论文部分内容阅读
摘要：本文运用分层思想以及通过引入虚拟站点构建换乘链，以西安市为例，阐述如何构建多模式交通网络拓扑。该网络可以模拟所有集成模式可能的换乘情形，形象地反应居民多模式出行的换乘特征，同时建立相应阻抗，通过多模式交通网络最短路径分析检验网络拓扑的有效性。
关键词: 多模式网络;换乘链;网络拓扑。
中图分类号：G250文献标识码： A
0.引言
多模式交通出行是指从起点到终点的一次出行中采用两种或两种以上交通方式换乘出行，其主要强调多种交通方式的联合使用。多模式出行呈现“以公共交通网络为骨干，以小汽车网络、自行车网络、步行网络为补充”的特征。多模式网络是由各交通模式网络与换乘链构成，为了研究各种交通模式网络之间的相互影响，必须处理好多模式网络中的换乘链，使得不同交通模式网络进行衔接。
国外在多模式网络方面有一定的研究，Kristof Carlier[1]基于超图理论建立了分层的多模式网络，构建logit效用模型，研究多模式网络路径选择。Brussel & Zuidgeest[2]通过在多模式网络中引入3D化概念使得不同交通方式在空间上的分离，不同模式之间只能通过换乘链连接。Mandloi & Thill[3]提出了建立物理分离子网络的网络连通性和拓扑关系的方法。国内一些学者也对多模式网络进行了相应探索，王信波[4]利用数据模型分层思想建立非平面特征模型，基于换乘次数约束，提出多模式公交换乘算法。吴信才[5]针对出行者的多模式复合出行需求,构建多模式复合网络拓扑连通关系。上述研究虽然取得了一定成果，但存在建模理论体系不完善的问题，本文对上述研究进行分析总结，形成比较完善的多模式网络建模理论体系，建立多模式网络模型并通过多模式交通网络最短路径分析检验网络拓扑的有效性。
1.城市多模式网络空间关系表达
1.1基础网络建立
城市多模式交通网络是一种超网络[6]，网络被划分为不同层次的网络，街道网络是多模式网络中的基层网络，网络涵盖真实公交站点、真实地铁站点、道路节点、街道，依据街道网络弧段阻抗针对的对象不同，可以分别表示步行网络、自行车网络、小汽车网络，是多模式网络接入支、接出支的重要组成部分。本文街道网络弧段阻抗为步行时间，则街道表示为步行网络。其中，街道网络可以通过栅格图形矢量化或加载开源地图（.osm文件）两种方法获取。
图1 城市多模式网络街道网络
结合城市公共交通现状，依据画出临时的真实公交站点和地铁站点，沿步行网络画出真实公交线路和真实地铁线路。由于公交与地铁线路、站点构建方式相同，以公交为例，为形象表达换乘链，虚拟公交线路相对于真实公交线路移动极小值，同一物理站点在不同公交线路表示成多个站点，通过对临时真实站点冗余性进行检查和删除得到真实公交站点。
1.2空间关系拓扑检查
拓扑关系中存储了许多参数，如拓扑容差、等级、拓扑规则等。城市多模式网络拓扑检查主要通过建立几何拓扑，设置拓扑规则，例如“不能有悬挂点”，“不能重叠”“点必须被线覆盖”，检查要素之间的空间关系，并对错误之处进行修改。同时街道网络为了表达出行者在各个节点的转向选择，需要对街道网络建立几何拓扑进行“打断于点”的操作。
2.城市多模式网络拓扑建立
2.1城市多模式网络换乘链
城市多模式网络换乘链是连接各子网络的桥梁，分析子网络之间相互作用必须构建好换乘链。其构建方法是采用改进的点——弧段模型，即引入3D化概念，不同交通模式线路及站点赋予不同的高程，依据高程属性将要素3D化，实现不同交通模式网络的空间分离，换乘链则通过ArcGIS“点集转线”功能，将3D化的虚拟站点和真实站点相连接。
2.2城市多模式網络拓扑
城市多模式网络拓扑主要通过计算机描述网络实体的空间关系，本文以个人地理数据库为数据模型，多模式交通网络（如图2）依次由空间分离的街道网络（灰色）、公交网络（绿色）、地铁网络（红色）、街道—公交换乘链（浅绿色）及街道—地铁换乘链（浅红色）组成。
图2 城市多模式网络拓扑三维图
3.城市多模式网络连通性设置
城市多模式网络拓扑的建立只是使得各组成部分进行了空间连接，缺少逻辑连接仍无法进行网络分析，为了构建多模式网络逻辑连接，必须对城市多模式网络连通性进行设置，而定义连通性组和设置连通性策略是其设置的关键。在设置连通性时，每个边源只能被分配到一个连通性组中，每个交汇点源可被分配到一个或多个连通性组中。建立网络数据集，参照不同交通模式网络特征，选择合适的连通策略，建立城市多模式网络连通性，具体见图3。
图3 城市多模式网络连通性设置
4.城市多模式网络有效性验证
利用ArcGIS进行最短路径分析是验证城市多模式网络有效性最简便的方法。在大多出行的过程中，出行时间最短通常是出行者作出路径决策的关键影响因素，依据以上的理论基础建立了西安市多模式网络空间关系，同时按照描述属性（如name）、成本属性、限制属性（如oneway）、级别属性（如hierarchy）建立完整的网络属性信息。其中限制属性主要描述道路单行、双行、禁行三种状态，级别属性用于对各构成要素进行级别排序，缩短最短路径搜索时间，属性信息则按照各交通模式的运行特征可分为步行时间walktime、公交运行时间bustime、地铁运行时间metrotime、换乘时间losstime，单位为分钟。步行时间、公交运行时间、地铁运行时间可按照公式（1）计算，速度分别取3km/h、25km/h、60km/h，换乘时间可按照公式（2）计算，各线路的候车时间与上下车时间结合实际调查与问询得出。
（1）
（2）
对网络数据集进行构建，在ArcGIS平台上加载网络数据集，基于西安市多模式网络进行最短路径搜索，搜索结果如下。
图4 西安市多模式网络最短路径搜索结果
5.结论
本文提出了城市多模式网络的分层思想和要素3D化的建模方法，通过最短路径分析验证了模型的有效性，为多模式网络均衡配流及路网优化提供了基础，有利于多模式路径决策支持及信息提供系统的发展。
参考文献：
[1] Kristof Carlier. A supernetwork approach towards multimodal travel modeling. 82nd Annual Meeting of the Transportation Research Board, 2003 Washington D.C.
[2] Brussel, M. J. G., Zuidgeest, M. H. P. Sustainable infrastructure and transport in Pune, modeling public transport and cycling integration in GIScore of GIScience and earth observation : a process - based approach . Enschede: University of Twente Faculty of Geo-Information and Earth Observation ITC.
[3] Mandloi, D., Thill, J.-C.. Object-Oriented Data Modeling of an Indoor/Outdoor Urban Transportation Network and Route Planning Analysis. Geospatial Analysis and Modelling of Urban Structure and Dynamics (Vol. 99, pp. 197-220): Springer Netherlands.
[4] 王信波.城市多模式交通网络特征建模及应用研究[D].杭州：浙江工业大学，2009.
[5] 吴信才，杨林，周顺平等. 支持多模式的复合交通网络模型研究[J]. 武汉大学学报，2008（4）：341—346.
[6] Bingfeng Si , Xiaobao Yang, Ziyou Gao. Multimodal Traffic Equilibrium Model Based on Traveler’s Combined Choice within Super-network, Business Management and Electronic Information (BMEI), 2011 International Conference (Vol. 5, pp. 74-80).
[7] 国家自然科学基金项目（51208054）基于行为阈值的城市多模式交通出行合理路径集生成研究.
[8] 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（2013G1211002）基于运行时间可靠性影响阈值的常规公交系统设计
关键词: 多模式网络;换乘链;网络拓扑。
中图分类号：G250文献标识码： A
0.引言
多模式交通出行是指从起点到终点的一次出行中采用两种或两种以上交通方式换乘出行，其主要强调多种交通方式的联合使用。多模式出行呈现“以公共交通网络为骨干，以小汽车网络、自行车网络、步行网络为补充”的特征。多模式网络是由各交通模式网络与换乘链构成，为了研究各种交通模式网络之间的相互影响，必须处理好多模式网络中的换乘链，使得不同交通模式网络进行衔接。
国外在多模式网络方面有一定的研究，Kristof Carlier[1]基于超图理论建立了分层的多模式网络，构建logit效用模型，研究多模式网络路径选择。Brussel & Zuidgeest[2]通过在多模式网络中引入3D化概念使得不同交通方式在空间上的分离，不同模式之间只能通过换乘链连接。Mandloi & Thill[3]提出了建立物理分离子网络的网络连通性和拓扑关系的方法。国内一些学者也对多模式网络进行了相应探索，王信波[4]利用数据模型分层思想建立非平面特征模型，基于换乘次数约束，提出多模式公交换乘算法。吴信才[5]针对出行者的多模式复合出行需求,构建多模式复合网络拓扑连通关系。上述研究虽然取得了一定成果，但存在建模理论体系不完善的问题，本文对上述研究进行分析总结，形成比较完善的多模式网络建模理论体系，建立多模式网络模型并通过多模式交通网络最短路径分析检验网络拓扑的有效性。
1.城市多模式网络空间关系表达
1.1基础网络建立
城市多模式交通网络是一种超网络[6]，网络被划分为不同层次的网络，街道网络是多模式网络中的基层网络，网络涵盖真实公交站点、真实地铁站点、道路节点、街道，依据街道网络弧段阻抗针对的对象不同，可以分别表示步行网络、自行车网络、小汽车网络，是多模式网络接入支、接出支的重要组成部分。本文街道网络弧段阻抗为步行时间，则街道表示为步行网络。其中，街道网络可以通过栅格图形矢量化或加载开源地图（.osm文件）两种方法获取。
图1 城市多模式网络街道网络
结合城市公共交通现状，依据画出临时的真实公交站点和地铁站点，沿步行网络画出真实公交线路和真实地铁线路。由于公交与地铁线路、站点构建方式相同，以公交为例，为形象表达换乘链，虚拟公交线路相对于真实公交线路移动极小值，同一物理站点在不同公交线路表示成多个站点，通过对临时真实站点冗余性进行检查和删除得到真实公交站点。
1.2空间关系拓扑检查
拓扑关系中存储了许多参数，如拓扑容差、等级、拓扑规则等。城市多模式网络拓扑检查主要通过建立几何拓扑，设置拓扑规则，例如“不能有悬挂点”，“不能重叠”“点必须被线覆盖”，检查要素之间的空间关系，并对错误之处进行修改。同时街道网络为了表达出行者在各个节点的转向选择，需要对街道网络建立几何拓扑进行“打断于点”的操作。
2.城市多模式网络拓扑建立
2.1城市多模式网络换乘链
城市多模式网络换乘链是连接各子网络的桥梁，分析子网络之间相互作用必须构建好换乘链。其构建方法是采用改进的点——弧段模型，即引入3D化概念，不同交通模式线路及站点赋予不同的高程，依据高程属性将要素3D化，实现不同交通模式网络的空间分离，换乘链则通过ArcGIS“点集转线”功能，将3D化的虚拟站点和真实站点相连接。
2.2城市多模式網络拓扑
城市多模式网络拓扑主要通过计算机描述网络实体的空间关系，本文以个人地理数据库为数据模型，多模式交通网络（如图2）依次由空间分离的街道网络（灰色）、公交网络（绿色）、地铁网络（红色）、街道—公交换乘链（浅绿色）及街道—地铁换乘链（浅红色）组成。
图2 城市多模式网络拓扑三维图
3.城市多模式网络连通性设置
城市多模式网络拓扑的建立只是使得各组成部分进行了空间连接，缺少逻辑连接仍无法进行网络分析，为了构建多模式网络逻辑连接，必须对城市多模式网络连通性进行设置，而定义连通性组和设置连通性策略是其设置的关键。在设置连通性时，每个边源只能被分配到一个连通性组中，每个交汇点源可被分配到一个或多个连通性组中。建立网络数据集，参照不同交通模式网络特征，选择合适的连通策略，建立城市多模式网络连通性，具体见图3。
图3 城市多模式网络连通性设置
4.城市多模式网络有效性验证
利用ArcGIS进行最短路径分析是验证城市多模式网络有效性最简便的方法。在大多出行的过程中，出行时间最短通常是出行者作出路径决策的关键影响因素，依据以上的理论基础建立了西安市多模式网络空间关系，同时按照描述属性（如name）、成本属性、限制属性（如oneway）、级别属性（如hierarchy）建立完整的网络属性信息。其中限制属性主要描述道路单行、双行、禁行三种状态，级别属性用于对各构成要素进行级别排序，缩短最短路径搜索时间，属性信息则按照各交通模式的运行特征可分为步行时间walktime、公交运行时间bustime、地铁运行时间metrotime、换乘时间losstime，单位为分钟。步行时间、公交运行时间、地铁运行时间可按照公式（1）计算，速度分别取3km/h、25km/h、60km/h，换乘时间可按照公式（2）计算，各线路的候车时间与上下车时间结合实际调查与问询得出。
（1）
（2）
对网络数据集进行构建，在ArcGIS平台上加载网络数据集，基于西安市多模式网络进行最短路径搜索，搜索结果如下。
图4 西安市多模式网络最短路径搜索结果
5.结论
本文提出了城市多模式网络的分层思想和要素3D化的建模方法，通过最短路径分析验证了模型的有效性，为多模式网络均衡配流及路网优化提供了基础，有利于多模式路径决策支持及信息提供系统的发展。
参考文献：
[1] Kristof Carlier. A supernetwork approach towards multimodal travel modeling. 82nd Annual Meeting of the Transportation Research Board, 2003 Washington D.C.
[2] Brussel, M. J. G., Zuidgeest, M. H. P. Sustainable infrastructure and transport in Pune, modeling public transport and cycling integration in GIScore of GIScience and earth observation : a process - based approach . Enschede: University of Twente Faculty of Geo-Information and Earth Observation ITC.
[3] Mandloi, D., Thill, J.-C.. Object-Oriented Data Modeling of an Indoor/Outdoor Urban Transportation Network and Route Planning Analysis. Geospatial Analysis and Modelling of Urban Structure and Dynamics (Vol. 99, pp. 197-220): Springer Netherlands.
[4] 王信波.城市多模式交通网络特征建模及应用研究[D].杭州：浙江工业大学，2009.
[5] 吴信才，杨林，周顺平等. 支持多模式的复合交通网络模型研究[J]. 武汉大学学报，2008（4）：341—346.
[6] Bingfeng Si , Xiaobao Yang, Ziyou Gao. Multimodal Traffic Equilibrium Model Based on Traveler’s Combined Choice within Super-network, Business Management and Electronic Information (BMEI), 2011 International Conference (Vol. 5, pp. 74-80).
[7] 国家自然科学基金项目（51208054）基于行为阈值的城市多模式交通出行合理路径集生成研究.
[8] 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（2013G1211002）基于运行时间可靠性影响阈值的常规公交系统设计