2017 Esri UC精彩看点-空间分析解决共享单车扩张问题

文档编号：版本号：V0.1范围：□内部■公开2017Esri用户大会精彩看点SpatialanalysisandDesign空间分析与设计2016年6月易智瑞（中国）信息技术有限公司

——制定及修订记录——版本修订时间修订人修订类型修订章节修订内容张健*修订类型分为A-ADDEDM-MODIFIEDD–DELETED注：对该文件内容增加、删除或修改均需填写此记录，详细记载变更信息，以保证其可追溯性。前言本次演示以共享单车的扩张为例要解决扩充自行车道和增加新自行车站点的问题，在自行车桩的选择过程中根据距离、环境、交通、人口等不同要素的权重进行网络分析得出候选地址，又利用地统计模型来预测和评价当前的配置结果，整个案例体现出了空间分析在数据分析中不可替代的作用和优势。1提出问题需要解决共享自行车扩充的问题，要解决两个问题扩充自行车道和增加新自行车站点。Spatialanalysis(SpatialAnalyst)ishowweapplyTheScienceofWheretoaskquestions,solveproblems,andmakesmartdecisions.ThecityofBostonhasabustlingbikesharesystemthattheyplantoincreaseby50%injust2years.Thismeanstwothings...extendingthebikelanenetworkandputtingnewbikestationsthroughoutthecity.Bennettdemonstratestheuseofspatialanalysistotackleboth.空间分析就是我们用TheScienceofWhere的理论来寻找问题，解决问题，并作出智慧的决定的方法。波士顿拥有繁忙的自行车共享系统，他们计划在两年的时间内扩大50%的规模。这意味着两个事情，在城市中扩充自行车道和增加新自行车站点。Bennett演示了利用空间分析来解决这两者的问题。

2现状分析（行为分析）分析了目前自行车的运行范围，不同自行车桩提供服务的能力，以及有服务缺口的地区。Tofigureoutwheretoputanewbikelane,wehavetostartbyunderstandinghowpeopleareusingthesystem.WecanseehighestusageindowntownBostonandnearbothHarvardandMITinCambridge.Butthat’sonlypartofthestory.Wheredopeoplegooncetheypickupabike?Howarethesestationsconnected?Lookingatwheretripsstartandend,wecanseewhichstationshavethestrongestconnections.Wecancombineourunderstandingofhowpeopleareusingthesystemwithpowerfulnetworkanalysistoidentifyhighlyused,highlyconnectedstationswithoutadequatebikelanecoverage.为了计算出哪些地方应该增加新的自行车道，我们必须要先搞清楚人们是怎么使用这个系统的。我们可以看到使用率较高的地方是波士顿的郊区以及周边的哈佛大学和在剑桥市的麻省理工，但这只是分析的一部分。当人们取自行车之后又会去哪里？这些站点之间的联系优势怎样？观察每次用车的借车点和还车点我们可以分析出站点之间联系的紧密度。我们可以结合我们对人们使用该系统的理解与强大的网络分析工具来识别出那些高使用率而且联系紧密的站点却没有足够的自行车道的覆盖。

3分析并解决问题一对于自行车道的增加有一些标准，比如位置、距离、交通情况等。Agoodbikelaneisn’tjustabouttheshortestpath...agoodbikelaneisn’ttoosteep...sowe’llincludeslope,itmustbewelllit...sowe’llincludestreetlights,itshouldbegreen...sowe’llincludetrees,anditavoidsmajorroads...sowe’llincludetrafficvolume.Wecanusespatialanalysistocombineasophisticatedweightedoverlaywithournetworkanalysistochoosethebestpath.一个好的自行车道不仅仅要缩短路程，还要考虑不要太难走，所以我们考虑了坡度；同时道路要比较明亮，所以我们考虑了道路的路灯；并且自行车道应该尽量在阴凉的地方，所以我们考虑了行道树，为了避开主干道，我们考虑了交通量。我们可以使用空间分析结合一个复杂的加权叠加在我们的网络分析上，来选择最好的路径。选取两个热度较高的站点porter广场和OneKendall广场为例，紫色的线是目前有的两点之间的自行车道，显然这个自行车道不太合理，他们之间有必要增加新的站点来提高服务能力。灯光分析植被分析（指行道树的树荫）交通量分析综合上面三个因素的权重进行叠加后的结果，这个叠加到网络分析的权重中使用紫色虚线部分是两个热点站点如果增加自行车道比较合适的备选路线

4分析并解决问题二计算新的自行车站点的候选位置，并根据利益最大化选择能服务最多人群的站点。Next,we’llsitesomenewbikesharestations.OneofBoston’sprioritiesforlocatingnewstationsisprovidingequitableaccess,ensuringeveryoneiswithina10-minutewalkofabikeshare.Lookingatthese10-minutewalktimes,it’sclearthattherearesomegapsinservice,whichiswherewe’llputourcandidatestations.Ofcourse,wealsoneedtoconsiderwherepeoplelive.下一步，我们将会设置一些新的自行车共享站点。在波士顿对于设置新的站点一个优先的原则是保持站点的均衡，确保每个人在十分钟的步行路程内就会有一个共享自行车。看看这些10分钟的步行路程，很明显有一些服务的缺口，这些位置可以作为站点的候选位置。当然，我们同样需要考虑人口的分布。绿色的是现有站点的10分路程覆盖的区域根据空白区域防止候选站点位置（如何设置没有介绍）选择能够提供最大的服务能力的站点作为最后部署的位置Combiningnetworkanalysisandpopulationdata,wecancalculatewhichpotentialsitesprovidethebiggestimprovementstoaccess.Andwecanseehowthemodelhasallocatedtheunderlyingpopulationtoeachsite.We’vesitedthestationssothattheyareaccessibletoasmanypeopleaspossible,buthowmanypeopleareactuallygoingtousethem?Howmanybikeswilltheyneed?结合网络分析和人口数据，我们可以计算哪些潜在的站点提供了最大的自行车使用量。我们可以看到模型如何将潜在的用户分配给每个站点。我们已经设置了这些站点，以便让尽可能多的人使用这些站点，但是有多少人正在使用它们？他们又需要多少辆自行车？

新的站点所能连接的人口聚集点5结果预测利用地统计模型来预测每个站点的使用情况。Geostatisticalsurfacemodelsshowwhatweknowabouttheexistingstationstopredictusageateachofthenewstations.Thesepredictionswillbeimportantwhenplanningthebuildout.地统计表面模型显示了我们对现有站点的了解，以预测每个新站点的使用情况。这些预测在规划建设时将是重要的。

6总结总结GIS专业人士在数据分析上的优势。Ultimately,it’sallaboutgettingcreativeandintegratingandapplyingTheScienceofWhere,includingpowerfulnetwork,raster,andgeostatisticalmethods,tounlockthefullpotentialofourdata.It’