跨交通方式的多维度可达性分析：一种用于构建中心化时间地图的混合框架

《Journal of Transport Geography》：Multidimensional accessibility analysis across transportation modes: a hybrid framework for constructing centered time cartograms

　　

摘要

随着交通系统的不断发展，人们对旅行距离的认知已经从物理距离转变为旅行时间距离，这使得空间地图无法充分捕捉时空动态，因此需要新的制图方法。然而，关于构建时间地图和评估交通可达性的现有研究仍然有限。本研究提出了一种构建中心时间地图的框架，包括一种混合坐标转换算法和多维可达性指标系统。这种混合坐标转换算法结合了基于移动最小二乘法的全局转换和通过Delaunay三角剖分的局部校正。通过动态加权融合来平衡全局和局部转换，我们开发了多维可达性指标系统，该系统除了考虑旅行时间外，还涵盖了服务、经济和多模式维度。该框架被应用于构建时间地图，并评估中国航空、铁路、公路和地铁网络的可达性。研究结果揭示了不同的可达性模式，二维回归量化了地图的变形。在国家层面，航空旅行造成的变形最小，而由于网络不对称性，铁路旅行则表现出最大的变异性。在城市层面，实证研究是在上海进行的。公路旅行时间地图显示出均匀的同心图案，而地铁时间地图则反映了东西方向的压缩，这是由于该轴上的高效铁路连接所致。

引言

随着交通系统和技术的快速发展，人们对旅行距离的认知逐渐从空间间隔转变为时间消耗（Ranacher和Tzavella，2014年）。然而，由于交通网络的不同，两个地理位置相近的地点在旅行时间上可能存在显著差异（Ullah和Kraak，2015年），导致可达性存在差异，可达性定义为获取机会和服务的便利程度。在这种背景下，仅表示空间距离的传统地图已不足以说明旅行体验的时空异质性。因此，时间距离已成为评估可达性的关键指标，其有效的视觉表示对于理解地理和交通系统的空间动态具有重要意义（Leone等人，2018年）。

时间地图最早在1876年作为主题制图技术被引入（Tobler，2004年）。它们利用大小这一感知强度作为最直观的视觉变量来表示聚合值（Bertin和Barbut，1975年）。时间地图作为一种特定类型的时间地图，强调表示地理实体之间的时间距离而非物理邻近性（Wang等人，2022年）。通过基于时间距离重塑地理空间，这些地图直观地展示了由于交通效率变化而产生的空间变形，从而有效地捕捉了可达性和感知旅行便利性的模式。与其他替代方案（如等时线地图和网络中心性指标）相比，时间地图在可视化交通发展驱动的更广泛、更动态的地理空间变化方面具有独特的优势。虽然等时线地图适用于评估从特定起点在固定时间阈值内的可达性，中心性指标则总结了节点级别的属性，但这些方法都无法有效地捕捉整个研究区域内所有位置之间的相对时间邻近性（Wang等人，2018年）。相比之下，时间地图直接描绘了旅行时间如何扭曲空间关系，提供了更全面的空间重组视图。

时间地图通常可以分为两类：非中心时间地图和中心时间地图（Ullah等人，2016年），这取决于它们所表示的时间距离关系的性质。构建此类地图的常见方法是多维缩放（MDS）（Saeed等人，2018年），该方法可以降低时间-距离矩阵的维度。尽管学者们不断改进这种方法，但它仍然计算密集且可能产生非唯一的结果（Aflalo和Kimmel，2013年）。相比之下，中心时间地图关注中心点与其他所有点之间的时间距离。这种方法计算上更简单，通常会产生稳定的可视化结果（Morrison等人，1998年）。为了确保时间地图的直观表示，本研究专注于中心时间地图的构建和模式解释。

时间地图由于能够将时间距离转换为直观的空间模式，已成为探索交通网络可达性的宝贵工具（Wang等人，2022年）。然而，它们的应用范围仍然有限。大多数现有研究仅关注铁路网络（Jenny和Hurni，2011年；Ficzere等人，2014年），导致缺乏不同交通模式和多模式系统之间的比较评估。此外，当前的时间地图通常只表示时间距离（An等人，2015年），这限制了对旅行便利性的理解，并且未能捕捉可达性的多方面性质。此外，以往的研究主要集中在用于构建中心时间地图的转换技术上（Pickles，2012年）。已经应用了多种转换技术，如薄板样条（TPS）、Delaunay三角剖分和移动最小二乘（MLS）（Hong等人，2014年；Bies和Van Kreveld，2012年；Ullah和Kraak，2015年）。然而，现有方法经常扭曲基础地图的原始比例和方向，边界处的坐标转换精度通常不足。因此，拓扑错误的风险增加，最终输出中出现了严重的几何变形。这些差距突显了在时间地图的应用和方法论方面进一步探索和创新的需求。

为了解决这些差距，本研究做出了以下关键贡献。首先，在应用层面，我们使用时间地图来比较国家和城市尺度上不同交通模式的可达性模式。其次，我们通过将其从时间可达性扩展到服务可达性和经济可达性，丰富了可达性的表示，提供了对旅行便利性和空间公平性的更全面的视角。第三，在方法论层面，我们提出了一种混合坐标转换算法，通过三层框架整合了全局和局部空间贡献，实现了高精度转换的同时保持了地图的可读性。

本文的其余部分结构如下。第2节提供了时间地图的文献综述。第3节概述了所提出的方法论，第4节描述了研究区域和数据。第5节展示了结果和讨论。最后，第6节总结了主要发现并讨论了局限性。

节选

时间地图的应用

近年来，时间地图已在多个领域得到广泛应用。美国的红蓝人口地图已成为可视化政治选举结果和预测的标准（Nusrat等人，2016年）。此外，时间地图提供了变量之间空间关系的更直观表示。Lawal和Arokoyu（2014年）使用表面地图来可视化PM2.5分布并研究其与人口的关系

方法论

本节介绍了一个时间地图转换的集成框架，包括两个主要组成部分：混合转换模型和多维可达性指标。这两个部分共同根据可达性重塑地图，我们使用二维回归来评估原始地图和转换后地图之间的变形。

研究区域

本研究旨在通过时间地图的视角来考察国家和城市空间尺度上的交通可达性。在国家层面，中国被选为主要研究区域（图2），而在城市层面，重点是上海（图3）。选择这两个地区是因为它们涵盖了多种交通模式，并具有广泛的空间覆盖范围。在每个空间背景下，不同的交通模式可以

国家尺度时间地图

如图4及后续图表所示，所提出的时空映射方法解决了传统方法的关键局限，包括几何不准确性和拓扑错误。该算法在边界转换中保持了空间保真度和结构完整性，消除了手动校正并提高了自动化效率。在国家层面，时间地图主要用于评估中国的交通系统。为了全面分析时间

结论

为了探索交通如何重塑时空关系，本研究构建了时间地图来评估国家和城市空间尺度上的可达性，特别关注中国的航空、铁路和公路旅行，以及上海的地铁和公路旅行。我们提出了一种生成中心时间地图的混合坐标转换算法。该算法结合了三个组件，包括全局仿射变换、局部校正

数据和代码可用性声明

本研究收集和分析的数据集和代码可根据请求提供。

CRediT作者贡献声明

吴天昊：撰写——原始草稿、可视化、验证、监督、方法论、正式分析、数据整理。彭启波：撰写——审稿与编辑、可视化、验证、软件、方法论、正式分析、数据整理。姜茂新：监督、软件、方法论、正式分析、概念化。姜志珍：撰写——审稿与编辑、正式分析、数据整理。杨旭：软件、可视化、撰写——原始草稿、撰写——审稿与编辑。Can

资助

本研究得到了中国国家自然科学基金[42471186]的支持。本研究还得到了[52,325,210、[52131204、[52402407]和中国国家自然科学基金的支持。

致谢

作者声明与本研究、作者身份和/或文章的发表没有潜在的利益冲突。

吴天昊|彭启波|姜茂新|姜志珍|杨旭|李灿|马万静|龚照雅北京大学深圳研究生院城市规划与设计学院，中国深圳