基于多源数据的空港可达性评价

基于多源数据的空港可达性评价

如果机场的空间位置重要，是否可以吸引足够的粉丝，这不仅是运营商必须考虑的问题，也是管理和机场计划建设部门必须考虑的问题。空港与海港一样是两种运输方式的界面,是航空出行者由出发地经陆路到达空港,再转到空路运输系统的服务设施。因此,有必要从陆路和空路两方面来分析空港的选址地点的重要度及市场规模。在区域科学、运输地理学领域,评价某地或某设施的区位优势和服务便利性时,多采用可达性(Accessibility)指标,它是指利用交通运输系统前往某地的便利性与能够获得的服务规模。它不仅反映不同空间区位的潜力差异,且可以评价服务范围和资源丰富程度。有关空港可达性的研究可以被划分为两类。第一类研究较多,他们以地区为对象,研究某地区内出行者经陆路交通系统访问空港的便利性。例如,姜海宁等基于公路路网和最短路算法,计算江苏省各地前往空港的可达性,分析省内各空港的服务范围。徐涛等用可达性理论和GIS技术分析各地到空港的可达性,并依据可达性的分布特征规划空港布局。Matisziw评价了美国各地到航空系统的可达性。第二类研究较少,他们以空港为对象,评价空港被周边地区访问的便利程度。例如,应习文等提出将快捷性、经济性和舒适性三方面指标转换为货币形式的通达成本,然后衡量单一大型枢纽空港的可达性。空港可达性与陆向腹地和空向腹地规模有关,涉及服务地区的人口、产业、经济水平以及交通便利性,是一个多指标的复合体。但是,已有研究在评价可达性时,多局限于空港的陆路集疏运系统,仅有少量研究(如Matisziw)将空港可达性划分为两部分:出发地到起飞空港的难易程度;起飞空港到达各通航空港的难易程度。姜海宁、徐涛等人以地区为对象评价空港可达性,揭示空港辐射范围内各地到空港的便利性,但不涉及空港自身的区位特征及优劣势。应习文等人的研究体现了空港自身可达性的优势,但只关注空港的陆域集疏运系统,忽视空港的空域运输系统,割裂了空港作为衔接陆路与空路运输系统的节点功能。Matisziw的研究考虑了空港的陆域与空域运输的衔接作用,但却以地区为对象进行评价,没有体现空港所提供的空域运输资源特征。本文以空港为对象,同时考虑空港陆路集疏运系统与空路运输系统以评价空港的可达性。考虑到空港节点与道路节点不同,是陆域和空域交通的界面,衔接两种不同性质的运输网络,首先将空港可达性分成陆域可达性(Land-sideaccessibility)和空域可达性(Air-sideaccessibility)两部分。其次,提出新的空港可达性的定义及计量方法,并用GIS建立空港的陆域运输设施网络,根据航次信息构建空港的航空时空服务网络。然后,计算全国各空港的陆域和空域可达性,再将两部分可达性进行线性组合,以评价我国空港的区位特征及竞争的优劣势。1旅客客流出行需求分析将空港可达性分成如公式(1)所示的两部分。右边的第一项为陆域可达性,表示其服务域(CatchmentArea)内潜在航空出行者利用陆路集疏运系统访问空港的便利性,涉及空港服务区域内陆交通运输系统的丰富程度和服务水平,以及人口的分布特征。右边的第二项为空域可达性,表现空港基于航空服务网络为出行者提供前往目的地从事活动的便利与丰富程度,涉及到空港的航线密度、航线发班频率及目的地空港周边的经济水平等。式中:ACir为空港i在服务域辐射半径为r时的可达性;为空港i在服务域辐射半径为r时,经标准化处理后的陆域可达性;表示空港i提供的访问与其通航的其他空港在服务域辐射半径为r时,经标准化处理后的空域可达性。1.1陆域可达性评价空港服务域是其陆域可达性的重要因素,但界限却难以准确界定。传统上常以行政辖区为界。在空港密度稀疏地区,空港的服务范围大,服务域超出所在地区的行政界限;而在空港密集地区,一个行政区域会被多家空港共同服务。本文用以空港为中心,以r为半径的辐射圆表示空港的服务域。基于地区人口分布和陆域集疏运网络,空港陆域可达性的计算方法如下。式中:为空港i在服务域辐射半径r条件下的可达性;mir={l│l是机场i在服务域辐射半径r条件下所包含的地区ID值};ATlL表示地区l在空港陆域可达性中的魅力值,这里用人口pl表示;γ表示陆域集疏运系统的交通出行阻抗衰减系数;cil表示空港i至地区l的陆上出行一般化费用。1.2航空客流网络的物理构成尽管空港本身难以改变其陆域集疏运,但却可以通过增减航线资源改善其空域可达性。例如,当多家空港的服务域重叠时,空港可以鼓励航空公司增开新航线或加密航班,提高其航空运输服务水平,进而改善空域可达性,可以说空港的航空运输服务网络决定着其空域可达性。但是,与陆路运输网络是设施网络和空间网络不同,航空运输服务网络在物理上不可见,是由航次组成的具有逻辑关系的虚拟网络。另外,由于航次具有时间和空间信息,航空运输服务网络又是时空网络。所以,下面先提出航空服务网络的构建方法,再给出空域可达性的计算公式。1.2.1航空时空局域网的构建航空时空服务网络是用各时刻的航次将各空港有序连接而形成的图结构,由节点和弧段组成,与传统的交通设施网络不同,它有时限性、单向性、庞大性及复杂性三个特点。时限性体现在时间上有界限,由于航次是航班在时间上周期性重复的表现,因此为建立航空时空服务网络,先要定义其在时间维度上的边界。例如,国内定期通航的航班基本上以周为单位,所以可将航空时空服务网络的时限定为一周。单向性体现在网络弧段两端节点的时序先后上。在航空时空服务网络中,任意弧段的两个节点不仅记录空间信息,且记录时间信息,时间信息的不可逆决定了其弧段是时间向前的。庞大性体现在网络节点和弧段的数量巨大。不同规模的空港都有与之匹配的航线资源,不同航空公司针对同一航线开设一定数量的航班,而航班又由高密度的航次组成。另外,由于网络记录时间信息,单周内以小时为时间切片,对应节点和弧段的数量规模很大。因此,基于航次信息构建网络,节点和弧段的数量巨大。复杂性体现在虚拟弧段的连接关系复杂度高。在大量的节点间需要考虑空间和时间信息,模拟不同航次间的换乘及与空港虚拟节点的衔接,需要大量的虚拟弧段,因此网络中节点的连通度高,网络错综复杂。构建航空时空服务网络的目的是定量分析空港满足出行者到达异地从事活动的便利性。下面以图1为例,说明航空时空服务网络的构建过程。图中有机场i、机场j和机场k,航班a和航班b,相关信息见表1。以机场i至机场j和机场i至机场k的出行为例,前者需要航班a直航服务,后者需要航班a和航班b经机场j换乘共同服务。1.2.2从转化控制到达港节点航空时空服务网络中的节点可分为决策节点、起飞节点、着陆节点、离港节点和终到节点。在网络中任意节点都可由9位数字的代码构成,其中首位表示节点类型,之后的5位表示时刻信息(时间信息),最后的3位表示空港编号(空间信息)。首先,航空出行者在出发前会确定到达出发空港的期望时刻,依据该期望时刻可确立航空时空服务网络的起点,将其称为决策节点,每个空港都对应一组决策节点。由于航空时空服务网络的时间边界是1周(168h),因此可设到达空港的时间窗间隔为1h,则各空港有168个决策节点。例如:编号为16的空港i的168个决策节点为(000000016,000060016,000120016,…,009960016,010020016,010080016)。首位0表示节点是决策节点;第2—6位数字代表一周内整点小时时刻(周一的0点至周日的24点)在时间轴上的映射值;第7至9位数字是空港编号。其次,针对各空港的所有航次,确定起飞节点和着陆节点。例如,对于空港i,航班a的起飞时刻是13∶35,在空港j的降落时刻是15∶05,则周一该航次的起飞节点为100815016,着陆节点为200905011。首位的1表示该节点是起飞节点,2代表着陆节点;第2—6位的00815和00905分别代表周一的13∶35和15∶05在时间轴上的映射值;第7—9位的016和011分别表示空港i和空港j。同理可知航班b在空港j的周一航次的起飞节点101070011,着陆节点201220013。接着,针对各空港的到达航次确立对应的离港节点。例如,离港节点为300925011和301245013。以300925011为例,首位的3表示该节点是离港节点;第7—9位是空港编号;第2—6位的00925表示离港的具体时刻为周一15∶25,而与其连接的前一个节点是200905011(表示该航次在周一15∶05到达空港j),两个节点的20分钟间隔代表出行者从空港着陆开始到离开航站楼的平均滞港时间。最后,对每家空港的出行者确立其终到节点,如图中的400241011和402221013。前者的首位4表示终到节点类型,第2—6位的数字00241表示终到地的编码为241,第7—9位是空港编号。其中终到节点在第2—6位的编码含义与前四种类型的节点不同,不包含时间信息,仅包含空间信息,这是因为空港的空域可达性是评价出行者在任何决策时刻到达异地的难易程度,并不关注到达时刻。1.2.3计算目标机场的时间基于节点进行网络拓扑得到弧段。基于节点的类型、时间及空间信息,按时间先后和空间一致性,可将弧段划分为等待弧段、飞行弧段、换乘弧段、离港弧段和终到弧段。等待弧段连接决策节点与起飞节点,表示出行者到达出发空港后等待起飞所消耗的时间,该时间应大于一个阈值,即换登机牌、过安检等所消耗的时间。当决策节点和起飞节点的时间间隔大于该阈值,且两个节点含有同一空港编号时,连接两个节点得到对应的等待弧段。根据航班信息,将航次起飞节点连接到对应的着陆节点得到飞行弧段,它表示出行者在飞机上的行程。换乘弧段连接某航次着陆节点至另一航次的起飞节点,表示出行者在空港转机所消耗的时间,该时间应大于一个阈值,即换乘过程中的上下飞机、办理转机手续及候机等所需的时间。当两个节点的时间差大于该阈值,且节点编号内的机场代码相同时,连接两个节点生成对应的换乘弧段。离港弧段连接着同一空港的着陆节点和离港节点,表示出行者着陆后下飞机直至离开目的空港过程中所消耗的时间,与机场的占地面积、航站楼规模等有关。终到弧段连接空港的离港节点及其服务域内的各地,其交通阻抗为出行者离开目的地空港经由陆域集疏运系统到达最终目的所消耗的时间。1.2.4空域可达性评价方法空域可达性的计算式见式(3),它与空港通航地区的经济发展水平成正比,与到达通航地区的旅行时间、票价或广义出行费用成反比。此处的目的地空港的服务域的界定与陆域可达性中空港服务域的确定方法相同。式中:表示空港i提供的访问与其通航的其他空港在服务域辐射半径为r时的各地的便利程度,即空港i的空域可达性;Ni表示与空港i通航的所有空港的集合;T表示评价时间窗内时间切片的数量;β表示航空出行阻抗衰减系数。mjr={k│k是机场j在服务域辐射半径为r时,所包含地区的ID值},ATlA表示地区l在空港空域可达性中的魅力值,这里用地区的经济发展水平gl表示;ctil表示航空出行者在决策时刻t时,从出发空港i至目的地l间花费的最小一般化费用,包括在出发空港等待、登机、航行、离港及陆域旅行等一系列环节的时间、金钱等各类耗费的合计。1.3网格属性的分配从式(1)—(3)可以看到,空港服务域的辐射半径r是空域可达性和陆域可达性计量中的重要变量。由于服务域是一个辐射圆,因此空港对其服务域内的影响具有异质性,服务域半径r越大异质性越明显。为此,需用等面积的网格代表目标地区,以减少地区内的异质性。图2中黑粗实线多边形代表行政区划界限k,网格化时由于行政区内的人口、经济水平等在空间上不均衡,因此需要按一定的规则将属性信息(如:人口、GDP等)分配给各网格。具体做法是首先以指定的经济中心为圆心,以圆心至最远网格中心的距离为最大辐射半径生成虚拟缓冲区(图2中虚线圆)。其次,依据网格到经济中心的距离对所有网格进行排序,然后用式(4)和(5)计算各网格的属性。最后,当一些网格与多个行政地区相交时,对属性值进行累加。pl=∑k∈Kl{Pkalk(1-(rlk)2)/(Rk)2/∑l∈Lk[alk(1-(rlk)2)/(Rk)2]}(4)gl=∑k∈Kl{Gkalk(1-(rlk)2)/(Rk)2/∑l∈Lk[alk(1-(rlk)2)/(Rk)2]}(5)式中:pl表示网格l的人口指标;gl表示网格l的经济发展水平;Kl={k│k是与网格l重叠的地区编号};Pk,Gk分别表示地区k的人口总数以及GDP值;alk表示网格l与地区k重叠部分的面积;rlk表示网格l与地区k中心点间的距离;Rk表示地区k中心点为圆心外切圆的半径;Lk={l│l是与地区k重叠的网格编号值}。2陆域可达性和空域可达性在国际主流机场选取国内有定期航班的141个空港为研究对象,2010年4月这些空港的国内定期航班总数为12970,单周内累计航次65823次。根据全国经济统计数据库将全国划分为358个航空服务地区,并将全国分成44020个15km×15km的栅格。空港的服务域范围设为100km,式(1)和(2)中的参数β、γ,根据LinJY文中的方法计算为0.02。以SAGAGIS为平台,基于C++语言实现数值计算。计算得知141个空港的可达性指标的分布特征如图3。从图3可以看出,我国空港可达性的分布呈现三个特征。首先是陆域和空域可达性双高现象,例如,北京、上海、天津三个直辖市及东部、东南沿海地区的空港的陆域和空域可达性高于其他地区。陆域可达性高说明一方面陆向腹地人口众多,出行需求大;另一方面陆域集疏运系统的服务水平高,出行者可以方便地访问空港。空域可达性高说明空港在运营上具有竞争优势,他们提供的航空运输系统的服务水平高,航线密集,通航地区资源丰富。其次是一高一低现象,在郑州、成都、重庆、武汉、长沙、阜阳及沈阳等人口密集的内陆地区,空港的陆域可达性高,但空域可达性明显低于陆域可达性。说明这些空港的选址地具有一定的区位优势,腹地航空需求较大,具备良好的发展潜力,但空港航空系统滞后于腹地市场规模。大连空港正相反,其空域可达性要明显高于陆域可达性,说明大连空港提供了较好的航空运输系统,但由于它是三面环海的陆路终端,其陆路集疏运系统服务的客源规模有限。第三个是双低现象,表现为陆域可达性和空域可达性均低。这类空港多分布在新疆、西藏以及东北的西部地区。这些地区地广人稀,经济水平低,陆域可达性偏低。另外,由于航空需求不大,空港规模小,航空服务系统的资源有限,地理上距离经济发达地区较远,到达经济发达地区的航空出行费用较高,因此空域可达性也偏低。图4描述了141个空港的陆域可达性和空域可达性的均值偏差分布,显现我国空港的区位特征及其航空系统运营优势的发展差距。陆域可达性的平均值为0.27,其中大于平均值的空港数量有61个,占43.3%;空域可达性的平均值为0.15,其中高于平均值的空港42个,占29.8%。说明我国空港的空域可达性发展水平明显低于陆域可达性发展水平,需大幅度提升航空运输系统的服务水平,以满足未来的航空出行需求。另外,图4中数据点在四个象限的分布特征呈现了空港竞争优势的差异性,第二象限有21个点、第三象限有78个点,这两个象限,特别是第三象限内的点密集,说明大多数机场的营运规模较小,有待提高。相比之下,第一象限内有40个点,占28.4%,且分布松散,说明陆域和空域可达性都大于平均值的空港的发展水平较分散。第四象限内仅有2个点,说明空域可达性较高且陆域可达性较低的现象较少。上述空港陆域和空域可达性的分析体现了空港陆域和空域运输系统的服务水平,以及二者的空间分布特征,反映了空港的区位优势和航空服务的质量。为分析空港的竞争水平,下面选取旅客吞吐量排名前20位的空港,用他们的空域可达性、陆域可达性以及总可达性在全国的排名绘制如图5所示的雷达图。从图5中可见,依空港旅客吞吐量规模按顺时针方向由大至小排布成圆形,并标示出每个空港在三种可达性指标下的排位,远离圆心的方向表示排位高。图中给出了平均排位水平的界限,并描述了陆域可达性、空域可达性以及总可达性三条雷达线。广州白云、上海虹桥以及深圳宝安的3种可达性排位均处于雷达图的外缘线,因此可以说他们的3种可达性均处于理想状态,意味着其陆域、空域以及整体竞争力优势明显。雷达线在昆明、大连、海口以及三亚四处凹陷明显,说明他们的可达性排位有很大的提升空间。昆明空港的陆域优势竞争力仅处于平均水平,阻碍了其整体发展,总可达性同样处于平均水平,应采取措施,提高陆域可达性以提高其市场竞争力。大连和海口空港的陆域可达性处于平均水平以下,劣势明显。三亚空港的三种可达性排位均位于平均水平以下,意味着其陆域和空域上的劣势明显,尽管三亚依靠其旅游吸引力保证了旅客吞吐量,但应需提高和完善其陆域和空域系统。另外,大连、昆明、海口和三亚空港具有相同特点,即空域可达性排名高于陆域可达性,可达性总排名较低。要想提高竞争力,首先要改善陆域可达性。从上面的分析可以认知,空港的空域可达性具有重要的地位,不容忽视。由于空域可达性是依据航空时空服务网络评价的,特性不仅体现在空间上,且体现在时间上。因此进一步选取代表性的空港分析空域可达性在时间上的分布特征。图6中横轴表示时间点,7天共计168h;纵轴表示以小时为单位的空域可达性指标,可以发现无锡硕放和北京南苑空港的分布曲线相对较平,波动性不显著,往返航班平均数分别为50和57,规模较小。而深圳宝安和上海虹桥空港的平峰和高峰差距明显,且高峰波动剧烈,往返航班平均数分别为543和553,规