CN113362599B - 一种道路交通设施可达指数的计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种道路交通设施可达指数的计算方法，该方法结合城市道路资源分级分类特性、道路运行状态差异化特征，计算各目标点获取各级各类道路设施资源的便利程度、资源强度，进而得到各目标点的道路交通设施可达指数，为城市交通规划提供坚实的基础，不仅能够对现状道路设施网络进行评估、体检，还能对规划道路设施网络进行评估、预警，同时该方法在计算过程中充分考虑了各类数据特性，易于工程实现。

Description

一种道路交通设施可达指数的计算方法

技术领域

本发明涉及城市交通规划研究领域，具体是一种道路交通设施可达指数的计算方法。

背景技术

通过计算道路交通设施可达指数，可以为城市交通规划提供坚实的基础，不仅能够对现状道路设施网络进行评估、体检，还能对规划道路设施网络进行评估、预警，从而诱导城市道路交通系统良性发展。

起点、终点、交通系统是研究可达性必须关注的三个要素。在以往的研究中，终点往往被定义为具有一定服务能力的某类服务设施，如医疗服务机构、轨道交通站点，道路交通设施等交通系统仅被当作联系起点、终点的纽带。实际上，道路交通系统本身就是一种服务设施，是道路资源的提供者，可以为机动车出行者提供各级各类的服务。以道路交通系统中的关键节点作为“终点”来计算道路交通设施的可达指数，不仅可以反映起点的交通便利程度、区位优劣程度，还可以应用于道路交通网络的评估、预警、优化等方面，因此建立一种计算道路交通设施可达指数的计算方法尤为重要。

发明内容

针对前述背景技术存在的不足，本发明的目的是提供一种道路交通设施可达指数的计算方法，结合城市道路资源分级分类特性、道路运行状态差异化特征，计算各目标点获取各级各类道路设施资源的便利程度、资源强度，进而得到各目标点的道路交通设施可达指数。

为实现上述目的，本发明提出的一种道路交通设施可达指数的计算方法，包括以下步骤：

c1、采集研究区域内所有道路网络数据，并对其进行相应处理得到城市道路网络数据集。

c2、基于步骤c1得到的城市道路网络数据集，识别从低等级道路进入高等级道路的关键道路节点，并形成关键道路节点数据集。

c3、对于研究区域内任一目标点，计算该目标点获取某关键道路节点设施资源的便利程度、资源强度，作为该目标点对某关键道路节点的可达指数。

c4、对于研究区域内任一目标点，计算该目标点获取某类道路等级的关键道路节点设施资源的便利程度、资源强度，作为该目标点对某类道路等级的关键道路节点的可达指数。

c5、对于研究区域内任一目标点，计算该目标点获取所有道路等级的关键道路节点设施资源的便利程度、资源强度，作为该目标点的道路交通设施可达指数。

步骤c1采集研究区域内所有道路网络数据，并对其进行相应处理得到城市道路网络数据集的过程包括：

c11、采集研究区域内所有道路节点的经纬度坐标，处理得到城市道路网络节点数据集：

node_j＝(lat_j，lon_j)

NODE＝{node_j|j∈N⁺}

式中，node_j——编号为j的道路节点，其中lat_j为节点的纬度，lon_j为节点的经度；

NODE——由道路节点node_j构成的城市道路网络节点数据集；

c12、采集研究区域内所有路段的起终道路节点、路段长度、车道数、道路等级、行程速度、绿信比，处理得到城市道路网络路段数据集：

link_k＝(startNode_k，endNode_k，length_k，lanes_k，type_k，v_k，λ_k)

LINK＝{link_k|startNode_k∈NODE，endNode_k∈NODE，k∈N⁺}

式中，link_k——编号为k的路段，其中startNode_k为路段的起点，endNode_k为路段的终点，length_k为路段的长度，lanes_k为路段的车道数，type_k为路段的道路类型编号，编号随道路等级增加而递减，v_k为路段的行程速度，λ_k为路段终端道路节点对应的绿信比；

LINK——由路段link_k构成的城市道路网络路段数据集。

步骤c2基于步骤c1得到的城市道路网络数据集，识别从低等级道路进入高等级道路的关键道路节点，并形成关键道路节点数据集的过程包括：

c21、判断任一道路节点node_j是否为关键道路节点。如果节点node_j连接了某一低等级道路link_j′和某一高等级道路link_j″，使得车辆可以经由节点node_j从低等级道路link_j′进入高等级道路link_j″，那么该节点是关键道路节点，判断条件为：

式中，endNode_j′——低等级道路的link_j′的终点；

startNode_j″——高等级道路link_j″的起点；

type_j′——低等级道路link_j′的道路类型；

type_j″——高等级道路link_j″的道路类型；

c22、如果道路节点node_j是连接某条低等级道路与某条高等级道路的关键道路节点，结合节点数据集NODE、路段数据集LINK生成关键道路节点数据、及其数据集：

KEYNODE＝{keyNode_p|p∈N⁺}

式中，keyNode_p——编号为p的关键道路节点，其中lat_p为节点的纬度、lon_p为节点的经度；

link_p′、link_p″——由关键道路节点连接的低等级道路、高等级道路；

type_p′、type_p″——由关键道路节点连接的低等级道路、高等级道路的道路类型；

lanes_p″——由关键道路节点连接的高等级道路的车道数；

λ_p′——由关键道路节点连接的低等级道路的绿信比；

m——表征关键道路节点连接了几对低等级道路与高等级道路；

KEYNODE——由关键道路节点keyNode_p构成的城市道路网络关键道路节点数据集。

步骤c3对于研究区域内任一目标点，计算该目标点获取某关键道路节点设施资源的便利程度、资源强度，作为该目标点对某关键道路节点的可达指数的过程包括：

c31、判断某关键道路节点keyNode_p是否为该目标点i在一定时间范围内可以获取的关键道路节点：

式中，nodeAva_i→p——标识关键道路节点keyNode_p是否为目标点i在一定时间范围内可以获取的关键道路节点，是则为1，否则为0；

time_i→p——目标点i到达keyNode_p所需的最短行程时间；

N——时间阈值，单位分钟；

c32、计算目标点i对某关键道路节点keyNode_p的可达指数

式中，RTAL_{i→keyNode p}——目标点i对某关键道路节点keyNode_p的可达指数；

——最短行程时间路径经过的link_p′所对应的link_p″的车道数列向量；

——最短行程时间路径经过的link_p′的绿信比列向量；

nodeAva_i→p——标识关键道路节点keyNode_p是否为目标点i在一定时间范围内可以获取的关键道路节点，是则为1，否则为0；

a、b、K——参数。

步骤c4对于研究区域内任一目标点，计算该目标点获取某道路等级的关键道路节点设施资源的便利程度、资源强度，作为该目标点对某道路等级的关键道路节点的可达指数的过程包括：

式中，RTAL_{i→type h}——目标点i对某道路等级h的可达指数；

β——关键道路节点的折减系数。

步骤c5对于研究区域内任一目标点，计算该目标点获取所有道路等级的关键道路节点设施资源的便利程度、资源强度，作为该目标点的道路交通设施可达指数的过程包括：

式中，RTAL_i——目标点i的道路交通设施可达指数；

α_h——各等级道路的权重系数，道路等级越高、权重取值越大。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明结合城市道路资源分级分类的特性，计算各目标点获取各级各类道路设施资源的便利程度、资源强度，进而得到各目标点的道路交通设施可达指数，为城市交通规划提供坚实的基础，不仅能够对现状道路设施网络进行评估、体检，还能对规划道路设施网络进行评估、预警，同时该方法在计算过程中充分考虑了各类数据特性，易于工程实现。

附图说明

图1为道路交通设施可达指数计算方法的流程图。

图2为示例道路平面图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1：

下面结合附图对本发明进行详细阐述，如图1所示，本发明的具体步骤如下。

步骤一，采集研究区域内所有道路网络数据，并对其进行相应处理得到城市道路网络数据集：

采集研究区域内所有道路节点的经纬度坐标，处理得到城市道路网络节点数据集：

node_j＝(lat_j，lon_j)

NODE＝{node_j|j∈N⁺}

式中，node_j——编号为j的道路节点，其中lat_j为节点的纬度，lon_j为节点的经度；

NODE——由道路节点node_j构成的城市道路网络节点数据集；

采集研究区域内所有路段的起终道路节点、路段长度、车道数、道路等级、行程速度、绿信比，处理得到城市道路网络路段数据集；

link_k＝(startNode_k，endNode_k，length_k，lanes_k，type_k，v_k，λ_k)

LINK＝{link_k|startNode_k∈NODE，endNode_k∈NODE，k∈N⁺}

式中，link_k——编号为k的路段，其中startNode_k为路段的起点，endNode_k为路段的终点，length_k为路段的长度，lanes_k为路段的车道数，type_k为路段的道路类型编号，编号随道路等级增加而递减，v_k为路段的行程速度，λ_k为路段终端道路节点对应的绿信比；

LINK——由路段link_k构成的城市道路网络路段数据集。

步骤二，基于步骤c1得到的城市道路网络数据集，识别从低等级道路进入高等级道路的关键道路节点，并形成关键道路节点数据集：

判断任一道路节点node_j是否为关键道路节点。如果节点node_j连接了某一低等级道路link_j′和某一高等级道路link_j″，使得车辆可以经由节点node_j从低等级道路link_j′进入高等级道路link_j″，那么该节点是关键道路节点。判断条件为：

式中，endNode_j′——低等级道路的link_j′的终点；

startNode_j″——高等级道路link_j″的起点；

type_j′——低等级道路link_j′的道路类型；

type_j″——高等级道路link_j″的道路类型；

如果道路节点node_j是连接某条低等级道路与某条高等级道路的关键道路节点，结合节点数据集NODE、路段数据集LINK生成关键道路节点数据、及其数据集：

KEYNODE＝{keyNode_p|p∈N⁺}

式中，keyNode_p——编号为p的关键道路节点，其中lat_p为节点的纬度、lon_p为节点的经度；

link_p′、link_p″——由关键道路节点连接的低等级道路、高等级道路；

type_p′、type_p″——由关键道路节点连接的低等级道路、高等级道路的道路类型；

lanes_p″——由关键道路节点连接的高等级道路的车道数；

λ_p′——由关键道路节点连接的低等级道路的绿信比；

m——表征关键道路节点连接了几对低等级道路与高等级道路；

KEYNODE——由关键道路节点keyNode_p构成的城市道路网络关键道路节点数据集。

步骤三，对于研究区域内任一目标点，计算该目标点获取某关键道路节点设施资源的便利程度、资源强度，作为该目标点对某关键道路节点的可达指数：

判断某关键道路节点keyNode_p是否为该目标点i在一定时间范围内可以获取的关键道路节点：

式中，nodeAva_i→p——标识关键道路节点keyNode_p是否为目标点i在一定时间范围内可以获取的关键道路节点，是则为1，否则为0；

time_i→p——目标点i到达keyNode_p所需的最短行程时间；

N——时间阈值，单位分钟；

计算目标点i对某关键道路节点keyNode_p的可达指数：

式中，RTAL_{i→keyNode p}——目标点i对某关键道路节点keyNode_p的可达指数；

——最短行程时间路径经过的link_p′所对应的link_p″的车道数列向量；

——最短行程时间路径经过的link_p′的绿信比列向量；

nodeAva_i→p——标识关键道路节点keyNode_p是否为目标点i在一定时间范围内可以获取的关键道路节点，是则为1，否则为0；

a、b、K——参数，取值分别为0.6、7.1、3.9。

步骤四，对于研究区域内任一目标点，计算该目标点获取某道路等级的关键道路节点设施资源的便利程度、资源强度，作为该目标点对某道路等级关键道路节点的可达指数：

式中，RTAL_{i→type h}——目标点i对某道路等级h的可达指数；

β——各关键道路节点的折减系数，取值为0.5。

步骤五，对于研究区域内任一目标点，计算该目标点获取所有道路等级的关键道路节点设施资源的便利程度、资源强度，作为该目标点的道路交通设施可达指数：

式中，RTAL_i——目标点i的道路交通设施可达指数；

α_h——各等级道路的权重系数，建议道路等级越高、权重取值越大。

实施例2：

本实施例提出一种道路交通设施可达指数的计算方法，该方法结合城市道路网络数据判别道路网络的关键道路节点，计算目标点对任一关键道路节点的道路可达指数、某道路等级关键道路节点的可达指数，并进一步计算目标点的道路交通设施可达指数。

本实施例结合具体的数据对道路交通设施可达指数的计算进行说明。

图2为示例道路平面图，包含快速路、主干路、次干路各一条，其中次干路与主干路通过平面交叉口衔接，主干路与快速路通过匝道衔接。各路段的属性如表1所示，包含各路段的编号、起点编号、终点编号、长度(单位：m)、车道数、道路等级、行程速度(单位：km/h)、绿信比，其中道路等级取值为11、12、13时，分别代表快速路、主干路、次干路。

表1：

如图2所示，依次判断各邻接路段的相交道路节点是否为关键道路节点。判断过程如表2所示。其中道路节点3是编号为1、3的较低等级次干路进入编号为5、6的较高等级主干路的关键道路节点1；道路节点5是编号为6的较低等级主干路进入编号为10的较高等级快速路的关键道路节点2。

表2：

形成关键道路节点数据表如表3所示，共包含两个关键道路节点，关键道路节点1连接了4对低等级道路与高等级道路，关键道路节点2连接了1对低等级道路与高等级道路。其中，关键道路节点2连接了主干路和快速路匝道，其本质是连接主干路和快速路，因此关键道路节点2实际连接的高等级道路应是快速路匝道所对应的快速路，相应的高等级道路类型、车道数调整为快速路的类型、车道数。

表3

假设图2中节点编号4所在的位置为计算道路设施可达指数的目标点i，该目标点在时间阈值5分钟范围内可获取关键道路节点1、关键道路节点2，到达这两个节点的最短路径所需的行程时间分别为0.7分钟、1.3分钟。

结合上述数据，该目标点到达关键道路节点1仅有1条路径，即路段3，且该路径为最短路径。该目标点通过关键道路节点1可以获取道路编号分别为5、6的较高等级道路，因此目标点对关键道路节点1的可达指数为：

其中，a取值为0.6，b取值为7.1，K取值为3.9。

该目标点到达关键道路节点2仅有1条路径，即路段3与路段6，且该路径为最短路径。该目标点通过关键道路节点2可以获取道路编号为12的较高等级道路，因此目标点对关键道路节点2的可达指数为：

在图2所示路网中，该目标点仅能通过关键道路节点1获取道路等级为12的较高等级道路，仅能通过关键节点2获取道路等级为11的较高等级道路，因此该目标点对该两种道路等级的关键道路节点的可达指数分别为：

RTAL_{i→type h＝12}＝RTAL_{i→keyNode p＝1}＝1.43

RTAL_{i→type h＝11}＝RTAL_{i→keyNode p＝2}＝1.38

综上所述，该目标点的道路交通设施可达指数为：

RTAL_i＝α_h＝12·RTAL_{i→type h＝12}+α_h＝11·RTAL_{i→type h＝11}＝1.40

其中，道路等级12的权重系数α_h＝12为0.4，道路等级11的权重系数α_h＝11为0.6。

以上实施例仅仅是针对本发明技术方案所做的举例说明。本发明所涉及的道路交通设施可达指数计算方法并不限定于在以上实施例中所描述的内容，而是以权利要求所限定的范围为准。本发明所述领域技术人员在该实施例的基础上所做的任何修改或补充或等效替换，均在本发明所要求保护范围内。

Claims (1)

1.一种道路交通设施可达指数的计算方法，其特征在于，包括如下步骤：

c1、采集研究区域内所有道路网络数据，并对其进行相应处理得到城市道路网络数据集；

c2、基于步骤c1得到的城市道路网络数据集，识别从低等级道路进入高等级道路的关键道路节点，并形成关键道路节点数据集；

c3、对于研究区域内任一目标点，计算该目标点获取某关键道路节点设施资源的便利程度、资源强度，作为该目标点对某关键道路节点的可达指数；

c4、对于研究区域内任一目标点，计算该目标点获取某类道路等级的关键道路节点设施资源的便利程度、资源强度，作为该目标点对某类道路等级的关键道路节点的可达指数；

c5、对于研究区域内任一目标点，计算该目标点获取所有道路等级的关键道路节点设施资源的便利程度、资源强度，作为该目标点的道路交通设施可达指数；

步骤c1中采集研究区域内所有道路网络数据，并对其进行相应处理得到城市道路网络数据集，包括如下步骤：

c11、采集研究区域内所有道路节点的经纬度坐标，处理得到城市道路网络节点数据集：

node_j＝(lat_j，lon_j)

NODE＝{node_j|j∈N⁺}

式中，node_j——编号为j的道路节点，其中lat_j为道路节点的纬度，lon_j为道路节点的经度；

NODE——由道路节点node_j构成的城市道路网络节点数据集；

c12、采集研究区域内所有路段的起终道路节点、路段长度、车道数、道路等级、行程速度、绿信比，处理得到城市道路网络路段数据集：

link_k＝(startNode_k，endNode_k，length_k，lanes_k，type_k，v_k，λ_k)

LINK＝{link_k|startNode_k∈Node，endNode_k∈Node，k∈N⁺}

式中，link_k——编号为k的路段，其中startNode_k为路段的起点，endNode_k为路段的终点，length_k为路段的长度，lanes_k为路段的车道数，type_k为路段的道路类型编号，编号随道路等级增加而递减，v_k为路段的行程速度，λ_k为路段终端道路节点对应的绿信比；

LINK——由路段link_k构成的城市道路网络路段数据集；

步骤c2中基于步骤c1得到的城市道路网络数据集，识别从低等级道路进入高等级道路的关键道路节点，并形成关键道路节点数据集，包括如下步骤：

c21、判断任一道路节点node_j是否为关键道路节点，如果节点node_j连接了某一低等级道路link_j′和某一高等级道路link_j″，使得车辆可以经由节点node_j从低等级道路link_j′进入高等级道路link_j″，那么该节点是关键道路节点，判断条件为：

式中，endNode_j′——低等级道路link_j′的终点；

startNode_j″——高等级道路link_j″的起点；

type_j′——低等级道路link_j′的道路类型；

type_j″——高等级道路link_j″的道路类型；

c22、如果道路节点node_j是连接某条低等级道路与某条高等级道路的关键道路节点，结合节点数据集NODE、路段数据集LINK生成关键道路节点数据、及其数据集：

keyNode_p＝(lat_p，lon_p，link_p′，link_p″，type_p′，type_p″，lanes_p″，λ_p′)_m×8

KEYNODE＝{keyNode_p|p∈N⁺}

式中，keyNode_p——编号为p的关键道路节点，其中lat_p为节点的纬度、lon_p为节点的经度；

link_p′、link_p″——由关键道路节点连接的低等级道路、高等级道路；

type_p′、type_p″——由关键道路节点连接的低等级道路、高等级道路的道路类型；

lanes_p″——由关键道路节点连接的高等级道路的车道数；

λ_p′——由关键道路节点连接的低等级道路的绿信比；

m——表征关键道路节点连接了几对低等级道路与高等级道路；

KEYNODE——由关键道路节点keyNode_p构成的城市道路网络关键道路节点数据集；

步骤c3对于研究区域内任一目标点，计算该目标点获取某关键道路节点设施资源的便利程度、资源强度，作为该目标点对某关键道路节点的可达指数的过程包括：

c31、判断某关键道路节点keyNode_p是否为该目标点i在一定时间范围内可以获取的关键道路节点：

式中，nodeAva_i→p——标识关键道路节点keyNode_p是否为目标点i在一定时间范围内可以获取的关键道路节点，是则为1，否则为0；

time_i→p——目标点i到达keynode_p所需的最短行程时间；

N——时间阈值，单位分钟；

c32、计算目标点i对某关键道路节点keyNode_p的可达指数：

式中，RTAL_i→keyNodep——目标点i对某关键道路节点keyNode_p的可达指数；

——最短行程时间路径经过的link_p′所对应的link_p″的车道数列向量；

——最短行程时间路径经过的link_p′的绿信比列向量；

nodeAva_i→p——标识关键道路节点keyNode_p是否为目标点i在一定时间范围内可以获取的关键道路节点，是则为1，否则为0；

a、b、K——参数；

步骤c4对于研究区域内任一目标点，计算该目标点获取某道路等级的关键道路节点设施资源的便利程度、资源强度，作为该目标点对某道路等级的关键道路节点的可达指数的过程包括：

式中，RTAL_i→typeh——目标点i对某道路等级h的可达指数；

β——关键道路节点的折减系数；

步骤c5对于研究区域内任一目标点，计算该目标点获取所有道路等级的关键道路节点设施资源的便利程度、资源强度，作为该目标点的道路交通设施可达指数的过程包括：

RTAL_i＝∑_hα_h·RTAL_i→typeh

式中，RTAL_i——目标点i的道路交通设施可达指数；

α_h——各等级道路的权重系数，道路等级越高、权重取值越大。

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