1.交通优势度

（1）指标含义

交通优势度是指以包含该区域在内的区域系统或比对区域和目标区域，或理想目标为参照系，该区域交通基础设施网络所反映的支持其经济社会活动的水平与状态。一般情况下，交通优势度越显著，其经济发展的条件也越优越，发展潜力越大。

交通优势度是衡量区域交通优势高低的一个重要集成性指标，主要反映在“质”“量”和“势”三个方面。“质”是指区域交通基础设施网络的技术等级及所包含的科学技术水平；“量”是指区域交通基础设施网络的规模和数量；“势”是指区域交通基础设施网络在区域整体中所显示出的优势特征，如地缘优势和区位优势。一般情况下，交通优势度值越大，交通的总体优势越突出。

（2）计算方法

将综合路网密度、综合交通可达性、重要交通节点邻近度数据标准化后用熵权法集成，综合路网密度和重要交通节点邻近度属于正向指标，综合交通可达性属于逆向指标。

（3）所需数据

计算交通优势度所需数据包括区县行政区划数据、综合路网密度数据、综合交通可达性数据和重要交通节点邻近度数据，见表3-13。

区县行政区划数据用于确定研究区域和单元；综合路网密度数据、综合交通可达性数据和重要交通节点邻近度数据分别为三个子指标计算结果数据，用于计算交通优势度。

（4）技术流程

第一步，构建初始矩阵。将m个评价对象的n个指标值列为初始矩阵X。

表3-13　交通优势度数据要求

第二步，构造归一化矩阵P。将不同类型的属性转换为无量纲的属性，以便在后续步骤中衡量不同指标的权重，

第三步，计算每个指标的熵ej。

第四步，计算归一化加权系数wj，

第五步，确定熵权法的理想解。由于各评价指标的差异，需要构造加权归一化矩阵S（Sij=wj×pij），分别按正向、负向指标进行离PIS（理想解：V+）和NIS（负理想解：V-）距离的计算。

第六步，计算每一个方案与PIS和NIS的距离和。

式中，Sij为加权归一化矩阵；为第i个方案时得到的PIS和NIS。

第七步，计算综合评价指数交通优势度Ci。Ci是一个0～1之间的值，若Ci为1，则对应的方案为最优解；若Ci为0，则对应的方案为最差解；现有方案中Ci最接近于1的方案为最佳方案。

2.综合路网密度

（1）指标含义

综合路网密度是指交通设施的运营长度或节点的数量与所在区域土地面积的绝对比值，主要适用于线状交通设施。交通路网密度越高，说明地区的交通设施条件越优越。监测评价京津冀地区交通路网密度将对区域交通通行能力、社会经济发展和区域空间规划有着重要作用。

在区域综合交通路网中，公路为普遍存在的线状基础设施；铁路尽管为线状设施，但其服务是基于站点的，一定范围内铁路线路的长度与该区域的交通便捷性并无必然联系；对于航空运输和水运线路，其服务的提供均基于站点。因此，主要计算公路中国道、省道、县道的密度。

（2）计算方法

综合路网密度的计算方法为区域内的不同等级道路的长度乘以对应的权重后求和，然后除以区域土地面积。

式中，Di为i区域的路网密度，Si为i区域面积，n为i区域内道路数量，aj为代表j道路的权重（权重为各类道路最大时速之比），Lj为j道路长度。

（3）所需数据

计算综合交通路网密度所需数据包括行政区划数据和交通路网数据，见表3-14。

表3-14　综合路网密度数据要求

区县行政区划数据用于确定研究分析单元和计算行政区域面积；交通路网数据用于提取公路交通道路的长度。

（4）技术流程

第一步，分别提取不同等级道路。利用获取的交通路网数据，按照路段编码字段通过字段计算器添加路段类型。

第二步，用时速表示道路等级。将提取的路段类型用不同的速度表示，为后续的加权计算提供依据，将提取出的国道、省道、县道和其他级别道路分别用100km/h、80km/h、50km/h和30km/h表示。

第三步，筛选国道、省道、县道。以时速表示道路等级，筛选出国道、省道和县道三类道路。

第四步，道路与行政区划数据叠加。使用空间求交工具，将路网数据与行政区划数据叠加求交，将道路数据按照行政单元分割，并赋予每条道路行政编码或者行政名称属性。

第五步，计算道路长度。将数据按照指定的投影坐标系投影，然后添加长度字段，计算每条路段的长度。

第六步，计算行政单元路网长度。以行政编码或者行政区名字为统计字段，将每个行政区内的道路长度求和，得到行政单元内的道路长度。

第七步，计算路网密度。按照行政编码作为连接信息，将行政单元的路网长度与行政区划数据相连接，然后利用路网长度和行政区域面积计算获得路网密度。

3.综合交通可达性

（1）指标含义(www.daowen.com)

综合交通可达性指利用交通系统从某一给定区位到达活动地点的便利程度，反映两地间相互作用机会的潜能和克服空间分割的愿望和能力。

从研究可以看出，综合交通可达性包括了交通设施的内部交通连通能力和对外交通联系，考虑到乡镇街道之间的交通联络只有依靠路网，而跨区域的对外联络主要依靠飞机、火车等大型交通设施。根据以上内容设定综合交通可达性之下两个二级指标，分别为各个单元区域之间依靠路网连通能力的公路路网可达性，以及各个单位区域通过路网到达铁路、水运及航空站点连通能力的铁路、水运及航空可达性。

（2）计算方法

综合交通可达性的计算方法为单位区域内依靠路网连通能力的公路可达性以及各个区域通过路网到达铁路、水运及航空站点连通能力的铁路、水运及航空可达性的加权和。

式中，Ai为i单元的综合可达性，A1i为i单元的公路可达性，A2i为i单元的铁路、水运及航空可达性，w1、w2分别为两个二级指标的权重。

式中，A1i为i单元的公路可达性，也就是i单元区域到其他所有区域的平均花费时间；Tij为i单元到j单元之间的最短行车时间；m表示单元数量。

式中，A2i为i单元的铁路、水运及航空可达性，也就是i单元区域到铁路、水运及航空站点的加权平均花费时间，Tip为i单元到p站点之间的最短行车时间，q代表交通站点的数量。

（3）所需数据

计算综合交通可达性所需数据包括区县行政区划数据、交通路网数据和铁路、水运及航空站点数据，见表3-15。

区县行政区划数据用于确定每个单元的几何中心点；交通路网数据与中心点联合分析用于确定对应区域的中心点，并计算公路可达性；铁路、水运及航空站点数据用于计算铁路、水运及航空可达性。

表3-15　综合交通可达性数据要求

（4）技术流程

第一步，计算行政中心点。利用区县行政区划数据，将面要素转化为点要素（几何中心点）。

第二步，交通路网数据处理。输入原始路网数据，进行路段融合、拓扑检查等数据预处理。

第三步，计算各路段行驶时间。以时速表示道路等级，添加行驶时间字段，时间字段值为路段长度与各路段平均速度之比。

第四步，构建交通网络。利用道路网络数据，基于GIS（地理信息系统）网络分析功能构建网络分析数据集，将行驶时间作为网络数据集的时间成本，计算公路可达性。

第五步，添加铁路、水运及航空站点数据计算通行时间，进而计算铁路、水运及航空可达性。

第六步，计算综合交通可达性。将路网数据计算的公路可达性与通过路网到达铁路、水运及航空站点的铁路、水运及航空可达性进行加权求和。出行时间数值越小，该单元区域的可达性越好。

4.重要交通节点邻近度

（1）指标含义

重要交通节点是指位于交通干线和重大交通设施的汇聚之处，同时具有大量客货流集散、优越的地理位置和方便的交通运输条件的地点。重要交通节点邻近度也就是各个区域单元距离各个重要交通节点的远近程度，用来反映交通优势度中“势”的部分。

区域中心城市点仅仅是政治意义上的中心点，并不能够完全在交通、经济等方面代表对交通有重要影响的空间关键节点，而重要交通节点本身是交通运输基础设施的重要组成部分，其形成和发展能够直接改善地区的交通便利程度，带动周边区域交通水平，有效地刺激地区经济发展，能够更加贴切地适用于交通评价体系。

（2）计算方法

通过交通路网和拓扑方法提取所有路网交点，由于不同等级道路的设施和服务能力相差巨大，计算中只采用国道、省道、县道之间的节点，同时采用空间连接的方式去掉其中道路尽头的断点部分，获得区域道路节点。采用“两客一危”^[6]浮动车的GPS轨迹数据绘制车辆轨迹计算获得一天之内不同时段交通节点附近车辆数量，将该节点内的车辆数归一化作为该节点的权重。交通节点内通过的车辆数越多，其权重值也就越大，判定此交通节点越重要。然后以每个区域单元的几何中心点为代表，计算每个区域单元到所有重要交通节点的反距离加权和，即为重要交通节点邻近度。

式中，Wr为重要交通节点r的权重，Kr为重要交通节点r统计车流量，Kmax为所有节点的车流量最大值，Kmin为所有节点的车流量最小值。

式中，Ci为i单位区域的重要交通节点邻近度，Lir为单位区域i的几何中心点和重要交通节点r之间的直线距离，R是重要交通节点的数量。

（3）所需数据

计算重要交通节点邻近度所需数据包括区县行政区划数据、交通路网数据（国道、省道、县道）、重大交通基础设施数据（铁路、水运及航空站点）和“两客一危”浮动车数据，见表3-16。

表3-16　重要交通节点邻近度数据要求

区县行政区划数据用于确定每个单元的行政区划中心点；交通路网数据用于提取路网节点；重大交通基础设施数据用于提取交通节点；“两客一危”浮动车数据用于生成车辆轨迹线，确定交通节点的权重。

（4）技术流程

第一步，“两客一危”浮动车数据处理。将“两客一危”浮动车数据导入数据库，进行数据清洗与预处理，包括清除无效点、添加数字格式的时间字段、按时段分割数据。

第二步，将浮动车点数据连接成轨迹线。将处理过的“两客一危”浮动车数据导入GIS软件，将导入的要素转化为点集，然后将点集构造成线。

第三步，路网节点提取。输入路网数据，通过路网和拓扑方法提取所有路网交点，由于不同等级道路的设施和服务能力相差巨大，计算中只采用国道、省道、县道之间的节点，同时采用空间连接的方式去掉其中道路尽头的断点部分，获得区域交通节点。

第四步，获得交通节点并建立缓冲区。将重大交通设施点数据和上一步提取出的路网节点一起构成交通节点。在节点处建立缓冲区，用作计算车辆轨迹线数量的范围。

第五步，交通节点权重计算。以通过某一交通节点缓冲区内的车流量来确定权重的大小。交通节点车流量由轨迹线提取，交通节点内通过的车辆数越多，其权重值也就越大，判定此交通节点越重要。

第六步，计算重要交通节点邻近度。输入区县行政区划数据，提取行政区划中心点，计算行政区划中心点和重要交通节点间的反距离加权和，其值即为重要交通节点邻近度，值越大邻近度越高。