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【双评价学习笔记】城镇适宜性—区位优势度评价

2019-12-19  陈结预

今天是周六啦,工作的小伙伴已经在欢度周末了(或许),上学的小伙伴可能在百无聊赖的宅宿舍呢,走过路过不要错过今天的文章哦。

今天继续城镇建设适宜性评价,目前更新了土地资源评价水资源评价和气候评价。这一篇是关于区位优势度评价的,顺便分享下研究区域的路网、机场、火车站、高速出入口等数据,多实惠啊!获取方式见文末。

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第二篇  城镇建设适宜性评价

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单项评价

1.1 土地资源评价

【双评价学习笔记】城镇建设适宜性评价—土地资源评价

1.2 水资源评价

【双评价学习笔记】城镇—水资源评价

1.3 气候评价

【双评价学习笔记】城镇适宜性—气候评价

1.4 区位优势度评价

区位优势度评价在指南里面提到了省级层面和市县层面,市县层面更为复杂一些,大体上的思路就是时间距离的分析。

(1)省级层面区位优势度

简单来说,就是研究区内的中心城市(原则上选取地级市)的交通距离分级,并且要考虑周边区域有影响的城市,比如国家中心城市、副省级城市、省会城市等。按照距离中心城市的交通距离≤1小时、1~2小时、2~3.5小时、3.5~5小时、>5小时,将省级层面区位优势度划分为好、较好、一般、较差、差5 个等级。

家中心城市、副省级城市、省会城市等家中心城市、副省级城市、省会城市等

数读菌偷个小懒,对于周边重要城市没有分那么多,就是研究区域周边比较近的地级市。

省级层面城市选取

时间距离的计算。数读菌认为计算时间距离最好最准确的方法还是“网络分析”(用缓冲区真的有点emmmm)。首先准备数据,数读菌使用的是OSM的路网数据,当然做了一些处理没有直接用,毕竟原始数据太杂乱了,大概分了一下级别,设置了道路的平均速度等属性,删除了等级较低的道路。(处理后的数据会分享给大家哦)

稍做处理后的道路数据(至少含有高速、国省县道)

第一步:建立网络分析模型。在目录里面右击道路数据,单击“新建网络数据集”,按照向导窗口进行操作,连通性最好选择“任意节点,之后添加新的属性命名为“时间”,在赋值器中为其按照字段赋值,值选择“秒”(在分享的数据中按照道路长度和速度算出来的),然后一路操作生成网络模型。

网络分析模型建立的无脑过程

第二步:新建服务区并加载位置。在生成网络数据集后,会在图层窗口生成相应的点线文件,不用管他们,觉得烦就关闭他们,只要不要移除他们就行。找到“Network Analyst',新建服务区并打开Network Analyst 窗口“,右击设施点加载位置,加载自”地级市“。

Network Analyst 窗口

第三步:进行分析设置选择“阻抗”“时间(秒)”,默认中断设置成1、2、3.5、5小时相对应的秒数,即3600秒、7200秒、12600秒、18000秒。在“面生成”中,选择“生成面”,下面的选项按需选择吧,“概化”会比“详细”节约时间,而如果再加选“修剪面”也会增加出结果的时间,讲道理,这种大尺度上,我觉得只选择“概化”足以。记得旁边选择“按中断值合并”,虽然也会增加计算时间,但是也省去自己计算不是。最后在“累积”选项卡一定要记得在“时间”前打勾。

服务区计算设置

第四步:进行求解开始求解后就是等待了,数据量大的话,要等一些时间呢。最后的效果大概就和下图类似吧。然后把数据导出,添加个字段,按照时间分成5、4、3、2等级。

服务区求解结果

第五步:转成栅格图像把整个研究区域赋值为“1”,然后用服务区的结果通过“更新”工具处理,最后生成的面文件转成栅格就可以了

省级层面区位优势度

(2)市县层面区位优势度

市县层面优势度主要通过两个方式表征:区位条件交通网络密度区位条件通过交通干线可达性、中心城区可达性、交通枢纽可达性周边中心城市可达性反映,采用时间距离计算,按照目标区的交通距离≤20分钟、20~40分钟、40~60分钟、60~90分钟、>90分钟,分为五个等级,具体来说计算方法和“省级层面区位优势度”中运用的网络分析法相同;交通网络密度通过公路网的线密度分析计算。

交通干线可达性。关于交通干线的可达性,数读菌一开始打算的是把高速单拎出来进行距离分析,后来思考了下,与高速线的距离是否有意义?最后的决定是,利用高速出入口作为“设施点”来进行服务区的计算。基于这个逻辑:与高速的距离,最后还是要落到与高速出入口的时间距离上。所以,通过高德地图的POI数据,把京津冀的高速出入口都获取了下来:

京津冀高速出入口

使用刚刚的网络数据集,把高速出入口的数据加载到设施点位置,计算按照≤20分钟、20~40分钟、40~60分钟、60~90分钟、>90分钟设置为1200、2400、3600、5400,把生成的服务区导出,按照先前的方法分级赋值,更新到研究区域,最后转为栅格图像:

交通干线可达性

中心城区可达性中心城区可达性采用简化计算的方式,简单的用各区县市的POI点作为设施点利用网络数据集计算,设置如前,过程如前。结果如下:

中心城区可达性

交通枢纽可达性交通枢纽可达性可以是火车站、机场、港口等,数读菌就按照自己的理解简化了交通枢纽的选择。首先是机场和主要港口作为枢纽,而后是火车站,但是在火车站的具体分类上做出了一些取舍。因为火车站较多,如果都作为枢纽好像也不是很符合实际,所以在简化的逻辑上,按照火车站等级来进行运算取舍。提供的数据中,火车站包含了特等、一级、二级、三级这样的等级划分:

火车站等级

具体来说就是特等站与机场港口一同进行运算,按照≤20分钟、20~40分钟、40~60分钟、60~90分钟、>90分钟设置5、4、3、2、1等级。之后开始,一等站按照≤20分钟、20~40分钟、40~60分钟、>60分钟分为4、3、2、1等级,二等站按照≤20分钟、20~40分钟>40分钟分为3、2、1等级,而三等站按照≤20分钟>20分钟分为2、1等级。将这些都计算好后,以高等级优先的方式生成最后的交通枢纽可达性分级图,如下:

交通枢纽可达性

周边中心城市可达性。选择研究区域的中心城市作为设施点计算,方法如出一辙不再赘述:

周边中心城市可达性

交通网络密度交通网络密度比较简单就是使用线密度工具进行计算。当然数读菌这里要声明一下,我这边分享的OSM道路数据不是单线,会对结果产生影响,这些我就先不管了。总之使用“线密度分析”工具进行分析,具体的分析设置更具研究区范围具体判断,生成的结果按照交通网络密度由高到低分为5、4、3、2、1 五个等级。这个具体怎么分,看心情吧。指南里说了一堆balbalbal的专家打分啊什么的,我这边就只能按照我这个”砖家“个人观点分级了:

交通网络密度分级

综合区位优势度评价南里也没说出个怎么综合,数读菌只好自己设置了权重,使用”栅格计算器“赋权相加来进行所谓”综合评价“。由于这是个人经验的结果,权重值也不贴出来了,直接上结果吧:

区位优势度评价

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