基于GIS的距离算法对计算交通设施服务区范围的影响

计算交通设施的服务覆盖范围是公共交通规划中的一个重要部分，这一指标用于衡量居民使用交通设施的可达性。目前采用GIS为计算工具，可以有两种方法计算交通设施的服务覆盖范围。第一种是采用直线距离的邻近区(buffer)方法；第二种是采用网络距离的网络（network）计算方法。由于计算原理的不同，一般都认为采用以上两种方法的计算结果会存在差异，但是到底两者的差异有多大，是那些因素会导致两者的差异增大或减小？来自马德里Complutense大学Javier Gutiérrez等人以马德里为实例，对此进行了专题研究。

作为研究实例的马德里地区总面积8022km2，2002年总人口540万。研究以ArcGIS9.1为工作平台，分别用邻近区方法和网络距离方法比较分析了马德里地区地铁（metro）、郊区铁路（suburban rail）、城市公交（urban buses）和城际公交（interurban buses）四种交通网络的服务覆盖范围。研究目的是系统地研究导致两种距离算法的差异产生的因素，包括交通设施站点分布的密度、站点服务距离的划分设置、城市设计和障碍物的影响以及站点附近的人口分布等。

计算中使用图层有：交通设施图层、交通网络图层以及马德里地区的城市分区图层（包含各分区人口数）。具体的计算步骤如下：

{1}分别用邻近区和网络距离方法，产生四种交通设施站点的服务区；

{2}分别计算各自的服务区面积；

{3}采用intersect叠合的方法叠合服务区图层和城市分区图层，用面积——比例方法计算每一交通设施站点的服务区所服务到的人口。计算公式为：

P=■P■■

P—服务区服务人口，Pi—城市分区i的人口数，abi—用intersect方法叠合处理服务区图层和城市分区得到的面积，azi—城市分区i的面积；

{4}如果不同站点之间的服务区有重叠，通过交通设施站点产生泰森多边形（Thiessen Polygon），利用泰森多边形划分服务区重叠部分，区分每一个交通设施站点的服务范围。

{5}叠加步骤4中利用泰森多边形得到的服务区图层和城市分区图层，重复步骤3中的面积——比例方法，最终计算得到交通设施站点的服务区服务人口。

按照上述步骤，研究中考虑了以下三种情况：第一，交通设施站点的服务距离阈值划分相同的情况下（本研究中距离取值为600m），比较两种算法所导致的各交通网络服务区面积的差异。第二，交通设施站点的服务距离阈值扩大的情况下，比较两种算法所导致的各交通网络服务区面积的差异。第三，分别比较中心城区范围内和郊区范围内，两种算法所导致的各交通网络服务区的面积的差异。

研究得出的主要结论如下：

{1}交通设施站点分布越密集，导致服务区重叠部分越多，邻近区和网络方法两种算法所导致的差异越大；反之交通站点的分布越稀疏，两种算法所导致的差异越小。

{2}站点服务距离的阈值越大，服务人口数越多，两种算法所导致的差异越小；反之，站点服务距离的阈值越小，两种算法所导致的差异越大。

{3}城市设计和障碍物对两种距离算法的差异也有显著的影响。城市街道网络越密，两种算法所导致的差异越小，反之城市街道网络越疏，两种算法所导致的差异越大。如果站点周边有障碍物，会显著增加两种算法所导致的差异。

{4}交通设施站点附近的人口密度越大，两种算法所导致的差异越大；反之人口密度越小，两种算法所导致的差异越小。

研究建议今后公共交通规划中计算交通设施的服务区范围，宜采用网络距离算法加上较小的站点服务距离阈值，这样会比目前常使用的简单同心圆式的邻近区方法更加准确。

来源：JAVIER G., JUAN C. G. P. Distance-measure impacts on the calculation of transport service areas using GIS[J], Environment and Planning B: Planning and Design，2008, 35：480–503.（供稿: 周静）