评估城市地区的交通连接,基于多式联运可访问性

1介绍

运输连接的城市是一个跨学科的概念。在许多情况下,这对评估指标是非常重要的在城市的生活质量。由于日益流行的概念“连接”在交通、经济、和地理科学作品,有一个重要的问题:“什么是连接到什么?”(亚太经社会,2019)。英国国家基础设施委员会将连接定义为“周围的人们可以在(Intra-urban连接),以及(Inter-urban连接)之间不同的地方。”(网卡,2021)。然而,根据测量的目标连接,还有其他连接的定义。

在运输文学,连接被视为衡量旅客和货物流动可以到达其他节点从一个节点直接或间接通过其他节点(罗德里格,2020)。在城市交通中,街道和道路网络的连接性的概念盛行,这被定义为道路和轨道连接的数量一个区域到另一个(亚太经社会,2019)。

连通性的概念和措施有很多,通常表示与交通网络拓扑结构。任何交通网络的主要目的是建立连接,便于联系的个人打算前往和来自的地方。运输连接的研究直接关系到交通网络图的表示形式(罗德里格,2020)。有措施,评价交通网络的连通性是无量纲比率:α,β/互联互通指数(Kansky 1963;尤因,1996;Saikia凹地,2023年)、γ、网络直径、等(Kansky 1963;Saikia凹地,2023年)。新指标添加到这些措施,考虑旅行时间(林和舒勒,1981年)。绕道指数显示的距离/时间比直线和两个部分之间的道路网络(Guze 2019)。一些模型结合通信需求的指标和不同类型的转移(哈达和转让人,2010;Kurlov et al ., 2022)。

此外,还有一个社会的组成部分连接。交通网络和连接发挥重要作用在让穷人获得基本需要像就业、教育和医疗保健(Mattioli et al ., 2017)。通过这种交通网络可以帮助减少贫困(江et al ., 2020)。然而,埃尔南德斯和戴维拉(2016)发现,虽然连接确实可以消除贫困的一个重要因素在物理上边缘地区这些地区往往忽略设计连接网络的过程中由于缺乏力量和影响的居民在政治决策。

不仅在交通研究中,连通性评价方法结合道路网的特征。一些模型结合通信需求的指标和不同类型的转移(哈达和转让人,2010;Kurlov et al ., 2022)。其他模型需要更复杂的数据集,如人口、需求、运输区、中心景点等等。可以找到更全面的研究领域的公共交通网络的连接,人们的社会需求,公共交通的易访问性的差异取决于领土,可以考虑(柯里,2010;Bolleter et al ., 2021)。

路或公共交通网络连接也可以形成一个屏障。公路网络显然彼此连接城市,但是城市的复杂结构和整个道路网络导致一些地区可能贫穷联系周围的土地用途。区域道路网的许多尽端路可能不连接到市区或其他偏远地区的城市,因为它将需要更长的时间到达比只乌鸦从块到块(Litman 2009;罗德里格,2020)。区域的连接数整个街道和公路网络也决定了旅行或通勤的时间(莱文森,2012)。上下班时间是正常时间旅行的人从家到他们的工作(bloom Nayka, 2022)。仍然没有统一标准,平均一个人应该花多少时间绕着城市或去工作。这是第一次提到的马,在那里,他发现了一个常数1 h让在家工作和(马1994)。这座城市可能增长和扩张,但旅行时间从城市边缘的中心仍然是30分钟由于技术的进步和交通模式(马1994)。然而,在今天的环境中,一些研究基于GPS数据的运动人(Rhee et al ., 2011;贾et al ., 2012;Vazquez-Prokopec et al ., 2013;金et al ., 2022),手机运营商的数据(龚et al ., 2014)表明,在不同的城市不同的大小和不同的街道和公路结构,城市发生了很大变化,周围的旅行时间,很难确定理想的“马的常数”。

在本文中,我们考虑运输连接城市的相互交通的可访问性。不像其他作品,评价城市交通连接通过街道和道路网络的拓扑特征图形式(Galpern et al ., 2018;Scoppa et al ., 2019;Scoppa Anabtawi, 2021),我们比较所有城市街区之间的旅行时间的价值在一条直线(欧氏距离)和公共交通。与绕道指数(Guze 2019)或PRD (Scoppa et al ., 2019),我们不考虑连接两部分的街道和公路网络,但所有城市街区,本文作为一个城市的空间单元。这种方法使我们能够看到城市的哪些部分是“切断”通过公共交通网络。

2材料和方法

在这项工作,城市的交通连接是评估通过旅行时间块之间的欧几里得距离和公共交通路线。该方法分为三个步骤(图1)。

1。preparation-preprocess必要的数据得到的几何城市街区和运输图;

2。计算城市街区之间的最短旅行时间使用欧氏距离和公共交通通过联运图;

3所示。集群基于得到的时间值的组块,比较行政“归属感”。

所有的块之间时间矩阵得到。减少使用该算法获得的数据的维度t-SNE (t-Distributed随机邻居嵌入)(Maaten和辛顿,2008年)。集群的块使用高斯混合模型(雷诺兹et al ., 2009)。在这篇文章中,该方法适用于四个城市:圣彼得堡(俄罗斯),赫尔辛基(芬兰),斯德哥尔摩(瑞典),阿姆斯特丹(荷兰)。

2.1预处理的必要数据

第一阶段(图2)上传数据集城市边界和行政区划,水体、街道和公路网络城市切成块。有必要降低水体和道路的几何图形的几何城市行政边界和添加行政区划的几何图形。重要的是要澄清,并非所有的数据是来自OSM (OSM, 2022)在正确的质量,所以一些数据,例如,在水和/或行政区域赫尔辛基(2022),阿姆斯特丹(2022)和斯德哥尔摩(2021)来自国家门户空间数据。

公共交通路线和停止也可以同OpenStreetMap (OSM, 2022在城市的行政边界)。联运图是通过结合走图和图顶点对应的公共交通停止(Mishina et al ., 2022)。图中的链接是行人部分和公共交通路线。不同类型的公共交通的路线,以及行人图,连接在一个单一的网络,节点连接的行人部分和公共交通停止。每个链接的图是一种车辆通过相应的部分,和每个节点与一组模式的交通停止对应点。的重量所花费的时间通过他们的链接。

2.2旅行时间计算

每个街区构造质心和最近的点图的搜索。在极少数情况下,同一个节点同时两个街区。每个块(最近的点图的)我们寻找最短的距离从一个节点到另一个使用迪杰斯特拉算法关颖珊et al ., 2003)。我们获得了相似矩阵的所有块之间的距离。知道所有块之间的距离,我们计算的最小时间乘坐公共交通工具(使用联运图(Mishina et al ., 2022))。结果,我们得到矩阵之间最短的距离和时间都可以映射的块(图3)。块之间的欧几里得距离,我们看中的所有块直线之间的距离从质心到重心。

同一块的连接可以是不同的,这取决于它的网络。整个街道和公路网络可用于车辆旅行,除了人行道。然而,城市结构和布局可以复杂:例如,城市的不同部位可能由自然障碍(河流、森林公园、峡谷等),从而减少的可能性,创造一个不间断的街道和公路网络(Litman 2009)。城市的一部分可能会被连接到另一个只有一个桥在大街上和道路网络的运动车,当公共交通的时间,他们可能会连接不仅通过公路,而且通过铁路或地铁网络。

2.3聚类

集群块(图4),它是必要的,以降低数据的维数和选择一个聚类算法。从矩阵表示转换到二维表示,降维算法t-SNE (t-Distributed随机邻居嵌入)(Maaten和辛顿,2008年)是使用以下参数:n_components = 2,困惑= 100,n_iter = 1000,随机状态= 7575。高斯混合模型(GMM) (雷诺兹et al ., 2009)是一个参数的概率密度函数表示成一个加权和高斯组件密度)使用以下参数:random_state = 7575, covariance_type =诊断接头,init_params =“kmeans”被选为集群。降维后的数据的分布,以及必要性不排除任何点(因为每个特征块),有必要选择这种方法的分类。集群的数量选择使用轮廓分数(Rousseeuw 1987),它提供了集群的选择最好的数量相对于每个对象如何与一个不同的数字集群的集群。对于每个集群,中位数时间计算基于掉进它的块。相互比较的集群,他们被增加平均时间排序,第一个集群被绿色(最好的连接),最后一个集群被分配红(最糟糕的连接)。因此,以下值均获得以下城市:圣彼得堡(俄罗斯),赫尔辛基(芬兰),斯德哥尔摩(瑞典),阿姆斯特丹(荷兰)。

2.4实验

联运图用于这项工作,计算块之间的旅行时间,是一个灵活的和可定制的工具估计交通情况。然而,我们也可以使用这个工具模型潜在的公共交通网络的变化。为了这个目的,我们已经添加到联运图4地铁站的绿线,它仍在设计(图5)。站的坐标中手动添加的收集运输图当地铁路线结合OSM成一个单一的图表。

接下来,使用该方法计算被重复。一块直方图分布的可访问性是策划。结果显示改善城市的整体连接块(图6)。

3的结果

图7,8聚类的结果显示圣彼得堡街区的旅行时间所有块之间一条直线。总共有13个集群。集群的形状是由城市的地理特征。集群0等地区主要包括中央,Admiralteisky, Petrogradsky的一部分。周边地区(Krasnoselsky的一部分,Moskovsky、Frunzensky Vasileostrovsky)属于集群1 - 3。集群的遥远的中心地区图上的分布和细长的因为他们的地理形状。Kurortny地区分为3集群(5、8、12)。集群12包括最遥远Kurortny区城市中心的一部分。

图9,10聚类的结果显示圣彼得堡块由公共交通旅行时间的价值从所有块。总共有13个集群获得根据给定的参数。集群0和1,与集群的欧几里得距离,包括更多的中心区域(中心、Admiralteisky Petrogradsky, Vasileostrovsky)。聚类,我们认为城市的交通连接相互交通的可访问性的城市地区,在引言部分如上所述。与聚类的结果块的欧几里得距离,可以看出不同阻塞连接到其他通过一条直线的距离和公共交通的路线。例如,块普希金区是由一条直线连接比公共交通路线。这可能是由于这一事实公共交通基础设施欠发达城市的在这一领域。

欧几里得距离聚类的结果表明,许多地区的中心和外围形成一个集群主的飞地(图7,8)。等领域有许多地理边界和相互接近。图9,10不再显示,这些地区形成一个飞地。尽管地理接近,通过公共交通,他们不太容易在时间相对于彼此。Vyborgsky, Kalininsky的一部分,Krasnogvardeisky地区形成一个飞地。中央,Admiralteysky地区和Moskovsky涅夫斯基地区相连。偏远地区形成几个飞地:Petrodvortsovy Krasnoselsky的一部分,部分地区形成集群9 (图10),他们的其他部分已经属于集群8和16。

图11- - - - - -14显示连接的结果评估的赫尔辛基(芬兰)。聚类的结果块由欧几里得距离(旅行时间图11,12)- 2集群。集群0结合4城市地区,如Etelainensuurpiiri Lantinensuurpiiri, Keskinensuurpiiri Pohjoinensuurpiiri。

公共交通的出行时间,6块形式集群(图13,14)。集群5包括从赫尔辛基市区最远的地区(Ostersundominsuurpiiri Itainensuurpiiri和Pohjoinensuurpiiri)。地区Etalainensuurpiiri、Lantinensuurpiiri Keskinensuurpiiri和Pohjoinensuurpiiri组合成1集群飞地(0 - 3)。

聚类的结果旅游时间值之间的欧几里得距离和公共交通的所有块显示,有许多自然壁垒在赫尔辛基,在介绍中提到的部分。城市分为2集群的直线,而不是6的公共交通网络。

15的数据和补充图S1-S3显示连接的结果评估城市街区在斯德哥尔摩,瑞典。斯德哥尔摩,像上面的连通性评估完成的城市,有许多的自然壁垒的形式Norrstrom和Soderstrom河流。块的连接由欧几里得距离和公共交通很不平衡。Sodermalmas市区,Kungsholmens Spanga-Tensta形成一个飞地6和7的集群(补充图S3)。然而,这些领域的一些地区属于完全不同的集群。这可能是由于存在许多死胡同里的街道和公路网络公共交通旅行。少量的块Hasselby-Vallingby和Bromma社区属于集群0和1 (补充图S3)。这些地区有最终的地铁车站连接到城市中心(0 - 2)集群。地铁线路的一部分不属于城市的行政边界,所以附近的社区属于其他集群(本文只考虑连接块属于城市边界)。

补充图S4-S7显示连接的结果估计阿姆斯特丹(荷兰)。欧几里得距离,城市地区分为11集群(补充图S5)。一些地区远离城市中心形成的集群,集群等7和9。然而,当评估由公共交通连接,这些地区得分更高。Oud-Oost社区更好地连接到所有其他地区的城市公共交通比直接行(补充图S7)。

4讨论

提出了一种方法来评估城市公共交通的连接。模型连接的城市我们使用公开数据,如几何图形的城市与公共交通线路停止,联运的构造图。摘要交通连接是城市地区的相互交通的可访问性。评估连接计算平均旅行时间从每季度对所有其他直线(欧氏距离)和公共交通网络。这种方法使我们能够比较城市地区可以通过时间旅行,彼此连接,以防他们身体亲近或疏远。应用不同城市显示的方法,例如,在城市里,那里有天然屏障的形式河流、运河、等,可由公共交通由一条直线,可访问性有很大区别在圣彼得堡和斯德哥尔摩。另一方面,结果表明,在阿姆斯特丹和赫尔辛基等城市有发达的交通系统,自然壁垒并不总是良好的城市交通连接的一个障碍。这种方法没有考虑的整个数据集城内交通。这种方法的一个弱点评估连接通过联运的可访问性是资源密集型的配置图。图是为整个城市建造以来,有必要考虑到运输的速度可能由于速度政权因部门不同。 The presented method makes it possible to assess the connectivity of urban areas through the public transport network. A spatial unevenness model can be constructed for specific areas. With the method, it is possible to single out the enclaves of territories, which possess greater connectivity due not only to the street and road network but also to the geography of the city (elongated districts, many rivers and channels, river sides connected with bridges, isolated islands and so on). The method can be used to make urban planning decisions about the provision of urban infrastructure, allows for ongoing monitoring of the situation and filling in the gaps.

5的结论

本文提出了一种方法来评估城市环境作为传输连接的领土。作为城市环境的领土单位,选择城市街区,通常作为一个城市的空间规划的结构单位。这允许我们给更大的通用性方法,我们可以获得世界不同城市的类似的估计。所得估计的估计比较偏僻的欧几里得距离的街区。因此,欧氏距离作为基线估计。方法的基本假设是,城市的交通系统应该给一个更好的估计比基线的城市交通连接。

这个假设被证明是合理的城市交通系统没有自然障碍,例如,在大陆赫尔辛基的一部分。同时,如果有重大障碍的形式在城市网络的运河和河流,评估结果是更糟的是,我们可以看到在圣彼得堡或阿姆斯特丹。

因此,该方法可以作为一种方便和简单的质量评估组织的城市交通系统,作为一种工具的改进。

数据可用性声明

公开的数据集进行分析。这些数据可以在这里找到:https://www.openstreetmap.org;https://maps.amsterdam.nl;https://dataportalen.stockholm.se;https://www.hsy.fi。

作者的贡献

文学评论-,和LS。方法——门将和新西兰。描述的方法——我和星期。认可的方法——g·。结果与讨论——我。监督——某人和SM。概念性的想法——SM。

资金

本研究为俄罗斯科学基金会资助协议17-71-30029 (https://rscf.ru/en/project/17 - 71 30029/圣彼得堡),联合融资的银行。

的利益冲突

作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。

出版商的注意

本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或出版商、编辑和审稿人。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。

补充材料

本文的补充材料在网上可以找到:https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/fbuil.2023.1148708/full补充材料

引用