在新西兰奥克兰,基于GIS的公共交通和步行可达性外文翻译资料

 2022-04-10 10:04

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在新西兰奥克兰,基于GIS的公共交通和步行

可达性

Suzanne Mavoaa^ ,Karen Wittena,Tim McCreanorb,David Orsquo;Sullivanc

a SHORE, School of Public Health, Massey University, PO Box 6137, Wellesley Street, Auckland 1141, New Zealand

b Whariki, School of Public Health, Massey University, PO Box 6137, Wellesley Street, Auckland 1141, New Zealand

c School of the Environment, University of Auckland, Private Bag 92019, Auckland, New Zealand

摘要:使用公共交通作为可达性研究对象的研究相对较少。 然而,这对于转变模式以减少汽车的依赖和非汽车家庭的健康来说至关重要。本文描述了两种研究公共交通可达性的方法。 第一种是研究公共交通和步行可达性综合指数,它通过公共交通和步行模式衡量对目的地的潜在可达性。 第二种是通过研究一个地区的过境服务频率来衡量可达性。这两种方法扩大了现有的公共交通可达性研究的途径,包括了公共交通的所有组成部分,能够计算小区层面的可达性,还提供了提升公共交通服务水平的措施。奥克兰地区的结果显示,尽管94.4%的城市人口生活在中等水平的公共交通和步行的地区,但只有26.5%的城市人口生活在每站每小时的平均过境服务频率为两次或两次以上的地区。此外,只有5%的城市人口生活在每站每小时平均过境频率四次以上的地区。 这数据突出了在调查公共交通出入时考虑过境服务频率这个指标的重要性。 这些结果还揭示了使用这些方法获得更全面和更现实的公共交通可达性的可能性,并探索非汽车家庭的模式替代和可达性的潜力。

关键字:可达性;GIS;公共交通;步行;交通

1.介绍

相当多的研究试图开发可达性的模型和度量,这被定义为“从一个地方通过某种特定的方式到达另一个地方的难易程度”(刘和朱,2004,p .105)。 然而,以公共交通作为出行方式的可达性研究相对较少。Martin等人(2002年)表明这是由于缺乏可得到的公共交通数据以及公共交通出行的复杂性导致的建模的复杂性引起的。

然而,由于两个原因,公共交通工具的可达性变得越来越重要。 首先,高水平的汽车出行和汽车依赖性会对我们的身体健康和环境产生不利影响(Litman,2003; Shannon等人, 2006)。 增加温室气体(GHG)排放量(Litman, 2003),交通拥堵(Litman,1999),交通事故(Litman, 2003),石油价格脆弱性,缺乏运动和肥胖相关障碍(Sallis等人,2004)都与汽车使用量的增加有关。除非日常生活的目的地可以通过其他交通方式轻松获得,否则减少汽车出行以减轻这些负面影响是不太可能的。因此,了解目的地是否可以通过公共交通进入是非常重要的。

公共交通可达性的重要性的第二个原因与公平问题有关。 无论减少汽车出行和汽车依赖的政策是否取得成功,总是有,并且可能仍将是一部分人无法使用私家车并依赖公共交通(Martin等人,2008)。 公共交通依赖型人口 - 青年,老年人和边缘化人群的相对脆弱性是Martin等人(2008年)呼吁将更多的关注纳入将公共交通纳入可达性建模的原因。

在这项研究中,我们感兴趣的是人们只用公共交通和步行的出行模式就可以到达的目的地。 我们已经通过创建一种公共交通和步行通往一系列代表人们在日常生活中旅行的目的地的模型来解决这个问题。 本文回顾了计算公共交通可达性方法的文献,里面描述了公共交通和步行的计算可达性指数(PTWAI),描述了一个过境频率指标,并呈现新西兰奥克兰地公共交通可达性的结果。

2.研究可达性方法和公共交通

2.1.现有的公共交通可达性的方法

Lei and Church(2010)对过去的一般可达性研究和特别是过境可达性研究提供良好的回顾。 在这里,我们只是审查有关过境的可达性。 我们将现有的可达性方法分为三步:(1)进入公交站点,(2)公共交通过程的持续时间,(3)通过公共交通到达目的地。

2.1.1.进入交通站点

大多数关于可达性的研究包括公交专注于实际接触,即到达公交站点(Biba等,2010; Currie,2010; Furth等人,2007; 古铁雷斯和加西亚 - 帕洛马雷斯, 2008; Hsiao等人,1997; Kimpel等人,2007; Lovett等人,2002; 赵等人,2003)。 其中一些研究衡量了从行政单位到中转站的访问。 使用行政单位作为单位内所有居民家的代理可能导致错误(Currie,2010)。 尝试解决这个问题包括使用较小的单位(Furth等人,2007),计算公交停靠服务区内不同通行等级的人口比例(古铁雷斯和加西亚 - 帕洛马雷斯,2008年),并测量从住宅单元到公交车站的可达性(Biba等人, 2010; Kimpel等人,2007; 赵等人,2003).

已使用欧几里德缓冲区/距离和网络缓冲区/距离计算了公交站点服务区域,并且在某些情况下(赵等人,2003)包括步行障碍,如河流,湖泊,城墙和高速公路。 有一个共识,网络缓冲区是可取的,因为欧几里得缓冲区高估了停止的服务区域(El-Geneidy等人,2009; Horner和Murray,2004年).

交通站点建模的一个基本要素是人们走到停车点的距离。 研究人员通常使用类似于400米(0.25英里)和800米(0.5英里)的规划师经验法则的步行距离来估计人们步行到公交站点或站点的距离(El-Geneidy等人,2009年; Hess,2009; Hsiao等人,1997; Kimpel等人,2007; 洛维特等人,2002),但也使用了其他距离(例如300米(Mondou,2001年), 500 m (Chapleau和Morency,2005年))。 这些启发式算法在现实中是否有效已经使用旅行调查数据进行了调查(Burke和Brown,2007a,2007b; 赵等人,2003). 伯克和布朗(2007a,2007b)表明,对于澳大利亚布里斯班来说,去往目的地的行程距离通常远远大于规划人员通常使用的距离。 例如,从家到公共交通站点的中距离人群为600米,从公共交通站点到终点目的地的中距离人群为470米。

2.1.2.公交途中的时间

进入公交站点的研究非常重要,因为搭乘公共交通是公共交通旅程的关键组成部分。然而,了解人们乘坐公共交通工具后能到达的地方也很重要。 因此,重点不仅在于实际出入,而且要包括在出发地和目的地之间旅行所花费的时间(Lei和church ,2010)。这是通过可达性模型实现的,这些模型通过公共交通使用旅行时间访问来提供可达性度量。

奥沙利文等人(2000年) 使用等时线分析来调查公共交通的可达性,生成通过公共交通出行的地区地图。 直到最近在这方面还有额外的工作Benenson等人(2009年)利用以色列的一个详细的交通网络提出了一种可达性的方法。 他们的工作包括街道驾驶时间估计,公交线路,公共汽车站和公交车的出发和到达时间,以及现实世界估计的行驶速度反应时间和位置依赖性拥堵。Cheng和Agrawal(2010)描述一种可达性工具来计算出行时间方面的公交服务区域。 在扩展的方法中使用奥沙利文等人 (2000),Lei和Church(2010)提出一种包括公共汽车服务时间作为GIS中属性的公共交通可达性度量。 一天中的时间计算是Lei和Church的方法对早期模型的另一个进步。

2.1.3.通过公共交通进入目的地

上述研究衡量的是通过公共交通到达地点的途径,但不考虑目前在这些地点的目的地类型。 如上述定义所述,获得不同的活动/机会是整体可达性的重要组成部分。它不仅仅考虑交通网络的可达性-- 即到达一个地方的难易程度(柯蒂斯 和Scheurer,2010)。 这是通过以上述公共交通为基础,通过纯粹的空间可达方法来实现的,并且通过公共交通将目的地纳入目的地,例如在以地方为基础的可达性方式黄和魏(2002)。黄和魏通过转乘城市机会计算出入口 - 以分为11个部门的商业和工业地块为衡量标准 他们建立了一个公交网络,并计算人口普查区域和机会之间的距离。 模型中包含了公交服务水平的测量 - 社区与机会之间每天的巴士运行。这种方法的一个明显的局限性是以人口普查通道为起点。

出行成本也被用来衡量可达性。伯恩斯和英格利斯 (2007) 创造一个成本面来确定超市和快餐店出行成本(时间)。 他们计算三种不同模式的出行时间成本:汽车,公共汽车和步行。 巴士旅行费用根据道路上公交车的道路类型和频率来建模。更新的模型将距离和旅行时间度量结合在一个或多个运输模式中。

Yigitcanlar等(2008) 设计了一个基于GIS的土地利用和公共交通可达性指数(LUPTAI)。LUPTAI使用公共交通和步行模式测量对共同土地使用目的地的访问。LUP-TAI结合了步行距离,公共交通行程时间和交通服务频率计算出的可达性。 LUPTAI和其他可达性指数的区别在于成果指数被分配给网格单元。

席尔瓦(2008)开发了结构可达性层(SAL),这是一种可达性的轮廓度量,对于规划人员来说这已经被证明是有价值的席尔瓦和皮尼奥,2010年)。 SAL是按照具体情况定义的空间分解子区域计算的。对于每个子区域,计算可达性指数的区域多样性。这是通过三种交通方式 - 非机动交通,公共交通和汽车可达到的不同目的地类型的人口加权平均数。 最近柯蒂斯和Scheurer (2010) 描述了战略规划的可访问性模型–多模式城市交通系统的空间网络分析(SNAMUTS)。 该工具评估土地利用背景下城市公共交通网络的连通性和中心性,这是空间上接近大量活动的范围。与使用旅行时间作为“成本”的其他交通可达性模型不同,SNAMUTS使用沿路段的平均旅行时间除以服务频率 - 每小时离开–作为成本衡量标准。 使用活动节点而不是目的地。 活动节点由旅行调查数据确定为非住宅目的地,定义在土地使用计划或战略中的中心,以及由步行集水区确定的活动强度的衡量标准。

2.2过境服务频率

服务频率是可达性的一个关键方面,可以在峰值和非峰值通勤时间之间显着变化。 一些研究报告已经将过境服务水平的措施作为对过境通行措施的补充或作为一项独立措施。 测量中转服务频率有两种一般方法。 首先排除不符合最低服务标准的公共交通。 例如,由澳大利亚珀斯开发的可达性规划工具柯蒂斯和Scheurer (2010) 在工作日高峰期采用最低服务频率标准为30分钟或更好。 同样,在琼斯等人的 (2008) 在诊断和生存期间研究医院进入和癌症阶段之间的关系,在周一至周六的白天至少每小时运行一次公共汽车服务的道路网段与生活在这些道路网络内800 m内的患者路线。

第二种方法包括分配服务频率度量时的所有公共交通出行。例如柯里 (2010) 使用每个站每周的次数,而Mondou(2001)和Yigitcanlar等人 (2008年)根据公共汽车/火车到达的频率(例如至少每15分钟,至少每30分钟和30分钟以上)来分类过境服务频率。Lovett等人 (2002) 使用服务频率和人口规模的组合。 公共汽车可达性是根据每天有一定数量的返回巴士服务的人口百分比分类的。 例如,他们定义中等水平的巴士可达性,因为至少50%的居民每个工作日有一次或多次返回白天服务。

总之,全面的基于时间的公共交通可达性度量标准需要考虑达到交通车站所需的时间,等待时间,公交行驶的持续时间和出行结束时的可用目的地。 关于公共交通旅程的后两个组成部分的研究较少,很少有研究考虑到公共交旅程的所有组成部分。 那些通常通过计算对行政边界等集合区域的访问受到限制。 尽管公共交通出行数量是以有意义的方式估算可达性的重要因素,但包括公共交通服务水平在可达性分析中很少。

我们通过计算两种公共交通接入措施,在现有的公共交通可达性研究的基础上进行。 第一个是公共交通和步行可达性指数(PTWAI),它是通过公共交通(公共汽车,火车和渡轮)和步行模式测量地块和目的地之间的潜在通道的指标。 它如上所述说明了公共交通旅程的所有组成部分,计算了分解目的地的访问权限,并在地块层面开展工作,这是计算大型行政区域访问权的改进。 PTWAI使用实际公交路线数据计算出行时间范围内各种常见日常目的地的出入。 选择时间作为可达性度量标准,基于证据显示,选择出行方式比距离或成本更重要Frank等人,2008; 沙龙,2009年)。另外,时间比距离更接近人们的体验(Lovett等人,2002)。 关于公共交通,用户的重要因素是出行时间和服务频率(Curtis和Scheurer,2010年)。事实上,服务水平是推动新西兰公共交通资助的关键因素(王,2011)。PTWAI基于旅行时间和包括每个中转站的标准等候时间。但是,它不包括服务级别频率的度量。 为了解决这个限制,已经计算出了一个互补的第二测量频率。 过境频率度量是通过每个过境站点的不同公共交通行程的平均数量。

3.研究区域

研究区域是新西兰北岛的奥克兰地区(图1)。 研究区440,993研究区包括在2010年11月合并之前,罗德尼区委员会的南部,富兰克林区议会的北部以及北岸市,怀塔克雷市,奥克兰市曼努考市和帕帕库拉区议会的所有地区。 在2006年的人口普查中,研究区的人口通常为1,298,757人,包括城市(1,248,105)和农村(51,652)人口。 岛屿被排除在研究区域之外,但怀赫科岛拥有

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