山地小城市应急避难场所交通可达性研究
——以云南剑川为例

施益军, 王培茗, 刀 认

(云南大学 城市建设与管理学院, 云南 昆明 650091)

山地小城市应急避难场所交通可达性研究
——以云南剑川为例

施益军, 王培茗, 刀 认

(云南大学 城市建设与管理学院, 云南 昆明 650091)

依托GIS软件和评价模型,以山地小城市的应急避难场所为研究对象,通过选取3种不同的评价模型,分别从各需求点到应急避难场所的可达性,应急救援设施到应急避难场所的可达性,以及各应急避难场所到应急避难场所的可达性三个层面来进行评价．并将模型应用于剑川县应急避难场所的可达性评价中,验证了模型的科学性．研究构建的模型和研究方法也为其他山地城市的应急避难场所可达性研究提供了理论指导和参考依据．

应急避难场所; 交通可达性; 布局优化; 山地小城市

0 引言

交通可达性的研究是由国外学者开始的,Hansen最早提出了交通可达性的概念[1]．之后Edward,Kirby,Lenis,Baxter,Kwan以及Kim等学者都进行了进一步的研究,包括概念定义的完善、评价指标和体系的建立、评价方法的提出和完善等[2-5]．GIS技术的出现和发展,更是为交通可达性的研究提供了更多的研究方法和研究结果的可视化支持．可以说,国外在交通可达性方面的研究比较成熟,成果也颇多．国内在这方面的研究起步较晚,国内学者最早开展交通可达性研究的是宋小东,他借助计算机技术研究了居民出行的可达性,填补了我国在可达性研究领域的空白．之后,在此方面的研究一直被搁置．直到20世纪七八十年代又重新重视交通可达性的研究,周一星、陆玉麒、杨涛等一大批学者先后开展了相关研究[6],结合我国的实际情况,国内的学者先后完善了交通可达性的概念、建立了评价的指标体系以及建立了评价的数学模型等．

综合国内外学者的研究我们可以看出,交通可达性的研究发展到今天,在理论和模型方面都取得了较大的成果．但总的来说,在研究的对象上仍然还是局限在区域内多个城市之间或者单个城市内部的交通可达性研究,很少有涉及到城市应急防灾系统的可达性研究;另外,在研究的对象上,也主要是集中在中东部地区的大城市或城市群区域,较少涉及西部地区,尤其是小城市的研究．

城市应急避难场所是灾害发生时民众躲避灾害的重要场所,是城市居民生命安全和财产安全的重要保障．在灾害发生时,民众必须能在规定的时间内迅速安全的到达应急避难场所,这就对应急避难场所的可达性提出了要求．可以说,可达性的评价是应急避难场所布局评价的重要内容之一．我国是个多山地的国家,山地区域地质构造复杂,通常是自然灾害频发的地段．位于云贵高原的云南省,山地占全省面积的94%,全省125个县区市中地震烈度7度以下设防的城市仅13个,而8度以上设防的城市达56个,这些城市中绝大部分为山地城市．面对城市用地紧张和财政资金不足的双重压力,应急避难场所的布局问题更为突出．

本文以云南省剑川县为例,对前期研究空间布局优化阶段得到的应急避难场所进行交通可达性评价,以此来验证得到的应急避难场所布局方案的合理性．

1 研究区范围界定及数据来源

本文选取剑川县城中心城区作为研究对象,研究范围东至石宝山大道(包含县职业中学片区),南至老君山大道,西部至古城片区,北至盘龙路．主要涵盖了金华镇的东门社区、南门社区、西门社区、北门社区、城北社区五个社区的范围．

论文研究过程中使用的数据主要来自于剑川县住建局、交通局等部门,数据来源可靠．

2 山地小城市应急避难场所的交通可达性评价模型构建

城市应急避难场所作为灾害发生时受灾人群防灾避难的主要场所,它的空间布局的合理性至关重要．当灾害发生时,受灾人群、医疗救援、消防都要能够在规定时间内迅速到达应急避难场所．本文在评价城市应急避难场所的可达性时,从各需求点到应急避难场所的可达性,医院、消防等应急救援设施到应急避难场所的可达性,以及各应急避难场所到应急避难场所的可达性三个层面来进行评价．在评价模型上,本文选取了3种最常见的可达性评价方法,通过不同的评价方法来相互验证评价结果的合理性．

2.1 基于最小阻抗的可达性评价模型

基于最小阻抗的可达性分析方法应用广泛,该方法用中心点至所有目的地点的平均最小阻抗作为中心点的可达性评价指标．可用来分析区域内各位置至其他任意位置的交通便捷程度．具体公式如下:

(1)

(2)

其中,A为网络内节点i的可达性;Bi为整个网络的可达性,即网络内各个节点可达性的平均值;dij为节点i,j间的最小阻抗(距离、时间或者费用)．

研究时分别将有避灾需求的需求点、应急救援点以及应急避难场所本身作为出行点,将应急避难场所作为目的地,以此来评价整个城市应急避难场所的交通可达性．

2.2 基于平均出行时间的可达性评价模型

基于最小阻抗的可达性评价无法考虑出行目的差异性,在实际情况下,居民出行行为是有选择的．基于平均出行时间的可达性评价方法用中心点至所有吸引点的平均加权出行时间作为可达性的评价指标．具体公式如下:

(3)

(4)

其中,pij为中心点i至吸引点j的出行概率;tij为中心点i至吸引点j的最短出行时间．

出行选择的差异性主要体现在灾害发生时避灾民众对应急避难场所选择的不同,因此在基于平均出行时间研究应急避难场所的可达性时主要从需求点到应急避难场所这个层面来研究,其他两个层面不予考虑．

2.3 基于出行范围的可达性评价模型

该方法主要是分析各个位置在给定时间内的出行范围面积大小,出行范围面积越大,出行机动能力强,反之,能力弱．该评价模型在研究可达性时只考虑出行点,不考虑出行的目的地,因此该模型得到的评价结果不同于前两个模型,但该模型可以较好的反映出区域内交通设施的优劣及不同地区的交通机动能力．

研究进程主要是通过分析各个有避灾需求的需求点的出行范围,在得到可达性评价图的基础上结合应急避难场所的分布图来验证应急避难场所的交通可达性．

3 剑川县应急避难场所的交通可达性评价

3.1 基于最小阻抗的可达性评价

基于最小阻抗的可达性评价依托前期构建的评价模型,模型运算基于剑川县交通网为基础,构建OD成本矩阵,研究区域内的可达性．

3.1.1 需求点到设施点的可达性

利用ArcGIS网络分析功能下的新建OD成本矩阵计算各个需求点到应急设施点的最短出行时间．模型阻抗设置为时间(s)．利用OD成本矩阵结果可以得到各需求点和设施点之间的出行时间．在得到各个需求点的出行时间的基础上,可以计算得到各个需求点的可达性．在此基础上可以利用ArcGIS的Spatial Analyst工具下的空间插值功能,从而得到剑川县城区内各个需求点到应急设施点的可达性分布图(图1)．

图1 基于最小阻抗的需求点与设施点的可达性分布图

通过对得到的可达性结果进行分析,整个研究区的可达性平均值为305.2 s(5.09 min),即为整个网络内各个需求点到应急设施点的平均可达性值．从频数分布图(图2)中我们可以看出,大部分的需求点到应急设施点的可达性在313.5 s(5.23 min)以内,即避灾民众在5 min左右的时间便可到达最近的应急避难场所．因此,对于整个研究区来说,其交通可达性还是比较好的．

3.1.2 应急救援点到设施点的可达性

图2 需求点-设施点可达性统计数据图

应急救援点主要包括城市的医院、消防等设施点,当灾害发生时必须确保这些设施点能在规定的时间内迅速到达应急避难场所以提供必要的救援．通过对可达性的计算(计算过程同上述求需求点应急设施间可达性,由于应急救援点数量过少无法进行空间插值,因而无法产生可达性空间分布图)可知,整个研究区内各个应急救援点到达应急避难场所的可达性平均值为755.5 s(12.60 min),即为整个网络内各个应急救援点到应急设施点的平均可达性值．此外,从频数分布图(图3)中还可以看出,大部分的应急救援点到应急设施点的可达性在800.0 s(13.33 min)以内,即应急救援可在13 min以内到达各个应急避难场所．因此,对于整个研究区来说,其交通可达性还是比较好的．

3.1.3 设施点间的可达性

除了上述两部分外,研究城市内应急避难场所空间布局的可达性时,考虑到各个应急避难场所之间的受灾民众转移问题,还应该研究各个应急避难场所之间的可达性问题．通过对可达性的计算(计算过程同上)可知,整个研究区内各个达应急避难场所之间的可达性平均值为248.48 s(4.14 min)．此外,从频数分布图(图4)中还可以看出,大部分的应急设施点之间的可达性在292.9 s(4.88 min)以内,即各个应急避难场所间可在5 min内到达．因此,对于整个研究区来说,其交通可达性还是比较好的．

图3 应急救援设-施应急避难场所可达性统计数据图 图4 应急避难场所-应急避难场所可达性统计数据图

3.2 基于平均出行时间的可达性评价

基于平均出行时间的可达性评价依托前期构建的评价模型,模型运算基于剑川县交通网为基础,构建OD成本矩阵,研究区域内的可达性．

利用GIS软件新建OD成本矩阵计算各个需求点到应急避难场所的最短出行路程和最短出行时间．在此基础上根据构建的模型,计算出各个需求点至应急避难场所的出行概率,然后计算得到各个需求点的可达性．在此基础上可以利用ArcGIS的Spatial Analyst工具下的空间插值功能,从而得到剑川县城区内各个需求点到应急设施点的可达性分布图(图5)．从分布图可以看出,靠近应急避难场所的可达性较高,并沿着交通干道向外围发散,整个城市的应急避难场所布局较为合理．

图5 基于平均出行时间的可达性分布图

3.3 基于出行范围的可达性评价

基于出行范围的可达性评价依托前期构建的评价模型,模型运算基于剑川县交通网为基础,通过构建有应急避灾需求的需求点的出行范围,结合区域内应急避难场所的分布,验证区域内的可达性和应急避难场所布局的合理性．

利用GIS软件新建各个需求点的30 min的出行范围(固定应急避难场所要求在30 min以内可以到达),然后统计出行范围的面积,以此为基础生成整个区域的可达性分布图(图6)．从分布图可看出,县城南部人口分布密集,交通设施情况较好,因而具有较高的机动出行能力和可达性．北部城区人口密度较低,因而机动出行能力低,可达性也较低．结合应急避难场所的分布,我们可以看出,7处固定应急避难场所也主要分布在县城南部,因此整个城市的应急避难场所的分布与可达性的分布较吻合．

图6 基于出行范围的可达性分布图

4 总结

本文依托GIS软件和评价模型,以山地小城市的应急避难场所为研究对象,通过选取3种不同的评价模型,分别从各需求点到应急避难场所的可达性,医院、消防等应急救援设施到应急避难场所的可达性,以及各应急避难场所到应急避难场所的可达性三个层面来进行评价．并将模型应用于剑川县应急避难场所的可达性评价中,验证了模型的科学性．研究构建的模型和研究方法也为其他山地城市的应急避难场所可达性研究提供了理论指导和参考依据．

[1] Hansen W.How accessibility shapes land use[J]. Journal of the American Institute of Planners,1959, 25:73-76.

[2] 谭杉.城市轨道交通可达性研究[D]. 兰州:兰州交通大学,2013.

[3] Kwan M. Spacetime and integral measures of individual accessibility: A comparative analysis using a pointbased framework[J].Geographical Analysis,1998,30(3):191-216.

[4] Miller H J.Measuring spacetime accessibility benefits within transportation networks: Basic theory and computational procedures[J]. Geographical Analysis,1999,31(2):187-212.

[5] Ozbay K,Ozmen D,Berechman J. Modeling and analysis of the link between accessibility and employment growth[J].Jormal of Transportation Engineering,2006,3(5):385-393.

[6] 张莉,陆玉麒.基于陆路交通网的区域可达性评价[J].地理学报,2006,12(6):35-46.

[责任编辑：蒋海龙]

Research on Traffic Accessibility of Emergency Shelters in Yunnan Jianchuan

SHI Yi-jun, WANG Pei-ming, DAO Ren

(School of Urban Construction and Management, Yunnan University, Kunmin Yunnan 650091, China)

In this paper, based on GIS software and the evaluation model, choosing emergency shelters of small mountainous city as the research object. By selecting three different evaluation models,the author try to evaluate the traffic accessibility of emergency shelters. And the reachability evaluation model is applied to the emergency shelters in Jianchuan County. Study on construction of the model and research method also provides a theoretical guidance and reference for the research of emergency shelters accessibility to other mountain cities.

emergency shelters; traffic accessibility; layout optimization; small mountainous city

2014-09-29

国家自然科学基金资助项目(41361092)

施益军(1989-),男,江苏南京人,硕士研究生,研究方向为城市与区域规划. Email: yijun-shi@163.com

K903; U491.1

A

1671-6876(2014)04-0329-05