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    基于地理信息系統(tǒng)空間聚類的城市軌道交通用地空間結(jié)構(gòu)體系

    2023-10-21 01:17:30劉浪LIULang潘悅PANYue
    價(jià)值工程 2023年28期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘土地利用軌道交通

    劉浪LIU Lang;潘悅PAN Yue

    (武漢工程大學(xué)土木工程與建筑學(xué)院,武漢 430074)

    0 引言

    如今隨著城市軌道交通的快速發(fā)展,城鎮(zhèn)化發(fā)展的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于城市軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的速度,這將導(dǎo)致兩者發(fā)展中的不協(xié)調(diào)問題暴露出來。我國(guó)大城市發(fā)展中的城市問題越來越嚴(yán)重,軌道交通的科學(xué)發(fā)展成為人們必須面對(duì)和解決的問題[1]。在城市軌道交通建設(shè)中,最重要的問題是軌道交通的整體發(fā)展,其次是軌道交通的發(fā)展關(guān)聯(lián)規(guī)劃。對(duì)城市發(fā)展方向的認(rèn)知把握和城市中心的定位與升級(jí)是未來必須考慮的問題,這里涉及軌道交通沿線的土地利用空間利用。只要沿線土地得到科學(xué)合理利用,軌道交通規(guī)劃建設(shè)的發(fā)展就能協(xié)調(diào)起來[2]。總之,提高軌道交通沿線土地利用率是發(fā)展的最終目標(biāo)。

    通過計(jì)算機(jī)處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)采集和存儲(chǔ)是目前解決基于信息的知識(shí)和技術(shù)的有效途徑。那么,對(duì)于大量數(shù)據(jù)中存在的有效信息的巨大潛在價(jià)值,迫切需要一種數(shù)據(jù)挖掘和聚類分析的技術(shù)和方法,以了解如何利用數(shù)據(jù)的潛在信息價(jià)值[3]。從數(shù)據(jù)中挖掘并獲取可用的有效信息并將其提供給空間決策信息系統(tǒng)后,可以獲得更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)知識(shí)。然后,在空間決策系統(tǒng)掌握了數(shù)據(jù)知識(shí)后,將設(shè)計(jì)的算法用于計(jì)算,以幫助人們更清楚地了解數(shù)據(jù)的有效信息[4]。空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為數(shù)據(jù)知識(shí)的決策系統(tǒng),可廣泛應(yīng)用于地理信息系統(tǒng)和遙感領(lǐng)域。

    1 空間地理數(shù)據(jù)的地理信息技術(shù)利用情況調(diào)查

    1.1 概念格網(wǎng)劃分技術(shù)

    空間聚類算法的技術(shù)基礎(chǔ)是對(duì)概念格網(wǎng)進(jìn)行定義和劃分,以便更好地利用算法來挖掘數(shù)據(jù)。本文基于GIS 空間數(shù)據(jù)挖掘的基本模型和聚類分析算法,提出一種空間關(guān)聯(lián)規(guī)則的計(jì)算方法。概念格的定義是一般將基本思想轉(zhuǎn)化為節(jié)點(diǎn),然后形成概念的表達(dá)形式,這種表達(dá)形式稱為形式概念。當(dāng)概念格用于數(shù)據(jù)挖掘時(shí),概念格需要轉(zhuǎn)換為對(duì)象的形式背景。首先是找到頻繁的概念節(jié)點(diǎn)來匯總非空子集。如果所選子集是其中一個(gè)父節(jié)點(diǎn)的子集,則可以刪除該子集。處理完第一步后,對(duì)于每個(gè)頻繁節(jié)點(diǎn)的其余內(nèi)涵子集,如果存在另一個(gè)子集是真正的子集,則刪除該子集??刂萍s簡(jiǎn)后的設(shè)置可以生成2 個(gè)不同的規(guī)則,其中一個(gè)規(guī)則是100%的完整規(guī)則,計(jì)算形式為:

    式(1)中:FC 是頻繁節(jié)點(diǎn)的內(nèi)涵集概念,f 是頻繁節(jié)點(diǎn)的內(nèi)涵集。該計(jì)算規(guī)則是通過將常用概念的內(nèi)涵組合在一起生成的集合節(jié)點(diǎn)和壓縮。另一種類型的置信水平可能小于100%。計(jì)算出的表達(dá)式為:

    此規(guī)則表示具有強(qiáng)相關(guān)性的兩個(gè)子集關(guān)系的概念節(jié)點(diǎn)形成過程。上述方法可用于形成置信度最小的關(guān)聯(lián)基本規(guī)則。如圖1 顯示了空間關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘過程。通過結(jié)合地理信息數(shù)據(jù)的空間挖掘模型,可以獲得有效的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)挖掘規(guī)則。

    1.2 GIS 的空間數(shù)據(jù)聚類技術(shù)

    空間聚類分析是一種可以處理多個(gè)維度的分析方法,它找出不同距離大小的測(cè)量空間距離的區(qū)域,并對(duì)“聚類”空間物體進(jìn)行相似性匹配[5]??臻g聚類是聚類分析的擴(kuò)展。本文采用的聚類分析算法采用密度聚類算法,將采集到的數(shù)據(jù)抽象為數(shù)據(jù)點(diǎn),并根據(jù)數(shù)據(jù)采集區(qū)域的密度進(jìn)行聚類計(jì)算[6]。該定義具有數(shù)據(jù)點(diǎn)p1、p2,其中p1=q,滿足pn=pi。對(duì)于i∈{1,2,…,n-1},從數(shù)據(jù)點(diǎn)pi+1 到數(shù)據(jù)點(diǎn)pi 的密度可以直接計(jì)算,然后,可以計(jì)算出數(shù)據(jù)點(diǎn)跨度數(shù)據(jù)點(diǎn)q 的密度,如圖2 所示。

    圖2 密度聚類算法圖

    根據(jù)現(xiàn)有的GIS 系統(tǒng),可以計(jì)算矢量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),并且可以描述空間實(shí)體的基本點(diǎn)、線和表面。在空間聚類計(jì)算中,空間實(shí)體使用某個(gè)點(diǎn)來描述,然后,聚類后形成基本區(qū)域[7]。GIS 將聚類樣本抽象為點(diǎn)和點(diǎn)之間的弧。在受到一些約束后,通過點(diǎn)的連接形成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),如圖3 所示。

    圖3 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

    2 基于GIS 空間聚類的城市沿線交通空間優(yōu)化方法

    本文選取中國(guó)重慶市區(qū)作為研究對(duì)象,并結(jié)合上述GIS 空間聚類分析技術(shù)分析,對(duì)該城市軌道交通空間進(jìn)行分析并提出一定的規(guī)劃策略。重慶市近3 年全市總產(chǎn)值約25000 億元,年增長(zhǎng)率約6.3%,總?cè)丝诩s3205 萬(wàn),城市化水平可達(dá)75%。作為二線城市,是重要的交通樞紐和重要的工業(yè)、旅游城市,隨著人民生活水平的不斷提高,城市化的比重不斷提高。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),近5 年來,全市汽車市場(chǎng)已從279 萬(wàn)輛增加到504 萬(wàn)輛。圖4 為該市機(jī)動(dòng)車增長(zhǎng)趨勢(shì)分析圖。

    圖4 機(jī)動(dòng)車增長(zhǎng)趨勢(shì)分析圖

    本文采用按峰值密集網(wǎng)格聚類計(jì)算方法完成聚類算法的空間屏障交叉。空間網(wǎng)格化后,針對(duì)線條和表面不同形式的障礙物,將空間障礙物的一般表現(xiàn)形式轉(zhuǎn)化為一系列網(wǎng)格,形成一個(gè)連續(xù)變化的區(qū)域。低密度區(qū)域?qū)臻g聚類的影響類似于障礙物對(duì)聚類算法的影響。因此,網(wǎng)格化后的空間障礙物被轉(zhuǎn)化為低密度區(qū)域,在二維空間中,網(wǎng)格密度聚類區(qū)域形成連續(xù)的非跳躍區(qū)域。

    對(duì)于任何類型的多邊形障礙,所有網(wǎng)格頂點(diǎn)都在最小的外部矩形內(nèi)搜索,即可以形成多邊形障礙。在確定了多邊形網(wǎng)格障礙物的基本原理后,本文采用傳統(tǒng)的光線聚焦方法確定網(wǎng)格頂點(diǎn)與多邊形障礙物之間的拓?fù)潢P(guān)系。這種方法的主要設(shè)想是在自由空間的左側(cè)和右側(cè)隨機(jī)發(fā)射一條射線;然后,遇到第1 個(gè)多邊形的交點(diǎn),并且在進(jìn)入內(nèi)部后遇到第1 個(gè)交叉點(diǎn),然后離開多邊形。對(duì)于多邊形上的點(diǎn)控制,給出了二維空間中網(wǎng)格障礙方法,如圖5 所示。障礙物網(wǎng)格劃分完成后,封閉算法開始聚類。在CPDG 中,二維空間障礙網(wǎng)格算法的實(shí)現(xiàn)過程是核心部分,它處理了空間中障礙物的連續(xù)低密度區(qū)域,并實(shí)現(xiàn)了空間聚類的障礙物約束。

    圖5 二維空間中網(wǎng)格障礙

    計(jì)算結(jié)果及優(yōu)化方案:

    根據(jù)GIS 指示的城市軌道交通沿線土地利用情況,預(yù)測(cè)旅行交通量的第一階段是土地規(guī)劃的唯一經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。根據(jù)多因素影響模型,基于GIS 城市軌道交通基礎(chǔ),建立交通區(qū)域標(biāo)準(zhǔn)空間實(shí)體圖。然后,根據(jù)城市軌道交通的經(jīng)濟(jì)指標(biāo),建立土地利用面積、人口和土地利用類別之間的關(guān)系。將重力模型嵌入到空間聚類算法中,使空間聚類算法能夠?qū)崿F(xiàn)重力模型下的交通分布預(yù)測(cè),從而明確城市軌道交通沿線的土地利用規(guī)劃。假設(shè)交通區(qū)域i 和交通區(qū)域j之間的交通量與吸引的交通量成正比,與到居民區(qū)的距離成反比。因此,城市軌道交通沿線土地利用的交通計(jì)算公式為:

    式(3)中:tij表示交通區(qū)域內(nèi)的分布量,表示交通區(qū)域i 的生產(chǎn)量,表示交通區(qū)域j 的交通吸引力數(shù),為交通區(qū)域的行駛阻抗系數(shù)。通過GIS 空間聚類算法,計(jì)算出城市軌道規(guī)劃線的土地利用模型。然后,通過輸入計(jì)算生成并與GIS 交通重心的交通距離相結(jié)合,計(jì)算空間聚類算法的第一近似值和第二近似值,如表1 所示。

    表1 聚類分析算法的收斂結(jié)果

    3 結(jié)論

    隨著我國(guó)城市化的發(fā)展,空間結(jié)構(gòu)和功能結(jié)構(gòu)對(duì)城市軌道交通的發(fā)展有著深遠(yuǎn)的影響。中國(guó)亟需開發(fā)和規(guī)劃沿線軌道交通建設(shè)用地,以盡可能緩解城市化發(fā)展造成的交通擁堵。本文提出了軌道交通用地優(yōu)化的基本策略。首先,深入探討了空間數(shù)據(jù)挖掘和GIS,希望通過一定的轉(zhuǎn)換將交易過程型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為空間數(shù)據(jù)。然后,提出了一種空間聚類方法的GIS 挖掘可行性數(shù)據(jù)處理技術(shù)。最后與GIS 空間數(shù)據(jù)挖掘地理信息系統(tǒng)相結(jié)合后,空間聚類算法得到了簡(jiǎn)化,地理信息系統(tǒng)分析的問題也更簡(jiǎn)單。以重慶市為例,結(jié)合本文提出的GIS 空間聚類分析技術(shù),將土地利用規(guī)劃策略與城市軌道交通相結(jié)合,探討了GIS 空間聚類算法對(duì)城市軌道交通沿線土地結(jié)構(gòu)利用的影響。計(jì)算結(jié)果表明,本文提出的GIS 聚類算法對(duì)核心城市軌道交通的土地空間利用效果較好,能取得較好的效果,為城市軌道交通土地利用策略提供了較好的理論數(shù)據(jù)。

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