【双评价学习笔记】城镇适宜性—区位优势度评价

Original 数读菌数读城事 2021-09-20

收录于话题 #2019年双评价学习笔记 21个内容

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

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。

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”为“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：区位条件和交通网络密度。区位条件通过交通干线可达性、中心城区可达性、交通枢纽可达性及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分钟和＞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。指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

哦对，今天是有数据分享内容的。我看看啊。分享的内容包括道路、火车站、铁路、机场、行政点等。请在公众号后台回复”双评价6“

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嘛--今天就先到这里了~~~

数据后台回复“双评价6”

往期回顾（往期的数据的无条件获取均已开启哦，请点进去看关键词吧）：

土地资源评价（分享土壤质地数据、地形高程数据和研究边界数据）戳下面：

【双评价学习笔记】重启·农业生产适宜性评价01

水资源评价、气候评价（分享长时间年值、近几年日值气候数据）戳下面：

【双评价学习笔记+气候数据分享】水资源评价与气候评价