摘要：城市交通路网由城市中所有道路构成，对城市人口的日常出行与城市经济的发展有重要影响。随着居民生活水平日益提高，对于出行的要求也随之提高，居民出行时，都希望寻求一个效率高且可达性高的出行方案。同时，可达性在评价城市交通发展状况中也有举轻重的作用。因此，对于交通路网可达性优化模型及评价研究具有很重要的现实意义。
论文的主要工作和创新性成果如下：
在已有的可达性指标研究中，多为研究城市路网的公共交通可达性，缺乏对私家车主群体的研究，而本文以驾车出行的私家车主为研究对象，研究其从出发地到目的地完成特定活动的时间效用。
同时，针对以往研究中仅考虑了交通网络本身的阻隔因素，缺乏对道路环境中其他随机因素的评价，所以本文基于已有的对可达性指标的研究，对道路环境随机性影响下的可达性指标进行新的定义并建立模型，将道路堵塞和信号灯的等待时间成本加入可达性模型中；
其次，针对以往的研究对机会需求的空间分布缺乏衡量标准，因此本文计算可达性指标时，以各段道路交通负荷量赋予权重，并基于实际的路网路径计算出发地到目的地的时间，从而反映出不同交通负荷的道路对整个局部交通路网的影响力。
最后，列举实例，选取了盐城市与南京市市中心地段局部路网，计算两市局部路网可达性指标，对比分析最终得出结论。
关键词：交通路网；随机性影响；可达性指标
一、绪论
（一）研究背景、目的与意义
1.研究背景
随着城市化进程不断深入和城市经济的不断发展，各类城市问题不可避免得应运而生。城市交通问题当属首当其冲的城市问题，道路拥堵已不再是一个新鲜话题，出行时车辆的行程延误很多情况下都是私家车的增多造成道路负荷增大引起的。与此同时，我国绝大多数城市的交通基础设施建设还不完善，交通管理水平还相对比较低下，这严重影响了城市内的正常生产与市民的日常生活。[2]
城市里的交通网组成了城市的骨架，同时也成为城市社会经济活动和客、货运输的载体。[1]对于交通路网而言，科学合理的组织与符合该城市特征的布局，可以极大地改善城市路网的运输效率，促进交通结构的长远发展。因此，为了对城市道路网络结构和布局的优劣进行评价，需要建立相应的指标体系并不断细化完善。[5]
目前，针对城市交通网络的各项要求已设立了许多评价指标，如抗堵塞能力、可达性、非直线系数、道路网密度、干道网密度、干道间距、路网等级结构和网络连接度等，[1]多种指标的建立构成了城市路网评价体系。随着技术与经济的进步，公众对于日常交通的也不断提出新的要求。出行者不仅要求能够到达目的地，也开始关注行程时间，尤其是途中等待的成本，这就促使可达性的学术探讨逐渐深入，取得了一定的研究成果。[2]
2.研究目的
随着私人轿车数量年年攀升，这就导致了我国大中型城市的道路时常堵塞，尤其是在早晚高峰期间的拥堵尤为严重。市民日常出行都不可避免得耗费大量时间在等待堵车，四通八达的交通网络也带来了信号灯增多，红灯时间增加的问题。市民的出行难是社会一直广泛讨论的话题，这也事关我国社会民生。本文开展可达性研究也正是为了提高居民日常生活效率，从而提高全社会的工作和生产效率。
在已有的研究中，出行时间、出行距离与出行花费都是可达性研究各项指标的重中之重。本文研究的对象为自行驾车出行而非搭乘公共交通工具的出行者，选取行程时间作为计算标准，结合城市路网拥堵的情况和道路环境中信号灯的随机影响，通过使用改进的空间阻隔模型来计算指标，进一步得衡量出在道路环境随机因素影响下的局部路网从起点到达终点的难易程度。
3.研究意义
可达性指标体现了交通网络中从某一区位到达另一区位的出行时间(费用、距离)的大小。它是一个受多方面因素影响的指标，反映了一个城市道路网络联接的便捷程度，体现了该城市交通路网的规划布局是否满足公众的需求。同时，可达性也是人文地理学的重要组成部分之一，是城市布局、土地建设、房地产评估、交通组织的首要前提，影响着这个城市的长远发展[11]
本文另一现实意义在于，由于道路拥堵等随机事件时有发生但又难以提前预测，局部路网常常受到各方面影响，往往出行者行驶到事发路段才发觉该路段发生了拥堵情况，而在拥堵的道路状况下更换道路，或许会带来更大的时间成本。而且城市交通四通八达，层出不穷的红绿灯也极大得困扰着驾车出行的群众，出行者耗费大量时间在等待上，选择一条可达性高的道路符合当代大部分出行者的心理偏好。
因此科学的可达性评价是城市规划者与个人的共同需求。
（二）相关研究综述
1.国内相关研究综述
随着80年代以来，城市化进程加快，可达性研究逐渐成为热门，国内众多研究人员在可达性指标的相关研究上颇有建树。杨涛、郭秀成等学者在前人研究基础上重新诠释了可达性，提出了可达性、易达性、通达性等多个适应国情的可达性评价指标，同时把马鞍山市作为样本区域，综合评估了该市的路网可达性。[10]
李彬从公共交通组织结构出发，通过订立指标估算出了该地公交可达性并评价其优劣。曹小曙等学者通过调研交通路网的可达性变化及对周边布局的影响，发现了可达性影响下的空间格局演变的历程与规律。[11]
刘俊等学者主要研究对象为江苏省公共交通路网的可达性，通过多样本区域演化总结归纳了路网可达性变化与多中心城市道路网络运行情况之间的关联。[5]杨佩昆等学者考虑了城市规模、城市形状和城市道路网络建设水平，认为改进路网可达性是提高道路设施服务标准、改善道路堵塞与加快社会经济发展的必要前提，并提出了相对可达性指标。[5]
2.国外相关研究综述
国外学者在对城市交通路网的方面开展研究工作得较早，已由对交通路网的定性研究逐渐过渡到定量及对未来发展趋势的模拟研究。[11]
AdelheidHoll主要研究了了国家建成的西班牙高速公路通过改进路网可达性从而带来客、货运输的巨大发展；[13]MurayamaY评价了上世纪八十年代到九十年代期间日本铁道建设给区域可达性带来的变化，研究证明，改善可达性促进了都市现代化进程。[15]RogerVickerman对跨欧洲交通建设的数据进行大量搜集，认为可达性变化和地区经济变化之间存在某种关联，并提出了初步的可达性经济评估模型。[14]
3.研究综述
从本文选取的国内外文献综述可以看出，在社会经济与城市交通方面，可达性理论及其应用均获得一定进展。外国学者在研究可达性时，主要研究方向为区域经济，通过计算分析可达性来探讨区域经济的发展，并提出相关模型与对策。[2]而由于资金、技术等方面的原因，我国真正开始系统性研究可达性是从80年代开始，且更突出的成果是在城市交通路网的可达性方面的研究，其中以郭秀成等学者适应我国国情，创造性得提出的包含了可动性、易达性、通达性的新可达性指标体系，其良好的实用价值和理论价值是城市可达性研究的创新与丰富。[11]
（三）论文框架
二、道路环境随机性影响下可达性指标的研究
可达性有着十分广泛的涵义，不同研究方向对可达性的解释也不尽相同，但大体包括微观和宏观两个方面。从微观层面看，可达性可以代表出行者到达某一区位的难易程度，反映了出行者对城市系统和路网设施的使用程度；从宏观层面看，可达性用来表现出行者在一定交通工具的辅助下，从起地点到达终点的便捷程度，反映了不同点之间交通交流的便利程度。[4]
参考目前的文献，本文分析归纳了可达性的相关性质，总体概括有如下三点：（1）空间可达性；（2）时间可达性；（3）经济可达性，其中时间可达性将是本文研究的重点。出行者实现外出计划或到达目的地，基本都是借助一定的交通方式来完成的。撇开距离因素不谈，时间是另一个交通出行中最基本的阻抗因素，同时时间具有简单易比较的特点，因此没有特殊情况的话，出行者都会比较不同路线所花费的时间来决定最终的路线计划。因此，很多学者在研究城市交通可达性时，在给定条件里就先设置时间因素，将其设定为一个不变常量从而使其他影响因素不断变化来探讨城市交通可达性的变化规律与内在评价，[4]忽视了行程时间在道路环境影响下的不确定性；而在对时间可达性的相关研究里，许多学者的重点研究了城市公共交通方向，这不符合当下私家车主群体的日益增多的社会现状。
综上所述，本文探讨的可达性为宏观上的，即研究出行者在一定的时间里、以特定的交通方式（私家车）、在道路随机性影响下从起点到达目的地完成特定活动的时间效用。
（一）可达性指标的空间阻隔模型介绍
已有的可达性成果中，Allen研究的空间阻隔模型是如今较为基础通用的，它用交通点间的平均阻隔来表现城市交通路网的可达性，平均阻隔越小，可达性越好；平均阻隔越大，可达性越差，表达式见公式（1）：
式中：表示对象i的可达性
i、j分别表示起点和终点的编号；
表示交通网内节点的个数；
表示从节点i到节点j的出行时间。
空间阻隔的衡量标准主要包括空间上的距离、时间上的距离和经济费用距离，而本文主要采取时间上的距离作为度量标准，它体现的是路网交通点间的空间位置和拓扑信息，而且易于理解，一目了然，在城市规划与城市路网的宏观可达性评价中得到广泛推广。
然而它的缺点也显而易见：首先，仅仅以道路本身的阻隔来表达节点间的平均阻抗，没有考虑到其它影响可达性的因素；然后，模型也忽略了对机会需求的空间分布；最后，该模型使用两节点间的直线距离作为计算路径，但是与实际行驶路径有所差别。如要充分准确的使用该模型，需要对其进行改善。基于以上几点缺陷，本文采用将道路堵塞和交岔口信号灯的等待时间成本纳入考核、以各段道路交通负荷量赋予权重和基于实际的路网计算出发地到目的地的时间等手段来进行改进。
（二）道路环境随机性影响下的可达性指标的定义
一般情况下，出行者在出发前就会确定起点与终点，而大部分出行者出于节约时间的角度考虑，都会选择一条到达目的地的最短路线。由于道路堵塞的不可预见性和交通网络的随机动态性，路程往往不是一帆风顺，途中或发生道路堵塞，此时将不可避免的发生等待时间成本，而拥堵道路并不适合调转方向更换道路，出行者重选驾驶路径或造成更大的时间成本。同时，如今交通网络四通八达，在交岔路口对红绿灯的等待时间也是不容忽视的一环。[8]
城市交通作为一个整体，可以把交通点、交岔路口看作节点，把公路的路段看作两个节点之间的边，从而形成一张局部交通网络图。本文研究道路环境随机性影响下的可达性指标，是指出行者在选择了一条从出发点到目的点的最短路径后，包括预期出行时间、行驶途中发生道路堵塞时等待直至道路恢复通行和正常等待信号灯后的总出行耗时，表达见公式（2）：
（2）
式中：表示道路堵塞和途遇红灯的时间等待成本
表示路段m的预期行驶时间
表示基于道路m交通负荷的权重系数
如果的值越大，则行程时间越长，表明该局部路网的可达性越差；如果的值越小，则行程时间越短，表明该局部路网的可达性越好。
1.交通负荷加权系数
其中，为加权系数，可达性难度除了反映出行难易程度外，还应考虑该段道路在整个交通网络中的联接程度和车流量的布局情况，交通负荷较大的道路，其道路时间成本对总体交通时间成本的影响程度更深。为反映出这一差异，路段m的时间成本以基于该路段在相对时间内的交通负荷量在整个路网中交通负荷量的比重来赋权表示，即公式（3）：
（3）
式中：表示路段m在时段内的交通负荷
M表示行驶路线中包含的路段数
2.路段上点对间的预期行驶时间
假设出行者一路畅通无阻，如果能得到出行路径上各路段的行驶车速数据，则点对之间的预期行驶时间则可以用公式（4）表示：
（4）
式中：表示路段m的预期行驶时间
表示路段m的长度
表示路段m上的平均速度
3.路段上点对之间的等待时间
本文的可达性指标是计算节点间的行驶时间得来的，根据定义，行程时间包括行驶途中的自有时间和异常情况下的等待时间两部分。考察等待时间主要是分析车辆在道路堵塞时的等待时间和途遇信号灯的延误时间之和，所以出行者在行驶过程的等待时间可以用公式（5）表示：
（5）
式中：表示道路堵塞时出行者等待直至道路恢复通行的时间
表示该出行者等待红灯直至结束的时间
（1）道路堵塞时间成本
其中，道路的流量情况瞬息万变，本文仅汇总过往的道路数据，进行纵向
汇总计算出路段m的道路堵塞发生概率与平均等待时间，即：
（6）
式中：表示路段m的平均堵塞概率
表示路段m发生堵塞时的平均等待时间
其中，路段m的平均堵塞概率表达式为公式（7）：
（7）
式中：表示路段m发生交通事故总数
表示路段m的长度
将公（7）带入公式（6）可得路段m在道路堵塞情况下的等待时间，即：
（8）
（2）信号灯等待时间成本
假定出行者在交岔路的等待时间是所行驶路线在一个信号周期内的非通行时间的一半，那交岔路等待时间可用公式（9)表示
（9）
式中：为计算方向上的绿信比
C为红灯信号周期长
（三）道路环境随机性影响下的可达性指标的算法
给定的交通网络，为中点的集合，为中边的集合。设与是中的起点与终点，本文假设的道路堵塞是在路段饱和度超过80%时发生的，平均堵塞概率取时段内堵塞次数的平均值。
（1）任一节点，应用Dijkstra标号法计算到任一节点的最短路径，设最短路径中任意路段长度为，则最短路径总长为
（2）应用上一步计算出任意两点间的最短路径，除以出行者途中的平均速度，就可以得到所有的
（3）根据对路段m发生交通事故总数、路段长度和路段饱和度等相关数据整理，归纳出路段的平均堵塞概率和平均堵塞时间，然后根据公式计算道路堵塞时间成本
（4）根据路段m的绿信比和平均周期时长C，计算出红灯等待时间成本
（5）根据路段m的交通负荷量和整条最短路径的交通负荷量相除得出路段m的交通负荷加权系数
（6）道路环境随机性影响下的可达性指标
城市交通路网作为城市基础设施的一部分，影响着人们日常的生活出行。研究路网可达性不该仅仅解决道路堵塞现状就点到即止，而应尝试通过改进路网可达性来提升交通路网对公众的服务水平。[4]根据本文论述，可达性就是指居民选择任意交通方式，从起点到达终点所花费的时间成本。为了建成更具有现实价值的模型，可达性研究要结合道路环境的随机动态性影响，在已有成果模型上加入了对道路环境随机性因素的研究。
本文基于道路环境的随机性影响，考虑到道路堵塞和信号灯的不确定性影响，提出了道路环境随机性影响下可达性指标的概念，该指标用以计算局部交通网络的可达性指标。通过本文的研究，出行者在出发前可以获取路段可达性信息，选择可达性最优的路径出行路线，城市规划者在道路组织建设时结合路网可达性数据，对交通路网进行更全面的综合设计与评估。
三、盐城市与南京市局部交通路网实例分析
本章在道路环境随机性影响的定义的基础上，通过所设计的可达性模型与算法，分析盐城市和南京市的局部路网通行状况，并分别选择了盐城市市区所在的局部路网以及南京市市区所在的局部路网，旨在通过对这两块具有典型意义的交通路网从而进行可达性指标的计算、比较和分析。
（一）局部交通路网的选择
1.盐城市局部路网选择
盐城，位处于中国东部沿海地段，江苏省中部，经纬度为32°34′N至34°28′N，119°27′E至120°54′E之间。盐城是江苏省占地面积最大的城市，已接近1.7万平方千米。盐城东临黄海，南临南京，西南与泰州接壤，西北与淮安相连，北隔灌河和连云港市相望。盐城是江苏沿海地带新晋的工商业的城市，也是长三角地区举足轻重的中心城市。[12]
关于局部路网的选取，本文选择的是盐城市市区中心的局部路网，该地段是在聚龙湖附近，以解放南路、人民南路、东进路、盐渎路以及国道G204为边界组成，该局部路网位于商业建筑、风景名胜和学校较密集地段，因此具有一定的代表性。
局部路网选取结果如下图1，由百度地图测距得出各路段大概距离：（单位m），，，，，，，，，，，，，，
盐城市局部路网的选取结果如下图：
2.南京市局部路网选择
南京市是江苏省省会，地处中国东部地区、长江下游、濒江近海，位于31°14′N至32°37′N，118°22′E至3119°14′E之间，是长三角地区及华东地区唯一的特大城市，目前全市常住人口约八百余万人。南京是国家级别的综合交通枢纽，铁路、公路、水运、空运、管道五种运输方式全面发展，目前南京高速公路通车总里程约有六千余米，高速公路网密度已到达每百平方千米九公里，名列全国第一。
为了两个城市得出的数据具有可比性，本文在此同样选择了以新街口附近商业地带较密集的地段进行研究。该局部路网由广州路、珠江路、龙蟠中路和瑞金路为边界组成的。
局部路网选取结果如下图3，由百度地图测距得出各路段大概距离：（单位）
南京市局部路网的选取结果如下图：
（二）局部交通路网的可达性指标的计算
为了使计算结果更有一定的代表性，本文选取的路网信息是在下班时间即17：00-19：00的晚高峰期间行驶经过该局部路网的数据整理而成的。
1.盐城市市区局部路网的可达性指标计算
（1）首先应用Dijkstra标号法进行计算，从而得到从到之间的最短路径各路段长度如表1所示，最短距离为4.82km。
（2）根据查阅资料本文中所选道路路段基本信息及近3月的高峰期交通负荷量和道路饱和度数据，得到各路段长度和平均堵塞率如表1所示：
（3）查阅相关数据可得该路径各交叉口基本信息如表2所示，通过计算得各交岔路口信号灯等待时间分别为17s、17.5s、17.5s和17.5s。
（4）通过以上数据，继续整理计算，得到交通负荷加权系数、预期行程时间和路段堵塞时间如表3所示:
(5)计算道路环境随机性影响下的可达性性指标
2.南京市市区局部路网的可达性指标计算
（1）首先应用Dijkstra标号法进行计算，从而得到从到之间的最短路径，各路段长度如表4所示，最短距离为3.46km。
（2）同样，查阅南京市公路管理网，晚高峰时期南京市市区局部路网状况如表4、表5所示：
(3)通过以上数据，继续整理计算，得到交通负荷加权系数、预期行程时间和路段堵塞时间如表6所示，各交岔路口信号灯等待时间分别为22.5s、22.5s、17s和22.5s。
（5）计算道路环境随机性影响下的可达性性指标
（三）局部交通路网的可达性指标分析比较
本文选取盐城市和南京市局部路网作为实例来分析两城市局部路网可达性指标，分析以上数据，在道路环境随机性影响下，盐城市局部路网（最短路径长度为4.82km）的可达性指标为0.017，南京市局部路网（最短路径长度为3.46km）可达性指标为0.017，虽然两城市可达性指标相等，但考虑到盐城所选路网的最短路径长度大于南京市，所以可得出结论：在道路环境随机性影响下，盐城市城市交通路网可达性指标要优于南京市城市交通路网可达性指标，即按最短路径计划行驶，盐城市局部路网内的车辆到达目的地的时间要短于南京市局部路网内车辆到达目的地的时间。
通过对可达性的研究，出行者可以在出行前了解城市路网的相关情况，理性选择可达性最优的路径出行，既节省行程时间，也缩短了在行驶途中等待的时间。
四、结束语
（一）总结
进入21世纪后，中国各省市经济飞速发展，城市化进程加大，车辆保有量的不断增加，同时，交通基础设施的落后、公众违反交通规范屡禁不止的现状导致很多城市的交通效率非常低下，交通堵塞情况愈演愈烈，不但此类动态交通问题值得引起关注，一些静态交通问题（如交通道路被非法停车的车辆占用道路等）也需要交通管理者进行进一步改善。当前交通状况不但影响着市民日常外出的正常开展，也严重限制着城市经济的进一步飞跃。[1]
现如今，出行者不仅仅是要求能够顺利到达目的地，而是更加需要一定的数据信息的支持来选择一条花费成本最少的路径，减少不必要的等待时间，这就需要交通管理者在道路布局组织时就考虑到科学设置交通路网的能力。[9]
本文在国内外学者给出的模型及评价指标的基础上，改进了传统的可达性指标的空间阻隔模型，不仅能反映交通网络本身的阻隔，而且添加了相关道路随机因素对动态的路网进行了评价模型的设置，即将道路堵塞和交岔路口信号灯这两种情况加入模型进行考核，同时，考虑到不同交通负荷的道路对整个局部交通路网影响力的不同，本文以各段道路交通负荷量赋予权重，并基于实际的路网路径计算出发地到目的地的时间，从而更准确的表现出在道路环境随机性影响下的局部路网的可达性效用。本文在最后，以盐城市和南京市为例，分别选取了这两个城市商业较集中的局部路网，利用算法对两城市的交通路网的道路环境随机性影响下的可达性进行了计算，得出结果并对结果进行了分析，旨在为市民出行提供数据参考，为城市道路的规划者对交通路网的整体把握提供信息支持。
如何对城市交通网结构进行科学的规划，如何对目前的交通网络进行科学的评价，对城市道路建设和交通管理都有十分重要的意义。本文的可达性指标及模型以出行时间作为标准表述了交通网络的联接程度，并且综合道路堵塞、交岔路信号灯和车流量负荷等各随机因素，为评估不同规模和组织的城市交通结构提供了一种比较符合实际的方式。[7]
（二） 需要进一步研究的问题
因为影响可达性大小的因素十分复杂，所以本文对所研究的定义及模型进行了相应的简化，在指标组成、定义模型和方法选取等方面还存在一定的不足，有待于日后工作的进一步探讨。
（1）本文将道路堵塞发生的概率作为非正常条件下的影响因素，缺乏对其他道路环境不利因素影响下的可达性指标的考虑。
（2）对可达性进行研究时，数据选取的时间跨度过短，今后的研究中应延长研究的时间段，以便更好的把握可达性的动态演变。
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