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        基于GIS空間分析技術(shù)的城市路網(wǎng)可靠性評(píng)價(jià)方法研究

        2011-11-27 01:45:38胡偉平王紅亮
        關(guān)鍵詞:結(jié)點(diǎn)路網(wǎng)可靠性

        吳 馳,胡偉平,王紅亮,劉 銳

        (華南師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,廣東廣州 510631)

        城市道路網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成城市的骨架,是城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和客貨運(yùn)輸?shù)妮d體.城市道路網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃布置是否合理、是否與城市特點(diǎn)相適應(yīng),在很大程度上決定著城市交通運(yùn)輸?shù)男屎徒煌ńY(jié)構(gòu)的發(fā)展[1],城市路網(wǎng)左右著城市發(fā)展的方向和規(guī)模,因此,對(duì)城市路網(wǎng)的研究分析已經(jīng)成為一個(gè)重要的方向.特別是當(dāng)城市路網(wǎng)中有不確定因素加入時(shí),就需要對(duì)道路運(yùn)行狀態(tài)和未來(lái)規(guī)劃發(fā)展進(jìn)行更準(zhǔn)確、更全面的評(píng)價(jià),以便適應(yīng)城市的新發(fā)展.

        1 可靠性方法研究現(xiàn)狀

        1.1 可靠性概念

        道路的可靠性研究源于20世紀(jì)80年代,其表示道路在受到外界因素干擾的情況下,道路整體狀況的表現(xiàn),其中包括連通性和道路的連通效率,改變了以往用出行時(shí)間或道路擁擠程度的概念來(lái)描述路網(wǎng),而從網(wǎng)絡(luò)的可靠性方面來(lái)研究道路路網(wǎng),將拓?fù)涞雀呒?jí)網(wǎng)絡(luò)屬性納入研究范圍.

        1.2 路網(wǎng)可靠性評(píng)價(jià)方法

        目前, 國(guó)內(nèi)外評(píng)價(jià)路網(wǎng)可靠性的方法主要有:終端可靠性評(píng)估方法、博弈論技術(shù)、蒙特卡羅方法、吸收馬爾科夫鏈方法等.這幾種方法雖然指標(biāo)不相同,但都通過(guò)計(jì)算模型和計(jì)算方法來(lái)求解路網(wǎng)的可靠性指標(biāo).

        稱終端可靠性評(píng)估方法主要用以描述路網(wǎng)結(jié)點(diǎn)之間保持連通的概率,它可以定義為路網(wǎng)中任意2個(gè)節(jié)點(diǎn)之間至少存在1條路徑連通的概率[1].表示在特定OD對(duì)之間存在一條路徑連通的情況,用以判別每一路段上連通或是中斷.對(duì)于路網(wǎng)中各個(gè)路段,首先標(biāo)識(shí)各個(gè)路段的狀態(tài),狀態(tài)分為0(中斷)和1(連通).

        蒙特卡羅方法又稱隨機(jī)抽樣方法,一般用以評(píng)價(jià)路網(wǎng)容量指標(biāo),其基本思想是:當(dāng)要解決的某個(gè)問(wèn)題的答案是某種事件產(chǎn)生的概率時(shí),它通過(guò)實(shí)驗(yàn)的方法,得到該事件出現(xiàn)的頻率,以此作為問(wèn)題的解[2].

        2 基于GIS空間分析技術(shù)的路網(wǎng)可靠性評(píng)價(jià)方法

        2.1 GIS空間分析技術(shù)的應(yīng)用

        GIS空間分析(Spatial Analysis)以地理空間為對(duì)象,側(cè)重于空間信息的提取和空間信息傳輸,分析地理目標(biāo)的位置和形態(tài)特征.目前,GIS的空間分析在城市路網(wǎng)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用主要有①空間幾何分析,主要是針對(duì)要素的幾何形狀進(jìn)行的,例如對(duì)線道路要素進(jìn)行裁剪,面要素進(jìn)行空間相交疊加等;②空間網(wǎng)絡(luò)分析,主要是對(duì)各種空間網(wǎng)絡(luò)實(shí)體(交通、物流等)的分析,例如道路路徑分析,連通分析,順(逆)流分析等;③數(shù)字圖像分析,是指對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行空間糾正,變換等操作,在路網(wǎng)的應(yīng)用上,主要體現(xiàn)為道路要素的自動(dòng)提取.

        2.2 評(píng)價(jià)模型建立

        模型采用GIS空間分析技術(shù),從路網(wǎng)連通性的角度出發(fā),著重評(píng)價(jià)路網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)之間保持連通的概率,主要選取不同的道路網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),對(duì)結(jié)點(diǎn)之間的連通概率進(jìn)行可靠性檢驗(yàn),其具體建模思路如下:

        (1)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中POI(Points of Interest, 感興趣區(qū)域)區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)建立幾何網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),并確保數(shù)據(jù)在邏輯網(wǎng)絡(luò)上的互通;

        (2)對(duì)所有路網(wǎng)數(shù)據(jù)構(gòu)建邏輯網(wǎng)絡(luò),該流網(wǎng)絡(luò)為無(wú)流向網(wǎng)絡(luò),無(wú)轉(zhuǎn)彎規(guī)則,并以道路實(shí)際長(zhǎng)度為路網(wǎng)權(quán)重;

        (3)對(duì)整個(gè)POI區(qū)域進(jìn)行劃分,規(guī)則是行政邊界或經(jīng)濟(jì)區(qū)域邊界,并篩選出各個(gè)區(qū)域內(nèi)的代表性點(diǎn),作為評(píng)價(jià)結(jié)點(diǎn).點(diǎn)的篩選可以是區(qū)域內(nèi)的重要交通結(jié)點(diǎn);

        (4)對(duì)各個(gè)小區(qū)域內(nèi)的結(jié)點(diǎn)進(jìn)行跨區(qū)域連通測(cè)試,統(tǒng)計(jì)其在某一等級(jí)道路上的可連通線路數(shù);

        (5)分析出所有選取結(jié)點(diǎn)的可連通線路數(shù),并進(jìn)行歸一化處理,得出可靠性系數(shù),其模型表現(xiàn)為:

        2.3 評(píng)價(jià)方法技術(shù)路線

        路網(wǎng)可達(dá)性評(píng)價(jià)采用ESRI公司的ArcGIS Engine組件和開發(fā)Microsoft公司的Net Framework,本文評(píng)價(jià)系統(tǒng)的開發(fā)語(yǔ)言環(huán)境為Microsoft Visual Studio(C#). 方法評(píng)價(jià)流程見(jiàn)圖1.

        2.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理 本文分析數(shù)據(jù)選用ESRI PersonalGeodatabase個(gè)人數(shù)據(jù)庫(kù)形式,創(chuàng)建FeatureDataset數(shù)據(jù)集,并構(gòu)建效用網(wǎng)絡(luò)(Utility Network),采用INetworkCollection類進(jìn)行幾何網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建(CreateGeometricNetwork).其創(chuàng)建方法為:

        //通過(guò)數(shù)據(jù)集聲明網(wǎng)絡(luò)類

        INetworkCollection m_NetworkCollection=(INetworkCollection)m_FeatureDataset;

        //構(gòu)建效用類型的幾何網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)

        IGeometricNetwork m_GeometricNetwork=m_NetworkCollection.CreateGeometricNetwork(“幾何網(wǎng)絡(luò)路網(wǎng)”, esriNetworkType.esriNTUtilityNetwork, true));

        對(duì)數(shù)據(jù)精度進(jìn)行歸一化處理,所有線要素連通精度為0.001 m(即2條線要素相連節(jié)點(diǎn)在0.001 m以內(nèi)默認(rèn)為連通).

        圖1 方法評(píng)價(jià)流程圖Figure 1 Flowchart for road network reliability evaluation

        2.3.2 空間查找分析 取出一個(gè)待運(yùn)算區(qū)域面要素(Feature),查找所有與其相鄰的區(qū)域,關(guān)鍵實(shí)現(xiàn)代碼如下:

        //聲明空間過(guò)濾器

        ISpatialFilter m_SpatialFilter=new SpatialFilterClass();

        //當(dāng)前區(qū)域圖形要素

        m_SpatialFilter.Geometry=m_CurFeature.ShapeCopy;

        //查找方法為空間相交

        m_SpatialFilter.SpatialRel=esriSpatialRelEnum.esriSpatialRelIntersects;

        //進(jìn)行空間相交查找

        IFeatureCursor m_FeatureCursor=m_FeatureClass.Search(m_SpatialFilter, false);

        2.3.3 評(píng)價(jià)結(jié)點(diǎn)篩選的原則、方法與過(guò)程 評(píng)價(jià)結(jié)點(diǎn)的篩選主要遵循的原則:篩選結(jié)點(diǎn)位置位于POI區(qū)域幾何中心結(jié)點(diǎn)的緩沖范圍內(nèi);篩選結(jié)點(diǎn)所連通的道路個(gè)數(shù)最多;在所連通道路個(gè)數(shù)相同的情況下,選擇離幾何中心結(jié)點(diǎn)最近的篩選結(jié)點(diǎn).

        具體篩選方法如下:①?gòu)姆謪^(qū)域面要素提取中心點(diǎn)

        //聲明中點(diǎn)要素

        IPoint m_CenterPoint=new ESRI.ArcGIS.Geometry.Point();

        //m_Feature為分區(qū)域面要素并進(jìn)行接口轉(zhuǎn)換

        IArea m_Area=m_Feature.Shape as IArea;

        //獲取當(dāng)前面要素的中心點(diǎn)

        m_CenterPoint=m_Area.Centroid;

        ②對(duì)幾何中心點(diǎn)進(jìn)行距離緩沖操作

        //調(diào)用拓?fù)溥\(yùn)算器

        ITopologicalOperator m_TopologicalOperator;

        //進(jìn)行拓?fù)渚彌_操作,返回面要素

        IPolygon m_Polygon=m_TopologicalOperator.Buffer(100) as Polygon;

        ③在緩沖面范圍內(nèi),尋找道路連通數(shù)最大、離幾何中心點(diǎn)最近的評(píng)價(jià)結(jié)點(diǎn)

        //調(diào)用拓?fù)溥\(yùn)算器,對(duì)緩沖面要素進(jìn)行空間相交操作,返回查詢路網(wǎng)結(jié)點(diǎn)

        IPointCollection m_PointCol=m_TopologicalOperator.Intersect(m_Polygon, esriGeometryDimension.esriGeometry0Dimension);

        篩選過(guò)程見(jiàn)圖2.

        圖2 評(píng)價(jià)結(jié)點(diǎn)篩選模型Figure 2 Screening model for evaluation node

        2.3.4 幾何網(wǎng)絡(luò)分析 ①查找當(dāng)前結(jié)點(diǎn)與相鄰區(qū)域結(jié)點(diǎn)的路線:

        //聲明初始化一個(gè)網(wǎng)絡(luò)流向的對(duì)象,并把所建立的幾何網(wǎng)絡(luò)賦值為其賦值

        ITraceFlowSolverGEN traceFlowSolver=new TraceFlowSolverClass() as ITraceFlowSolverGEN;

        //以下代碼為設(shè)置查找路線的起點(diǎn)與終點(diǎn),并獲取相關(guān)邊參數(shù)

        IPointToEID m_ipPointToEID=new PointToEIDClass();

        m_ipPointToEID.GetNearestEdge(BeginPoint, out intEdgeID, out ipFoundEdgePoint, out dblEdgePercent);

        m_ipPointToEID.GetNearestEdge(EndPoint, out intEdgeID, out ipFoundEdgePoint, out dblEdgePercent);

        //以下代碼設(shè)置網(wǎng)絡(luò)流向權(quán)重

        INetSolverWeights m_NetSolverWeights=traceFlowSolver as INetSolverWeights;

        m_NetSolverWeights.FromToEdgeWeight=m_NetWeight;

        m_NetSolverWeights.ToFromEdgeWeight=m_NetWeight;

        //以下代碼調(diào)用網(wǎng)絡(luò)流方法進(jìn)行最短路徑查找,并把查找邊線賦值于m_EdgEnumNetEID

        traceFlowSolver.FindPath(esriFlowMethod.esriFMConnected,esriShortestPathObjFn.esriSPObjFnMinSum,out m_JunEnumNetEID, out m_EdgEnumNetEID, intCount - 1, ref vaRes);

        //以下代碼取出兩結(jié)點(diǎn)直接可連通最短路線

        IEIDHelper ipEIDHelper=new EIDHelperClass();

        IEnumEIDInfo ipEnumEIDInfo=ipEIDHelper.CreateEnumEIDInfo(m_EdgEnumNetEID);

        IEIDInfo ipEIDInfo=ipEnumEIDInfo.Next();

        IFeature m_LineFeature=ipEIDInfo.Feature;

        ②對(duì)已經(jīng)找到路線添加barrier點(diǎn)(阻礙點(diǎn)),使其不能連通:

        //以下代碼為路網(wǎng)線路添加阻礙點(diǎn)

        ISelectionSetBarriers m_selSetBarriers=new SelectionSetBarriersClass();

        //m_FeatureClassID, m_FeatureID為阻礙點(diǎn)的ID值

        m_selSetBarriers.Add(m_FeatureClassID, m_FeatureID);

        //獲取網(wǎng)絡(luò)流向的對(duì)象

        INetSolver ipNetSolver=traceFlowSolver as INetSolver;

        //在網(wǎng)絡(luò)流中設(shè)置Barrier點(diǎn)

        ipNetSolver.SelectionSetBarriers=m_selSetBarriers;

        2.3.5 可靠性系數(shù) 根據(jù)可靠性模型,對(duì)計(jì)算所得的所有結(jié)點(diǎn)的線路數(shù)分別進(jìn)行歸一化處理,得出可靠性系數(shù):

        //以下代碼計(jì)算出該路網(wǎng)模型的可靠性系數(shù)

        for (int i=0;i

        dolTotalReaValue=dolTotalReaValue + dolReaValue[i];

        dolReliability [i]= dolReaValue [i] / dolTotalReaValue / n;//某一個(gè)區(qū)域點(diǎn)的可靠性系數(shù)

        2.4 算例分析

        2.4.1 研究區(qū)域 算例數(shù)據(jù)截取廣佛中心區(qū)域,從113°0′1″E~113°45′4″E,23°30′2″N~22°50′4″N.具體包括廣州10區(qū)(花都、從化、南沙部分)和增城市西部,佛山禪城區(qū)全部、南海區(qū)和順德區(qū)部分區(qū)域,東莞市西部區(qū)域,具體區(qū)位如圖3.

        圖3 廣州-佛山中心區(qū)位圖Figure 3 The center location of Guangzhou &Foshan

        算例數(shù)據(jù)主要來(lái)源于廣東省2007年交通路網(wǎng)數(shù)據(jù)和中巴資源衛(wèi)星2008年遙感數(shù)據(jù),路網(wǎng)的組成有高速路、國(guó)道、省道、縣鄉(xiāng)道路、環(huán)城快速路、城市中心街道道路(如圖4).

        圖4 研究區(qū)域路網(wǎng)數(shù)據(jù)Figure 4 The studied area of road network

        2.4.2 研究區(qū)域劃分及評(píng)價(jià)結(jié)點(diǎn)篩選 對(duì)研究區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格劃分,其原則主要是按照等面積區(qū)域劃分,在劃分的同時(shí)保證區(qū)域內(nèi)的道路密度和道路類型,因此,采用空間相交的方法,劃分為16等分,并對(duì)各個(gè)區(qū)域按照從左至右,從上而下的原則進(jìn)行區(qū)域編號(hào),依次記錄為P1,P2,P3,…,P16.具體劃分如圖5.

        對(duì)區(qū)域內(nèi)的路網(wǎng)進(jìn)行等級(jí)歸類,由于高速路、快速路具有封閉性的特點(diǎn),所以高速路、快速路歸為一類;國(guó)道省道為過(guò)境道路,歸為第二類;一般道路包括郊區(qū)的縣鄉(xiāng)道和城區(qū)的街道歸為第三類.對(duì)路網(wǎng)進(jìn)行等級(jí)劃分后,根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)點(diǎn)篩選原則進(jìn)行網(wǎng)格內(nèi)結(jié)點(diǎn)篩選,具體結(jié)果如圖6.

        圖5 研究區(qū)域網(wǎng)格劃分Figure 5 The grids of the region studied

        2.4.3 各區(qū)分析結(jié)果

        (1)不同等級(jí)道路可靠性檢驗(yàn)結(jié)果 對(duì)道路網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行等級(jí)劃分的連通可靠性檢驗(yàn),主要有與領(lǐng)域的連通性檢驗(yàn)和領(lǐng)域評(píng)價(jià)結(jié)點(diǎn)的連通性檢驗(yàn),具體結(jié)果見(jiàn)圖7,表中16個(gè)格網(wǎng)對(duì)應(yīng)著圖5的網(wǎng)格劃分.

        (2)不同等級(jí)道路可靠性值計(jì)算結(jié)果 計(jì)算所有各個(gè)等級(jí)道路分析區(qū)域的平均可靠性通道個(gè)數(shù),對(duì)各個(gè)區(qū)域的可靠性通道個(gè)數(shù)進(jìn)行歸一化處理,計(jì)算出各個(gè)區(qū)域的可靠性值,統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)圖8.

        (3)不同等級(jí)道路可靠性值圖形化結(jié)果 為便于直觀分析,將各個(gè)等級(jí)道路的可靠性值進(jìn)行Kriging空間插值計(jì)算,并進(jìn)行柵格化處理,具體處理結(jié)果如圖9.

        2.5 討論

        (1)采用空間連通性對(duì)研究區(qū)域進(jìn)行可靠性檢驗(yàn),基本上反映了廣佛區(qū)域路網(wǎng)的物理特征;

        (2)研究區(qū)域內(nèi)路網(wǎng)可靠性值表現(xiàn)較高的地方,主要集中于廣州市的荔灣區(qū)、越秀區(qū)、天河區(qū)、海珠區(qū)、番禺區(qū)、白云區(qū)南部、黃埔區(qū)西部,佛山市的禪城區(qū)、南海區(qū)東部.而可靠性值較弱的區(qū)域主要是廣州市的東北部和西南部;

        (3)研究區(qū)域中,由于廣州內(nèi)環(huán)線、外環(huán)線、廣園快速路、華南快速路、廣佛快速路的存在,致使高速路、快速路的可靠性分析的高值區(qū)域表現(xiàn)在廣佛中心區(qū)域;

        (4)從檢驗(yàn)結(jié)果得出,不同等級(jí)道路在同一網(wǎng)格區(qū)域的可靠性結(jié)果差異較大,特別是國(guó)道、省道等過(guò)境道路在城市中心區(qū)域表現(xiàn)值較弱.而相反,在城市的郊區(qū),國(guó)道省道表現(xiàn)出了較高的可靠性值,特別是在研究區(qū)域的西南部,該地方有105國(guó)道、257省道、111省道、362省道等多條道路過(guò)境,同時(shí)該地區(qū)也是廣州新客運(yùn)站地區(qū),因此該地方的過(guò)境可靠性值較高;

        圖6 不同等級(jí)道路評(píng)價(jià)結(jié)點(diǎn)篩選圖Figure 6 Screening of evaluation nodes of different classes of roads

        圖7 不同等級(jí)道路可靠性檢驗(yàn)結(jié)果圖Figure 7 The test results of reliability of different classes of roads

        圖8 不同等級(jí)道路可靠性值計(jì)算結(jié)果圖Figure 8 The calculated reliability values of different classes of roads

        圖9 不同等級(jí)道路可靠性值圖形化結(jié)果圖Figure 9 The reliability values of different classes of roads

        (5)城市道路和縣鄉(xiāng)道的分析結(jié)果與道路密度基本吻合,但是在研究區(qū)域的東南部為東莞城區(qū),網(wǎng)格內(nèi)路網(wǎng)發(fā)育較為良好,但是由于西邊珠江的阻隔作用,該區(qū)域的可靠性值表現(xiàn)較為一般.

        本文采用GIS空間分析方法來(lái)探討城市路網(wǎng)的連通可靠性,并基于ESRI公司的ArcGIS Engine組件和Microsoft公司的Net Framework進(jìn)行聯(lián)合開發(fā),建立城市路網(wǎng)可靠性評(píng)價(jià)模型,對(duì)城市的道路網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行空間幾何網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建.通過(guò)網(wǎng)格劃分的方式,利用網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特性,快速準(zhǔn)確地對(duì)路網(wǎng)的連通性進(jìn)行可靠性檢驗(yàn),能較全面、真實(shí)地反映城市道路的物理結(jié)構(gòu)可靠性,對(duì)道路的未來(lái)發(fā)展規(guī)劃提供一定的參考意義.

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