公共交通作为一种经济可行、成本节约、省时高效、节能环保的出行方式，有助于消除汽车依赖和社会不平等现象，减小区域差异^[1]。公共交通网络可达性是解释、理解城市土地利用与公共交通系统之间相互作用与协调发展的关键指标，对提升公共交通设施满意度和城市居民幸福度具有重要作用^{[2, 3]}。商业中心、居住小区等用途的土地开发向地铁沿线聚集已经成为一种趋势，公共交通站点与周边服务范围内土地的联合开发已受到政府规划部门及国内外学者的广泛关注^[4]。

城市公共交通是可持续交通政策的主要驱动力之一，其可达性研究对交通系统的深层次分析有着重要意义。可达性由Hansen^[5]提出，被交通运输规划、城市规划等领域广为接受，是评估不同城市区域基础设施的重要指标^[2]。可达性可被定义为潜在的交互机会^[5]：通过特定的交通系统可以从某个位置获得土地利用的便利性^[6]，交通系统在多大程度上使个人(群体)通过一种或多种方式到达目的地；也可被理解为从地点一到地点二的难易程度，例如可达性常被用来研究两地间交通驶离的方便程度^[7]。在复杂网络理论中，可达性是指在网络中从一个节点到达另一个节点的容易和便捷程度^[8]。可达性也是联系城市交通系统和土地利用的重要指标，直接影响城市居民参与社会经济活动的效率^[9]。例如，有学者根据地铁站点客流特征对站点进行分类，揭示不同类型站点服务范围内的土地利用、可达性等的差异性^[10]；也有学者研究了城市形态和土地利用对网络可达性的影响，发现目的地和土地利用相关指标对出行模式选择的影响最大^[11]。

城市公共交通的发展提高了交通网络可达性及出行便捷度，推动了土地利用优化；而土地利用再开发对交通网络可达性提出了更高要求，进一步促进了公共交通系统的提升^{[12, 13]}。因此，准确评价城市公共交通网络可达性对土地利用的更新、交通网络规划等均有重要作用^[2]。针对传统统计数据、社会调查数据等的数据更新慢、数据获取较为困难等问题，本文提出了一种基于兴趣点(point of interest，POI)数据和复合网络可达性的定量评估土地利用的方法。先设计了一种融合公交和地铁两种出行模式并考虑换乘的可达性计算方法，再运用地理加权回归(geographically weighted regression，GWR)模型从网络可达性视角定量分析与揭示城市不同土地利用类型空间分布的异质性特征，为政府部门进行城市交通网络设计和制定用地规划提供参考。

1 研究区与数据来源 1.1 研究区格网划分

地理格网作为统计分析的基础单元，将自然、人文要素信息集中到统一的单元中，实现了多源、多尺度信息的融合，已成为一种常用的空间分析单元。国内外研究通常将交通站点的服务半径定为400~800 m范围内的因素对其客流的影响结果差异较小^[16]。本文选取上海市为研究区域，同时考虑相邻站点间的欧氏距离，将上海市公共交通站点的服务范围定为400 m，并基于ArcGIS软件将研究区域划分为7 826个400 m×400 m的规则格网(每个格网至少包含一个公交站或地铁站)。

1.2 公共交通数据

公共交通数据来源于高德地图以及图吧公交网站。本文共采集了11 591个公交站点，1 141条公交线路，以及345个地铁站点，15条地铁线路。先从图吧公交网站获取上海市公交和地铁的线路名称，形成公交、地铁线路名称表；再根据线路名称，通过调用高德地图应用程序接口(application program interface，API)获取了截至2019年12月上海市公交、地铁的站点和线路数据。

1.3 POI数据

1) POI数据重分类。POI数据是一种微观尺度的数据源，包含时空维度上的社会经济活动信息，可以有效克服土地利用数据更新慢、数据获取困难等传统难题，有助于研究者更准确、更快速地了解城市土地利用的空间分布与变化过程。本文采用POI数据来描述上海市的城市用地布局，原始POI数据类型较多，且类型之间存在重复交叉现象，需要进行重分类。本文将POI分为6个类别，如图 1所示^{[17, 18]}。

2) POI权重确定。在城市中，不同地理实体对象的占地面积差异较大，且决定了该单元内的土地利用类型。因此，仅基于POI数量的城市土地利用分析结果会与实际情况有较大差异，需要对重分类后的POI数据赋予权重。通过调用高德地图API获取上海市的兴趣面数据，得到上海市主城区8 928个兴趣面的空间分布图。每个分析格网中包含了不同类型的地块和POI，使用空间连接方法可以获得每个格网中不同类型地块的面积和POI的数量。将格网中每一类用地的地块面积作为因变量，相应类型的POI数量作为自变量，进行回归分析，计算得到各类POI的系数，将其作为各类POI的权重，将绿地广场POI权重设置为100，POI权重结果见表 1。

2 研究方法 2.1 公交-地铁复合网络

公交-地铁复合网络示意图见图 2。本文公交-地铁复合网络的构建包括以下3个步骤：

1) 在单层公交网络中，公交站点为节点，在构建公交-地铁复合网络时，通过人工方式，基于最邻近原则将地铁站点匹配到与其最近的公交站点上。

2) 依据公交复杂网络构建方法建立地铁网络，用$ G_M=\left(V_B(x, y), E_M, W_M\right)$表示，其中，V_B(x，y)表示网络中的公交站点集(由地铁站点匹配得到)；E_M表示站点的边，即地铁线路的集；W_M表示地铁站点-站点边的权重。

3) 公交-地铁复合网络模型可表示为$G_C=\left(V_B(x, y), E_B+E_M, W_B+W_M\right) $，其中，E_B表示公交线路的集；W_B表示公交站点-站点边的权重。当节点i、j之间不存在地铁线路时，E_M = 0，W_M = 0。

2.2 复合网络可达性计算方法

图 3展示了格网的复合网络可达性计算方法。其中，实线表示3条公交线路，虚线表示1条地铁线路，乘客可以通过不超过两次换乘到达图中所有车站。以其中任意一个站点为起始站，可以用其直达站点数和换乘可达站点数来说明换乘对公共交通可达性的影响。

本文将直达格网(无换乘)总数记为T₀，一次和两次换乘所到的网格总数分别记为T₁和T₂。图 3中起始点A的直达格网数为5，一次换乘可达格网数为4，二次换乘可达格网数为3。本文在评估复合网络可达性时最多只考虑二次换乘可达格网数，研究区域内格网G_i的复合网络可达性A_Gi计算公式如下：

$ A_{G_i}=T_0+T_1\left(1-\frac{\beta_1 T_1}{n}\right)+T_2\left(1-\frac{\beta_2 T_2}{n}\right) $

(1)

式中，n =7 826，为格网总数；β₁和β₂为无量纲的参数，表示由于换乘而从公共交通转换为其他出行方式的乘客的比例，β₂ > β₁ > 0。基于上海市公交、地铁的站点和线路数据，本文使用Gephi软件构建公交-地铁复合网络(包括直达网络、一次换乘网络及二次换乘网络)，并基于此计算研究区域内所有格网的复合网络可达性。

3 城市土地利用评估 3.1 GWR模型结果

本文用GWR模型探索格网尺度下的复合网络可达性与公共交通站点服务范围内的土地利用(加权后的6类POI数据)空间分布特征，计算公式如下：

$ A_{G_i}=\alpha_i+\sum\nolimits_k \theta_i^k P_i^k+\varepsilon_i $

(2)

式中，α_i表示超参数；P_i^k为格网i内第k类POI的加权数；θ_i^k为GWR回归系数；ε_i代表残差。在GWR模型中，改正的赤池信息量准则(corrected Akaike information criterion，AICc)和R²是评价模型拟合效果的两个重要指标。AICc值越低，R²越高，模型的拟合效果越好。GWR模型的AICc值、R²分别为81 155、0.851；普通最小二乘估计模型的AICc值、R²分别为109 744、0.389。GWR模型的AICc值较低且R²较高，拟合结果优于普通最小二乘估计模型。

3.2 基于GWR模型的城市土地利用评估

GWR模型的POI系数统计结果如表 2所示。系数值有正有负，表明格网的复合网络可达性对不同类型POI数据(即城市土地利用类型)的影响存在显著的空间异质性特征^[19]。

GWR模型不同类型的POI回归系数反映了格网内的城市土地利用的空间分布特征，即在当前公交-地铁网络可达性背景下，不同类型POI回归系数的值反映了该类型POI所代表的城市土地利用的充足程度。图 4展示了格网尺度GWR系数的空间分布，可以得到以下结论：

1) 工业类型POI。在主城区及各个工业园区(如嘉定工业区、张江高科技园区等)内，工业类型POI较为充足，在远郊区域，工业类型POI较为缺乏。

2) 公共服务POI。主城区公共服务POI(即公共服务设施用地)较为充足，主要分布于公共交通可达性高以及人口密集程度高的格网。

3) 交通设施POI。交通设施POI相对不足的格网主要分布在内外环线与高架、高速路的连接处。这些格网对交通设施需求较高，区域内交通设施POI相对不足。

4) 居住类型POI。主城区及各新城中心区的居住类型POI(即居住用地)相对充足，表明随着公交-地铁网络的建设与完善，主城区内格网的公共交通可达性提高，推动了交通轴线居住用地的开发以及中心城人口疏散发展战略的实施。

5) 绿地广场POI。主城区及各个新城副中心的绿地广场POI(即绿地广场用地)相对充足。

6) 商业服务POI。多数格网的系数为正值，主城区以及城市副中心(例如虹桥、莘庄等)的商业服务POI相对充足；外环线以外的近郊商业服务POI相对不足，空间分布具有异质性特征。

总体上，上海市外环线内的主城区公共交通可达性较好，服务水平较高；所有类型POI数据的回归系数为正值且系数较小(该区域内城市土地利用开发混合度高，各类服务设施完善)。位于主城区以外的格网，其某一类型POI系数正值越大，则格网内该类型POI对应的城市土地利用的开发需要提升；系数正值越小，则该土地利用类型相对充足；系数为负值时，复合网络可达性与该类型POI负相关^[20]。

4 结束语

城市土地利用所承载的社会经济活动与公共交通系统可达性发展水平息息相关。本文以上海市为例，提出了格网的公交-地铁复合网络可达性的计算方法，并利用代表城市土地利用的6类加权POI数据和格网的复合网络可达性构建GWR模型，定量评估土地利用空间分布模式。

本研究亦存在局限性：①在计算公共交通可达性时没有考虑到出租车等出行方式；②仅使用2019年上海市的数据进行实验，在后续研究中，将使用多个城市的POI数据来进一步论证本文方法的有效性。