基于交通大数据的区域交通可达性的评估方法与流程

本发明涉及区域内不同地区的区域交通可达性的比较和评估，尤其涉及一种基于交通大数据的区域交通可达性的评估方法。

背景技术：

区域交通是在乡镇、县、市、省和全国的广阔范围内进行运输的综合交通系统。以往区域交通的可达性评价更多的是城市之间大尺度范围的评价，以大交通的路途时间为基础，不考虑或者粗略考虑城市内部时间。例如，对铁路来说，城市之间的时间是火车站到火车的时间，最多加一个城市内部重点地区到火车站的平均时间；对高速公路来说，城市之间的时间是收费站到收费站的时间，再加上城市内部或重点地区到收费站的平均时间。这种以粗略的时间为基础的评估方法，随着我国高铁的发展，已经开始不适应基于“出行即服务”理念的区域交通高质量发展。比如，上海到浙江省嘉兴，从上海虹桥站至嘉兴南站，乘高铁只要30分钟不到，而上海市内大部分地区到虹桥站已经超过30分钟，嘉兴南站到嘉兴市老城中心也在30分钟左右，两地的市内交通时间实际上已经占到了区域交通全程出行时间的一半以上。所以，面对区域交通大范围的提速发展和各地城区范围的扩大，仅以站到站时间或加上城市平均到站时间为基础的评价，已经不能准确反映区域交通的实际可达性情况。

以往受交通出行数据获得的限制，加之区域交通速度较慢，市内时间与区域交通时间相比占的比重并不突出，粗略时间的评价也能反映一定的情况。但是，随着高质量区域交通的发展，以及出行大数据的出现，使市内和区域的出行时间容易获取，以“门到门”出行时间评价区域交通的方法已经具备条件。由于区域交通涉及到广阔的地域范围，以实际的“门到门”出行时间会产生过多的数据需求甚至导致数据缺失，而且从区域大范围的角度讲也没有必要这么高的位置精度。

因此，亟需设计一种新的基于交通大数据的区域交通可达性的评估方法，其可兼顾评估或估算的精度和计算效率，同时有助于全面、一致地对区域内不同地区的区域交通可达性进行对比评估或研究，帮助做出更好的公共决策，例如，帮助综合考虑城市交通和区域交通的衔接并发现改善区域交通可达性的可行途径等。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术缺乏，能够兼顾精度和效率，同时能够针对区域交通可达性进行评估或研究的系统性方法的缺陷，提出一种新的基于交通大数据的区域交通可达性的评估方法。

本发明是通过采用下述技术方案来解决上述技术问题的：

本发明提供了一种基于交通大数据的区域交通可达性的评估方法，其中研究的区域存在多个集中区比如城市和城镇，其特点在于，所述评估方法包括：

步骤一、在研究的区域中确定评价区边界及所述评价区边界内待评价的集中区的个数；

步骤二、在研究的区域中确定外围区边界及所述外围区边界内参与评价的集中区的个数；

步骤三、对所述外围区和所述评价区中的所有选定的集中区进行栅格化处理，以形成各个集中区栅格并确定相应的栅格数；

步骤四、设置各个栅格的权重系数；

步骤五、设置评价的运算参数，所述运算参数包括交通时间阈值和交通方式；

步骤六、采集经由所述交通方式从所述评价区中的各个栅格出发分别到达所述栅格中的其他栅格的路途时间数据；

步骤七、对所述路途时间数据进行筛选和处理，以得到采用所述交通方式中的各种交通方式单独实现的路途时间数据以及以组合的交通方式实现的路途时间数据；

步骤八、根据所述步骤七的数据，计算得出所述评价区中的各个集中区内的每个栅格的区域交通可达性水平和所述评价区中的每个集中区的区域交通可达性水平。

其中，区域交通可达性水平可定义为自栅格或集中区所有栅格出发，在所述交通时间阈值内可到达的其他集中区栅格的栅格数及其加权后的值，占所有其他集中区的栅格总数及其加权后的值的比值。自单个栅格出发得到的比值为栅格的区域交通可达性水平，自单个所述集中区所有栅格出发后得到的比值的平均值为集中区的区域交通可达性水平。

根据本发明的一些实施方式，所述评估方法还包括：

步骤九、检验所述步骤八的计算结果，若在对于所述评价区中每个栅格的区域交通可达性水平的计算中，存在任意一个栅格的区域交通可达性水平为100％，则返回所述步骤五，并减小所述交通时间阈值的取值；或者返回所述步骤二，并扩大所述外围区边界，增加其既有参与评价的集中区范围或新增参与评价的集中区。

根据本发明的一些实施方式，所述评估方法还包括：

步骤九、检验所述步骤八的计算结果，若在对于所述评价区中每个集中区的区域交通可达性水平的计算中，存在任意一个集中区的区域交通可达性水平为100％，则返回所述步骤五，并减小所述交通时间阈值的取值；或者返回所述步骤二，并扩大所述外围区边界，增加其既有参与评价的集中区范围或新增参与评价的集中区。

根据本发明的一些实施方式，所述步骤四还包括：根据各个集中区或各个栅格的地区特性信息设置各个栅格的权重系数。

根据本发明的一些实施方式，所述地区特性信息包括地均生产总值、地区人口密度。

根据本发明的一些实施方式，所述步骤六中采集所述路途时间数据基于已知的交通模型进行预测得到所述路途时间数据。

根据本发明的一些实施方式，所述步骤六中采集所述路途时间数据通过收集历史的交通大数据得到。

根据本发明的一些实施方式，所述步骤七包括处理并得到以组合的交通方式实现的耗时最短的若干路途时间数据。

根据本发明的一些实施方式，所述步骤三中的所述栅格化处理形成的所有栅格，满足每一栅格内的最长出行时长不大于预设的对应于交通方式的时长阈值。

在符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实例。

本发明的积极进步效果在于：

根据本发明的基于交通大数据的区域交通可达性的评估方法，其可兼顾评估或估算的精度和计算效率，能够有助于高效、全面、一致地对区域内不同地区的区域交通可达性进行对比评估或研究，帮助做出更好的公共决策，例如，帮助综合考虑城市交通和区域交通的衔接并发现改善区域交通可达性的可行途径等。因此，在区域交通、国土空间以及城市交通等规划和管理中具有广泛的应用前景。

附图说明

图1为根据本发明优选实施例的基于交通大数据的区域交通可达性的评估方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图，进一步对本发明的优选实施例进行详细描述，以下的描述为示例性的，并非对本发明的限制，任何的其他类似情形也都将落入本发明的保护范围之中。

在以下的具体描述中，方向性的术语，例如“左”、“右”、“上”、“下”、“前”、“后”等，参考附图中描述的方向使用。本发明各实施例中的部件可被置于多种不同的方向，方向性的术语是用于示例的目的而非限制性的。

为便于理解下文对于例举的本发明的实施方式的说明和描述，现对于下文涉及的术语、变量做定义或说明如下，其中部分变量的定义仅出于便于理解下文说明中涉及的公式。并且，应当理解的是，下述定义或说明应做说明性而非限制性的理解。

1)栅格，可理解为代表出发地和到达地位置的格子。格子的大小会影响位置的精度，一般根据评价区域的大小而定，使得格子内因实际出行位置不同而产生的出行时间差异与全程出行时间相比可以忽略不计。这种时间差异涉及格子内的路途时间，它可以用对应于交通方式的出行时长阈值予以控制；

2)集中区，可指人或产业活动集中的区域，一般为城镇、工矿地区或一些大型人流活动密集的景区等；

3)栅格化，可指将集中区用栅格进行覆盖；

4)t，交通时间阈值，指规定从一个集中区栅格出发，到达另一个集中区栅格的最大路途时间。在这个时间内，有的栅格可以到达，有的栅格到达不了。根据评价区和外围区的规模，规定的最大路途时间可以按小时或分钟设置，交通方式可以是飞机、高铁、火车、轨道、汽车、骑行或轮船等，也可以是各种交通方式的组合；

5)评价区，可指需要进行评价的区域，其边界内有需要评价的集中区，这些集中区被栅格化，形成评价区的集中区栅格；

6)s，表示评价区；

7)ms，表示s区内需要评价的集中区总数；

8)j，表示s区内集中区序号，j＝1，2，3，...，ms；

9)nj，表示s区内第j集中区的栅格个数；

10)i，表示s区内与第j集中区关联的栅格序号,i＝1，2，3，...，nj；

11)表示t时间内s区第j集中区第i栅格的到达状态变量，有到达时为1，无到达时为0；

12)外围区，可指评价区之外的区域范围，其范围内有参与评价的集中区，这些集中区被栅格化，形成外围区的集中区栅格；

13)r，代表外围区；

14)mr，代表r区参与评价的集中区总数；

15)l，表示r区参与评价的集中区序号，l＝1，2，3，...，mr；

16)nl，表示r区第l集中区的栅格个数；

17)k，表示r区内与第l集中区关联的栅格序号，k＝1,2,3,…,nl；

18)表示交通时间阈值t内r区第l集中区第k栅格的到达状态变量，有到达时为1，无到达时为0；

19)wij和wkl，分别为评价区s和外围区r的栅格权重系数。实际应用中，人口密度、地均产值、以及从其它集中区到达的人数或货物量等可以作为权重因素。

如图1所示，根据本发明优选实施方式基于交通大数据的区域交通可达性的评估方法，其中研究的区域存在多个集中区，其中，该评估方法包括：

步骤一、在研究的区域中确定评价区边界及所述评价区边界内待评价的集中区的个数，其中属于评价区的集中区的个数记为ms；

步骤二、在研究的区域中确定外围区边界及所述外围区边界内参与评价的集中区的个数，其中属于外围区的集中区的个数记为mr；

步骤三、对所述外围区和所述评价区中的所有选定的集中区进行栅格化处理，以形成各个集中区栅格并确定相应的栅格数；

步骤四、设置各个栅格的权重系数；

步骤五、设置评价的运算参数，所述运算参数包括交通时间阈值t和交通方式；

步骤六、采集经由所述交通方式从所述评价区中的各个栅格出发分别到达所述栅格中的其他栅格的路途时间数据；

步骤七、对所述路途时间数据进行筛选和处理，以得到采用所述交通方式中的各种交通方式单独实现的路途时间数据以及以组合的交通方式实现的路途时间数据；

步骤八、根据所述步骤七的数据，计算得出所述评价区中的各个集中区内的每个栅格的区域交通可达性水平和所述评价区中的每个集中区的区域交通可达性水平。

其中，区域交通可达性水平可定义为自栅格或集中区所有栅格出发，在所述交通时间阈值内可到达的其他集中区栅格的栅格数及其加权后的值，占所有其他集中区的栅格总数及其加权后的值的比值。其中，自单个栅格出发得到的值为栅格的区域交通可达性水平，自单个所述集中区所有栅格出发后得到的值的平均值为集中区的区域交通可达性水平。

根据一些优选实施方式，如图1所示，所述评估方法还包括：

步骤九、检验所述步骤八的计算结果，若在对于所述评价区中每个栅格的区域交通可达性水平的计算中，存在任意一个所述评价区中的栅格的区域交通可达性水平为100％，则返回所述步骤五，并减小所述交通时间阈值t的取值；或者返回所述步骤二，并扩大所述外围区边界，增加其既有参与评价的集中区范围或新增参与评价的集中区。

根据另一些可替代的优选实施方式，所述评估方法还包括：

步骤九、检验所述步骤八的计算结果，若在对于所述评价区中每个集中区的区域交通可达性水平的计算中，存在任意一个集中区的区域交通可达性水平为100％，则返回所述步骤五，并减小所述交通时间阈值t的取值；或者返回所述步骤二，并扩大所述外围区边界，增加其既有参与评价的集中区范围或新增参与评价的集中区。

根据本发明的一些优选实施方式，所述步骤四还包括：根据各个集中区或各个栅格的地区特性信息设置各个栅格的权重系数。

进一步优选地，所述地区特性信息包括地均生产总值、地区人口密度。

如上所述的评估方法，利用的评价模型是一种定量化的评价方法。原则上，所用的评价模型它的构建基于一个基本原则，即在一个规定的时间内，从评价区内某个集中区的某地出发，能够到达其它集中区的地域越广或重要地区越多，该出发地的区域交通可达性就越好。换句话说，以栅格代表位置，仅以评价区的栅格为出发地，在一个规定的出行时间内，比如2小时，从评价区某个集中区的某个栅格出发，通过一种或多种组合交通方式，能够到达的其它集中区的栅格数越多，出发栅格的可达性就越高。当需要考虑栅格的重要性时，则赋予每个栅格一个栅格权重系数。这样，从评价区某个栅格出发，到达其它集中区的高权重栅格越多，该出发栅格到达重要地区的可达性也就越高。

以公式表达上述概念，设s区出发地的集中区序号为j0，j0∈ms。在交通时间阈值t内，以一种或多种组合的交通方式从s区第j0集中区第i栅格出发，所能到达其它集中区的栅格数为即

其中，j≠j0，且

式(1)中，第一个等式右边第一项为s区能够到达的栅格数，j≠j0排除了其中的出发地集中区j0的栅格；第二项为r区能够到达的栅格数。和分别为s区栅格和r区栅格的到达状态变量，在交通时间阈值t内，通过一种或多种组合交通方式，如果所在的栅格能够到达，其值为1，如果不能到达，其值为0。

考虑到s区+r区的栅格总数不变，s区内各集中区的栅格数不同会导致这些集中区之外的栅格总数变化。这样，栅格数多的集中区，其之外的栅格数就少，反之亦然。因此，出发集中区到达其它集中区的栅格数能直接用于s区集中区之间的可达性比较，而是应该将到达其之外的栅格数占其之外的栅格总数的比重这个相对值，作为可达性评判指标。也就是，在交通时间阈值t内，从s区第j集中区第i栅格到达其它集中区的栅格数其它集中区栅格总数的比值作为栅格的可达性指标，即，

其中j≠j0，式(2)中，分母第一项为s区栅格总数，j≠j0排除了其中的出发地第j0集中区的栅格；第二项为r区栅格总数；两项之和就是其它集中区的栅格总数。基于出发地到本集中区之外地区范围越大可达性越高的原则，从一个栅格出发获得的指标越高，对外可达性就越好。当时，表示交通时间阈值t内从一个栅格出发可以到达所在集中区j0之外的所有栅格。为栅格的可达性评价指标，其值介于0和1之间或者说0％-100％之间，值越高可达性越好。

考虑到栅格处在不同的地区，其联系的重要性会有差异，故引入权重系数反映这种差异性。设s区第j集中区第i栅格的权重系数为wij，i＝1，2，3，...，nj，j＝1，2，3，...，ms；r区第l集中区第k栅格的权重系数为wkl，k＝1，2，3，...，nl，l＝1，2，3，...，mr。从式(1)，栅格加权后，在交通时间阈值t内从s区第j0集中区第i栅格出发，到达其它集中区栅格的加权之和为

其中，j≠j0，且

式(3)中，第一个等式右边第一项为s区到达栅格的加权之和，j≠j0排除了其中的出发集中区j0的栅格；第二项为r区到达栅格的加权之和。其余同式(1)。

因此，在交通时间阈值t内，从s区第j0集中区第i栅格出发，到达其它集中区栅格的加权之和与其它所有集中区栅格的加权之和的比值为栅格加权的可达性评价指标，即

其中，j≠j0，式(4)中，分母第一项为s区所有其它栅格的权重之和，j≠j0排除了其中的出发集中区j0的栅格；分母第二项为r区所有栅格的权重之和。为栅格的体现地区影响力的可达性评价指标，其值介于0-1之间或者说0％-100％之间，该指标的值越高则表示到达高权重地区的可达性越好。

容易理解的是，当式(3)、(4)中wij和wkl均为1时，式(3)、(4)分别与式(1)、(2)相等，所以式(1)、(2)是式(3)、(4)在权重系数均取1时的特殊形式。

根据实际需要，需要评价s区内从集中区j0所有栅格出发的整体对外联系可达性水平其值由式(5)计算

式(5)中，s区内集中区j0整体对外联系可达性水平为其所有栅格对外联系可达性指标的平均值。为集中区的体现地区影响力的可达性评价指标，其值介于0-1之间或者说0％-100％之间，值越高可达性越好。

据此，以不同的交通时间阈值t和交通方式，出发地遍历s区内所有集中区栅格，可得到各集中区的和栅格的可达性水平，相互比较就可以评价各集中区及其内部栅格地块对外联系的优势和不足。

同时，应注意两种评价情况。在s区集中区的可达性评价时，当t足够大时，会出现s区某个集中区即从集中区j0任何一个栅格出发，在交通时间阈值t内都能够到达所有其它集中区的所有栅格。如果s区内出现两个这样的集中区，这两个集中区就失去了相互比较作用。因此，交通时间阈值t的取值不应大到使s区内任何一个集中区的所有栅格都能够到达所有其它集中区的所有栅格，即交通时间阈值t应使式(5)满足

同理，在s区栅格的可达性评价时，为了栅格之间可以对比可达性，交通时间阈值t的取值不应大到使s区任何一个集中区有栅格能够到达所有其它集中区的所有栅格，即交通时间阈值t应使式(4)满足

式(6)、(7)用于检验交通时间阈值t最大取值的适合性。当不满足要求时，有两种调整方法，一是减少交通时间阈值t，二是增加外围区集中区的规模，包括增加已定集中区的栅格覆盖面积或增加新的集中区。然后，再进行可达性计算。这过程进行到交通时间阈值t满足要求为止，最终获得可达性的计算结果。

根据本发明的一些优选实施方式，所述步骤六中采集所述路途时间数据基于已知的交通模型进行预测得到所述路途时间数据。

根据本发明的一些优选实施方式，所述步骤六中采集所述路途时间数据通过收集历史的交通大数据得到。

根据本发明的一些优选实施方式，所述步骤七包括处理并得到以组合的交通方式实现的耗时最短的若干路途时间数据。

根据本发明的一些优选实施方式，所述步骤三中的所述栅格化处理形成的所有栅格，满足每一栅格内的最长出行时长不大于预设的对应于交通方式的时长阈值。由此，可使得栅格化的地区能够相对而言更精准和对等地对比评估区域交通的可达性。

根据本发明的上述优选实施方式的基于交通大数据的区域交通可达性的评估方法，其可兼顾评估或估算的精度和计算效率，能够有助于高效、全面、一致地对不同地区的区域交通可达性进行对比评估或研究，帮助做出更好的公共决策，例如，帮助综合考虑城市交通和区域交通的衔接并发现改善区域交通可达性的可行途径等。在区域交通、国土空间以及城市交通等规划和管理中具有广泛的应用前景。

虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，而且这些变更和修改均落入本发明的保护范围。