基于GIS的城市道路网可达性评价

[提要] 本文采用GIS技术强大的分析和数据管理能力对城市道路网可达性进行评价，通过收集数据、建模，数据导出，剖析重庆市涪陵区江南组团可达性特点，并提出建议。

关键词：GIS；城市道路网；可达性

基金项目：重庆市教委2015年度科学技术项目：“城市交通改善评价指标体系与方法研究”（KJ1504208）

中图分类号：F29 文献标识码：A

原标题：基于GIS的城市道路网可达性评价――以重庆市涪陵区江南组团为例

收录日期：2017年1月12日

一、引言

可达性这一概念很早就用于城市交通规划研究中，用以作为描述两分区间交通联系程度的指标。在城市道路网评价中，可达性被作为一项重要指标，能够对城市道路网结构进行正确的评价，分析出城市道路网的缺点，为建改和综合治理提供决策依据。本文利用GIS的网络分析模块能够实现对影响城市道路方案布局的各项影响因素的分析评价，得到精确合理的分析结果。GIS技术的发展为复杂自然环境与独特社会经济条件的山地城市道路优化设计技术优化提供了有效的技术平台。

二、城市道路可达性计算方法

车辆的行程时间由路段行驶时间和交叉口通过时间组成。考察交叉口通过时间的主要内容是分析车辆在交叉口的延误时间。车辆在交叉口的平均延误主要取决于交叉口的交通组成、流量流向和控制情况，而后者通常是在基于前者的分析确定的。由于关联因素多，交叉口延误计算一直是比较复杂的问题，实际中可通过交通调查获取有关数据。本文采用了较为简便的计算方法，该方法对交叉口的流量、流向等因素不作考虑，仅根据交叉口的控制情况进行平均延误估算。车辆在交叉口的平均延误时间？子包括平均直接延误时间？子0（减速和停车等待时间）和通过损失时间t（车辆起动和加速通过交叉口时的损失时间），即？子=？子0+t。

假定一辆车在交叉口的平均直接延误时间？子0是所研究路在一个信号周期内的非通行时间的一半，即：

？子0=0.5Y1/？姿YC

式中：C为信号周期长；λ为计算方向上的绿信比。

在没有公共汽车转弯和禁止左转（或左转车辆很少）的干线道路交叉口，采用两相位控制时可按？子=0.3C作简单估算。这一结论来自于前苏联对不同周期下延误的估算，一般在周期时间为40～120s时均可使用。

在T形交叉口，以及有公共汽车转弯或在某条路线上有较多左转车辆的一般交叉口上，通常会使用三相位控制方法。在这种情况下，每辆车的平均直接延误时间将会提高10%～20%，这时可取？子=0.33C。通过损失时间t与道路允许车速和交叉口几何特性等因素有关，当交叉口允许车速为15～20km/h，交叉口通过长度为20～70m时，可取t=5s。这样，从节点A到B，经线路l时，所需行程时间为：

式中，TABl为从节点A到B，经线路l的道路长度，VABl为线路l上的平均行驶车速；N为线路l上经过的交叉口数；？子n为第n个交叉口在线路方向上的平均延误时间。如果能得到线路l上各路段的平均行驶车速数据，则可按下式计算：

式中：m为线路l包含的路段数；Lm为路段m的长度（计入交叉口长度）；Vm为路段m上的平均车速。上述行程时间的计算考虑了路段和交叉口的状况。将路段行程时间和交叉口通过时间分别作为路段和节点的费用进行交通分配，由所得的流量分配和行程时间计算结果，则可进行可达性指标的计算。

三、GIS道路网可达性过程分析

空间分析是GIS的核心，也是GIS价值的体现。在进行道路可达性评价前，首先要在GIS下实现对城市道路的运行状态进行模拟，为了较好地达到模拟效果，需要收集道路相关的一些基础资料，包括：道路线路的测绘数据、道路长度、道路平均车速、十字路口是否允许左转弯、十字路口转弯半径、红绿灯时长、绿信比、道路是否为单行道等。具备了这些基本资料之后，利用GIS建立网络模型，并在此基础上进行分析，并对分析结果进行属性操作，以便更形象地表达空间分析的结果。

（一）建立城市道路网络模型。根据收集到的基础数据，建立GIS空间数据库，对各种数据进行分类、分层表达，如道路数据图层具有道路长度、道路各段统计的平均车速、单行道数据等，转弯要素图层则包含了车辆转弯信息等，并根据交叉口转弯半径、红绿灯时长、绿信比等设置交叉口阻断时长，在此基础之上就可以建立城市道路网络模型，实现对城市道路的模拟。

（二）对城市道路进行网络分析。在城市道路网络模型建立的基础上，通过GIS网络分析中的新建服务区分析，以车辆通过每条路段的时间长度为通行成本，以时间为中断值，以每个路口为设施点，能够分析出在一定时间范围内，从各个路口机动车沿道路在统计的平均速度能到达的范围图。

（三）对属性数据进行空间操作。利用GIS对网络分析结果进行统计，对统计结果进行分级，并对不同的分级结果赋予不同的色彩予以区分，使分析结果更易于辨别。

（四）结果输出。GIS的结果输出具有多样性和灵活性的特点，根据需要以相应的图、表的形式对结果进行输出。例如，可输出城市道路诸影响因素属性表、城市道路分级图、城市道路平面线形图、城市道路各中断时间出行范围图等。

四、江南组团城市道路网可达性评价

（一）江南组团片区概况。涪陵区位于重庆市五大功能区的城市发展新区。涪陵区江南组团被长江、乌江所包绕，占地面积约17平方公里，规划人口约40万。江南组团与江东片区、江北片区间分别被乌江、长江分隔，距李渡新城区约12公里。片区呈典型的“单边坡”地形，沿江地带与最高处之间的高差达到400米。江南组团路网密度约6.12公里/平方公里，作为典型的三峡库区城市以及典型的山地城市，受地形及现状的限制，交通问题突出，交通供给已无法满通需求的快速增长，具有很高的研究价值。

（二）江南组团道路可达性评价方法

1、源数据的收集。本例中主要考虑的因素有：道路线路的测绘数据、道路名称、道路平均车速（为了更好地表达城市道路的可达性，本文收集8：00～9：00、12：00～15：00、17：00～18：00等上下班高峰期的机动车平均车速）、单行道、路口禁止左转等数据，并在实地调查时，实时填写调查表。（表1）

2、城市路网数据库的建立。将江南组团城市道路网布局图转换为ArcGIS可识别的数据格式后输入GIS平台之中，对城市道路网数据分层化，并根据统计的道路名称、车速、是否为单行道等数据建立属性数据表，其中Name属性指道路名称、Speed指道路平均车速（单位：公里/小时）、Minutes指每段道路的长度（单位：公里）、Oneway指单行道（空：表示不为单行道）、Meters指每段路的长度（单位为米），为数据库建立提供数据支撑。利用ArcGIS，能够建立强大的城市道路数据库，有效地提取道路评价所需的城市道路数据，为下一步道路评价提供充分的数据基础。（表2、图1）

3、道路交通网络模型的构建。在建立江南组团道路网络数据库的基础上就可以进行城市道路交通网络的构建，为了能够更真实地模拟城市道路系统，在构建网络分析模型时还考虑到交叉口红绿灯对机动车辆的延迟的影响。利用GIS平台的网络分析工具，构建出江南组团道路交通网络模型，并对整个江南组团城市道路网进行模拟，为江南组团道路网优化评价提供优化数据支撑。（图2）

4、基于出行范围的可达性分析。本节主要分析的内容是对城市内部各个位置的机动车出行能力M行模拟分析。利用基于机动车出行范围的可达性评价方法，将研究城市各个路口3分钟、5分钟机动车出行范围，计算其出行面积，并据此生成可达性分布图。实验主要包含以下三个主要步骤：首先，计算各路口机动车出行范围；其次，统计机动车出行范围的面积；最后，生成江南组团的可达性分布图。（图3、图4）

机动车出行范围分析图中色块范围和颜色深浅表示城市内部各个点在3分钟、5分钟之内沿道路出行范围的大小，色块越大、颜色越深，表示机动车在规定时间内的通行距离越长，证明道路网可达性较好；色块范围越小、颜色越浅表示机动车通行距离越短，道路网可达性较差。

5、江南组团可达性评价。通过对江南组团出行范围的道路可达性分析对比后可以发现道路网布局存在以下几点特征：第一，江南组团西老城区道路可达性较高，机动车通行能力较强，这是由于西老城区道路网布局合理，主次干道比例与道路网密度设计合理，道路交叉口较少；第二，老城区东南部可达能力差，这是由于高笋塘―易家坝―南门山是老城区的商业中心，人口密集，道路交叉口多，车流量大；第三，老城区北部滨江路沿线，虽然道路较宽、道路等级较高，但此条道路承担了到江东、江北、李渡等城区的过境交通，车流密集道路通达性较差。

6、江南组团道路改善方案。由于江南老城区建设土地利用率高、人口密度大、拆迁成本高，加上江南组团是典型的山地城市，使得城市道路进行改建、扩建非常困难。为增强江南组团城市道路网的可达性，针对上述存在的突出问题，提出以下改善方案：第一，对于滨江路沿线道路可达性差的现状可以增加涪陵城区城市内环线，加强各组团之间的联系，分担滨江路车行压力；对滨江路进行扩宽处理，在滨江路东部增加跨乌江大桥，在滨江路西部新增跨长江大桥，联系李渡新区，并设为快速通道，增强滨江路的通行能力；第二，对于老城区商业中心道路可达性差的现状，可以合理利用山地城市所特有的梯坎道等步行道路，增加步行道路的便捷性和舒适性，增强市民步行出行的意愿；完善中心商业区的公共交通线路和增加公共交通数量，最大限度方便市民便乘，减小对私家车的依赖；设置中央防护栏和地下通道，解决车辆的随意调头和行人随意穿越道路，增加道路的运行效率和行车安全。

五、结束语

本文首先从城市道路可达性的概念入手，分析如何计算城市道路网的可达性，以及影响道路可达性的主要因素，最后应用地理信息系统的网络模型模型进行数据管理，并且利用网络分析手段进行数据的分析和综合，进而完成对城市道路可达性进行评价，并提出相应的整改意见。在这过程中也发现了不少问题，比如在道路可达性的影响因素方面发现有很多影响因素并不能量化的进行评价，如行人穿越道路对道路可达性的影响，也没有对城市红绿灯对可达性的影响进行精细量化等，对于这些因素的考虑还需要更为深入的研究。

主要参考文献：

[1]许为一，杨昌新，肖单涛.GIS空间.分析功能在城市规划设计中的应用初探[J].科技广场，2007.

[2]段义猛，杜世宏.GIS技术在山地规划设计中的应用[J].规划师，2002.11.

[3]秦华，高骆秋.基于GIS网络分析的山地城市公园空间可达性研究[J].中国园林，2012.