一种基于多源数据的微观地块尺度设施可达性测度方法与流程

本发明属于国土空间规划、城市规划、交通规划，具体涉及一种基于多源数据的微观地块尺度设施可达性测度方法。

背景技术：

1、随着城市化快速发展，城市规模的迅速扩大，城市服务设施的配置正逐步完善，但也不可避免地会产生城市内部公共服务设施发展不均匀的问题。可达性指从某一地点出发到达另一活动地点的便利程度(或容易程度、能力、潜力等)。研究表明，公共服务设施可达性水平与居民生活质量有直接关系，其空间差异影响社会公平。建立一套可靠的公共服务设施可达性测度方法，可为城市规划者和政策提供空间决策依据，减少空间差异，保证公众公平地享有城市公共服务设施。现有可达性测度方法通常以行政单元、街道等中观尺度单元作为分析单元，存在计算精度不足，交通通行时间计算过于依赖开放地图平台接口(不适用于规划领域)，以及可达性指标过于单一等问题。具体如下：

2、首先，人口分布数据是计算可达性的一个重要因素，在以往的可达性计算通常采用人口普查统计数据得到人口分布信息。人口普查统计数据以行政区平均密度表征人口分布信息，因此现有可达性计算通常以行政单元、街道等中观尺度单元作为分析单元。此数据粒度大、精度低、时间分辨率低、更新周期长，不能在小尺度上体现人口分布的特征。随着对可达性精度的要求越来越高，一些改进方法利用手机信令数据、人口热力图得到小尺度上人口分布，但手机信令数据获取不易且收费高不利于推广应用，而人口热力图分析人口分布的方法只能得到大概人口分布情况，无法得到准确的数值。

3、其次，通行时间计算是可达性计算的重要环节，现有技术主要采用两种方法计算通行时间，自行构建网络和基于地图开放平台api(应用程序编程接口)获取。较早的计算方法多采用自主构建交通网络这种模式，但由于问题的复杂性，这些方法多采用单一出行模式，较少测度不同出行模式的可达性，更少有人考虑复合公共交通网络下的可达性测度。随着网络和地图开放平台的发展，基于地图开放平台路径规划api可以便利地获取实时预测的通行时间。这种方法容易受特殊时间、节假日以及高峰时段的影响，更为重要的是，在城市规划以及交通规划阶段，由于规划用地性质、交通网络与现状地图存在显著不同，这种方法显然不适应于规划领域。

技术实现思路

1、本发明的目的是：提供了一种基于多源数据的微观地块尺度设施可达性测度方法。本发明克服了人口分布数据粒度大导致的可达性精度低、门到门的复合交通网络构建困难、多种公共服务设施可达性计算量大、模型应用范围不广的技术问题。

2、本发明的技术方案是：一种基于多源数据的微观地块尺度设施可达性测度方法，包括下述步骤：

3、s1.根据研究区域的数字地形图和影像地图绘制出地块边界；

4、s2.获取研究区域数据，包括：路网数据、地铁站点、公交站点、地铁线路、公交线路和公共服务设施poi数据；

5、s3.根据开放地图得到建筑物边界信息，并进行建筑物的线上和线下调查，根据调查的建筑物数据，设计建筑物中的居住人口数计算规则，统计得到地块上的人口分布数据，并识别出居住地块；

6、s4.构建门到门复合网络交通系统；

7、s5.以居住地块质心为起点，各类公共服务设施poi点为终点，生成od对，并分别计算不同交通方式od对之间的通行时间；

8、s6.基于出行阻抗因素、人口规模因子和公共设施服务能力构建改进的重力模型；

9、s7.根据步骤s6构建的重力模型，计算居住地块的各类公共服务设施可达性，并计算得到综合可达性指标；最后，计算公共交通和小汽车之间的交通可达差指标，并分析公共交通和小汽车的可达性差异。

10、前述的基于多源数据的微观地块尺度设施可达性测度方法中，步骤s3具体如下：

11、s3.1.在获取建筑物边界信息后，进行建筑物线下调查，在调查前对建筑物的属性进行分类，建筑物实地调查内容为建筑物名称、层数、建筑物属性、建筑物中的居住层数、每层居住套数和非居住层数；线上建筑物调查的内容是建筑物修建年份；

12、s3.2.根据步骤s3.1中的建筑物调查结果，统计每栋建筑物中的居住单元套数，并统计地块上的居住人口数及研究区域内的总居住人口数；

13、s3.3.根据人口普查数据进行人口分布数据验证和校正，分析计算得出的研究区域总人口数是否在误差范围内；如果超过误差范围，则通过校正系数对各地块上的人口分布总数进行调整：

14、校正系数＝研究区域人口普查总人口数/基于建筑物计算的总人口数；

15、s3.4.识别居住地块：将各类公共服务设施作为供给点，将有人口分布的居住地块的质心作为需求点。

16、前述的基于多源数据的微观地块尺度设施可达性测度方法中，步骤s3.2的具体过程如下：

17、s3.2.1.根据建筑物调查结果中的建筑物类型识别出类型为纯住类型和混住类型的建筑物；居住建筑物中的居住单元数为居住层数和每层居住单元数的乘积；将一个居住单元作为一个家庭单元；利用研究区域人口普查数据，得到平均家庭人口数；依据线上调查的建筑物修建年属性以及调查数据设置不同建筑物的入住率：

18、建筑物中的总人数＝每层居住单元数×居住层数×家庭平均人数×入住率；

19、s3.2.2.建筑物和地块进行空间链接，统计得到地块上的居住人口数量以及研究区域内的总居住人口数。

20、前述的基于多源数据的微观地块尺度设施可达性测度方法中，步骤s4具体如下：

21、s4.1.门到门复合网络交通系统包括复合公共交通网络(轨道交通-公交双层加权网络)和小汽车出行网络；

22、s4.2.轨道交通-公交双层加权网络模型可分为城市轨道交通层和城市公交汽车层，通常用如下数学模型表示：

23、gdouble＝gu+gl

24、vdouble＝vu+vl

25、edouble＝eu+ec+el

26、wdouble＝wu+wc+wl

27、其中，gdouble为地铁-公交双层网络；gu＝(vu，eu，wu)为上层公交汽车交通网络；gl＝(vl，el，wl)表示下层城市轨道交通网络；v为点集；e为边集；ec是连接公交层和地铁层的边集，即换乘连接层；w是无向图g的连接矩阵，表示网络中节点之间的连接，w＝{wij}n×n，wij＞0表示vi和vj之间有连边，wij＝0表示节点i和j之间不存在连边，wc表示连接层之间的连接。

28、s4.3.构建轨道交通子网络gl和公交子网络gu；

29、s4.4.构建地铁-公交换乘连接层ec：在轨道交通站点与其770m范围内的公交站点间建立虚拟换乘链接，利用虚拟换乘链接将轨道交通网络与常规公交网络组合成复合交通网络；其中，将周围770m范围内有公交站点的地铁站点作为公交-地铁换乘站点；

30、s4.5.地铁-公交双层网络的边权设置：复合网络中涉及到实际边权和虚拟换乘边权设置；

31、s4.6.构建小汽车出行网络：从开放地图获取道路网数据，其由节点和边构成；过滤道路网，只保留三级及以上的道路并删除孤立节点；将过滤后的路网数据进行拓扑简化，得到有向道路网图；最后进行信息补全，并依据《城市道路工程设计规范》设置自由流通行速度。

32、前述的基于多源数据的微观地块尺度设施可达性测度方法中，步骤s4.3的具体过程如下：

33、s4.3.1.识别公交-公交换乘站点、地铁-地铁换乘站点：若站点在不同的线路中出现，即出现多条线路交汇的站点，则将此站点作为同站换乘站点；

34、s4.3.2.构建公交线路段和地铁线路段：将地铁在相邻地铁站点之间的运行路段定义为地铁线路段，将公共汽车在相邻公交站点之间的运行路段定义为公交线路段；所述的线路段具有上游站点、下游站点、运行距离、从属线路属性；

35、s4.3.3.根据公交-公交换乘站点和地铁-地铁换乘站点，分别构建公交-公交步行虚拟换乘边和地铁-地铁步行虚拟换乘边，得到轨道交通子网络gl和公交子网络gu；

36、前述的基于多源数据的微观地块尺度设施可达性测度方法中，步骤s4.5的具体过程如下：

37、s4.5.1实际边权设置：公交和轨道交通线路段对应的通行时间为线路段距离除以平均运行速度；

38、s4.5.2虚拟换乘边权设置：虚拟换乘边有地铁同站换乘边、公交同站换乘边和地铁-公交异站换乘边四种。对于公交同站换乘，虚拟换乘边的权重只涉及到等待时间，按平均公交候车时间7分钟进行赋值。异站换乘涉及到乘客在空间上的位移，根据站点坐标可计算出异站换乘的直线距离。将异站换乘点之间的直线距离除以平均步行时间作为异站虚拟换乘边的权重。轨道交通子网络的换乘行为基本只涉及到同站换乘，但地铁换乘方式又大致分为通道换乘、站厅换乘、同台换乘、结点换乘和混合换乘五种。不同换乘方式的便捷程度和所需的换乘时间也不同。因此，在构建轨道交通子网络时，标识出所有的地铁-地铁换乘站点，并根据地铁资料查询出换乘站点对应的换乘方式类型。根据不同的换乘方式设置地铁同站换乘虚拟边的权重。将同台换乘方式的平均换乘时间设为2min；通道换乘方式平均换乘时间为3min；站厅换乘方式、结点换乘方式和混合换乘方式对应的地铁同站虚拟换乘边的权重为8min。

39、前述的基于多源数据的微观地块尺度设施可达性测度方法中，步骤s5中，基于步骤s4构建的门到门复合网络交通系统计算各od对之间不同交通方式的通行时间。

40、s5.1.不同的交通方式具有不同的出行时间构成，很多研究在通行时间计算上忽略了潜在的组成部分。公共交通出行链组成部分为：出发点到最近站点的步行时间、站点等待时间、公交/地铁乘车时间、换乘时间、终点到最近站点的步行时间组成。小汽车出行链组成部分为：出发点到最近节点的步行时间、终点到最近节点的步行时间和小汽车行驶时间。

41、s5.2.在出行时间计算操作中，首先确定出发点(o)和目的地(d)对应的最近节点，然后使用dijkstra算法查找这些节点之间的最短路径。在确定最短路径后，就能根据路径长度以及通行速度计算节点间的通行时间。根据步骤s4可知，复合公共交通网络中包含了虚拟换乘边和同站换乘边，即公共交通通行时间计算时考虑了公交或地铁的等待时间、同站和异站换乘时间。在小汽车通行时间和公共交通通行时间计算时均考虑了两端步行到最近节点的时间。

42、前述的基于多源数据的微观地块尺度设施可达性测度方法中，步骤s6具体如下：

43、重力模型计算公式如下：

44、

45、

46、式中：ai为居民点i到设施的可达性指数；vj为人口规模影响因子；dij为居民点i和设施j之间的通行时间；sj为设施j的服务能力；β为阻抗系数；n为设施总数；m为居民点总数；pk为居民点k的人口数；dkj居民点k和设施j之间的通行时间。

47、前述的基于多源数据的微观地块尺度设施可达性测度方法中，步骤s7具体如下：

48、s7.1.利用重力模型计算出医疗、学校、休闲、就业和购物5个公共设施的可达性，并将可达性值归一化到[0，1]；

49、s7.2.根据公共服务设施的权重，加权得到综合可达性，并将综合可达性进行归一化，综合可达性指标计算公式如下：

50、

51、式中：iaix为居住点i基于交通方式x的综合可达性；为居民点i到p类公共服务设施，采用交通方式x的可达性指数；wp为p类公共服务设施对应的权重；

52、s7.3.计算公共交通和小汽车的交通可达差指标，交通可达差指标mag计算公式如下：

53、

54、式中，mag是指公共交通与私人交通可达性指标之间的差异，mag指标的范围为-1到1，在极端情况下，若mag值为-1，说明对应区域没有公共交通服务，私人交通比公共交通占有绝对优势；另外一个极端情况是mag值为1，与mag为-1的情况正好相反，表明城市公共交通比私人交通占有绝对优势；ap为公共交通可达性指标，ac为私人交通可达性指标。

55、本发明的优点是：本发明通过“构建建筑物边界信息，并进行建筑物的线上和线下调查，根据调查的建筑物数据，设计建筑物中的居住人口数计算规则，统计得到地块上的人口分布数据，并识别出居住地块”的方法，能够准确计算出微观地块上的人口数，进而得到微观尺度的可达性值。同时，通过构建门到门复合网络交通系统，使得本发明能在不依赖地图开放平台路径规划api的情况下，分别计算出采用驾车出行方式和公共交通组合出行方式对应的最短通行时间。这种计算通行时间的方法，考虑了公交和地铁组合出行、两端通行时间、步行换乘时间、停车时间等潜在的时间组成部分，使得通行时间更加符合通行实际，提高了可达性测度方法可信度。此外，相比调用地图开放平台的路径规划api，通行时间计算程序的运行时间短、稳定性强，不受网络和接口配额的影响。

56、综上所述，本发明克服了人口分布数据粒度大导致的可达性精度低、门到门的复合交通网络构建困难、多种公共服务设施可达性计算量大、模型应用范围不广的问题。