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user: 2. 基于主成分分析及熵值法的城市交通环境评估 2.1. 城市交通状况评估指标体系建立及相关因素分析 建立小区开放对周边交通状况影响的评价体系，首先要保证所建模型的可使用性及数据处理的可靠性。系统分析小区开放与路况关系的实际现状，尽可能全面地选取评价指标，建立多层次多指标的评价体系模型是实现路网状况评估的关键。通过分析基于数理统计的相关研究 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 文献，梳理路网交通的主要影响因素并研究相关案例城市的具体城市规划方案以及中国交通年鉴等相关资料，本文确定路网通行能力评价体系结构为路网规模、路网状况以及交通功能等3个一级指标、8个二级指标的综合评价体系。指标结构体系如图1所示。 指标层面各项指标内涵及计算方式说明如下： 1) 道路长度。道路长度P(km)指的是小区附近道路总长度 p = ∑ i ， j ( L i + L j ) 。其中 L i 为各支路路段长度(km)， 为主、次干道各路段长度(km)。道路长度反映了该地域道路交通设施总体状况。 2) 路网密度M。计算公式为： 。其中S表示区域面积(km 2 )。道路网密度可以反映小区附近道路密集程度。道路密度越大表示网格越小，车辆绕行的距离就越短，但同时造成道路交叉口增多，影响车辆行驶速度；反之道路网密度越大，表示路况越好，交通越便捷。因而区域道路网密度能较好地体现交通建设的数量和质量。 3) 人均道路长度β。人均道路长度β即道路占用率，指的是区域道路总面积与小区人口的比。计算公式为： ，其中n为区域内人口数。人均道路长度越小该区域人流量越大，道路越拥堵。该数据用以评价小区附近车流量、人流量以及居民对于交通状况需求。 4) 连接度指数L。 。其中m i 为第i节点邻边的数量，n为区域内结点总数，v为道路总的边数。连接度指数L可以量化区域路网的成熟度。L值越高表示道路网连接越紧密、断头路越少。 5) 非直线系数F。居民的日常生活需要小区各个功能区(如商场、公园、居住区、车站等)的人流集散点之间有便捷的通道，使到达的时间最小。非直线系数是衡量路线便捷程度的重要指标，其计算公式为 ， ，其中d表示两点实际距离，d 0 表示直线距离，F ij 表示i，j两节点间的非直线系数。 图1. 多指标分层评价体系示意图 6) 可达性系数K。该指标用于评价道路网内不同节点的通达程度以及主干道网的分布状况，用该区域内干道网长度与区中心至四周干道最短路径之和的比值来表示： ，式中L a 为交通小区范围内干道总长，m为小区数， 为小区至四周某一方向干道的最短路径。 7) 延误时间Y。考虑基于红绿灯有效时间t及其周期T和车道饱和度x，延误时间表达式Y为： 。 8) 平均车速V。平均车速ν量化车辆在该区域行驶的通畅程度。通常选取各个时间段的车流量作为参考依据，通过统计学计算其平均速度。 图1是一个分层的评估体系。特点是既可以通过准则层主观大致判断一个地域影响小区开放后的主要因素，也可以通过下面的二级指标具体统计数据而后通过数据的定量计算分析出准确结果。 2.2. 交通状况评估体系相关指标数据的采集及预处理 小区开放对周边交通状况影响评价体系模型应该具有普适性。通过比较不同城市相应指标所占的权重与实际道路的通行情况可以判断该评估体系是否具有一般性。同时，不同规模的城市道路通行能力的差异原因评估可以为相关城市小区开放后优化道路通行能力提供思路。本文选取北京、南京和衡水作为特大型、大型以及中型城市的代表，使用该模型对其相关数据进行统计分析，寻找路况优化途径。 先以南京市为例进行数据分析。选取南京的十个地区作为样本收集到的有关数据如表1所示。 数据来自南京市各区2015年城市规划方案、各行政区的官方网站公布的数据以及《2015年中国交通年鉴》等。以8个指标的相关数据作为列向量构建原始数据矩阵 如下： Table 1 Statistical table of traffic condition evaluation in ten areas of Nanjin 地区 道路长度(km) 道路密度(km/1000 m 2 ) 人均道路长度(km/万人) 连接度系数 非直线系数 可达性系数 延误时间 平均车速 江宁区 2572.00 1.65 21.76 3.70 1.36 1.90 42.00 34.94 秦淮区 146.29 2.96 1.43 4.20 1.19 2.10 47.00 24.52 玄武区 245.43 3.03 3.76 4.30 1.13 2.30 52.00 21.71 建邺区 103.35 1.28 2.27 3.90 1.27 1.90 43.00 32.22 六合区 1687.85 1.13 18.20 3.10 1.42 1.70 32.00 36.64 鼓楼区 148.30 2.78 1.15 4.10 1.18 2.00 45.00 23.75 浦口区 1256.89 1.38 17.69 3.20 1.38 1.80 35.00 33.24 栖霞区 831.81 2.13 12.45 3.70 1.33 1.80 34.00 31.23 雨花台 267.46 1.99 6.48 4.00 1.29 1.90 39.00 28.47 溧水区 853.34 0.79 20.25 2.90 1.46 1.60 28.00 46.34 表1. 南京市十地区交通状况评估指标统计表 其中 表示第i个区域的第k项指标， ， 。例如 表示秦淮区的人均道路长度。根据级差变换公式： 将数据进行归一化处理，计算结果保留小数点后4位，得到变换后样本矩阵为： 据此数据对该市总体路况通行能力进行评估。 2.3. 基于熵值法的各评价指标权重计算 使用信息熵法计算二级指标权重。信息论基本原理指出信息是系统有序程度的度量，而熵值则是系统无序程度的一个度量。如果考评指标的信息熵越小则该指标所包含的信息量就越大，在系统的综合评估中所起作用就越大，其权重就应该越高。熵值法可以用来度量数据包含的有效信息量，根据评价指标的信息值的差异程度以便确定指标的权重 [ 9 ] [ 10 ] 。具体步骤是利用公式 (2.1) 计算样本矩阵P中各个二级指标数据的权重，其中 ，各二级指标的权重 统计如表2所示。 分析表2可以发现，南京封闭小区开放对周边交通的影响各因素中一级指标占比重最大的是路网规模，因此改善交通状况的方案设计中该指标将占决定性地位。其次是交通功能和路网状况。而对于二级指标来说，关联度最大的是人均道路长度，其次是道路网密度，再次是平均车速，因此可以认为从政府的角度来说，路网规模的大小是任何地域交通发达程度的一个硬性指标，而对于小区居民来说，当地人口和面积的比值则关系更大。 通过相同方式，使用熵值法对北京及衡水两市相关数据进行统计，结果如表3、表4所示。 2.4. 数据分析及小区开放对路网状况优化的思路 首先从一级指标数据可以看出，南京和北京二者之间差别主要体现在道路密度与人均道路长度这两个指标上面。人均道路长度在南京的评价体系中占据绝对优势，而对于北京来说这两个指标就要相对平均一些。其原因在于这两个城市经济均较为发达，城市交通网建设水平较高且较为平均，因而其不同地域内路网状况和交通功能的一级指标的权重较小。但是由于北京在人均道路长度上拥有其他城市无法比拟的优势，其道路总长乃全国城市之最，因而该项指标的改变对改善交通状况的影响相对较小。而南京人口密度分布相对不均成为其主要的影响因子，不同地区的人均道路长度差距较大，说明南京在道路长 Table 2 Weights statistics table of two level indicators in Nanjin 路网规模 87.88% 道路长度 18.11% 道路网密度 23.26% 人均道路长度 46.51% 路网状况 3.50% 连接度指数 1.74% 非直线系数 0.69% 可达性系数 1.07% 交通功能 8.63% 延误时间 3.48% 平均车速 5.15% 表2. 南京市二级指标权重统计表 Table 3 Weights statistics of two level indicators in Beijin 路网规模 92.69% 道路长度 30.43% 道路网密度 36.12% 人均道路长度 26.14% 路网状况 4.04% 连接度指数 1.02% 非直线系数 0.59% 可达性系数 2.43% 交通功能 3.27% 延误时间 1.66% 平均车速 2.01% 表3. 北京市二级指标权重统计表 Table 4 Weights statistics table of two level indicators in Hengshu 路网规模 28.22% 道路长度 10.32% 道路网密度 8.05% 人均道路长度 9.85% 路网状况 42.43% 连接度指数 13.94% 非直线系数 13.85% 可达性系数 14.64% 交通功能 29.35% 延误时间 14.75% 平均车速 14.60% 表4. 衡水市二级指标权重情况表 度改善的空间要比北京要大，因此小区开放后导致的人均道路长度的变化会对南京这样的城市造成较大的影响。另一方面，像北京、南京这样的大型城市，其道路规划已经相对成熟、小区开放后的某些交通指标的变化对整个地域道路通行的影响相对较小，而诸如道路密度与人均道路长度等因素指标将对整个路况改善有着较为明显的作用。 衡水市和上述两个城市差别较大，其权重基本呈现均匀分布的态势。这说明了该地区交通发展不够发达，路网状况和交通功能水平参差不齐，小区开放后引起的各项指标的变化都会使得其交通状况发生较大的改善，也就是相对于北京、南京两市来说该城市的各方面的指标都有待提高，同时其优化的空间也相对较大。