基于交通网络的可达性分析方法

8.4.2　基于交通网络的可达性分析方法

基于交通网络的可达性分析方法又可以分为两种，一种是时空距离法，另一种是拓扑度量法。

时空距离法是最常见的解决最短路径或最佳路径的方法。最短路径是指距离最短的路径。确定最短距离常常具有现实意义。例如我们前面所说的，火灾发生时，我们需要知道到最近的消防栓的路径。同样我们感兴趣如何到达距离我们住处最近的商店、学校、医院等。最短路径是指把网络边都考虑成抽象的线，不考虑它们的阻力(等级)的不同，只考虑它们的长度的区别。对于最短距离的量测我们通常假定道路是相同的。即道路没有等级或流向的差异。但是在日常生活中，道路不可能是完全相同的。例如城市道路可以分为快速路、主干道、次干道、支路等。在规划中，对于干道我们又可以分为交通性的和生活性的。不同等级和性质的道路，设计的行车速度是不一样的。在选择出行时，我们可能会有意避开那些交通繁忙的道路，而选择距离稍远但是速度更快的道路。同样，道路也有流向的差异。有些道路是双向通行的，然而有些道路可能只是单向通行的。方向的差异也影响了人们出行的选择。因此，最短的路径不一定就是最好的路径。对于最佳路径，不但要考虑它们的长度的不同，还要考虑边与边的阻力(等级)不同，因而与实际情况更接近。对于最好路径，我们可能考虑的是如何做到时间最省、费用最小等，即如何以最小的代价完成交通。最短路径或最佳路径并没有本质的区别。

对于最短路径或最佳路径，其分析方法基本是相同的。Dijkstra算法是典型的最短路径算法，用于计算一个结点到其他所有结点的最短距离和具体路径。它的基本思想是由起始点开始，按照最短的路径寻找下一个结点，然后剔除这个结点，再次寻找距离最近的结点，以此类推，直到遍历所有的结点。Dijkstra算法简单易懂，但由于它遍历计算的结点很多，所以效率低。对此，已经有许多改进的最优路径搜索方法。

另一种基于交通网络的可达性分析方法是拓扑的方法。拓扑度量法用于量测网络中各个结点或者整个网络的连接程度，这种连接程度从一定程度上反映了结点的可达性。拓扑度量法将现实中的交通网络抽象成图，通常只考虑点与点之间的连接性，而不考虑它们之间的实际距离。连接两点的具有最少的线段数的路径就是这两个结点之间的最短路径，最短路径包含的线段数是这两点之间的拓扑距离。拓扑可达性主要是用来度量在一个由结点与道路构成的系统网络(道路交通网络)内各个结点间的可达性。建立在拓扑网络上的可达性度量方法，根据度量因子所采用的运算方式差异，可划分为基于矩阵的拓扑法与基于空间句法的拓扑法。在许多实际问题中，我们常常遇到需要判断交通网络中一个结点到另一个结点是否存在通路的问题。可达性矩阵就是用矩阵形式反映有向图各顶点之间通过一定路径可以到达的程度。因为可达性矩阵通常表示为一个元素为1或0的布尔矩阵，因此可达性矩阵表明了图中任意两个结点间是否至少存在一条路以及在任何结点上是否存在回路的问题。当然可达性矩阵的概念，可以很容易地推广到无向图中。应用空间句法来量测交通可达性是目前流行的方法。空间句法最初是应用于建筑领域，主要用来衡量建筑内部的连接性。后来，空间句法应用于从小建筑扩展到大建筑，即城市形态。应用空间句法分析城市形态时，首先要利用地图绘制城市外部空间构成关系的联系线(类似于城市街道路网)，以此构建轴线地图。通过分析轴线地图中网络的连接程度(称为集成度)，并将其分类，就得到了不同集成度分布图(图8-5)。通过空间句法所构建的轴线地图不仅反映了城市形态的整体和局部结构特点，而且也反映交通的连接性。近年来，越来越多的研究开始应用空间句法来分析航空和地铁网络交通的可达性。这是因为，轴线地图所强调的结点之间的关系与航空网络和地铁系统的需求是一致的。对于搭乘飞机和地铁来说，人们更关心的是如何减少换乘的次数，而不是实际出行距离的远近。下面的例子即是用空间句法来分析城市道路的连接性。