基于網(wǎng)絡(luò)開放數(shù)據(jù)的城市公共交通可達(dá)性公平測度研究

劉 煒 董傲然 鄧 雷 朱 彤* 皮鈺鑫

(西安市城市規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院1) 西安 710082) (長安大學(xué)運(yùn)輸工程學(xué)院2) 西安 710064) (張家港市交通運(yùn)輸局3) 張家港 215600) (深圳市城市規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院有限公司4) 深圳 518052)

0 引 言

城市公共交通是為社會(huì)公眾提供基本出行服務(wù)的社會(huì)公益性事業(yè)和重大民生工程[1].建立量化指標(biāo)并有效評(píng)估公共交通發(fā)展水平，對(duì)于進(jìn)一步科學(xué)制定城市交通發(fā)展戰(zhàn)略具有重要作用.交通可達(dá)性是判斷公共交通發(fā)展水平的主要指標(biāo)，相關(guān)文獻(xiàn)通過計(jì)算交通可達(dá)性反映城市交通特征及存在的問題，包括交通基礎(chǔ)設(shè)施與城市結(jié)構(gòu)、土地利用之間的相互聯(lián)系，度量城市居民參與社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)便利性，評(píng)價(jià)城市交通系統(tǒng)公平性等[2].

為了分析多種交通模式之間的可達(dá)性差異，相關(guān)研究還引入了公共交通和小汽車交通可達(dá)性之間差異的計(jì)算模型[3](以下簡稱交通可達(dá)差).公共交通相對(duì)可達(dá)性越好，城市交通設(shè)施集約性越好，對(duì)于城市可持續(xù)發(fā)展更為有利.早期研究用該指標(biāo)評(píng)價(jià)香港交通系統(tǒng)可持續(xù)水平，后續(xù)研究多用其評(píng)估城市或區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展水平.Hess[4]發(fā)現(xiàn)紐約州西部地區(qū)小汽車交通可達(dá)性要好于公共交通可達(dá)性.Kawabata等[5]發(fā)現(xiàn)舊金山各區(qū)域之間的交通可達(dá)差較大.Salonen等[6]研究發(fā)現(xiàn)大赫爾辛基地區(qū)的小汽車交通和公共交通的出行時(shí)間存在顯著差異，且城市中心的交通可達(dá)差比郊區(qū)小.此外，交通網(wǎng)絡(luò)空間分布的公平性也是交通可達(dá)性研究中需要解決的重要問題，基尼系數(shù)最初用以衡量一個(gè)國家或地區(qū)居民收入公平性，也可以用來反映交通網(wǎng)絡(luò)在空間中的發(fā)展均衡性.

以往文獻(xiàn)多用靜態(tài)數(shù)據(jù)反映城市交通宏觀問題，近年來基于大數(shù)據(jù)交通可達(dá)性計(jì)算如何實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)化、微觀化發(fā)展獲得了廣泛關(guān)注，許多學(xué)者開始尋求表現(xiàn)可達(dá)性時(shí)變特性的方法與數(shù)據(jù).Paezaez等[7]使用GPS數(shù)據(jù)來分析公共交通和私人交通可達(dá)性的差異.谷歌地圖也被用于比較相同線路下公共汽車與私人小汽車出行時(shí)間差異.Lei等[8]基于開源的Web地圖對(duì)可達(dá)性進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析.Ferguson等[9]結(jié)合谷歌地圖研究了蘇格蘭地區(qū)交通可達(dá)性.Stpniak等[10]將網(wǎng)絡(luò)地圖開放數(shù)據(jù)用于交通研究中，網(wǎng)絡(luò)地圖開放數(shù)據(jù)平臺(tái)可獲取實(shí)時(shí)兩點(diǎn)之間預(yù)期通行時(shí)間.

文中利用網(wǎng)絡(luò)編程技術(shù)提取網(wǎng)絡(luò)地圖開放平臺(tái)數(shù)據(jù)，但將其與網(wǎng)格化的人口數(shù)據(jù)相結(jié)合并融入交通可達(dá)性計(jì)算過程，在更精細(xì)的尺度上獲得具有時(shí)變特性的可達(dá)性值.論文以西安市中心城區(qū)部分區(qū)域?yàn)榘咐芯繉?duì)象，通過計(jì)算分析公共交通可達(dá)性、交通可達(dá)差及公平性結(jié)果，并比較各個(gè)區(qū)域之間的時(shí)變特性.

1 公共交通可達(dá)性及公平性測度模型

1.1 基于Huff模型的可達(dá)性計(jì)算模型

應(yīng)用Huff模型計(jì)算空間點(diǎn)的平均出行時(shí)間.Huff模型是引力模型在空間分析中應(yīng)用，起始點(diǎn)前往目的地點(diǎn)的平均出行時(shí)間計(jì)算公式為

(1)

式中：Ti為區(qū)域i的平均出行時(shí)間；pij為從點(diǎn)i出行前往點(diǎn)j概率；tij為從i至j的通行時(shí)間成本；n代表居民點(diǎn)個(gè)數(shù).根據(jù)類似重力的相互作用原理，出行選擇概率的計(jì)算公式為

(2)

式中：Mj為區(qū)域j的社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)吸引力，比如區(qū)域生產(chǎn)總值、人口、車流量等，考慮到本文的研究區(qū)域內(nèi)的交通網(wǎng)絡(luò)與人口的擬合度較好，且交通對(duì)人口的變化起基礎(chǔ)性作用[11]，故本文以網(wǎng)格中的人口數(shù)量來反映區(qū)域的吸引力；α為常數(shù)，代表距離衰減系數(shù)，用來反映通行成本對(duì)出行選擇的影響.一般來說，α越大，反應(yīng)城市中心區(qū)域可達(dá)性所表現(xiàn)的數(shù)值也越好.通常在計(jì)算范圍較小的條件下，這種影響微弱，可忽略不計(jì)，因此本文計(jì)算時(shí)取α= 0.

結(jié)合式(1)～式(2)，得居民點(diǎn)i的平均出行時(shí)間為

(3)

1.2 不公平性測度模型

引入測量社會(huì)不公平的基尼系數(shù)作為交通不公平度的計(jì)算方法，其計(jì)算公式為

(4)

式中：G為可達(dá)性指標(biāo)下的基尼系數(shù)；Xk為各地理單元累計(jì)的人口占比，%；Yk為各地理單元累計(jì)的可達(dá)性占比，%；n為地理單元數(shù).

此外，引入表示社會(huì)不公平度的洛倫茨曲線表示不公平狀況，通常以區(qū)域累計(jì)人口百分比為橫軸，累計(jì)可達(dá)性百分比為縱軸構(gòu)建曲線.此時(shí)，曲線與絕對(duì)平等線y=x圍合形成的面積與絕對(duì)平等線與橫縱軸圍合形成的三角形面積的比值即為基尼系數(shù).

2 數(shù)據(jù)獲取

2.1 網(wǎng)格化人口數(shù)據(jù)

人口密度數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)格化的人口空間分布數(shù)據(jù)庫.該數(shù)據(jù)庫以全國分縣/區(qū)人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，綜合考慮了與人口密切相關(guān)的土地利用類型、夜間燈光亮度、居民點(diǎn)密度等多種因素，利用多因子權(quán)重分配法將以行政區(qū)為基本統(tǒng)計(jì)單元的人口數(shù)據(jù)展布到空間格網(wǎng)上，從而實(shí)現(xiàn)人口的空間化.該數(shù)據(jù)已被應(yīng)用于各類地理信息的計(jì)算中[12].

2.2 網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)數(shù)據(jù)

地圖開放平臺(tái)的實(shí)時(shí)路況信息由包括浮動(dòng)車數(shù)據(jù)在內(nèi)的多元數(shù)據(jù)進(jìn)行估算，每2 min更新一次估計(jì)結(jié)果.這種大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的估計(jì)方法可以提供高精度的出行時(shí)間估計(jì)值[13].

出行時(shí)間由網(wǎng)絡(luò)地圖開放平臺(tái)獲取.在地圖開放平臺(tái)中確定城市起始點(diǎn)和目的地點(diǎn)集合，在平臺(tái)中通過JavaScript與HTML程序計(jì)算起點(diǎn)和終點(diǎn)之間預(yù)期出行時(shí)間.在同一對(duì)起訖點(diǎn)之間分別計(jì)算公共交通出行時(shí)間，其中，公共交通方式為公交和地鐵組合方式的最短出行時(shí)間，也包含兩端出行的步行時(shí)間.

與傳統(tǒng)的出行時(shí)間計(jì)算方法相比，本文所使用的出行時(shí)間估計(jì)方法由于使用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)數(shù)據(jù)，因此具有以下優(yōu)點(diǎn)：①路網(wǎng)精確度更高，道路網(wǎng)絡(luò)信息根據(jù)城市道路建設(shè)進(jìn)程不斷更新；②能夠?qū)崟r(shí)反映出道路交通的擁堵狀況，在傳統(tǒng)模型中通常根據(jù)道路等級(jí)對(duì)應(yīng)的行駛車速估計(jì)出行時(shí)間，無法反應(yīng)出實(shí)時(shí)的交通擁堵狀況；③能夠反映更細(xì)致的交通路線，對(duì)于轉(zhuǎn)彎、掉頭路徑規(guī)劃由于考慮到交通管制因素而更為準(zhǔn)確；④網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)對(duì)于公共交通線路、站點(diǎn)有準(zhǔn)確定位，因此可以更為準(zhǔn)確的估計(jì)換乘和到達(dá)公交線路終點(diǎn)之后的步行時(shí)間.

3 實(shí)例研究

以西安市中心城區(qū)作為本文的研究案例，西安市中心城區(qū)包括6個(gè)行政區(qū)，面積為826 km2，見圖1a).研究范圍共計(jì)50個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)行政單位，2018年末全市常住人口1 000.37萬人，其中，蓮湖、碑林區(qū)、新城區(qū)人口較為集中、道路網(wǎng)密集，其他三區(qū)外圍人口較少，具有郊區(qū)的特征.

圖1 研究范圍道路網(wǎng)絡(luò)及人口密度圖

將研究區(qū)域劃分為1 km2的空間網(wǎng)格，獲取各個(gè)小塊幾何中心點(diǎn)的經(jīng)緯度作為居民出行點(diǎn)，共計(jì)獲得840個(gè)居民網(wǎng)格.居民點(diǎn)的人口分布呈現(xiàn)出南多北少的特征，人口主要分布在碑林區(qū)、新城區(qū)及雁塔區(qū).西安市中心城區(qū)的人口密度分布見圖1b).

4 研究結(jié)果與分析

4.1 公共交通出行時(shí)間

計(jì)算每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)公共交通的Ti值.分別計(jì)算09：00—10:00、07：30—08：30、18：00—19：00三個(gè)時(shí)段各網(wǎng)格點(diǎn)的平均值.選擇上述三個(gè)時(shí)段，是因?yàn)楦鶕?jù)當(dāng)?shù)亟煌ㄟ\(yùn)行的情況，上述三個(gè)時(shí)段通常為非高峰期、早高峰期和晚間高峰期.

Ti值見表1.三個(gè)時(shí)段的公共交通平均出行時(shí)間相差不大，主要集中分布于60～90，90～120 min兩個(gè)時(shí)間段，其余比例總共僅占17.5%～19.05%.值得注意的是，盡管120 min以上的出行時(shí)間僅占3.57%～3.81%，但甚至有個(gè)別地點(diǎn)的甚至達(dá)到了330 min以上，這說明有極少數(shù)區(qū)域公共交通水平發(fā)展極低.

表1 公共交通平均出行時(shí)間分布頻率

Ti指標(biāo)的空間分布特征見圖2.各居民點(diǎn)的公共交通平均可達(dá)時(shí)間以碑林區(qū)為中心，呈不規(guī)則圈層式分布，中心可達(dá)性較好，外圍可達(dá)性相對(duì)較差.比較3個(gè)時(shí)段內(nèi)的情況，各區(qū)的公共交通平均可達(dá)時(shí)間差異不大；時(shí)段3時(shí)間略有增加.

圖2 公共交通平均出行時(shí)間分布示意圖

為便于比較，計(jì)算小汽車交通Ti見表2.小汽車交通平均預(yù)期出行時(shí)間主要集中分布于30～40，40～50 min兩個(gè)時(shí)間段，97%～99%居民點(diǎn)的平均可達(dá)時(shí)間在60 min以內(nèi).時(shí)段1與時(shí)段2的可達(dá)時(shí)間差異不大，但二者與時(shí)段3的數(shù)值差異較大，說明晚高峰時(shí)間私家車交通擁堵情況比較嚴(yán)重，造成了出行時(shí)間出現(xiàn)較大變化.小汽車交通與公共交通相比出行時(shí)間明顯更短，這與以往研究其他城市的結(jié)果有一定的相似性[14].說明在西安市也存在私人交通出行時(shí)間小于公共交通時(shí)間的情況，不利于向集約化更高的公共交通發(fā)展.值得注意的是，私人交通受時(shí)間的影響比較明顯，在時(shí)段3與時(shí)段1、2的分布差異較大，時(shí)段3差異略小.

表2 私人交通平均可達(dá)時(shí)間分布頻率

4.2 交通可達(dá)性差異

對(duì)每個(gè)網(wǎng)格的公共交通與小汽車交通差異進(jìn)行計(jì)算，分析結(jié)果見圖3，每個(gè)點(diǎn)的橫坐標(biāo)是私人交通可達(dá)性值，而縱坐標(biāo)是公共交通可達(dá)性值.顯然，點(diǎn)越靠下則公共交通可達(dá)性越好.此外，用核密度法計(jì)算點(diǎn)在坐標(biāo)系中的集中程度.

圖3 公共交通與小汽車出行時(shí)間對(duì)比圖

絕大多數(shù)交匯點(diǎn)位于線y=x上方，意味著每個(gè)居民點(diǎn)公共交通的可達(dá)水平都低于私人交通.且隨著私人交通可達(dá)時(shí)間的增加，交匯形成的點(diǎn)越來越偏離y=x，意味著隨著出行時(shí)間的增加，公共交通和私人交通的可達(dá)時(shí)間差距越來越大，且可達(dá)時(shí)間小的居民點(diǎn)反而可達(dá)差距比較小.時(shí)段公共交通與小汽車交通差距比其他時(shí)間略小，點(diǎn)的分布更接近于y=x線，但總體趨勢與其他時(shí)段相似.

計(jì)算各行政區(qū)的可達(dá)性差異，在各網(wǎng)格點(diǎn)可達(dá)性差異指標(biāo)分布來看，西安市中心城區(qū)6個(gè)區(qū)域分布在0.31～0.44，晚高峰時(shí)計(jì)算值明顯降低，分布在0.26～0.39，見表3.此外，在地鐵沿線較高，而地鐵未到達(dá)的區(qū)域較低，越遠(yuǎn)離市區(qū)中心則越低.可以發(fā)現(xiàn)區(qū)域之間差異較大，說明目前研究區(qū)域內(nèi)公共交通發(fā)展與小汽車交通網(wǎng)絡(luò)相比，仍有較大的差距，此外公共交通在市區(qū)內(nèi)部、外圍發(fā)展非常不均衡.

表3 各行政區(qū)可達(dá)性差異統(tǒng)計(jì)性指標(biāo)

4.3 不公平性測度

利用基尼系數(shù)計(jì)算公共交通與小汽車交通的不公平程度.計(jì)算結(jié)果見表4，公共交通各時(shí)間段公平性相差不大；小汽車交通晚高峰時(shí)期不公平程度低于平峰、早高峰.數(shù)據(jù)表明從區(qū)域均衡性來看，公共交通網(wǎng)絡(luò)發(fā)展仍然與小汽車交通存在差異.此外，小汽車交通晚高峰時(shí)段均衡度下降，說明市區(qū)中心在晚高峰時(shí)段明顯受到交通擁堵的影響，與外圍區(qū)域可達(dá)性更為接近.

表4 公共交通與私人交通方式分時(shí)段基尼系數(shù)

利用基尼系數(shù)和洛倫茲曲線對(duì)西安市中心城區(qū)內(nèi)部交通可達(dá)性差異進(jìn)行分析，見表5和圖4.結(jié)果顯示，不同轄區(qū)內(nèi)部交通不公平程度差異較?。貉闼^(qū)、碑林區(qū)、蓮湖區(qū)基尼系數(shù)小于0.05；灞橋區(qū)、未央?yún)^(qū)、新城區(qū)基尼系數(shù)大于0.05，但都小于0.1.同樣說明了市區(qū)內(nèi)可達(dá)性差異明顯存在不均衡現(xiàn)象.

表5 行政區(qū)可達(dá)性差異的基尼系數(shù)計(jì)算結(jié)果

圖4 可達(dá)性差異洛倫茲曲線分布圖

5 結(jié) 論

1) 考慮到目前可達(dá)性計(jì)算時(shí)變性、微觀化的發(fā)展趨勢及現(xiàn)有文獻(xiàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用的不足之處，論文利用網(wǎng)絡(luò)開放平臺(tái)獲取實(shí)時(shí)出行時(shí)間估計(jì)數(shù)據(jù)，并將起與結(jié)合1 km2網(wǎng)格化的人口空間分布數(shù)據(jù)，以西安市中心城區(qū)的6個(gè)行政區(qū)為例，計(jì)算可達(dá)性及其空間公平性指標(biāo).

2) 與以往的計(jì)算結(jié)果相比，由于網(wǎng)絡(luò)開放平臺(tái)的實(shí)時(shí)更新而具有路網(wǎng)精確度高、能實(shí)時(shí)反映道路交通的擁堵狀況、能夠反映更細(xì)致的交通規(guī)劃路徑、公交線路與站點(diǎn)定位準(zhǔn)確定位的優(yōu)勢.此外，其計(jì)算結(jié)果表達(dá)的可達(dá)性時(shí)變特征是以往數(shù)據(jù)無法實(shí)現(xiàn)的.

3) 計(jì)算結(jié)果表明西安市的公共交通出行時(shí)間大于小汽車交通出行時(shí)間，晚高峰期間小汽車交通出行時(shí)間略有增加，但仍好于公共交通.從空間分布均衡情況來看，公共交通的均衡程度也較差，上述兩方面說明公共交通整體水平及其分布均衡性都有待提高.

4) 公共交通可達(dá)性呈現(xiàn)圈層分布，距離中心越遠(yuǎn)的區(qū)域可達(dá)性越差，說明外圍的公共交通水平低于市中心區(qū)域，這與其他城市有一定相似性，但是西安市的情況比其他城市的情況要更為明顯，說明局部區(qū)域公共交通發(fā)展明顯滯后.論文所提出的方法，適用于各城市可達(dá)性計(jì)算與分析，但各城市可達(dá)性特征隨其交通網(wǎng)絡(luò)發(fā)展程度而存在差異，應(yīng)單獨(dú)予以分析.

5) 可達(dá)性的計(jì)算不僅包括時(shí)間距離，還包括不同出行者基于自生屬性(文化屬性、性別屬性、社會(huì)屬性等)的主觀因素.客觀可達(dá)性的評(píng)價(jià)模型眾多，本文只選取了其中有代表性的模型，后續(xù)研究可結(jié)合社會(huì)調(diào)查，對(duì)主觀可達(dá)性進(jìn)行深入研究，并加強(qiáng)主客觀可達(dá)性的比較分析.