英文文献翻译Optimizing the location of stations in bike sharing programs A GIS approach - 图文

年），回收厂规划（法雷奥，贝茨和Tsanis，1998年），焚烧装置（阿尔梅达，科蒂尼奥 - 罗德里格斯，和电流，2009年），开放式的空间规划（叶和周，1996年），废物处理（李斯特和Mirchandani，1991）和保护储备计划（杰拉德，丘奇，Stoms和戴维斯，1997）等。在私营部门中，该模型已应用于银行（闵和Melachrinoudis，2001），专营机构（如快餐店）和蜂窝塔安置和无线宽带接入设备的定位（Grubesic和穆雷，2002; Kalvenes，肯宁顿，和Olinick，2005年）等方面。

总之，以前的研究已经确定了自行车共享计划成功的关键因素。其中最重要的因素就是自行车站的位置。自行车站的位置必须与人口，活动和公共交通网络接近，并且网络的结构布局要使车站之间的距离适合使用自行车出行。另外，一些研究利用GIS提供的空间分析功能来评价自行车共享计划。然而，迄今为止，还没有研究使用区位分配模型来确定车站的最优位置，确定车站的主要特点和从整体上评估网络中各车站的效用（潜在目的地的可达性）。

数据和研究区

上述方法已经在马德里市中心（图1）的相关项目中得到应用。近年来，该市的地方规划者在推广自行车使用方面都表现出了越来越大的兴趣。 2009年，马德里市议会提出了名为MyBici项目的公共自行车租赁计划，但这一计划至今仍未落实。

马德里市中心的土地利用种类繁多，是人口和就业的高密度区域。它拥有110万居民并提供了93万的就业岗位。目前，只有0.1％的出行是使用自行车的。然而，流动性数据显示，实际上可以选择自行车作为交通工具的出行数量相当可观，约54％的机动车出行覆盖的距离不足3公里（维加，2006）而且目前约15％的汽车出行和使用自行车出行完成同一行程所花费的时间是一样的，并且不会影响行程的特点（蒙松，维加与洛佩斯–兰巴斯，2007）。

本文的研究应用了以下的地图和统计信息：

- 街道网络（马德里地区统计局，[马德里共同体统计局]2010）。该网络具有完全的连接性，并允许模拟行人的流动性（从自行车站进/出）和骑自行车者的行为（往返于车站之间）。为了计算整个网络上的自行车行驶时间，斜坡的信息和速度是包含在每个弧中的。

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图1 研究区域

- 建筑物（Cartociudad - 国家地理研究所[国家地理研究所]，2010）。建设物分布水平可用来表示人口和就业人数（用点表示）。

-交通区信息。 2004年的流动性调查提供有关包含出行吸引因子区域的交通信息。这一信息已经被用来计算自行车旅行的潜在需求。

-公共交通网络中的车站（2011）。含地铁站和市郊铁路车站的GIS图层被用来定位那些必要的车站。

ArcGIS – ArcInfo 10（美国环境系统研究所公司，ESRI）和它的网络分析模块被用于处理信息和应用区位分配模型。

方法

在自行车共享计划中提出的最佳选址方法包括四个阶段。首先，有必要知道潜在用户需求的分布。接着，应用区位分配模型，明确必要的自行车站和候补车站地点、将要设置的车站数量和所选择的解决方案的类型。然后，一旦确定了自行车站的位置，相应地也就要确定该站的特征。最后，就潜在目的地的可达性这一标准来分析车站的使用效率。

潜在需求分布

需求的空间分布是最佳选址模型的一个基本要素。要想获得潜在的车站需求，首先需要创建一个包含与建筑物数量相关的人口和就业的点图层和包含每个交通区所产生和所吸引的出行数的面图层。由每个建筑物中的居民数量乘以在大楼的运输区域内每个居民的出游比例将得到每个建筑物产生的出游人数。以同样的方式，将每栋建筑里的工作机会乘以建筑物所处的交通区就业机会所吸引的出行比例，可以得到每个建筑物所吸引的出行人数。在通过这种方式，可以区分那些能吸引大量出行的工作（例如，商业，教育等）和那些只能该吸引少量出行的工作（例如，工业，办公室工作等）。出行的总数是通过加总每个建筑产生和吸引的出行数据计算出来的。利用这些数据，我们计算了核密度地图，以显示对自行车站需求的空间分布。

区位配置模型

在区位分配模型中使用离散数据既可以计算自行车站的候选地点，也可以计算出需求点的位置。在ArcGIS 10提出的解决方案中，我们应用了最小化阻抗（P-中值）和最大化覆盖方法。在P-中值方法中，车站被定位在使得所有的需求点和出行设施之间的加权成本总和最小化和覆盖范围最大化的地方，车站的位置分布应该要使尽可能多的需求点位于设施切断阻抗的范围内。在“最大化覆盖”模型中，切断阻抗的距离被设定为200米，这也可以认为是行人获得自行车的一个合适距离。

情况

我们分析了五种不同的情况，在这五种情况下车站的总数分别是：100，200，300，400和500个。我们是根据每1000个居民需要自行车的比率和其他欧洲城市每个自行车站的自行车的平均数量来确定这些数值的（参见下文）。在其他研究中，如在纽约进行的一项研究，也是根据车站的总数或自行车共享系统所覆盖的区域范围来定义多种不同的情况的（参见纽约城市规划部，2009）。在我们的研究中，研究区域的范围是根据满足测试出随着车站数量的增加车站位置的差异的需要来确定。大多数自行车共享计划的自行车数量都是基于居民的总数来设定的。与其他欧洲城市相比，法国城市的自行车共享网络的覆盖范围的规模相对密集，如巴黎（每1000位居民有9.6辆自行车），里昂（6.4 / 1000）和雷恩（4.8 / 1000），而哥

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本哈根和斯德哥尔摩（均为4.0 / 1000），巴塞罗那（3.7 / 1000），布鲁塞尔和法兰克福（均为1.1 / 1000），奥斯陆（0.5 / 1000）和维也纳（0.4 / 1000）（米奇利，2011）。按照表1并假设自行车停靠基座的数量是自行车数量的两倍（马德里市政府[马德里市政大楼]，2009年），那么每个自行车站自行车和停靠基座的数目大约分布是12辆和24个。运用这些平均值可以估算出，未来马德里需要的自行车的数量范围为第一种情况的1200辆（每1000位居民有1.1辆自行车）至第五种情况下的6000辆（每1000位居民有5.5辆自行车），相应地，自行车停靠基座的数量的范围为2400至12000个（表2）。

表1 自行车总量，车站和自行车/站选定的城市

城市（系统） 里约热内卢(PedalaRio) 蒙特利尔(BIXI) 米兰(BikeMi) 里昂 (Vélo’v) 大田(Ta-shu) 奥斯陆(Bysykkel) 克拉科夫(BikeOne) 巴塞罗那 (Bicing) 斯德哥尔摩(City Bikes) 雷丁(OYBike) 丹佛(Denver B-cycle) 自行车总量 250 5000 1400 4000 224 1200 155 6000 2000 21 500 车站数量 19 400 104 343 18 120 13 400 180 3 50 自行车/车站 13.2 12.5 13.5 11.7 12.4 10.0 11.9 15.0 11.1 7.0 10.0 来源：米奇利，2011