一种公共交通站点布局优化方法

本发明涉及交通规划研究，具体是涉及一种公共交通站点布局优化方法。

背景技术：

1、公共交通服务能力的提高不仅能增加公共交通的吸引力，也能缓解越来越多的小汽车给城市环境带来的压力。然而，目前大多数城市公共交通出行比例偏低，城市公共交通的效用没有得到充分发挥。公共交通站点是交通系统对外联系的门户，在城市中的布局直接影响到公共交通的运行效率和对乘客的吸引力。站点可达性作为公共交通站点布局的评价指标之一，它反映了居民方便获取公共交通站点服务的程度，合理准确地评价站点可达性，对优化调整城市公共交通站点布局结构、提升公共交通服务品质具有重要意义。

2、可达性研究起源于古典区位论,旨在度量空间上某一点位置的优劣程度。在1959年，hansen用这一概念研究交通网络中各节点相互交互的潜在机会，反映在一定的交通系统中，到达某一地点的难易程度。一般来说，公共交通出行的全过程包括①从出发地到公共交通站点；②在公共交通网络中移动；③从公共交通站点到目的地这三个阶段。当前，城市公共交通可达性研究主要关注两个方面：一是针对第二阶段的网络可达性研究，即居民进入公共交通网络后前往目的地的快捷程度；二是针对第一和第三阶段的“最初(后)一公里”站点可达性研究，即居民获取公共交通站点服务的便利程度。

3、目前公共交通站点布局方案存在一些不足之处，其中包括站点过剩、适配不足和无法满足实际的出行需求。首先，常规方案往往只基于人口密集度或规划要求来确定站点位置，导致某些地区站点数量过多，而其他地区则缺乏足够的站点覆盖，造成资源浪费和服务效率低下。其次，常规方案没有充分考虑不同类型poi(即兴趣点)的重要性和对出行需求的影响，无法准确评估每个站点的需求量，从而导致站点的适配程度不足。最重要的是，常规方案没有综合考虑供给能力和出行需求之间的平衡关系，可能造成站点无法满足实际的出行需求，使公共交通服务质量下降。

技术实现思路

1、(一)要解决的技术问题

2、本发明主要针对以上问题，提出了一种公共交通站点布局优化方法，其目的是解决目前公共交通站点过剩、适配不足和无法满足实际的出行需求的技术问题。

3、(二)技术方案

4、为实现上述目的，本发明提供了一种公共交通站点布局优化方法，包括以下步骤：

5、s1、获取常住人口分布数据、兴趣点数据、道路网络数据、轨道交通数据和公交数据；

6、s2、对所述常住人口分布数据、兴趣点数据、道路网络数据、轨道交通数据和公交数据进行预处理，并进行特征分析，计算居民出行需求分布特征；

7、s3、根据途经线路数量、开行频率和车辆载客量，计算各公共交通站点的服务供给能力；

8、s4、提取道路中心线，按照不同接驳方式将路网分层，构造出道路网络拓扑结构；

9、s5、以公共交通站点和居民出行需求点为中心，构建缓冲区，并计算不同接驳方式的od成本矩阵；

10、s6、利用计算得到的od成本矩阵，计算不同接驳方式下的站点可达性，并进行叠加分析得到公共交通站点的可达性；

11、s7、将得到的公共交通站点的可达性与居民出行需求分布特征进行分析，识别供给过剩区、供给适配区和供给不足区的公共交通站点服务情况。

12、进一步地，步骤s1获取具体数据为：

13、s101、获取某区域的常住人口分布数据，以100m×100m的常住人口分布特征表示；

14、s102、获取某区域的地图兴趣点数据，至少包括地理实体的名称、类别、经纬度位置、地址的基本属性信息；

15、s103、获取某区域的道路网络数据，至少包括道路级别、类型、宽度和里程的基本属性信息；

16、s104、获取某区域的轨道交通线路及站点数据，包括所有轨道交通线路、沿途站点位置、发车时刻表和车辆额定载客数；

17、s105、获取某区域的公交线路及站点数据，包括所有公交线路、沿途站点位置、发车时刻表和车辆额定载客数。

18、进一步地，步骤s2具体为：

19、s201、对兴趣点数据按土地分类进行数据清洗，去除非分类数据和冗余数据；

20、s202、计算区域兴趣点数据的总量，将其划分为14大类，并导入arcgis进行密度分析，得到兴趣点数据在该区域内的分布情况；

21、s203、采用"空间-影响力"二元权重计算方法来量化兴趣点数据，给不同类型的兴趣点数据赋予相应的出行需求权重；得到居民出行需求分布特征。

22、进一步地，在步骤s203中，所述出行需求权重包括：出行影响力权重m1、空间面积权重m2、潜在出行需求权重m；

23、其中，出行影响力权重m1的计算步骤包括：a、对不同类型的兴趣点数据进行筛选与分类，根据其属性信息进行归类；b、结合模糊指标评价和ahp层次分析模型的方法，计算不同类型兴趣点的出行影响力权重m1，具体包括以下步骤：

24、b1、确定模糊指标；b2、使用模糊评价方法对每个兴趣点类型的各项模糊指标进行评分；b3、应用ahp层次分析模型，通过对各项模糊指标进行比较和权重分配，计算得到兴趣点类型的出行影响力权重m1；b4、对得到的权重值进行归一化处理，使其在0到1之间；

25、其中，空间面积权重m2的计算步骤包括：根据gb/t18106—2010中国现行的业态分类标准，确定各类别兴趣点的建筑面积；使用类比推算的方法，结合已知的业态建筑面积数据，估计其他类别兴趣点的建筑面积；运用z-score标准化方法，对各类别兴趣点的建筑面积进行标准化处理，得到空间面积权重m2；

26、其中，潜在出行需求权重m的计算步骤包括：将出行影响力权重m1和空间面积权重m2的权重值以极小值定标的方式进行规范化处理；使用z-score标准化方法，对规范化后的权重值进行标准化计算，得到潜在出行需求权重m。

27、进一步地，步骤s3具体为：

28、s301、对于每个公共交通站点j，获取途径该站点的所有线路nj的集合；

29、s302、对于每个线路k∈nj，获取该线路的单位车辆额定载客量ek和发车间隔tk；

30、s303、计算公共交通站点j的服务供给能力sj，将途经该站点的所有线路的单位小时运输量之和作为该站点的服务供给能力，即：

31、

32、式中：nj为途径公共交通站点j所有线路的集合，ek为线路k单位车辆的额定载客量；tk为线路k的发车间隔，单位min；

33、s304、根据计算得到的服务供给能力sj，评估每个公共交通站点在整个网络中的服务水平和能力。

34、进一步地，步骤s4具体为：

35、s401、将道路数据导入到arcgis10.7软件，并利用道路数据建立缓冲区，以生成道路中心线；

36、s402、根据不同的接驳方式，将道路网络分为步行接驳路网、单车接驳路网和公交接驳路网；

37、s403、在道路网络上构建拓扑结构，使其遵循道路不能自相交、道路不能含有悬挂点、道路不能含有伪结点、道路不能相交或内部接触的网络拓扑规则。

38、进一步地，步骤s5具体为：

39、s501、以公共交通站点为中心，设定步行、单车和公交三种接驳距离作为搜索半径，在每个公共交通站点周围设立缓冲区；

40、s502、在设定的距离阈值d0范围内，搜索位于缓冲区内的居民出行需求点；

41、s503、以搜索到的居民出行需求点为中心，再次设定步行、单车和公交三种接驳距离作为搜索半径，在每个居民出行需求点周围设立缓冲区；

42、s504、在设定的距离阈值d0范围内，搜索位于缓冲区内的公共交通站点；

43、s505、建立od成本矩阵，计算每个居民出行需求点与其最近的公共交通站点之间的最短路径成本。

44、进一步地，步骤s6具体为：

45、s601、对于每个公共交通站点，以j为中心，搜索接驳距离阈值d0范围内的所有出行需求地k；统计所有出行需求地的需求总量，记为pk；计算公共交通站点j的服务供需比rj：

46、

47、式中：sj为公共交通站j的服务能力；pk为出行需求地k的需求量；d0为接驳距离阈值；dkj为出行需求地k与设施点j之间的距离；

48、s602、对于每个出行需求地i，以i为中心，搜索接驳距离阈值d0范围内的所有公共交通站点j；将该公共交通站点j的服务供需比rj进行求和，得到每个出行需求地i的可达性指数ai：

49、

50、式中：d0为接驳距离阈值；dij为出行需求地i与公共交通站点j之间的距离，rj为公共交通站点j的服务供需比；

51、s602、在计算服务供需比rj和可达性指数ai时引入高斯型衰减函数进行衰减，引入距离衰减函数的出行需求地i的可达性指数ai计算如下：

52、

53、式中：n为出行需求地i附近的公共交通站点数量，j-1为公共交通站点的索引变量，范围从1到n，f(dij)为距离衰减函数，用于衡量出行需求地i与公共交通站点j之间距离的影响，m为出行需求地i附近的出行需求地总数，k-1出行需求地的索引变量，范围从1到m，dk为出行需求地k的需求量，f(dkj)：距离衰减函数，用于衡量出行需求地k与公共交通站点j之间距离的影响；

54、距离衰减函数的计算如下：

55、

56、其中，当出行需求地i与公共交通站点j之间的距离dij小于等于接驳距离阈值d0时，距离衰减函数的值为g(dij)，当出行需求地i与公共交通站点j之间的距离dij大于接驳距离阈值d0时，距离衰减函数的值为0；

57、高斯型距离衰减函数的计算如下：

58、

59、其中，e为自然对数的底。

60、进一步地，步骤s703具体为：

61、将200m×200m的人口分布数据和公共交通站点可达性的计算结果导入arcgis软件；

62、利用arcgis的空间分析模块，将人口分布数据和可达性结果进行叠加分析；

63、通过空间叠加分析，得到人口分布与可达性的耦合程度。

64、(三)有益效果

65、与现有技术相比，本发明提供的一种公共交通站点布局优化方法综合考虑站点服务供给和居民出行需求，将途径站点的公交线路数与其单位时间最大载客量作为公共交通站点服务供给能力的表征指标，并通过对兴趣点数据(即poi数据)进行特征分析，根据poi的功能属性赋予其不同的出行需求权重值，以此推测出居民出行需求分布特征，采用高斯型两步移动搜索法ga2sfca计算公交车站、地铁站等站点的可达性，对其空间分布差异进行分析，通过与人口分布进行空间耦合性分析，识别出公共交通站点服务的供给过剩区、供给适配区和供给不足区，为公共交通服务发展方向提供科学依据。