一种基于车流数据及人流分布的竞争空间可达性测度方法

1.本发明涉及地理信息技术领域，尤其涉及一种基于车流数据及人流分布的竞争空间可达性测度方法。


背景技术：

2.交通路网的建设是城市发展的基础，城市交通网络的建设在普遍提高空间联系便捷度的同时，也在不断重新定义城市各节点的交通区位条件。城市中交通联络方便的地区之间趋向彼此邻近，如何展示由车流量阻抗变小引起的时空关系变化一直是地理信息科学领域研究者关注的问题。空间可达性是人文地理学、城乡规划、地球信息科学、交通运输经济学等学科的研究热点之一，用于衡量空间上要素实体的位置优劣程度。空间可达性通过影响人们到达某个特定地点的能力、交通方便程度，在一定程度上决定了人类活动发生的范围和强度。
3.随着人们对可达性概念认识的深化与可达性概念在交通领域的扩展，可达性测度方法开始不断涌现并且得到不断改进。然而现有的这些空间可达性测度方法单纯基于道路网络，并不考虑人流分布及商业设施人口容纳量的作用，同时在空间可达性测度中并没有考虑到节点之间的竞争作用；在应用到交通规划中可能导致可达性测量出现较大的误差，从而导致交通拥堵和设施闲置，在应用到商业选址中可能导致人流分布不均等问题。


技术实现要素：

4.本发明是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提出一种基于车流数据及人流分布的竞争空间可达性测度方法，以期能将复杂定性的竞争空间可达性通过计算以时空分布图的形式直观定量展现出来，从而便于交通规划者交通规划或商业设施选址使用。
5.本发明为达到上述发明目的，采用如下技术方案：
6.本发明一种基于车流数据及人流分布的竞争空间可达性测度方法的特点在于，包括以下步骤：
7.步骤1：利用gis软件对交通路网进行栅格化处理，并将所述交通路网中的道路交叉点和商业设施分别作为节点，从而以所述节点分割所述交通路网中的各条道路并生成路径，以节点-路径、路径-栅格和节点-栅格的拓扑关系建立交通网络的拓扑结构；
8.步骤2：获取交通网络中第i个节点到第j个节点之间路径的平均车流数据v
ij
；获取所有节点周边δ范围内的人口容纳量w和人流分布数据p；其中，δ表示距离阈值；
9.步骤3：模拟交通网络间的通行条件，并计算竞争空间可达性；
10.步骤4：根据竞争空间可达性的计算结果，构建时空分布图，并利用所述时空分布图度量多个竞争空间可达性分析节点与自然地貌之间的联系。
11.本发明所述的一种基于车流数据及人流分布的竞争空间可达性测度方法的特点也在于，所述步骤2包括：
12.步骤2.1、利用式(1)得到从第i个节点到第j个节点之间第s条路径的效用及其
被选择的概率
[0013][0014]
式(1)中，s
ij
是从第i个节点到第j个节点的路径集合，|s
ij
|是从第i个节点到第j个节点的路径数量，是第i个节点到第j个节点的第s条路径的车流量，δ是一个常量参数；
[0015]
利用式(2)得到所述交通网络中第i个节点到第j个节点之间所有路径的平均车流数据v
ij
：
[0016][0017]
所述步骤3中是利用式(3)计算第i个节点的竞争空间可达性ai：
[0018][0019]
式(3)中，pj是第j个节点周边δ范围内的人流分布数据，i表示所求可达性的第i个节点所对应的节点集合，j表示与所求可达性的第i个节点相连接的节点集合，f(
·
)是车流量的衰减函数，并由式(4)确定，compj是第j个节点的竞争因子，并由式(5)得到；
[0020][0021]
式(4)中，aj表示第j个节点的竞争空间可达性，wj是第j个节点周边δ范围内的人口容纳数据；
[0022][0023]
式(5)中，wk是第k个节点周边δ范围内的人口容纳数据；v
jk
表示第j个节点到第k个节点之间所有路径的平均车流数据；k表示与所求可达性的第i个节点相对于第j个节点存在竞争的节点集合。
[0024]
与现有技术相比，本发明的有益效果体现在：
[0025]
本发明通过采用一种基于车流数据及人流分布的竞争空间可达性测度方法，考虑到车流量阻抗和人类活动发生的范围，同时考虑到节点之间的竞争作用，重新定义城市各节点的交通区位条件，克服了现有技术中的在应用到交通规划中可能导致可达性测量出现较大的误差，从而导致交通拥堵和设施闲置，在应用到商业选址中可能导致人流分布不均等问题，使得可达性的测量结果更加精确可靠。
附图说明
[0026]
图1为一种基于车流数据及人流分布的竞争空间可达性测度方法流程图。
具体实施方式
[0027]
为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本发明的具体实施方式。
[0028]
如图1所示，一种基于车流数据及人流分布的竞争空间可达性测度方法，弥补了空间可达性测度中没有考虑到节点之间的竞争作用的不足，同时考虑人流分布及商业设施人口容纳量的作用，将复杂定性的竞争空间可达性按照以下步骤进行计算：
[0029]
步骤1：利用gis软件对交通路网进行栅格化处理，并将交通路网中的道路交叉点和商业设施分别作为节点，从而以节点分割交通路网中的各条道路并生成路径，以节点-路径、路径-栅格和节点-栅格的拓扑关系建立交通网络的拓扑结构；
[0030]
步骤2：获取交通网络中第i个节点到第j个节点之间路径的平均车流数据v
ij
；获取所有节点周边δ范围内的人口容纳数据w和人流分布数据p；其中，δ表示距离阈值；
[0031]
步骤2.1、人流从第i个节点到第j个节点之间通常存在多条路径，路径的效用直接由路径的车流量决定。一条路径的较低车流量通常意味着该路径的较高效用，利用式(1)得到从第i个节点到第j个节点之间第s条路径的效用及其被选择的概率
[0032][0033]
式(1)中，s
ij
是从第i个节点到第j个节点的路径集合，|s
ij
|是从第i个节点到第j个节点的路径数量，是第i个节点到第j个节点的第s条路径的车流量，δ是一个常量参数；
[0034]
步骤2.2、为了避免人流均使用最短路径而造成用户最优导致大规模拥堵，此时最为合理的状态是采取系统最优策略，利用式(2)得到交通网络中第i个节点到第j个节点之间所有路径的平均车流数据v
ij
：
[0035][0036]
步骤3：模拟交通网络间的通行条件，并计算竞争空间可达性；
[0037]
利用式(3)计算第i个节点的竞争空间可达性ai：
[0038][0039]
式(3)中，pj是第j个节点周边δ范围内的人流分布数据，i表示所求可达性的第i个节点所对应的节点集合，j表示与所求可达性的第i个节点相连接的节点集合，f(
·
)是车流量的衰减函数，这里第i个节点和第j个节点需要平衡节点的流入流出，将两地的可达性联立去求解并由式(4)确定，compj是第j个节点的竞争因子，并由式(5)得到；
[0040][0041]
式(4)中，aj表示第j个节点的竞争空间可达性，wj是第j个节点周边δ范围内的人口容纳数据；
[0042][0043]
式(5)中，wk是第k个节点周边δ范围内的人口容纳数据；v
jk
表示第j个节点到第k个节点之间所有路径的平均车流数据；k表示与所求可达性的第i个节点相对于第j个节点存在竞争的节点集合。
[0044]
步骤4：根据竞争空间可达性的计算结果，构建时空分布图，并利用时空分布图度量多个竞争空间可达性分析节点与自然地貌之间的联系。