基于大數據的昆明老年人公交站點可達性分析

張俊杰，李 全*

（1.武漢大學資源與環境科學學院，湖北 武漢 430074；2.武漢大學地理信息系統教育部重點實驗室，湖北 武漢 430079）

可達性的概念在1959年首次由Hansen[1-2]提出，解釋為各節點在交通網絡中相互作用的難易程度。國內很多學者探索過城市公共設施的可達性問題，包括對教育設施[3]、醫療衛生設施[4]、公園綠地設施[5]、公共交通設施[6]等可達性的熱點研究，還有學者進一步探索了公共設施可達性的公平性[7]及對房價[8]等經濟方面的影響。對于交通來說，城市公交站點可達性是影響城市公交方式可達性的關鍵[9]，但目前對于公共交通可達性的研究更多的是對于城市公交路線網的研究，對于公交站點的可達性較少。而在現實情況中，人們是否選擇公交出行更多考慮的是公交站點的可達性優劣[10]。公交站點可達性的研究中也很少對需求群體進行分類分析，而現實情況是不同特點人群的公交站點可達性會存在一定差異[11]。

可達性的研究方法主要有比例法、最近距離法、基于機會累積的方法和基于空間相互作用的方法4大類，其中最近距離法主要應用于較小研究單元的緊急型設施的可達性測算，如本文研究的公交站點等。后2種方法更適用于非緊急型設施，比例法則適用于較大的研究單元[12-13]。最近距離法利用個體到達最鄰近設施的距離測算可達性，包括歐氏距離、路網距離和時間距離3種，其中時間距離最接近實際的出行情況。“食物沙漠”概念在健康食品可達性的研究中用于表示缺乏健康食品選擇的地區，即在一定閾值下購買健康食品的不可達的地區[14]。本文將該概念引用至公交站點可達性研究，將一定閾值下公交站點不可達的地區定義為公交站點可達性“沙漠”。

本文以昆明市中心城區為例，結合網絡大數據，運用緩沖區分析法和最短時間距離法測度公共交通站點的可達性。基于老年人步行特點，以整個小區的質心為出行出發點往往存在較大的誤差，尤其是針對大型小區居住點。本文則以建筑物為出行出發點精準測度不同年齡段的老年人的公交站點可達性，并對可達性“沙漠”進行識別和分析。為昆明市公共交通的城市規劃提供現實借鑒，為相關部門進行適老的宜居城市建設和適老性改造時提供科學參考。

1 研究區概況

昆明市位于中國西南地區，是云南省省會城市，以“景色優美、氣候宜人”為人所知，有“春城”之稱，是當今人們避暑、旅游、養老的最佳選擇之一。昆明市是全國進入老齡化社會較早的城市之一，近年來老年人口比例仍在不斷增加。截至2019年底，全市60歲以上戶籍的老年人口達111.4萬，占戶籍總人口的19.23%，已接近“中度老齡化”社會。

昆明市下轄7個區、1個縣級市、3個縣、3個自治縣。研究范圍為昆明市二環路內的中心城區。二環路全長約26.2 km，所圍面積約45.3 km2，包括五華區、西山區、官渡區和盤龍區4個行政區劃的部分區域。中心城區是全市核心區域，路網和公交站點分布密集，老年人口集中分布。

1 數據與研究方法

1.1 數據與數據預處理

研究所用基礎地理數據來自國家基礎地理信息數據庫，道路數據來自Open Street Map網站。

公交站點POI數據通過百度地圖開放平臺采用網絡爬蟲方法抓取，并利用衛星地圖影像對其進行數據清洗。考慮到二環線周邊的居民其最近公交站點不一定在二環線內，因此將抓取范圍擴展至二環線向外2 km的緩沖區（如圖1）。共抓取1 900個公共交通站點，其中包括1 644條公共汽車站數據和256條地鐵站數據。

昆明市二環內的住宅小區邊界和建筑物基底輪廓數據通過水經注地圖爬取，并利用ArcGIS空間分析篩選出住宅小區建筑物基底輪廓數據，共獲取研究區內的有效的住宅小區邊界數據911條、建筑基底輪廓數據7 452條。對多源數據進行數據糾偏和坐標系統一，以保證數據空間一致性。

以小區建筑物質心為出發點O，公交站點為終止點D建立OD矩陣。利用坐標轉換器，將OD矩陣從WGS 1984坐標系轉至百度坐標系。本文最短時間距離的獲取是基于Python編寫程序，通過百度地圖API進行OD矩陣之間的路徑查找，獲取實時交通路況下以最短時間從每個小區建筑物前往最近公交站點的步行耗時。

1.2 研究方法

1.2.1 緩沖區分析法

緩沖區分析法[15]將城市抽象成面，將公交站點看作其中的坐標點，計算公交站坐標點一定半徑距離內的某要素數量或面積。基于矢量數據計算，一定半徑距離內的區域為緩沖區，一般認為居住在緩沖區內能夠輕松前往公交站點，而居住在緩沖區外則享受不到該服務。這種簡單易操的方法在城市規劃中使用十分方便。利用ArcGIS的緩沖區分析工具，生成公交站點緩沖區。參考相關研究設定公交站點的緩沖區半徑距離為300 m，空間疊加小區邊界及小區建筑物圖層分析，進而計算出公交站點覆蓋率[16]。

1.2.2 最短時間距離

最短時間距離法[17]進行兩地之間最短旅行時間距離的測算，相比較于以歐氏距離測算的最小鄰近距離和基于某種出行方式對應阻力值下網絡分析2種方法，基于百度地圖API的實時交通測算從建筑物出發到最近公交站點的最短時間還原了真實的出行狀態[18]。出行前往公交站點所需的最短時間越短則可達性越好。

為了計算老年人公交站點可達性，通過百度地圖API實時交通路況下爬取從每個小區建筑物到公交站點的最短步行時間mint，計算公式如下：

式中，A代表昆明市老年人公交站點可達性；μ代表年齡系數；μ60-70=1.102；μ70以上=1.378。

系數的確定基于已有老年人步速研究及數據爬取實驗。中外學者針對老年人的步行速度進行了大量研究，其中Sallinen[19-20]等測度了75~81歲和60歲以上老年人的最大步行速度；Eggenberger等[21]測度了瑞典70歲以上老年人面對紅綠燈單任務和雙任務條件下的優先和快速步行速度。在對老年人日常前往公交站點的研究中，最大步行速度和快速步行速度均不適宜作為老年人步行速度進行測算。趙芳[22]等測算了139位39~75歲中國人的步行速度，其中老年組的步行速度為1.063 m/s；Patrick[23]等測度的34 765位平均年齡為70.5歲英格蘭居家老年人的步行速度為0.85 m/s。基于這些研究結果，結合預實驗中通過百度地圖開放平臺進行上萬次查找得出的步行速度平均值1.171 m/s，計算出本文的年齡系數μ。μ60-70=1.102，μ70以上=1.378，以此將百度地圖API的步行時間轉換為老年人的步行時間。

2 結果與分析

2.1 公交站點覆蓋率

昆明市二環內公交站點覆蓋率總體較好，94.1%的建筑物處于公交站點的300 m緩沖區覆蓋范圍內。但是，仍有73個小區中的442棟建筑未被覆蓋（如圖2）。

圖2 公交站點空間覆蓋率

從覆蓋率統計結果來看，共有25個小區內部超過5棟建筑物未被覆蓋，占研究區內小區數的2.7%；超過10棟建筑物未被覆蓋的小區共11個，占比1.2%。從空間分布可以發現未被覆蓋的建筑物主要分布于二環線附近，未被覆蓋建筑物最多的小區集中分布在二環北路、二環南路的中段以及二環南路與二環東路的交叉口附近。

2.2 公交站點可達性

最短時間距離法測算昆明市二環內的中青年從小區建筑物前往最近的公交站點平均花費303.9 s，60~70歲老年人需要334.9 s，70歲以上老年人需要418.8 s。從平均水平上看昆明市二環內公交站點可達性較好，平均值為5~7 min，老年人公交站點可達性與中青年相比差別不大。但可達性平均值只具有統計學意義，對于建筑物可達性要結合實際情況進行分析。

根據《城市公共服務設施規劃標準GB50442（修訂）》和《城市居住區規劃設計標準GB50180-2018》并結合昆明實際情況，將昆明市中青年、60~70歲老年人及70歲以上老年人的公交站點可達性分4個等級：5 min以內、5~10 min、10~15 min、15 min以上，得到昆明市二環內公交站點可達性的分級統計結果（見表1）。考慮可視化效果，利用ArcGIS的空間分析工具，對公交站點可達性結果進行反距離權重法空間插值分析（如圖3）。

圖3 不同年齡居民公交站點可達性

表1 公交站點可達性分級結果

從測度結果看，公交站點可達性差的小區建筑物主要沿二環路附近集中分布，在二環內的分布則較分散。與公交站點覆蓋分布規律不同，二環南路的西山區路段明顯集中分布公交站點可達性差的建筑。這主要分為兩類：①公交站點距小區建筑物很近，但由于小區出口的規劃問題，實際步行前往需要花費很長時間，如福海立交橋東、氣象路口、西華園（二環南路）、大觀橋公交站。需要對小區內部道路和出口進行改進。②小區處于公交站點緩沖區覆蓋范圍內，但因周邊路網不夠合理導致出行耗時長，如盛世豪庭小區、星光小區和大宥城等小區。需通過完善路網來提高公交站點可達性。

與中青年城市居民公交站點可達性相比，昆明市二環內老年人的可達性相對較差，尤其是70歲以上老年人。

將公交站點可達性分級結果按所在行政區進行分類，生成各行政區劃百分比堆積柱形圖（如圖4）。可以發現二環內五華區公交站點可達性最好，西山區公交站點可達性最差。各區公交站點可達性隨年齡增長都有下降，但隨年齡增長，公交站點最高可達性（I級）建筑數量下降的比例在五華區最高，而隨年齡增長，最差公交站點可達性（IV級）建筑數量增長的比例在西山區最高。

圖4 各行政區劃百分比堆積柱形圖

2.3 公交站點可達性“沙漠”識別

以步行10 min作為識別閾值，超過10 min不能到達就被認為是公交站點可達性“沙漠”。對于60~70歲老年人，二環內共有790棟可達性“沙漠”建筑，占總住宅小區建筑的10.6%；對于70歲以上老年人，這一數量和比例分別增長到1 375棟（占總面積18.5%，見表1）。

老年人公交站點可達性“沙漠”建筑的總體空間分布如圖5所示，可達性“沙漠”主要沿二環線分布，70歲以上老年人可達性“沙漠”建筑數接近于中青年和60~70歲老年人之和。

圖5 老年人公交站點可達性“沙漠”建筑空間分布

表2列出了所有建筑都為公交站點可達性“沙漠”的小區，60~70歲年齡區間有10個小區，70歲以上年齡區間增至21個。這些小區可分為兩類——單位宿舍小區和商品房小區，大部分屬于小型小區，建筑棟數在個位數，僅西華東區（23棟）和五新小區（10棟）規模稍大。

表2 公交站點可達性“沙漠”小區統計表

一些小區雖然不是整個小區都被識別為公交站點可達性“沙漠”，但屬于可達性“沙漠”的建筑數量眾多。對60~70歲年齡段老年人而言，數量規模排名靠前的是黃瓜營小區-三期（35/48）、百年明日城市（34/58）、永順里（33/43）、曙光東區（30/83）、金康園別墅（23/52）、西華東區（21/23）、船房小區（20/82）、穿金路水晶花園-二期（19/26）、中昆·醫大廣場（17/89）、永昌街道云紡社區（16/39）；對70歲以上老年人規模排名靠前的是黃瓜營小區-三期（41/48）、百年明日城市（37/58）、永順里（36/43）、中昆·醫大廣場（34/89）、曙光東區（32/83）、永昌街道云紡社區（31/39）、船房小區（24/82）、金康園別墅（24/52）、西華東區（23/23）、中央麗城（22/38）。括號內折線前的數字是識別為“沙漠”的建筑數量，折線后的數字是小區總建筑數量。

還有一些小區，隨居民年齡的增長被識別為“沙漠”的建筑數量明顯增加，對60~70歲老年人而言數量增加最多的小區是：黃瓜營電力小區-一號院昆明供電局宿舍（8/16）、江岸小區月江里（7/31）、長城小區（6/36）、曙光東區（6/93）、白馬小區東區（6/48）；對70歲以上老年人而言，這類小區有江岸小區月江里（19/31）、永昌街道云紡社區（18/39）、中昆·醫大廣場（17/89）、新聞里社區（16/33）、長城小區（15/36）。

從空間分布上看，前兩類小區相對集中分布在南二環沿線及盤龍江沿線，還有少量分散分布；后一類小區的分布則明顯向內收縮，主要分布在環城西路及盤龍江沿線。

可達性“沙漠”小區由于普遍規模較小，故可主要在集中分布區域進行適當的小區出入口及公交線路調整；可達性“沙漠”建筑多的小區，如黃瓜營小區-三期、永順里、百年明日城市等，建議在小區周圍增設公交站點。可達性“沙漠”建筑數量隨居民年齡增長而快速遞增的小區，如江岸小區月江里（19/31）、永昌街道云紡社區（18/39）、中昆·醫大廣場（17/89）小區等，則在改造時需要重點關注。

3 結論與討論

中國已進入加速老齡化階段，城市老年人的公交出行便捷程度極大影響其生活質量。本文以昆明市二環內為案例區域，測度了不同年齡段城市老年居民的公交站點可達性并識別了公交站點可達性“沙漠”，結論如下：

1）昆明市二環內公交站點覆蓋率總體較好，94.1%的建筑物處于公交站點的300 m緩沖區覆蓋范圍內。但是，仍有73個小區中的442棟建筑未被覆蓋。從空間分布看，未被覆蓋的建筑主要分布于二環線附近，并集中分布在二環北路、二環南路的中段和二環南路與二環東路的交叉口附近。

2）與中青年相比，昆明市二環內老年人的公交站點可達性相對較差，尤其是70歲以上的老年人。對中青年、60~70歲老年人及70歲以上老年人，屬于通達性好的I、II兩級的建筑數量占比分別為91.9%、89.4%、81.5%；屬于通達性差的III、IV兩級的建筑數量占比分別為8.1%、10.6%、18.5%。

3）識別了所有三類公交站點可達性“沙漠”小區，即所有建筑都為“沙漠”“沙漠”建筑數量多以及隨居民年齡增長“沙漠”建筑增長快。從空間分布上看，前兩類小區相對集中分布在南二環沿線及盤龍江沿線，還有少量分散分布；后一類小區的分布則明顯向內收縮，主要分布在環城西路及盤龍江沿線。說明河流分布對公交站點可達性有較大影響，且隨居民年齡段增長在中心繁華地段也相對集中地出現了“沙漠”建筑。

在老齡化背景下，城市老年人公交站點可達性的測度結果對面向提高老年人生活質量的改造和城市規劃改進優化具有重要意義。同時，在精細的單個建筑尺度下，同一地段同一小區，尤其是大中型小區內的不同建筑，其公交站點可達性存在差異，故本文研究結果也可為老年人購房或居住選擇提供重要參考。