基于多模式交通系统的旅游景区空间可达性分析--以南宁市为例.pdf

第 38 卷 第 2 期Vol.38 No.2北部湾大学学报JOURNAL OF BEIBU GULF UNIVERSITY2023 年 4 月Apr.,2023DOI:10.19703/j.bbgu.2096-7276.2023.02.0070 收稿日期 20220414 基金项目 广西壮族自治区级大学生创新创业训练计划项目(202011607076);钦州市科学研究与技术开发计划项目(202014819)作者简介 黄远君(1990),女,广西北海人,北部湾大学讲师,硕士,研究方向:空间统计、空间数据挖掘,E-mail:juner0222 ;江培智(1999),男,江西新余人,北部湾大学学生,研究方向:空间数据挖掘。基于多模式交通系统的旅游景区空间可达性分析 以南宁市为例黄远君,江培智,谢小魁,陶 进,王娟娟(北部湾大学 资源与环境学院,广西 钦州 535011)摘 要 通过构建 OD 时间成本矩阵和绘制频率直方图,并基于距离衰退函数对二步移动搜索算法进行改进,以南宁市为例,计算不同搜索半径、交通方式的居民小区到达景区的空间可达性,并分析其格局与特征。结果显示,南宁市中心城区的可达性普遍较好,周边城区存在部分差异。市民在汽车出行模式下,景区越靠近边缘城区其可达性越好;在公共汽车与地铁出行模式下,景区越靠近行驶路线其可达性越好,反之可达性较差。关键词 多模式交通系统;空间可达性;两步移动搜索法 中图分类号 F590 文献标识码 A 文章编号 20967276(2023)02007007随着社会的发展,城市周边短途旅行 “城市游”成为旅游新时尚。为响应绿色旅游方针,越来越多的居民愿意选择绿色环保的公共交通方式出行。城市景区的可达性是检验研究区内居民到达景点难易程度的重要方法。研究在自驾、公共交通等多模式下城市景区的可达性,可为居民开展城市游线路规划提供理论参考1。目前对于空间可达性的评价主要是在考虑供需点规模及供需交通因素的基础上,通过计算出行距离成本或出行时间成本、二步移动搜索算法及核密度估计法等方法实现,无法体现距离衰退对交通因素的影响2-4。基于上述原因,Luo 等5在二步移动搜索算法基础上通过对不同居民区设置不同距离的权重,提出了增强二步移动搜索算法,用以研究不同区域到达景区的差异性。在交通系统模式下,城市景区空间可达性的研究以小型汽车和公共汽车出行为主6-7。在大型城市主要交通工具之一的地铁模式下,城市景区的可达性研究较少。综上,本研究以南宁市为例,基于耦合增强的二步移动搜索法和 OD(origin-destination)时间成本矩阵构建多模式交通系统模型,探讨在城市公交汽车、小型汽车及地铁等多模式的交通系统下,南宁城区居民小区与南宁市 A 级景区的空间可达性,为南宁市城市居民城市游出行方式的规划提供参考。1 研究区概况本研究的研究区域为南宁市。南宁市是广西壮族自治区的首府、我国北部湾城市群的重要组成部分,也是我国西南地区与全国其他各区域连第 2 期黄远君,江培智,谢小魁,等:基于多模式交通系统的旅游景区空间可达性分析接的重要综合交通枢纽,更是广西地区重要的综合交通枢纽之一。截至 2021 年 2 月,南宁市下辖7 个区、4 个县、1 个市。南宁市总体占地面积约为 22 110 km2,城市常住人口约 734 万人8。南宁自然景观独特,拥有丰富的旅游资源。全市拥有5A 级景区 1 个、4A 级景区 31 个及 3A 级景区 38 个9。2018 年,全 年 共 接 待 国 内 游 客13 094.60 万人次,比上年增长 19.0%;2019 年全市接待国内旅游者 15 209.74 万人次,同比增长16.15%;受疫情影响,2020 年南宁市全年共接待国内游客11 584.60 万人次,比上年下降了23.8%10。2 数据来源与研究方法2.1 数据来源与处理研究的基本单元为南宁市的 1 783 个居民小区城市数据派官网(https: 2018 年南宁市部分小区范围矢量数据。居民小区人口数是由 58 同城网站上获取的居民小区户数来估算。图 1 为南宁市不同人口数小区占比。南宁市 A 级旅游景点的名称、星级、位置等信息主要从广西南宁市文化广电和旅游局网站上获取。图 2 为南宁市 3A 级及以上景点占比。由于景点的星级评定指标具有权威性和参考性,综合考虑了知名度、交通便捷度、游客容纳能力等因素,所以本研究将景点星级等级作为衡量旅游景点服务能力的指标。在本研究中依据景点不同的星级赋予不同的权值,5A 级景点赋权值为 5,4A 级景点赋权值为 4,3A 级景点赋权值为 3。道路交通网数据均来自城市数据派(ht-tps: km/h,城市公交车行驶速度设为 30 km/h,城市地铁运行速度设为 60 km/h。在 ArcGIS 中建立适当的网络数据集,并采用网络分析工具中的 OD 时间成本矩阵来计算居民小区到达景点的最短时间。图 1 南宁市不同人口数小区占比图 2 南宁市 3A 级及以上景点占比2.2 研究方法采用增强二步移动搜索法,该方法是基于普通二步移动搜索法的变式,增强型二步移动搜索法是在原基础上引入距离衰退函数,其构建如下。(1)引入距离衰退函数,构建增强型二步移动搜索法模型:AFq=adqaAbRaWb。(1)式中:AFq表示居民小区 q 出行到达景点的空间可达性;Ra表示各级景点的供需比;dqa表示景点出行到居住小区所花费的时间;Ab表示研究区域内的子区域 b;Wb为计算时的权重,其值可由距离衰退函数 f(x)得出。AFq值越大,表明居住小区到景区的空间可达性越好。距离衰退函数 f(x)公式:Wb=1 tqat0t0tqat0tqat1。0tqat1(2)式中,tqa为居住小区 q 到达景点 a 的出行时间;参数 为距离衰退参数,可以自行设置;t0与 t1为自行设置的两个时间参数。通过设置的两个时间参数作为界限,将研究区域分为 3 个不同部分的子区域,将出行时间大于 t1阈值的区域定义为居民区到景区不可达,城市内该区域居民的旅游景区可达性最弱;反之,出行时间小于 t0时代表景区与居民小区之间的空间可达性程度最高,居民的旅游景区可达性最强。景点的空间可达性结果的精确程度由自行设置的距离衰退函数中的 以及 t0与 t1两个时间参数来决定。距离衰退系数 的值选取多集中在1 至 2,过小的取值可能会使得可达性结果显示过于平缓,无法明显地显示在研究区域内的需求区域之间的空间差异程度水平;如果将 取值过大17北部湾大学学报第 38 卷则会导致研究结果变得异常11。由于研究区域是全南宁市,景区与居民小区之间距离较远,且相互影响程度随着距离增加而衰减。因此,本研究选取 1 值作为衰退参数。对于时间参数 t0与 t1,将 120 min 作为市民出行的最大值,这样能将许多位置稍微偏远的景点考虑进范围之中。将出行时间大于 120 min 定义为不可达;出行时间小于或等于 10 min 的景点,不考虑距离所带来的影响12。因此,式(2)的最终表达式如式(3)所示:Wb=1 tqa10 min10tqa10 min120 min(3)3 结果与分析3.1 OD 时间成本矩阵分析构建 OD 时间成本矩阵,并计算出各个居民小区到达景区的最短时间。本研究将结果绘制成频率 分 布 直 方 图,时 间 段 的 间 隔 为 10 min,120 min 为峰值,将大于 120 min 分为一类。根据不同星级的景点、不同出行交通方式,得到频率分布图如图 3、图 4、图 5 所示。(1)小型汽车模式下 3A 及以上星级景点的OD 时间成本矩阵频率分布图如图 3 所示。图 3 小型汽车模式下 3A 及以上星级景点的 OD 时间成本矩阵频率分布图由图 3 可以看出,在小型汽车出行模式下,绝大部分3A 或4A 景区可在 10 min 以内到达,绝大部分小区也可在 20 min 以内到达 5A 景区。分布频率总体呈上升趋势。(2)公交车模式下 3A 及以上星级景区的 OD时间成本矩阵频率分布图如图 4 所示。图 4 公交车模式下 3A 及以上星级景区的 OD 时间成本矩阵频率分布图27第 2 期黄远君,江培智,谢小魁,等:基于多模式交通系统的旅游景区空间可达性分析由图 4 可以看出,在公交车出行模式下,绝大部分 3A 或 4A 级景点可在 10 min 以内到达,5A级景区大部分在 30 min 以内可达,分布频率总体呈上升趋势。(3)地铁模式下 3A 及以上星级景区的 OD时间成本矩阵频率分布图如图 5 所示。图 5 地铁模式下 3A 及以上星级景区的 OD 时间成本矩阵频率分布图由图 5 可 以 看 出,在 地 铁 出 行 模 式 下,2 000 m 范围内的 3A 或 4A 级景点均可在 10 min以内到达,大部分居民点在 20 min 以内可到达5A 级景区。分布频率总体先激增后平缓。为充分考虑在不同出行方式下居民区与景点间的可达性,依据 OD 时间成本矩阵求出在不同出行方式下可达性程度的居民区覆盖率,并绘制成表 1。其中以 60 min 区间设置为0,60较好、(60,120 为一般和(120,180 为不可达。总体上,南宁市绝大部分居民区到景点可达性较好,小型汽车和公交汽车方式下覆盖率较高。当市民选择小型汽车与公交汽车时,绝大部分的小区对景点可达,选择地铁出行时有约四成居民区对景点不可达。表 1 南宁市居民区不同出行方式下小区可达性的覆盖率可达程度出行方式小区覆盖率/%较好小型汽车93.69公交汽车89.96地铁62.07一般小型汽车2.78公交汽车2.52地铁0不可达小型汽车3.53公交汽车7.52地铁37.93为充分考虑所有居民小区到达各个景点的公共交通出行时间,本文依据 OD 时间成本矩阵求出小型汽车及公交汽车模式下到达各景点的平均出行时间,并列出 10 个平均出行时间最短和 10 个平均出行时间最长的景点见表 2 与表 3,表 4 为地铁模式下南宁市部分旅游景区的平均出行时间。表 2 南宁市旅游景区小型汽车模式下的平均最短及最长出行时间前 10 位景点平均最短出行时间/min景点平均最长出行时间/min海底世界20.09大龙湖186.91南宁市人民公园20.45金莲湖171.96地王云顶观光20.95古朗瑶乡金银花公园170.85百益上河城20.96三甲攀岩小镇158.65新秀公园20.97小都百景区157.6337北部湾大学学报第 38 卷表2(续)景点平均最短出行时间/min景点平均最长出行时间/min广西科技馆21.18马山金伦洞155.90金花茶公园21.59云里湖景区154.96民歌湖22.18大明山154.70狮山公园22.59大明山汉江欢乐谷154.01广西药用植物园22.92弄拉景区153.14表 3 南宁市旅游景区公共汽车模式下的平均最短及最长出行时间前 10 位景点平均最短出行时间/min景点平均最长出行时间/min广西科技馆17.56伊岭岩67.58海底世界18.34顶蛳山田园风光区57.51南宁市人民公园18.36花花大世界56.76金花茶公园19.19南宁市园博园54.78新秀公园19.43蒲津公园48.75百益上河城20.14兴宁区嘉和城46.93地王云顶观光20.47不孤湖42.18民歌湖20.73老木棉匠园38.59南宁市江南公园21.96九曲湾37.72青秀山22.31万达茂36.28表 4 南宁市旅游景区地铁模式下的平均出行时间景点平均出行时间/min广西科技馆5.44海底世界5.50金花茶公园6.38新秀公园7.18地王云顶观光7.26青秀山7.41百益上河城7.57民歌湖7.79南宁动物园9.02南宁市花卉公园9.49凤岭儿童公园9.79八桂田园11.74海王健康博览馆11.87老木棉匠园17.19在小型汽车出行模式下,南宁市旅游景点平均出行时间在 20.09 min 至 186.91 min,其中平均时间最短的是到海底世界,为 20.09 min,最长的是到大龙湖景区,为 186.91 min;公共汽车模式下,平均出行时间最短的是到广西科技馆,为17.56 min,最长的是到伊岭岩,为 67.58 min。地铁模式下,平均出行时间最短的是到广西科技馆,5.44 min 可 达,最 长 的 是 到 老 木 棉 匠 园,为17.19 min。3.2 增强型二步移动搜索法分析本研究是基于增强的二步移动搜索法对研究区域内南宁市 1 783 个居民小区的景区空间可达性分析,并利用自然间断点分级法将结果分为 5个等级。自然间断点分级法是基于数据中固有的自然分组,可对不同类别的差异进行最大化的相似值最优分级,很好地保证了数据的客观性。3.2.1 小型汽车出行旅游可达性分析以两小时为最大阈值,南宁市驾车出行的空间可达性空间分布格局,应用自然间断分级法将47第 2 期黄远君,江培智,谢小魁,等:基于多模式交通系统的旅游景区空间可达性分析其分成 5 类,分别与高、较高、一般、较低和低的小区到景区的可达性相对应。在小型汽车模式南宁中心城区居民小区到景区的可达性,结果见表 5所示。从表 5 可以观察到南宁市旅游景点的可达性对于中心城区呈现出中心略低的分布特征;南宁市郊区的可达性略高于城市中心。南宁市中心研究区域可达性较弱,南宁市东部地区、东北部地区、北部地区可达性较高,可达性特征呈现中心城区可达性较弱,外围区域可达性较强的特征。实际上,因较多景点分布在南宁市外围城区,道路交通网中心城区更加密集,但距离大部分景点较远,因此可达性要较弱于郊区。因此,外围城区居民区到达景区的空间可达性较好,与实验计算结果吻合。表 5 在小型汽车模式下南宁中心城区居民小区到景区的可达性等级可达性值/10-5小区所占比例/%高06.3429较高6.3522.349一般22.495.1016较低95.11146.002低146.01804.004可达性较高的区域主要集中在南宁市东部茉莉花大道、枫江路、霞客路等附近居民区。这些居民小区边分布着诸多著名景点,这些景点的服务能力较强,包括灵阳寺、农耕文化园与白鹤观景区等。3.2.2 公共汽车出行旅游可达性分析研究公共汽车出行的主要目的是目前运行中的交通路线主要分布在南宁市中心城区(不用考虑交通堵塞带来的影响)。本研究通过设置10 min、120 min 为阈值,计算南宁市市民以公共汽车出行时达到各级旅游景点的空间可达性,并使用自然断点法对结果进行空间可达性分级。其结果见表 6 所示。表 6 公共汽车模式下居民小区到景区的可达性等级可达性值/10-5小区所占比例/%高03.1315较高3.146.8713表6(续)等级可达性值/10-5小区所占比例/%一般6.888.1629较低8.1745.4042低45.41141.001分析表 6 可知,当居民选择公共汽车作为旅游出行工具时,南宁市旅游景点空间可达性绝大部分较好。公共汽车作为居民最为常用的一种公共资源,其交通路网越密集的区域,其周边居民区与公共汽车的联系性越强,可达性也越强。反之,交通路网越稀疏的区域,可达性越弱。这与实验结果吻合。可达性较高的居民区主要集中在南宁城区新竹路、竹溪大道与望州路等附近区域,该区域居住小区分布密集,人口数量众多,拥有较多知名景区包括 5A 级景点青秀山,并且公共交通网络发达,公交线路和站点密集,居民小区大多沿线分布,因此拥有大量可达性较高的居民区。3.2.3 地铁出行旅游可达性分析现阶段国内旅游景区的空间可达性研究大多基于公路出行研究,往往忽略了地铁这一新兴的交通工具。南宁市地铁线路主要分布在南宁的中心城区,本研究基于南宁市的两条交通地铁线,以搜索半径为 2 000 m 的研究区域进行网络分析,计算居民区到达旅游景点的空间可达性,其结果见表 7 所示。表 7 地铁模式下居民小区到景区的可达性等级可达性值/10-4小区所占比例/%高00.9940较高1.001.2411一般1.251.438较低1.441.5214低1.531.5827分析表 7 可知,在地铁模式下,可达性程度较高的居民区集中分布在地铁 1 号线与 2 号线周围,呈现距离地铁线路越远可达性越低的情况,且可达性较高的小区基本位于地铁线路附近。在地铁线附近的居民区空间可达性较高,越往外空间57北部湾大学学报第 38 卷可达性越低,随着距离的增加,可达性呈现递减的趋势。3.2.4 结论由表 5表 7 小区到景区可达性的占比可知,可达性等级较高的小区主要位于西乡塘区、兴宁区、青秀区、良庆区与江南区的交界处,在公共汽车和地铁模式下主要集中在交界处的民生路、南阳路附近,这个区域小区密集,人口数量众多,旅游资源丰富,其中包括南宁市唯一的 5A 级景区青秀山,4A 级景区南宁动物园、八桂田园等和3A 级景区海底公园、新秀公园等,其交通网络发达,公交线路密集,因此拥有大量可达性较高的居住小区。而在小型汽车模式下,可达性等级较高的小区主要集中在上林县、宾阳县、横县,其周边道路较通畅,且临近景区,自然地理位置优越,因此可达性较高。可达性低或较低的居民区主要集中在高华路、金阳路、那洪大道、铜鼓岭路、建新路周边,这些区域位于市区边缘,虽然分布着多个旅游景区,但距离景区空间距离较远,并且景区与居住小区之间公共交通网络不发达,站点稀疏,且远离公共交通站点,因此这些区域小区的景区空间可达性较低。4 结语本研究基于小型汽车、城市公交和地铁等多模式的交通系统,以南宁市作为研究对象,运用增强的二步移动搜索法结合 OD 时间成本矩阵构建多模式交通系统模型来探讨南宁居民小区与南宁市 A 级景区的空间可达性,为南宁市旅游业未来的发展提供服务。在南宁市旅游景点空间可达性呈现圈层式分布特征,根据不同的交通方式,可达性呈现不同的圈层分布。可达性在中心城区普遍较好,在周边城区存在部分差异。南宁市小型汽车出行和公共汽车出行两种交通方式下居民区的旅游景点可达性差异较大。在中心城区二者呈现相反的分布特性。在地铁模式下,周围居民小区的旅游景点空间可达性普遍较好,这对地铁站的线路确定、地铁站台的选取均有重要参考价值,对南宁市的交通路线网布局也有重要的意义。参 考 文 献1 张琪,谢双玉,王晓芳,等.基于空间句法的武汉市旅游景点可达性评价J.经济地理,2015,35(8):200-208.2 LUO W,WANG F.Measures of spatial accessibility to health 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