城市空間結構與公共交通通達性匹配研究
——以重慶市核心城區為例

吳玲玲，彭 念

(重慶交通大學 交通運輸學院， 重慶 400074)

高品質的公共交通系統是引導城市發展新機制以及改善城市人居環境的重要舉措。評價城市是否具有高品質的公共交通系統應包含以下要素：① 優質的城市公共交通出行環境(如人性化公交站臺環境)，以提高出行服務質量且更有利于吸引更多潛在公交乘客；② 多等級、多速率、多接駁形式下的公共交通網絡，以提高交通線路運行效率、使用頻率，合理的公交站點選址布局使公共交通成為居民出行首要選擇方式。理論界對建設高品質的公共交通系統的研究多關注于公交站點可達性[1-2]、公交站點覆蓋率[3]、公交站點選址[4]、公交路徑調整[5]、公交出行便捷性[6]等公共交通資源供給的評價和優化。但隨著城市交通出行需求的快速增長和中心城區建設用地收緊，通過增加公交線網基礎設施和服務設施等擴大供給以平衡交通流日益艱難，公共交通規劃與管理不得不從交通源頭出發，通過滿足居民出行服務需求[7]來整合交通供給資源，使公共交通系統效益最大化。

傳統公共交通規劃模式通常是基于交通需求O-D分布矩陣，以滿足大多數出行需求與公交企業效益兩全為目標，注重連通出行需求量大的區域或增加公交客運能力。此法雖能有效協調公交線路布設與客流主要流向一致、減少因換乘而損失的時間，但這種基于公交需求同質化假設下解決公共交通問題的方法具有公交線路網覆蓋窄、公交線路重復率大、乘客出行時間長等缺點。而現實城市居民出行需求空間分布總是不均衡的，局部地區高強度、突發性出行需求常引起交通擁堵，因此從不均衡空間分布的出行需求角度探究公共交通供給調整策略很有必要。

隨著城市經濟聚集和城市邊界擴張，城市公共交通資源需要重新布局優化才能滿足因城市空間結構變化而出現的新需求。傳統規劃方式受技術條件限制，數據精確度難以保證，而今大數據和互聯網技術的聯合應用為城市公共交通系統規劃提供新的動力和方向。大規模興趣點(point of interest，POI)數據的獲取方式比傳統統計法更可靠，現已成為研究的新數據源，被廣泛應用來解決土地功能識別[8]、城市空間功能識別和分析[9]、生活便利度指數研究[10]、多類型商業中心空間模式[11]、城市設施熱點分析[12]、購物中心的熱點聚類特征及分布模式[13]、旅游資源的空間分布特征[14]等一系列問題?，F有研究證明POI數據能夠有效反映城市服務設施空間分布特征，可準確定位到城市居民的活動目的地，以表征居民實際出行潛在需求位置。

基于傳統的公共交通規劃模式多關注于局部交通設施布設和線網連接優化，較少關注全域城市空間下公共交通通達性問題。而學者們針對交通通達性研究，從方法、指標評價到尺度特征方面都已趨于成熟，主要集中在3個方面：① 對交通網絡通達影響因子分析，如王冰冰等[15]通過心理訪談發現影響步行空間通達性的因素包括路徑規劃、引導標示、空間環境等；黃江效等[16]探究了農村地區公路網的通達性因素包括縣域路網密度、連通度、可達性、與干線路網銜接。② 對交通網絡通達性進行測度和評級分析，如李京忠等[17]利用GIS空間分析方法評價了河南省各城市的綜合通達能力；陳少沛[18]從出行者視角出發利用GIS技術對廣州軌道交通網絡進行通達性度量。③ 對路網通達性與經濟聚集、人口分布、城市發展、城市設施等方面的研究，如李濤等[19]借助GIS軟件探究了珠三角地區交通通達性與人口變化的空間格局關系。綜上所述，對城市建成區域公共交通空間通達性的研究較少，也沒有重視地理、經濟要素、居民出行需求分布與公共交通空間通達性的作用關系。

綜上，為了準確評估城市公共交通空間通達性，綜合考慮城市形態要素、居民的活動特征對公共交通系統的影響，從居民出行需求角度出發，基于生活服務設施POI數據，運用點密度分析法分析研究區內POI點的聚集效應和公共交通站點服務能力，以表征居民出行吸引需求程度和公共交通服務供給水平，再應用空間聚類分析模型對公共交通供需進行空間匹配分析，從而實現對公共交通空間通達性評價和分類的目的；最后依據分類結果進一步精細化研究，針對性地提出公共交通資源調配建議，其結果可為解決城市交通擁堵、優化公共交通網絡結構提供技術參考。

1 研究區域與數據

1.1 研究區概況

重慶主城九區是由渝中區、沙坪壩區、渝北區、江北區、南岸區、大渡口區、九龍坡區、巴南區、北碚區構成的城鄉結合形式的地域范圍。隨著主城區經濟、交通發展，城市規模不斷向外圍擴展，形成“一城五片、多中心、組團式”的城市空間結構。主城區近郊及各區縣處于農村向城市過渡階段，而重慶核心城區(即內環快速路以內區域)是城市資源最聚集、經濟最發達、道路網最密集、人口聚集效應最大的地方。以數據獲取完整為出發點，研究區域選取城市內環建成核心區(圖1)?？紤]城市空間區位因素影響，選取以街道辦(鄉鎮)區界為統計單元進行研究，數據來自于國家基礎地理信息數據庫。

圖1 研究區概況圖

1.2 數據來源與預處理

1.2.1POI數據

選取2020年網絡爬蟲抓取的生活服務設施POI數據，數據來源于高德地圖，包括序號、名稱、地址、經度、維度等屬性。生活服務設施是指以方便居民生活、滿足生活需要為目的，具有服務性質的基礎設施?；诰用袢粘３鲂胁辉僖院唵瓮ㄇ诔鲂袨橹?，而是向復雜、多樣化出行需求轉變[20-21]，城市多樣化生活服務設施可被劃分為餐飲住宿設施、購物服務設施、金融服務設施、文旅休閑設施、居民日常設施五大類。從高德地圖獲得的原始數據存在重復、無參考意義的問題，需要對獲得的數據進行篩選、清洗和整理，轉換為WGS-1984 坐標系，共得到98 937個地理興趣點，分類結果如表1。

表1 生活服務設施POI類型及比例分類結果

1.2.2公交站點數據

通過使用Python軟件抓取公共交通站點數據，數據來源于高德地圖開放API，包含公交或軌道站點序號、名稱、經緯度等信息。抓取的數據經GIS軟件清洗、整理和處理，轉換為WGS-1984 坐標系，且將同一地段道路兩側的站點數據合并成一個站點，每個站點都擁有公交線路停靠數量、站點類型等信息。

2 研究方法

首先通過生活服務設施POI點數據聚集分析居民實際出行潛在需求的位置分布，確定利用公共交通出行的需求價值；然后通過量化現狀公共交通供給狀況，兩者共同決定公共交通的使用成效。這兩類值被視為街道辦(鄉鎮)的“屬性”，通過評估公共交通潛力價值完成公共交通通達性評價研究。

研究步驟分為點密度分析、公交供需匹配評估。首先，通過GIS的點密度分析工具得出POI點的街道辦(鄉鎮)層面聚集效應；其次，通過現有公共交通站點服務能力，利用權重點密度分析得到街道辦(鄉鎮)層面公共交通供給水平；然后，通過對點密度數據值直方圖來觀察兩變量的范圍及分布規律，在GIS軟件中運用自然段點法進行評價值分級，包括超高類、高類、中類和低類4級；最后，使用空間匹配度評估模型將兩類要素組合綜合評價，得出“高需求-高供給”“高需求-低供給”“低需求-高供給”“低需求-低供給”4類關系。依據分類結果，結合居民可接受步行距離閾值，從站域范圍小尺度視角下提出相關公共交通供給調整建議。

2.1 點密度分析

基于GIS信息系統(geographic information system)具有大數據存儲、處理、可視化的優勢，可對城市地理空間信息進行優先管理，實現對海量城市地理空間元素的有效組織[22]。本文中利用ArcGIS 10.5實現數據處理和可視化表達。

居民出行需求分布是人與經濟要素(即POI點)聚集相互作用的結果，在城市空間結構上呈現正相關分布且分布不均衡的特點[23]。為描述研究單元內城市公共交通供給與居民出行需求強度的關系，即綜合公共交通站點服務能力與生活服務設施的關系，需構建POI點對居民出行的吸引需求。為簡化計算，將研究單元內的POI點數求和作為POI吸引需求量，將其全部分配到對應區內的公共交通站點上來表示公共交通需要承載的出行需求。

使用點密度分析法分析POI數據的聚集效應。GIS系統中點密度分析工具可用于計算輸出單位范圍內數據點的密度，其密度計算方法為鄰域法。計算原理是，將城市研究范圍劃分為若干邊長為d的正方形空間分析單元，空間分析單元中心K周圍通過定義鄰域半徑r，計算鄰域內點數據總數Nk(r)，再除以鄰域面積，得到數據密度評價為Dk：

(1)

由于選取各街道辦(鄉鎮)區界為統計單元，則有Ak為第k街道辦(鄉鎮)或街道的面積，Nk為第k街道辦(鄉鎮)的生活服務設施數量。對每個統計單元計算密度，作為居民出行需求的強弱衡量標準，最終得到Dk為POI的吸引需求強度的空間分布情況。

(2)

為評估現有公共交通資源在城市空間的分布狀況，通過權重點密度法計算研究區域內公共交通服務供給現狀。城市公共交通服務考核包含公交便利性和通達性2個重要指標，且“便利性”與公交站點的布設情況有關，“通達性”與公交線路路徑設置有關[24]。因此，單個公交站點的服務能力差異評估可由公交站點類型和公交線路停靠數量來決定[25]。因不同站點類型對居民使用公共交通方式、要求存在不同程度的影響，通常將站點劃分為一般站、樞紐站、軌道站。因此，單個公交站點服務差異計算方式為：

Wj=βm×Aj

(3)

式中：Wj為站點j的服務能力；βm為站點類型m(一般站，m=1；樞紐站，m=2；軌道站，m=3)對應的權重值。一般站，權重=0.1；樞紐站，權重=0.2；軌道站，權重0.3；Aj站點j公交線路?？靠倲怠?/p>

設空間統計單元K的鄰域范圍內第l個站點的服務能力為Wj，j=1，…，Nk(r)，則統計單元K的公共交通服務供給密度值為：

(4)

其中，單位為服務力(km2)。

2.2 公交供需匹配評估

公共交通發展的均衡性和供需匹配性在很大程度上受地理要素空間位置的影響。莫蘭指數研究空間不同位置要素的空間相關性，在生態環境科學[26]、教育發展研究[27]、交通發展規劃[28]等方面應用廣泛，可用來表示要素屬性值在空間上是否聚集及聚集空間分布。因此，使用雙變量全局莫蘭指數模型和雙變量局部莫蘭指數模型相結合的空間匹配度評估模型，對生活服務設施配置和公共交通服務供給的空間匹配度進行分析。

雙變量全局莫蘭指數(bivariate Moran’sI)計算方式為：

(5)

式中：I為雙變量莫蘭指數；n為街道辦(鄉鎮)的總數量；Zi與Zj分別為公共交通服務供給與在街道辦(鄉鎮)i與j處的點密度值標準化值；Wi, j為空間權重。在計算空間相關性時，構建權重矩陣。由于探索研究街道辦(鄉鎮)與其周邊街道辦(鄉鎮)的公共交通服務供給和生活服務設施配置的空間依賴關系，因此選擇鄰接權重規則來構建空間權重矩陣。

公共交通服務供給與生活服務設施配置在街道辦(鄉鎮)尺度上的匹配程度可通過雙變量局部莫蘭指數(Bivariate LISA) 來分析，莫蘭散點圖(Moran scatterplot)呈現匹配關系圖，雙變量局部莫蘭指數(Bivariate LISA) 的計算方式為：

(6)

3 生活服務設施和公共交通空間分布總體特征

3.1 公共交通供、需空間特征分析

運用GIS工具將經過預處理的公共交通服務供給和生活服務設施POI數據同街道辦(鄉鎮)地塊面屬性數據進行空間連接，依次計算各街道辦(鄉鎮)地塊公共交通供給、需求強度，通過自然斷點法進行數據分級得到重慶市主城核心區公共交通出行供需空間分布圖(圖2、3)。

圖2 公共交通服務供給分析圖

由圖2可知，綠色地塊表示該區域公共交通出行平均空間通達水平較低，空間通達性較差；紅色區域表示該區域公共交通出行平均空間通達水平較高，居民乘坐公交出行到達目的地的便利程度較好。總體上，主城核心區公共交通出行空間通達水平具有明顯的空間差異，并呈現從渝中半島向內環外圍地區依次減弱，北部片區公共交通發展整體性好的結構特點：渝中區朝天門、上清寺街道，南岸區南坪街道，沙坪壩區小龍坎街道，大渡口區春暉路街道的公共交通空間通達性最好；渝中區解放碑—石油路街道，渝北區龍山—龍塔街道，沙坪壩區天星橋—天文街道，南坪區天文街道，九龍坡區石坪橋—楊家坪街道，江北區觀音橋—五里店街道的公共交通空間通達性較好；其他區域的公共交通空間通達性偏差。由于城市軌道線網和公交網路覆蓋率偏低，或受中梁山、明月山地形阻擋，該區域路網密度較低，不利于公共交通布設。

圖3 POI數據分析圖

由圖3可知，綠色地塊表示該區域生活服務設施POI聚集程度較低，居民出行需求強度較低；紅色地塊表示該區域生活服務設施POI聚集程度較高，居民乘坐公交出行需求強度較高?？傮w上，主城核心區生活服務設施POI聚集效應明顯且空間差異大：高、中密度開發地區呈多中心、組團式面狀分布，主要因城市開發建設較早、地段地理位置優越，土地使用職能明確的以解放碑、小龍坎、觀音橋、南坪、楊家坪等街道為代表的區域，這些區域土地資源稀缺導致城區開發強度大，使各類服務設施聚集效應強，同時居住功能建筑高集聚于此，生活服務性服務設施配置較為完善，因此土地使用功能混合度高，是經濟和人流活動的高頻區域；而其他區域的生活服務設施聚集程度相對較低，屬于城市核心邊緣開拓區，相較于商旅、購物、居住功能而言，以產業園、工業園為主題的工業功能相對更強，居民生活性服務能力較差。

3.2 公共交通空間通達性分析

為得到最終公共交通通達性評價圖，考察公共交通供需是否具有空間關聯性，運用Moran’sI指數對公共交通供需強度的空間關聯性進行測度。Moran’sI取值在[-1，1]：0

運用GeoDa軟件進行公共交通供需匹配空間自相關分析，測算得出的Moran’sI指數為0.296(P值<0.01)，說明兩者存在明顯的空間正相關性特征。莫蘭散點圖(圖4)呈現了公共交通服務供給與生活服務設施空間匹配關系，每個藍色的點代表具有集聚傾向的街道辦(鄉鎮)，散點圖橫坐標為生活服務設施POI數據密度標準化值，縱坐標為公共交通供給空間滯后值，回歸直線的斜率為雙變量莫蘭指數值。

圖4 莫蘭散點圖

散落在莫蘭散點圖中4個象限的點把研究范圍內所有街道辦(鄉鎮)分為了4種類型，第1、3象限為“高需求-高供給(G-G)”、“低需求-低供給(L-L)”，第2、4象限為“低需求-高供給(L-G)”、“高需求-低供給(G-L)”。表2統計的是屬于不同類型的街道辦(鄉鎮)的數量。圖5展示的是基于莫蘭散點圖的兩要素組合綜合評價分類圖。

表2 不同類型的街道辦(鄉鎮)的數量

1) 第1象限的“高需求-高供給”組的點離散程度較大，位于此象限內的點的橫、縱坐標分別代表的POI密度標準化值、公共交通供給空間滯后值均為正值，表示相應街道辦(鄉鎮)的公共交通服務供給及POI密度均高于研究區域內的平均水平。標準值的數值越大，則高于平均水平的程度越大。這部分地域主要包括地理位置較好、經濟活力較強、土地功能使用明確的中心城區。

2) 第3象限的“低需求-低供給”組的點數據較為聚集，該象限內點的橫、縱坐標分別代表的POI密度標準化值、公共交通供給空間滯后值均為負，表示相應街道辦(鄉鎮)的公共交通需求、供給強度均低于整體平均水平。但點的標準化值的絕對值較小，說明低于平均水平的程度較小。這部分地域主要分布在核心區邊緣拓展區附近。

3) 第2象限的“低需求-高供給”分類組的點數據較少，位于此象限內的點的橫坐標代表的POI密度標準化值為正值，縱坐標代表的公共交通供給空間滯后值為負值。此部分地區主要零散分布于嘉臨江、長江兩側部分街道及沙坪壩區覃家崗、童家橋街道周圍。

4) 第4象限的“高需求-低供給”分類組的點數據最少，位于此象限內的點的橫坐標代表的POI點密度標準化值為正值縱坐標代表的公共交通供給空間滯后值為負值。此部分地區相鄰于經濟活動較強的區域，但公共交通供給水平較弱，公交建設的帶動力不足。

圖5 基于莫蘭散點圖的組合分類圖

3.3 公共交通資源調整建議

通過對街道辦(鄉鎮)單元的公共交通空間通達能力評估發現，從整體上看，城市公共交通供給水平基本能與居民出行需求強度相匹配，但就大尺度而言，各研究單元居民出行需求現實中不會呈如此均衡分布狀態，而不同規模效應的POI點將影響公共交通配置。為了更直觀地表現公共交通供給調整的需求強度，借助GIS空間統計分析，以各公共交通站點出發，基于居民可接受步行距離為1 000 m的距離閾值，從小尺度上分別確定站域范圍內經濟活動數量值表征出行需求強度值，并對最終結果用自然斷點法對站點劃分等級(圖6)。綠色站點表明使用公交出行需求強度低，公交承載壓力較小；紅色站點表示公交出行需求強度大，公交承載壓力大。

圖6 公共交通站域需求圖

基于得到的居民出行需求的空間分布情況提出以下分類建議：

1) 對于“高需求-高供給(G-G)”組合(圖6(a))，這些地區具有高密度生活服務設施且服務范圍廣，公共交通覆蓋程度高、空間通達程度高，屬于城市傳統核心地段，包括：高密度土地開發利用解放碑、觀音橋、三峽廣場、龍湖時代天街等大型商圈成為餐飲、購物、休閑娛樂等設施聚集熱點區域，從而形成重慶市核心區主商業中心；其次，作為主城區最重要對外交通集散樞紐的重慶北站和重慶東站附近地區；北部區塊照母山居住區、光電園產業區板塊處于樓多剛需大加速成熟過程中。這些區域人流量高度聚集，道路網連通好，公交、地鐵連接成網，進而產生高強度交通流、導致交通擁堵問題嚴重、公交基礎設施嚴重超負荷運行，因此建議改善公交運行瓶頸，正確識別公交運行瓶頸類型、控制瓶頸路段的交通飽和度；優化公交運行線路，對擁擠路段的公交路線優先滿足快速公交的行駛調整公交線路重復；注重樞紐場站和港灣式公交站點位置建設，減少公交車進出站對路段交通流的影響；改善公交站點布設，注重交通方式換乘銜接方式和換乘條件；公交路權優先設計，在滿足社會車輛需求路段交通條件下設置公交專用道，有條件時擴展交叉口設置公交車進口專用道；在高峰時段內旅客和“打工人”流量突增，將使公共交通運行壓力大，部分交通線路運載過于飽和，建議在高峰時段增加部分公交車發車頻率，跨站或快、慢車運營模式壓縮停站；開放街道人車混行較為常見，存在嚴重交通安全隱患，建議注重排查力度和預防措施并重，針對安全隱患多、交通違法突出的地段范圍，實行督辦整改。

2) 針對“低需求-低供給(L-L)”組合(圖6(b))，整體而言，這些地區生活服務設施聚集效應小，生活服務功能相對較差，公共交通空間通達性也偏差，屬于內環邊緣拓展地區。隨著城鎮化進程加快，局部地區經濟和人口集聚、增長，設施聚集效應逐漸差異明顯，包括石橋鋪、春暉路、彈子石、新山村、李家沱、天宮殿商圈等附近聚集了較大規模生活服務設施，形成外圍空間結構布局較分散的次商業中心；渝北區空港新城因城市發展能級、產業提升需要，是經濟開發的重點區域，其中以江北國際機場為核心的地域正全面發展建設航空物流、商務服務、休閑娛樂、居民住宅等設施，因而聚集相當規模服務設施。這些區域道路網連通性較好，軌道交通通達性較好，公共交通出行便利，但公交—軌道交通、公交間換乘時間長、步行距離遠，一體化服務水平和銜接效率較低，建議注重公交站點位置調整、換乘方案設計是滿足基本功能同時加強客流組織、體現以人為本理念。而受中梁山、南山山脈影響的許多偏僻南部、東部地區，如九龍坡華巖鎮、南岸區南山街道等，區域內道路網密度低、連通性差，公交車通車班次少，公交車路網的可達性差，公共交通出行換乘存在不便，建議根據城市居民出行特征發展穿梭巴士接駁運營，改善居民出行“最后一公里”接駁問題，以增加公交網絡服務覆蓋率。

3) 對于“低需求-高供給(L-G)”組合(圖6(c))，這些地區受地形地勢影響，主要零散分布于嘉臨江、長江兩側的大石壩、菜園壩、銅元局、花園路等街道，沙坪壩區覃家崗、聯芳街道。這些地區多屬于老、舊城區，生活服務設施配置偏少，隨著社區的更新改造，原有基礎服務設施缺位，不能滿足社區居民的多樣化需求，應注重這些區域的社區配套生活服務設施多元化供給，提高生活服務設施便捷度；但道路網密度高、軌道交通連通度好，因此公共交通出行便利、通達性較好，部分位置的公交站點過于集中和冗余，應適當優化公交站點位置和整合車輛調度。

4) 對于“高需求-低供給(G-L)”組合(圖6(d))，這些地區包括大坪、楊家坪、南坪商圈且相鄰于經濟發展更強的主商業中心區域，大量住宅環繞建設在這些商業區附近，這些區域土地使用職能明確，配置相當規模的生活服務設施，人口密度大，因此居民出行需求強度大，但公共交通供給水平低，建議改善該區域居民出行便利程度，加強公交基礎設施和相應配套服務設施建設，完善各社區范圍內公交設施建設，增加站點可達性和服務性，增加公共交通路網覆蓋面積。

4 結論

1) 結合強大的GIS空間處理、分析工具，以城市居民實際出行需求為原則，確定分類調整模式，為城市公共交通發展提供新的思路。

2) 重慶市主城核心區受山地地形地貌限制，城市多中心組團發展模式城市，渝中區半島為中心的城區開發強度大，生活設施配置完善，是居民出行、生活、工作的主要區域，但中心城區與內環邊緣區域設施配置差異顯著，應注重城市空間內部結構調整，減少職住分離，平衡人口增長與就業發展。

3) 城市公共交通配置調整應注重與城市的人口承載力與經濟、社會活力協調。出行需求集中的主、次商業中心，重要交通樞紐等局部區域，應加強區域內部結構調整，改善公交運行瓶頸、優化公交站點環境和運營線路，改善公交間、公交—軌道交通間換乘條件，增強公共交通網絡布局整體穩定性，全面提升公共交通出行方式競爭力。針對早、晚出行高峰時期，滿足局部高強度、突變的出行需求，調整公共交通發車頻率和運載能力。

從POI大數據和街道辦(鄉鎮)視角對城市公共交通空間通達性進行評價研究存在不足:由于重慶山城特殊的地形條件，難以通過道路網數據構建地塊精準表達城市居民實際出行需求，僅能通過現有公交站點數據從站域范圍角度粗粒度估算出行需求強度，以作為公共交通調整的依據，應加強對于POI數據的精細化處理的思考。數據獲取和研究范圍局限性大，難以得到全面的數據。同時，獲取的數據只適用于已建部分，隨著POI數據的變化，公共交通的動態管理難以實現，評價模型有待改進。