基于GIS 和網絡地圖服務的城市軌道交通站點可達性度量及評價
——以南京市為例

張高瑋，錢林波

（南京林業(yè)大學 汽車與交通工程學院，江蘇 南京 210037）

0 引言

我國城市軌道交通正處于快速發(fā)展時期，截至2020 年末，中國大陸地區(qū)共45 個城市開通城市軌道交通運營線路，線路里程共計7 969.7 公里。城市軌道交通建設的主要目標是為城市公共交通提供更大的可達性，以此引導城市空間發(fā)展，帶動沿線用地開發(fā)。而站點作為城市軌道交通的主要門戶，研究其可達性對促進站點地區(qū)協(xié)同發(fā)展，提升城市軌道交通運營效率具有重要意義。

可達性概念的產生最先開始于1959 年，由W.G.Hansen 首次提出，在其研究中定義可達性為交通網絡中節(jié)點之間作用機會的大小，并由此開啟了交通工程學對可達性研究的大門。楊育軍和宋小冬基于土地使用、交通系統(tǒng)及個體收益三個因素對可達性計算方法進行劃分，從實踐應用的角度，提出將GIS 技術應用到可達性評價上的計算方法。隨著計算機技術、測繪技術及多源地理數據融合技術的不斷發(fā)展，依托地理信息平臺（GIS）的可達性計算和評價在高效性、直觀性上更占優(yōu)。

目前對于城市軌道交通可達性的研究主要從軌道交通網絡可達性與軌道交通站點可達性角度展開。從軌道交通網絡可達性角度，郭謙、吳殿廷等通過構建7 個基于通達時間的評價指標，提出了一套城市軌道交通網絡可達性的評價方法。魏攀一、黃建玲等通過對軌道交通可達性進行重新定義，提出了基于站點周邊換乘公交線路條數和站點間最小通行時間的可達性計算方法。從軌道交通站點角度，吳韜、陳鵬等通過分析城市軌道交通網絡本身的連接關系和站點與周邊街道網絡的連接關系，提出利用空間句法對城市軌道交通站點可達性的定性分析。周群、馬林兵等以各個站點之間的線路作為研究的基本單元，提出了一種改進的基于空間句法的地鐵可達性計算方法。

綜上所述，現有研究通過從出行者出行需求的角度來計算可達性的觀點基本趨于一致，但在計算方法上主要采用從軌道交通換乘的便利性或拓撲網絡連通性的角度客觀反映可達性，而從出行者出行的時空花費的主觀角度的研究較少，或其計算方法在準確性和便捷性上較差。因此，本文通過對出行者的出行路徑和出行方式進行分析，以高德開放平臺路徑規(guī)劃數據、街道網絡矢量數據作為出行成本，利用ArcGIS 的網絡分析模塊構建基于時空花費的城市軌道交通站點可達性計算方法，以此對站點的站間可達性和站域可達性進行分析評價，并以南京城市軌道交通為例進行實證研究，以期為城市軌道交通網絡的規(guī)劃建設及站點可達性的進一步研究提供理論依據。

1 研究范圍與數據來源

1.1 研究范圍。本文研究范圍是江蘇省南京市行政轄區(qū)，南京地處中國東部沿海地區(qū)，下設11 個區(qū)縣，是長江三角洲城市群重要組成城市之一。

1.2 數據來源。本文研究所需數據包含的2 個方面，分別為OSM 地理數據、POI 數據。

OSM（Open Street Map）數據，通過Open Street Map 地圖平臺獲取的地理矢量數據，并通過ArcGIS 10.7 加載Load OSM File 模塊進行數據解析處理，包括：南京市道路交通矢量數據、南京市城市軌道交通矢量數據及行政區(qū)劃邊界等。

POI（Point of Interest）數據，即地理信息“興趣點”數據，通過高德地圖開放平臺API 接口獲取，并利用Python 進行數據解析與提取，包括南京市城市軌道交通站點數據和站點出入口數據等。

2 研究方法

本文根據出行者在城市軌道交通網絡和站點周邊街道網絡出行方式的不同，將城市軌道交通站點可達性分為站間可達性和站域可達性。

2.1 站間可達性。站間可達性：依托城市軌道交通網絡，出行者以某一軌道交通站點為起點在一定時空花費成本限制下可到達的區(qū)域，其中時空花費包括軌道交通出行的時空成本和步行換乘的時空成本。

考慮到城市軌道交通站點間的出行路徑的多樣性、軌道交通運行速度的穩(wěn)定性，選取站點間軌道交通出行的最少通行時間作為站間出行的時空成本。同時考慮軌道交通出行的客流交換主要發(fā)生在站點，結合站點沿軌道線路均勻分布的特性，故選取站點在一定通行時間內可到達的城市軌道交通站點數量作為站點可達性的前期評價指標。

根據相關學者對站點出行時間的空間分異特征分析，按照出行者日常通勤時間的接受程度以20min、40min 及60min 為間隔進行分級，對不同通行等級的可達站點數量進行權重賦值，結果如表1 所示：

表1 不同通行時間的數量權重占比表

可達性評價指標計算：

式（1）中：A為第i 個站點的站間可達性值；C、C、C、C分別為20min 以下、20～40min、40～60min 內、60min 以上可達站點的數量；C為第i 個站點可達站點的總數；P、P、P、P分別為20min 以下、20～40min、40～60min、60min 以上可達站點的權重占比。

具體實現通過ArcGIS 平臺的網絡分析模塊構建站間出行OD 矩陣，利用高德開放平臺路徑規(guī)劃2.0API 接口，獲取每一對OD 沿軌道交通出行的路徑數據，通過Python 分析提取出行距離、時間等成本，導入式（1）進行站間可達性評價指標計算。

2.2 站域可達性。站域可達性：依托站點周邊街道網絡，出行者以某一軌道交通站點出入口為起點在一定時空花費成本限制下所能到達的區(qū)域，其中時空花費包括步行出行的時空成本和交叉口等待時間成本。

目前，針對城市軌道交通站點站域影響范圍并沒有明確的界定，北美的研究多采用400～800m 范圍，歐洲多采用700m 的研究范圍。國內學者研究也各不相同，魏攀一在其研究中將400m 作為地鐵步行的可接受距離，吳韜通過用GPS 跟蹤觀察的方法將影響區(qū)范圍的閾值設為600m，陳鵬在其研究中將站域的分析范圍定在750m。

本次站域可達性計算采用網絡分析法，該方法通過對地理數據、POI 數據進行建模，以軌道交通站點出入口為服務中心，計算采用步行出行在一定通行實際內的最大可達區(qū)域。網絡分析法基于實際街道網絡建模，更能準確反映出行者的出行路徑，更貼近實際。

具體實現通過ArcGIS 平臺的網絡分析模塊建立城市道路的活動網絡數據集，設定時間花費成本屬性，結合普通人正常的步行速度1～1.5m/s，選取1.25m/s 作為步行速度，且在每個交叉路口設定20s 的平均等待時間，計算以站點出入口為服務中心的5min、10min 及15mim 的步行可達區(qū)域，統(tǒng)計站點在不同時間等級下的可達區(qū)域面積作為站域可達性評價指標。

3 南京市軌道交通站點可達性分析

南京于2005 年9 月正式開通運營第一條地鐵線路。截至2022 年1 月，南京市共開通11 條地鐵線路，分別為1 號線、2 號線、3 號線、4 號線、10 號線、S1 號線、S3 號線、S6 號線（含句容范圍內線路）、S7 號線、S8 號線及S9 號線，共設置車站175 座（換乘站不重復計算），運營里程達427 公里；有軌電車2 條，分別為南京河西有軌電車、南京麒麟有軌電車，共設置車站26 座。為保證評價結果的科學性，本文將南京市行政轄區(qū)范圍內已開通的地鐵線路及有軌電車線路統(tǒng)籌納入本次研究范圍，共計201 個站點。

3.1 站間可達性。依托地理空間矢量數據、ArcGIS 平臺的網絡分析模塊，獲得站點OD 出行共40 200 對。利用Python 調用高德開放平臺路徑規(guī)劃API，對所有OD 出行的時空花費進行分析，得出南京軌道交通站點OD 出行平均通行時間為59.16min，OD 出行平均間距為34.462km，站間可達性指標平均值為0.485。

將站點站間可達性導入ArcGIS 進行空間分析，可呈現出南京城市軌道交通網絡線路本身的連接關系。其結果顯示，從空間分布來看，站間可達性呈由內到外的放射狀分布（如圖1 所示），其中主城區(qū)、河西核心區(qū)的站點站間可達性分布最高，仙林核心區(qū)和江北核心區(qū)次之，主要集中在南京站—元通站—南京南站—馬群站4 個站點圍合成的區(qū)域，該區(qū)域軌道交通站點空間分布密集，站點平均間距較小，與換乘站點間距近，因而站間可達性高。而隨著與中心城區(qū)距離的增加、相鄰線路空間聯(lián)系度的減弱，其站間可達性呈放射狀衰減。

圖1 站間可達性核密度圖（左）和站間可達性分析圖（右）

整體來看，南京城市軌道交通站點站間可達性與南京市城市空間結構相吻合，即其站間可達性的空間分布能夠保證南京主城、副城等核心區(qū)站點之間的空間聯(lián)系度，也能減少外圍中長距離出行高站間可達性帶來的站臺等待時間。

表2 為南京城市軌道交通站點站間可達性的排名情況，由表2 可得出站間可達性較高的10 個站點，主要分布于由1 號線、2 號線、3 號線及4 號線構成的“井”字型框架的中心城區(qū)，其中3 個為換乘站點，余下7 個為換乘站的相鄰站點，這些站點換乘方便，同時主要分布在商業(yè)集中、人口密集的主城區(qū)，站點間距較近，因而站間可達性高。站間可達性較低的10 個站點均位于城市軌道交通線路的末端，與中心城區(qū)的距離越遠、站點間距越大、換乘距離越遠，站間可達性相對越低。

表2 站間可達性排序表

3.2 站域可達性。通過構建城市道路的活動網絡數據集，利用ArcGIS 的網絡分析法對南京市201 處城市軌道交通站點進行站域可達性計算，得出各站點的5min、10min 及15min 站域可達性平均值分別為241 534m、966 980m及2 265 819m。

將站點站域可達性導入ArcGIS 進行空間分析，呈現出站點在站域影響范圍內與街道網絡的聯(lián)系度。其結果顯示南京市城市軌道交通站點站域可達性呈星團狀分散分布，其中主城區(qū)站點具有最高的站域可達性，外圍東山副城、仙林副城、江北副城的核心區(qū)域和東山、永陽、祿口及句容等區(qū)域的站點具有較高站域可達性。這些區(qū)域商業(yè)分布密集、街道網絡結構較好、道路設施完善，是發(fā)展相對成熟的核心區(qū)域（如圖2 所示）。

圖2 站域可達性圖（左）和15min 站域可達性分析圖（右）

表3 為南京城市軌道交通站點5min、10min 及15min 的站域可達性排名情況。對比不同軌道交通站點的可達性得出，高站域可達性站點不僅位于城市核心功能區(qū)，同時站域街道網絡建成度較高，站點出入口數量較多、空間分布較為分散，能夠服務周邊更廣的區(qū)域。站域可達性最高的是新街口站，作為南京市中心城區(qū)的商業(yè)中心，共設24 個出入口，是南京市客流最大的城市軌道交通站點。而低站域可達性的站點一般位于外圍的非核心區(qū)，用地開發(fā)強度偏弱，站點與街道的聯(lián)系度較低，同時出入口數量少，因而站域可達性偏低。

表3 站域可達性排序表

4 結論與討論

本文首先根據出行者出行方式的不同，將城市軌道交通站點可達性分為站間可達性和站域可達性，然后提出了利用高德開放平臺的路徑規(guī)劃數據和ArcGIS 的網絡分析模塊構建基于時空花費的站點可達性評價方法和評價指標，并以南京市為例進行了實證研究。

針對站間可達性的研究，本文通過基于高德開放平臺的路徑規(guī)劃API 進行時間成本分析，同時設置起終點都為站點的地鐵出行模式，更能準確匹配OD 出行矩陣。該方法基于大數據地圖平臺的空間算法，包含出行時軌道交通的乘坐時間成本和中間換乘的步行時間成本，通過與實際出行時間進行對比，相比與其他分析方法，該方法出行成本花費計算準確度更高，站間可達性分析更為準確。

針對站域可達性的研究，本文通過GIS 平臺采用基于拓撲聯(lián)系的網絡分析法，建立南京市道路網絡數據集，以時間花費為出行成本，對城市軌道交通站點5min、10min 及15min 站域可達性進行分析和可視化表達，該方法更貼近實際出行路徑，能夠直觀表達空間分布特性。

通過對南京城市軌道交通站點進行站間可達性和站域可達性分析，結果表明：其站間可達性呈現以主城區(qū)和河西核心區(qū)為雙核心的放射狀分布，其中以1 號線、2 號線、3 號線及4 號線在主城區(qū)構成的“井”字型區(qū)域站點站間可達性最高；站域可達性呈星團狀分散分布，其中主城區(qū)站點的站域可達性最高，外圍副城核心區(qū)次之?？傮w來說南京城市軌道交通站點的站間可達性和站域可達性的空間分布與南京市空間布局和城鎮(zhèn)發(fā)展相適應，但也仍然存在區(qū)域發(fā)展不平衡的問題。

需要說明的是，由于OSM 地理數據存在更新周期，因此隨著站域周邊街道網絡的建設，其站域可達性也會進一步變化。另外，本文在分析站域可達性的過程中提到了站點出入口的數量和分布區(qū)域對站域可達性有影響，但對其影響因素的分析相對單一，若能從多角度進行具體分析，研究結果將更有意義。