袁紅霞，徐菱*,1b，嚴余松,1b,2，江文輝

（1.西南交通大學，a.交通運輸與物流學院；b.綜合交通大數(shù)據(jù)應用技術(shù)國家工程實驗室，成都 611756；2.成都工業(yè)學院，成都 611730）

0 引言

在一些大中城市，隨著軌道交通運營網(wǎng)絡的基本成型，軌道交通逐漸成為城市公共交通的骨干。軌道交通接駁可達性衡量了軌道交通出行“前后一公里”的接駁便利程度，研究軌道交通接駁可達性對充分發(fā)揮軌道交通優(yōu)勢，構(gòu)建以軌道交通為核心的公共交通體系具有十分重要的意義。

自1959年HANSEN[1]提出可達性概念以來，可達性被廣泛應用于城市規(guī)劃和交通工程等學科領域。公共交通可達性包括站點可達性和網(wǎng)絡可達性[2]，前者指居民使用不同出行方式到達公共交通站點或從站點到周邊目的地的便利程度；后者指從某地出發(fā)，通過公共交通網(wǎng)絡前往目的地的便利程度，通常以出行距離、時間、成本及一定出行時間或空間閾值內(nèi)所能獲取的機會數(shù)量作為度量指標。例如，ZUO等[3]在估計公交服務覆蓋的人口或工作數(shù)量時考慮距離衰減的影響；LI 等[4]運用廣義出行費用和空間句法研究軌道站點吸引力可達性和輻射可達性；陳錦渠等[5]運用空間句法和乘客廣義出行費用量化站點易達性和網(wǎng)絡可達性；姚志剛等[6]改進了基于直線緩沖區(qū)法的站點可達性計算方法，提出考慮距離衰減的路網(wǎng)距離緩沖區(qū)法；于文濤等[7]以距離閾值和時間閾值內(nèi)可獲取POI（Point of Interest）數(shù)量分別衡量城市公交站點服務可達性和網(wǎng)絡可達性。

從已有研究看，公共交通可達性研究較少直接關(guān)注站點“前后一公里”的接駁可達問題。ZUO等[3]研究公交站前后一公里的步行和騎行路網(wǎng)連通性與促進公交出行的關(guān)系；ZUO等[8]也進一步討論了步行和騎行接駁對公交網(wǎng)絡可達性的影響，但都關(guān)注公交出行全過程。LI[4]、陳錦渠[5]和于文濤[7]等雖然研究了站點的前后一公里可達性，但是以站點為分析對象。TANG 等[9]以出行時間衡量可達性，研究了不同接駁公交線路形式對地鐵的公交接駁可達性影響。這些研究雖然關(guān)注了接駁問題，但較少從居民出行需求視角，分析居民出發(fā)地的站點接駁可達性。

公共交通可達性度量方法可分為3類，即基于距離、基于重力和基于效用的度量方法[2]，具體常用的度量方法有覆蓋法、最近距離法、重力模型法和兩步移動搜索法等[10]。其中，覆蓋法以服務覆蓋的總?cè)丝跀?shù)或覆蓋比例度量，較難反映服務范圍內(nèi)可達性的空間差異；最近距離法通常以出行距離、時間或成本作為衡量指標，可用來反映居民出發(fā)地到公共交通站點的接駁可達性，但沒有考慮站點的服務吸引力；重力模型法雖然同時考慮了站點服務吸引力（供給側(cè)）和出行距離、時間及成本等空間阻抗因素，但沒有考慮居民出發(fā)地（需求側(cè)）的情況；兩步移動搜索法引入“空間閾值”概念，是一種以二分法度量空間阻抗影響的改進重力模型法，從站點（供給側(cè)）和居民出發(fā)地（需求側(cè)）兩個角度搜索分析，可用來度量居民出發(fā)地的站點可達性，也可識別站點服務范圍內(nèi)的可達性空間差異。但兩步移動搜索法也存在缺陷，即以二分法度量空間阻抗，沒有考慮隨著接駁阻抗增加可達性呈衰減的趨勢[10]。

本文從居民出發(fā)地角度，研究步行、共享單車和公交這3 種接駁方式下從居民出發(fā)地到軌道交通站的接駁可達性問題，提出在第二步搜索過程中引入距離衰減函數(shù)的改進兩步移動搜索方法，計算3 種接駁方式的接駁可達性，分析軌道交通站點周邊的可達性空間分布差異，并進一步結(jié)合人口分布梳理軌道交通出行重點區(qū)域和出行盲區(qū)，以期為優(yōu)化站點周邊接駁設施，提升軌道交通服務水平提供依據(jù)。

1 改進兩步移動搜索法

兩步移動搜索法（2SFCA）被廣泛應用于公共設施（例如，綠地、醫(yī)療、辦公和公交設施）的可達性研究[10-13]中。該方法首先通過出行時間/距離閾值定義公共設施點的服務范圍并計算范圍內(nèi)的供需比，再從需求點角度計算出行閾值范圍內(nèi)可獲得的總服務大小，即可達性。2SFCA 法的計算步驟[13]如下。

Step 1 對于每個公共設施點j，以j為中心，搜索d0閾值范圍內(nèi)的所有需求地k，統(tǒng)計所有需求地的人口數(shù)量，計算設施點j的服務供需比Rj，即

式中：Sj為公共設施點j的服務能力；Pk為需求地k的人口數(shù)量；d0為距離閾值；dkj為需求地k與設施點j之間的距離。

Step 2 對于每個需求地i，以i為中心，搜索d0閾值范圍內(nèi)的所有設施點j，將這些設施點的服務供需比求和，得到每個需求地i的可達性指數(shù)Ai，即

根據(jù)2SFCA法的計算原理，對于某個需求地，超過閾值范圍的公共設施點均不可達，閾值范圍內(nèi)的設施點全部可達，但沒有考慮到達設施點的意愿會隨著出行距離增加呈衰減的趨勢。以往研究中，一些學者在兩步搜索過程中引入距離衰減函數(shù)進行修正，即

式中：f（dij）為距離衰減函數(shù)，一般有f（dij），f（dij）=exp（-βdij）和幾種函數(shù)形式。居民出行對距離越敏感，距離衰減系數(shù)β的值越大。

本文研究從居民出發(fā)地到軌道交通站的接駁可達性，步行、共享單車和公交這3 種接駁方式對距離的敏感程度具有顯著差異。根據(jù)式（3），在同一區(qū)域中，距離閾值和接駁距離相同的情況下，Step 1搜索過程中接駁方式對距離越敏感，軌道站接駁覆蓋的服務人口越少，其人均服務能力越高，可能產(chǎn)生較高的可達性；但在Step 2 搜索過程中，對距離越敏感，軌道站人均服務能力的距離加權(quán)和越小，即較低的可達性。在同樣的接駁環(huán)境下，利用式（3）計算3 種接駁方式的可達性，可能由于Step 1 得到的人均服務能力太高而產(chǎn)生距離更敏感的接駁方式具有更高可達性的結(jié)果[12]，例如，步行可達性比共享單車可達性高，直觀上容易產(chǎn)生步行比共享單車出行效率更高的理解。

為了盡可能避免上述情況，使3種接駁方式的可達性對比結(jié)果更具有合理性，本文在Step 1搜索過程中不考慮距離衰減的影響，僅在2SFCA 法的Step 2搜索過程中引入3種接駁方式的距離衰減函數(shù)，即

式中：為采用接駁方式m時，出發(fā)地i的軌道交通接駁可達性，其值越大，可達性越好；為采用接駁方式m時的軌道交通站點供需比；Sj為軌道交通站j的服務能力；do為軌道交通站的服務輻射距離；和為采用接駁方式m時兩地之間的接駁距離；f（）為其距離衰減函數(shù)，本文采用負指數(shù)函數(shù)形式。

軌道交通站服務能力與站點各個設施設備能力及其組織運用和線路運營參數(shù)等因素相關(guān)[14]。參考文獻[13]，其服務能力可由開行頻率和列車額定載客量確定，本文在此基礎上引入停站時間和進出站口數(shù)量進行修正，即

式中：Lj為站點j所經(jīng)過的軌道線路集合；fl為線路l單位小時的平均開行趟次；Cl為線路l開行列車的額定載客量；tlj為停站時間修正系數(shù)，由線路l開行列車在站點j的停站時間與全網(wǎng)絡最大停站時間的比值確定；hlj為進出站口數(shù)量修正系數(shù)，由站點j的進出站口數(shù)量與全網(wǎng)平均數(shù)量的比值確定。

本文將軌道站周邊150 m 范圍內(nèi)有公交?？空镜墓痪€路作為接駁公交線路，在采用公交接駁軌道交通時，考慮居民出發(fā)地周邊是否有公交線路可達。本文的接駁距離利用ArcGIS10.8 在道路和公交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集中提取，為計算方便，做出如下假定：（1）從居民出發(fā)地到達公交站的接駁過程不考慮空間閾值，即居民總可以找到一條可接駁軌道站的公交線路；（2）從居民出發(fā)地到公交站僅采用步行接駁方式，考慮步行距離對公交接駁的影響；（3）軌道站與附近接駁公交站距離較短，忽略此路段對公交接駁的影響；（4）共享單車與步行接駁軌道交通的接駁路徑相同，忽略共享單車前后步行距離的影響。基于此，3種接駁方式的距離衰減函數(shù)為

式中：為步行和共享單車接駁方式的距離衰減系數(shù)，m={步行，共享單車 }；和分別為居民出發(fā)地到公交站的步行接駁距離及其距離衰減系數(shù)；和分別為公交接駁距離及其距離衰減系數(shù)。

2 實例應用

2.1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

成都是國內(nèi)以軌道交通為主體發(fā)展公共交通的城市之一，從2010年9月27日正式開通地鐵1號線以來，截至2021年6月，成都市已開通12條地鐵線路，線路總長518.96 km。成都市地處成都平原，城市空間是典型的圈層式結(jié)構(gòu)，在成都三環(huán)內(nèi)地鐵線路交織成網(wǎng)，公交線路密集，道路網(wǎng)完善，相對于三環(huán)外區(qū)域，三環(huán)內(nèi)居民地鐵出行更加便利。為更好地促進軌道交通發(fā)展并服務于居民出行，本文選取成都市三環(huán)外地鐵2 號線和6 號線沿線17 km×17 km 的范圍為研究區(qū)域，主要覆蓋成都郫都區(qū)城區(qū)和金牛區(qū)部分區(qū)域。成都地鐵2 號線是成都市首條通往該區(qū)域的地鐵線路，其西延線工程（茶店子客運站-犀浦站）于2013年開通運營；6號線貫穿郫都區(qū)主城區(qū)，于2020年12月18日開通運營。研究區(qū)域如圖1所示。

圖1 研究區(qū)域位置及軌道交通線路情況Fig.1 Location of study area and urban rail transit routes

從居民出發(fā)地角度探討軌道交通可達性，利用ArcGIS10.8 對研究區(qū)域進行200 m×200 m 漁網(wǎng)分割，得到7480個網(wǎng)格，以網(wǎng)格作為研究空間單元。

本文研究數(shù)據(jù)主要有成都市地鐵和公交的線路和站點數(shù)據(jù)（2021年），通過高德地圖獲??；研究區(qū)域的城市道路網(wǎng)數(shù)據(jù)（2021年），從OpenStreetMap 開源地圖下載；研究區(qū)域的人口數(shù)據(jù)（2020年）從WordPop官方網(wǎng)站獲取的中國100 m分辨率人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)中提取。

利用ArcGIS10.8 的地理處理功能提取軌道站周邊150 m 范圍內(nèi)有?？空镜墓痪€作為接駁公交線路。利用ArcGIS10.8 在研究區(qū)域漁網(wǎng)圖層上將100 m 分辨率人口數(shù)據(jù)進行空間連接，生成200 m×200 m 網(wǎng)格人口數(shù)據(jù)，可視化如圖2 所示。從圖2 可以看出，人口密集區(qū)主要集中在三環(huán)附近、郫都城區(qū)以及成都高新西區(qū)等區(qū)域。

圖2 2020年研究區(qū)域200 m× 200 m網(wǎng)格人口空間分布Fig.2 Spatial distribution of population in 200 m×200 m grid in study area in 2020

2.2 可達性計算

為計算方便，假定公交接駁過程中不存在公交與公交換乘的情況。利用ArcGIS10.8 建立道路網(wǎng)絡和接駁公交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集，利用網(wǎng)絡分析工具生成網(wǎng)格單元到研究范圍內(nèi)所有軌道站的步行、共享單車和公交接駁出行距離。

目前，大量文獻對軌道交通站和公交站的步行、共享單車和公交接駁距離分布特征展開研究。根據(jù)現(xiàn)有研究成果，接駁軌道站的距離衰減系數(shù)分別取0.0023714，0.0011513，0.0006324，步行接駁公交站的距離衰減系數(shù)取0.0046052。借助Python計算各網(wǎng)格單元基于步行、共享單車和公交接駁的距離衰減指數(shù)，以5 km為距離閾值，運用式（4）的改進兩步移動搜索法計算3 種接駁方式的軌道交通接駁可達性，并分析其離散程度。

經(jīng)計算，研究區(qū)域范圍內(nèi)步行、共享單車及公交的平均接駁可達性分別為1.37，7.02，6.11，變異系數(shù)分別為3.23，1.95，2.64。共享單車和公交的可達性均高于步行，其原因在于步行對距離更加敏感，步行接駁所能到達的軌道站較少，可獲取的軌道交通服務少；雖然公交適用距離比共享單車遠，但公交可達性受公交線路及站點布局約束，遠離公交線路的區(qū)域可達性低，導致公交平均可達性比共享單車小；研究區(qū)域內(nèi)步行接駁可達性值的離散程度更高，具有更明顯的空間分布差異。

2.3 可達性空間分布

為進一步探究基于不同接駁方式的軌道交通可達性空間分布差異，通過ArcGIS10.8的幾何間隔分類法（Geometrical Interval）對網(wǎng)格單元的軌道交通接駁可達性進行空間可視化?；诓叫?、共享單車及公交接駁的軌道交通可達性空間分布如圖3～圖5所示。

圖3 軌道交通步行接駁可達性空間分布Fig.3 Spatial distribution of accessibility by walking to rail transit station

圖4 軌道交通共享單車接駁可達性空間分布Fig.4 Spatial distribution of accessibility by shared bike to urban rail transit station

圖5 軌道交通公交接駁可達性空間分布Fig.5 Spatial distribution of accessibility by bus to urban rail transit station

從對比來看，3 種接駁方式的接駁可達性具有較大的空間差異。統(tǒng)計軌道站半徑[0.0, 0.8] km，（0.8, 1.5] km，（1.5, 3.0] km，（3.0, 5.0] km 范圍以及成都繞城高速內(nèi)和繞城高速外等不同區(qū)域范圍內(nèi)的可達性平均值如表1所示。

表1 不同區(qū)域范圍的軌道交通接駁可達性Table 1 Average accessibility of urban rail transit in different regions

步行接駁可達性高的區(qū)域集中在軌道站0.8 km 半徑范圍內(nèi)，平均可達性值為8.19，超過0.8 km范圍后，可達性明顯降低，在（0.8,1.5]km 范圍內(nèi)的可達性僅為1.11，超過1.5 km 后低于0.1；共享單車接駁的高可達性區(qū)域主要集中在軌道站1.5 km范圍內(nèi)，0.8 km以內(nèi)和（0.8,1.5]km范圍內(nèi)可達性分別為32.35和12.58，此范圍內(nèi)共享單車可達性均比公交高，表明共享單車接駁有更大優(yōu)勢；公交接駁可達性高的區(qū)域主要集中在軌道站3.0 km范圍內(nèi)的公交線路密集區(qū)域和公交線路沿線，在1.5 km范圍外，公交沿線區(qū)域的接駁可達性比共享單車高，表明此范圍內(nèi)公交接駁具有更大優(yōu)勢；在3.0 km 范圍外，軌道交通接駁可達性均很低，但部分公交沿線區(qū)域仍有較高的可達性，說明強化軌道站公交線網(wǎng)接駁可有效提高軌道交通出行便利。

3 種接駁可達性的空間分布有明顯的共同特征：越靠近軌道交通站的區(qū)域，可達性越高；成都繞城高速內(nèi)靠近城市中心，總體上軌道和公交接駁線路密集，道路網(wǎng)完善，3種接駁方式的繞城內(nèi)平均可達性均高于繞城外。

將3 種接駁方式可達性進行簡單加和得到綜合接駁可達性，其空間分布如圖6所示。從圖中可以看出，軌道站密集的區(qū)域可達性高，軌道站1.5 km 半徑范圍內(nèi)的接駁可達性明顯高于1.5 km范圍外的接駁可達性，與軌道站的站點吸引范圍基本吻合。

圖6 軌道交通綜合接駁可達性空間分布Fig.6 Spatial distribution of accessibility to urban rail transit station

2.4 可達性盲區(qū)分析

從軌道交通綜合接駁可達性的空間分布上看，一些人口密度大的區(qū)域（例如，成都高新綜合保稅區(qū)B 區(qū)和四川傳媒學院附近）的可達性低，存在軌道出行盲區(qū)。

為進一步挖掘軌道交通接駁盲區(qū)并分析其特征，本文根據(jù)網(wǎng)格的可達性和人口值對網(wǎng)格進行分類。以平均人口水平（201 人）為分界點，高于平均人口值的網(wǎng)格為高密度區(qū)，反之，為低密度區(qū)，分別占比31.4%和68.6%；以平均綜合接駁可達性值（14.50）為分界點，大于平均可達性的網(wǎng)格為高可達性區(qū)，小于等于平均可達性但大于0的網(wǎng)格為低可達性區(qū)，可達性為0 的網(wǎng)格為零可達性，分別占比11.2%，41.7%，47.1%。由此可將網(wǎng)格劃分為：高可達性-高密度、高可達性-低密度、低可達性-高密度、低可達性-低密度、零可達性-高密度及零可達性-低密度這6種類型，其空間分布如圖7所示。

圖7 軌道交通綜合接駁可達性-人口對比的空間分布Fig.7 Spatial distribution of comparison between rail transit accessibility and population

從圖7 中看出，低可達性-低密度類型區(qū)域主要分布在軌道站1.5～3.0 km半徑服務范圍內(nèi)，占比18.01%，低密度區(qū)人口少，軌道出行需求相對較少。低可達性-高密度類型區(qū)域主要分布在軌道站3.0 km半徑服務范圍內(nèi)的人口密集區(qū)域，是軌道出行重點區(qū)域，占比23.69%。零可達性-低密度區(qū)和零可達性-高密度區(qū)主要分布在軌道站3.0 km服務半徑范圍外，分別占比40.98%和6.10%，高密度區(qū)居民出行需求大，是公交規(guī)劃應關(guān)注的區(qū)域。高可達性-低密度區(qū)和高可達性-高密度區(qū)主要分布在軌道站周邊0.8 km 半徑范圍內(nèi)以及部分公交線路沿線，分別占比9.59%和1.64%，高可達性區(qū)域的軌道交通均能很好地滿足居民出行需求。

低可達性和零可達性區(qū)是存在軌道出行盲區(qū)的區(qū)域，根據(jù)網(wǎng)格可達性-人口對比分析結(jié)果，進一步將軌道出行盲區(qū)分為重點盲區(qū)、次要盲區(qū)、一般盲區(qū)和隱性盲區(qū)。

重點盲區(qū)：軌道站1.5 km半徑范圍內(nèi)的低可達性-高密度區(qū)域，是軌道交通出行重點區(qū)域，可通過完善慢行通道和共享單車停放設施布設等措施，重點提升軌道交通的慢行接駁水平。

次要盲區(qū)：軌道站1.5 km半徑范圍外的低可達性-高密度區(qū)域，有一定的軌道出行需求，以公交接駁為主，此區(qū)域應兼顧軌道和公交發(fā)展，在強化公交供給和接駁能力的同時，應該注重優(yōu)化公交線網(wǎng)布局，提高公交系統(tǒng)自身服務水平。

一般盲區(qū)：軌道站3.0 km半徑范圍外的零可達性-高密度區(qū)域，此區(qū)域位于城郊且離軌道站較遠，是公交出行重點區(qū)域，應重點發(fā)展地面公交，優(yōu)化公交網(wǎng)絡布局，擴大公交服務覆蓋面，提高公交線路運營效率，方便居民出行。

隱性盲區(qū)：軌道站1.5 km半徑范圍內(nèi)的低可達性-低密度區(qū)域和3.0 km 范圍外的零可達性-低密度區(qū)域，由于人口少，容易忽略其居民出行需求。應結(jié)合隱性盲區(qū)的居民反映意見及時優(yōu)化調(diào)整或增補公交線路。

3 結(jié)論

本文從居民出發(fā)地角度，以成都市三環(huán)外地鐵2 號線和6 號線沿線區(qū)域為例，利用基于距離衰減的改進兩步移動搜索法分別計算和對比分析了居民出發(fā)地的步行、共享單車和公交接駁可達性差異及其空間分布特征，研究結(jié)果表明：利用本文所提的改進兩步移動搜索法計算接駁可達性，其結(jié)果具有合理性和可解釋性?？傮w上步行平均接駁可達性最小，空間分布差異最明顯；步行、共享單車和公交這3 種接駁方式的高可達性區(qū)域分別集中在以軌道交通站為中心的0.8，1.5，3.0 km服務半徑范圍內(nèi)，其中，公交沿線接駁可達性高于非沿線區(qū)域；3種接駁方式均呈現(xiàn)越靠近軌道交通站和越靠近城市中心的區(qū)域，可達性越高以及軌道站密集區(qū)域可達性高的明顯特征。進一步將可達性和人口空間分布對比，梳理和挖掘出軌道交通出行的重點、次要、一般和隱性盲區(qū)，并結(jié)合可達性空間分布特征，提出重點盲區(qū)應重點提升慢行設施接駁水平，次要盲區(qū)應兼顧軌道交通和地面公交發(fā)展，一般盲區(qū)應重點發(fā)展地面公交，同時不能忽略隱性盲區(qū)的居民出行需求。