需求分析
城市名称 | 功能定位 |
---|---|
合肥 | 全国重要的科研教育基地,国家区域性交通枢纽,泛长三角的中心城市之一;安徽省省会和省域核心城市,大合肥经济圈的龙头城市;优势明显的现代制造业基地、科技创新及高新技术产业化基地和现代服务业基地;区域旅游会展中心、商贸物流中心、金融信息中心。 |
芜湖 | 长江流域重要的交通枢纽、物流中心、加工制造业基地;安徽省的经济中心之一;大合肥经济圈中心城市之一,人居环境优美、投资环境优良、经济社会生态效益俱佳的城市。 |
蚌埠 | 京沪铁路沿线重要的物流中心,加工制造业基地;安徽省的经济中心之一;大合肥经济圈中心城市之一,重要的交通枢纽,服务大合肥经济圈整体的金融、贸易、研发、商贸中心。 |
马鞍山 | 国家重要的钢铁加工基地;长江中下游地区重要的港口城市,重要的加工制造业基地;大合肥经济圈中心城市之一,现代化的滨江山水园林、旅游城市。 |
安庆 | 长江中下游重要的综合交通枢纽城市;安徽省历史文化名城;大合肥经济圈的中心城市之一;皖-赣-鄂三省交界区域的中心城市及商贸、物流中心,加工制造业基地。 |
六安 | 安徽省重要的加工制造、冶金工业基地和旅游度假基地;大合肥经济圈的重要成员;大合肥经济圈接轨鄂豫、带动皖西、辐射大别山北麓的门户。 |
滁州 | 长三角的家电产业基地和优质农产品供应基地,休闲后花园之一;大合肥经济圈的重要成员。 |
巢湖 | 安徽省重化工基地之一;大合肥经济圈的重要成员;大合肥经济圈进入长三角的门户和东向发展的桥头堡;以临港重化工业、建材及新材料和休闲旅游业为主要特色的滨湖山水城市。 |
淮南 | 以煤电化产业为主导的国家能源基地和安徽省重化工基地;大合肥经济圈的重要成员,大合肥经济圈商贸物流、金融保险、技术服务及社会服务中心,“三山、三水、三城”的宜居、宜游、宜创业城市。 |
铜陵 | 中国重要的铜产业、电子基础材料产业加工基地;大合肥经济圈的重要成员。 |
池州 | 安徽省“两山一湖”旅游区重要的服务中心;安徽省历史文化名城;大合肥经济圈群的重要成员,现代化的山水园林城市。 |
解决思路
研究的技术路线如下:
栅格数据使用一定尺寸的网格来划分空间,认为每个网格内的空间具有相同的属性,具有确定的数值(网格的属性)。使用栅格数据,可以对某一个或一组空间数值在空间上的分布进行简单有效的描述。对栅格数据,传统的空间分析方法,如叠置、切割、求交等都可以进行操作和计算。
为了在栅格数据上计算每个网格到某个目的网格(或网格集)的最短加权距离,需要使用最短路径算法,由于栅格数据的特殊性,这里先对最短路径算法在栅格数据上的实现作一个简单说明。
Dijkstra最短路径算法计算的是一个“图”结构上的某个结点到所有节点的最短路径。在栅格图像上应用时,最重要的问题就是如何将栅格数据抽象成图的结构加以计算。计算首先需要取得成本栅格图(Cost Raster),该图将研究区使用一定精度的正交格网分割为栅格图像,每个栅格的属性值表示其“成本”(Cost),这里即表示通过它所需要的时间消耗程度。如图1所示,由于栅格图像的特殊性,每个非边缘网格的周围有且仅有8个其他的网格,以每个网格的中心为“节点”(Node),可以抽象为8条“边”(Side)。对边的“长度”取值,使用以下简单定义:如果边连接两个直接水平或垂直相邻的网格,则使用两个网格的值的平均值表示该边的长度;若边连接的网格斜相邻,则使用该两个网格的数值的平均值乘以的结果来表示该边的长度。如图1所示,中间的结点到其左边节点的边的长度为 ,与右下节点的边的长度为 。
在计算过程中,将每个源设定为单一节点,其所属栅格的成本值定为0,每个源周围的n个栅格与该源形成n条边(如图2所示)。这样便构建了完整的“图”结构,可以进行最短路径计算了。
再以图1为例,若右下角网格作为一个“源”,则成本加权最短路径计算结果如图3所示。结果共有2个:○1每个节点到该源的累积总“成本”值(Accumulated Cost);○2每个节点到最短路径上前一个节点的路径方向(Direction)。因为方向有且仅有8个,所以可以用一个有且仅有8个元素的集合编码来表示,表示图上即表示为方向栅格图(Direction Raster),每个网格的值是8个元素中的一个,表示下一个网格相对其的方向。在多源的情况下,还可以得到每个网格可以花费最低成本到达的源——即服务提供者——这一结果,表现在图上即为分配栅格图(Allocation Raster)。其网格属性的元素数量与源的数量相同,表示该网格所接受服务的源。所有相同属性的网格的集合即表示对应源的服务范围。
在分析空间可达性问题时,我们可以根据目的和需要,采用多种“成本”类型来进行计算,最常用的就是时间成本,即对空间上每个点的时间距离进行分析计算。在时间地理学领域,这种应用体现在通过居民生活行为的时空间研究,认识居民工作、购物、娱乐等活动的基本规律,为城市就业空间、居住空间、商业空间、休闲服务空间等的规划布局服务。
分析过程
1、栅格图片的数字化及属性添加过程
注:
①命名规则是无高铁时,命名为xxx_before;有高铁时,命名为xxx_after;
②以无高铁为例,有高铁时方法步骤一样。
(1)有无高铁数字化后的结果图
图1 安徽省交通路网(无高铁)
图2 安徽省交通路网(有高铁)
(2)属性字段的添加与赋值
对交通路网添加两个字段,“Speed”和“Cost”,别名分别是:速度、成本;
县道 | 省道 | 国道 | 铁路 | 高速 | 高铁 | 陆地 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|
速度(km/h)(Speed) | 30 | 60 | 80 | 90 | 120 | 300 | 15 |
成本(Cost) | 20 | 10 | 7.5 | 6.7 | 5 | 2 | 40 |
其中“成本”的计算,是通过公式cost(成本)=(10/Speed)×60,以10km路程计算出各类型道路所用的时间(分钟)。
2、矢量转栅格
(1)对交通路网(无高铁) 进行栅格化处理,栅格大小为1000m×1000m;
3、对“交通路网成本栅格_before”数据集进行重分类
①对“省面_R”数据集进行栅格化处理,以“UserID”字段值为栅格值,其中UserID=1;
②栅格化后的结果,其中白色区域为无值区域(NoData);
③通过栅格【代数运算】,求研究区成本栅格
④结果如下
上图是无高铁时的“研究区成本栅格_before”数据集。
同样的方法可以得到有高铁时的“研究区成本栅格_after”数据集,如下图所示:
4、生成成本距离
(1)在【分析】模块,【栅格分析】中的【距离栅格】下的【生成距离栅格】,如下图所示
(2)点击【生成距离栅格】弹出对话框
无高铁时各市商业腹地空间分布:
有高铁时的操作,只需将“耗费数据集”改为“研究区成本栅格_after”即可,其他过程一样,结果如下:
有高铁时的各市可达性空间分布:
有高铁时各市商业腹地空间分布:
6、可达性分析
对上面得到的可达性进行【代数运算】转化成以“分钟”或“小时”为单位的可达性空间分布。
因为在计算中我们所使用的成本栅格图为1000米格网,即在水平或垂直方向上,每千米合1个网格。网格的数值是我们定的成本值,大约相当于每行进10千米所需要的分钟数。所以,将其换算到累计成本时的计算方法是,每分钟相当于的成本为每分钟能够经过网格上的成本之和。以道路来计算,每分钟行进1千米,经过网格1个,分辨率为1000米,则成本为1×10×1000=10000。所以,将累计成本值换算为时间分钟数的计算方法即:分钟数=成本值÷10000。同理可知,小时数=成本值÷600000
对可达性的结果进行处理的分别公式为
各栅格代数运算后,再进行分级处理的结果图如下
无高铁时的各市可达性空间分布图(单位:小时)
有高铁时的各市可达性空间分布图(单位:小时)
从上图可以清晰地看出有高铁时,合肥及蚌埠可达性大幅度提高,加强了合肥经济圈(合肥、六安、淮南、桐城及定远)的建设与规划。
无高铁时合肥市可达性空间分布图
有高铁时合肥市可达性空间分布图
从上面两幅图可以看出,1小时圈面积增大;以3小时通常为一日行程,在有高铁时,合肥市的可达性几乎可以到达各个地级市,加强的各市与中心城市之间的经济、文化交流与联系。
合肥市可达性绝对变化
合肥市可达性相对变化率
从绝对变化与相对变化可以看出,变化比较大的区域处于合蚌高铁和京沪高铁附近,说明高铁的建设和通车,会大幅度减小人们出行的时间,增强人们的机遇和就业机会,同时也会带动各周边商业的发展。
7、商业腹地变化
无高铁
有高铁
从上图可以看出,有无高铁,对各市的商业腹地大小的影响。有高铁时,合肥市及蚌埠的商业腹地的面积会提高,以合肥为中心,带动其周边城市的发展,发挥中心城市的主导作用,使得安徽更快、更好的发展,促进十二五规划的进程。合肥经济圈的发展应淡化行政区划,从区域角度强化城市间的经济联系,形成经济、市场高度一体化的发展态势;协调城镇之间发展的关系,推进跨区域基础设施共建共享;保护并合理利用各类资源,改善人居环境和投资环境,促进区域经济、社会与环境的整体可持续发展。面对区域一体化的经济发展形势,构建合肥经济圈圈层结构、明确近远期发展重点是合肥经济圈发展的客观必要,我们认为近期以合肥、淮南、六安、巢湖、桐城的合肥经济圈为中心,远期“1+10”(合肥、六安、巢湖、淮南、蚌埠、滁州、马鞍山、铜陵、芜湖、安庆、池州),形成以合肥为中心,合肥经济圈、沿淮城镇群、沿江城镇群融合发展,总面积约8.5万平方公里的大合肥经济圈是合肥经济圈未来发展的较好选择。