基于POI空間聚類的交通小區(qū)劃分方法改進(jìn)★

諸葛雪玉 張文闖 譚婭琦 徐萌甜 樊 穎 張小麗

(河海大學(xué)土木與交通學(xué)院，江蘇 南京 210098)

0 引言

交通小區(qū)的劃分是將交通需求的產(chǎn)生、吸引與一定區(qū)域的社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)聯(lián)系起來，將交通需求在空間上的流動用交通分布圖描述出來，全面了解交通源與交通源之間的交通流。傳統(tǒng)的劃分方法主要是根據(jù)行政區(qū)域、同質(zhì)性、分區(qū)數(shù)量適當(dāng)、分區(qū)人口及其他劃分原則進(jìn)行劃分，在個數(shù)、大小、功能性質(zhì)方面有所約束并難以準(zhǔn)確掌握交通小區(qū)間的內(nèi)在聯(lián)系，在精度和工作量上較難平衡，由此借用POI數(shù)據(jù)描述人們在地理實(shí)體間的具體交通流信息的特點(diǎn)，基于空間相關(guān)性、局部熱點(diǎn)分析、聚類分析等方法識別城市熱點(diǎn)、空間格局、城市功能區(qū)的空間實(shí)證研究來對交通小區(qū)的劃分方法進(jìn)行改進(jìn)和創(chuàng)新，解決交通小區(qū)個數(shù)、大小的劃分問題及空間內(nèi)在聯(lián)系間功能性質(zhì)存在的問題。目前，交通小區(qū)在城市道路網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、交通預(yù)測等方面做出了研究，同時很多學(xué)者在POI數(shù)據(jù)聚類分析上也做出了研究，如胡慶武等利用簽到數(shù)據(jù)對城市熱點(diǎn)和商圈的研究[1]；薛東前等對文化娛樂業(yè)的空間格局及熱點(diǎn)區(qū)模式進(jìn)行研究[2]；而本文結(jié)合實(shí)際案例通過城市空間的特點(diǎn)來進(jìn)行科學(xué)的交通小區(qū)劃分。

1 基于POI空間聚類的交通小區(qū)劃分研究方法

1.1 Ripley’s L函數(shù)

Ripley’s L函數(shù)通常稱為L(d)可以表示為:

(1)

其中,d為距離；n為要素的總數(shù)目；A為要素的總面積；ki,j為權(quán)重。如果沒有邊校正，當(dāng)i與j之間距離小于d時，則權(quán)重將等于1，反之權(quán)重將等于0。使用給定的邊校正方法時，ki,j權(quán)重略有變化[3]。Ripley’s L函數(shù)曲線如圖1所示。

1.2 核密度估計(jì)法

核密度估計(jì)法一般通過測度研究區(qū)內(nèi)單位面積上的事件數(shù)來估計(jì)某點(diǎn)的密度[4]。以POI數(shù)據(jù)點(diǎn)為圓心p，通過設(shè)定半徑(帶寬)h，統(tǒng)計(jì)該圓形范圍內(nèi)POI數(shù)目，然后除以圓面積。選擇高斯核函數(shù)進(jìn)行密度估計(jì)，因此，POI點(diǎn)p處的密度λh(p)可以表示如下形式[3]：

(2)

其中，p為POI點(diǎn)集{p1,p2,…,pn}；h為帶寬；pi為落在以點(diǎn)p為圓心，以h為半徑的圓形范圍內(nèi)的第i個POI的位置。

2 實(shí)例分析

本文以南京市鼓樓區(qū)作為研究對象，在交通小區(qū)劃分的基本原則基礎(chǔ)上選擇鼓樓區(qū)各街道圍合的封閉區(qū)域作為初始劃分交通小區(qū)方案,共計(jì)148個，如圖2所示。在運(yùn)用本文提出的方法對POI進(jìn)行聚類分析后，給出一個最終劃分方案，研究框架如圖3所示。

2.1 研究小區(qū)POI集聚程度在空間熱點(diǎn)分布上的差異與共生現(xiàn)象

為了分析研究區(qū)內(nèi)各POI類型空間分異狀況和空間集聚熱點(diǎn)區(qū)域的具體位置，運(yùn)用核密度法估計(jì)分析POI集聚熱點(diǎn)區(qū)域，統(tǒng)計(jì)各POI類型空間集聚熱點(diǎn)區(qū)域的位置。從總體上來看，鼓樓區(qū)內(nèi)POI空間分布呈現(xiàn)以下特點(diǎn)：鼓樓區(qū)的商業(yè)類、居住類、交通類POI聚集的公共區(qū)域在鼓樓區(qū)中南部，此處POI類型最多，數(shù)量最大，對交通小區(qū)的貢獻(xiàn)度最大。交通類POI集聚熱點(diǎn)在整個鼓樓區(qū)均有分布，但聚集程度較高；居住類聚集最集中的區(qū)域?yàn)楣臉菂^(qū)南部；商業(yè)類最聚集的區(qū)域在鼓樓區(qū)中南部。

2.2 研究小區(qū)POI集聚模式和規(guī)模隨空間尺度變化的規(guī)律

運(yùn)用arcgis10.2軟件工具中的Ripley’s K函數(shù)分析模塊，對研究區(qū)的POI類型的空間聚集模式及聚集特征進(jìn)行定量分析，并進(jìn)行了隨機(jī)模擬次數(shù)(10次,99%)，起始距離為400 m，迭代距離為200 m。

表1 Ripley’s L函數(shù)運(yùn)算結(jié)果統(tǒng)計(jì)表

由圖4可以發(fā)現(xiàn)：商業(yè)類的POI觀測K值基本上全部在預(yù)期線之上，表明數(shù)據(jù)集在該距離內(nèi)表現(xiàn)為聚類。同理將居住類和交通類POI數(shù)據(jù)繪成圖后與商業(yè)類結(jié)果相似。從Ripley’s L函數(shù)運(yùn)算結(jié)果統(tǒng)計(jì)表1可發(fā)現(xiàn)商業(yè)類當(dāng)?shù)?次計(jì)算的時候，也就是預(yù)期K值(預(yù)期K值一般等于距離)等于1 545.8的時候，觀測K與預(yù)期K值的差距最大，聚類程度最高，而居住類和交通類的峰值分別為第3次，757.5,第4次，1 063.8。則三種POI分別聚類所對應(yīng)的的空間尺度為1 400 m，800 m，1 000 m。

2.3 結(jié)果分析

結(jié)合以上兩種方法，確定各類POI聚集的熱點(diǎn)區(qū)域，在熱點(diǎn)區(qū)域內(nèi)借助空間尺度的距離定義交通小區(qū)的范圍，將在同一個熱點(diǎn)區(qū)域并符合空間尺度范圍內(nèi)的屬性相同(商業(yè)屬性、居住屬性、交通屬性)的交通小區(qū)合并。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，合并之后的交通小區(qū)為125個，減少了25個，此方案即作為最終交通小區(qū)的劃分方案，如圖5所示。

3 結(jié)語

基于POI空間聚類的交通小區(qū)劃分方法是通過城市空間的特點(diǎn)來進(jìn)行科學(xué)的交通小區(qū)劃分，是重新劃分交通小區(qū)，這是以數(shù)字城市或者智慧城市背景下交通需求數(shù)據(jù)容易獲得作為前提的，以往交通需求受限于戶籍人口或機(jī)動車統(tǒng)計(jì)，一般是按照一定的原則進(jìn)行交通小區(qū)劃分，不同的人劃分有不同的方案。而通過空間特點(diǎn)，從POI類型、數(shù)量、結(jié)構(gòu)、分布來對交通小區(qū)進(jìn)行劃分，滿足了交通小區(qū)在個數(shù)、大小、功能性質(zhì)方面的約束，相對比較客觀。