1、第 48 卷第 1 期2023 年 2 月Vol.48 No.1Feb.2023测绘地理信息Journal of Geomatics公共交通可达性视角下的城市土地利用评估谷岩岩1 王维皓21 深圳大学建筑与城市规划学院，广东 深圳，5180602 珠海市自然资源与规划技术中心，广东 珠海，519099Urban Land Use Evaluation Based on Accessibility of Transport NetworksGUYanyan1 WANGWeihao21 School of Architecture and Urban Planning，Shenzhen Unive
2、rsity，Shenzhen 518060，China2 Zhuhai Natural Resources&Planning Technology Center，Zhuhai 519099，China摘要：针对传统土地利用数据更新慢、获取成本高等难题，提出融合兴趣点（point of interest，POI）数据和复合网络可达性的城市土地利用评估方法。先构建公交-地铁复合网络模型，并设计格网复合网络可达性计算方法；再以上海市为例，利用地理加权回归（geographically weighted regression，GWR）模型对研究区域所有格网的复合网络可达性与土地利用类型进行回归建模，从
3、可达性的视角精细化、定量评估城市土地利用现状。与传统的线性回归模型相比，GWR 模型拟合效果相对较优，不同类型 POI回归系数的空间分布异质性特征可以解释公共交通网络可达性与城市土地利用之间的关系。关键词：兴趣点（point of interest，POI）；可达性；地理加权回归；土地利用中图分类号：P208文献标志码：AAbstract：To address the challenges of slow update and high acquisition cost of traditional land use data，we propose an evaluation method f
4、or urban land use，which integrates point of interest（POI）data and the accessibility of composite network.First，we build a bus-metro network model and design a method to calculate the accessibility of composite network for grids.Then，we take Shanghai as an example，and model the accessibility of compo
5、site network and land use types of grids in the research area with geographically weighted regression（GWR）model.The spatial distribution of urban land use is evaluated in a quantitative way from the perspective of accessibility.Compared with the traditional linear regression model，GWR model has a re
6、latively better fitting effect.The spatial distribution characteristics of different types of POI regression coefficients can explain the relationship between the accessibility of public transport networks and urban land use types.Key words：point of interest（POI）；accessibility；geographically weighte
7、d regression（GWR）；land use公共交通作为一种经济可行、成本节约、省时高效、节能环保的出行方式，有助于消除汽车依赖和社会不平等现象，减小区域差异1。公共交通网络可达性是解释、理解城市土地利用与公共交通系统之间相互作用与协调发展的关键指标，对提升公共交通设施满意度和城市居民幸福度具有重要作用2，3。商业中心、居住小区等用途的土地开发向地铁沿线聚集已经成为一种趋势，公共交通站点与周边服务范围内土地的联合开发已受到政府规划部门及国内外学者的广泛关注4。城市公共交通是可持续交通政策的主要驱动力之一，其可达性研究对交通系统的深层次分析有着重要意义。可达性由 Hansen5提出，被交
8、通运输规划、城市规划等领域广为接受，是评估不同城市区域基础设施的重要指标2。可达性可被定义为潜在的交互机会5：通过特定的交通系统可以从某个位置获得土地利用的便利性6，交通系统在多大程度上使个人（群体）通过一种或多种方式到达目的地；也可被理解为从地点一到地点二的难易程度，例如可达性常被用来研究两地间交通驶离的方便程度7。在复杂网络理论中，可达性是指在网络中从一个节点到达另一个节点的容易和便捷程度8。可达性也是联系城市交通系统和土地利用的重要指标，直接DOI：10.14188/j.2095-6045.2022503文章编号：2095-6045（2023）01-0077-05引用格式：谷岩岩，王维皓
9、.公共交通可达性视角下的城市土地利用评估 J.测绘地理信息，2023，48（1）：77-81（GU Yanyan，WANG Weihao.Urban Land Use Evaluation Based on Accessibility of Transport Networks J.Journal of Geomatics，2023，48（1）：77-81）基金项目：国家自然科学基金（42101464）；测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金（21I03）。测绘地理信息2023 年 2 月影响城市居民参与社会经济活动的效率9。例如，有学者根据地铁站点客流特征对站点进行分类，揭示不同类型站点
10、服务范围内的土地利用、可达性等的差异性10；也有学者研究了城市形态和土地利用对网络可达性的影响，发现目的地和土地利用相关指标对出行模式选择的影响最大11。城市公共交通的发展提高了交通网络可达性及出行便捷度，推动了土地利用优化；而土地利用再开发对交通网络可达性提出了更高要求，进一步促进了公共交通系统的提升12，13。因此，准确评价城市公共交通网络可达性对土地利用的更新、交通网络规划等均有重要作用2。针对传统统计数据、社会调查数据等的数据更新慢、数据获取较为困难等问题，本文提出了一种基于兴趣点（point of interest，POI）数据和复合网络可达性的定量评估土地利用的方法。先设计了一种融
11、合公交和地铁两种出行模式并考虑换乘的可达性计算方法，再运用地理加权回 归（geographically weighted regression，GWR）模型从网络可达性视角定量分析与揭示城市不同土地利用类型空间分布的异质性特征，为政府部门进行城市交通网络设计和制定用地规划提供参考。1 研究区与数据来源1.1研究区格网划分地理格网作为统计分析的基础单元，将自然、人文要素信息集中到统一的单元中，实现了多源、多尺度信息的融合，已成为一种常用的空间分析单元。国内外研究通常将交通站点的服务半径定为 4001 000 m14，15。已有研究表明，在交通站点 400 m 与800 m 范围内的因素对其客流的
12、影响结果差异较小16。本文选取上海市为研究区域，同时考虑相邻站点间的欧氏距离，将上海市公共交通站点的服务范围定为 400 m，并基于 ArcGIS 软件将研究区域划分为 7 826 个 400 m400 m 的规则格网（每个格网至少包含一个公交站或地铁站）。1.2公共交通数据公共交通数据来源于高德地图以及图吧公交网站。本文共采集了 11 591个公交站点，1 141条公交线路，以及 345个地铁站点，15条地铁线路。先从图吧公交网站获取上海市公交和地铁的线路名称，形成公交、地铁线路名称表；再根据线路名称，通过调用高德地图应用程序接口（application program interface，
13、API）获取了截至 2019 年 12 月上海市公交、地铁的站点和线路数据。1.3POI数据1）POI数据重分类。POI数据是一种微观尺度的数据源，包含时空维度上的社会经济活动信息，可以有效克服土地利用数据更新慢、数据获取困难等传统难题，有助于研究者更准确、更快速地了解城市土地利用的空间分布与变化过程。本文采用 POI数据来描述上海市的城市用地布局，原始 POI数据类型较多，且类型之间存在重复交叉现象，需要进行重分类。本文将 POI分为 6个类别，如图 1所示17，18。2）POI 权重确定。在城市中，不同地理实体对象的占地面积差异较大，且决定了该单元内的土地利用类型。因此，仅基于 POI数量
14、的城市土地利用分析结果会与实际情况有较大差异，需要对重分类后的 POI数据赋予权重。通过调用高德地图 API获图 1公交-地铁复合网络示意图Fig.1Diagram of the Bus-Metro Network78第 48 卷第 1 期谷岩岩等：公共交通可达性视角下的城市土地利用评估取上海市的兴趣面数据，得到上海市主城区 8 928个兴趣面的空间分布图。每个分析格网中包含了不同类型的地块和 POI，使用空间连接方法可以获得每个格网中不同类型地块的面积和 POI的数量。将格网中每一类用地的地块面积作为因变量，相应类型的 POI数量作为自变量，进行回归分析，计算得到各类 POI的系数，将其作为
15、各类 POI的权重，将绿地广场 POI权重设置为 100，POI权重结果见表 1。2 研究方法2.1公交-地铁复合网络公交-地铁复合网络示意图见图 2。本文公交-地铁复合网络的构建包括以下 3个步骤：1）在单层公交网络中，公交站点为节点，在构建公交-地铁复合网络时，通过人工方式，基于最邻近原则将地铁站点匹配到与其最近的公交站点上。2）依据公交复杂网络构建方法建立地铁网络，用GM=(VB(x，y)，EM，WM)表示，其中，VB(x，y)表示网络中的公交站点集（由地铁站点匹配得到）；EM表示站点的边，即地铁线路的集；WM表示地铁站点-站点边的权重。3）公 交-地 铁 复 合 网 络 模 型 可 表
16、 示 为GC=(VB(x，y)，EB+EM，WB+WM)，其中，EB表示公交线路的集；WB表示公交站点-站点边的权重。当节点i、j之间不存在地铁线路时，EM=0，WM=0。2.2复合网络可达性计算方法图 3 展示了格网的复合网络可达性计算方法。其中，实线表示 3条公交线路，虚线表示 1条地铁线路，乘客可以通过不超过两次换乘到达图中所有车站。以其中任意一个站点为起始站，可以用其直达站点数和换乘可达站点数来说明换乘对公共交通可达性的影响。本文将直达格网（无换乘）总数记为T0，一次和两次换乘所到的网格总数分别记为T1和T2。图 3中起始点A的直达格网数为 5，一次换乘可达格网数为4，二次换乘可达格网数为 3。本文在评估复合网络可达性时最多只考虑二次换乘可达格网数，研究区域内格网Gi的复合网络可达性AGi计算公式如下：AGi=T0+T1(1-1T1n)+T2(1-2T2n)（1）式中，n=7 826，为格网总数；1和 2为无量纲的参数，表示由于换乘而从公共交通转换为其他出行方式的乘客的比例，2 1 0。基于上海市公交、地铁的站点和线路数据，本文使用 Gephi软件构建公交-地铁复合网络（包括直
