站點(diǎn)可達(dá)性方法對(duì)公交不平等測(cè)度的影響研究

姚志剛，傅宇豪，張俊青

(長(zhǎng)安大學(xué)，a.運(yùn)輸工程學(xué)院；b.交通規(guī)劃與設(shè)計(jì)研究所；c.信息工程學(xué)院，西安710064)

0 引言

近年來(lái)，隨著公交服務(wù)均等化問(wèn)題受到政府關(guān)注，科學(xué)、合理地測(cè)度公交不公平逐漸成為研究熱點(diǎn)。早期公交不公平測(cè)度使用供-需差距分析的思路，借助地理信息系統(tǒng)(GIS)軟件將交通小區(qū)公交服務(wù)供給與需求進(jìn)行比較，以識(shí)別供、需不匹配的區(qū)域，這種方法簡(jiǎn)單、直觀，但無(wú)法對(duì)整體公平性做出定量的評(píng)估[1]。隨著時(shí)-空數(shù)據(jù)獲取途徑變得容易，Delbosc等以站點(diǎn)可達(dá)性為基礎(chǔ)，提出用基尼系數(shù)進(jìn)行公交不平等測(cè)度[2]，這一做法在后續(xù)得到廣泛應(yīng)用。

可達(dá)性指標(biāo)是公交不平等測(cè)度最主要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)[3]。通常公交可達(dá)性分為站點(diǎn)可達(dá)性和線網(wǎng)可達(dá)性，其中站點(diǎn)可達(dá)性應(yīng)用更加普遍[4]。受路網(wǎng)拓?fù)?、人口分布?shù)據(jù)獲取困難等因素制約，早期的站點(diǎn)可達(dá)性計(jì)算采用直線(距離)緩沖區(qū)法，該方法不考慮站點(diǎn)周邊路網(wǎng)與人口的分布，假設(shè)乘客均勻分布在站點(diǎn)周邊，從站點(diǎn)覆蓋區(qū)內(nèi)任意地方都可以到達(dá)公交車站。顯然，這是理想狀態(tài)下簡(jiǎn)化公交可達(dá)性的計(jì)算方法，但由于其操作簡(jiǎn)單至今仍應(yīng)用廣泛[2]。在實(shí)際中，站點(diǎn)覆蓋范圍內(nèi)的乘客數(shù)量分布，是影響公交站點(diǎn)可達(dá)性計(jì)算結(jié)果的重要因素，而站點(diǎn)周邊用地類型、路網(wǎng)密度、人行道設(shè)置、自然障礙物分布等也在不同程度上影響公交站點(diǎn)周邊的乘客數(shù)量及其分布。因此，通常將路網(wǎng)結(jié)構(gòu)與到站距離視作最主要因素。進(jìn)而Gutiérrez 等[5]認(rèn)為，站點(diǎn)覆蓋區(qū)應(yīng)為多邊形而非圓形，即沿路網(wǎng)向外延伸一定距離(通常400 m)的各端點(diǎn)連接構(gòu)成多邊形覆蓋區(qū)，并證明了路網(wǎng)緩沖區(qū)法可降低被高估的覆蓋區(qū)域與人口，因而計(jì)算可達(dá)性時(shí)比直線緩沖區(qū)更合理。后續(xù)研究發(fā)現(xiàn)，隨著步行距離增加，站點(diǎn)覆蓋區(qū)乘客數(shù)量呈負(fù)指數(shù)分布[6-7]或累積高斯分布以公交車站為中心向外隨距離而衰減[8]，用乘客分布衰減函數(shù)可更客觀地評(píng)價(jià)站點(diǎn)可達(dá)性[6,9]。

盡管有學(xué)者提出基于出行數(shù)據(jù)的可達(dá)性精確計(jì)算方法[10]，但所需數(shù)據(jù)在實(shí)際中很難取得，實(shí)際中仍主要采用近似的公交可達(dá)性計(jì)算方法。已知路網(wǎng)距離緩沖區(qū)法計(jì)算站點(diǎn)可達(dá)性比直線(歐氏距離)緩沖區(qū)法準(zhǔn)確，采用隨距離衰減比均勻分布假設(shè)計(jì)算站點(diǎn)可達(dá)性準(zhǔn)確，但不同可達(dá)性方法對(duì)公交不公平測(cè)度結(jié)果的影響差異尚不明確。因此，本文以浙江省海寧市為例，將3種常用站點(diǎn)可達(dá)性改進(jìn)方法與直線緩沖區(qū)法進(jìn)行比較，旨在明確不同可達(dá)性方法對(duì)公交不平等測(cè)度的影響差異，進(jìn)而為不同數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的站點(diǎn)可達(dá)性方法選擇提供依據(jù)。

1 研究方法

1.1 站點(diǎn)可達(dá)性計(jì)算方法

公交站點(diǎn)可達(dá)性用于衡量乘客得到公交服務(wù)的難易程度。結(jié)合使用普遍性和數(shù)據(jù)采集難易程度，選擇直線距離緩沖區(qū)法、路網(wǎng)距離緩沖區(qū)法，以及此兩種方法下考慮乘客隨距離衰減，共4種公交可達(dá)性計(jì)算方法進(jìn)行比較。此外，參考大多數(shù)文獻(xiàn)，將400 m 作為公交站點(diǎn)覆蓋范圍的距離閾值[5-6]。站點(diǎn)可達(dá)性基本模型為

式中：A為區(qū)域的站點(diǎn)可達(dá)性；PS為站點(diǎn)覆蓋區(qū)人口數(shù)量；PT為研究區(qū)域總?cè)丝跀?shù)量；F為站點(diǎn)服務(wù)頻率(班次數(shù))。

(1)直線緩沖區(qū)法

直線緩沖區(qū)法假設(shè)站點(diǎn)覆蓋區(qū)(緩沖區(qū))為規(guī)則的圓形區(qū)域且乘客為均勻分布，將交通小區(qū)面積分為覆蓋區(qū)和未覆蓋區(qū)，用覆蓋區(qū)的公交服務(wù)水平表示站點(diǎn)可達(dá)性。雖然考慮到覆蓋區(qū)重疊的兩個(gè)及多個(gè)站點(diǎn)覆蓋范圍相交的可達(dá)性更高，但仍能看出直線緩沖區(qū)法計(jì)算站點(diǎn)可達(dá)性簡(jiǎn)單、直觀。圖1(a)為Delbosc 等[2]提出的覆蓋區(qū)(取公交站點(diǎn)周邊400 m 半徑圓形區(qū)域)，計(jì)算交通小區(qū)i的直線緩沖區(qū)站點(diǎn)可達(dá)性為

式中：Sij為交通小區(qū)i的站點(diǎn)覆蓋區(qū)j(站點(diǎn)可能位于i之外但覆蓋到該交通小區(qū))面積；n為站點(diǎn)覆蓋區(qū)個(gè)數(shù)；Si為交通小區(qū)i的面積；ρij為交通小區(qū)i站點(diǎn)覆蓋區(qū)j人口密度；ρi為交通小區(qū)i人口密度，假設(shè)乘客均勻分布的情況下ρi與ρij一致；Lj為經(jīng)過(guò)站點(diǎn)覆蓋區(qū)j的公交線路；fl為公交線路l的每小時(shí)班次數(shù)；tl為公交線路l運(yùn)營(yíng)時(shí)間。因?yàn)榘l(fā)車班次數(shù)存在平峰和高峰差異，fl取平峰或高峰班次數(shù)都可能與實(shí)際不一致，則將(fltl) 看成整體而取全天班次數(shù)。

(2)路網(wǎng)緩沖區(qū)法

采用直線距離的圓形覆蓋區(qū)計(jì)算站點(diǎn)可達(dá)性，存在覆蓋區(qū)面積和乘客分布密度兩方面的誤差，其中覆蓋區(qū)面積誤差主要來(lái)自于對(duì)覆蓋區(qū)邊緣的處理上。為減小這種誤差，根據(jù)站點(diǎn)周邊路網(wǎng)結(jié)構(gòu)，沿圖1(b)路網(wǎng)400 m多邊形計(jì)算站點(diǎn)覆蓋區(qū)面積[6]，計(jì)算交通小區(qū)i的路網(wǎng)緩沖區(qū)站點(diǎn)可達(dá)性為

式中：為交通小區(qū)i的沿路網(wǎng)公交站點(diǎn)覆蓋區(qū)j面積。

(3)直線衰減法

引入距離衰減函數(shù)修正直線緩沖區(qū)法的乘客分布誤差，通過(guò)估算站點(diǎn)覆蓋區(qū)內(nèi)人數(shù)獲得站點(diǎn)可達(dá)性[7,9]。這里用直線距離圓形覆蓋區(qū)，但考慮到乘客數(shù)量分布隨到站距離而衰減，為便于計(jì)算將站點(diǎn)周邊400 m距離按100 m帶寬間隔劃分為4個(gè)環(huán)狀緩沖區(qū)[9]，乘客密度隨到站距離增加而遞減，如圖1(c)所示，覆蓋區(qū)人數(shù)和站點(diǎn)可達(dá)性計(jì)算公式為

式中：為直線衰減法計(jì)算交通小區(qū)i的站點(diǎn)可達(dá)性；為交通小區(qū)i在直線衰減假設(shè)之下站點(diǎn)覆蓋區(qū)人數(shù)；wk為區(qū)域k所處帶寬，取100，200，300，400 m；f(d)為距離衰減函數(shù)；β為權(quán)重參數(shù)；ρk為區(qū)域k內(nèi)人口密度；Sk為區(qū)域k面積。距離衰減函數(shù)采用負(fù)指數(shù)，即

式中：d0為距離閾值，取400 m。

(4)路網(wǎng)衰減法

從覆蓋區(qū)面積和乘客分布密度兩方面修正直線緩沖區(qū)法的誤差，即將式(3)直線距離替換為路網(wǎng)距離且人口密度以站點(diǎn)為中心沿路網(wǎng)衰減，如圖1(d)所示，則路網(wǎng)距離衰減法站點(diǎn)可達(dá)性計(jì)算公式為

圖1 4種站點(diǎn)可達(dá)性計(jì)算方法示意圖Fig.1 Diagram of four station accessibility measures

式中：為路網(wǎng)衰減法計(jì)算交通小區(qū)i站點(diǎn)可達(dá)性；為交通小區(qū)i在路網(wǎng)衰減假設(shè)之下站點(diǎn)覆蓋區(qū)人數(shù)；dk為覆蓋區(qū)內(nèi)第k條道路長(zhǎng)度；為交通小區(qū)i覆蓋區(qū)內(nèi)沿路網(wǎng)人口密度；距離衰減函數(shù)f(d)和權(quán)重參數(shù)β與直線衰減法一致。

1.2 公交基尼系數(shù)

根據(jù)Delbosc等[2]的方法，本文公交基尼系數(shù)計(jì)算公式為

式中：Xk為前k(k=0,…,n)個(gè)交通小區(qū)的人口占所有人口的比例；Yk為前k個(gè)交通小區(qū)的站點(diǎn)可達(dá)性占站點(diǎn)可達(dá)性總和的比例，并且X0=Y0=0,Xn=Yn=1。

顯然，公交基尼系數(shù)值介于0～1之間，0表示完全平等，1表示完全不平等，基尼系數(shù)越低表示交通小區(qū)間公交服務(wù)分布越均勻。將基尼系數(shù)與洛倫茲曲線相結(jié)合可更直觀地展示公交資源分配的公平程度，洛倫茲曲線中的橫軸為人口累計(jì)百分比，縱軸為相應(yīng)比例人口站點(diǎn)可達(dá)性累計(jì)百分比。公交基尼系數(shù)越低，相對(duì)應(yīng)洛倫茲曲線越接近y=x完全平等線。

2 公交不平等測(cè)度

2.1 研究區(qū)域概況

本文以浙江省海寧市為例。海寧市隸屬浙江省嘉興市，下轄許村、長(zhǎng)安、周王廟、鹽官、斜橋、丁橋、袁花和黃灣共8 個(gè)鎮(zhèn)，海昌、海洲、硤石和馬橋共4 個(gè)街道，陸地面積700.5 km2，人口80.6 萬(wàn)人。截止2017年12月，海寧市有公交線路92 條，站點(diǎn)1164處，運(yùn)營(yíng)車輛487臺(tái)，年客運(yùn)量3468萬(wàn)人次，海寧市公交線路與站點(diǎn)如圖2所示。

圖2 研究區(qū)域公交站點(diǎn)線路分布Fig.2 Bus stops and routes of Haining

借助ArcGIS10.5 軟件建立海寧市公交空間數(shù)據(jù)庫(kù)，結(jié)合自然環(huán)境與行政區(qū)劃等將海寧市劃分為225個(gè)交通小區(qū)作為分析基本單元。由于有4個(gè)交通小區(qū)無(wú)公交線路覆蓋，34個(gè)交通小區(qū)無(wú)人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，故可達(dá)性和基尼系數(shù)計(jì)算時(shí)使用187個(gè)交通小區(qū)，其人口合計(jì)67.03萬(wàn)人。

2.2 可達(dá)性分布

在所建立的空間數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，結(jié)合式(2)～式(9)的4種方法，可得海寧市各交通小區(qū)站點(diǎn)可達(dá)性值，0-1標(biāo)準(zhǔn)化后的可達(dá)性頻率直方圖如圖3所示。進(jìn)一步，用ArcGis10.5軟件自然間斷分類法(Jenks)，將交通小區(qū)可達(dá)性分為高、較高、一般、較低、低這5類，得到結(jié)果如圖4所示，圖例第2個(gè)括號(hào)內(nèi)數(shù)值表示前面可達(dá)性值區(qū)間對(duì)應(yīng)的交通小區(qū)個(gè)數(shù)。

圖3(a)、(b)顯示，緩沖區(qū)法所得可達(dá)性值相對(duì)較低，主要分布在區(qū)間0.00～0.05。從圖4(a)、(b)可以看出，海寧市域可達(dá)性空間分布不均衡，可達(dá)性好的交通小區(qū)數(shù)量少，且主要集中在中心城區(qū)4個(gè)街道及長(zhǎng)安鎮(zhèn)區(qū)中部。直線緩沖區(qū)法所得可達(dá)性的數(shù)值分布與空間分布，均比路網(wǎng)緩沖區(qū)法所得可達(dá)性更加集中，但兩者差異不明顯。

從圖3和圖4均可以看出，距離衰減法所得可達(dá)性比緩沖區(qū)法所得可達(dá)性的分布更均勻。圖3(c)、(d)顯示，距離衰減法所得可達(dá)性數(shù)值分布區(qū)間比圖3(a)、(b)中緩沖區(qū)法所得可達(dá)性數(shù)值分布區(qū)間更廣泛；圖4(c)、(d)空間分布顯示，雖然可達(dá)性好的交通小區(qū)主要集中在海寧中心城區(qū)，但市區(qū)外圍可達(dá)性值好的交通小區(qū)數(shù)量明顯比圖4(a)、(b)多。比較兩種距離衰減法，直線衰減法所得可達(dá)性值主要分布在0.00～0.65 區(qū)間且0.05～0.10 區(qū)間數(shù)量最多，而路網(wǎng)衰減法所得可達(dá)性主要分布在0.00～0.35區(qū)間且0.00～0.05最多，路網(wǎng)衰減法所得可達(dá)性比直線衰減法所得可達(dá)性更集中于低值區(qū)間；從空間分布看，兩種距離衰減法所得可達(dá)性的差異不明顯，中心城區(qū)和長(zhǎng)安鎮(zhèn)區(qū)可達(dá)性最好，由市區(qū)內(nèi)向農(nóng)村外圍遞減。

圖3 可達(dá)性指數(shù)頻率直方圖Fig.3 Histograms of accessibility with four measures

圖4 站點(diǎn)可達(dá)性空間分布圖Fig.4 Spatial distribution of accessibility with four measures

可以看出，按乘客數(shù)量分布方式所得可達(dá)性值比按乘客到站距離計(jì)算方式所得可達(dá)性值的差異顯著，即距離衰減法所得可達(dá)性比緩沖區(qū)法所得可達(dá)性的數(shù)值分布和空間分布更加多樣；按乘客到站距離計(jì)算方式所得可達(dá)性數(shù)值分布和空間分布差異不明顯，即按直線或沿路網(wǎng)計(jì)算乘客到站距離所得站點(diǎn)覆蓋區(qū)，所產(chǎn)生的可達(dá)性計(jì)算結(jié)果差異不明顯。

2.3 基尼系數(shù)計(jì)算

根據(jù)式(10)計(jì)算4種可達(dá)性方法所對(duì)應(yīng)的公交基尼系數(shù)，結(jié)果如表1所示。將各交通小區(qū)按人均可達(dá)性由低到高排序，再分別將交通小區(qū)人口、可達(dá)性數(shù)值進(jìn)行累加，繪制公交洛倫茲曲線如圖5所示。

表1 公交基尼系數(shù)計(jì)算結(jié)果Table 1 Gini coefficients with four accessibility measures

圖5 公交洛倫茲曲線Fig.5 Lorentz curves with four accessibility measures

對(duì)比4 種可達(dá)性方法所得公交基尼系數(shù)，從表1可以看出，直線緩沖區(qū)法(0.731)，路網(wǎng)緩沖區(qū)法(0.632)，直線衰減法(0.470)，路網(wǎng)衰減法(0.435)依次降低。若以直線緩沖區(qū)法所得基尼系數(shù)為基準(zhǔn)進(jìn)行比較，可以發(fā)現(xiàn)3 種改進(jìn)方法所得基尼系數(shù)，均低于直線緩沖區(qū)法所得基尼系數(shù)：路網(wǎng)緩沖區(qū)法低13.60%，直線衰減法低35.75%，路網(wǎng)衰減法低40.56%。類似地，圖5中不同可達(dá)性方法所對(duì)應(yīng)的洛倫茲曲線位置與基尼系數(shù)的情況基本一致：直線緩沖區(qū)法的洛倫茲曲線在最下方，向上依次是路網(wǎng)緩沖區(qū)法和直線衰減法的洛倫茲曲線，最上方路網(wǎng)衰減法的洛倫茲曲線離完全平等線最近。這一結(jié)果表明，采用直線緩沖區(qū)法評(píng)價(jià)結(jié)果最“悲觀”(或者說(shuō)不公平程度最高)，路網(wǎng)衰減法評(píng)價(jià)結(jié)果最“樂(lè)觀”(或者說(shuō)不公平程度最低)。

3 結(jié)果分析與討論

3.1 方法比較

上述4 種方法計(jì)算站點(diǎn)可達(dá)性的數(shù)值分布與空間分布不同，公交不平等測(cè)度結(jié)果也存在差異。為探究這些差異形成的原因，將各交通小區(qū)可達(dá)性按人均單位化以便于進(jìn)行比較。由于直線緩沖區(qū)法是簡(jiǎn)化的站點(diǎn)可達(dá)性方法，其余3種方法是從覆蓋區(qū)面積與乘客分布密度角度的改進(jìn)，將3種改進(jìn)方法與直線緩沖區(qū)法相比歸一化后人均可達(dá)性的變化如圖6所示。

圖6 各交通小區(qū)人均可達(dá)性變化散點(diǎn)圖Fig.6 Variation of accessibility per capita of TAZ

圖6顯示，改進(jìn)直線緩沖區(qū)法的3種方法，使低可達(dá)性交通小區(qū)變化量小且以增長(zhǎng)為主，高可達(dá)性交通小區(qū)變化量大且以減少為主，路網(wǎng)緩沖區(qū)法的這一變化趨勢(shì)較弱，直線衰減法次之，路網(wǎng)衰減法最明顯。

可以認(rèn)為，不同方法計(jì)算交通小區(qū)可達(dá)性數(shù)值的差異，是導(dǎo)致基尼系數(shù)不同的直接原因。具體而言，站點(diǎn)覆蓋區(qū)面積與站點(diǎn)周邊人口數(shù)量分布，是影響站點(diǎn)可達(dá)性計(jì)算結(jié)果的主要因素。實(shí)際上，4種方法中情景假設(shè)與實(shí)際越接近時(shí)所計(jì)算的公交基尼系數(shù)相對(duì)越低。采用直線緩沖區(qū)法時(shí)，部分區(qū)域公交站點(diǎn)密集、覆蓋區(qū)域相互疊加，導(dǎo)致這些交通小區(qū)的可達(dá)性值遠(yuǎn)高于人口多且公交覆蓋率低的交通小區(qū)的可達(dá)性，這是對(duì)實(shí)際可達(dá)性高估，相應(yīng)導(dǎo)致了交通小區(qū)間可達(dá)性差距加大、公交基尼系數(shù)相對(duì)較高；路網(wǎng)緩沖區(qū)法采用路網(wǎng)距離代替直線距離，剔除了直線緩沖區(qū)邊緣無(wú)路網(wǎng)覆蓋的區(qū)域，使直線緩沖區(qū)所產(chǎn)生的高估誤差降低(對(duì)站點(diǎn)個(gè)數(shù)較多、重復(fù)覆蓋面積較大交通小區(qū)更明顯)，使高可達(dá)性交通小區(qū)的可達(dá)性減少幅度較大，如圖6(a)所示，公交基尼系數(shù)下降。

距離衰減法針對(duì)乘客數(shù)量分布估計(jì)誤差，引入距離衰減函數(shù)。直線衰減法與路網(wǎng)衰減法分別假設(shè)乘客數(shù)量沿直線距離與路網(wǎng)距離衰減，離車站較近乘客被賦以更大權(quán)重、距離較遠(yuǎn)乘客權(quán)重相對(duì)較小，從而減少了緩沖區(qū)法對(duì)乘客數(shù)量高估而導(dǎo)致可達(dá)性值高的誤差。比較圖6(b)、(c)可以發(fā)現(xiàn)，路網(wǎng)衰減法是在路網(wǎng)緩沖區(qū)法的基礎(chǔ)上進(jìn)一步考慮衰減效應(yīng)，從覆蓋區(qū)面積和乘客數(shù)量分布兩方面做出改進(jìn)，使高可達(dá)性值降低更明顯，如圖6(c)所示，進(jìn)而使基尼系數(shù)降低幅度更大，測(cè)度結(jié)果更加趨于公平。

3.2 城市與農(nóng)村差異分析

由于城市與農(nóng)村地區(qū)路網(wǎng)結(jié)構(gòu)與人口分布均存在差異，因此按市區(qū)(63 個(gè)交通小區(qū))和農(nóng)村(124個(gè)交通小區(qū))比較4 種可達(dá)性方法的公交不公平測(cè)度差異。公交基尼系數(shù)、洛倫茲曲線的比較如表2和圖7所示。

表2 城市與農(nóng)村的公交基尼系數(shù)比較Table 2 Comparison of Gini coefficients between urban and rural area

圖7 城市與農(nóng)村公交洛倫茲曲線Fig.7 Lorentz curve of urban and rural public transport

對(duì)比表2和圖7可以發(fā)現(xiàn)，在直線緩沖區(qū)法和直線衰減法下均為市區(qū)公交基尼系數(shù)高于農(nóng)村，但在路網(wǎng)緩沖區(qū)法和路網(wǎng)衰減法下卻是市區(qū)公交基尼系數(shù)低于農(nóng)村。也就是說(shuō)，采用直線緩沖區(qū)法和直線衰減法時(shí)，會(huì)認(rèn)為農(nóng)村公交公平程度好于市區(qū)；但采用路網(wǎng)緩沖區(qū)法和路網(wǎng)衰減法時(shí)，卻會(huì)認(rèn)為市區(qū)公交公平程度好于農(nóng)村。因此，選擇不同可達(dá)性方法測(cè)度公交不公平，可能會(huì)在不同區(qū)域得到相矛盾的結(jié)論。

不過(guò)，從表2和圖7可以看出，城市與農(nóng)村的公交基尼系數(shù)均為：直線緩沖區(qū)法，路網(wǎng)緩沖區(qū)法，直線衰減法，路網(wǎng)衰減法依次遞減。但是，以直線緩沖區(qū)法為基準(zhǔn)時(shí)，不同方法下城市與農(nóng)村的公交基尼系數(shù)變化有所差異，路網(wǎng)緩沖區(qū)法、直線衰減法和路網(wǎng)衰減法下，農(nóng)村的公交基尼系數(shù)分別減小了5.19%、30.69%、35.57%，市區(qū)的分別減小了18.06%、29.89%、38.81%，直線衰減法下農(nóng)村的公交基尼系數(shù)減小程度略高于城市，而路網(wǎng)緩沖區(qū)法與路網(wǎng)衰減法下城市的公交基尼系數(shù)減小幅度均高于農(nóng)村。出現(xiàn)這一結(jié)果的原因?yàn)槁肪W(wǎng)與人口分布的城鄉(xiāng)差異有關(guān)?？梢哉J(rèn)為，對(duì)直線緩沖區(qū)法的改進(jìn)能減少可達(dá)性高估誤差，在市區(qū)因站點(diǎn)密集、路網(wǎng)密度大而表現(xiàn)明顯，也使市區(qū)的公交基尼系數(shù)降低程度比農(nóng)村更明顯。不同站點(diǎn)可達(dá)性方法計(jì)算的公交可達(dá)性值不同，據(jù)此公交不公平測(cè)度結(jié)果存在差異?？紤]到城鄉(xiāng)公交資源分布不均衡，更需要考慮站點(diǎn)可達(dá)性方法的選取對(duì)公交不公平性測(cè)度所產(chǎn)生的影響，否則會(huì)造成評(píng)價(jià)結(jié)果偏差甚至得到錯(cuò)誤結(jié)論。

4 結(jié)論

本文以浙江省海寧市為例，比較4種站點(diǎn)可達(dá)性方法所計(jì)算的公交基尼系數(shù)，分析了可達(dá)性變化特征和公交基尼系數(shù)的城鄉(xiāng)差異。發(fā)現(xiàn)：不同站點(diǎn)可達(dá)性方法得到的公交基尼系數(shù)值存在明顯差異，假設(shè)條件與實(shí)際更接近的可達(dá)性方法所得公交基尼系數(shù)值越低，測(cè)度結(jié)果的公平程度越好；改進(jìn)的站點(diǎn)可達(dá)性方法對(duì)城市的影響比農(nóng)村大，主要原因?yàn)槿丝谂c路網(wǎng)分布差異所致。需要說(shuō)明的是，路網(wǎng)衰減法屬于接近實(shí)際情況的站點(diǎn)可達(dá)性方法，但道路網(wǎng)與人口數(shù)據(jù)難以獲取導(dǎo)致精確的可達(dá)性方法難以實(shí)施，直線緩沖區(qū)法由于簡(jiǎn)單且易實(shí)施而在實(shí)際中得到廣泛應(yīng)用。因此，本文不是在選取最優(yōu)站點(diǎn)可達(dá)性計(jì)算方法，而是驗(yàn)證不同可達(dá)性方法會(huì)產(chǎn)生不公平測(cè)度結(jié)果的偏差，甚至得出錯(cuò)誤的評(píng)價(jià)結(jié)論。在實(shí)踐中，數(shù)據(jù)條件完備時(shí)選擇路網(wǎng)衰減法計(jì)算站點(diǎn)可達(dá)性所得公交不公平測(cè)度結(jié)果更為合理，因人口或路網(wǎng)數(shù)據(jù)缺失而選擇傳統(tǒng)緩沖區(qū)法時(shí)，因可達(dá)性和不平等指數(shù)的高估誤差，應(yīng)修正調(diào)低公交基尼系數(shù)值，才能更好地進(jìn)行管理決策。

需要強(qiáng)調(diào)的是，這里僅用海寧市為例進(jìn)行研究，當(dāng)研究條件具備時(shí)應(yīng)選取多個(gè)樣本城市進(jìn)行比較，以取得更具普遍意義的結(jié)論。此外，可考慮對(duì)可達(dá)性方法中的參數(shù)進(jìn)行數(shù)值仿真與靈敏度分析，探明相關(guān)因素對(duì)可達(dá)性方法的影響，以進(jìn)一步提升公交不平等測(cè)度結(jié)果的可信度。