基于GIS的徐州市城乡交通基础设施可达性研究_交通论文

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修订日期：2012-04-11

中图分类号：F512.99 文献标识码：A 文章编号：1003-2398(2012)06-0076-05

1 引言

通达性的概念是由Hansen[1]首先提出，将其定义为交通网络中各节点相互作用机会的大小，也称为可达性、易达性。通达性是目前国际交通运输地理的研究热点之一[2]，如日本学者Murayama曾研究了1868-1990年间日本铁路发展对日本城市通达性的影响[3]，欧洲学者Javier G曾对欧洲铁路网络的通达性变化进行了评价[4]。国内对于通达性的研究起步于1980年代末，到目前为止，国内的学者对交通网络通达性的研究呈现出多尺度、多方法和多时间段的研究特征[5]。多尺度主要体现在国家尺度[6-8]、区域尺度[9-11]和城市尺度的研究[12-14]；多方法主要体现在可达性[15]、分形理论[16]、复杂网络理论[17]、空间句法[18]、拓扑理论[19]、最短路径[20]等；多时段主要体现在不同时间尺度上区域交通网络通达性的演变等，如李红对2000-2009年间中原城市群高速公路通达性及空间格局变化进行了研究[21]。综上，交通网络的研究无论从研究方法上还是研究尺度上均取得了一定的研究成果，但从研究尺度上看，大多数研究主要集中在国家尺度和城市内部两个主要的层面上，对于中尺度城乡交通网络通达性的研究相对较少；其次从研究方法上看，对交通网络的研究主要采用一种方法从单一的角度对交通网络进行定量评价，从而使得评价结论具有一定的片面性。

城乡交通网络是城乡社会、经济发展的命脉，是促进区域经济发展的先决条件[22]。城乡综合体系的演化与交通网络的发展是一种空间互动过程，交通运输网络是形成城乡体系网络系统的物质条件和必要前提[23]，交通网络的通达程度决定了城乡各地理单元空间相互作用的广度和深度，交通网络的发展是改变经济活动区位优势的重要因素之一[24]。城乡交通网络的通达程度反映了区域运输能力及其与外界交流联系的便利性，从区域交通网络通达性方面揭示区域交通网络地理空间特征成为当前研究的焦点。我国城乡经济社会统筹发展的步伐不断加快，促进城乡联系更加紧密，而作为城乡联系的命脉—交通网络则面临着严峻的考验，解决的关键是对现有的交通网络进行优化和合理的规划道路建设。鉴于此，本文以徐州市城乡交通网络为例，基于交通网络分形理论、通达性理论对徐州市交通网络的空间形态、空间分布，拓扑关系、时间关系等进行多角度的分析，以期为徐州市城乡交通网络优化布局提供理论依据。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究方法

利用交通网络分形理论和通达性理论，引入长度—半径维数模型、分枝维数模型、距离、时间可达性模型、可达性系数等模型，从空间形态、空间分布，拓扑关系、时间关系等角度研究徐州市城乡交通网络的通达性特征。

2.1.1 交通网络分形模型

(1)长度—半径维数模型

长度—半径维数反映了交通网络分布密度从测算中心向周边区域的变化情况。长度—半径维数是在交通网络长度L(r)与研究区域半径r之间存在幂指数函数关系的基础上经计算获得的[9，10]，其测算方法如下：

对于任一几何体，其长度为L，面积为S，体积为V，M为广义体积，D为欧氏维数则有如下关系：

如果一个面积为S的区域内交通网络具有分形特征，则根据式(1)，交通网络的总长L(S)与区域面积之间应有以下关系：

(2)交通网络分枝维数模型

交通网络的连通情况和复杂程度由交通网络分枝数变化率所确定的分枝维数来表达。分枝维数的计算方法与长度—半径维数类似。设半径为r的区域范围内，交通网络的分枝数为N(r)则由下式定义：

交通道路网的分枝维数反映交通网络的联通情况和空间结构的复杂性，如果分枝维数越高，说明城市交通网络越复杂，城市道路网的连通性就越高，单位面积内路网的数量就高；反之，城市交通网络越简单，城市交通网络的连通性就越低，单位面积内路网的数量就越低。

2.1.2 通达性模型

(1)距离可达性，即一个给定的节点到其他各节点最短距离之和。此距离越短，表示该节点的可达性越好。式(6)中表示节点i到节点j的最短距离，则节点i的距离可达性定义为：

(3)可达性系数反映各节点可达性状况在整个研究区域中所处的地位，可达性系数是各节点可达性值与网络内各节点平均可达性值的比值，它反映各节点可达性水平的相对高低，其值越大，表示节点的可达性越差，大于1表示该节点的可达性水平低于区域平均水平，小于1说明该节点的可达性优于区域平均水平。其计算公式如下：

2.2 数据获取

以江苏省徐州市5个市辖区、2个县级市、3个县43个街道、114个镇的城乡交通网络为研究对象，本研究的基础数据为徐州市1：10000交通道路图和徐州市“十一五”市区交通规划图，将徐州市城乡交通网络分为一级道路、二级道路、三级道路和四级道路，数据截至2010年，在ArcGIS9.3环境下进行分层数字化，参照《公路工程技术标准》(JTGB01-2003)规定的公路速度，结合实际情况设定各类公路平均行车速度并在其属性表中将不同等级的道路赋以不同的速度。不同等级道路的平均速度如下：一级公路100km/h，二级公路80km/h，三级公路60km/h，四级公路40km/h，最后统一保存至ArcGIS Geodatabase数据库中。

3 城乡交通网络通达性分析

3.1 城乡交通网络空间分布结果分析

由于徐州市城乡交通网络所研究的区域面积较大，且交通网络的空间差异较大，因此本文在研究区域交通网络空间分布时，根据区域交通网络和区域发展的特点，将研究区分为三个子区域，分别为徐州市区、东部城乡结合区(包括新沂市、邳州市和睢宁县)、西北城乡结合区(包括丰县、沛县和铜山区部分乡镇)，分别以区域的交通枢纽为测算中心，以不同的半径(徐州市区以1km为间隔，东部和西北部城乡结合区以10km为间隔)计算不同范围内的交通网络总长度和分枝数。然后将半径(r)和相应的交通网络总长度(L(r))和交通网络分枝数(N(r))标绘在双对数坐标图上，得到相应的散点图，拟合直线的斜率分别为长度—半径维数和分枝维数。

3.1.1 徐州市城区交通网络空间分布

(1)徐州市区交通网络长度—半径维数测算

以徐州市区交通网络数据库为基础，以该市彭城广场交通枢纽为测算中心，计算各测算中心不同半径(以1km为基准，1km为间隔，取1km，2km，3km，…，12km共12个半径)范围内的道路交通网络总长度。然后将半径(r)和相应的道路交通网络总长度(L(r))标绘在双对数坐标图上，得到相应的散点图和拟合直线(图1)。由图1可以看出，徐州市区交通网络在以彭城广场为中心1—12km的半径范围内，其交通网络总长度与半径呈明显的双对数线性关系，为0.9931，能够通过显著性水平α=0.05下的检验，即徐州市区交通网络长度分布具有明显的分形特征，其分维值为1.4997。

将测算结果与上海、广州、武汉等城市交通网络长度—半径维数相比，可以发现徐州市道路交通网络的长度—半径分形维数与其他城市差异不大，大都界于1.4—1.6之间，表明道路交通网络的分形特征是城市形态分形的共性表现[25]。但具体来看，徐州市道路交通网络的长度—半径维数和国内一些大城市相比还有一定的差距，但是和一般的城市相比略高，基本上处于中上等水平。

图1 徐州市区交通网络长度一半径双对数图

Fig.1 The Double Logarithmic of Total Length and Calculation Radius of Transportation Network in Xuzhou

(2)徐州市区交通网络的分枝维数

以徐州市道路交通网络数据库为基础，以该市彭城广场交通枢纽为测算中心，计算徐州市区交通网络的分枝维数(测算方法与长度—半径维数类似)。然后将半径(r)和相应的道路分枝数(N(r))标绘在双对数坐标图上，得到相应的散点图(图2)。1—12km的半径范围内交通网络分枝数具有分形的性质，分枝维数为1.2401，所对应的R[2]为0.9952，能够通过显著性水平α=0.05下的检验。

图2 徐州市区交通网络分枝数半径双对数图

Fig.2 The Double Logarithmic of Total Branches and Calculation Radius of Transportation Network in Xuzhou

通过和国内一些城市道路的分枝维数相比，北京、南京、武汉和成都等地的交通网络分枝维数分别为1.691、1.3934、1.535、1.409，徐州市区的交通网络分枝维数偏低。其主要原因是：①徐州市区内有大面积的低山丘陵和湖泊(如云龙山、九里山和云龙湖等)对城市交通的连通性起到一定的阻隔作用；②目前徐州市城市的发展方向为东部、东南部，在发展新城区的过程中，老城区和新城区之间的联通主要靠一些主干道，相对次一级的干道数量相对较少；③政策方针的作用，徐州市市区道路规划的指导方针偏重保护老城区和云龙风景区、楚王陵风景区、九里风景区、泉山森林公园等，使得市区的交通网络的分枝维数较其他城市略低。

3.1.2 西北部、东部城乡结合区交通网络空间分布

分别以西北部、东部城乡结合区交通枢纽为测算中心，计算各测算中心不同半径(10km为间隔)范围内道路交通网络的总长度和分枝数。然后将半径(r)和相应的道路交通网络总长度(L(r))和交通网络总数量(N(r))标绘在双对数坐标图上，得到相应的散点图，并统计不同区域的交通网络的长度—半径维数()和分枝维数()见表1。

从拟合的结果可以看出，徐州市区和五个县(或县级市)的长度—半径维数和分枝维数的相关系数均大于0.94，由此可见分形测算的拟合度较高，结果是可信的。由图1、2和表1可以看出，徐州市城乡交通网络的长度—半径维数呈现明显的空间分异，区域交通网络空间分布差异较大，密度不均匀，总体上看，徐州市区及周边地区交通网络密度较大，其次是东部县域、西北部交通网络密度最小，徐州市区的交通网络的长度—半径维数为1.49，东部县域在1.15上下波动，而丰县和沛县则低于l，分枝维数和长度—半径维数的空间分布基本一致。可以看出，徐州市区的交通网络长度—半径维数和分枝维数最大，徐州市作为华北、华东和西北三大经济区的交汇之地，其交通设施不仅承担着徐州都市圈内繁忙的客货运输任务，而且在三大经济区间的经济社会交流中发挥着主干通道的作用。从交通网络的空间布局上可以看出，交通网络从徐州向外的辐射线路较多，因此该区的交通网络密度最大，连通性较好，其次是邳州市和新沂市位于东陇海线的中心地带，是苏鲁接壤地区重要的交通枢纽和商贸流通中心，是徐州都市圈东部地区的重要节点，使得该区的交通网络分枝维数和长度—半径维数比丰县、沛县稍高。

3.2 城乡交通网络通达性分析

在徐州市城乡交通网络的基础上，利用ArcGIS9.3提供的网络分析(network analyst)扩展模块和上述计算指标，得到徐州市区(云龙区、泉山区、鼓楼区、贾汪区和铜山区)和5县共计10个节点的可达性值，同时为了更为直观的表达上述3个可达性指标(时间可达性、距离可达性和可达性系数)的空间分异情况，利用空间插值方法对上述10个节点的通达性进行空间插值。

3.2.1 徐州城乡交通网络可达性结果分析

根据距离可达性模型计算出10个节点的距离可达性(图3)，其中丰县节点的值最大，为811.04km，其次是新沂市节点，为803.05km，徐州市辖区各节点的距离可达性最小，平均值为497.97km，全部节点的距离可达性为6138.12km，平均值为613.81km；利用时间可达性模型计算出10个节点的时间可达性最大的节点为丰县，值为9.88h，其次是新沂市节点，值为8.75h，徐州市区各节点的时间可达性平均值为5.62h，全部节点的时间可达性为70.36h，平均值为7.04h。由上述结果可以看出，丰县节点的距离可达性和时间可达性均最大，说明其通达性较差，徐州市云龙区节点的距离可达性最小为480.54km，说明云龙区节点到其他节点的距离最短，而从时间可达性上看，徐州市云龙区节点的时间可达性最小为5.32h，说明云龙区节点到达其他节点所花费的总时间最小，时间可达性最好。

图3 徐州市各节点的距离、时间可达性图

Fig.3 The Distance,Time Accessibility of Each Node in Xuzhou

从可达性系数上看，可达性系数小于1的节点有，徐州市辖区各节点(包括：云龙区、泉山区、鼓楼区、贾汪区和铜山区)和邳州市(0.94)共6个节点，平均值为0.75，可达性系数大于1的节点有，丰县(1.27)、新沂市(1.25)、沛县(1.12)和睢宁县(1.12)，由此可以看出，通达性高于全区平均水平的节点有徐州辖区各节点，接近全区平均水平的有邳州市、沛县和睢宁县，而丰县和新沂市的通达性水平要低于全区的通达性水平，由此可见影响区域通达性的关键因素是节点之间的区位关系。

3.2.2 徐州市城乡交通网络可达性空间分异

由于上述的计算结果均是对每一个节点的距离可达性和时间可达性进行分析，而对于整个区域的距离可达性和时间可达性缺少分析，因此，文章借用点面拓展模型对整个区域的距离可达性和时间可达性进行分析(如图4、图5所示)，由图4可以看出徐州市区(包括云龙区、泉山区、鼓楼区、铜山区和贾汪区)的交通网络可达性较好，使得上述区域可以以较短的时间和较少费用到达周边地区，从而达到缩小经济区位差异的目的，因此，对徐州市周边地区的产业结构带来了一定的影响，区内经济发展模式由原来的单极发展模式转化为多极发展模式，而且区内经济发展由极化发展阶段转入扩散发展阶段，呈现出东进的发展趋势，在距离徐州市最近的县级市邳州市开始；其他区域的可达性随着距离市区的距离逐渐增加，丰县、新沂市和睢宁县的城乡交通网络通达性逐渐降低，分析其原因，首先是徐州市区、铜山区和贾汪区区位较好，其次是有多条高速、国道等途经徐州市区及周边区域，如京福高速、连徐高速、104国道和206国道等；丰县地区交通网络可达性略低于徐州市整体可达性水平主要是该区交通网络基础设施以省道为主，其次是市级道路，没有高速公路和铁路途经该区，因此该县应加强交通基础设施的建设，提高公路网的覆盖度、密度和网络化程度，加强相邻县城之间、县城至乡镇之间的连通性，为丰县尽快融入徐州都市圈建设，加快丰县经济发展提供保障。

4 结论

文章以长度—半径维数模型、分枝维数模型、距离可达性模型、时间可达性模型和可达性系数等，从空间形态、空间分布，拓扑关系、时间关系等角度对徐州市10个县区157个镇、街道的交通网络空间形态、空间分布，拓扑关系、时间关系等进行了研究，从整体上看徐州市城乡交通网络发育较成熟，但是由于受到区位因素、经济因素等的影响，交通网络的空间分布、密度和通达性等均呈现较为明显的圈层结构。根据区内各节点经济联系的紧密程度划分为三个圈层，核心圈层位于徐州市市区，包括鼓楼区、云龙区、泉山区和铜山区，该区作为徐州市都市圈的核心区，区内交通网络密度最大，各节点的时间可达性和距离可达性均最小，且交通网络呈现出从徐州市区向外的辐射线的空间形态；核心区外层主要包括邳州市、贾汪区和丰、沛县部分乡镇，区内交通网密度和通达性相对核心区稍小且区内的经济活动主要依靠核心区的经济辐射；最外层主要包括丰、沛县、新沂市和睢宁县，区内交通网络密度和连通性最小，主要原因与各节点的区位关系、区内交通网络密度和道路等级均有一定的关系。因此，对于区域通达性较低的区域(如，丰县等节点)应加强交通基础设施的建设，尤其是构建卫星城镇与城市的高速通道，以提高区间的运输能力及其与外界交流联系能力以促进区内的社会经济协调发展。