CN113344370B - 基于城市路网和区域功能的应急单元划分方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于城市路网和区域功能的应急单元划分方法、装置及存储介质，基于城市路网和区域功能的应急单元划分方法包括：基于路网数据进行路网分割，确定初级划分单元；基于POI数据修正所述初级划分单元，得到中级划分单元；基于出行需求修正所述中级划分单元，得到所述应急单元的最终划分结果。本发明可兼顾功能和可达性，实现多源数据的共同应用，以及异质数据之间的交互。

Description

基于城市路网和区域功能的应急单元划分方法及装置
技术领域
本发明涉及交通数据处理技术领域，具体而言，涉及一种基于城市路网 和区域功能的应急单元划分方法及装置。
背景技术
在城市规划领域，社区生活圈的概念为应急交通分区管控提供了新的方 向。2018年7月，中华人民共和国住房和城乡建设部批复了新版《城市居住 区规划设计标准》(GB50180—2018)，调整居住区分级控制方式，以满足 居民日常开展各类社区活动空间组织，即通过生活圈来划分居住单元。15分 钟生活圈居住区被定义为以居民步行15分钟可以满足其物质与生活文化需求 为原则划分的居住区范围，它标志着我国的住区规划正式开始由居住区模式 转变为生活圈模式。该标准基于生活圈理念制定，将生活圈与我国规范体系中原有的居住区概念进行了整合，提出了生活圈居住区的概念，并对其规模 和用地组成等各方面内容提出了全面的要求，是我国目前为止最为详细的生 活圈建设标准。在社区生活圈规划的各个阶段中，生活圈的范围划定是规划 的前置条件与技术难点，也是近几年围绕生活圈的研究的主题之一。
从现有的生活圈划分方法看，功能与可达性是划定生活圈的重要维度。 但能够同时将两个概念结合起来的方法较少，不能兼顾交通联系和建成环境 二者在城市区域划分中的作用，也没有系统的技术方法实现特定场景下的城 市空间划分。
发明内容
本发明解决的问题是现有的生活圈划分方法无法兼顾功能与可达性，没 有系统的技术方法实现特定场景下的城市空间划分。
为解决上述问题，本发明提供一种基于城市路网和区域功能的应急单元 划分方法。包括：
基于路网数据进行路网分割，确定初级划分单元；
基于POI数据修正所述初级划分单元，得到中级划分单元；
基于出行需求修正所述中级划分单元，得到所述应急单元的最终划分结 果。
可选地，所述基于路网数据进行路网分割，确定初级划分单元包括：
对原始路网图层中的路段进行延伸处理，获得结构完整的路网图层；
将所述路网图层中各级道路的线要素图层转化为面要素图层，形成道路 空间图层；
将所述道路空间映射到区域底图图层，减去所述道路空间在所述区域底 图图层的映射区域，所述区域底图图层剩下的部分为所述初级划分单元。
可选地，所述将所述路网图层中各级道路的线要素图层转化为面要素图 层，形成道路空间图层包括：
以所述路网图层中各级道路线型为中心，建立和道路的实际路幅宽度匹 配的缓冲区，多个路网图层得到的缓冲区叠加，形成道路空间图层。
可选地，所述基于路网数据进行路网分割，确定初级划分单元包括：
利用ArcGIS工具基于路网数据进行路网分割，确定初级划分单元
可选地，所述基于POI数据修正所述初级划分单元，得到中级划分单元 包括：
获取待划分区域的住宅类POI数据，对所述住宅类POI数据进行点密度 分析；
根据所述点密度分析结果，得到居住区；
将所述居住区映射到所述初级划分单元，筛选出居民密度大于或等于预 设值的高密度单元；
获取应急单元的必需POI类型，将缺失至少一个所述必需POI类型的高 密度单元与其他所述高密度单元合并为一个中级划分单元，其中，所述中级 划分单元包含所有所述必需POI类型。
可选地，所述基于出行需求修正所述中级划分单元，得到所述应急单元 的最终划分结果包括：
获取实际出行数据；
将所述实际出行数据与所述中级划分单元相匹配，其中，所述实际出行 数据包含OD点；
根据所述实际出行数据与所述中级划分单元的匹配结果，将满足合并条 件的所述中级划分单元合并，得到应急单元的最终划分结果。
可选地，所述合并条件包括：两个所述中级划分单元相邻，且两个所述 中级划分单元之间的交通频率大于或等于预设频率，其中，所述交通频率指 预设时间段内的交通量。
可选地，所述将所述实际出行数据与所述中级划分单元相匹配包括：
获取每个所述中级划分单元的边界的地理轮廓点；
根据所述地理轮廓点建立与各个所述中级划分单元对应的几何单元，遍 历所有几何单元，判断所述实际出行数据中的OD点所属的几何单元；
将所述OD点与其所属的几何单元对应的中级划分单元相匹配。
本发明还提出一种基于城市路网和区域功能的应急单元划分装置，包括 存储有计算机程序的计算机可读存储介质和处理器，所述计算机程序被所述 处理器读取并运行时，实现如上所述的基于城市路网和区域功能的应急单元 划分方法。
本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储 有计算机程序，所述计算机程序被处理器读取并运行时，实现如上所述的基 于城市路网和区域功能的应急单元划分方法。
本发明通过基于路网数据进行路网分割，确定初级划分单元，在把一定 的城市空间划分成细部单元的同时，保证每个细部单元在路网中的可达性， 并且每个细部单元之间存在现有的屏障，可轻易达到管制、封锁的目的；基 于POI数据修正所述初级划分单元，得到中级划分单元，使得划分出的单元 充分考虑功能分布，满足管控场景下的实际需求，保证划分方式或划分结果 的可操作性；基于出行需求修正所述中级划分单元，得到所述应急单元的最 终划分结果，使得划分出的应急单元符合实际出行需求。由此，可保证在应 急单元划分方法上兼顾功能和可达性，实现路网数据、POI数据及出行需求数 据等多源数据的共同应用，以及路网数据、POI数据及出行需求数据等异质数 据之间的交互。
附图说明
图1为本发明基于城市路网和区域功能的应急单元划分方法一实施例示 意图；
图2为本发明基于城市路网和区域功能的应急单元划分方法另一实施例 流程图；
图3为本发明基于城市路网和区域功能的应急单元划分方法又一实施例 流程图；
图4为本发明基于城市路网和区域功能的应急单元划分方法一实施例的 算法流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图 对本发明的具体实施例做详细的说明。
本发明中的应急单元，是以居住社区为基本单位，结合生活圈的特点， 可满足管控需求的功能区域，其中，管控需求可以包含防疫管控需求。
本发明基于城市路网和区域功能的应急单元划分方法一实施例中，如图 1，基于城市路网和区域功能的应急单元划分方法包括：
步骤S100，基于路网数据进行路网分割，确定初级划分单元。
路网数据指包含道路网络的路网地图数据，可包括各级道路地图。
在步骤S100之前，获取原始数据，原始数据包含城市中一定区域内的区 域底图数据和路网地图数据，此处的区域指本发明的划分区域，如需将S区 域划分应急单元，则S区域即此处的区域，获取S区域的路网数据和底图数 据，基于路网数据进行路网分割，即基于道路网络数据对区域进行路网分割。
本发明利用ArcGIS工具基于路网数据进行路网分割，确定初级划分单元。 其中，ArcGIS为本领域技术人员知晓的地理信息系统构建和应用平台。可选 地，步骤S100包括：
步骤S101，对原始路网图层中的路段进行延伸处理，获得结构完整的路 网图层。
由于道路网络在一定边界围成的区域内不可避免地存在长度不一的盲 端，导致部分区域无法形成闭合的界线，原始的路网数据不能直接用于路网 分割，需要对路段的属性进行修改和重新编辑以补偿道路的网络结构。
其中，原始路网图层指原始数据中的路网地图数据。
具体而言，如图2，使用ArcGIS实现初级划分单元的确定。首先，利用 延伸工具批量处理路网图层的所有要素，然后调用Advanced Editing中的 Extend Line(延伸线)和Trim Line(修剪线)工具对其他不符合要求的路 段和端点进行分别编辑，通过上述操作使路网结构趋于完整。
步骤S102，将所述路网图层中各级道路的线要素图层转化为面要素图层， 形成道路空间图层。
此处的路网图层指经步骤S101处理获得的结构完整的路网图层。
在ArcGIS中，区域底图的要素属于面要素，路网地图的要素属于点或线 要素，无法直接进行不同属性图层之间的叠加分析，即不能进行区域底图与 路网地图之间的叠加分析。为实现二者的叠加分析，将各级道路的线要素图 层转化成有一定宽度和面积的面要素图层，同时，将各级道路的线要素图层 转化成面要素图层后，对于路段中位置比较接近的车道、渠化、立交等，会 处理成一个道路空间，因而可简化路网地图，避免路网地图中，路段中的车 道、渠化、立交等细节影响分割效果。
可选地，实现将线要素图层转化为面要素图层的具体方法包括：以所述 路网图层中各级道路线型为中心，建立和道路的实际路幅宽度匹配的缓冲区， 多个路网图层得到的缓冲区叠加，形成道路空间图层。
其中，在ArcGIS中，如图2，使用Proximity(邻域分析)中的Buffer 工具分别以各级道路线型为中心，建立和路幅宽度匹配的缓冲区，比如高速 公路(或国道)邻域建立40m缓冲区，城市快速路/省道邻域建立20m缓冲区， 县道/其他主要道路建立10m缓冲区。随后，将各级道路的路网图层得到的缓 冲区叠加(Merge)，形成的道路空间，用于分割城市区域。
步骤S103，将所述道路空间映射到区域底图图层，减去所述道路空间在 所述区域底图图层的映射区域，所述区域底图图层剩下的部分为所述初级划 分单元。
其中，在区域底图图层减去道路空间在区域底图图层的映射区域，在区 域底图图层上留下的部分，就是基于道路空间分割后的初级划分单元。
在ArcGIS中，如图2，用Symmetrical Difference工具对道路空间图层 和区域底图(如图2中的中心城区.shp)进行对称差处理，以实现在区域底 图图层减去道路空间在区域底图图层的映射区域，得到区域底图图层剩下的 部分。对称差处理输出的各单元仍是一个多部件要素形成的整体，此时仅从 形式上将区域地图图层进行了划分，其实质上还是一个整体，只能整体编辑， 无法单独对各个单元进行编辑，因而，需用Multipart to SinglePart工具， 把多部件打散成单部件，将区域底图处理成多个细部单元，以能单独对各个 单元进行编辑。
可选地，在将区域底图处理成多个细部单元后，给单个细部单元图层添 加“面积(Field)”字段，通过字段编辑器筛选剔除分割过程中留下的面积 过小的细部单元，进而实现基于路网分割初步划分单元。
通过上述流程可完成基于路网数据的初步划分，输出的路间单元就是初 级划分单元，是应急单元形成的基础，在把一定的城市空间划分成细部单元 的同时，保证每个单元在路网中的可达性，并且单元之间存在现有的屏障， 可轻易达到管制、封锁的目的。
步骤S200，基于POI数据修正所述初级划分单元，得到中级划分单元。
POI(Point of Interest，兴趣点)是地理信息系统中具有现实意义的 信息点，每个POI包含四方面信息，名称、类别、坐标、分类。POI的分类一 般有多级分类，例如，高德地图POI数据分为13个一级类，包括交通设施、 科教文化、生活服务等，每个一级类分为多个二级、三级分类，POI既可以反 应城市功能的多样性和分布情况，也代表了城市内一定区域的建成环境，通 过POI数据修正初级划分单元，可以使得应急单元的划分更加合理，满足应急单元功能维度的要求。
可选地，步骤S200包括：
步骤S201，获取待划分区域的住宅类POI数据，对所述住宅类POI数据 进行点密度分析。
在待划分区域的POI信息表中筛选出住宅类POI数据。如表1为居住类 POI类型表，一可选实施方式中，用于点密度分析的住宅类POI数据为每个 POI所属的最小分类，例如表1中用于点密度分析为：“商务住宅-住宅区- 住宅小区”、“商务住宅-住宅区-别墅”、“商务住宅-住宅区-宿舍”、“商 务住宅-住宅区-社区中心”、“商务住宅相关”、“楼宇-商住两用楼宇”、 “住宿服务-宾馆酒店-经济型连锁酒店”、“住宿服务-宾馆酒店-三星级宾 馆”、“住宿服务-宾馆酒店-四星级宾馆”、“住宿服务-宾馆酒店-五星级 宾馆”、“旅馆招待所-青年旅社”“旅馆招待所”。
表1居住类POI类型表
Figure BDA0003084952740000071
将住宅类POI数据导入ArcGIS中，并将POI数据的坐标系与区域底图和 路网地图的坐标系统一，一实施方式中，POI数据的经纬度坐标使用火星坐标 系标定，而区域底图和路网地图使用WGS84坐标系，对POI数据的坐标进行 转换，并用UTM坐标系投影转换，避免出现偏移。在坐标系统一后，选择可 视化的(x，y)字段，然后利用Spatial Analyst中的PointDensity工具 对POI点要素进行点密度分析，点密度分析工具用于计算每个输出栅格像元周围的点要素的密度。每一个POI点可以看作为一个功能单元，POI密度越高， 表示该地区城市功能越集中。因此，对城市区域中的居住类POI进行点密度 分析，可以识别出各区域住宅密度，这在一定程度上可以反映常住人口的密 集程度。
步骤S202，根据所述点密度分析结果，得到居住区。
步骤S203，将所述居住区映射到所述初级划分单元，筛选出居民密度大 于或等于预设值的高密度单元。
步骤S204，获取应急单元的必需POI类型，将缺失至少一个所述必需POI 类型的高密度单元与其他所述高密度单元合并为一个中级划分单元，其中， 所述中级划分单元包含所有所述必需POI类型。
必需POI类型，指一个应急单元必须配备的POI类型。一实施例中，在 筛选出四个一级分类下的12个二级分类作为必需POI类型，如表2所示，四 个一级分类指生活服务、购物服务、金融服务及医疗，其下12个二级分类分 别指物流速递、电讯营业厅、维修站点、便民商店/便利店、综合市场/超级 市场、银行、自动提款机、诊所、药店、综合医院、急救中心、专科医院。
表2应急单元必需POI类型
Figure BDA0003084952740000081
Figure BDA0003084952740000091
步骤S204中的其他所述高密度单元，指与缺失至少一个必需POI类型的 高密度单元临近的高密度单元，此外，将缺失至少一个所述必需POI类型的 高密度单元与其他所述高密度单元合并为一个中级划分单元，其含义为：将 前者与后者合并，正好能合并成一个中级划分单元，即包含所有必需POI类 型的单元。例如，高密度单元A缺少一个银行POI类型，与其临近的高密度 单元B包含所有必需POI类型，则可将高密度单元A与高密度单元B合并， 形成一个包含所有必需POI类型的中级划分单元。又例如，高密度单元A缺 少一个银行POI类型，具有综合市场POI类型，与其临近的高密度单元C有 银行POI类型，但缺少综合市场POI类型，则可将高密度单元A与高密度单 元C合并，形成一个包含所有必需POI类型的中级划分单元。
可选地，当缺失至少一个必需POI类型的高密度单元，有两个或两个以 上邻近的高密度单元能与其合并为一个中级划分单元，则可先不执行合并操 作，执行后续的修正操作。
步骤S300，基于出行需求修正所述中级划分单元，得到所述应急单元的 最终划分结果。
出行需求反映城市居民的出行频率和活动范围，体现了区域的可达性和 不同区域间沟通关系的强弱。通过对出行需求特征的挖掘和分析，可以识别 交通联系密切、不适合分开管理的单元，以此修正中级划分单元的划分结果， 实现应急单元在满足实际需求上的意义。
可选地，步骤S300包括：
步骤S301，获取实际出行数据。
通过真实数据，挖掘居民出行需求的分布特征，以对中级划分单元的划 分结果进行修正。
实际出行数据，可选为基于滴滴打车的在一定时间和空间范围内的订单 数据，也可为共享单车、共享电瓶车等共享车辆的实际行驶数据，还可为手 机信令数据。
步骤S302，将所述实际出行数据与所述中级划分单元相匹配，其中，所 述实际出行数据包含OD点。
为了反映出居民出行的起终点在已有的划分单元(即中级划分单元)中 的分布情况，首先要将出行数据和已经划分的单元进行匹配，即识别出每次 出行发生在哪两个单元之间。
可选地，步骤S302包括：
获取每个所述中级划分单元的边界的地理轮廓点；根据所述地理轮廓点 建立与各个所述中级划分单元对应的几何单元，遍历所有几何单元，判断所 述实际出行数据中的OD点所属的几何单元；将所述OD点与其所属的几何单 元对应的中级划分单元相匹配。
其中，如图3，在ArcGIS中，基于前文所述根据路网和POI(兴趣点) 得到中级划分单元，在此基础上，导出每个单元为图层，使用Feature Vertices To Points工具提取出构成单元边界轮廓的点，在属性表中添加表示经纬度的 字段，通过Geometry Calculate工具计算出含地理位置信息的轮廓点，从中 筛选出具有代表性的控制点，控制点要求在能够重新建立区域几何边界的前 提下数量尽可能少。基于各个中级划分单元的地理轮廓点建立对应的几何单 元，具体而言，将每个中级划分单元的控制点的位置信息导出到Python中，利用Python中的Polygon函数建立和中级划分单元对应的几何单元，导入实 际出行数据中的OD点(Origin-Destination，起终点)，遍历所有几何单元， 通过判断实际出行数据中的起终点位置所属的几何单元，判断实际出行数据 中的起终点位置所属的中级划分单元，完成实际出行数据与中级划分单元的 匹配，算法如图4，图4示出了判断起点位置是否属于几何单元以及属于哪个 几何单元的判断流程，其中，start_point表示起点位置，zone_sum表示几 何单元的总数量，j表示几何单元的编号，图4所示的算法含义为：输入起点 位置；将几何单元的总数量赋值给zone_sum，j赋值为0；判断j是否大于 zone_sum，若是，则输出null，表示start_point不属于任何的几何单元， 若不是，则执行赋值操作：j＝j+1，并判断起点位置start_point是否属于j 当前值对应的几何单元，若是，则输出j当前值，作为起点位置start_point 所属的几何单元，若不是，则返回执行j是否大于zone_sum的判断。
其中，对于起点或终点不在已经识别出的任何一个中级划分单元内的出 行数据不予考虑，进一步筛选出起、终点均在中级划分单元区域内的出行数 据。
步骤S303，根据所述实际出行数据与所述中级划分单元的匹配结果，将 满足合并条件的所述中级划分单元合并，得到高级划分单元，将所述高级划 分单元和不满足合并条件的所述中级划分单元作为所述应急单元的最终划分 结果。其中，所述合并条件可包括：两个所述中级划分单元相邻，且两个所 述中级划分单元之间的交通频率大于或等于预设频率，其中，所述交通频率 指预设时间段内的交通量。
满足合并条件的中级划分单元为交通联系密切、有必要合并的单元。
可选地，合并条件还可包括：两个所述中级划分单元合并后的面积小于 预设面积值。
将满足合并条件的中级划分单元合并，将不满足合并条件的中级划分单 元保留，最终得到的划分结果即为应急单元的最终划分结果。
本发明通过上述步骤，在应急单元划分方法上兼顾功能和可达性，实现 多源数据的共同应用，以及异质数据之间的交互。
本发明另一实施例的基于城市路网和区域功能的应急单元划分装置，包 括存储有计算机程序的计算机可读存储介质和处理器，所述计算机程序被所 述处理器读取并运行时，实现如上所述的基于城市路网和区域功能的应急单 元划分方法。相关解释说明如上文所述，此处不赘述。
本发明另一实施例的计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计 算机程序被处理器读取并运行时，实现如上所述的基于城市路网和区域功能 的应急单元划分方法。相关解释说明如上文所述，此处不赘述。
虽然本发明公开披露如上，但本发明公开的保护范围并非仅限于此。本 领域技术人员在不脱离本发明公开的精神和范围的前提下，可进行各种变更 与修改，这些变更与修改均将落入本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于城市路网和区域功能的应急单元划分方法，其特征在于，包括：
基于路网数据进行路网分割，确定初级划分单元；
基于POI数据修正所述初级划分单元，得到中级划分单元；
基于出行需求修正所述中级划分单元，得到应急单元的最终划分结果；
其中，所述基于POI数据修正所述初级划分单元，得到中级划分单元包括：
获取待划分区域的住宅类POI数据，对所述住宅类POI数据进行点密度分析；
根据所述点密度分析结果，得到居住区；
将所述居住区映射到所述初级划分单元，筛选出居民密度大于或等于预设值的高密度单元；
获取应急单元的必需POI类型，将缺失至少一个所述必需POI类型的高密度单元与其他所述高密度单元合并为一个中级划分单元，其中，所述中级划分单元包含所有所述必需POI类型；
所述基于出行需求修正所述中级划分单元，得到应急单元的最终划分结果包括：
获取实际出行数据；
将所述实际出行数据与所述中级划分单元相匹配，其中，所述实际出行数据包含OD点；
根据所述实际出行数据与所述中级划分单元的匹配结果，将满足合并条件的所述中级划分单元合并，得到应急单元的最终划分结果；
所述基于路网数据进行路网分割，确定初级划分单元包括：
对原始路网图层中的路段进行延伸处理，获得结构完整的路网图层；
将所述路网图层中各级道路的线要素图层转化为面要素图层，形成道路空间图层；
将所述道路空间映射到区域底图图层，减去所述道路空间在所述区域底图图层的映射区域，所述区域底图图层剩下的部分为所述初级划分单元。
2.如权利要求1所述的基于城市路网和区域功能的应急单元划分方法，其特征在于，所述将所述路网图层中各级道路的线要素图层转化为面要素图层，形成道路空间图层包括：
以所述路网图层中各级道路线型为中心，建立和道路的实际路幅宽度匹配的缓冲区，多个路网图层得到的缓冲区叠加，形成道路空间图层。
3.如权利要求1所述的基于城市路网和区域功能的应急单元划分方法，其特征在于，所述基于路网数据进行路网分割，确定初级划分单元包括：
利用ArcGIS工具基于路网数据进行路网分割，确定初级划分单元。
4.如权利要求1所述的基于城市路网和区域功能的应急单元划分方法，其特征在于，所述合并条件包括：两个所述中级划分单元相邻，且两个所述中级划分单元之间的交通频率大于或等于预设频率，其中，所述交通频率指预设时间段内的交通量。
5.如权利要求1所述的基于城市路网和区域功能的应急单元划分方法，其特征在于，所述将所述实际出行数据与所述中级划分单元相匹配包括：
获取每个所述中级划分单元的边界的地理轮廓点；
根据所述地理轮廓点建立与各个所述中级划分单元对应的几何单元，遍历所有几何单元，判断所述实际出行数据中的OD点所属的几何单元；
将所述OD点与其所属的几何单元对应的中级划分单元相匹配。
6.一种基于城市路网和区域功能的应急单元划分装置，其特征在于，包括存储有计算机程序的计算机可读存储介质和处理器，所述计算机程序被所述处理器读取并运行时，实现如权利要求1-5任一项所述的基于城市路网和区域功能的应急单元划分方法。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器读取并运行时，实现如权利要求1-5任一项所述的基于城市路网和区域功能的应急单元划分方法。
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