張俊杰，李 全*

（1.武漢大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，湖北 武漢 430074；2.武漢大學(xué)地理信息系統(tǒng)教育部重點實驗室，湖北 武漢 430079）

可達(dá)性的概念在1959年首次由Hansen[1-2]提出，解釋為各節(jié)點在交通網(wǎng)絡(luò)中相互作用的難易程度。國內(nèi)很多學(xué)者探索過城市公共設(shè)施的可達(dá)性問題，包括對教育設(shè)施[3]、醫(yī)療衛(wèi)生設(shè)施[4]、公園綠地設(shè)施[5]、公共交通設(shè)施[6]等可達(dá)性的熱點研究，還有學(xué)者進(jìn)一步探索了公共設(shè)施可達(dá)性的公平性[7]及對房價[8]等經(jīng)濟方面的影響。對于交通來說，城市公交站點可達(dá)性是影響城市公交方式可達(dá)性的關(guān)鍵[9]，但目前對于公共交通可達(dá)性的研究更多的是對于城市公交路線網(wǎng)的研究，對于公交站點的可達(dá)性較少。而在現(xiàn)實情況中，人們是否選擇公交出行更多考慮的是公交站點的可達(dá)性優(yōu)劣[10]。公交站點可達(dá)性的研究中也很少對需求群體進(jìn)行分類分析，而現(xiàn)實情況是不同特點人群的公交站點可達(dá)性會存在一定差異[11]。

可達(dá)性的研究方法主要有比例法、最近距離法、基于機會累積的方法和基于空間相互作用的方法4大類，其中最近距離法主要應(yīng)用于較小研究單元的緊急型設(shè)施的可達(dá)性測算，如本文研究的公交站點等。后2種方法更適用于非緊急型設(shè)施，比例法則適用于較大的研究單元[12-13]。最近距離法利用個體到達(dá)最鄰近設(shè)施的距離測算可達(dá)性，包括歐氏距離、路網(wǎng)距離和時間距離3種，其中時間距離最接近實際的出行情況?！笆澄锷衬备拍钤诮】凳称房蛇_(dá)性的研究中用于表示缺乏健康食品選擇的地區(qū)，即在一定閾值下購買健康食品的不可達(dá)的地區(qū)[14]。本文將該概念引用至公交站點可達(dá)性研究，將一定閾值下公交站點不可達(dá)的地區(qū)定義為公交站點可達(dá)性“沙漠”。

本文以昆明市中心城區(qū)為例，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)，運用緩沖區(qū)分析法和最短時間距離法測度公共交通站點的可達(dá)性。基于老年人步行特點，以整個小區(qū)的質(zhì)心為出行出發(fā)點往往存在較大的誤差，尤其是針對大型小區(qū)居住點。本文則以建筑物為出行出發(fā)點精準(zhǔn)測度不同年齡段的老年人的公交站點可達(dá)性，并對可達(dá)性“沙漠”進(jìn)行識別和分析。為昆明市公共交通的城市規(guī)劃提供現(xiàn)實借鑒，為相關(guān)部門進(jìn)行適老的宜居城市建設(shè)和適老性改造時提供科學(xué)參考。

1 研究區(qū)概況

昆明市位于中國西南地區(qū)，是云南省省會城市，以“景色優(yōu)美、氣候宜人”為人所知，有“春城”之稱，是當(dāng)今人們避暑、旅游、養(yǎng)老的最佳選擇之一。昆明市是全國進(jìn)入老齡化社會較早的城市之一，近年來老年人口比例仍在不斷增加。截至2019年底，全市60歲以上戶籍的老年人口達(dá)111.4萬，占戶籍總?cè)丝诘?9.23%，已接近“中度老齡化”社會。

昆明市下轄7個區(qū)、1個縣級市、3個縣、3個自治縣。研究范圍為昆明市二環(huán)路內(nèi)的中心城區(qū)。二環(huán)路全長約26.2 km，所圍面積約45.3 km2，包括五華區(qū)、西山區(qū)、官渡區(qū)和盤龍區(qū)4個行政區(qū)劃的部分區(qū)域。中心城區(qū)是全市核心區(qū)域，路網(wǎng)和公交站點分布密集，老年人口集中分布。

1 數(shù)據(jù)與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)預(yù)處理

研究所用基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)來自國家基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫，道路數(shù)據(jù)來自O(shè)pen Street Map網(wǎng)站。

公交站點POI數(shù)據(jù)通過百度地圖開放平臺采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲方法抓取，并利用衛(wèi)星地圖影像對其進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。考慮到二環(huán)線周邊的居民其最近公交站點不一定在二環(huán)線內(nèi)，因此將抓取范圍擴展至二環(huán)線向外2 km的緩沖區(qū)（如圖1）。共抓取1 900個公共交通站點，其中包括1 644條公共汽車站數(shù)據(jù)和256條地鐵站數(shù)據(jù)。

昆明市二環(huán)內(nèi)的住宅小區(qū)邊界和建筑物基底輪廓數(shù)據(jù)通過水經(jīng)注地圖爬取，并利用ArcGIS空間分析篩選出住宅小區(qū)建筑物基底輪廓數(shù)據(jù)，共獲取研究區(qū)內(nèi)的有效的住宅小區(qū)邊界數(shù)據(jù)911條、建筑基底輪廓數(shù)據(jù)7 452條。對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)糾偏和坐標(biāo)系統(tǒng)一，以保證數(shù)據(jù)空間一致性。

以小區(qū)建筑物質(zhì)心為出發(fā)點O，公交站點為終止點D建立OD矩陣。利用坐標(biāo)轉(zhuǎn)換器，將OD矩陣從WGS 1984坐標(biāo)系轉(zhuǎn)至百度坐標(biāo)系。本文最短時間距離的獲取是基于Python編寫程序，通過百度地圖API進(jìn)行OD矩陣之間的路徑查找，獲取實時交通路況下以最短時間從每個小區(qū)建筑物前往最近公交站點的步行耗時。

1.2 研究方法

1.2.1 緩沖區(qū)分析法

緩沖區(qū)分析法[15]將城市抽象成面，將公交站點看作其中的坐標(biāo)點，計算公交站坐標(biāo)點一定半徑距離內(nèi)的某要素數(shù)量或面積?；谑噶繑?shù)據(jù)計算，一定半徑距離內(nèi)的區(qū)域為緩沖區(qū)，一般認(rèn)為居住在緩沖區(qū)內(nèi)能夠輕松前往公交站點，而居住在緩沖區(qū)外則享受不到該服務(wù)。這種簡單易操的方法在城市規(guī)劃中使用十分方便。利用ArcGIS的緩沖區(qū)分析工具，生成公交站點緩沖區(qū)。參考相關(guān)研究設(shè)定公交站點的緩沖區(qū)半徑距離為300 m，空間疊加小區(qū)邊界及小區(qū)建筑物圖層分析，進(jìn)而計算出公交站點覆蓋率[16]。

1.2.2 最短時間距離

最短時間距離法[17]進(jìn)行兩地之間最短旅行時間距離的測算，相比較于以歐氏距離測算的最小鄰近距離和基于某種出行方式對應(yīng)阻力值下網(wǎng)絡(luò)分析2種方法，基于百度地圖API的實時交通測算從建筑物出發(fā)到最近公交站點的最短時間還原了真實的出行狀態(tài)[18]。出行前往公交站點所需的最短時間越短則可達(dá)性越好。

為了計算老年人公交站點可達(dá)性，通過百度地圖API實時交通路況下爬取從每個小區(qū)建筑物到公交站點的最短步行時間mint，計算公式如下：

式中，A代表昆明市老年人公交站點可達(dá)性；μ代表年齡系數(shù)；μ60-70=1.102；μ70以上=1.378。

系數(shù)的確定基于已有老年人步速研究及數(shù)據(jù)爬取實驗。中外學(xué)者針對老年人的步行速度進(jìn)行了大量研究，其中Sallinen[19-20]等測度了75~81歲和60歲以上老年人的最大步行速度；Eggenberger等[21]測度了瑞典70歲以上老年人面對紅綠燈單任務(wù)和雙任務(wù)條件下的優(yōu)先和快速步行速度。在對老年人日常前往公交站點的研究中，最大步行速度和快速步行速度均不適宜作為老年人步行速度進(jìn)行測算。趙芳[22]等測算了139位39~75歲中國人的步行速度，其中老年組的步行速度為1.063 m/s；Patrick[23]等測度的34 765位平均年齡為70.5歲英格蘭居家老年人的步行速度為0.85 m/s。基于這些研究結(jié)果，結(jié)合預(yù)實驗中通過百度地圖開放平臺進(jìn)行上萬次查找得出的步行速度平均值1.171 m/s，計算出本文的年齡系數(shù)μ。μ60-70=1.102，μ70以上=1.378，以此將百度地圖API的步行時間轉(zhuǎn)換為老年人的步行時間。

2 結(jié)果與分析

2.1 公交站點覆蓋率

昆明市二環(huán)內(nèi)公交站點覆蓋率總體較好，94.1%的建筑物處于公交站點的300 m緩沖區(qū)覆蓋范圍內(nèi)。但是，仍有73個小區(qū)中的442棟建筑未被覆蓋（如圖2）。

圖2 公交站點空間覆蓋率

從覆蓋率統(tǒng)計結(jié)果來看，共有25個小區(qū)內(nèi)部超過5棟建筑物未被覆蓋，占研究區(qū)內(nèi)小區(qū)數(shù)的2.7%；超過10棟建筑物未被覆蓋的小區(qū)共11個，占比1.2%。從空間分布可以發(fā)現(xiàn)未被覆蓋的建筑物主要分布于二環(huán)線附近，未被覆蓋建筑物最多的小區(qū)集中分布在二環(huán)北路、二環(huán)南路的中段以及二環(huán)南路與二環(huán)東路的交叉口附近。

2.2 公交站點可達(dá)性

最短時間距離法測算昆明市二環(huán)內(nèi)的中青年從小區(qū)建筑物前往最近的公交站點平均花費303.9 s，60~70歲老年人需要334.9 s，70歲以上老年人需要418.8 s。從平均水平上看昆明市二環(huán)內(nèi)公交站點可達(dá)性較好，平均值為5~7 min，老年人公交站點可達(dá)性與中青年相比差別不大。但可達(dá)性平均值只具有統(tǒng)計學(xué)意義，對于建筑物可達(dá)性要結(jié)合實際情況進(jìn)行分析。

根據(jù)《城市公共服務(wù)設(shè)施規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)GB50442（修訂）》和《城市居住區(qū)規(guī)劃設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)GB50180-2018》并結(jié)合昆明實際情況，將昆明市中青年、60~70歲老年人及70歲以上老年人的公交站點可達(dá)性分4個等級：5 min以內(nèi)、5~10 min、10~15 min、15 min以上，得到昆明市二環(huán)內(nèi)公交站點可達(dá)性的分級統(tǒng)計結(jié)果（見表1）?？紤]可視化效果，利用ArcGIS的空間分析工具，對公交站點可達(dá)性結(jié)果進(jìn)行反距離權(quán)重法空間插值分析（如圖3）。

圖3 不同年齡居民公交站點可達(dá)性

表1 公交站點可達(dá)性分級結(jié)果

從測度結(jié)果看，公交站點可達(dá)性差的小區(qū)建筑物主要沿二環(huán)路附近集中分布，在二環(huán)內(nèi)的分布則較分散。與公交站點覆蓋分布規(guī)律不同，二環(huán)南路的西山區(qū)路段明顯集中分布公交站點可達(dá)性差的建筑。這主要分為兩類：①公交站點距小區(qū)建筑物很近，但由于小區(qū)出口的規(guī)劃問題，實際步行前往需要花費很長時間，如福海立交橋東、氣象路口、西華園（二環(huán)南路）、大觀橋公交站。需要對小區(qū)內(nèi)部道路和出口進(jìn)行改進(jìn)。②小區(qū)處于公交站點緩沖區(qū)覆蓋范圍內(nèi)，但因周邊路網(wǎng)不夠合理導(dǎo)致出行耗時長，如盛世豪庭小區(qū)、星光小區(qū)和大宥城等小區(qū)。需通過完善路網(wǎng)來提高公交站點可達(dá)性。

與中青年城市居民公交站點可達(dá)性相比，昆明市二環(huán)內(nèi)老年人的可達(dá)性相對較差，尤其是70歲以上老年人。

將公交站點可達(dá)性分級結(jié)果按所在行政區(qū)進(jìn)行分類，生成各行政區(qū)劃百分比堆積柱形圖（如圖4）?？梢园l(fā)現(xiàn)二環(huán)內(nèi)五華區(qū)公交站點可達(dá)性最好，西山區(qū)公交站點可達(dá)性最差。各區(qū)公交站點可達(dá)性隨年齡增長都有下降，但隨年齡增長，公交站點最高可達(dá)性（I級）建筑數(shù)量下降的比例在五華區(qū)最高，而隨年齡增長，最差公交站點可達(dá)性（IV級）建筑數(shù)量增長的比例在西山區(qū)最高。

圖4 各行政區(qū)劃百分比堆積柱形圖

2.3 公交站點可達(dá)性“沙漠”識別

以步行10 min作為識別閾值，超過10 min不能到達(dá)就被認(rèn)為是公交站點可達(dá)性“沙漠”。對于60~70歲老年人，二環(huán)內(nèi)共有790棟可達(dá)性“沙漠”建筑，占總住宅小區(qū)建筑的10.6%；對于70歲以上老年人，這一數(shù)量和比例分別增長到1 375棟（占總面積18.5%，見表1）。

老年人公交站點可達(dá)性“沙漠”建筑的總體空間分布如圖5所示，可達(dá)性“沙漠”主要沿二環(huán)線分布，70歲以上老年人可達(dá)性“沙漠”建筑數(shù)接近于中青年和60~70歲老年人之和。

圖5 老年人公交站點可達(dá)性“沙漠”建筑空間分布

表2列出了所有建筑都為公交站點可達(dá)性“沙漠”的小區(qū)，60~70歲年齡區(qū)間有10個小區(qū)，70歲以上年齡區(qū)間增至21個。這些小區(qū)可分為兩類——單位宿舍小區(qū)和商品房小區(qū)，大部分屬于小型小區(qū)，建筑棟數(shù)在個位數(shù)，僅西華東區(qū)（23棟）和五新小區(qū)（10棟）規(guī)模稍大。

表2 公交站點可達(dá)性“沙漠”小區(qū)統(tǒng)計表

一些小區(qū)雖然不是整個小區(qū)都被識別為公交站點可達(dá)性“沙漠”，但屬于可達(dá)性“沙漠”的建筑數(shù)量眾多。對60~70歲年齡段老年人而言，數(shù)量規(guī)模排名靠前的是黃瓜營小區(qū)-三期（35/48）、百年明日城市（34/58）、永順里（33/43）、曙光東區(qū)（30/83）、金康園別墅（23/52）、西華東區(qū)（21/23）、船房小區(qū)（20/82）、穿金路水晶花園-二期（19/26）、中昆·醫(yī)大廣場（17/89）、永昌街道云紡社區(qū)（16/39）；對70歲以上老年人規(guī)模排名靠前的是黃瓜營小區(qū)-三期（41/48）、百年明日城市（37/58）、永順里（36/43）、中昆·醫(yī)大廣場（34/89）、曙光東區(qū)（32/83）、永昌街道云紡社區(qū)（31/39）、船房小區(qū)（24/82）、金康園別墅（24/52）、西華東區(qū)（23/23）、中央麗城（22/38）。括號內(nèi)折線前的數(shù)字是識別為“沙漠”的建筑數(shù)量，折線后的數(shù)字是小區(qū)總建筑數(shù)量。

還有一些小區(qū)，隨居民年齡的增長被識別為“沙漠”的建筑數(shù)量明顯增加，對60~70歲老年人而言數(shù)量增加最多的小區(qū)是：黃瓜營電力小區(qū)-一號院昆明供電局宿舍（8/16）、江岸小區(qū)月江里（7/31）、長城小區(qū)（6/36）、曙光東區(qū)（6/93）、白馬小區(qū)東區(qū)（6/48）；對70歲以上老年人而言，這類小區(qū)有江岸小區(qū)月江里（19/31）、永昌街道云紡社區(qū)（18/39）、中昆·醫(yī)大廣場（17/89）、新聞里社區(qū)（16/33）、長城小區(qū)（15/36）。

從空間分布上看，前兩類小區(qū)相對集中分布在南二環(huán)沿線及盤龍江沿線，還有少量分散分布；后一類小區(qū)的分布則明顯向內(nèi)收縮，主要分布在環(huán)城西路及盤龍江沿線。

可達(dá)性“沙漠”小區(qū)由于普遍規(guī)模較小，故可主要在集中分布區(qū)域進(jìn)行適當(dāng)?shù)男^(qū)出入口及公交線路調(diào)整；可達(dá)性“沙漠”建筑多的小區(qū)，如黃瓜營小區(qū)-三期、永順里、百年明日城市等，建議在小區(qū)周圍增設(shè)公交站點。可達(dá)性“沙漠”建筑數(shù)量隨居民年齡增長而快速遞增的小區(qū)，如江岸小區(qū)月江里（19/31）、永昌街道云紡社區(qū)（18/39）、中昆·醫(yī)大廣場（17/89）小區(qū)等，則在改造時需要重點關(guān)注。

3 結(jié)論與討論

中國已進(jìn)入加速老齡化階段，城市老年人的公交出行便捷程度極大影響其生活質(zhì)量。本文以昆明市二環(huán)內(nèi)為案例區(qū)域，測度了不同年齡段城市老年居民的公交站點可達(dá)性并識別了公交站點可達(dá)性“沙漠”，結(jié)論如下：

1）昆明市二環(huán)內(nèi)公交站點覆蓋率總體較好，94.1%的建筑物處于公交站點的300 m緩沖區(qū)覆蓋范圍內(nèi)。但是，仍有73個小區(qū)中的442棟建筑未被覆蓋。從空間分布看，未被覆蓋的建筑主要分布于二環(huán)線附近，并集中分布在二環(huán)北路、二環(huán)南路的中段和二環(huán)南路與二環(huán)東路的交叉口附近。

2）與中青年相比，昆明市二環(huán)內(nèi)老年人的公交站點可達(dá)性相對較差，尤其是70歲以上的老年人。對中青年、60~70歲老年人及70歲以上老年人，屬于通達(dá)性好的I、II兩級的建筑數(shù)量占比分別為91.9%、89.4%、81.5%；屬于通達(dá)性差的III、IV兩級的建筑數(shù)量占比分別為8.1%、10.6%、18.5%。

3）識別了所有三類公交站點可達(dá)性“沙漠”小區(qū)，即所有建筑都為“沙漠”“沙漠”建筑數(shù)量多以及隨居民年齡增長“沙漠”建筑增長快。從空間分布上看，前兩類小區(qū)相對集中分布在南二環(huán)沿線及盤龍江沿線，還有少量分散分布；后一類小區(qū)的分布則明顯向內(nèi)收縮，主要分布在環(huán)城西路及盤龍江沿線。說明河流分布對公交站點可達(dá)性有較大影響，且隨居民年齡段增長在中心繁華地段也相對集中地出現(xiàn)了“沙漠”建筑。

在老齡化背景下，城市老年人公交站點可達(dá)性的測度結(jié)果對面向提高老年人生活質(zhì)量的改造和城市規(guī)劃改進(jìn)優(yōu)化具有重要意義。同時，在精細(xì)的單個建筑尺度下，同一地段同一小區(qū)，尤其是大中型小區(qū)內(nèi)的不同建筑，其公交站點可達(dá)性存在差異，故本文研究結(jié)果也可為老年人購房或居住選擇提供重要參考。