基于sDNA的城市道路立体交通网络可达性研究.pdf

第 39 卷 第 3 期2023 年 6 月北 京 建 筑 大 学 学 报Journal of Beijing University of Civil Engineering and ArchitectureVol.39No.3Jun.2023摇 摇 文章编号:2096-9872(2023)03-0088-09基于 sDNA 的城市道路立体交通网络可达性研究张苗苗1,摇 张晓瑞1,2,摇 夏摇 敏1,摇 白大庆1(1.合肥工业大学 建筑与艺术学院,合肥 230000;2.合肥工业大学 数字人居环境研究实验室,合肥 230000)摘摇 要:提出基于 sDNA 的城市道路立体交通网络可达性测度方法,以合肥市中心城区为例,分别从可达性指标值和可达性空间特征分布 2 个方面对合肥市中心城区的道路平面交通网络和道路立体交通网络进行 sDNA 分析,从而全面研究城市道路立体交通网络的可达性。结果表明:建设高架道路能提高合肥市道路交通网络的可达性水平,但提高效果有限,且主要表现在部分道路可达性的提升,对城市整体道路交通网络的可达性改善并不明显;合肥市道路立体交通网络可达性在全局和局部尺度呈现出明显的中心性,可达性由城市中心向城市边缘逐步递减。可为城市交通网络规划提供借鉴和依据,同时为 sDNA 的推广及实践应用提供参考。关键词:立体交通网络;可达性;sDNA;合肥市中图分类号:TU984郾 191文献标志码:ADOI:10.19740/j.2096鄄9872.2023.03.11摇 摇 收稿日期:2023-02-18基金项目:教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(19YJA760091)。第一作者简介:张苗苗(1997),女,硕士研究生,研究方向:城市规划设计与理论。Research on Accessibility Evaluation of Urban Road TrafficNetwork Based on sDNAZHANG Miaomiao1,摇 ZHANG Xiaorui1,2,摇 XIA Min1,摇 BAI Daqing1(1.School of Architecture and Art,Hefei University of Technology,Hefei,230000;2.Research Laboratory of Digital Human Settlements,Hefei University of Technology,Hefei,230000)Abstract:A method to measure the accessibility of urban road 3D traffic network is proposed in the paperbased on sDNA.Taking the central area of Hefei as an example,the sDNA analysis is conducted on theplane traffic network and 3D traffic network of roads in the central area of Hefei from the two aspects ofaccessibility index value and accessibility spatial feature distribution,and the accessibility level of urbanroad 3D traffic network is researched comprehensively.The results show that:the elevated roads canimprove the accessibility level of the road traffic network of Hefei,but the improvement effect is limited,mainly for the improvement of the accessibility of some roads,and the improvement of the overall roadtraffic network is not obvious;the 3D road traffic network accessibility in Hefei presents obvious centralityat both global and local scales,and the accessibility gradually decreases from the city center to the cityedge.The study can provide reference and basis for urban transportation network planning,and alsoprovide reference for sDNA promotion and technical practice.Keywords:3D traffic network;accessibility;sDNA;Hefei摇 第 3 期张苗苗,等:基于 sDNA 的城市道路立体交通网络可达性研究摇 摇 城市道路交通网络是城市交通系统中最基础的本底要素,有效提高城市道路交通网络的通达能力,促进城市交通系统的快速、高效运行,是支撑现代城市安全、低耗、可持续运行的有效措施1-2。20 世纪 60 年代,可达性这一概念开始运用于城市交通领域,HANSEN3最早提出可达性是网络结构中各节点发生直接联系的作用机会大小,表征某点到其余各点的难易程度。目前,可达性已成为城市规划、城市交通等学科的重要研究内容,也是评价道路交通网络通畅能力的核心指标。高密度垂直城市的迅速发展催生了立体型、复合型现代城市道路交通网络,有效测度城市道路立体交通网络的可达性备受关注4。当前,在城市道路交通网络可达性研究中,对城市平面交通网络和地下交通网络可达性的研究成果较多5-6,针对城市立体交通网络可达性的研究相对较少,在研究对象上,已有研究侧重于城市步行网络、地面道路和地下轨道交通及其组成的一体化立体城市交通网络,对地面及高架系统的城市立体交通可达性研究较少7-10。在测度方法上,已有研究采用的方法多为空间句法,使用的分析软件为 Depthmap 及 Axwoman11-12。空间句法利用线段、轴线等模型计算交通网络的整合度测度可达性,整合度值越高,表征交通网络的可达性越高,但在城市空间尺度,计算结果与一般经验有差异,需采用更合理的评价方法对城市道路立体交通网络可达性进行研究13-14。英国 Cardiff 大学研究团队研制出的空间设计网络分析模型(Spital Design NetworkAnalysis,sDNA)在模型建构、核心算法等方面对空间句法进行了改进,对城市大空间尺度的交通网络可达性测算拟合性更好,已有研究虽有部分学者通过sDNA对城市三维交通网络进行了分析与研究15-17,但利用 sDNA 研究平面道路和高架道路构成的立体交通网络可达性还存在空白。综上,本文以合肥市中心城区城市平面道路和高架道路构成的立体化道路交通网络为研究对象,基于 sDNA 提出测度城市道路立体交通网络可达性的新方法,旨在为城市道路交通网络的改善与优化提供借鉴,同时为 sDNA 的推广及应用提供实践参考。1摇 研究区与数据1郾 1摇 研究区概况本研究以合肥市中心城区为实证研究区。合肥是安徽省省会,中心城区包括蜀山区、包河区、庐阳区、瑶海区、高新区、经开区和新站 区,总 面 积483 km2,城市发展建设相对成熟,中心城区城市交通网络系统也相对完善(图 1)。近年,合肥市中心城区正在加快构建“内畅外达冶的立体大交通体系,道路交通网络由平面道路网络趋向于地面、地上立体化发展,形成了特征明显的立体网络系统,与地面道路交通共同构成合肥市的城市骨架。图 1摇 合肥市中心城区分区Fig.1摇 Zoning map of downtown of Hefei注:图1 图5 基于审图号为皖合 S(2022)07 号的标准地图制作,底图无修改。摇目前,合肥市中心城区现状共有 14 条高架桥,分别是包河大道高架桥、金寨路高架桥、南北一号高架桥、徽州大道高架桥、合作化南路高架桥、东二环路高架桥、南淝河路高架桥、铜陵路高架桥、裕溪路高架桥、长江西路高架桥、东一环路裕溪路高架桥、四里河路四里河高架桥、阜阳北路高架桥和方兴大道高架桥,高架道路总长度约 72 km,高架道路与城市道路交叉形成的立体交叉口 67 个,其中大型互通式立体交叉口 9 个(图 2)。建设高架道路后,城市道路交通网络可达性是否得到提升,提升效果如何,目前相关研究较为缺乏。1郾 2摇 研究区道路交通网络模型构建首先通过 BigMap 大数据平台爬取合肥市 2022年城市平面路网和城市高架路网,在 GIS 中对路网数据进行数据处理,得到合肥市中心城区路网图。98北 京 建 筑 大 学 学 报第 39 卷图 2摇 合肥市中心城区高架道路分布Fig.2摇 Distribution of elevated roads indowntown of Hefei摇其次对路网图进行空间投影变换,并进行拓扑检查,结合人工判读进行融合、清洗,在清除空值、互通、断线、重复线等要素之后生成所需的道路网络,最后进行城市道路交通网络模型构建。城市道路交通网络模型中,高架道路与城市平面道路在平面图上叠合,但在交叉口处有连接,在进行建模时,需将高架道路与城市平面道路进行分离,对城市平面道路和高架道路分开建模,两者保持系统中的连接关系。并将高架层道路轴线向指定方向进行偏移,然后对高架道路和城市平面道路交叉口的拓扑关系进行处理。在平面上,高架道路与城市平面道路相交处无上下匝道,建模时,不需将高架道路进行打断,反之,则需保持高架道路与地面道路的连接关系。2摇 研究方法研究的总技术路线是首先爬取合肥市中心城区平面路网和高架路网的数据图,在 GIS 对路网数据进行拓扑关系检查和编辑修改,得到合肥市中心城区平面路网和高架路网的轴线图。其次利用 sDNA计算道路平面交通网络全局和局部的可达性,然后将高架路网叠加到现状平面路网中,计算合肥市中心城区立体交通网络全局和局部的可达性。将sDNA立体路网的可达性计算结果与平面路网的可达性计算结果进行对比,研究城市道路立体交通网络和道路平面道路交通网络可达性的差异和变化,最后提出针对性的优化建议。2郾 1摇 空间设计网络分析2郾 1郾 1摇 方法概述与指标选取sDNA 模型是用于分析城市街道、交通路径等三维空间网络的工具,由英国卡迪夫大学开发,其基于社会网络分析,对传统空间句法进行了改进18。相比于空间句法,sDNA 提供了多种研究指标,包括权重、节点、连接数量及长度、平均距离、选择度等,以及多种距离度量方式,包括角度距离、拓扑距离、欧几里得米制距离以及混合度量。在模型方面,sDNA采用标准路径中心线方法建构网络,与传统空间句法的线段模型的建模方式相似,但 sDNA 可依托 GIS 进行网络模型的构建与分析,同时网络模型构建与指标测算方法更科学合理19-20。在参数方面,sDNA 的主要分析变量是接近度(Closeness)与中间度(Betweenness),其中,接近度是在全局或一定搜索半径范围内,每条连线到达目的地的平均难易程度,接近度越高,可达性越高,空间集聚能力越强,接近度越高的区域通常对周边有较强的吸引能力,在城市空间中表现为城市中心区。接近度通常用以距离为标准的网络数量(Network Quantity Penalized forDistance,NQPD)计算,本研究即以 NQPD 作为 sDNA模型中合肥市中心城区城市道路立体交通网络的可达性指标。sDNA 中,不同搜索半径下的可达性结果对应着相应距离出行范围的道路接近度,搜索半径越大,所研究的城市区域越大,更能突出城市交通网络的可达性。考虑到社区生活圈是城市的基本单元,以社区生活圈为研究单元进行城市道路交通网络局部可达性的分析更有意义,因此,本文选择 15 min 社区生活圈的半径(1 000 m)为搜索半径来测算局部可达性。2郾 1郾 2摇 可达性计算相比于空间句法在测度可达性时只与离散空间模式中系统中的节点数量与拓扑深度相关,sDNA在采用接近度测度道路交通网络可达性时则将系统中节点数量、连线长度等纳入考量,对接近度的计算方式也进行了优化,不仅提供了多种距离加权计算方式,还采用 p(y)权重参数对离散与连续 2 种不同空间模式进行计算。在连续空间中,p(y)沂0,1。09摇 第 3 期张苗苗,等:基于 sDNA 的城市道路立体交通网络可达性研究在离散空间中,若点在搜索半径内,p(y)=1,若不在搜索半径内,p(y)=0。sDNA 中,接近度被定义为远度的反比,理论上,越靠近中心的连线距其他所有连线的距离之和越低。但不能区分接近多数其他连线的中心连线和远离少数其他连线的边缘连线,这 2 种连线都会显示远度大,接近度小。为克服这个限制,sDNA 采用的解决方案是测量节点到其他空间节点的 平 均 出 行 距 离,即 远 度(Mean EuclideanDistance,MED),MED 为:MED(x)=移y沂RxdE(x,y)P(y)移y沂RxP(y)(1)式中,MED(x)是系统中节点 x 的远度;Rx 是连线 x沿一定距离到达的其他所有连线集合;P(y)是在搜索半径内连线 y 占其他所有连线的比例;dE(x,y)是点 x 到达点 y 的最短路径距离。MED 测度的是节点的远度,数值越大代表越远,可达性越低。NQPD 测度的是节点的接近度,与MED 的计算结果成反比。为符合数值越高可达性越高的习惯,采用 NQPD 作为衡量接近度的指标,NQPD 值越大,可达性越好,计算式为:NQPD(x)=移y沂RxP(y)dE(x,y)(2)式中,NQPD(x)是系统中节点 x 的接近度。2郾 2摇 核密度分析核密度分析用于计算要素在邻域中的密度分布,通过核密度分析可看出区域内要素的聚集情况,包括集聚位置、形状、大小。本文利用 ArcGIS 中的核密度分析工具对合肥市中心城区道路交通网络的可达性值进行分析,根据落入每个单元一定半径范围内的线要素计算每单位面积的量级,考虑到可达性等级与研究尺度的不同,在计算线要素核密度时进行可达性等级和研究尺度的加权处理,实现可达摇 摇性集聚特征在不同空间尺度上的可视化。核密度分布图中颜色越暖,可达性值越高,反之则越低。核密度 fh(x)为:fh(x)=1nh移ni=1(kx-xi)h(3)式中,k 为核函数;n 为线要素数量;h 为搜索半径;x-xi表示样本中各个单位要素到中心要素的距离。3摇 结果分析3郾 1摇 可达性指标值分析基于 GIS 平台采用 sDNA 工具对合肥市中心城区立体交通网络的全局接近度和局部接近度进行计算,在计算局部接近度时,本研究以 15 min 社区生活圈半径 R=1 000 m 为搜索半径计算局部接近度,合肥市中心城区 2022 年现状平面路网、现状立体路网的 sDNA 指标测算结果见表 1。由于接近度是无量纲指标,可对接近度值进行大小比较。本研究采用自然断点法将平面交通网络和立体交通网络的接近度按数值大小分成高级、较高级、中级、较低级、低级共 5 级,深入分析建设高架道路对合肥市中心城区道路立体交通网络的提升效果。将平面交通网络和立体交通网络的全局接近度进行对比,数据结果表明,在建设高架道路后,各等级道路的全局接近度的数值范围均有所增加,表明合肥市中心城区道路交通网络的可达性有一定提升(表 2)。相比平面道路交通网络,立体交通网络可达性的差异主要表现在较高级可达性和中级可达性道路上,道路数量分别增加了 48 条和 37 条,占比提高了 0郾 35%和 0郾 07%,较高级道路的全局接近度数值从 0郾 505 624 0郾 569 289 提升至 0郾 524 222 0郾 596 206,中级道路的全局接近度从 0郾 442 729 0郾 505 623 提升至 0郾 457 068 0郾 524 221,表明建设高架道路对中级及较高级道路的整体可达性提升效摇 摇 摇 摇 摇表 1摇 平面交通网络和立体交通网络的 sDNA 指标统计Tab.1摇 sDNA index statistics of plane and 3D traffic networkssDNA 指标平均值最大值最小值标准差平面路网立体路网平面路网立体路网平面路网立体路网平面路网立体路网接近度R=n0郾 471 30郾 490 20郾 783 70郾 842 70郾 224 70郾 231 70郾 086 80郾 093 1R=1 000 m0郾 051 40郾 053 90郾 248 50郾 284 70郾 000 70郾 000 70郾 031 90郾 036 1摇 摇 注:R 是 sDNA 计算可达性时的搜索半径;n 是网络系统中的节点要素;以 R=n 计算得到的接近度表示全局空间尺度可达性;以R=1 000 m 计算得到的接近度表示 1 000 m 搜索范围内的局部空间尺度可达性。19北 京 建 筑 大 学 学 报第 39 卷表 2摇 平面交通网络和立体交通网络的全局接近度指标值对比Tab.2摇 Comparison of global proximity index values between plane and 3D traffic networks可达性分级平面路网立体路网全局接近度道路数量/条占比/%全局接近度道路数量/条占比/%高级0郾 569 290 0郾 783 68545111郾 940郾 596 207 0郾 842 71046811郾 98较高级0郾 505 624 0郾 569 2891 00426郾 570郾 524 222 0郾 596 2061 05226郾 93中级0郾 442 729 0郾 505 6231 00026郾 470郾 457 068 0郾 524 2211 03726郾 54较低级0郾 368 453 0郾 442 72875620郾 010郾 379 912 0郾 457 06777819郾 91低级0郾 224 724 0郾 368 45256715郾 010郾 231 722 0郾 379 91157214郾 64合计3 778100郾 003 907100郾 00果相对显著。对于平面交通网络,合肥市中心城区道路立体交通网络的全局接近度在平均值、最大值、最小值和标准差上各提高了 4郾 01%、7郾 53%、3郾 12%和7郾 26%,1 000 m 搜索半径下合肥市中心城区立体交通网络的局部接近度在平均值、最大值和标准差上分别提高了 4郾 86%、14郾 57%和 13郾 17%,在最小值上没有提高。数据结果表明,合肥市立体交通网络全局接近度和局部接近度在最大值和标准差上得到了显著提高,表明在建设高架后,合肥市中心城区交通网络中部分道路的可达性得到了较大提高。但在平均值上,全局接近度和局部接近度的提升不够显著,表明在建设高架桥后,合肥市中心城区道路交通网络的整体可达性和局部可达性的提升效果有限。采用自然断点法将局部接近度按数值大小分成5 级(表 3),将平面交通网络和立体交通网络的局部接近度进行对比,立体路网在各等级道路的局部接近度数值范围都有所增加,表明建设高架道路能够在一定程度上提升城市交通网络的局部可达性。其中,1 000 m 搜索半径下,合肥市平面交通网络和摇 摇立体交通网络中,可达性低级和较低级的道路较多,可达性中级和较高级的道路较少,可达性高级的道路最少。相比平面路网,1 000 m 搜索半径下的合肥市平面交通网络和立体交通网络各等级局部接近度数值范围都有所增加,说明建设高架道路使局部交通网络可达性得到改善,局部交通网络可达性的改善主要体现在可达性低级和较低级道路数量的增加,占比分别增加了 6郾 83%和 6郾 52%。综上,将可达性指标值进行纵向对比,在可达性指标值的总体特征上,sDNA 的全局接近度的最大值和标准差增幅是平均值的一倍,局部接近度值的最大值和标准差的增幅达 14郾 57%和 13郾 17%,平均值变化不大,表明 sDNA 的接近度数值离散程度较大。最大值所在的道路接近度值增幅较大,说明合肥市中心城区道路交通网络的整体可达性得到了提升,但提升效果不显著,同时部分道路可达性得到了较大提高。结合实际情况进行分析,高架道路由于与地面道路形成立体交叉,交叉点少,这些道路可达性较高,会导致可达性总体指标值的最大值和离散程度变大,中心城区道路立体交通网络的可达性也会整体增强。表 3摇 平面交通网络和立体交通网络的局部接近度(1 000 m)指标值对比Tab.3摇 Comparison of local proximity(1 000 m)index values between plane and 3D traffic networks可达性分级平面路网立体路网局部接近度道路数量/条占比/%局部接近度道路数量/条占比/%高级0郾 108 179 0郾 248 5002646郾 990郾 156 815 0郾 284 664812郾 07较高级0郾 072 966 0郾 108 17849613郾 130郾 097 670 0郾 156 8143468郾 86中级0郾 049 105 0郾 072 96592824郾 560郾 061 441 0郾 097 66979720郾 40较低级0郾 028 513 0郾 049 1041 15530郾 570郾 034 159 0郾 061 4401 44937郾 09低级0郾 000 738 0郾 028 51293524郾 750郾 000 738 0郾 034 1581 23431郾 58合计3 778100郾 003 907100郾 0029摇 第 3 期张苗苗,等:基于 sDNA 的城市道路立体交通网络可达性研究3郾 2摇 可达性空间特征分析根据每条道路的可达性数值大小,将不同的颜色分级赋予不同数值范围的道路,将合肥市中心城区道路交通网络进行可视化表达,颜色越暖,表示该道路的指标数值越高,可达性越好,颜色越冷,表示该道路的指标数值越低,可达性越差。同时将每条道路的可达性等级作为权重,进行道路加权核密度分析,更清晰地识别出可达性的空间分异特征及可达性集聚区的范围大小变化。通过 sDNA 对合肥市交通网络进行分析,从可视化分析的结果来看,合肥市平面交通网络和立体交通网络的全局接近度和局部接近度都呈现出明显的中心极化特征,可达性由中心向四周降低。在全局尺度上,建设高架后,合肥市中心城区立体交通网络可达性的变化情况可视化不明显。高可达性道路主要是金寨路、长江中路、徽州大道、马鞍山路、望江东路、宿松路、桐城南路、宿州路、寿春路、庐江路、淮河路等道路,这些道路是连通其他片区与老城中心的干路,通过干路的相互连接,形成了 2 个可达性高值中心。低可达性道路主要分布在中心城区的边缘地带,这些区域片状散布于中心城区周边,与城市中心距离较远,且与城市中心相联系的道路较少,导致这些区域的可达性较差(图 3)。高可达性主核心位于合肥市二环内,也是合肥市传统的中心区,现已形成较为完善的网状道路结构系统,对远距离人流车流都具有较强的吸引能力。高可达性次核心位于合肥市南部滨湖分区,南部滨湖分区是近年来合肥市重点发展片区,道路网密度大,形态规整,交通可达性较好,集聚人流车流的能力较强,未来发展为合肥市南部新中心的潜力较大(图 4)。在局部尺度上,从合肥市平面交通网络和立体交通网络的局部接近度的可视化分析结果来看,合肥市立体交通网络的局部接近度也呈现出明显的多中心分布特征,形成了较多高可达性核心区,核心区内高可达性和较高可达性的道路占比大,且距离高可达性核心区越远,可达性越差。局部尺度上高可达性核心规模较小,结合卫星遥感影像进行识别,这些片区主要是大型商业综合体构成的商业片区、公共服务设施集聚区、商务政务中心区和居住区集聚区,片区路网密度高,可达性较好,对周边吸引力强,已成为一定区域范围的服务中心。相比于平面交通网络,立体交通网络局部可达性高值区在位置和规模上都没有出现明图 3摇 平面路网和立体路网的全局接近度与局部接近度空间分布Fig.3摇 Spatial distribution of global proximity and localproximity of plane and 3D road networks摇显的可视化变化,说明建设高架道路对局部尺度可达性高值区的形成影响不大。同时,在局部尺度上,还存在着较多低可达性区域,高可达性和较高可达性道路在整体道路网络中占比相对较少,局部可达性还有待加强。综上,在可达性空间特征分析上,将可达性进行可视化分析,通过 sDNA 得到的平面交通网络可达性空间分布图和立体交通网络可达性空间分布图在全局接近度和局部接近度上都呈现出明显的中心性。全局接近度形成了2 个明显的高值区,分别位于老城区与南部滨湖分区,局部接近度的高值区较多,呈块状分布在城市空间。其次,中心城区边缘地带在全局和局部尺度上可达性都较低,需加强边缘地带道路网络与中心区的连接。整体上,立体交通网络的可达性空间分布图中未出现可视性的颜色突变,印证了建设高架道路对城市交通网络的可达性提升并不明显。3郾 3摇 道路交通网络优化建议综合合肥市中心城区道路立体交通网络可达性指标值和空间分布特征分析,本研究提出以下建议,希望通过道路立体交通网络的优化,提高合肥市中心城区道路立体交通网络的全局和局部可达性,保39北 京 建 筑 大 学 学 报第 39 卷图 4摇 立体路网全局接近度和局部接近度核密度分布Fig.4摇 Distribution of global proximity and local proximitykernel L density of 3D road network摇障居民出行的效率与公平,促进城市空间开发的集约与高效。在全局尺度上,重点关注 2 个全局可达性高值中心,主可达性高值中心主要位于老城区、蜀山区和包河区,已形成较完善的道路交通网络,高可达性道路占比 30郾 79%。作为合肥市的城市老城发展中心,该区域需增强交通承载力,提高路网密度,形成更完善的道路交通网络。对于南部滨湖分区可达性高值中心,由于南部滨湖新区是集商业商务、行政办公、旅游创新于一体的新中心,未来发展成为合肥次级城市中心的潜力较大,但目前可达性高值区的规模相对较小,交通承载能力不高,未来可依托包河大道、方兴大道和徽州大道这 3 条重要交通性干道加强滨湖新区、老城区和其他城市分区的联系,增强滨湖新区的区域吸引力。图 5摇 道路网络优化示意Fig.5摇 Illustration of road network optimization同时,徽州大道、长江路、金寨路这 3 条道路应在合肥市中心城区道路交通网络规划中受到较高重视(图 5)。徽州大道和金寨路上均有城市高架,长江路上有长江西路高架,且与金寨路和徽州大道相49摇 第 3 期张苗苗,等:基于 sDNA 的城市道路立体交通网络可达性研究交,在 sDNA 分析中,这 3 条道路都是高级可达性道路,承担老城区与其他城市分区的交通性联系,构成了合肥市中心城区的交通骨架,未来需进一步提升这 3 条重要道路可达性,带动整个全局道路交通网络可达性的提升。在局部尺度上,虽然合肥市立体交通网络局部可达性整体上有所改善,但较高及其以上可达性道路占比分别为 11郾 54%和 10郾 92%,较高和高可达性道路数量及占比都较少,仍需对局部可达性进行提升。目前,较高可达性和高可达性道路已形成可达性高值区,这些区域是城市片区的次级中心,具有发展成为次级城市中心的潜力,未来需对中可达性核心区的道路可达性进行提升。在全局可达性的道路网络优化基础上,需提高局部可达性高值区与周边片区、城市中心区的联系道路的可达性,如阜阳北路、合作化南路、四里河路、城市一环路等,增强局部可达性,同时优化局部可达性高值区内部的路网密度,提高区域交通承载能力。4摇 结论本研究基于 sDNA 以合肥市为例提出城市道路交通网络可达性测度的新方法,对平面交通网络和立体交通网络的可达性指标值和空间分布特征进行对比分析,全面测度合肥市中心城区道路交通网络的可达性水平。实证研究表明:1)相比于道路平面交通网络,合肥市中心城区道路立体交通网络的整体可达性得到了提高,但对整体道路交通网络的提高效果有限,在全局交通可达性上,这种提高主要表现在较高级和高级可达性的道路数量的增加,局部交通可达性的提高主要表现在较低级可达性和低级可达性道路数量的增加。2)根据 sDNA 的分析结果,合肥市中心城区道路立体交通网络呈现出明显的中心极化特征,在城市二环路内及滨湖新区形成了大型可达性高值区,在大型商业中心、公共服务设施集聚区与高密居住区形成了小型可达性高值区,未来可通过道路网可达性的提高和公共服务设施的改善发展为城市次中心或片区中心。参考文献:1摇 汪光焘,单肖年,张华,等.数字化转型下的城市交通治理J.城市交通,2022,20(1):1-9,127.WANG G T,SHAN X N,ZHANG H,et al.Urban trans鄄portation governance under digital transformation J.Urban Transportation,222,20(1):1-9,127.(in Chi鄄nese)2摇 李玮峰,杨东援.基于“以流定形冶的城市交通空间分析逻辑J.城市交通,2020,18(1):1-8.LI W F,YANG D Y.Spatial analysis logic of urban trafficbased on“shape by flow冶 J.Urban Transportation,2020,18(1):1-8.(in Chinese)3摇 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