基于GIS的青岛市中心城区道路网络可达性研究

刘 娜，广晓平

（1.兰州交通大学 交通运输学院，甘肃 兰州 730070）

随着我国交通基础设施的不断建设与完善，交通网络作为国民经济运行的基础载体，直接影响着区域经济发展。城市交通路网的可达程度能反映一个城市的空间延展以及城市内部各区域之间相互作用的广度与深度，因此研究城市交通路网可达性，在一定程度上能正确评价城市路网结构，针对城市路网缺陷提供相应的优化策略，对于土地利用规划，新建、改建和打通断头路等具有重要意义与经济价值。

可达性的概念由Hansen于1959年提出[1]，其在交通行业做出了卓越贡献。随着计算机技术的高速发展，可达性研究在国内外均取得了很大进展，主要表现为：基于地理信息系统（GIS）技术，采用静态或动态研究的方式，通过不同可达性指标构建综合可达性模型，研究区域交通路网可达性、空间特征及其演变规律[2-4]；以交通网络为中心，选取可达性模型研究城市内部医疗、公园、商场等公共服务设施的可达性，并以此分析城市内部交通网络对城市内部空间结构的影响，提出规划措施[5-8]；以区域交通网络综合可达性为基础，研究路网与土地利用、城市扩张以及人口数量之间的相关性[9]；通过选择不同的可达性评价方法，研究加入高速铁路或轨道交通后区域综合可达性的变化特征[10-11]。

本文基于GIS平台，利用网络分析功能结合空间插值的方法定量分析了青岛市中心城区交通网络在不同指标下的可达性，并通过综合可达性研究评价了青岛市交通路网现状，为青岛市交通路网优化提供了理论依据。

1 研究区概况

本文选取青岛市中心城区作为研究区，包括市北区、李沧区部分区域、崂山区部分区域以及市南区。截至2017年底，青岛市城市路网总密度为5.35 km/km2，其中市南区为9.42 km/km2、市北区为6.97 km/km2、崂山区为5.28 km/km2、李沧区为5.14 km/km2，这4个区域属于城市路网密集分布区域，因此具有研究城市路网的代表性。青岛市中心城区交通网络如图1所示。

图1 青岛市中心城区交通网络图

2 研究方法与数据来源

2.1 研究方法

2.1.1 基于最小阻抗的可达性评价方法

Allen最早提出了基于最小阻抗的可达性评价方法，认为中心点的可达性评价指标可用中心点到所有目的点的平均最小阻抗表示。利用交通网络中两个节点之间的最短时间距离或空间距离来计算可达性，计算所得距离值越小，表明该节点（交叉口）可达性越好。路网节点可达性与整个路网可达性可表示为：

式中，dij为节点i、j之间的可达性，表示节点i、j之间的最短时间距离或最短空间距离；Ai为路网节点i的可达性；A为整个路网的可达性；n为整个道路网络中的节点个数。

2.1.2 交叉口服务指数模型

交叉口服务指数模型用于评价交通网络中各节点处机动能力的强弱。交叉口机动性是指道路交叉口以一定的速度服务水平到达某一地域的能力，在一定程度上可反映交通的快捷程度以及路网结构的合理性。一般来说，路网结构越合理，基础设施越完善，在一定时间内能到达的范围就越大，其交叉口服务指数也就越大，即机动性越强。交叉口服务指数可表示为：

式中，Ki为节点i的交叉口服务指数；Si为节点i在10 min内可到达的区域面积；S为研究区总面积。

2.1.3 道路加权核密度模型

城市内部道路建设水平的高低可由道路密度来衡量。考虑到不同等级的道路对可达性因子的影响，本文采用核密度分析法拟合得到光滑锥状表面，可反映研究区内各类型要素的密度分布特征。为了获得节点x处的密度值f(x)，假设x1、x2、…、xn为独立分布的F的n个样本点，综合考虑道路等级、实际通行速度、道路在整个路网中的相对重要性等因素，将研究区的道路分为主要道路、次要道路和支路3个等级进行加权处理，并分别赋予相应的权重（10、6和4）。模型常用Rosenblatt-Parzen核密度估计法，具体公式为：

式中，n为样本数；xi为独立样本；x-xi为估计点到样本点xi的距离；h为带宽，取值对计算结果影响较大；K为核函数。

2.1.4 路网连通度评价模型

路网连通度是指研究区内各节点之间依靠道路相互连通的强度，能体现路网中各节点间相互连通的状况，并根据路网中节点与边相互之间不同的连通方式来体现路网的分布特征。路网连通度越大，说明该路网中的断头路越少，道路的便利程度越强。路网连通度的计算公式为：

式中，L为研究区内道路的总里程（单位为km）；H为相邻两个交通节点间的空间平均直线距离（单位为km）；A为区域面积（单位为km2）；n为研究区内应连接的节点数；ξ为研究区内路网的变形因子，一般由实际线路总里程与直线总里程的比值来确定。

2.2 数据获取与处理

本文以山东省青岛市中心城区的交通网络为研究对象，以青岛市1∶1 000交通地图为基础数据，建立了GIS空间数据库。建立网络数据集前需对路网进行空间配准矢量化和拓扑检查，并设置要素类属性，进而建立城市路网模型。路网建设的基本工作流程如图2所示。

图2 路网建立的具体流程图

3 交通网络可达性分析

3.1 基于最小阻抗的可达性分析

本文基于GIS平台，选取时间或距离阻抗建立OD矩阵，以此来查找和测量交通网络中从多个起始点到多个目的地的最小成本路径，并将求解结果作为基础数据，统计交通路网中各节点的可达性。在统计结果的基础上，利用反距离加权插值法（IDW）进行插值可视化操作，得到青岛市中心城区的路网可达性分布图（图3、4），图中颜色越深表明可达性越好。

由图3、4可知，无论从时间可达性还是空间可达性分析，青岛市中心城区均为典型的单中心多圈层形式分布的交通路网，中部地区可达性较高，交通便捷，西南部地区可达性相对较低，交通便捷程度较差。由于市中心的主干道分布较密，其他次要道路与支路分布相对较疏，因此整体的可达性呈由中心向四周递减的趋势。通过对比发现，空间可达性模型可达性较好的区域与时间可达性模型大致吻合，可达性最好的区域北至长沙路，南至银川东路，西至人民路，东到科苑经三路。由于西南部地区属于市南区，该区域分布着青岛市3/4的旅游度假区，可达性指数衰减最快。

图3 基于最短时间阻抗的可达性分析图

图4 基于最短距离阻抗的可达性分析图

3.2 基于交叉口服务指数模型的可达性分析

本文基于ArcGIS平台，以青岛市中心城区路网模型为基础，利用交叉口服务指数模型生成了交叉口服务指数分布图。模型中断值设置为10 min，以此来模拟分析研究区路网各节点的机动车出行能力强弱。基于时间阻抗的交叉口服务指数分布如图5所示，可以看出，颜色越浅的区域机动性越差，出行范围面积越小，其交叉口服务指数越小。从交叉口服务指数的空间结构来看，与基于最小阻抗的可达性相比，整个研究区的交通网络呈现一种介于单中心与多中心之间的分布形式。青岛市中心城区中部地区的重庆南路、瑞昌路、山东路路段机动性最好，该区域车行速度较高且交叉路口少，机动能力强，交通便捷程度较高。中心城区外围沿线区域机动性较差，尤其是西南角的四川路、汇泉路、兴隆路、莱芜路、广饶路以及东南角的海口路、海游路、东海东路的出行范围较小，机动性较差。其原因在于，西南角车速较低且交通基础设施不完善，而东南角路口众多，导致出行范围较小，交通便捷程度反而不高。

3.3 基于道路加权核密度模型的可达性分析

本文基于ArcGIS平台，利用核密度估计模型对青岛市中心城区路网中的道路要素和节点要素进行了核密度分析。为确定中心城区路网密度的区位差异，本文结合ArcGIS默认的h值，经多次试验选定最佳h值为800，得出一个明显的边界范围，结果如图6、7所示，可以看出，研究区颜色由深变浅，表示核密度值由大变小。

图5 基于时间阻抗的交叉口服务指数分布图

在青岛市中心城区交通网络中，道路加权核密度较高的区域集中在路网东部，位于崂山区与市北区交界处附近，呈多中心的分布形式，具体分为3个区域：①中部西至劲松一路，东至劲松八路，南至银川东路，北至滁州路，该区域是一个综合区，住宅区分布较密集，路网密集度最高；②东北部南至海口路，北至银川东路，西至山东头路，东至云岭路，该区域有崂山区政府、青岛市人民检察院、国家海洋局北海分局、崂山区税务局等行政机构，属于经济、文化、社会等交流频繁地带，路网密集；③海口路附近区域，海口路途径青岛大学和崂山风景区，受高校和景区的辐射影响，路网也较密集。另外，还有3个区域的路网密度较高，分别为：①松岭路中国海洋大学附近，受高校辐射的影响，路网较密集；②四流南路附近，该区域既有居住商贸综合功能片区，又有新经济综合功能片区，路网较密集；③西南部的威海路附近，该区域为市北区政府全力打造的台东商贸区，涵盖威海路、延安二路、延安三路、长春路周边区域，路网较密集。道路加权核密度较低的区域主要位于研究区的最南部和北部地区。南部地区属于市南区旅游度假区，青岛市近3/4的景区分布在市南区，因此路网密度最小；北部地区属于李沧区，该区域发展较落后，商业主要集中在中西部，路网密度相对较小。道路网节点要素核密度分析结果与道路核密度分析结果基本吻合。

图6 道路核密度分析

图7 道路节点核密度分析

3.4 基于道路连通度评价模型的可达性分析

本文利用道路连通度评价模型，取变形系数为1，求解得到青岛市中心城区路网的总连通度C=1.53。由路网图可知，青岛市中心城区路网节点间多为三路或四路连通，且道路连通度介于1～2之间。根据相关规定可知，青岛市中心城区的交通网络的连通性较好，断头路较少，但并不成熟。

3.5 综合可达性及其空间特征

由于上述研究中各项指标量纲因素是相互独立的，不能形成一个统一的指标来描述该区域路网可达性的整体格局，因此本文采用无量纲计算，得到一个综合分值来分析区域路网的综合可达性。为了使4个评价指标间具有可比性，先对各评价指标进行0～100无量纲处理[12]，再将各评价指标等权相加，即可得到综合可达性指数。无量纲化的可达性指数可表示为：

式中，Xi为研究区的可达性数值或指数；Xmin为研究区可达性的最小数值或最小指数；Xmax为研究区可达性的最大数值或最大指数。

综合可达性指数可表示为：

式中，Xik为不同指标下的研究区无量纲可达性指数；wk为各指标权重。

在计算综合可达性的过程中，各指标往往是相互矛盾的，如时间可达性和空间可达性指标值以小为优，而出行服务指数、路网密度指数和路网连通性指标值以大为优。为了便于计算，规定所有指标的数值越大，综合可达性越高，因此需将所有指标统一成值大为优的形式。本文将时间可达性和空间可达性指标的数值取相反数，使其满足值大为优的计算要求参与函数计算。研究区综合可达性指数越大，整个区域的可达性就越好。

青岛市中心城区路网综合可达性分布如图8所示，可以看出，青岛市中心城区综合可达性在空间上呈现出多中心多圈层形式分布的整体格局，其综合可达性从市中心向市郊递减，且在西南、北方向延伸幅度最大；西南方向递减速度最快，其次为北、东南、西方向；总体来看，综合可达性最低值在整个网络外围，其中市南区、西片区综合可达性最差。

图8 青岛市中心城区路网综合可达性分析

4 结 语

本文以GIS为技术支撑，利用基于最小阻抗的可达性模型、道路加权核密度模型、路网连通度评价模型以及交叉口服务指数模型来构建综合评价模型，并研究了青岛市中心城区的综合可达性。研究结果表明，青岛市中心城区路网整体呈多中心多圈层形式分布的空间格局，在西南、北方向延伸幅度最大，中部区域综合可达性较高；市南区、西片区由于自然条件等原因，综合可达性最差；李沧区作为功能性组团发展起步较晚，道路建设相对不完善，应加强该地区的交通投资建设，以促进城市道路体系合理化建设。本文主要从静态层面对青岛市中心城区的路网可达性及其空间布局进行了探讨，但缺乏动态层面的研究，无法展现时间尺度下青岛市路网结构的演变趋势。另外，随着社会的发展，综合交通对城市的影响日益明显，未来可在常规公交、轨道交通以及高铁对可达性的影响方面做进一步研究，以此来提高可达性在引导和预测城市道路建设与社会发展方面的准确性。