基于改进的两步移动搜索法的南京市居民护理设施的空间可达性分析外文翻译资料

基于改进的两步移动搜索法的南京市居民护理设施的空间可达性分析

原文作者：Jianhua Ni,Jinyin Wang,Yikang Rui,Tianlu Qian and Jiechen Wang

摘要：民政管理部门需要可靠的无障碍措施，以便能够准确地确定住宅护理设施短缺的地区。在前人研究的基础上，本文提出了一种改进的变量两步移动搜索区(EV2SFCA)方法，该方法通过动态求和设施周围的人口来确定设施搜索区的大小，直到设施与人口的比率(FPR)小于FPR阈值(FPRT)为止。为了尽量减少供给和需求搜索区不匹配的错误，本文提出，设施和人口搜索区必须包含在计算可访问性的其他位置。通过对南京地区住宅设施空间可达性的评价，证明了该方法在准确确定搜索区大小和识别空间可达性变化细节方面是有效的。该方法可方便地应用于其他公共卫生设施的评估，并可为政府部门在空间规划和识别短缺与过剩地区等问题上提供指导。

关键词：两步移动搜索法；空间可达性；住宿护理设施；搜索范围

1. 引言

近年来，人口老龄化给中国政府带来了前所未有的挑战，其中最重要的任务之一就是为老年人提供公正、公平的住宿服务。然而，提供老年人护理是一项非常复杂的挑战，受许多空间因素（如道路、地理位置）和非空间因素（如社会阶层、收入和年龄）的影响。中国政府通常是从非空间的角度来衡量住院治疗的获取情况，而不是综合考虑非空间和空间因素。中国民政部门和规划部门迫切需要可靠的无障碍措施，以准确地识别住宅护理设施的短缺和过剩地区。

在卫生保健领域，可达性测量方法很多。潜在的空间可达性，包括区域可用性和区域可及性，通常用于衡量初级保健的可及性。区域可用性方法是在一个区域内按供求比例表示的。基于这种方法的政府资助很容易实施，因为该地区通常作为行政边界预定义。然而，这种方法往往会招致尖锐的批评，因为它不能揭示边界内的详细空间变化，而且区域内的人也不会在区域边界之外寻求关注。区域无障碍方法考虑了不同区域供求位置之间复杂的相互作用。重力模型是一个区域可用性（需求与供给比）和区域可达性（供需互动）的集成。虽然重力模型理论上更可靠，但它涉及更多的计算和编程，而且不那么直观。

两步移动搜索法实质上是重力模型的特例，它比重力模型更直观、更容易计算。然而，尽管2SFCA方法在许多研究中得到了广泛的应用，但由于它没有考虑同一区域内的距离衰减，因此受到了尖锐的批评。E2SFCA和KD2SFCA是两种扩展的2SFCA方法，它们通过将搜索区划分成几个子区域来解决距离衰减问题，每个子区域根据距离阻抗的不同程度用不同的权重值来评估。所有移动搜索框架的另一个问题是选择适当表示空间可访问性的功能形式。为了解决这一问题，wan等人提出了一种三步浮式搜索 (3SFCA)方法，该方法认为由于供需之间的潜在竞争，人们在搜索区的所有可用供应地中都有可能选择访问任何一个供应点。Luo将Huff模型引入FCA方法，解决了距离阻抗和供电容量对空间可达性的影响。DeLamater建议，所有FCA指标都是基于这样的假设，即供应配置优化以满足需求。

传统的移动搜索方法是建立在固定的搜索范围内的所有供求位置。然而，在现实中，不同地区的人口供求能力可能有很大的差异，城市居民往往比农村地区的人走得更远，寻求照顾的距离更小。因此，每个供求地点应有不同的搜索范围。许多研究都努力通过调整固定搜索范围的大小来解决利用问题。Alexandrescu等人根据病人的流量数据，确定了搜索范围的大小。Judge等使用Thiessen多边形来定义搜索范围的大小。Yang等建议根据提供者类型或邻域类型改变设施区域的半径，以改进2SFCA方法。McGrail和Humphreys通过引入有上限的访问阈值限制了大城市人口的搜索范围。McGrail和Humphreys引入了一个五层动态搜索范围大小，以解决搜索区大小突然变化的问题。Wang和Wheeler基于癌症登记数据和贝叶斯Logistic回归模型，构建了所有癌症的诊断搜索区。

Luo和Whippo提出了可变两步浮式搜索区(V2SFCA)方法，通过动态增大搜索区的大小来计算搜索区的供需规模，直到需求和供需比例都达到各自的阈值为止。虽然V2SFCA方法利用了动态搜寻的大小，因而具有更高的实用性和有效性，但由于它考虑了供水地点周围的单一人口，因此可能会计算不准确的搜索区大小。然而，供水量在确定搜索区规模方面也起着重要的作用。在确定搜索区大小方面的不准确导致对人口搜索区大小的不正确计算，从而影响最终的可达性结果。此外，传统的2 SFCA方法(如E2SFCA、KD2SFCA、V2SFCA)在计算空间可达性时没有考虑供需流域之间的交叉矛盾。它假定，一名医生搜索区内的人口有足够的能力从该医生所在的地点寻求护理，而人口搜索区内的保健设施有足够的能力向该人群提供服务。然而，情况并不总是如此。图1所示的两个模拟系统可以说明这种限制。

在系统#1中，假设设施单元a和b的搜索区大小为20，人口单元A的搜索区大小为5。根据传统的2 SFCA方法，设施单元A一定会向A单元提供服务，因为A人口单元位于A单元的搜索区范围内，但A单元的搜索区面积小于A单元与A单元之间的行程时间。在系统#2中，假设人口单元A和B的搜索区大小为20，设施单元a的搜索区大小为12。根据传统的2SFCA方法，由于a单元在B单元的搜索区内，所以B单元肯定会去设施单元a进行服务。然而，设施单元a的搜索区面积小于a单元与单元B之间的行程时间。事实上，设施单元a很少向B单元提供服务。

在本文中，我们提出了一个增强的变步浮动搜索区（EC2SFCA）的方法，它既克服了流域的大小计算不准确的问题，同时也最大限度地减少了错误，从供给和需求不匹配的搜索区，相比V2SFCA方法。第二部分详细介绍了数据来源、方法的步骤、参数设置和空间可达性计算。第三部分比较分析了在住宅保健设施在这个空间可达性研究V2SFCA和EC2SFCA方法产生的结果差异（物）在南京。第四部分讨论了需要进一步研究的问题，最后一节总结了本文的贡献。

1. 研究方法

2.1研究区域

该方法已应用于南京地区RCFs的空间可达性测量。南京是江苏省的省会，地处沿海的内陆，是中国传统的大城市。南京老龄化程度已达23%，增长率超过4%。近年来，独生子女政策和成人儿童地域流动性的增加使得越来越多的成年儿童无法得到老年护理。目前，中国的家庭养老服务已成为中国家庭养老服务的一种替代方式，对有足够需求、资金和机会的老年人来说，南京养老服务行业正经历着前所未有的发展。据2014至2020年间报告全省住宅服务布局规划的南京市城市规划局称，2020年度的住宅服务布局规划数量将是现有数量的2.4倍，证实了南京市住宅小区的可利用性存在很大差距。基于这些原因，本文选取南京市为研究对象，对本文提出的研究方法进行了应用研究。

2.2研究数据集

在这个研究中，南京包括了城市和郊区，其中包括14个行政区的118个街道，如图2所示。根据南京2012次全国人口普查，65岁以上人口总数为735036人。老年人口密度图如图2所示。区域合作框架数据(例如地址、床位号码)和行政数据取自南京市民政局的官方网站。根据这一数据，研究区共有275个RCFs，共有37337张床位。城镇和街道是本研究中用于人口分析的最小地理单位。RCF的空间分布如图2所示。不同大小的圆圈代表着这些地点RCFs中不同数目的床位。道路网络的空间数据来自南京市交通局。基于道路网络的不同道路要素，高速公路的标准速度被定为60km/h，主干道50km/h，二级道路40km/h，其他道路30km/h。

2.3研究方法

为了解决V2SFCA方法的局限性，本文提出了一种确定搜索区大小的改进方法，以及供应（设施）与需求（人口）位置之间严格交叉约束的一种方法。新方法分四个步骤实现，类似于V2SFCA方法：

第一步：第一步是计算设施搜索区的大小。对于每个设施地点i，在预定的初始旅行时间t₀内搜索所有人口地点。计算在旅行时间t₀内设施与人口的比率(FPR)。如果该比率小于固定设施与人口的比率阈值#1(FPRT₁)，则旅行时间t₀是那个设施地点i的搜索区大小。否则，该比率超过FPRT₁，增加旅行时间t₀在新的旅行时间内，通过一个小的增量和加起来，这个设施周围的人口。再次计算FPR比率，然后重复处理，直到该比率超过FPRT₁为止。那个地点的旅行时间是那个设施地点i的搜索区大小。将FPR₁保存到设施位置i。

第二步：第二步是计算人口搜索区的规模。对于每个人口地点j，在预定的初始旅行时间t₀内搜索所有设施地点。?并在第一步中计算出这些设施的FPR值之和。如果总和FPR大于固定设施/人口比率阈值#2(FPRT₂)，则旅行时间t₀那个人口位置j的搜索区大小。否则，增加旅行时间t₀通过一个小的增量和和设施的FPR值在新的旅行时间内，并重复这个过程，直到和大于FPRT₂。在这一点上的旅行时间被认为是该人口地点j的人口搜索区的大小。

第三步：对于每个设施地点i，搜索设施搜索区内的所有人口地点(C_i)。同时，搜索区(C_j)所选人口位置j必须包含设施位置i。然后计算贴现的FPR，D_i。

其中S_i地点i的设施容量，P_j是位置j的人口数量，d_ji是j到i之间的旅行时间，omega;_ji是由高斯函数计算的旅行时间的权重值。

第四步：对于每个人口地点j，搜索人口搜索区内的所有设施地点(C_j)。同时，搜索区(C_i)所选设施的位置，必须包含人口位置j。然后，将步骤3，A_j中推导的折扣FPR和起来。

其中A_j表示人口位置i、D_i的可访问性。omega;_ij是由高斯函数计算的行程时间的权重值。

新方法总共有四个步骤。前两个步骤决定设施和人口搜索区的大小。V2SFCA方法通过递增(Delta;t)计算搜索区的大小，直到从预定的初始行程时间(t₀)达到基本种群(BP)阈值为止。在新方法中，唯一的区别是用FPRT₁代替单种群阈值作为设施搜索区大小的标准。FPRT₁代表设施容量的潜在服务人口比。如果比例等于10/1000，那意味着当一个设施有10张病床或医生时，大约1000人可以到那里服务。新方法中的人口搜寻尺度计算与V2SFCA方法相似。它们都是以增量的方式计算人口搜寻规模(Delta;t)。?在FPRT 2(或V2SFCA中的PPR)之前，增加汇水量是从预定的初始旅行时间(T)开始的。PPR或FPRT₂代表目标设施的人口比例。如果比例等于30/1000，那就意味着1000个人应该拥有30张床或为他们服务的医生。

最后两个步骤是计算折扣FPR和空间可达性，这类似于V2SFCA方法中的步骤。在V2SFCA方法的第三步，它只要求人口的位置应该在设施搜索区内。但设施位置可能在人口聚集区以外。同样，在V2SFCA方法的第四步中，设施位置被要求位于人口搜索区内，但是人口位置可能在设施搜索区之外。与此相反，新方法规定了严格的限制，以确保设施和人口搜索区必须同时包含其他地点，并在供需汇水不匹配时尽量减少误差。

2.4参数设置与计算

中国南京市民政局建议，20分钟是老年人到达最近的RCF的合适时间。因此，本研究采用全床层平均数会比老年人口平均二十分钟以内的设施选址为FPRT₁（135/50000，平均数是135例，床都和平均老年人口在二十分钟内50000）在步骤1。中国民政部还建议，床位三十张/每千名老年人的标准，因此我们以30/1000为步骤2中的FPRT₂。使用ArcGIS 10.1网络分析模型的ESRI OD成本矩阵函数实现了人口与设施位置之间的旅行时间。在本研究中，我们以两个小时为最大旅行时间，得到30024对OD对。

V2SFCA方法采用简单的逐步高斯函数计算三个区域的权重(1.00，0.42，0.03)，即当搜索区为45 min时，1区在15 min内，2区为15~30 min，3区为30~45 min。为了揭示更详细的空间分布，本文采用连续高斯函数作为距离衰减函数。空间可达性可能对表示距离阻抗系数的beta;值敏感。在医疗保健可达性研究中，高斯函数中的beta;值通常设置为大于1。然而，由于旅行频率较低，测量RCFs的可达性时，重量可能会缓慢衰减。本研究将高斯函数设为beta;=1，并利用VISUAL BASIC开发工具计算各人口位置的加权行程时间和空间可达性。

1. 结果

表1显示统计设施和人口搜索区的大小用EV2SFCA法确定FPRT₁=135/50000，t₀=5分钟，Delta;t=1分钟,FPRT₂=30/1000,V2SFCA方法（即平均老年人口在二十分钟内）BP=50000，t₀=5分钟，Delta;t=1分钟,PPR2= 30/1000。V2SFCA法的设施搜索区大小范围为5~67 min，平均25.53min，标准差13.95min。EV2SFCA法的设施搜寻范围较大，5~118 min，平均27.71min，标准差

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