基于静态公交可达性方法框架的公交系统时空分析外文翻译资料

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基于静态公交可达性方法框架的公交系统时空分析

摘要：本文分析了河谷的公交网络、服务覆盖率，以及在给定的距离和时间内，适宜接入该网络的河谷人口所占的份额。它还分析了河谷内公共交通通道的空间关系。利用通用公交馈线规范（GTFS）数据集和GIS网络分析，分析了公共交通的时空接入。GTFS数据集是使用从调查中获得的数据为河谷开发的。结果表明，39%的山谷人口可以在500米范围内乘坐公交车。研究发现，到最近公交车站的人口加权平均距离为894米，在山谷中需要16分钟。该空间地图将该区域划分为不同级别的公共巴士通道，突出了与河谷现有交通拥堵相关的需要投资的区域。

关键词：可达性、GTFS、GIS、公共交通、空间分析、城市交通规划

1导言

城市的交通系统与城镇的发展息息相关。它在社会经济增长中发挥着重要作用，确保了城市的活力。公共交通提供了长期的可持续性，可以大容量通勤到相当长的距离，对经济和环境的负担更小。在大多数发展中城市，公共交通的分布。服务仅限于特定区域，主要是在城市。在缺乏分布式道路网络的情况下，这些服务被不公平地传播，并被限制在有限的空间内，从而增加了交通活动，尤其是城市地区。公共交通在城市系统中扮演着两个重要角色。它为没有任何可行替代方案的居民提供中长途交通——交通的社会公平作用。并通过减少燃料消耗和排放发挥工具作用。因此，它通过促进其他城市互动和经济的增长，在城市结构中发挥着至关重要的作用。然而，要想使公共交通在城市结构中发挥重要作用，它还需要易于使用和随时可用。公共交通的使用对其成功运营具有重要作用。在城市规划中，评估城市的可及性以进行适当的管理已成为必然。一般来说，无障碍设施是一种方便人们到达目的地并进行活动的设施。然而，在不同的学科中，公交可达性是从不同的角度进行分析的。交通规划师的分析重点是机动性（车辆出行），土地使用规划师的分析重点是地理通道，服务提供商的分析重点是服务提供的便利性。根据评估指标和目标，可访问性指标各不相同。公交可达性的估计主要受交通需求、机动性、模式、可承受性、集成、管理、用户信息和连通性等因素的影响。一般来说，有两种观点，一种是与公共交通的距离，另一种是旅行成本（时间或关税）。为了更好地理解交通基础设施和土地利用模式之间的关系，通常会从流动性和可达性两方面对交通项目进行分析。最近，可达性甚至被认为是公共交通绩效评估中的一个社会指标，并被用作评估公共交通系统的工具。因此，测量可达性水平对于理解公共交通系统至关重要。大量文献显示了各种可访问性度量。 随着数据可用性的提高和测量工具的改进，可访问性的不同组成部分被测量。出行时间、成本、活动的空间分布、基于时间的可用机会、社会经济和人口因素、服务覆盖率、服务频率、车辆容量等变量通常用于衡量可达性。无障碍措施主要分为四个主要部分：交通部分（出行时间、成本、移动努力）、土地利用部分（机会活动的空间分布）、时间部分（到达活动或机会的时间限制）和个人部分（社会经济和人口因素）。在可达性测量中，通常使用人口和服务设施，即公交车站、旅行时间和目的地的可达性。由于变量范围广泛，可访问性的衡量标准可能因研究目标和数据可用性而异。复杂工具的使用对规划和制定无障碍措施产生了影响。测量公共交通可达性的尝试很久以前就开始了，由于其测量方法的多样性，人们仍然越来越关注公共交通可达性。[8] 通过将广泛的测量分为三个模型简化了测量：一个是系统可访问性模型，代表总体可访问性，但缺乏实际的交通可访问性。第二种是系统促进的可达性方法，该方法可能通过纳入时间成分来衡量实际的公交可达性，但无法衡量可用的机会。第三种方法是衡量与可能目的地数量相关的活动和机会的模型。由于其确定性方法，它无法测量消费者对公交网络的偏好。因此，无障碍措施的结果可能因建模方法和使用目的而异。最近的研究表明，时间和空间与个人流动性的整合，将基于地点的视角转变为基于人的视角。地理信息系统（GIS）的最新进展拓宽了其测量时空地理总体可达性的方法。使用通用公交馈线规范（GTFS）数据和详细的出行调查有助于捕捉公交网络的变化。一个被广泛接受的标准化运输数据集，也称为通用运输馈送规范（GTFS），用于测量可访问性的时间维度。GTFS是一种基于文本文件的标准格式，用于分发和交换有关交通系统及其时间表的数据。GTFS于2005年在波特兰（Portland）推出，目的是创建一个旅行计划器，后来在2007年由谷歌（Google）开放供一般使用。大多数商业路线规划软件都可以将完整的公交方案（时间表）导出到GTF。谷歌公交通过公共交通机构自愿共享的数据，为许多发达城市分发GTFS文件。最近的研究一直在使用通用公交馈线规范（GTFS）和ArcGIS网络分析工具来测量最短路径方法以及特定节点之间的行程时间。它已被用于各种公交系统中，用于定位高活动性公交车站、模拟出行需求、服务提供商之间的数据交互、更新公交信息以及模拟出行生成。本研究旨在探索公共巴士通道和人口与其位置之间的空间分布关系，为山谷公交线路开发GTFS数据集，并调查其在网络分析中的应用，并为公共交通发展制定政策建议。第2节简要概述加德满都河谷的公共交通系统。在第3节中，我们描述了山谷案例中使用的方法的应用，随后是结果和讨论。最后，我们将为公共交通规划者提供总结和见解。

2加德满都河谷公共交通系统

加德满都河谷是尼泊尔人口密集的城市之一，2011年人口为260万，2018年估计为300万，年增长率为4.3%。从地理位置上看，巴克塔普尔、加德满都和拉利特普尔共有三个区，共有1136个区。尼泊尔目前的联邦系统已经合并了病房和市镇，将病房总数从1136个减少到251个。加德满都山谷有100多条公交线路，服务27%的出行需求。但公共巴士模式所占比例仅为总客运量的2%。在城市地区，到达最近公交车站的平均时间为12分钟，在农村地区为73。全国调查还显示，66%的家庭居住在距离最近的公交车站30分钟的范围内，25%的家庭居住在30分钟到3小时的范围内，10%的家庭居住在距离最近的公交车站3小时以上。根据国家计划委员会第15份方法文件，79%的家庭可以在步行30分钟内使用公共交通工具，预计到2024年将达到99%的人口。城市的快速城市化正在加德满都山谷增加个人机动车辆。加德满都山谷的公共交通可以追溯到1959年，当时有当地的公共汽车服务。后来，合作社Sajha Yatayat于1961/62年开始提供公共交通服务，1975年，沿着13公里的公路跨度在加德满都山谷开始提供无轨电车。然而，由于管理体制薄弱和外部干扰，国有公交失败。从那时起，私营部门开始主导交通服务。1992年制定的《车辆和运输管理法》允许私营公司经营公共交通。2015年，尼泊尔制定了国家可持续交通战略（NSTS）（2015~2040年），旨在发展高效、便捷、以人为本的交通。该总体规划于2017年制定，旨在改善河谷的城市交通系统，以建立可持续的城市交通网络。因此，配备了一些改进设施的大容量（45-55座）城市公交车投入运营。为加德满都河谷所做的研究指出了公共交通的主要问题，如出行时间较长、运行时间不规律、公交车站等待时间较长、拥挤、车内不安全、路线重叠、对乘客的服务较差，从而导致人们转向私家车。

图1 显示山谷道路网和公交线路的研究区域

3 方法论

在这项研究中，我们首先使用基于文本文件的标准格式，为硅谷的41条公共公交线路开发了通用公交供给规范（GTFS）数据集，用于分发和交换有关公交系统及其时间表的数据。大多数国家已经开发了标准GTFS数据集，并以通用格式公开提供。硅谷不受监管的交通系统尚未开发数据集。因此，第一项措施是开发GTFS数据集。GTFS由13个单独的文本文件组成，格式为CSV文件，以及6个必需的txt文件：agency。停下。txt，路线。是的，旅行。txt，停几次。txt和日历。txt文件。这些文件以某种方式相互关联，就像trip中的trip。txt与route中的route具有相同的route id。txt，stop_id from stop。txt被用作在route中生成route的唯一id。txt。使用文件格式[30]开发输入数据库，为加德满都河谷的公共交通生成全新的GTFS数据集。它包含公交车辆所走的实际街道路径。使用MS ACCESS中的GTFS数据集开发了路线规划器。所有路线都有其唯一的ID。路线沿线的连续站点都会被添加，并提供公交车在每个站点之间的时间。每条路线都由其类型和使用的车辆类型确定。每个站点都有其ID，并使用纬度和经度进行定位。公交运行信息在时刻表运行参数中给出，该参数具有诸如每条路线的公交服务频率、运行时间的开始和结束，以及每条路线不同时刻表的组合等属性。通过添加一年的操作，它生成输出GTFS数据集，然后导出为文本文件格式。获得的输出数据是GIS网络分析的输入，该分析由ESRI开发的“向网络数据集添加GTFS”工具集动态链接。该工具生成公交线路和站点，并将站点与网络连接起来。为每条公交线路创建站点之间的顺序链接。“将GTFS添加到网络数据集”的主要输出是一个带有时间表参数的公交网络：transit Evaluator，它包含出行时间和时间表计时信息。它给出网络中任何站点之间的行程时间，从而计算每个站点的服务频率。为了测量山谷中的公共巴士可达性，创建了统计分析单元，该单元被标识为病房和具有人口属性的病房的质心。拓扑网络使用GIS的自动过程将质心连接到街道，该过程选择每个质心。它标识街道网络上最接近该质心的点，并生成连接这两个点的新网络链接。它产生了一个具有人口属性的行人网络。质心是步行到公交系统的起点，目的地是公交线路上最近的公交车站。步行网络使用网络分析中的Dijkstra算法确定起点和终点之间的最短路径。在计算行程时间时，考虑了质心和公交车站之间的距离。假设步行速度为3公里/小时。该研究的方法基于从病房质心开始的不同时间间隔的服务访问。公交可达性是人口和到站点的平均旅行时间的函数。为了测量起点和终点之间的交通可达性，在这种情况下，选择市中心的终点设施，即拉特纳帕克。估算了距离目的地5分钟、10分钟、15分钟、20分钟、30分钟、40分钟、50分钟、60分钟和90分钟的公交服务覆盖率。该测试在白天进行，此时交通拥堵程度较低。在一天中的不同时间，可以观察到五条路线上的旅行时间差异。分析了从市中心到公交车和地铁的总体可达性。分析所需的数据来自调查部和已发布的文件。41条线路的始发地和目的地之间的旅行时间的原始数据来源于作者的调查。次要数据，如带有行政边界的街道网络数据，从调查部门获得。OpenStreetMap（OSM）用于获取其他数据，如街道线路、交通设施和建筑物，包括山谷的其他背景数据、一条环路、23条环路外的外围线路，以及环路内的剩余线路。其中，有21条线路的起点或终点位于市中心拉特纳帕克。

4 结果和讨论

图2描述了山谷人口中能够进入公交车站的比例。该图显示了500米到3公里的阈值距离。考虑到距离最近的公交车站500米的起点距离，只有39%的山谷人口可以到达公共交通站。在1500米处，大约90%的人口被适当覆盖。此外，三分之二的人口在1000米范围内可以乘坐公共巴士。大约10%的人口位于公共巴士1.5公里以外。人口覆盖率和公共公交车站的使用率之间的对数关系表明，山谷中的某些地区的人口需要步行相当长的距离才能到达最近的公交车站。通过延长临界距离，大部分人口可以使用公共巴士服务。该山谷的人口加权平均乘车距离为894米。然而，在成熟的公共公交网络中，与公共公交的临界距离为400米，而铁路网络为800米。山谷中较长的起点距离是由于计划外的定居点和糟糕的土地利用规划造成的。

图2 从病房中心到最近的公交车站可到达的人口

根据到达最近公交车站的时间对服务覆盖率进行评估，结果显示，山谷总面积近10%的区域在10分钟步行时间内具有良好的可达性。从公共汽车站步行60分钟可到达山谷地区的近50%。然而，从山谷的人口密度可以观察到，几乎95%的居民居住在50%的山谷地区。人口加权平均时间为16分钟，比其他发达国家要高。

图3最近的交通设施可到达的人口和区域

山谷的地形也导致山谷的少数地区居住分散，这些地区的公共交通覆盖变得更加困难。显示山谷中公共交通通道的空间关系。周边地区与山谷公交系统的联系很差，该地区的覆盖率很低。然而，在该地区提供服务的大多数人口都在城市或城市周边。一些农村人口不太可能使用公共巴士服务。与河谷其他部分相比，河谷南部与公共巴士网络的连接较差。

图4以米为单位显示公交车站距离的空间地图

使用上述方法，从市中心出发的公交服务覆盖率分析如图5所示。图中的颜色表示从0到90分钟的时间间隔，分布图显示了从所有区域到市中心所需的时间。在90分钟内，公共巴士可以覆盖山谷66%的区域，并为92%的山谷总人口提供服务。该图显示，从市中心出发，10分钟内可以到达近26%人口居住的4%的山谷地区。在30分钟的出行时间内，72%的人可以进入中心，92%的人可以乘坐1.5小时的公交车轻松进入市中心。然而，在30分钟、60分钟和90分钟时间内可到达的区域分别为23%、54%和66%。这表明与通往市中心的公共巴士直接相连的市中心区域人口密度过高。空间地图显示，以城市为中心的区域拥有发达的公交网络覆盖，而外围区域的覆盖较差。这可能是由于外河谷地区道路基础设施发展差、河谷地形和人口分散造成的。访问时间是根据13:00的旅行时间估算的，可能会因一天中的时间而显著不同。

图5显示从城市不同地区到达市中心时间的空间地图

对五条主要路线进行了网络分析，以测量

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