大的權值或者直接忽略該圖層。為了制圖的美觀和統計的準確，本文選擇后者，因為后者在成本柵格圖的創建中，車行道路和房屋所在的區域會生成NoData的數據，可以不參與成本加權柵格圖的重分類和統計，這樣制圖更加美觀。同時在對重分類的成本加權距離柵格圖進行柵格計算查詢后，再轉換矢量數據進行統計時，矢量數據能夠完整的包含這些房屋和道路信息，統計更加準確。在現實中，行人的行走除了在以上圖層中進行，還會在沒有道路的陸地上進行，并且行人可以沿著陸地上任意方向出行。考慮到行人大部分時間是沿著行人道路行走，而且陸地會有坡度、阻礙物等限制，實際通行距離相比于行人道路有所延長，本文的實驗中設定陸地的成本權值為1.2。

柵格數據成本距離分析可以計算成本柵格每一單元到指定源的最低累加通行成本的值。由于得到成本加權距離柵格到達源的成本值種類繁多，為便于統計和分析，需要進行重分類操作。

為了對地鐵站周圍的設施進行統計，由于需要涉及空間關系而且矢量數據相比于柵格數據更利于進行統計分析，需要將重分類后的成本加權距離柵格圖查詢特定的時間值所對應的范圍并轉換為矢量圖。本文的實驗選定10 min、20 min、30 min作為分析和統計。然后利用空間查詢，選出房屋圖層中與轉換后的矢量圖所相交的房屋，并將查詢后的房屋按照建筑物的使用用途進行分類，利用屬性查詢得到建筑分類表。

圖8為重分類后的成本加權距離柵格圖，從中可以看出隨著時間成本的增大，行人的行走范圍是沿著地鐵站點向外擴張的趨勢，可達性的范圍也越來越廣。方圓兩千米的研究區域從地鐵站出發步行60 min基本能夠覆蓋絕大部分區域，但是由于水域湖水有較大的阻礙，所以60 min以內無法達到的區域其實就在湖水中央。

圖9為虎泉地鐵站步行可達性分配圖，通過對整個研究區域的劃分確定每個成本柵格所屬的最近源。從中可以看出紅色、黃色、綠色、藍色的區域分別到達1號、2號、3號、4號站臺比較近。

圖10為虎泉地鐵站步行可達性方向圖，象征從每一單元出發，沿著最低累計成本路徑到達最近源的路線方向。

圖8　重分類后的成本加權距離柵格圖

圖9 成本加權分配柵格圖

圖10　成本加權方向柵格圖

柵格數據結構的可達性的建筑物個數和面積統計表　表2

表2為對10 min、20 min、30 min可達性范圍內的建筑物按照建筑物分類統計個數和面積所得。從表2中可以看出，地鐵站周圍處于非農業區域，居住類建筑和公共類建筑較多，工業類建筑次之。在公共類建筑中，商業建筑、文教建筑個數和面積最多，可以看出地鐵站周圍商業繁華，學校眾多。而行政辦公、科研類建筑和醫療建筑次之，金融建筑、觀覽建筑、體育建筑、旅館建筑、交通建筑、通信廣播偏少。總體來看地鐵站周圍建筑的類型和功能多樣，能夠滿足地鐵站行人的出行要求。

對比步行10 min、20 min、30 min所到達的建筑物個數和面積來看，科研類建筑和文教類建筑增長較快，可以看出地鐵站行人隨著行走時間的增大能到達大范圍的學校和科研類場所。而體育建筑和通信廣播建筑增長較慢尤其是10 min～20 min內，體育類建筑并未增加。

圖11、12、13分別為地鐵站在10 min、20 min和30 min范圍內矢量和柵格可達性分析結果疊加顯示的圖。其中亮色區域為矢量可達性結果圖，暗色的為柵格可達性結果圖。可以看出柵格數據可達性分析統計的結果基本與矢量數據結構可達性分析分析的結果一致，但是在各類建筑統計面積上依然有一些出入。查看圖11、12和13以及對比表1和表2可以看出柵格數據結構的步行可達性在相等的時間內可以到達更多的建筑物，這是因為矢量數據結構的網絡分析中，行人是沿著人行道路圖層進行計算統計的，而柵格數據結構的分析中，既可以行人沿著人行道路行走，還可以在陸地區域甚至在河流水域區域穿過。相對來說，行人有了更多的選擇，所以能夠在相等的時間內能夠到達更多的區域和范圍。

圖11　10 min矢量和柵格可達性疊加圖

圖12　20 min矢量和柵格可達性疊加圖

圖13　30 min矢量和柵格可達性疊加圖

3.3矢量數據和柵格數據可達性分析的比較

上述兩種基于GIS的可達性計算方式分別測度了現有供給條件下的基于行人出行范圍的個體活動可達性和出行范圍內的建筑物的可達性分布情況。這兩種分析結果對于地鐵站的交通規劃和城市功能布局提供了較好的科學依據。下面就它們之間的數據結構差異、計算方法以及分析結果等方面進行比較。

矢量數據結構的可達性分析相當于柵格數據結構的可達性分析的優勢有:

（1）矢量數據結構對點、線、面實體的空間位置、長度和面積等幾何要素表達精確，而柵格結構則是一種采樣后的抽象表達，精度取決于柵格單元的大小和顯示器的分辨率。在可達性分析中，矢量數據結構能夠精確地表達地鐵站的位置信息以及人行道路、車行道路、房屋、水域河流等信息。而柵格數據結構是上述矢量數據結構經過一定的轉換得到的，一旦地理實體的大小不夠柵格單元的大小，則容易忽略這些要素信息，從而對后面的可達性分析結果產生影響。

（2）矢量數據結構可以方便地對地理實體實現目標化地表達、存儲和管理，能夠顯示地表達實體之間的關聯、鄰接關系，便于實現屬性數據的導入，并采用成熟的關系型數據庫管理和處理屬性數據；而非目標化地柵格結構在拓撲關系的表達上往往存在一定的困難，柵格結構采用基于圖層的屬性數據表達，存在對屬性數據管理和操作的困難，在可達性分析中往往意味著跨越很多層次的復雜運算。這樣在求算可達性范圍區域內所包含的房屋信息需要使用空間查詢，柵格數據難以表達；在統計步行可達性范圍內的房屋按照建筑類型分類，查詢房屋的面積和個數時需要使用屬性查詢，柵格數據難以描述。

（3）矢量結構的網絡模型能夠詳細描述網絡要素的信息，而柵格數據結構是一種簡單的數據結構難以描述網絡要素這種復雜的信息。網絡模型中的交通網絡能夠對道路系統設定詳細的參數，如單向通行情況，轉彎信息，可以描述不通行或者跳躍式的通行，而這在柵格數據結構中都難以進行設定。

（4）矢量結構的網絡分析是基于邏輯網路進行，與分析的可視化分辨率無關；而柵格結構的可達性分析實質是對柵格圖像的運算，因而分析的精度、效率與柵格圖形可視化的分辨率有關。

柵格數據結構的可達性分析相當于矢量數據結構的可達性分析的優勢有:

（1）柵格數據結構簡單，對源數據的精度要求不高，可以通過地理對象的疊合，描述較為復雜的面域可達性特征而矢量數據結構復雜，即使使用網絡數據模型也難以界定面域的可達性。如果地鐵站在空間刻畫上是面狀數據，則矢量數據結構的可達性分析就顯得無能為力，而柵格數據結構將連續連續空間離散化，能夠有效地進行面域可達性分析。

（2）柵格數據有利于描述具有空間連續特征的地理要素，而矢量數據結構側重于表達離散的地理實體。在進行可達性分析中，現實中行人行走的區域具有連續性地特征。基于柵格的可達性分析能夠考慮到行人道路（包含一般行人道路和過街天橋）、陸地區域、車行道路、水域等特征，考慮的因素更加全面且符合現實中的模型，而可達性的大小是這些綜合因素決定的。而基于矢量的網絡數據模型難以描述連續特征的陸地區域，矢量結構的可達性分析也就沒法考慮到陸地區域，對可達性大小起決定性作用的還是道路交通本身，道路越密集，可達性一般越大。

（3）柵格數據結構獲取相對簡單，相比于構建矢量數據結構的網絡數據模型更為簡單。可達性分析中，構建矢量網絡數據模型需要大量精細的數據，完善的可達性網絡不僅需要道路路段的數據，還需要完備的交叉點、轉彎、單行道等各種數據，且對數據的準確度和精度要求很高。而柵格數據構建可達性分析中的源數據和成本數據既可以從矢量轉換獲取，還可以從影像中獲取，精度要求相對不高。

可以看出，矢量數據結構的可達性分析和柵格數據結構的可達性分析各有優缺點，在研究中，需針對研究的區域范圍、數據的獲取情況、研究可達性的側重點、考慮的因素及其精度要求等方面綜合考慮，選擇合適的方法進行分析。

4　結 語

本文通過對現有的可達性測度方法進行比較，結合地鐵站的修建要求及其地鐵站的特點，給出適合于評價地鐵站步行可達性的測度方法。本文從矢量和柵格兩種數據結構探討了地鐵站的步行可達性。以可視化的方式展現地鐵站的矢量和柵格兩種不同數據結構下的可達性分析結果，并對可達性結果進行比較。得出了矢量數據結構的地鐵站步行可達性大小的決定因素是行人的步行道路交通系統，而柵格數據結構的可達性大小的決定因素是人行道路、陸地區域、車行道路、水域等因素的綜合影響。矢量數據結構下對單個出口的可達性范圍進行疊加求并得到地鐵站的服務范圍，柵格數據結構對將多出口進行分解為多源進行分析。

在討論地鐵站的可達性時，由于地鐵站一般位于地下，地鐵站的行人理論上的出發點是地鐵站的站臺，而非出口。如何將地鐵站的下面復雜情況納入考慮，需要構建更加精密的地鐵站三維模型，值得進一步的研究。在進行地鐵站可達性研究時，本文僅從單個地鐵站點的步行可達性作為樣例，未考察多個地鐵站的可達性結果，應綜合考慮綜合分析才能使得可達性的結果更具有科學性和參考性。

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GIS-Based Metro Station Walking Accessibility Research

Wang Lin1，Chen Yanyun2
（1.Tianjin Institute of Surveying and Mapping，Tianjin 300381，China；2.National Marine Data and Information Service，Tianjin 300171，China）

Urban High-speed rail transport，especially metro traffic，plays a great role in improving the municipal transportation，benefiting the people's everyday life，reducing the air pollution，improving the layout of the city and so on.As we all know，the urban metro transport，whose engineering construction period is long and cost is high，is very difficult to carry on the big scale again the improvement as long as it is built.So in order to meet the requirements of long-term planning，it is necessary to assess and forecast the service level of the metro when in the design stage.Conducting a study on the walking accessibility of the MTR station is to measure passenger flow attention area and the service level of the MTR station，which can provide the reference standard for subway's wire plan and provide a quantitative means and basis for the designers.This article attempts to use GIS technology for the walking accessibility of the MTR station，the results provide an accurate quantitative analysis and visualization of the evaluation results，for planners and designers of the MTR.

MTR station；accessibility；network analysis；cost distance analysis

1672-8262（2016）04-50-07

P208.2

A

2016—02—20

汪林（1985—），男，碩士，工程師，主要從事地理信息系統的開發工作。