劉海洲，邵毅明，彭 挺

學術探討

基于互聯(lián)網數據挖掘的軌道交通車站步行可達性評估方法研究

劉海洲1, 2，邵毅明1，彭 挺2

（1. 重慶交通大學交通運輸學院，重慶 400074；2. 重慶市交通規(guī)劃研究院，重慶 401147）

優(yōu)化軌道交通車站步行可達性對于提升城市品質、充分發(fā)揮軌道交通對城市用地開發(fā)的帶動作用具有重要意義。針對既有研究在基礎數據獲取、評估技術方法等方面的不足，探索利用互聯(lián)網快速獲取現狀步行網絡數據的技術手段，并研究封閉小區(qū)背景下基于地塊的可達性計算方法。研究表明：所提出的軌道交通車站步行可達性評估方法具有較強的可操作性，并實現了基礎數據獲取與處理過程的半自動化，提高了評估工作的效率。基于地塊的評估結果能夠用于后期的相關空間統(tǒng)計分析等，延展了評估結果的應用場景。

軌道交通；步行交通；軌道車站；可達性評估；網絡爬蟲；空間疊加

目前一般通過計算軌道交通站點周邊500 m或800 m服務半徑內的人口、崗位數量等來間接評價其服務水平或預測對應的客流需求[1]。重慶山地城市特征明顯，部分區(qū)域地形高差變化較快，導致步行的實際可達區(qū)域往往遠小于理論覆蓋范圍，這使得統(tǒng)計得到的人口、崗位數量偏大，客流預測結果的精確度也受到較為明顯的影響。因此，有必要結合步行網絡的實際分布情況，更加科學地評估軌道車站對周邊用地的服務水平。

關于步行可達性的評估，既有研究主要分為定性分析和定量分析兩大類型。定性分析主要通過經驗判斷或人工調查的方法對現狀步行交通網絡所存在的問題進行分析[2-5]。定量分析主要結合GIS軟件進行計算和統(tǒng)計。冷紅等[6]以哈爾濱主城區(qū)為例，基于網絡分析方法，對公共開放空間的步行可達性進行了模擬和分析。汪林等[7]分別基于矢量數據和柵格數據探討了地鐵站的步行可達性。任艷蕾等[8]基于柵格數據得到交通網絡數據集，并利用ArcGIS的OD成本矩陣分析了吸引點的步行可達性。房佳萱等[9]基于城市步行路網、公共服務興趣點和建筑分布等數據，評價了各類設施的步行可達性。彭輝等[10]針對各類設施設置不同的權重，研究了城市區(qū)域步行可達性綜合評價值。楊焱等[11]分析了路網阻隔、土地利用阻隔、圍墻阻隔、流線阻隔和天氣阻隔對地鐵站步行可達性的影響。游寧龍等[12]則基于GIS軟件對公園綠地的步行可達性進行了評價。

既有研究主要從周邊各類設施可獲得性的角度，探討了步行可達性的綜合評價問題，對于優(yōu)化和改善城市步行交通系統(tǒng)具有重要意義，但在以下幾個方面還存在不足之處：①步行可達性的定量評估要求獲取準確、詳細的步行網絡數據，通過人工調查的方法已越來越不能滿足使用需求，在沒有現狀步行網絡實時更新平臺支撐的情況下，有必要探討快速挖掘互聯(lián)網相關基礎數據的技術方法；②既有研究注重于步行可達性評估結果的分析，但對于評估方法本身缺少必要的研究，如未考慮封閉小區(qū)步行通道僅限于小區(qū)內部居民出行使用的實際情況；③可達性評估結果一般采用等時圈的形式，未考慮實際用地邊界的分布情況，導致后期用于相關的空間分析時精度受限。針對以上問題，重點探索利用互聯(lián)網快速獲取現狀步行通道數據的方法，并針對封閉式管理的小區(qū)，研究基于地塊的可達性計算方法，便于后續(xù)用于相關的空間統(tǒng)計分析。

1 步行網絡數據獲取與處理

1.1 步行網絡數據的初步獲取

如圖1所示，地圖采用分層管理的模式，即分別對道路、建筑等不同類型的要素進行存儲。

圖1 地圖分層管理示意

Figure 1 Hierarchical management

步行網絡數據信息是否足夠詳細和準確，顯著影響著微觀層面的可達性評估結果。因此，現面向單個軌道交通車站的步行可達性評估需求，利用步行網絡數據相對準確和詳細的高德導航地圖，在標準地圖樣式的基礎上，刪除不需要的圖層(如行政邊界、綠地、河流、建筑、標注等)，只保留各等級道路和天橋、地道等通道信息，并統(tǒng)一設定線條的顯示寬度和顏色，得到自定義地圖樣式。在此基礎上，通過python編程將研究范圍內的自定義地圖以圖片的形式爬取到本地電腦，并記錄坐標信息。

其中，采用python語言自動爬取地圖信息的基本過程為：①發(fā)布自定義的高德地圖樣式，得到訪問所需的ID號；②根據地圖樣式ID號，以某坐標點為中心點，構建調用自定義地圖的html；③結合電腦屏幕像素尺寸、地圖不同縮放級別對應的像素分辨率等信息，通過Python語言編程，實現自動計算截圖數量和截圖中心點坐標，批量截取自定義地圖并保存坐標信息等功能；④根據截圖瓦片和對應的坐標文件，采用ArcGIS軟件將數據拼接在一起。

1.2 數據的矢量化處理

利用ArcGIS軟件對步行網絡柵格數據進行二值化處理，即根據像素對應的顏色值將柵格數據重新劃分為兩類，并采用ArcScan模塊進行矢量化處理(矢量化過程示意見圖2)。

圖2 柵格圖像矢量化示意

Figure 2 Vectorization of raster image

1.3 數據的標準化處理

轉換坐標系統(tǒng)。獲取的步行網絡矢量數據為地理坐標系統(tǒng)，即GCJ-02經緯度坐標。為便于后續(xù)計算，需要通過相關的測繪部門將其轉換為國家或地方投影坐標。

剔除機動車專用通道。部分路段僅限機動車通行，未設置相應的人行通道，如過江隧道、高架橋、立交匝道等區(qū)域。由于初步獲取的步行網絡數據實際上并未區(qū)分機動車專用通道，因此需要結合實地調查或地圖導航數據剔除部分無關通道或路段。

修正路段線形數據。在對柵格數據進行矢量化處理時，若通道之間的平面距離較小(見圖3)，可能無法得到正確的矢量圖形，這類情況主要發(fā)生在高架橋、立體交叉口等交叉關系較為復雜的區(qū)域。通過調整矢量化過程中的最大線寬、噪聲級別、壓縮容差、平滑權重、空洞大小等參數，能夠有效控制矢量化過程中所出現的錯誤數量。針對個別無法避免的錯誤，需要人工予以糾正。

圖3 路段線形修正示意

Figure 3 Schematic of road alignment correction

修正節(jié)點轉換關系。在進行矢量化處理時，無法識別道路的立體空間關系，因此分離式道路也將平面相交于一點，需要進行人工修正(見圖4)。與此同時，由于道路兩側人行道中心線與人行天橋、過街地道的中心線往往并未重合，矢量化處理后將出現互不相連的情況(見圖5)，同樣需要人工予以修正。

2 步行可達性評估

2.1 拓撲網絡初步構建

標準化處理后的步行網絡由首尾相接的各條線段組合而成，但線段之間的轉換銜接關系并未建立，因此無法進行與路徑搜索有關的計算。針對如圖6所示的拓撲網絡，基于ArcGIS軟件可自動構建對應的鄰接關系矩陣(見表1)，進一步將表中數據調整為路段的實際長度或步行所需的時間，即可進行相關的網絡分析。

圖4 立體交叉節(jié)點處理示意

Figure 4 Schematic for node treatment of interchange

圖5 人行天橋與道路人行道相交節(jié)點處理示意

Figure 5 Node treatment of pedestrian overpass and sidewalk

圖6 拓撲網絡示意

Figure 6 Schematic of topological network

表1 鄰接關系矩陣示意

2.2 非公用步行通道轉彎設置

由于實際中封閉小區(qū)的存在，部分步行通道僅限于小區(qū)內部的居民出行使用(見圖7)。為更真實地評估軌道交通車站的步行可達性，需要對這類步行通道進行特殊處理。

圖7 封閉小區(qū)示意

Figure 7 Schematic of closed community

一般情況下，網絡的最短路徑搜索和路徑長度、行程時間是基于同一個鄰接關系矩陣而計算得到的，這使得無法在保證小區(qū)內部居民正常使用非公用步行通道的情況下，避免外部的出行者穿越小區(qū)。

在傳統(tǒng)路徑搜索算法的基礎上，針對封閉小區(qū)內部道路設置轉向處罰，并用于最短路徑搜索。以圖8所示的節(jié)點⑧為例，假設其與節(jié)點⑤、節(jié)點⑦和節(jié)點⑨之間的路段長度均為100 m，則當節(jié)點⑤的出行者通過節(jié)點⑧到達節(jié)點⑦或節(jié)點⑨時，設置10倍的轉向處罰，即對應的路徑長度將由200 m增加到2 000 m，從而避免非必須的過境出行使用封閉小區(qū)內部道路。對于小區(qū)內部的出行者而言，由于其必須使用這些道路才能完成出行目的，因此在計算最短路徑對應的實際長度或時間時，不應使用10倍的轉向處罰值。也就是說，本文所提出的轉向處罰僅用于最短路徑搜索，而不參與最短路徑長度或時間的計算。

圖8 非公用步行通道示意

Figure 8 Sketch of non-public pedestrian access

2.3 基于地塊的步行可達性評估

直接根據構建的步行網絡進行可達性評估，雖然能夠較為直觀地識別步行通道密度不足或連通性較差的區(qū)域，但由于不同時空圈層是通過插值的方法近似繪制而成，并未考慮實際的用地邊界情況，導致評估結果較難用于后期對精度要求較高的相關空間統(tǒng)計分析。如圖9所示，地塊①、地塊③、地塊④和地塊⑥部分區(qū)域在軌道車站出入口5 min步行等時圈范圍內，由于地塊①和地塊⑥的小區(qū)出入口在遠離軌道車站出入口一側，導致實際的步行時間大于5 min，即出行者從軌道站出入口出發(fā)，在5 min內能夠到達地塊③和地塊④，而無法到達地塊①和地塊⑥。

圖9 軌道站出入口步行等時圈示意

Figure 9 Schematic of walking isochronous circle at the entrance and exit of railway station

為實現基于用地邊界的步行可達性評估，需要在收集現狀建設用地邊界數據的基礎上，利用高德地圖提取小區(qū)出入口POI數據，并結合街景地圖人工補充開放小區(qū)出入口，整理得到較為準確全面的用地邊界和出入口數據。其中POI數據的提取方法較為成熟，在此不再贅述。

通過ArcGIS最短路徑搜索算法，可計算任意小區(qū)出入口與軌道站出入口之間的最短步行時間，并通過空間疊加技術，將每個節(jié)點對之間的最短步行時間屬性賦值到對應的用地上，即完成基于地塊的軌道車站出入口步行可達性評估。如圖10所示，通過空間疊加技術，得到地塊最近和最遠出入口至軌道站出入口的最短步行時間(分別采用紅色和藍色數字表示)。

圖10 空間疊加計算示意

Figure 10 Schematic of spatial superposition calculation

3 實例分析

以重慶市主城區(qū)地鐵10號線鯉魚池軌道車站為例，其共建設5個出入口(現狀僅開通2A和3A兩個出入口)，且主要布置于建新東路兩側。軌道車站臨近長安汽車股份有限公司，周邊以居住和商業(yè)用地為主，南側部分用地處于拆遷狀態(tài)。周邊道路主要包括建新東路和鯉魚池路，其他道路連通性較差，尤其是步行至北濱一路需繞行較遠。鯉魚池站周邊現狀情況如圖11所示。其中，為便于后續(xù)的直觀比較分析，以軌道車站的各個出入口為中心，分別繪制250 m和500 m服務半徑的包絡線。

圖11 鯉魚池車站周邊現狀情況

Figure 11 Current situation around Liyuchi railway station

1) 步行可達性評估。采用前文所述方法，獲取軌道車站周邊步行通道、地塊邊界及小區(qū)出入口等數據。參考相關研究成果，設定步行速度為1.2 m/s，并以軌道車站出入口為可達性評估的基點，計算得到出行者步行至周邊地塊所需的時間，如圖12所示。

按照1.2 m/s的步行速度，5 min和10 min對應的理論步行距離分別為360 m和720 m。若假設出行路徑的非直線系數為1.4，則服務半徑應分別達到250 m和500 m。因此，若250 m和500 m服務半徑內的地塊至軌道車站出入口的最短步行時間，分別超過5 min和10 min，則對應區(qū)域的步行通道可能存在密度不足或連通性較差等問題。

圖12 鯉魚池軌道車站步行可達性評估

Figure 12 Walking accessibility evaluation of Liyuchi railway station

與此同時，同一圈層內的相鄰地塊至軌道車站出入口的最短步行時間應大致相當，若某地塊對應的最短步行時間出現突變的情況，同樣表明該方向可能缺少便捷的步行通道。

借助于步行可達性評估結果，可以直觀地識別與軌道車站聯(lián)系不便的地塊。分別計算軌道車站2A出入口至現狀超大地塊—龍湖地產春森彼岸3個小區(qū)出入口的最短步行路徑，如圖13所示?？梢钥闯?，雖然東、西兩個區(qū)域至最近軌道車站出入口的空間直線距離分別僅為400 m和240 m，但實際的步行距離分別達到了1 600 m和1 250 m。一方面，受地形高差變化較大的影響，建新東路與北濱一路之間缺乏順直的步行通道，導致出行者沿現狀道路兩側的人行道行進需繞行較遠。另一方面，春森彼岸地塊開口主要靠南側布置，遠離鯉魚池站軌道出入口。

同樣地可以發(fā)現融景城·朗峰、長安·麒麟公館、兩江職業(yè)教育中心、山水天城、勤儉二村小區(qū)等地塊與軌道車站之間也缺少便捷的步行聯(lián)系通道。在此基礎上，可以有針對性地提出如下的優(yōu)化建議：①后續(xù)結合城市更新等新增軌道出入口連接至北濱一路，通道距離約300 m；②建議龍湖·春森彼岸、融景城·朗峰新增行人出入口，并協(xié)調春森彼岸北側地塊物業(yè)，修建人行專用通道；③協(xié)調長安汽車股份有限公司，打通向西和向北的聯(lián)系道路，或新增專用的人行步道；④打通兩江職業(yè)教育中心南側的出入通道。鯉魚池軌道站周邊步行交通優(yōu)化建議見圖14。

從上述的實例分析看出，本文所提出的軌道交通車站步行可達性評估方法具有較強的可操作性。通過直觀的評估結果，相關工作人員可以較為快速、準確地識別現狀步行網絡所存在的問題，進而有針對性地提出優(yōu)化和改善建議。與此同時，由于步行網絡、小區(qū)出入口等基礎數據的獲取與處理過程實現了半自動化，提高了評估的工作效率。

圖13 周邊地塊與鯉魚池軌道車站之間的步行通道示意

Figure 13 Sketch map of pedestrian access between the surrounding land block and Liyuchi railway station

圖14 鯉魚池軌道車站周邊步行交通優(yōu)化建議

Figure 14 Optimization of pedestrian traffic around Liyuchi railway station

4 結語

針對軌道交通車站既有步行可達性評估方法在基礎數據的快速獲取、非公用步行通道的差異化使用、定量化評估結果的可用性等方面的不足，提出基于導航地圖快速提取步行網絡數據的一整套技術方法。在構建步行拓撲網絡的基礎上，考慮封閉小區(qū)對步行可達性評估的影響，對非公用步行通道進行轉彎處罰，優(yōu)化最短路徑選擇方法。借助于ArcGIS的空間疊加技術，提出基于地塊的步行可達性評估方法，使得評估結果能夠用于后期的相關空間統(tǒng)計分析等，延展了評估結果的應用場景。

由于研究時間有限，所提方法暫未實現機動車專用通道的自動篩選和處理，以及現狀地塊邊界的快速獲取，后續(xù)有必要在這些方面繼續(xù)深化研究。

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Evaluation Method of Walking Accessibility of Railway Station Based on Internet Data Mining

LIU Haizhou1, 2, SHAO Yiming1, PENG Ting2

(1. Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074; 2. Chongqing Traffic Planning and Research Institute, Chongqing 401147)

It is important to optimize the walking accessibility of rail stations for improving the quality of urban environments and fully consider the driving role of rail transit in the development of urban land. In view of the shortcomings of existing research on basic data acquisition and evaluation methods, the technology of using an Internet platform to quickly obtain the current pedestrian network data is explored herein, and a block-based accessibility calculation method under the background of closed communities is studied. The research shows that the proposed method has strong operability and realizes semi- automation of basic data acquisition and processing, whereby the efficiency of the evaluation is improved. The evaluation results based on the land block can be used for the relevant spatial statistical analysis during the subsequent development stage, which extends the application scenario of the evaluation results.

rail transit; pedestrian traffic; rail station; accessibility assessment; web crawler; spatial superposition

U491.1

A

1672-6073(2021)02-0079-07

10.3969/j.issn.1672-6073.2021.02.013

2020-02-17

2020-05-25

劉海洲，男，博士研究生，正高級工程師，從事道路和軌道交通規(guī)劃的研究，63666563@qq.com

邵毅明，男，教授，博士生導師

住房和城鄉(xiāng)建設部軟科學研究項目(2018-R2-014)

劉海洲，邵毅明，彭挺. 基于互聯(lián)網數據挖掘的軌道交通車站步行可達性評估方法研究[J]. 都市快軌交通，2021，34(2)：79-85.

LIU Haizhou, SHAO Yiming, PENG Ting. Evaluation method of walking accessibility of railway station based on internet data mining[J]. Urban rapid rail transit, 2021, 34(2): 79-85.

（編輯：郝京紅）