基于公园质量和多交通模式改进的两步移动搜索方法

1.本发明属于城市公共服务挖掘分析技术领域，具体涉及一种基于公园质量和多交通模式改进的两步移动搜索方法。


背景技术：

2.公园服务作为基本公共服务之一，其空间分布的合理与否直接关系到居民生活质量的高低。可达性指从一点到另一点的便捷程度，是评估公共服务资源配置是否合理的重要指标，因此结合公园与居民点的实际情况测算公园服务设施的空间可达性和公平性对于合理配置公园资源，促进城市发展，提高居民生活水平具有重要意义。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于公园质量和多交通模式改进的两步移动搜索方法，以期结合出行模式和公园质量，从空间结构和社会结构等多重视角有效计算公园设施可达性的公平性。
4.其包括以下步骤：步骤s1：获取公园数据和小区数据，基于大众点评网在线评论图片和遥感影像对公园质量要素进行采集，对各个公园的质量进行评分，并采用osm路网划分研究单元，建立公园供需数据；步骤s2：基于api路径规划接口构建多交通模式可达性模型，获取od旅行时间成本；步骤s3：构建两步移动搜索法模型，并选择公园吸引力系数和多交通模式进行改进，计算从居民点到公园服务设施可达性结果。
5.在此基础上可以结合进一步的分析和计算，从空间结构和社会结构视角出发，采用人口数量作为空间人口分布指标、住宅价格作为居民社会经济条件的指代指标，基于洛伦兹曲线和基尼系数，从主城区整体及行政区尺度测度公园服务设施可达性空间分配上的差异；借助区位熵模型从更为细化的街区尺度揭示居民获取公园服务供给水平的空间格局，并运用双变量局部空间自相关分析方法进一步获取居民获取公园设施服务的公平程度的评估结果。本发明结合出行模式和公园质量，从空间结构和社会结构等多重视角有效计算公园设施可达性的公平性。
6.本发明解决其技术问题具体采用的技术方案是：
7.一种基于公园质量和多交通模式改进的两步移动搜索方法，包括以下步骤：
8.步骤s1：获取城市公园数据和小区数据，并采用osm路网划分研究单元，制定城市公园质量评分表，基于大众点评网在线评论图片和遥感影像对公园质量要素进行采集，对各个公园的质量进行评分，建立公园供需数据；
9.步骤s2：基于api路径规划接口构建多交通模式可达性模型，设置出行模式，获取od旅行时间成本；
10.步骤s3：构建两步移动搜索法模型，并选择公园吸引力系数和多交通模式进行改进，根据获取的公园供需数据确定公园供给和需求量，利用集成多种交通模式的时间成本计算从居民点到公园服务设施可达性结果。
11.进一步地，步骤s1具体为：
12.步骤s11：获取公园数据以及小区户数、坐标和房价；
13.步骤s12：将获取到的公园入口数据进行地理编码，获得每个公园入口的坐标；
14.步骤s13：利用arcgis空间连接工具，根据每个小区的坐标映射到每个街区地块上，对于每个街区地块将其内部的小区的户数进行加和，估算居民人口，并计算人口密度和住宅均价；
15.步骤s14：制定城市公园质量评分表，基于大众点评网在线评论图片和遥感影像对公园质量要素进行采集，对各个公园的质量进行评分：
16.评分方法按要素分为三种，包括归一化差异植被指数ndvi评分、类别计数和存在评分；植被由ndvi评分，反映植被生长状况、植被覆盖度；考虑到不同季节植物的ndvi值不同，计算各公园区域不同季节的平均ndvi值，将总的ndvi范围分为5个评分区间，分别对应0、1、2、3、4分到值从小到大；每个季节单独计算，取四个季节的平均值；对于设施要素，根据类别数量或要素存在与否为判断标准给出分数；最后，将要素分数加在一起以获得公园质量总分，代表一个公园的整体服务水平；
17.步骤s15：将居民点人口数作为公园需求数据，将公园面积和公园质量得分作为公园服务供给数据，并建立索引；
18.居民人口通过以下方法进行估算：
[0019][0020]
式中，ni表示每个街区地块的总人数，xk表示一个街区地块内第k个小区的户数，每个街区内共有h个小区，进而估算得到研究范围内居民人口总数。
[0021]
进一步地，步骤s2具体为：
[0022]
步骤s21：根据步骤s1计算获得的公园供给和需求的索引，获取公园供给和需求的坐标；
[0023]
步骤s22：调用地图api路径规划接口，将居民点作为起始点，公园入口作为终止点，模仿真实居民出行情景；
[0024]
步骤s23：将居民点和公园服务设施的索引建立全连接，通过设置接口的交通模式，获取od旅行时间成本。
[0025]
进一步地，步骤s3具体为：
[0026]
步骤s31：引入顾及公园质量的吸引力系数sj，以揭示公园的异质供给；所述吸引力系数sj计算方式如下：
[0027][0028]
其中是仅考虑公园面积的公园j的容量；qw是为公园j的质量总分归一化值；
[0029]
步骤s32：将步骤s2获取的时间成本当成模型中的旅行时间距离成本，利用高斯距离衰减函数实现公园服务能力随距离的增加出行减小的趋势，其公式如下：
[0030][0031]
式中：g(d
kj
,d0)为考虑到距离衰减效应的高斯函数方程，d
kj
为居民点质心k和设施点j之间的旅行成本，d0为预定义的时间阈值；
[0032]
步骤s33：将经过距离衰减效应处理之后的时间成本作为模型中的旅行时间距离成本，带入到两步移动搜索法模型中，计算每个居民点做对应的公园服务可达性结果；
[0033]
步骤s34：设定居民的出行方式优先顺序为步行、公共交通和驾车；若居民在预定时间阈值内能够通过步行到达该公园，则仅计算步行模式下到达公园的出行时间和人口数；若不能在步行时间阈值内到达，则计算通过公共交通出行到达该公园的出行时间和人口数；若前2种出行方式都无法在预定的时间阈值内到达，则计算通过驾车出行到达该公园的出行时间和人口数，计算集成多交通模式下的公园可达性；
[0034]
步骤s35：将可达性计算结果生成表格，利用arcgis空间连接工具，根据居民点索引，将每个居民点可达性计算结果挂接到居民点上，生成面图层。
[0035]
进一步地，所述两步移动搜索法模型具体如下：
[0036]
(1)首先，计算供需比：以第j个公园为供给点，以第x种出行方式的极限出行时间d0为阈值，形成相应的空间域，计算落在空间域内的3种出行方式下的总人口，用高斯方程赋权并累加，综合得到公园的潜在需求指标；引入顾及的公园面积与质量特征的吸引力系数sj综合表征供给能力，再除以潜在需求指标，计算出供需比：
[0037][0038]
式中rj为供需比；d
ij(w)
、d
ij(p)
、d
ij(c)
分别为步行、公共交通和驾车从居民点i到公园j的出行时间成本；p
i,w
、p
i,p
、p
i,c
分别为步行、公共交通和驾车从居民点i到达公园人口数量，d0是预定义的时间成本阈值；g(d
ij(w)
)、g(d
ij(p)
)、g(d
ij(c)
)分别是步行、公共交通和驾车模式下基于高斯函数的时间衰减系数；sj为吸引力系数。
[0039]
(2)其次，计算可达性；以每个需求点i为中心，利用高斯方程对落在时间阈值为d0的空间域内的公园的供需比rj进行赋权并求和，得到需求点i的可达性ai：
[0040][0041]
以及，一种公园设施服务规划评估系统，根据以上所述的基于公园质量和多交通模式改进的两步移动搜索方法，包括可达性分析模块和评估模块；
[0042]
所述可达性分析模块提供可达性计算结果和居民点索引；
[0043]
所述评估模块用于从空间结构和社会结构视角出发，采用人口数量作为空间人口分布指标、住宅价格作为居民社会经济条件的指代指标；基于洛伦兹曲线和基尼系数，从主城区整体及行政区尺度测度公园服务设施可达性空间分配上的差异；借助区位熵模型从更为细化的街区尺度揭示居民获取公园服务供给水平的空间格局，并运用双变量局部空间自相关分析方法进一步获得居民获取公园设施服务的公平程度。
[0044]
进一步地，所述评估模块的工作过程具体为：
[0045]
步骤s41：采用人口数量作为空间人口分布指标、住宅价格作为居民社会经济条件的指代指标，运用基尼系数计算公园可达性空间分配上的差距；洛伦兹曲线则在基尼系数的基础上通过人口数量、住宅价格与可达性得分累计比例的关系图直观反映研究区内人口数量、住宅价格与公园可达性的匹配状况；
[0046]
步骤s42：运用区位熵分析方法，探析单位人口数量和单位住宅价格在空间上分配的公园资源分布格局；
[0047]
步骤s43：基于双变量局部空间自相关分析获得公园可达性与人口密度、住宅均价之间的空间匹配程度。
[0048]
进一步地，计算基尼系数的公式如下：
[0049][0050]
式中，n为单位数，pk为人口数量或住宅价格的累计比例，ck为可达性得分的累计比例，g表示计算得到的基尼系数，基尼系数介于0-1之间，越接近0表示越公平，越接近1表示越不公平；
[0051]
当基尼系数值在0.3以下时，表示为最佳的平均状态；当基尼系数值介于0.3-0.4之间时，表示为正常状态；介于0.4-0.5之间，表示公园设施配置差距较大，大于0.5时，表示公园设施配置差距悬殊，存在着严重的不均衡，达到化0.6以上则说明各区公园设施配置处于高度不均等的危险状态；取基尼系数0.4作为＂警戒线＂。
[0052]
进一步地，在步骤s42中，运用区位熵分析方法分析公园空间可达性服务水平在空间上的公平性；区位熵模型公式如下：
[0053][0054]
式中，li为街区i的区位熵指数，ai为街区i的公园可达性指数，pi为街区i的人口密度或住宅均价；a为研究区的可达性得分总和，p为研究区的人口密度总和或住宅均价总和；当街区的区位熵值大于1时，表明该街区内单位人口或单位房价享有的公园服务高于整体平均水平，当区位熵值小于1时，表明该街区单位人口或单位房价享有的公园服务低于整体平均水平；
[0055]
步骤s43的双变量局部空间自相关分析方法公式如下：
[0056][0057]
式中：y
i,k
和y
j,l
分别表示空间单元i的属性k的值和空间单元j的属性l的值；和分别表示属性k和l的均值；δk和δ
l
分别表示属性k和l的方差；wij为空间单元i、j之间的空间权重矩阵；n为空间单元的个数。
[0058]
以及，一种基于公园质量和多交通模式改进的两步移动搜索和评估系统，包括：数据收集与预处理单元、可达性测度与分析单元和公园服务设施公平性评价单元；
[0059]
所述数据收集与预处理单元：利用python语言爬取公园服务设施数据和小区数据，利用osm路网划分研究单元，制定城市公园质量评分表，基于大众点评网在线评论图片和遥感影像对公园质量要素进行采集，对各个公园的质量进行评分，建立公园供需数据，基
于百度地图api路径规划接口构建多交通模式可达性模型，设置出行模式，获取od旅行时间成本；
[0060]
所述可达性测度与分析单元：引入多种公园质量特征和多种交通模式构建改进型两步移动搜索法模型，通过索引确定公园供给和需求量，计算不同时间阈值下居民点到公园服务设施可达性结果；
[0061]
所述公园服务设施公平性评价单元：采用为人口数量作为空间人口分布指标、住宅价格作为居民社会经济条件的指代指标，从空间结构视角和社会结构视角出发，基于洛伦兹曲线和基尼系数获得公园可达性服务的公平性，并借助区位熵模型揭示公园可达性服务水平的空间格局，采用双变量空间自相关分析，以进一步获得公园供给能力在空间上的合理分配问题。
[0062]
相较于现有技术，本发明及其优选方案至少具有以下有益效果：
[0063]
1、本发明有效计算出街区地块居民人数，并结合统计年鉴的时效性进行效验，更为真实有效地计算出城市主城区密集人口空间分布；
[0064]
2、本发明将多源异构大数据与两步移动搜索法有机结合，采用高斯距离衰减函数处理旅行成本，基于百度地图路径规划api获取的居民出行成本数据效率更高、成本更低，且能考虑多种出行方式，更加符合居民日常出行实际情况，对可达性的测度也更为合理；结合大众点评网的在线评论图片和遥感影像对公园质量要素进行采集，克服了现场观察受到人员或时间的限制，并将公园质量引入到公园吸引力系数的计算中，以更好揭示公园的异质性供给。
[0065]
3、本发明分别从空间结构和社会结构视角分析公园可达性服务的公平性，体现了公平性研究的综合性与全面性。
附图说明
[0066]
下面结合附图和具体实施方式对本发明进一步详细的说明：
[0067]
图1是本发明方案主要工作流程和模块示意图；
[0068]
图2本发明实施例中福州市主城区街区人口密度分布图；
[0069]
图3本发明实施例中福州市主城区街区住宅均价分布图；
[0070]
图4本发明实施例中所得不同出行时间阈值可达性空间分布图；
[0071]
图5本发明实施例中所得不同视角下公园服务供给区位熵空间格局图；
[0072]
图6本发明实施例中所得不同视角下公园服务空间匹配模式示意图。
具体实施方式
[0073]
为让本专利的特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，作详细说明如下：
[0074]
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本技术提供进一步的说明。除非另有指明，本说明书使用的所有技术和科学术语具有与本技术所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0075]
如图1所示，本发明的第一个目的是提供一种基于公园质量和多交通模式改进的两步移动搜索方法，具体包括以下步骤：
[0076]
步骤s1：利用python语言爬取公园服务设施数据和小区数据，利用osm路网划分研
究单元，制定城市公园质量评分表，基于大众点评网在线评论图片和遥感影像对公园质量要素进行采集，对各个公园的质量进行评分，建立公园供需数据；
[0077]
步骤s2：基于api路径规划接口构建多交通模式可达性模型，设置出行模式，获取od旅行时间成本；
[0078]
步骤s3：构建两步移动搜索法模型，并选择公园吸引力系数和多交通模式进行改进，根据获取的公园供需数据确定公园供给和需求量，利用集成多种交通模式下的时间成本计算从居民点到公园服务设施可达性结果。
[0079]
至此实现于公园质量和多交通模式改进的两步移动搜索方法，进一步可以利用该方法完成公园设施服务的公平程度的分析，是通过以下步骤s4来进行实现。
[0080]
步骤s4：从空间结构和社会结构视角出发，采用人口数量作为空间人口分布指标、住宅价格作为居民社会经济条件的指代指标，基于洛伦兹曲线和基尼系数，从主城区整体及行政区尺度测度公园服务设施可达性空间分配上的差异；借助区位熵模型从更为细化的街区尺度揭示居民获取公园服务供给水平的空间格局，并运用双变量局部空间自相关分析方法进一步获得居民获取公园设施服务的公平程度。
[0081]
在本实施例中，步骤s1中利用osm路网数据筛选出主要道路对研究范围进行研究单元划分，将爬取的小区数据映射到每个研究单元中，从而计算出每个居民点的人口数、人口密度和住宅均价，制定城市公园质量评分表，基于大众点评网在线评论图片和遥感影像对公园质量要素进行采集，对各个公园的质量进行评分，构建公园供需数据。具体包括以下步骤：
[0082]
步骤s11：利用python编写爬虫程序，分别从百度地图(https：//map.baidu.com)爬取公园坐标和面积，链家网(https：//www.lianjia.com/)爬取小区户数、坐标和房价。
[0083]
步骤s12：利用地理编码，将爬取到的公园入口地址进行地理编码，然后核对地图进行校正，获得每个公园入口的坐标。
[0084]
步骤s13：利用arcgis空间连接工具，根据每个小区的坐标映射到每个街区地块上，对于每个街区地块将其内部的小区的户数进行加和，然后参考《福州统计年鉴》中城镇居民家庭每户平均人口数3.18人，进行居民人口计算；其公式如下：
[0085][0086]
式中，ni表示每个街区地块的总人数，xk表示一个街区地块内第k个小区的户数，每个街区内共有h个小区，进而得到研究范围内居民人口数。
[0087]
步骤s14：然后对《福州统计年鉴》记载的主城区各社区的人口数街道常驻人口数据进行效验，得到估算人口数据符合真实人口分布，如图2、图3所示。
[0088]
步骤s15：制定城市公园质量评分表，基于大众点评网在线评论图片(https：//www.dianping.com)和遥感影像对公园质量要素进行采集，对各个公园的质量进行评分。本实施例提供的参考城市公园质量评分表具体如下：
[0089][0090][0091]
评分方法按要素分为三种，包括归一化差异植被指数(ndvi)评分、类别计数和存在评分。植被由ndvi评分，反映植被生长状况、植被覆盖度等；考虑到不同季节植物的ndvi值不同，计算各公园区域不同季节的平均ndvi值，将总的ndvi范围分为5个评分区间，分别对应0、1、2、3、4分到值从小到大。每个季节单独计算，取四个季节的平均值。对于某些设施要素，根据类别数量给出分数。例如，同时拥有咖啡吧和茶室的公园在休闲设施要素方面获得2分。对于上述以外的要素，以存在与否为判断标准，即存在得1分，不存在得0分。最后，将要素分数加在一起以获得公园质量总分，代表一个公园的整体服务水平。
[0092]
步骤s16：将处理得到的居民点人口数作为公园需求数据，将公园面积和公园质量得分作为公园服务供给数据，并建立索引。
[0093]
在本实施例中，步骤s2中通过调用百度地图api路径规划接口，得到基于交通模式获得od时间成本，具体包括以下步骤：
[0094]
步骤s21：根据公园供给和需求的索引，获取公园供给和需求的坐标。
[0095]
步骤s22：通过python编写程序，将坐标转化为百度坐标系，然后调用百度地图api路径规划接口，将居民点作为起始点，公园服务设施入口作为终止点，模仿真实居民出行情景。接口地址如下：
[0096]
https：//api.map.baidu.com/directionlite/v1/driving
[0097]
步骤s23：根据居民点和公园服务设施入口的索引建立全连接，通过设置接口的交通模式，获取od旅行时间成本。
[0098]
在本实施例中，步骤s3中基于百度地图api路径规划接口返回的多交通模式时间成本作为可达性模型中的时间成本，构建公园质量和多交通模式改进的两步移动搜索法模型，设置不同的时间阈值进行计算，如图4所示，得到集成多交通模式下的公园服务设施可达性结果，具体包括以下步骤：
[0099]
步骤s31：引入顾及公园质量的吸引力系数sj，以揭示公园的异质供给；所述吸引力系数sj计算方式如下：
[0100][0101]
其中是仅考虑公园面积的公园j的容量；qw是为公园j的质量总分归一化值；
[0102]
步骤s32：将步骤s2获取的时间成本当成模型中的旅行时间距离成本，利用高斯距离衰减函数实现公园服务能力随距离的增加出行减小的趋势，其公式如下：
[0103][0104]
式中：g(d
kj
,d0)为考虑到距离衰减效应的高斯函数方程，d
kj
为居民点质心k和设施点j之间的旅行成本，d0为预定义的时间阈值。
[0105]
步骤s33：设定居民的出行方式优先顺序为步行、公共交通和驾车。若居民在预定时间阈值内能够通过步行到达该公园，则仅计算步行模式下到达公园的出行时间和人口数；若不能在步行时间阈值内到达，则计算通过公共交通出行到达该公园的出行时间和人口数；若前2种出行方式都无法在预定的时间阈值内到达，则计算通过驾车出行到达该公园的出行时间和人口数，计算集成多交通模式下的公园可达性。
[0106]
步骤s34：将经过距离衰减效应处理之后的时间成本当成模型中多种交通出行方式的旅行时间距离成本，带入到两步移动搜索法模型中，计算每个居民点做对应的公园设施服务可达性结果，改进型两步移动搜索法的基本思路是：
[0107]
第1步：计算供需比：以第j个公园为供给点，以第x种出行方式的极限出行时间d0为阈值，形成相应的空间域，计算落在空间域内的3种出行方式下的总人口，用高斯方程赋权并累加，综合得到公园的潜在需求指标；引入顾及公园面积与质量特征的吸引力系数sj综合表征供给能力，再除以潜在需求指标，计算出供需比：
[0108][0109]
式中rj为供需比；d
ij(w)
、d
ij(p)
、d
ij(c)
分别为步行、公共交通和驾车从居民点i到公
园j的出行时间成本；p
i,w
、p
i,p
、p
i,c
分别为步行、公共交通和驾车从居民点i到达公园人口数量，d0是预定义的时间成本阈值；g(d
ij(w)
)、g(d
ij(p)
)、g(d
ij(c)
)分别是步行、公共交通和驾车模式下基于高斯函数的时间衰减系数；sj为吸引力系数。
[0110]
第2步：计算可达性。以每个需求点i为中心，利用高斯方程对落在时间阈值为d0的空间域内的公园的供需比rj进行赋权并求和，得到需求点i的可达性ai：
[0111][0112]
步骤s35：设定时间阈值为10min、15min和20min，对所有时间成本进行筛选，作为步骤s3中两步移动搜索法模型中的旅行时间成本，计算可达性。
[0113]
步骤s36：将可达性计算结果生成表格，利用arcgis空间连接工具，根据居民点索引，将每个居民点可达性计算结果挂接到居民点上，生成面图层。
[0114]
步骤s37：将可达性计算结果运用自然断点法进行分类，分为6个等级，分别为：无供给、低、较低、一般、较高、高。
[0115]
在本实施例中，步骤s4中采用人口数量作为空间人口分布指标、住宅价格作为居民社会经济条件的指代指标，基于洛伦兹曲线和基尼系数，从主城区整体及行政区尺度测度公园服务设施可达性空间分配上的差异；借助区位熵模型从更为细化的街区尺度揭示居民获取公园服务供给水平的空间格局，并运用双变量局部空间自相关分析方法进一步获得居民获取公园设施服务的公平程度，如图5、图6所示。具体包括以下步骤：
[0116]
步骤s41：以步行可接受最长时间20min为观测阈值，采用人口数量作为空间人口分布指标、住宅价格作为居民社会经济条件的指代指标，运用基尼系数计算公园可达性空间分配上的差距；洛伦兹曲线则在基尼系数的基础上通过人口数量、住宅价格与可达性得分累计比例的关系图直观反映研究区内人口数量、住宅价格与公园可达性的匹配状况。所述计算基尼系数的公式如下：
[0117][0118]
式中，n为单位数，pk为人口数量或住宅价格的累计比例，ck为可达性得分的累计比例，g表示计算得到的基尼系数，基尼系数介于0-1之间，越接近0表示越公平，越接近1表示越不公平。
[0119]
当基尼系数值在0.3以下时，表示为最佳的平均状态；当基尼系数值介于0.3-0.4之间时，表示为正常状态；介于0.4-0.5之间，表示公园设施配置差距较大，大于0.5时，表示公园设施配置差距悬殊，存在着严重的不均衡，达到化0.6以上则说明各区公园设施配置处于高度不均等的危险状态。因此，取基尼系数0.4作为一个＂警戒线＂。
[0120]
步骤s42：运用区位熵分析方法，探析单位人口数量和单位住宅价格在空间上分配的公园资源分布格局。并将区位熵指数分为低、较低、一般、较高、高五个等级，区位熵模型公式如下：
[0121][0122]
式中，li为街区i的区位熵指数，ai为街区i的公园可达性指数，pi为街区i的人口密度或住宅均价；a为研究区的可达性得分总和，p为研究区的人口密度总和或住宅均价总和。
当街区的区位熵值大于1时，表明该街区内单位人口或单位房价享有的公园服务高于整体平均水平，当区位熵值小于1时，表明该街区单位人口或单位房价享有的公园服务低于整体平均水平。
[0123]
步骤s43：利用geoda软件对公园的可达性与人口密度、住宅均价之间进行双变量局部空间自相关分析，其公式如下：
[0124][0125]
式中：y
i,k
和y
j,l
分别表示空间单元i的属性k的值和空间单元j的属性l的值；和分别表示属性k和l的均值；δk和δ
l
分别表示属性k和l的方差；wij为空间单元i、j之间的空间权重矩阵；n为空间单元的个数。其中高-高表示该区域公园的供给能力与居住区需求水平/经济水平都高；高-低表示该区域公园绿地的供给能力高，但居住区需求水平/经济水平低；低-高表示该区域公园绿地的供给能力低，但居住区需求水平/经济水平高；低-低表示该区域公园绿地供给能力和居住区需求水平都低；不显著表示该区域公园绿地供给能力和居住区需求水平/经济水平适中，整体匹配度较好。
[0126]
如图1所示，在本实施例方法的基础上，还可以提供一种基于公园质量和多交通模式改进的两步移动搜索和公园评估的系统，包括数据收集与预处理单元、可达性测度与分析单元和公园服务设施公平性评价单元；
[0127]
数据收集与预处理单元，利用python语言爬取公园服务设施数据和小区数据，利用osm路网划分研究单元，制定城市公园质量评分表，基于大众点评网在线评论图片和遥感影像对公园质量要素进行采集，对各个公园的质量进行评分，建立公园供需数据，基于百度地图api路径规划接口构建多交通模式可达性模型，设置出行模式，获取od旅行时间成本。
[0128]
可达性测度与分析单元，引入多种公园质量特征和多种交通模式构建改进型两步移动搜索法模型，通过索引确定公园供给和需求量，计算不同时间阈值下居民点到公园服务设施可达性结果。
[0129]
公园服务设施公平性评价单元，采用为人口数量作为空间人口分布指标、住宅价格作为居民社会经济条件的指代指标，从空间结构视角和社会结构视角出发，基于洛伦兹曲线和基尼系数获得公园可达性服务的公平性，并借助区位熵模型揭示公园可达性服务水平的空间格局，采用双变量空间自相关分析，以进一步获得公园供给能力在空间上的合理分配问题。
[0130]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0131]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产
生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0132]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0133]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0134]
本专利不局限于上述最佳实施方式，任何人在本专利的启示下都可以得出其它各种形式的基于公园质量和多交通模式改进的两步移动搜索方法，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本专利的涵盖范围。

技术特征：
1.一种基于公园质量和多交通模式改进的两步移动搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤s1：获取城市公园数据和小区数据，并采用osm路网划分研究单元，制定城市公园质量评分表，基于大众点评网在线评论图片和遥感影像对公园质量要素进行采集，对各个公园的质量进行评分，建立公园供需数据；步骤s2：基于api路径规划接口构建多交通模式可达性模型，设置出行模式，获取od旅行时间成本；步骤s3：构建两步移动搜索法模型，并选择公园吸引力系数和多交通模式进行改进，根据获取的公园供需数据确定公园供给和需求量，利用集成多种交通模式的时间成本计算从居民点到公园服务设施可达性结果。2.根据权利要求1所述的基于公园质量和多交通模式改进的两步移动搜索方法，其特征在于：步骤s1具体为：步骤s11：获取公园数据以及小区户数、坐标和房价；步骤s12：将获取到的公园入口数据进行地理编码，获得每个公园入口的坐标；步骤s13：利用arcgis空间连接工具，根据每个小区的坐标映射到每个街区地块上，对于每个街区地块将其内部的小区的户数进行加和，估算居民人口，并计算人口密度和住宅均价；步骤s14：制定城市公园质量评分表，基于大众点评网在线评论图片和遥感影像对公园质量要素进行采集，对各个公园的质量进行评分：评分方法按要素分为三种，包括归一化差异植被指数ndvi评分、类别计数和存在评分；植被由ndvi评分，反映植被生长状况、植被覆盖度；考虑到不同季节植物的ndvi值不同，计算各公园区域不同季节的平均ndvi值，将总的ndvi范围分为5个评分区间，分别对应0、1、2、3、4分到值从小到大，每个季节单独计算，取四个季节的平均值；对于设施要素，根据类别数量或要素存在与否为判断标准给出分数；最后，将要素分数加在一起以获得公园质量总分，代表一个公园的整体服务水平；步骤s15：将居民点人口数作为公园需求数据，将公园面积和公园质量得分作为公园服务供给数据，并建立索引；居民人口通过以下方法进行估算：式中，n
i
表示每个街区地块的总人数，x
k
表示一个街区地块内第k个小区的户数，每个街区内共有h个小区，进而估算得到研究范围内居民人口总数。3.根据权利要求2所述的基于公园质量和多交通模式改进的两步移动搜索方法，其特征在于：步骤s2具体为：步骤s21：根据步骤s1计算获得的公园供给和需求的索引，获取公园供给和需求的坐标；
步骤s22：调用地图api路径规划接口，将居民点作为起始点，公园入口作为终止点，模仿真实居民出行情景；步骤s23：将居民点和公园服务设施的索引建立全连接，通过设置接口的交通模式，获取od旅行时间成本。4.根据权利要求3所述的基于公园质量和多交通模式改进的两步移动搜索方法，其特征在于：步骤s3具体为：步骤s31：引入顾及公园质量的吸引力系数s
j
，以揭示公园的异质供给；所述吸引力系数s
j
计算方式如下：其中是仅考虑公园面积的公园j的容量；q
w
是为公园j的质量总分归一化值；步骤s32：将步骤s2获取的时间成本当成模型中的旅行时间距离成本，利用高斯距离衰减函数实现公园服务能力随距离的增加出行减小的趋势，其公式如下：式中：gd
kj
,d0为考虑到距离衰减效应的高斯函数方程，d
kj
为居民点质心k和设施点j之间的旅行成本，d0为预定义的时间阈值；步骤s33：将经过距离衰减效应处理之后的时间成本作为模型中的旅行时间距离成本，带入到两步移动搜索法模型中，计算每个居民点做对应的公园服务可达性结果；步骤s34：设定居民的出行方式优先顺序为步行、公共交通和驾车；若居民在预定时间阈值内能够通过步行到达该公园，则仅计算步行模式下到达公园的出行时间和人口数；若不能在步行时间阈值内到达，则计算通过公共交通出行到达该公园的出行时间和人口数；若前2种出行方式都无法在预定的时间阈值内到达，则计算通过驾车出行到达该公园的出行时间和人口数，计算集成多交通模式下的公园可达性；步骤s35：将可达性计算结果生成表格，利用arcgis空间连接工具，根据居民点索引，将每个居民点可达性计算结果挂接到居民点上，生成面图层。5.根据权利要求4所述的基于公园质量和多交通模式改进的两步移动搜索方法，其特征在于：所述两步移动搜索法模型具体如下：(1)首先，计算供需比：以第j个公园为供给点，以第x种出行方式的极限出行时间d0为阈值，形成相应的空间域，计算落在空间域内的3种出行方式下的总人口，用高斯方程赋权并累加，综合得到公园的潜在需求指标；引入顾及的公园面积与质量特征的吸引力系数s
j
综合表征供给能力，再除以潜在需求指标，计算出供需比：
式中r
j
为供需比；d
ij(w)
、d
ij(p)
、d
ij(c)
分别为步行、公共交通和驾车从居民点i到公园j的出行时间成本；p
i,w
、p
i,p
、p
i,c
分别为步行、公共交通和驾车从居民点i到达公园人口数量，d0是预定义的时间成本阈值；g(d
ij(w)
)、g(d
ij(p)
)、g(d
ij(c)
)分别是步行、公共交通和驾车模式下基于高斯函数的时间衰减系数；s
j
为吸引力系数；(2)其次，计算可达性；以每个需求点i为中心，利用高斯方程对落在时间阈值为d0的空间域内的公园的供需比r
j
进行赋权并求和，得到需求点i的可达性a
i
：6.一种公园设施服务规划评估系统，根据权利要求1-5其中任一所述的基于公园质量和多交通模式改进的两步移动搜索方法，其特征在于：包括可达性分析模块和评估模块；所述可达性分析模块提供可达性计算结果和居民点索引；所述评估模块用于从空间结构和社会结构视角出发，采用人口数量作为空间人口分布指标、住宅价格作为居民社会经济条件的指代指标；基于洛伦兹曲线和基尼系数，从主城区整体及行政区尺度测度公园服务设施可达性空间分配上的差异；借助区位熵模型从更为细化的街区尺度揭示居民获取公园服务供给水平的空间格局，并运用双变量局部空间自相关分析方法进一步获得居民获取公园设施服务的公平程度。7.根据权利要求6所述的基于公园质量和多交通模式改进的两步移动搜索方法，其特征在于：所述评估模块的工作过程具体为：步骤s41：采用人口数量作为空间人口分布指标、住宅价格作为居民社会经济条件的指代指标，运用基尼系数计算公园可达性空间分配上的差距；洛伦兹曲线则在基尼系数的基础上通过人口数量、住宅价格与可达性得分累计比例的关系图直观反映研究区内人口数量、住宅价格与公园可达性的匹配状况；步骤s42：运用区位熵分析方法，探析单位人口数量和单位住宅价格在空间上分配的公园资源分布格局；步骤s43：基于双变量局部空间自相关分析获得公园可达性与人口密度、住宅均价之间的空间匹配程度。8.根据权利要求7所述的基于公园质量和多交通模式改进的两步移动搜索方法，其特征在于：计算基尼系数的公式如下：式中，n为单位数，p
k
为人口数量或住宅价格的累计比例，c
k
为可达性得分的累计比例，g表示计算得到的基尼系数，基尼系数介于0-1之间，越接近0表示越公平，越接近1表示越不公平；当基尼系数值在0.3以下时，表示为最佳的平均状态；当基尼系数值介于0.3-0.4之间时，表示为正常状态；介于0.4-0.5之间，表示公园设施配置差距较大，大于0.5时，表示公园设施配置差距悬殊，存在着严重的不均衡，达到化0.6以上则说明各区公园设施配置处于高度不均等的危险状态；取基尼系数0.4作为＂警戒线＂。
9.根据权利要求7所述的基于公园质量和多交通模式改进的两步移动搜索方法，其特征在于：在步骤s42中，运用区位熵分析方法分析公园空间可达性服务水平在空间上的公平性；区位熵模型公式如下：式中，l
i
为街区i的区位熵指数，a
i
为街区i的公园可达性指数，p
i
为街区i的人口密度或住宅均价；a为研究区的可达性得分总和，p为研究区的人口密度总和或住宅均价总和；当街区的区位熵值大于1时，表明该街区内单位人口或单位房价享有的公园服务高于整体平均水平，当区位熵值小于1时，表明该街区单位人口或单位房价享有的公园服务低于整体平均水平；步骤s43的双变量局部空间自相关分析方法公式如下：式中：y
i,k
和y
j,l
分别表示空间单元i的属性k的值和空间单元j的属性l的值；和分别表示属性k和l的均值；δ
k
和δ
l
分别表示属性k和l的方差；wij为空间单元i、j之间的空间权重矩阵；n为空间单元的个数。10.一种基于公园质量和多交通模式改进的两步移动搜索和评估系统，其特征在于，包括：数据收集与预处理单元、可达性测度与分析单元和公园服务设施公平性评价单元；所述数据收集与预处理单元：利用python语言爬取公园服务设施数据和小区数据，利用osm路网划分研究单元，制定城市公园质量评分表，基于大众点评网在线评论图片和遥感影像对公园质量要素进行采集，对各个公园的质量进行评分，建立公园供需数据，基于百度地图api路径规划接口构建多交通模式可达性模型，设置出行模式，获取od旅行时间成本；所述可达性测度与分析单元：引入多种公园质量特征和多种交通模式构建改进型两步移动搜索法模型，通过索引确定公园供给和需求量，计算不同时间阈值下居民点到公园服务设施可达性结果；所述公园服务设施公平性评价单元：采用为人口数量作为空间人口分布指标、住宅价格作为居民社会经济条件的指代指标，从空间结构视角和社会结构视角出发，基于洛伦兹曲线和基尼系数获得公园可达性服务的公平性，并借助区位熵模型揭示公园可达性服务水平的空间格局，采用双变量空间自相关分析，以进一步获得公园供给能力在空间上的合理分配问题。

技术总结
本发明的目的在于提供一种基于公园质量和多交通模式改进的两步移动搜索方法，包括：步骤S1：获取公园数据和小区数据，基于大众点评网在线评论图片和遥感影像对公园质量要素进行采集，对各个公园的质量进行评分，并采用OSM路网划分研究单元，建立公园供需数据；步骤S2：基于API路径规划接口构建多交通模式可达性模型，获取OD旅行时间成本；步骤S3：构建两步移动搜索法模型，并选择公园吸引力系数和多交通模式进行改进，计算从居民点到公园服务设施可达性结果。本发明结合出行模式和公园质量，从空间结构和社会结构等多重视角有效计算公园设施可达性的公平性。园设施可达性的公平性。园设施可达性的公平性。


技术研发人员：梁娟珠 谢顺意
受保护的技术使用者：福州大学
技术研发日：2023.07.10
技术公布日：2023/10/15