论文部分内容阅读
道路权重是网络分析和路径分析的基础，与其相关的研究受到地理学、交通规划、城市规划等专业人士的广泛关注。道路权重可分为两部分：表征交通流量为零时的路段行程时间的静态道路权重和反映实时交通流引起的交通延误的动态道路权重。仅考虑静态道路权重得出的路径分析结果往往与现实情况大相违背，因为现实的交通情况还包含时刻变化的交通流量、交通管制等动态因素。随着社会和技术的发展，实时交通流量信息已可以通过固定探测器、浮动车、位置信息服务获取，并通过GPRS无线公众网或Internet传送至交通信息中心装有交通流分析系统的服务器，服务器负责接受所传回的数据，进行处理和分析，得到动态的交通状态并将其传输给用户。目前动态道路权重在动态路径诱导系统和车辆导航系统中应用并受到广泛关注。
但是由于成本和经济因素，数据采集装置有限，不可能覆盖每一条道路，获取的实时交通流量信息并不是完全的反映整个区域交通情况的。因此探讨采用部分实时交通流量数据来获得整个区域交通情况和道路权重是一种经济、方便的方法，可以揭示出不同时段交通流量在城市的分布和强度，进而为更加公平合理的城市交通规划和空间规划提供科学依据，为提高人民生活质量服务，体现当代社会“以人为本”的思想。
本研究针对城市不同区域由于各自区位和承载职能不同，对城市居民吸引力不同造成交通流量存在区域差异性，而在区域内部交通流量则具有相似性的特点，提出将城市区域按照交通吸引力相似度划分为数个交通小区，以交通小区为单位进行动态道路权重计算的方法。其主要内容包括交通分区、基于交通分区的动态道路权重方法实现和实例分析三个方面：
(1)基于模糊聚类分析的交通分区和结果检验。传统的交通分区是从定性角度考虑的人为划分，结果不够客观准确，因此本研究对交通分区方法进行了改进。首先将研究的基础数据库划分为出行数据库、城市机会数据库和道路信息数据库三个部分，分别设计了各个数据表的字段结构，并利用节点-弧段数据结构构建了道路网络。其次设定交通分区原则，确定研究区的最短出行距离和交通小区规模，以此作为交通分区结果的标准。然后根据水网道路等明显阻碍分界线性要素将研究区划分为评价单元。最后建立交通吸引力聚类影响因素因子指标体系，根据各评价单元的城市机会数据、道路数据等得到评价单元交通吸引力聚类影响指标原始数据，采用模糊聚类分析方法进行数据处理，将相似度高、空间相邻、形态和面积满足交通分区原则的评价单元合并为一个交通小区。并采用栅格单元的交通吸引力分类结果对交通分区结果进行了检验，结果显示在交通小区规模和道路、河流界限等诸多条件的限制下，交通分区精度还是比较高的。
(2)设计基于交通分区的动态道路权重方法。首先确定以出行时间作为道路权重指标，并根据实际情况选取美国联邦公路局BRP路阻函数模型作为出行时间的计算公式。其次根据各交通小区交通流量和交通通行能力来计算交通小区平均动态道路权重。然后根据各条道路的等级、长度将交通小区动态道路权重分配赋值到各条道路上作为道路动态道路权重。最后道路权重即为动态道路权重与静态道路权重的和。
(3)以扬州市中心区为研究区，对实例数据进行计算和分析。实例研究的交通流量数据由模拟的三个时段的出行数据统计而来，城市机会数据和道路信息数据则是2003年扬州市地图数字化的结果。在这些数据的基础上，采用ArcGIS、Matlab等软件对研究区实现了交通分区和道路权重赋值，并采用PostgreSQL、PostGIS和pgRouting最短路径算法包等开源软件建立了基于WebGIS的路径查询和显示平台，对三个时段的道路权重赋值结果进行了两个实例分析：两点之间最短路径分析和服务区域分析。结果表明路径分析结果与道路权重结果紧密结合，不同时段的路径分析结果有着明显差异。
综上所述，本研究在完善交通分区方法和实时动态道路权重研究方法方面有所创新，在实时道路权重的实例应用研究中进行了初步的尝试，为进行更深入的应用研究提供了一定的参考价值。