基于ArcGIS、TransCAD的城市轨道交通可达性计算模型

姜雯

摘要：基于城市轨道交通换乘便捷与站点之间通达便利，以AreGIS软件为载体设计了城市轨道交通可达性计算系统，并构建了城市轨道交通可达性计算模型。以B市交通为实例，进行交通可達性分布状态计算分析，并比较分析2号线部分路段开通前与开通后的可达性变化形势。得出结论，可达性计算模型可精确客观计算出轨道交通可达性值，以有效应用于轨道交通可达性评估;可达性系统可显著提升轨道交通出行效率、准确性、便利性。

关键词：AreGIS;TransCAD;城市轨道交通;可达性;计算模型

中图分类号：U291.1

文献标识码：A

文章编号：1001-5922（2020）07-0189-04

公共交通可达性即出行者通过公共交通系统由出发点到目的地的便捷性，不仅是决策者进行系统服务能力衡量的指标，也是出行者选择系统的标准。当前，我国机动车保有量持续增长，城市交通日趋拥堵，对此有效提升城市公共交通系统整体服务水平，演变成了公共交通吸引力强化的关键环节。城市公共交通优先是交通拥堵问题得以解决的有效措施，而准确指引出行者合理利用公共交通系统，可达性是其主要参考标准，可达性较高的系统势必会备受出行者青睐[1]。据此，本文基于ArcGIS与TransCAD构建了城市轨道交通可达性计算模型。

1文献综述

目前，国内外既有研究与文献基于公共交通与AreGIS软件有机结合全面分析客流分布状况、出行时间、服务可达性等等。以AreGIS与TransCAD为辅助详细分析公共交通出行时间，直接为城市轨道交通可达性计算提供了新方法。

于2000年，OSullianD等人通过GIS技术生成基于时间的城市公共交通出行等时线，以相同时间可达最宽泛范围，度量研究了城市轨道交通与公交服务水.平;于2009年，BenensonI等人通过GIS软件实证研究了以色列特拉维夫的公共交通网络可达性，对公交线路、站点、车速、换乘等相关服务进行了充分考察分析;于2012年，Mavoa等人通过研究详细描述了两种公共交通可达性度量方式方法，其一基于公共交通.与步行指标，度量到达潜在站点的可达性，其二基于发车频率评估城市公共交通服务水平与效率。

于2005年，赵淑芝等人研究了以TransCAD为载体的城市公共交通网络可达性指标与实践运用;于2009年，张小丽等人基于空间可达性与时间可达性矛盾的均衡问题，就微观层面研究分析了站点间距的可达性;于2014年，张雪梅等人以GIS为辅助计算分析了城市公共交通可达性中的车辆出行时间可达性[2]。

2可达性评估指标

城市轨道交通网络主要包括线路、站点、首末站、换乘枢纽，可达性评估可基于不同层次着手，且基于空间、时间、费用层面充分考虑。城市轨道交通可达性评估指标具体如表1所示。

3可达性计算系统设计

以JAVA为开发语言，以AreGIS软件与TransCAD工具，设计城市轨道交通可达性计算系统，框架具体如图1所示。

3.1数据采集

数据采集即采集、入库储存系统所需基础数据信息。自动售票、检票清算管理部门基于文件传输协议接口，采集路网基础数据信息与路径集数据信息;轨道交通控制中心以同样方式采集列车运行图相关数据信息，并通过车站现场调取走行时间数据信息。

3.2数据处理

数据处理即根据系统要求，提取、转换、加载数据。其中，路网基础数据管理功能是科学配置路网数据分线路、车站属性、区间属性、代码等相关数据信息;走行时间参数管理作用即合理布置车站高峰、平峰时段分向的具体时间;列车运行图管理职责为适当分配区间运行时分与站点停车时分，与路网基础数据信息相互匹配。

3.3信息生成

以所采集基础数据为辅助，根据可达性算法，基于Webservice+MySQL框架，自动化生成全路网网络动态化可达数据信息，即首末站点之间可达路径、时刻、时间、范围等数据。

3.4展示应用

就系统计算生成可达数据信息，选择不同终端，基于MVC+myBatis+MySQL框架，于此层面展示并实时查询指定站点之间的可达性，以及起点对终点的可达性，出行者可以智能手机APP、网站、车站PIS屏进行时刻动态可达信息查询[5]。

4可达性计算模型

4.1评估指标归一化

设定某项指标数据集一共包含j项元素，即{z，Zo，此元素组成评估指标有限集合，即[亿={z1，z2……zj}，中z归一化可得：

其中，NOR（z）代表归一化值，即[0，1];z;代表Z的第项元素;min（z）代表Z最小值;max（z）代表Z最大值[6]。

4.2轨道与公交换乘便捷性

站点周围400m范围内，可以换乘的公交线路数量，即代表着轨道站点与公交换乘的便捷性，此指标量化与归一化，可得：

其中，Q;代表轨道交通站点的换乘便捷性;W;代表轨道交通站点400m范围以内可以换成线路数量。由公式（2）可知，Q;越大，则某轨道交通站点与公交换乘的便捷性越高，即[0，100]。

4.3站点之间的通达便捷性

城市轨道交通站点之间的通行最小时间与换乘数量，与站点通达便捷性息息相关。然而二者量纲与数量级存在差异，不能直接计算分析。据此为精确表述二者对站点通达便捷性的影响作用，以出行意愿调查模式，转变换乘数量为时间价值，以此加以计算。就有效调查数据进行回归分析，结果[7]具体如图2所示。

基于回归结果，转变换乘数量为时间价值。城市轨道交通线路换乘的时间价值函数，即：

其中，f（t，k）代表换乘时间价值;t代表站点通行最小时间;k代表用时最少路径的换成数量。

起点与终点站之间的用时最少路径时间值，即出行途中消耗时间与换乘时间价值，即：

其中，T代表用时最少路径时間值。

以用时最少路径时间价值代表站点之间的通行阻抗性，其越大，则代表通达便捷性越小，相反则便捷性越大。所以，以A站点到其他站点的阻抗平均值倒数为其通达便捷性。基于站点可达性横向与纵向对比需要，站点通达便捷性归一化之后，计算模型[8]即：

其中，V;代表阻抗性;T;代表两个站点间用时最小路径时间值;n代表站点数量;N;代表通达便捷性。N，越大，则代表通达便捷性越大，即[0，100]。4.4站点可达性

城市轨道交通站点可达性主要包括此站点轨道交通与其他交通换乘的便捷性;轨道站点之间的通达便捷性。为简化模型，以轨道交通与公交换乘便捷性为代表，选择某站点与公交换乘便捷性、站点之间的通达便捷性加权，以及轨道站点可达性计算模型，即：

其中，SM;代表站点可达性，即[O，100];s与si为系数，即0.2～0.3;0.7～0.8。

5模型验证分析

为进一步对计算模型科学有效性进行验证，选择B市轨道交通为例，计算2号部分路段开通前与开通.后，各个站点可达性数值。基于此数值横向分布与纵向变化对比，详细分析2号线开通对于既有站点可达性造成的影响，以此验证计算模型的可靠性与准确性。

基于计算模型公式计算B市2号线部分路段开通前与开通后，所有轨道交通站点可达性分布状态数值，具体如表2所示。

首先，B市轨道交通站点可达性在整体上呈现为部分突出的分布特性，可达性从中心区域逐步向线路周围缩小，其中商业区域站点可达性相对较高;以1号线为界线，1号线以内站点的可达性明显比外站点高;2号线部分开通后，整个线路站点可达性都有明显提高，均可达性提高了将近2.10，增长率即4.51%，且在一定程度上提高了整条线路站点之间的通达便捷性。

6结语

综上所述，基于城市轨道交通与公交换乘便捷性、站点通达便捷性，设计了可达性计算系统，构建了可达性计算模型。结果表明，首先，B市轨道交通站点可达性在整体上呈现为部分突出的分布特性，可达性从中心区域逐步向线路周围缩小，其中商业区域站点可达性相对较高;以1号线为界线，1号线以内站点的可达性明显比外站点高;2号线部分开通后，整个线路站点可达性都有明显提高，均可达性提高了将近2.10，增长率即4.51%，且在一定程度上提高了整条线路站点之间的通达便捷性;其中可达性计算模型可精确客观计算出轨道交通可达性值，以有效应用于轨道交通可达性评估;可达性系统可显著提升轨道交通出行效率、准确性、便利性。

参考文献

[1]唐国议。城市轨道交通末班车时段可达性计算及优化方法研究[D].北京：北京交通大学，2018.

[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]赵路敏，贺苗苗.城市轨道交通网络可达性研究及应用[J].铁路计算机应用，2017，（3）：58-62.

[4]温芳，柏赞，李宁海，等.考虑线网可达性的城市轨道交通末班车时刻表优化[J].铁道科学与工程学报，2019，16（6）：1569-1576.

[5]赵小军.多层次城市轨道交通网络时间-换乘可达性模型研究[D].北京：北京交通大学，2018.

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