基于GIS的地铁站步行可达性研究

汪林，陈艳云

（1.天津市测绘院，天津 300381； 2.国家海洋信息中心，天津 300171）

基于GIS的地铁站步行可达性研究

汪林1*，陈艳云2

（1.天津市测绘院，天津 300381； 2.国家海洋信息中心，天津 300171）

城市快速轨道交通，特别是地铁交通，对于改善城市交通运输，方便居民生活，减轻空气污染，改善城市布局等方面起到巨大作用。由于城市地铁交通枢纽工程建设周期长、造价高，建成后很难再进行较大规模的改进。因此，必须在设计阶段需要对枢纽的服务水平进行评估和预测，以求能够满足远期规划的要求。进行地铁站步行可达性的研究，是为了用步行可达性指标来量化铁路枢纽的客流吸引区域和服务范围，为地铁的线网规划提供参考标准，为规划、设计人员提供一种定量的手段和依据。鉴于此，本文尝试着利用GIS的技术，为地铁站的步行可达性进行计算，提供准确的定量分析结果和可视化的评价结果，供地铁的规划者和决策者分析。

地铁站；可达性；网络分析；成本距离分析

1　引 言

地铁以其快速、准时、安全、污染少、运量大、运输效率高、摆脱交通堵塞和事故困扰等优势，逐步成为世界各主要大城市中最重要的交通工具［1］，并在缓解城市交通瓶颈、缓和城市用地矛盾、优化城市交通结构、促进经济社会可持续发展等方面发挥了不可忽视的作用。

可达性作为交通及城市研究中的一个非常重要和基础的指标［2］，表征了一种特定的交通系统从某一给定区位到达活动地点的便利程度。地铁车站可达性服务范围的确定，是地铁车站客流量大小、客流性质的重要判定依据，直接影响着车站规模的确定、车站设计、出入口分布以及车站周边地区规划。进行地铁站步行可达性方法的研究，是为了用步行可达性指标来量化铁路枢纽的客流吸引区域和服务范围，为地铁的线网规划提供参考标准，为规划、设计人员提供一种定量的手段和依据［3］。同时，还可以借此评估地铁站周围的附近设施的完善适宜情况，合理配置土地资源为公众服务。

本文首先对常见的可达性度量方法进行比较，并根据地铁站的特点构建适宜于评价地铁的可达性度量方法，研究GIS中矢量和栅格两种数据结构的可达性计算方法，来考察路网中单个地铁站点的步行可达性来进一步确定整个地铁路网的可达性，以便评价路网在空间布局及其分布上的合理性。重点解决以可视化的方式来描述地铁站的步行可达性指标，并给出统计指标来供规划者或决策者分析。本文拟实施的技术路线图如图1所示:

图1　技术路线图

2　可达性测度的理论与方法

2.1可达性含义

可达性的渊源久远。在古典的区位论中。可达性被看做反映交通成本的基本指标，旨在对空间上某一要素实体（点、线或面）的位置优劣程度进行度量。Hansen 在1959年首次提出了可达性的概念，将其定义为交通网络中各节点相互作用的机会的大小，并利用重力模型法研究了可达性与城市土地利用之间的关系［4］。

自此之后，可达性受到不同研究领域学者的广泛关注，也因此产生了对可达性概念的不同理解。其中比较有代表性的有:Vickerman认为可达性是指在社会中产生的包括直接来源于个体作用和来源于整个社会如交通拥堵、环境污染等副产品作用的必然花费［5］；Weibull Jörgen认为可达性是个人参与社会相关活动的自由度［6］；Geertman指出可达性是在合适的时间范围内选择某种交通工具到达目的地的能力［7］；Morris将可达性定义为利用一种特定的交通系统从某一区位到达活动地点的便利程度［8］；杨育军认为可达性是由土地利用和交通系统所决定的、人和货物通过一定的交通方式到达目的地或参与活动的方便程度［9］。

2.2可达性度量方法评述

可达性是居民从某一地区出发利用某一交通系统所能接触到的发展机会数量或实现目的的难易程度。地铁线路对经过地区的经济发展有很大的影响，因此，地铁线路走向应尽可能有利于该地区的经济发展和扩大吸引范围，以更好地为顾客服务［10］。要使地铁规划比较合理，应正确设置地铁的线路同时还需考虑地铁车站的出入口位置和数量，提高地铁站的步行可达性。

可达性度量方法多种多样，目前常用的可达性度量方法主要包括距离法、累积机会法、等值线法、重力模型法、概率法、频率法、平衡系数法、时空法、效用法、基于矩阵的拓扑法、基于空间句法的拓扑法等等。路网规划与交通系统评价中常用的有距离法、累积机会法、等值线法、重力模型法、效用法和时空法［11］。

地铁步行可达性评价的准确还需选择合适的度量方法作为参照标准。最短距离法和加权距离法比较直观，但是在涉及地铁站出口多个源点，往往不能很好支持。尤其是最短距离法，考虑的因素太少，单独用距离来度量可达性，会受到众多的限制。重力模型法由于需要考虑距离的衰减，地铁站到达附近周围设施的衰减函数不好确定，难以考虑时空因素。效用法难以评估效益值，在考虑地铁可达性需要大量的数据，且模型较难理解。时空法侧重于个人行为的研究，工作量太大，可操作性不强。

而累积机会法和等值线法易于理解，不需考虑复杂的距离衰减因子，操作相对简便；适宜于评价地铁站周围多个出口多重源点的情况；它在考虑空间距离因素的同时，将地铁站周围设施的分布情况（数量、规模等）纳入可达性评价。

因此，本文将累积机会法和等值线法作为考虑地铁步行可达性的首选方法。

3　地铁站步行可达性实验及分析

在GIS的支持下，矢量数据结构的网络分析中的服务区分析及其栅格数据结构的成本距离分析为地铁站步行可达性的计算带来了便捷。下面将选取武汉地铁站的虎泉站点及其附近周围的地物数据作为案例，运用GIS中的可达性分析方法评价地铁站的步行可达性。数据范围是武汉市鲁巷广场为中心方圆两千米的区域。

3.1基于矢量数据结构的可达性分析

数据结构的可达性分析的实验数据是包括重要地名地址图层、行人道路图层和房屋图层的矢量数据。数据格式是ArcGIS无拓扑结构的Shape格式。数据的预处理:由于服务区分析是基于交通网络的，所以需要创建交通网络数据集格式的图层。在创建过程中，应充分考虑过街天桥和行人道路的链接过程，在本文的实验中，假设行人在一般的人行道路的速度为1 m/s，考虑到行人过街天桥会上楼梯或下楼梯，速度假定于0.5 m/s。

本节的实验是在Vistual Studio 2005环境下，用C# 和ArcGIS Engine作为基本的开发语言和平台，采用组件开发技术，实现矢量数据结构的服务区分析。可达性分析的可视化结果能够很好地展现地铁站的服务范围及其附近设施的分布合理情况，能够定量描述地铁站的步行可达性。

使用ArcGIS网络分析，可以查找网络中任何位置周围的服务区。网络服务区是指包含所有通行道路（即在指定的阻抗范围内的道路）的区域。试验中首先应该创建服务区分析的上下文并绑定网络数据集。然后利用属性查询查找到地铁站的入口位置，创建内存图层，并将地铁站的点要素写入到内存图层，然后转换为网络分析中的设施图层。设置合适的阻强及其相关参数，调用网络分析服务区分析算法得到服务区分析范围图层。然后将得到的服务区分析范围图层和房屋图层进行叠加分析，并按建筑使用功能的分类统计出房屋个数和面积。

图2、图3、图4分别是从地铁站出口出发步行时间为10 min、20 min、30 min的范围图层。范围图层中的阴影区域是地铁站4个出口服务范围的并集，表示行人从地铁站出口出发沿着交通网络中的道路行走，在规定的时间内所能够到达的最大范围。

图2　步行10 min的范围图层图

图3　步行20 min的范围图层图

图4　步行30 min的范围图层

对比图2、图3、图4来看，随着步行时间（10 min、20 min～30 min）的增大，图层范围面积在扩大。总体来看，地铁站步行可达性与行人道路（包括一般的人行道路和过街天桥）的密集程度密切相关，分布越密集的地区的步行可达性就越高。一个点沿某个方向步行出发，在给定的时间内能够到达的远近是与前进方向的行人道路密切相关的。方向的道路设施越好、行走越方便，则在给定的时间内，沿该方向就能到达越远的地方；反之，越近。因此，一个点的步行出行范围是与该点周围的道路交通方便程度成正相关的关系。

为便于统计建筑物，按照建筑物的使用用途，将建筑物分为居住建筑、公共建筑、工业建筑和农业建筑四大类。其中公共建筑又包括行政办公建筑、文教建筑、科研建筑、医疗建筑、商业建筑、观览建筑、体育建筑、旅馆建筑、交通建筑等。

图5　步行10 min到达的建筑物统计

图6　步行20 min到达的建筑物统计

图7 步行30 min到达的建筑物统计

图5、图6、图7分别表示行人在10 min、20 min和30 min内到达的建筑物统计图。统计图中的亮色区域表示行人在规定的时间内所能到达的建筑物。这些建筑物都处于服务区分析范围图层的包络线范围之内。统计图中的左侧窗口给出了行人在 10 min、20 min和30 min内所能到达的建筑物的个数和面积。为做进一步分析，表1给出了建筑物分类下的可达性建筑物的个数和面积统计结果，其数据来源于图5、图6、图7的分析结果。

矢量数据结构的可达性的建筑物个数和面积（m2）统计表 表1

从表1中可以看出，地铁站周围处于非农业区域，所以农业类建筑个数和面积为零。可达性范围内的居住类建筑、公共类建筑相对于工业类建筑较多，这说明地铁站的行人能够比较方便地到达居住场所和活动场所。公共类建筑主要是指提供人们进行各种社会活动的建筑物。在公共类建筑中，商业建筑和文教建筑个数和面积最多，其次是行政办公、科研类建筑和医疗建筑。这说明地铁站周围商业繁盛，行政办公便捷，教学科研多，就医方便。金融建筑、观览建筑、体育建筑、旅馆建筑、交通建筑、通信广播类建筑偏少，但也能满足行人的基本需求。

对比步行10 min、20 min和30 min所到达的建筑物个数和面积来看，科研类建筑和文教类建筑增长较快。经笔者调查发现，附近有华中科技大学、中国地质大学、武汉科技学院、湖北广播电视大学、武汉工程大学、湖北函授大学等著名学府和邮科院、湖北省化学研究所、华中光电技术研究所、七一七等科研类研究所。地铁站能够提高这些科研所和学府的可达性，为其生活带来方便。从步行10 min～20 min的时间跨度内，体育建筑和通信广播建筑增长较慢且数量偏少，或许应该增加它们的数量和面积，更好地满足行人的出行要求。

3.2基于栅格数据结构的可达性分析

栅格数据的可达性分析更为复杂，需要考虑的因素更多，因此也需要更多的支撑数据。栅格数据可达性分析的数据源除了矢量数据所用的重要地名地址、行人道路、房屋图层等矢量数据，还需车行道路、水域湖水和研究区范围图层。研究区范围是沿着鲁巷转盘中心做缓冲区两千米的面图层，研究区范围图层恰好能覆盖整个研究区。

数据预处理:本文的栅格数据可达性分析是利用GIS的成本距离分析来计算，成本距离分析的输入数据涉及源栅格和成本栅格。源栅格主要由地铁站站点的出口构成，创建时需先从重要地名地址图层中选出地铁站出口，然后转换为栅格图层，即得到源栅格。

成本栅格主要是定义穿越每个栅格所需的成本值，用像元值来表示成本。行人离开地铁站出口需要经历不同的地域及其路段，其成本值都不完全相同。成本栅格的生成主要包括成本的设定和栅格图的创建。

行人所经过不同图层时，所消耗的距离成本值不一样。成本值的设定对地铁站可达性的结果起着决定性的作用。在本文的实验中，为便于计算，栅格单元的采样间隔为1 m。这意味着现实中的1 m×1 m的区域对应着一个栅格值。对于行人道路图层，如果是一般的行人道路，则设定其权值为1，意味着沿着横链经过相邻的栅格时，其成本距离仍然是1 m；如果是人行天桥，由于人行天桥在数据中是横跨车行道路描述的，而经过人行天桥实际行走的距离大概是横跨车行道路距离的两倍，所以设定成本权值为2。对于水域湖水图层，考虑到行人在行走过程中几乎不会在水域上行走，但是为了计算方便，考虑到水域湖水依然有一定的通行能力，但是相对速度很慢，所以经历相同的路程，需要消耗比较多的成本，在实验中设定水域湖水的权值为10。对于车行道路和房屋图层，离开车站的行人在经过这些图层时，一般都不会直接穿越，通常的处理办法是设定一个比较大的权值或者直接忽略该图层。为了制图的美观和统计的准确，本文选择后者，因为后者在成本栅格图的创建中，车行道路和房屋所在的区域会生成NoData的数据，可以不参与成本加权栅格图的重分类和统计，这样制图更加美观。同时在对重分类的成本加权距离栅格图进行栅格计算查询后，再转换矢量数据进行统计时，矢量数据能够完整的包含这些房屋和道路信息，统计更加准确。在现实中，行人的行走除了在以上图层中进行，还会在没有道路的陆地上进行，并且行人可以沿着陆地上任意方向出行。考虑到行人大部分时间是沿着行人道路行走，而且陆地会有坡度、阻碍物等限制，实际通行距离相比于行人道路有所延长，本文的实验中设定陆地的成本权值为1.2。

栅格数据成本距离分析可以计算成本栅格每一单元到指定源的最低累加通行成本的值。由于得到成本加权距离栅格到达源的成本值种类繁多，为便于统计和分析，需要进行重分类操作。

为了对地铁站周围的设施进行统计，由于需要涉及空间关系而且矢量数据相比于栅格数据更利于进行统计分析，需要将重分类后的成本加权距离栅格图查询特定的时间值所对应的范围并转换为矢量图。本文的实验选定10 min、20 min、30 min作为分析和统计。然后利用空间查询，选出房屋图层中与转换后的矢量图所相交的房屋，并将查询后的房屋按照建筑物的使用用途进行分类，利用属性查询得到建筑分类表。

图8为重分类后的成本加权距离栅格图，从中可以看出随着时间成本的增大，行人的行走范围是沿着地铁站点向外扩张的趋势，可达性的范围也越来越广。方圆两千米的研究区域从地铁站出发步行60 min基本能够覆盖绝大部分区域，但是由于水域湖水有较大的阻碍，所以60 min以内无法达到的区域其实就在湖水中央。

图9为虎泉地铁站步行可达性分配图，通过对整个研究区域的划分确定每个成本栅格所属的最近源。从中可以看出红色、黄色、绿色、蓝色的区域分别到达1号、2号、3号、4号站台比较近。

图10为虎泉地铁站步行可达性方向图，象征从每一单元出发，沿着最低累计成本路径到达最近源的路线方向。

图8　重分类后的成本加权距离栅格图

图9 成本加权分配栅格图

图10　成本加权方向栅格图

栅格数据结构的可达性的建筑物个数和面积统计表　表2

表2为对10 min、20 min、30 min可达性范围内的建筑物按照建筑物分类统计个数和面积所得。从表2中可以看出，地铁站周围处于非农业区域，居住类建筑和公共类建筑较多，工业类建筑次之。在公共类建筑中，商业建筑、文教建筑个数和面积最多，可以看出地铁站周围商业繁华，学校众多。而行政办公、科研类建筑和医疗建筑次之，金融建筑、观览建筑、体育建筑、旅馆建筑、交通建筑、通信广播偏少。总体来看地铁站周围建筑的类型和功能多样，能够满足地铁站行人的出行要求。

对比步行10 min、20 min、30 min所到达的建筑物个数和面积来看，科研类建筑和文教类建筑增长较快，可以看出地铁站行人随着行走时间的增大能到达大范围的学校和科研类场所。而体育建筑和通信广播建筑增长较慢尤其是10 min～20 min内，体育类建筑并未增加。

图11、12、13分别为地铁站在10 min、20 min和30 min范围内矢量和栅格可达性分析结果叠加显示的图。其中亮色区域为矢量可达性结果图，暗色的为栅格可达性结果图。可以看出栅格数据可达性分析统计的结果基本与矢量数据结构可达性分析分析的结果一致，但是在各类建筑统计面积上依然有一些出入。查看图11、12和13以及对比表1和表2可以看出栅格数据结构的步行可达性在相等的时间内可以到达更多的建筑物，这是因为矢量数据结构的网络分析中，行人是沿着人行道路图层进行计算统计的，而栅格数据结构的分析中，既可以行人沿着人行道路行走，还可以在陆地区域甚至在河流水域区域穿过。相对来说，行人有了更多的选择，所以能够在相等的时间内能够到达更多的区域和范围。

图11　10 min矢量和栅格可达性叠加图

图12　20 min矢量和栅格可达性叠加图

图13　30 min矢量和栅格可达性叠加图

3.3矢量数据和栅格数据可达性分析的比较

上述两种基于GIS的可达性计算方式分别测度了现有供给条件下的基于行人出行范围的个体活动可达性和出行范围内的建筑物的可达性分布情况。这两种分析结果对于地铁站的交通规划和城市功能布局提供了较好的科学依据。下面就它们之间的数据结构差异、计算方法以及分析结果等方面进行比较。

矢量数据结构的可达性分析相当于栅格数据结构的可达性分析的优势有:

（1）矢量数据结构对点、线、面实体的空间位置、长度和面积等几何要素表达精确，而栅格结构则是一种采样后的抽象表达，精度取决于栅格单元的大小和显示器的分辨率。在可达性分析中，矢量数据结构能够精确地表达地铁站的位置信息以及人行道路、车行道路、房屋、水域河流等信息。而栅格数据结构是上述矢量数据结构经过一定的转换得到的，一旦地理实体的大小不够栅格单元的大小，则容易忽略这些要素信息，从而对后面的可达性分析结果产生影响。

（2）矢量数据结构可以方便地对地理实体实现目标化地表达、存储和管理，能够显示地表达实体之间的关联、邻接关系，便于实现属性数据的导入，并采用成熟的关系型数据库管理和处理属性数据；而非目标化地栅格结构在拓扑关系的表达上往往存在一定的困难，栅格结构采用基于图层的属性数据表达，存在对属性数据管理和操作的困难，在可达性分析中往往意味着跨越很多层次的复杂运算。这样在求算可达性范围区域内所包含的房屋信息需要使用空间查询，栅格数据难以表达；在统计步行可达性范围内的房屋按照建筑类型分类，查询房屋的面积和个数时需要使用属性查询，栅格数据难以描述。

（3）矢量结构的网络模型能够详细描述网络要素的信息，而栅格数据结构是一种简单的数据结构难以描述网络要素这种复杂的信息。网络模型中的交通网络能够对道路系统设定详细的参数，如单向通行情况，转弯信息，可以描述不通行或者跳跃式的通行，而这在栅格数据结构中都难以进行设定。

（4）矢量结构的网络分析是基于逻辑网路进行，与分析的可视化分辨率无关；而栅格结构的可达性分析实质是对栅格图像的运算，因而分析的精度、效率与栅格图形可视化的分辨率有关。

栅格数据结构的可达性分析相当于矢量数据结构的可达性分析的优势有:

（1）栅格数据结构简单，对源数据的精度要求不高，可以通过地理对象的叠合，描述较为复杂的面域可达性特征而矢量数据结构复杂，即使使用网络数据模型也难以界定面域的可达性。如果地铁站在空间刻画上是面状数据，则矢量数据结构的可达性分析就显得无能为力，而栅格数据结构将连续连续空间离散化，能够有效地进行面域可达性分析。

（2）栅格数据有利于描述具有空间连续特征的地理要素，而矢量数据结构侧重于表达离散的地理实体。在进行可达性分析中，现实中行人行走的区域具有连续性地特征。基于栅格的可达性分析能够考虑到行人道路（包含一般行人道路和过街天桥）、陆地区域、车行道路、水域等特征，考虑的因素更加全面且符合现实中的模型，而可达性的大小是这些综合因素决定的。而基于矢量的网络数据模型难以描述连续特征的陆地区域，矢量结构的可达性分析也就没法考虑到陆地区域，对可达性大小起决定性作用的还是道路交通本身，道路越密集，可达性一般越大。

（3）栅格数据结构获取相对简单，相比于构建矢量数据结构的网络数据模型更为简单。可达性分析中，构建矢量网络数据模型需要大量精细的数据，完善的可达性网络不仅需要道路路段的数据，还需要完备的交叉点、转弯、单行道等各种数据，且对数据的准确度和精度要求很高。而栅格数据构建可达性分析中的源数据和成本数据既可以从矢量转换获取，还可以从影像中获取，精度要求相对不高。

可以看出，矢量数据结构的可达性分析和栅格数据结构的可达性分析各有优缺点，在研究中，需针对研究的区域范围、数据的获取情况、研究可达性的侧重点、考虑的因素及其精度要求等方面综合考虑，选择合适的方法进行分析。

4　结 语

本文通过对现有的可达性测度方法进行比较，结合地铁站的修建要求及其地铁站的特点，给出适合于评价地铁站步行可达性的测度方法。本文从矢量和栅格两种数据结构探讨了地铁站的步行可达性。以可视化的方式展现地铁站的矢量和栅格两种不同数据结构下的可达性分析结果，并对可达性结果进行比较。得出了矢量数据结构的地铁站步行可达性大小的决定因素是行人的步行道路交通系统，而栅格数据结构的可达性大小的决定因素是人行道路、陆地区域、车行道路、水域等因素的综合影响。矢量数据结构下对单个出口的可达性范围进行叠加求并得到地铁站的服务范围，栅格数据结构对将多出口进行分解为多源进行分析。

在讨论地铁站的可达性时，由于地铁站一般位于地下，地铁站的行人理论上的出发点是地铁站的站台，而非出口。如何将地铁站的下面复杂情况纳入考虑，需要构建更加精密的地铁站三维模型，值得进一步的研究。在进行地铁站可达性研究时，本文仅从单个地铁站点的步行可达性作为样例，未考察多个地铁站的可达性结果，应综合考虑综合分析才能使得可达性的结果更具有科学性和参考性。

［1］雷丽英.建立完善的城市轨道交通标准体系满足城市轨道交通事业的发展［J/OL］.

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［9］杨育军.可达性评价的比较研究与应用［D］.上海：同济大学，2004.

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［11］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（5）：100～110.

GIS-Based Metro Station Walking Accessibility Research

Wang Lin1，Chen Yanyun2
（1.Tianjin Institute of Surveying and Mapping，Tianjin 300381，China；2.National Marine Data and Information Service，Tianjin 300171，China）

Urban High-speed rail transport，especially metro traffic，plays a great role in improving the municipal transportation，benefiting the people's everyday life，reducing the air pollution，improving the layout of the city and so on.As we all know，the urban metro transport，whose engineering construction period is long and cost is high，is very difficult to carry on the big scale again the improvement as long as it is built.So in order to meet the requirements of long-term planning，it is necessary to assess and forecast the service level of the metro when in the design stage.Conducting a study on the walking accessibility of the MTR station is to measure passenger flow attention area and the service level of the MTR station，which can provide the reference standard for subway's wire plan and provide a quantitative means and basis for the designers.This article attempts to use GIS technology for the walking accessibility of the MTR station，the results provide an accurate quantitative analysis and visualization of the evaluation results，for planners and designers of the MTR.

MTR station；accessibility；network analysis；cost distance analysis

1672-8262（2016）04-50-07

P208.2

A

2016—02—20

汪林（1985—），男，硕士，工程师，主要从事地理信息系统的开发工作。