基于GIS 和网络地图服务的城市轨道交通站点可达性度量及评价——以南京市为例

张高玮，钱林波

（南京林业大学 汽车与交通工程学院，江苏 南京 210037）

0 引言

我国城市轨道交通正处于快速发展时期，截至2020 年末，中国大陆地区共45 个城市开通城市轨道交通运营线路，线路里程共计7 969.7 公里。城市轨道交通建设的主要目标是为城市公共交通提供更大的可达性，以此引导城市空间发展，带动沿线用地开发。而站点作为城市轨道交通的主要门户，研究其可达性对促进站点地区协同发展，提升城市轨道交通运营效率具有重要意义。

可达性概念的产生最先开始于1959 年，由W.G.Hansen 首次提出，在其研究中定义可达性为交通网络中节点之间作用机会的大小，并由此开启了交通工程学对可达性研究的大门。杨育军和宋小冬基于土地使用、交通系统及个体收益三个因素对可达性计算方法进行划分，从实践应用的角度，提出将GIS 技术应用到可达性评价上的计算方法。随着计算机技术、测绘技术及多源地理数据融合技术的不断发展，依托地理信息平台（GIS）的可达性计算和评价在高效性、直观性上更占优。

目前对于城市轨道交通可达性的研究主要从轨道交通网络可达性与轨道交通站点可达性角度展开。从轨道交通网络可达性角度，郭谦、吴殿廷等通过构建7 个基于通达时间的评价指标，提出了一套城市轨道交通网络可达性的评价方法。魏攀一、黄建玲等通过对轨道交通可达性进行重新定义，提出了基于站点周边换乘公交线路条数和站点间最小通行时间的可达性计算方法。从轨道交通站点角度，吴韬、陈鹏等通过分析城市轨道交通网络本身的连接关系和站点与周边街道网络的连接关系，提出利用空间句法对城市轨道交通站点可达性的定性分析。周群、马林兵等以各个站点之间的线路作为研究的基本单元，提出了一种改进的基于空间句法的地铁可达性计算方法。

综上所述，现有研究通过从出行者出行需求的角度来计算可达性的观点基本趋于一致，但在计算方法上主要采用从轨道交通换乘的便利性或拓扑网络连通性的角度客观反映可达性，而从出行者出行的时空花费的主观角度的研究较少，或其计算方法在准确性和便捷性上较差。因此，本文通过对出行者的出行路径和出行方式进行分析，以高德开放平台路径规划数据、街道网络矢量数据作为出行成本，利用ArcGIS 的网络分析模块构建基于时空花费的城市轨道交通站点可达性计算方法，以此对站点的站间可达性和站域可达性进行分析评价，并以南京城市轨道交通为例进行实证研究，以期为城市轨道交通网络的规划建设及站点可达性的进一步研究提供理论依据。

1 研究范围与数据来源

1.1 研究范围。本文研究范围是江苏省南京市行政辖区，南京地处中国东部沿海地区，下设11 个区县，是长江三角洲城市群重要组成城市之一。

1.2 数据来源。本文研究所需数据包含的2 个方面，分别为OSM 地理数据、POI 数据。

OSM（Open Street Map）数据，通过Open Street Map 地图平台获取的地理矢量数据，并通过ArcGIS 10.7 加载Load OSM File 模块进行数据解析处理，包括：南京市道路交通矢量数据、南京市城市轨道交通矢量数据及行政区划边界等。

POI（Point of Interest）数据，即地理信息“兴趣点”数据，通过高德地图开放平台API 接口获取，并利用Python 进行数据解析与提取，包括南京市城市轨道交通站点数据和站点出入口数据等。

2 研究方法

本文根据出行者在城市轨道交通网络和站点周边街道网络出行方式的不同，将城市轨道交通站点可达性分为站间可达性和站域可达性。

2.1 站间可达性。站间可达性：依托城市轨道交通网络，出行者以某一轨道交通站点为起点在一定时空花费成本限制下可到达的区域，其中时空花费包括轨道交通出行的时空成本和步行换乘的时空成本。

考虑到城市轨道交通站点间的出行路径的多样性、轨道交通运行速度的稳定性，选取站点间轨道交通出行的最少通行时间作为站间出行的时空成本。同时考虑轨道交通出行的客流交换主要发生在站点，结合站点沿轨道线路均匀分布的特性，故选取站点在一定通行时间内可到达的城市轨道交通站点数量作为站点可达性的前期评价指标。

根据相关学者对站点出行时间的空间分异特征分析，按照出行者日常通勤时间的接受程度以20min、40min 及60min 为间隔进行分级，对不同通行等级的可达站点数量进行权重赋值，结果如表1 所示：

表1 不同通行时间的数量权重占比表

可达性评价指标计算：

式（1）中：A为第i 个站点的站间可达性值；C、C、C、C分别为20min 以下、20～40min、40～60min 内、60min 以上可达站点的数量；C为第i 个站点可达站点的总数；P、P、P、P分别为20min 以下、20～40min、40～60min、60min 以上可达站点的权重占比。

具体实现通过ArcGIS 平台的网络分析模块构建站间出行OD 矩阵，利用高德开放平台路径规划2.0API 接口，获取每一对OD 沿轨道交通出行的路径数据，通过Python 分析提取出行距离、时间等成本，导入式（1）进行站间可达性评价指标计算。

2.2 站域可达性。站域可达性：依托站点周边街道网络，出行者以某一轨道交通站点出入口为起点在一定时空花费成本限制下所能到达的区域，其中时空花费包括步行出行的时空成本和交叉口等待时间成本。

目前，针对城市轨道交通站点站域影响范围并没有明确的界定，北美的研究多采用400～800m 范围，欧洲多采用700m 的研究范围。国内学者研究也各不相同，魏攀一在其研究中将400m 作为地铁步行的可接受距离，吴韬通过用GPS 跟踪观察的方法将影响区范围的阈值设为600m，陈鹏在其研究中将站域的分析范围定在750m。

本次站域可达性计算采用网络分析法，该方法通过对地理数据、POI 数据进行建模，以轨道交通站点出入口为服务中心，计算采用步行出行在一定通行实际内的最大可达区域。网络分析法基于实际街道网络建模，更能准确反映出行者的出行路径，更贴近实际。

具体实现通过ArcGIS 平台的网络分析模块建立城市道路的活动网络数据集，设定时间花费成本属性，结合普通人正常的步行速度1～1.5m/s，选取1.25m/s 作为步行速度，且在每个交叉路口设定20s 的平均等待时间，计算以站点出入口为服务中心的5min、10min 及15mim 的步行可达区域，统计站点在不同时间等级下的可达区域面积作为站域可达性评价指标。

3 南京市轨道交通站点可达性分析

南京于2005 年9 月正式开通运营第一条地铁线路。截至2022 年1 月，南京市共开通11 条地铁线路，分别为1 号线、2 号线、3 号线、4 号线、10 号线、S1 号线、S3 号线、S6 号线（含句容范围内线路）、S7 号线、S8 号线及S9 号线，共设置车站175 座（换乘站不重复计算），运营里程达427 公里；有轨电车2 条，分别为南京河西有轨电车、南京麒麟有轨电车，共设置车站26 座。为保证评价结果的科学性，本文将南京市行政辖区范围内已开通的地铁线路及有轨电车线路统筹纳入本次研究范围，共计201 个站点。

3.1 站间可达性。依托地理空间矢量数据、ArcGIS 平台的网络分析模块，获得站点OD 出行共40 200 对。利用Python 调用高德开放平台路径规划API，对所有OD 出行的时空花费进行分析，得出南京轨道交通站点OD 出行平均通行时间为59.16min，OD 出行平均间距为34.462km，站间可达性指标平均值为0.485。

将站点站间可达性导入ArcGIS 进行空间分析，可呈现出南京城市轨道交通网络线路本身的连接关系。其结果显示，从空间分布来看，站间可达性呈由内到外的放射状分布（如图1 所示），其中主城区、河西核心区的站点站间可达性分布最高，仙林核心区和江北核心区次之，主要集中在南京站—元通站—南京南站—马群站4 个站点围合成的区域，该区域轨道交通站点空间分布密集，站点平均间距较小，与换乘站点间距近，因而站间可达性高。而随着与中心城区距离的增加、相邻线路空间联系度的减弱，其站间可达性呈放射状衰减。

图1 站间可达性核密度图（左）和站间可达性分析图（右）

整体来看，南京城市轨道交通站点站间可达性与南京市城市空间结构相吻合，即其站间可达性的空间分布能够保证南京主城、副城等核心区站点之间的空间联系度，也能减少外围中长距离出行高站间可达性带来的站台等待时间。

表2 为南京城市轨道交通站点站间可达性的排名情况，由表2 可得出站间可达性较高的10 个站点，主要分布于由1 号线、2 号线、3 号线及4 号线构成的“井”字型框架的中心城区，其中3 个为换乘站点，余下7 个为换乘站的相邻站点，这些站点换乘方便，同时主要分布在商业集中、人口密集的主城区，站点间距较近，因而站间可达性高。站间可达性较低的10 个站点均位于城市轨道交通线路的末端，与中心城区的距离越远、站点间距越大、换乘距离越远，站间可达性相对越低。

表2 站间可达性排序表

3.2 站域可达性。通过构建城市道路的活动网络数据集，利用ArcGIS 的网络分析法对南京市201 处城市轨道交通站点进行站域可达性计算，得出各站点的5min、10min 及15min 站域可达性平均值分别为241 534m、966 980m及2 265 819m。

将站点站域可达性导入ArcGIS 进行空间分析，呈现出站点在站域影响范围内与街道网络的联系度。其结果显示南京市城市轨道交通站点站域可达性呈星团状分散分布，其中主城区站点具有最高的站域可达性，外围东山副城、仙林副城、江北副城的核心区域和东山、永阳、禄口及句容等区域的站点具有较高站域可达性。这些区域商业分布密集、街道网络结构较好、道路设施完善，是发展相对成熟的核心区域（如图2 所示）。

图2 站域可达性图（左）和15min 站域可达性分析图（右）

表3 为南京城市轨道交通站点5min、10min 及15min 的站域可达性排名情况。对比不同轨道交通站点的可达性得出，高站域可达性站点不仅位于城市核心功能区，同时站域街道网络建成度较高，站点出入口数量较多、空间分布较为分散，能够服务周边更广的区域。站域可达性最高的是新街口站，作为南京市中心城区的商业中心，共设24 个出入口，是南京市客流最大的城市轨道交通站点。而低站域可达性的站点一般位于外围的非核心区，用地开发强度偏弱，站点与街道的联系度较低，同时出入口数量少，因而站域可达性偏低。

表3 站域可达性排序表

4 结论与讨论

本文首先根据出行者出行方式的不同，将城市轨道交通站点可达性分为站间可达性和站域可达性，然后提出了利用高德开放平台的路径规划数据和ArcGIS 的网络分析模块构建基于时空花费的站点可达性评价方法和评价指标，并以南京市为例进行了实证研究。

针对站间可达性的研究，本文通过基于高德开放平台的路径规划API 进行时间成本分析，同时设置起终点都为站点的地铁出行模式，更能准确匹配OD 出行矩阵。该方法基于大数据地图平台的空间算法，包含出行时轨道交通的乘坐时间成本和中间换乘的步行时间成本，通过与实际出行时间进行对比，相比与其他分析方法，该方法出行成本花费计算准确度更高，站间可达性分析更为准确。

针对站域可达性的研究，本文通过GIS 平台采用基于拓扑联系的网络分析法，建立南京市道路网络数据集，以时间花费为出行成本，对城市轨道交通站点5min、10min 及15min 站域可达性进行分析和可视化表达，该方法更贴近实际出行路径，能够直观表达空间分布特性。

通过对南京城市轨道交通站点进行站间可达性和站域可达性分析，结果表明：其站间可达性呈现以主城区和河西核心区为双核心的放射状分布，其中以1 号线、2 号线、3 号线及4 号线在主城区构成的“井”字型区域站点站间可达性最高；站域可达性呈星团状分散分布，其中主城区站点的站域可达性最高，外围副城核心区次之。总体来说南京城市轨道交通站点的站间可达性和站域可达性的空间分布与南京市空间布局和城镇发展相适应，但也仍然存在区域发展不平衡的问题。

需要说明的是，由于OSM 地理数据存在更新周期，因此随着站域周边街道网络的建设，其站域可达性也会进一步变化。另外，本文在分析站域可达性的过程中提到了站点出入口的数量和分布区域对站域可达性有影响，但对其影响因素的分析相对单一，若能从多角度进行具体分析，研究结果将更有意义。