可达性研究动态及测算模型修订

冯广超 ， 覃成林

(暨南大学 经济学院，广州510632)

可达性研究动态及测算模型修订

冯广超 ， 覃成林

(暨南大学 经济学院，广州510632)

可达性在地理、交通、经济、规划等学科领域的应用日益广泛，但其概念和测算方法仍在不断的探讨之中。通过考察可达性的概念及其有关的研究动态，将可达性定义为空间网络中其他节点的某种流量借助某种交通方式抵达目标节点的难易程度。对5种主要的可达性模型进行比较，将交通站点通勤频次引入基于加权最短旅行时间的可达性模型，提出一个修订的可达性测算模型。运用全国168个地级及以上城市2011年的数据，对未修订和修订的可达性模型的测算结果进行分析对比，修订的可达性模型更能真实地反映可达性信息。

可达性；交通网络；节点；最短旅行时间

0 引言

亚当·斯密在阐述市场范围对分工的限制时对交通运输的作用表达了这样的思想：交通条件改善可以一定程度上拓宽市场区范围并促进区际贸易，其结果必然有利于经济发展[1]。但在交通网络中，不同节点却呈现出明显的交通条件差异，进而导致其经济发展出现差异。因此，如何评价节点在交通网络中的地位成为学界关注的一个重要问题。W.G.Hansen在1959年提出了通达性概念，并从相互作用机会大小的角度对其定义[2]。其后，从通达性衍生出了可达性概念，但并未形成公认的定义。从国内外研究动态来看，可达性的新涵义在不断产生。G.H.Pirie认为可达性概念模糊，只有在研究具体问题时，定义其涵义才有意义。因此，可达性没有唯一的定义[3]。有学者则认为，可达性反映了经济主体克服空间阻隔的难易程度，如果经济主体从一地到另一地的空间阻隔大，那么该地的可达性差；反之，可达性好[4-6]。也有一些学者认为，可达性是某节点单位时间内所能接近的发展机会数量，若该节点能接近的发展机会多，则该节点的可达性好；若该节点能接近的发展机会少，则可达性差[2,7-8]。还有的学者认为，可达性反映了节点间相互作用的潜力，若节点受其他节点施加的作用力大，则其可达性好；反之，其可达性差[2,9-10]。相应地，由于研究问题、方法、数据等不同，不同学者在研究可达性时采取的定义与模型也不同。

可达性的模型形式各异，其可检验程度也大不相同。在已有研究的基础上，本研究对可达性进行定义，并指出常用的可达性模型的缺陷，进而对其修订。

1 可达性概念及研究动态

1.1 可达性概念

各种经济社会组织及各种空间组织都处于不同的空间网络中，可达性在本质上反映的是这些组织(可抽象为网络中的节点)在空间网络中的联系便捷性。空间联系具体表现为某种流量的流动，且必须依靠相应的交通方式才能实现。因此，将可达性定义为：在空间网络中，其他节点的某种流量借助某种交通方式抵达目标节点的难易程度。其大小由该流量的单位旅行成本衡量，该流量的单位旅行成本越大，该点可达性越差；反之，可达性越好。

1.2 可达性研究动态

1.2.1 测度可达性的指标和方法。由过去的单一指标和方法向多指标、多方法发展。罗鹏飞等采用加权平均旅行时间、经济潜力、日常可达性3种指标研究高速铁路对京沪地区可达性的影响[11]。李平华等不仅探讨了可达性的涵义及主要特征，还比较了综合可达性的3种主要定量评价方法的优缺点，认为潜能模型优于交通成本的加权平均值模型、机会可达性和日可达性模型[12]。陈洁等从网络特性的角度将常用的可达性模型系统分类，涉及拓扑法、距离法、累积机会法、等值线法、重力模型法、平衡系数法、时空法、效用法等，并比较了各模型中可达性的影响因素，认为应依据研究需求确定可达性模型涉及的影响因素[13]。刘贤腾回顾了国内外学者对可达性的含义和模型的论述，认为空间可达性测算方法总体上有空间阻隔、机会累积和空间相互作用3种类型[14]。吴威等在分析中国铁路客运网络可达性空间格局时采用了空间距离、时间距离、连接性、可选择性等多项指标[15]。蒋海兵等利用日常可达性、潜力值与加权平均时间，比较有无高铁情景下京沪高铁沿线中心城市可达性变化，探讨了高铁对中心城市可达性的影响[16]。S.P.Chen等使用时空建模方法对广州都市圈的连通性和可达性进行了研究，并使用旅行时间矩阵模型评估了节点可达性[17]。S.Karou等利用可达性模型预测了规划的交通基础设施对英国爱丁堡地区可达性层级的影响，集中在对规划的交通基础设施是否提高了可达性并缩小了城市内部的(可达性)差距方面[18]。S.L.Shaw等通过基于铁路列车时刻表的可达性评估方法对中国高铁4个主要阶段的旅行时间变化、旅行费用、距离可达性进行了详细的测算[19]，但其显然忽略了微观层面上列车通行频次将影响城市站点的可达性这一事实。Y.Wang等结合潜力和修订的可达性指标采用土地利用和交通相互作用模型评估了马德里的运输政策对可达性的影响[20]。B.Zondag等利用可达性模型对荷兰的TIGRIS XL土地利用和交通相互作用模型进行了评估[21]。G.H.Wang等使用基于流量的可达性模型对位序等级方法进行了验证,并在比较了多种指标后认为流量数据可用于位序等级方法以测算节点可达性[22]。W.Xu等借助考虑时间维度的扩展引力模型，认为厦门市公交出行中不同时间段出行需求和公交车站的载客量之间的波动使得城市各处的公交可达性显著不同[23]。

1.2.2 对可达性进行宏观和微观的区分。金凤君等在可达性的基础上提出了区域交通优势度的基本表述结构，即交通网络密度、交通干线影响度和区位优势度[24]。但该方法仅适用于宏观样本的研究，刻画微观层面的可达性还需要对传统可达性指标体系进行发展和完善。马林兵等对此进行了有益的尝试，提出了适用于研究城市内部的个体或商业区位的微观可达性计算方法，通过引入启发式A*空间搜索算法计算网格间路径的交通成本，进而利用网格内的道路密度和土地利用状态来模拟计算每个网格的交通成本，再通过计算每个网格的可达性指标，研究整个区域的可达性的空间特点[25]。

1.2.3 研究综合可达性问题。聂伟等建立了区域节点城市和区域整体可达性模型，用于测算北京都市圈的可达性[26]。这种方法拓宽了可达性的应用范畴，但需要相应的指标支撑，存在一定的局限。张莉等认为，对于给定的区域，区内节点可达性应该是区内可达性与区外可达性的综合评价[27]。这时，可达性已经成了点的独立属性。孟德友等以省会城市为网络中的节点，采用加权平均旅行时间指标对中国“四纵四横”高速铁路网及长三角、珠三角和环渤海地区城际客运系统建成前后省际可达性及演变态势进行分析[28]。加权平均旅行时间是常用的可达性指标之一。刘传明等通过对湖北省79个县域综合交通可达性的定量分析完善了不受分析空间尺度大小影响的综合交通可达性赋值测度法，尤其强调了火车站的节点属性及其等级对可达性的影响[29]。火车站的通勤频次是反映火车站等级最直接的指标，因此，火车站的通勤频次将对站点的可达性造成影响。沈惊宏等从时间指标、费用指标和吸引机会指数三大层面及全域时间可达性、局域时间可达性和邻域(开放性)时间影响区、基于最短路径的费用指数、不计时间及路程的最小费用指数、基于社会经济因素的吸引机会指数6个指标剖析了安徽省城镇可达性空间分异规律，建立了一个多指标的综合可达性指数模型[30]。但该方法采用指标众多，将本质上属于同一类型的时间、费用指标分离开来，容易造成可达性要义理解的复杂化。J.J.Jiao等通过3种常用的可达性指标对中国高铁现在和未来的可达性效应进行了测算，结果显示随着时间的推移，规划的高铁网络将导致更多的均衡发展，但可达性的区域差距仍将大于高铁建设前[31]。H.Kim等使用加权平均旅行时间和可达性潜力指标对韩国2004—2018年高铁扩展对可达性及空间均衡变化的影响进行研究，发现在缺少省际高铁线路的情况下，可达性提高并不足以增进可达性的空间均衡[32]。赵云等以京沪高速铁路为例，分析了高速铁路站点对沿线各个区域可达性的影响，并以可达性与社会经济发展的相关性为基础，建立了高速铁路站点影响力动态评价模型，并对京沪沿线高速铁路站点的影响力进行了预测[33]。

总的来看，在可达性的测度指标与方法方面，以空间阻隔、经济潜力、交通成本为内涵的可达性模型最为常见，其他模型多侧重于考察可达性的某个方面，尚未有统一的测度指标。对可达性进行宏观、微观的区分，需要注意其应用的条件，如果不加辨析地使用，则容易得出不恰当的结论。综合可达性的研究虽然力图全面考察可达性，但由于其所采用的指标众多，在实际使用时，其适用性和可比性都有一定的局限。

2 可达性主要测算模型评述

大多数可达性模型从空间阻隔、经济潜力、交通成本、就业机会等角度对可达性进行测算。其中，代表性的可达性模型有5种，各有其特点及不足(表1)。在Hansen势能模型中，表示区与区之间出行时间效果的指数x在实际应用时难以确定，因此，适用性带有局限。在供给需求模型中，空间阻隔衰减函数是关键，但是，表征空间阻隔程度大小的空间阻隔衰减函数却只是理论上的参数，具体操作起来十分不便，影响了该模型的适用性。空间阻隔模型没有从定义上对可达性剖析，采用空间阻隔来解释可达性的内涵过于简单，因为随着现代交通方式的发展，节点间的通达情况已经不再主要地受制于空间阻隔，而是更多地受制于时间距离等交通成本的大小。区位经济潜力模型虽遵从了W.G.Hansen对通达性的定义，但将经济流量类比为质量忽略了经济现象的复杂性，经济潜能通过制度、政策、交通等通道实现，因此造成了距离摩擦系数往往不能量化，从而使该模型的应用有限。交通成本模型中节点的可达性定义为交通网络中其他各点通过某种交通方式抵达该点的加权最短旅行时间。由于超越了上述空间阻隔法的局限，该模型被多数学者所采用。但需注意的是，该模型将经济流量对2个节点间的最短旅行时间予以加权，其意义在于将各节点的经济规模纳入到模型中，以反映节点经济规模不同造成的可达性差异程度。然而，加权最短旅行时间只能作为节点可达性潜力的一种近似描绘。因为现实中不可能出现所有经济流量从一节点全部流向另一节点的情况，节点间流动的往往是一些可观测到的流量，如客运量或货运量等。此外，旅行时间反映了节点间运输的时效性，而未反映节点的运能大小。

表1 可达性主要测算模型Tab.1 Main calculating models of accessibility

3 可达性模型修订

万有引力公式本身就隐含了引力、势能、阻抗等涵义，因此，其引申出的交通成本模型较全面地反映了可达性的诸多属性。基于已有可达性模型的不足，对交通成本模型进行修订，将节点的运输能力纳入交通成本模型中，以增强交通成本模型研究可达性的适用性。

3.1 纳入多种交通方式的可达性模型

现实中，城际相互作用强度无法由彼此间最短旅行时间全面衡量。最短旅行时间仅反映了城际相互作用的时效性，城际旅行时间短但通勤频次低而造成客运流量稀少的现象不乏其例。因此，在交通成本模型中引入站点的日通勤频次(日发送及到达频次)进行修订，并假定不同交通方式的旅客上座率为不同固定值。站点的通勤频次可以反映该站点在整个交通网络中的地位以及站点间相互作用强度的大小，具体模型如下：

式中：Ai表示节点i的可达性；Tij，k表示节点i通过交通方式k到达节点j的最短时间；Mj为节点j的经济要素流量，反映其对其他节点的吸引力，用GDP、人口或社会商品零售额等描述，也可用多指标综合性描述；λi,k指交通方式k在节点i的综合交通网络中所占比重，可使用各交通方式的年客运量或货运量在交通网络中所占比重确定；n为除节点i以外的节点总数；ni,k指节点i的交通方式k的日通勤频次；N指节点i的交通方式的种类数，如普通铁路、公路、高铁、航空等。

3.2 对修订的可达性模型的解释

修订的可达性模型完善了交通成本模型仅关注最短旅行时间和城市规模的缺陷，从交通成本的角度阐释了节点可达性的大小不仅取决于最短旅行时间和城市规模，而且受制于站点的交通方式和日通勤频次。

明显地，交通成本模型将节点置于单一交通网络中进行建模，可达性涵义为单一交通网络中除i以外所有节点的某种经济流量通过某种交通方式以2个节点间最短旅行时间抵达节点i所耗费的平均时间成本。交通成本模型的缺陷在于忽略了决定2个站点间实际流量大小的并非只有2个站点间的最短旅行时间，也取决于2个站点间交通方式和通勤频次。

修订的可达性模型将多种交通方式容纳到一个模型中，对节点可达性的测算将更为全面；同时，也不失对某种交通方式测量可达性的可行性，即某种交通方式的可达性模型是修订的可达性模型的特殊情况(即交通方式N=1的情况)。显然，交通方式不同，各节点在网络中所处地位不同，与本研究观察到的现象一致。例如，拉萨的航空运输可能比其铁路运输要发达，在航空网络中表现出较高的可达性，但这并不意味着其综合可达性更好，因为修订的可达性模型会考虑各种交通方式的权重进行测算。这就打破了局限于某种交通方式来测算可达性的片面性，同时研究处于某种交通网络中节点的可达性也同样适用。

此外，当N=1时，这个模型就可简化为测算一种交通方式的可达性模型。

4 实例分析

4.1 数据来源

所用数据为2011年全国168个城市间铁路最短旅行时间[34]；城市GDP数据来自2011年《中国城市统计年鉴》；列车频次指标采用2011年铁路列车日通勤频次，通过2011年全国最新列车时刻表在线查询*查询网址为http://www.zhineikaixin.com/shikebiao/。获得。

4.2 测算结果及可视化处理

分别应用未修订的交通成本模型和修订的交通成本模型计算2011年国内168个城市的可达性，由于篇幅所限，仅列出京沪线、京广线、京哈线、哈大线、陇海线五大主要铁路干线城市的可达性(表2)。为便于使用ArcGIS 10.2对城市可达性测算结果可视化处理，视城市可达性为地级以上行政区域的面可达性。利用ArcGIS技术将测算后的2011年168个城市的可达性绘制分位图(图1)。

表2 修订前后的模型测算的2011年主要铁路干线沿线城市可达性Tab.2 Railway city’s accessibility calculated by revised and unrevised model in 2011

4.3 结果分析

根据交通成本模型测算的2011年的可达性空间格局(图1a)与修订的可达性模型测算的可达性空间格局(图1b)显示出了较大的差异，具体表现出4个特征。第一，考虑站点日通勤频次后，全国可达性空间呈现出不连续的特点。从测算结果看，未考虑日通勤频次时，全国可达性空间呈现出了明显的区域层级特征，即可达性最好、较好、一般、极差区域连片出现，其中华北、华东、华中等区域显示出了最好的可达性，西南、东北中南部、华南西部等较好，西北、西南一般，东北偏北地区显示出极差的可达性。模型修订后，全国可达性空间明显不同，东北成为可达性最好的地区之一，部分地区虽处在可达性最好的区域内部，却是可达性最差的，如福建、广西、四川、黑龙江的部分地区。明显地，在可达性较好的干线上或者区域内，由于站点的停靠车次少及当地配套交通设施差等问题，本应是可达性较好的区域却沦为了可达性较差的区域。第二，可达性较好区域集中在铁路干线周边。根据交通成本模型测算的可达性，除了山东烟台和福建西部的可达性出现了与周边区域较大的差距，其余地区的可达性格局均呈现出明显的连续片状分布。这是由于交通成本模型忽略了全国可达性格局的内部结构，逻辑上包含总体呈现出良好可达性的区域其内部每一地区均具有良好的可达性这一结论，显然这是有悖现实的。从修订后模型绘制的可达性分位图来看，可达性较好区域内的部分地区处于极差的可达性状况。沿京沪、京广、京哈、哈大、陇海等国家铁路干线的沿线城市显示出了较好的可达性，可达性较差地区集中在东北最北部、福建、云南、贵州、广西等交通较差地区。第三，个别城市可达性极差。从修订的模型绘制的可达性分位图来看,全国可达性格局更具规律性。总体上全国可达性较好，但个别地区的可达性较差，如黑龙江北部、广西南部、四川一部、山东与河北的一部分。造成这种情况的原因，一是由于国家偏远地区如黑龙江、广西、四川等铁路线路较少；二是东中部虽然总体上可达性较好，但是那些处在铁路干线周边同时所经铁路不设站的地区也显示出了极差的可达性。第四，模型修订后，城市可达性排序中重要交通枢纽占据主要地位。将修订前后2个模型测算的结果排序，发现修订后城市可达性排序中重要交通枢纽占据了主要地位。由于样本数量较多，仅列出全国可达性排名前20位的地级及以上城市排序变化信息(表3)。

图1 2011年全国城市铁路可达性空间格局Fig.1 Railway city’s accessibility pattern in China in 2011

表3 全国可达性排名前20个地级及以上城市Tab.3 The top 20 cities based on the level of accessibility

修订后排名有较大变化，但徐州、武汉、镇江、北京、郑州、合肥、南京、常州、无锡9个城市仍居前20位，其余11个则不同。这说明，随着国家铁路网络的逐步完善，那些重要的交通枢纽城市在铁路网络中的重要地位将变得越来越稳定。

值得注意的是，从排名来看，使用未修订的交通成本模型测算的可达性排名前20位的城市中，包含了现实中可达性较差的城市，如山东的德州、枣庄、济宁，河南的开封、许昌、安阳、鹤壁、漯河，河北的衡水，安徽的淮北等。而使用修订的模型测算的可达性排名前20位的城市中，北京、上海、广州位列前3位，同时重要的交通枢纽占据多数。而且，随着交通网络的完善，可达性空间更具规律性，可达性最好的城市无一例外均是现实中交通网络的重要枢纽，并且全部集中在中东部地区。这个结果明显地与现实情况高度契合，说明了修订的模型测算的可达性结果更加可靠，更接近现实。

5 结论与讨论

由于可达性日渐受到重视，研究成果层出不穷，特别是GIS等地理信息技术促使其应用范围不断扩大,但却未形成公认的可达性定义。5种主要的可达性模型在应用时忽略了决定可达性的站点因素或考虑到站点的规模但未能将其纳入模型中，故将站点的日通勤频次代替站点规模纳入交通成本模型，获得了一个修订的可达性模型。运用未修订和修订的模型对2011年全国168个地级及以上城市的可达性进行分析，修订的模型较好地反映了城市可达性与站点规模的相关关系。

本研究重点是修订交通成本模型，在站点规模纳入交通成本模型的方式上仍然存在多种可能。此外，由于缺少其他交通方式的数据，暂未进行多种交通方式的实证研究。运用修订的模型对各种交通方式的综合可达性进行进一步的实证分析将是未来的研究方向。

致谢：本研究获得暨南大学经纬粤港澳经济研究中心和广东产业发展与粤港澳台区域合作研究中心资助，在此表示感谢！

[1] 斯密 A.国民财富的性质和原因的研究:上卷[M].郭大力，王亚南，译.2版.北京：商务印书馆，1979:16-20.

[2] Hansen W G.How Accessibility Shapes Land Use[J].Journal of the American Institute of Planners,1959,25(2):73-76.

[3] Pirie G H.Measuring Accessibility:A Review and Proposal[J].Environment and Planning A,1979,11(3):299-312.

[4] Ingram D R.The Concept of Accessibility:A Search for An Operational Form[J].Regional Studies,1971,5(2):101-107.

[5] Allen W B,Liu D,Singer S.Accessibility Measures of US Metropolitan Areas[J].Transportation Research Part B:Methodological,1993,27(6):439-449.

[6] Mackiewicz A,Ratajczak W.Towards A New Definition of Topological Accessibility[J].Transportation Research Part B:Methodological,1996,30(1):47-79.

[7] Wachs M,Kumagai T G.Physical Accessibility as A Social Indicator[J].Socio-Economic Planning Sciences,1973,7(5):437-456.

[8] Black J,Conroy M.Accessibility Measures and the Social Evaluation of Urban Structure[J].Environment and Planning A,1977,9(9):1013-1031.

[9] Morris J M,Dumble P L，Wigan M R.Accessibility Indicators for Transport Planning[J].Transportation Research Part A:General,1979,13(2):91-109.

[10] Shen Q.Location Characteristics of Inner-city Neighborhoods and Employment Accessibility of Low-wage Workers[J].Environment and Planning B,1998,25(3):345-365.

[11] 罗鹏飞,徐逸伦,张楠楠.高速铁路对区域可达性的影响研究——以沪宁地区为例[J].经济地理,2004,24(3):407-411.

[12] 李平华,陆玉麒.城市可达性研究的理论与方法评述[J].城市问题,2005,24(1):69-74.

[13] 陈洁,陆锋,程昌秀.可达性度量方法及应用研究进展评述[J].地理科学进展,2007,26(5):100-110.

[14] 刘贤腾.空间可达性研究综述[J].城市交通,2007,5(6):36-43.

[15] 吴威,曹有挥,梁双波,等.中国铁路客运网络可达性空间格局[J].地理研究,2009,28(5):1389-1400.

[16] 蒋海兵,徐建刚,祁毅.京沪高铁对区域中心城市陆路可达性影响[J].地理学报,2010,65(10):1287-1298.

[17] Chen S P,Claramunt C,Ray C.A Spatio-temporal Modelling Approach for the Study of the Connectivity and Accessibility of the Guangzhou Metropolitan Network[J].Journal of Transport Geography，2014,36:12-23.

[18] Karou S,Hull A.Accessibility Modelling:Predicting the Impact of Planned Transport Infrastructure on Accessibility Patterns in Edinburgh,UK[J].Journal of Transport Geography，2014,35:1-11.

[19] Shaw S L,Fang Z X,Lu S W,etal.Impacts of High Speed Rail on Railroad Network Accessibility in China[J].Journal of Transport Geography，2014,40:112-122.

[20] Wang Y,Monzon A,Ciommo F D.Assessing the Accessibility Impact of Transport Policy by A Land-use and Transport Interaction Model:The Case of Madrid[J].Computers,Environment and Urban Systems，2015,49:126-135.

[21] Zondag B,Bok M,Geurs K T,etal.Accessibility Modeling and Evaluation:The TIGRIS XL Land-use and Transport Interaction Model for the Netherlands[J].Computers,Environment and Urban Systems,2015,49:115-125.

[22] Wang G H,Zhong Y G,Teo C P,etal.Flow-based Accessibility Measurement:The Place Rank Approach[J].Transportation Research Part C:Emerging Technologies,2015,56:335-345.

[23] Xu W,Ding Y J,Zhou J P,etal.Transit Accessibility Measures Incorporating the Temporal Dimension[J].Cities,2015,46:55-66.

[24] 金凤君,王成金,李秀伟.中国区域交通优势的甄别方法及应用分析[J].地理学报,2008,63(8):787-798.

[25] 马林兵,曹小曙.一种启发式A*算法和网格划分的空间可达性计算方法[J].地理研究,2008,27(1):94-99.

[26] 聂伟,邵春福.区域交通可达性测算方法分析[J].交通科技与经济,2008(4):85-87.

[27] 张莉,陆玉麒.基于陆路交通网的区域可达性评价——以长江三角洲为例[J].地理学报,2006,61(12):1235-1246.

[28] 孟德友，陈文峰，陆玉麒.高速铁路建设对我国省际可达性空间格局的影响[J].地域研究与开发,2011,30(4):6-10.

[29] 刘传明,曾菊新.县域综合交通可达性测度及其与经济发展水平的关系——对湖北省79个县域的定量分析[J].地理研究,2011,30(12):2209-2221.

[30] 沈惊宏,陆玉麒,兰小机,等.区域综合交通可达性评价——以安徽省为例[J].地理研究,2012,31(7):1280-1293.

[31] Jiao J J,Wang J E,Jin F J,etal.Impacts on Accessibility of China’s Present and Future HSR Network[J].Journal of Transport Geography,2014,40:123-132.

[32] Kim H,Sultana S.The Impacts of High-speed Rail Extensions on Accessibility and Spatial Equity Changes in South Korea from 2004 to 2018[J].Journal of Transport Geography,2015,45:48-61.

[33] 赵云,李雪梅,韦功鼎.基于可达性的高速铁路站点影响力评价研究[J].地域研究与开发,2015,34(3):12-16.

[34] 覃成林,朱永磊.区域性交通条件改善与沿线城市人口增长——基于铁路运输提速的分析[J].经济问题探索,2013(9):92-98.

Dynamics of Accessibility Research and A Revised Calculation Model

Feng Guangchao , Qin Chenglin

(College of Economics, Jinan University, Guangzhou 510632, China)

The accessibility is applied in traffic, geographical, economic and other fields more and more widely, but its concept and calculation method is still in constant discussion. This paper examines the concept of accessibility and its research dynamic, and defines accessibility as the difficult-easy degree of some other points’ flow arrive at the target point by some way in a network. By comparing the main 5 kinds of accessibility calculating models, this paper introduces an revised accessibility model with commuting frequency, which is based on the weighted shortest travel time model. Using the 168 prefecture-level cities’ data in 2011, this paper compared the results of the unrevised model and the revised model, and the results show that the revised model can more truly reflect the accessibility information in the real world.

accessibility; transportation network; node; the shortest travel time

2015-07-28；

2016-01-29

国家社会科学基金重大项目(11&ZD159)

冯广超(1990-)，男，山东济宁市人，硕士研究生，主要从事区域经济协调发展研究，(E-mail)jnu_fgc@163.com。

覃成林(1962-)，男，土家族，湖北来凤县人，教授，博士生导师，博士，主要从事区域经济协调发展研究，(E-mail)qinchlin@vip.sina.com。

F530

A

1003-2363(2016)02-0006-06