CN115100012A - 一种轨道交通站点步行可达性计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种轨道交通站点步行可达性计算方法。该方法包括：获取社区以及轨道交通站点相关数据，将得到的数据清洗并进行网格化处理，之后在设立个缓冲区再进行筛选，再运用动态半径和高斯衰减函数进行轨道交通站点居民步行距离对轨道交通站点步行可达性值的计算。本发明更加符合实际情况，能够准确评估城市各轨道交通站点周边开发TOD社区的潜力，为制定城市TOD社区建设计划提供科学依据。
Description
技术领域
本发明涉及一种轨道交通站点步行可达性计算方法，属于交通规划研究领域。
背景技术
随着城市交通拥堵问题日益严峻，以公共交通为导向的TOD(Transit-OrientedDevelopment)建设理念为城市交通规划建设提供了一个新的思路。轨道交通站点布局作为TOD片区规划中一个至关重要的考量因素，必须最大化地提升片区内居民到达站点地便捷性，才能使轨道交通出行具有足够的吸引力。
可达性是衡量交通出行中的O点(Origin,出行的出发地点)到D点(Destination,出行的目的地)便捷程度的重要指标，包含时间上的便捷程度和空间上的便捷程度等。交通可达性是联结城市交通、土地利用与空间发展的关键性要素，也是评价城市用地性质、用地规模、开发强度以及空间布局等合理性的重要依据。目前，针对轨道交通站点可达性计算的方法相对较少，因此，有必要建立精确的轨道交通站点可达性计算方法，准确评估城市各轨道交通站点周边开发TOD社区的潜力，为制定城市TOD社区建设计划提供科学依据。
可达性这一概念无法建立在仅一个对象的基础之上而单独存在。通常把需要计算其可达性的一个对象称为需求点，而其面向的另一对象称为供给点。在实际计算中，需求点和供给点通常都是具有一定规模的集合。
由于现有可达性计算方法多以直线距离作为衡量供需点之间的距离标准，缺少对不同交通方式选择下，可达性在时间尺度和效用尺度上不同的考虑，且没有对供给规模和需求规模不同情况的分析，与实际情况不符，存在一定的局限性。因此，本发明针对轨道交通步行可达性计算，提出了一种动态半径高斯两步移动搜索法，以供需点之间的步行距离为距离标准，以社区人口数为供给规模，以轨道交通客流量为需求规模，更加具有针对性，更加贴合实际。
发明内容
本发明的目的是在于提供一种轨道交通站点步行可达性计算方法。
本发明的基本步骤如下：
c1、数据获取
c11获取社区相关数据
获取该地轨道交通站点周边范围内所有社区的相关数据，数据包括基本地理位置信息、周长、占地面积、人口数和人口密度数据。各社区的登记人口数作为可达性计算中社区的供给规模。
c12获取轨道交通线路及站点数据
获取该地轨道交通线路及站点信息数据，数据包括轨道交通线路、站点的地理位置以及名称。
c13获取轨道交通站点单日客流量数据
获取该地完整一天时间内，城市内所有轨道交通站点的进站客流量数据。轨道交通站点日客流量作为可达性计算中轨道交通站点的需求规模。
c2、数据处理
c21数据清洗
对c1步骤中获取的所有数据进清洗工作，去除重复、空值数据，提高数据质量。
c22网格化处理
将社区地理位置信息数据和轨道交通线路及站点数据导入至Arcgis软件中，由于各社区形状大小不一，为简化计算，利用Arcgis渔网工具，将各社区根据边界划分为网格状，划分的最大网格为600m*600m，即社区面积超过600m*600m的按600m*600m网格划分为多个网格，社区人口根据该社区划分情况按网格面积分配，后续计算在划分的网格社区基础上进行。
c23设立缓冲区
以各轨道交通站点中心点为中心，设置以步行距离阈值d0为搜索半径的一定范围内为缓冲区，同时，标记缓冲区内的网格社区的地理中心，作为该部分社区人口的聚集点，即作为可达性计算中的供给点。
c24数据筛选
利用百度地图webAPI提供的轻量级路线规划工具，计算各轨道交通站点与其缓冲区内各社区间的步行路线的距离，并筛选其中步行路线距离小于等于d0的社区的人口数据。
c3、轨道交通站点居民步行可达性计算
将筛选出的数据带入公式(1)，得到各轨道交通站点的可达性值Ai：
其中，i表示需求点，j表示供给点，Ai表示运用动态半径高斯两步移动搜索法计算得到的需求点i的可达性值，k表示为供给点j在搜索半径d0内的所有需求点，dij表示需求点i和供给点j之间的距离，Rj表示供给点j的供给规模与搜寻半径d0内的总需求规模的比例，Sj表示供给点j的供给规模，Di表示需求点i的需求规模，Dk表示需求点k的需求规模，G表示高斯衰减函数。
其中，本发明针对轨道交通步行可达性计算，d0作为搜索半径，同时也表示居民可接受的最远步行距离，因此根据不同研究需求，d0通常设置在400-1000m之间。
c4、计算分析
计算各轨道交通站点的可达性值，对计算得到的结果进行统计分析，对城市各轨道交通站点可达性分布可视化处理。
本发明的有益效果为：本发明运用动态半径和高斯衰减函数，充分考虑供需规模不同及步行距离对轨道交通站点步行可达性的影响，更加符合实际情况，能够准确评估城市各轨道交通站点周边开发TOD社区的潜力。
附图说明
图1为轨道交通站点步行可达性计算方法流程图；
图2为实施案例中社区网格化划分示意图；
图3为实施案例中轨道交通站点可达性值区间分布统计图；
图4为实施案例中各轨道交通站点可达性分布示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本实施例作进一步说明。
以杭州市轨道交通站点为实施对象，通过计算各站点居民步行可达性值，分析站点可达性分布，具体流程如图1所示。
c1、数据获取
c11获取社区相关数据
从杭州市城市规划设计研究院获取杭州市社区人口分布数据，包括了杭州地铁站点周边1km范围内所有社区的相关数据，除地理信息数据外，还包括社区周长、占地面积，相应人口数、人口密度等数据。各社区的登记人口数作为可达性计算中社区的供给规模。
c12获取轨道交通线路及站点数据
杭州市地铁线路及站点shp数据来自“立方数据学社”公众号，其中包含了截至2021年年底杭州市内所有已开通地铁线路和杭海城际铁路及其站点的地理位置及名称数据。
c13获取轨道交通站点单日客流量数据
杭州市城市轨道交通站点单日客流量数据由杭州地铁集团提供，其记载了2022年1月6日(星期四)杭州市所有轨道交通站点的进站客流量。以轨道交通站点日客流量作为可达性计算中轨道交通站点的需求规模。
c2、数据处理
c21数据清洗
对轨道交通线路及站点数据，由于某些十字交叉线路的换乘站在数据集中重复出现了两次，故对这10个站点进行去重，并将站点位置调整至两条线路交叉点。同时，由于杭海城际铁路大部分位于海宁市境内，属于城际铁路范畴，故将杭海城际铁路及其沿线站点排除在外，仅对杭州市域内地铁线路及相关站点进行研究。清洗后，去除尚未开通的5号线宝善桥站、6号线丰北站、亚运村站三个站点，共得到181条地铁站点数据。
另外，对社区人口分布数据和轨道交通站点单日客流量数据，去除重复数据、空值数据。
c22网格化处理
将社区地理位置信息数据和轨道交通线路及站点数据导入至Arcgis软件中，由于各社区形状大小不一，为简化计算，利用Arcgis渔网工具，将各社区根据边界划分为网格状，划分的最大网格为600m*600m，即社区面积超过600m*600m的按600m*600m网格划分为多个网格，社区人口根据该社区划分情况按网格面积分配，后续计算在划分的网格社区基础上进行。网格化划分结果如图2所示。
c23设立缓冲区
以各轨道交通站点中心点为中心，设置以步行距离阈值d0为搜索半径的一定范围内为缓冲区，同时，标记缓冲区内的网格社区的地理中心，作为该部分社区人口的聚集点，即作为可达性计算模型中的供给点。
c24数据筛选
利用百度地图webAPI提供的轻量级路线规划工具，计算各轨道交通站点与其缓冲区内各社区间的步行路线的距离，并筛选其中步行路线距离小于等于d0的数据，本实施例将d0设置为1000m。
c3、轨道交通站点居民步行可达性计算
将筛选出的数据带入本发明所提出的动态半径高斯两步移动搜索法可达性计算方法中，计算各轨道交通站点的可达性值，计算如公式(1)所示：
其中，i表示需求点，j表示供给点，Ai表示运用动态半径高斯两步移动搜索法计算得到的需求点i的可达性值，k表示为供给点j在搜索半径d0内的所有需求点，dij表示需求点i和供给点j之间的距离，Rj表示供给点j的供给规模与搜寻半径d0内的总需求规模的比例，Sj表示供给点j的供给规模，Di表示需求点i的需求规模，Dk表示需求点k的需求规模，G(dij，d0)是高斯衰减函数，其公式如公式(2)所示：
c4、计算分析
计算实施例各轨道交通站点的可达性值(部分)如下表一所示，轨道交通站点可达性值区间分布统计如图3所示，为更直观地进行分析，对城市各轨道交通站点可达性分布可视化，如图4所示。
表一杭州市轨道交通站点居民可达性排序表(部分)
Claims (5)
1.一种轨道交通站点步行可达性计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
c1、数据获取；
c11获取社区相关数据
获取某地轨道交通站点周边范围内所有社区的相关数据，数据包括基本地理位置信息、周长、占地面积、人口数和人口密度数据；
将各社区的登记人口数作为可达性计算中社区的供给规模；
c12获取轨道交通线路及站点数据
c13获取轨道交通站点单日客流量数据
获取该地完整一天时间内，城市内所有轨道交通站点的进站客流量数据，轨道交通站点日客流量作为可达性计算中轨道交通站点的需求规模。
c2、数据处理；
c21数据清洗
对c1步骤中获取的所有数据进清洗工作，去除重复、空值数据；
c22网格化处理
将社区地理位置信息数据、轨道交通线路及站点数据导入至Arcgis软件中；
利用Arcgis渔网工具，将各社区根据边界划分为网格状，社区人口根据该社区划分情况按网格面积分配，后续计算在划分的网格社区基础上进行；
c23设立缓冲区
以各轨道交通站点中心点为中心，设置以步行距离阈值d0为搜索半径的一定范围内为缓冲区，同时，标记缓冲区内的网格社区的地理中心，作为该部分社区人口的聚集点，即作为可达性计算中的供给点；
c24数据筛选
计算各轨道交通站点与其缓冲区内各社区间的步行路线的距离，并筛选其中步行路线距离小于等于d0的社区的人口数据。
c3、轨道交通站点居民步行可达性计算
将筛选出的数据带入下式，得到各轨道交通站点的可达性值Ai：
其中，i表示需求点，j表示供给点，Ai表示运用动态半径高斯两步移动搜索法计算得到的需求点i的可达性值，k表示为供给点j在搜索半径d0内的所有需求点，dij表示需求点i和供给点j之间的距离，Rj表示供给点j的供给规模与搜寻半径d0内的总需求规模的比例，Sj表示供给点j的供给规模，Di表示需求点i的需求规模，Dk表示需求点k的需求规模，G表示高斯衰减函数。
2.根据权利要求1所述的一种轨道交通站点步行可达性计算方法，其特征在于：步骤c12中的数据包括轨道交通线路、站点的地理位置以及名称。
3.根据权利要求1所述的一种轨道交通站点步行可达性计算方法，其特征在于：步骤c24的计算过程中利用百度地图webAPI提供的轻量级路线规划工具。
4.根据权利要求1所述的一种轨道交通站点步行可达性计算方法，其特征在于：高斯衰减函数G的表达式如下：
5.根据权利要求1所述的一种轨道交通站点步行可达性计算方法，其特征在于：还包括对可达性值计算得到的结果进行统计分析，对城市各轨道交通站点可达性分布可视化处理。
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