两步移动搜索法案例课堂
两步移动搜索法案例
• 案例背景 • 两步移动搜索法介绍 • 两步移动搜索法在案例中的应用 • 案例结果分析 • 结论与展望
目录
01
案例背景
案例概述
某电商公司希望通过两步移动搜索法来提高其产品的在线销 售额。
该方法包括两个步骤：首先，通过搜索引擎优化（SEO）提高 网站在搜索引擎结果页的排名；其次，利用社交媒体平台进行 推广，吸引更多潜在客户。
迭代优化
两步移动搜索法通过不断迭代和优化来提高搜索效果，这种迭代优 化的思想可以应用到其他领域的优化和改进中。
感谢观看
THANKS
应用步骤三：结果评估与优化
评估搜索结果
对获取的信息进行评估，判断其准确 性和可靠性，以及是否满足搜索目标 的需求。
优化搜索策略
根据评估结果，调整搜索策略，如调 整关键词、筛选条件等，以提高搜索 效率和准确性。
04
案例结果分析
搜索结果概述
01
搜索关键词：旅游攻略
02
搜索结果数量：100条
03
搜索结果排名：前5条结果与旅游攻略相关，其他结 果与主题不相关
两步移动搜索法的优势与局限性
优势
两步移动搜索法通常比穷举法更加高效，因为它只探索解空间中的一部分，而不是全部。
局限性
两步移动搜索法的性能高度依赖于问题的特性，如状态空间的大小、解空间的分布等。
03
两步移动搜索法在案例中的
应用
应用步骤一：确定搜索范围
确定搜索目标
明确需要查找的信息类型，如产品、人物、事件等，以及相关信息的特点，如时间、地点、人物等。
可以增加图片、视频等内容形式，提高用户 体验。
优化页面布局
进一步优化页面布局，提高可读性和易用性。
基于高斯两步移动搜索法的城市公园绿地可达性研究——以石林县城为例
收稿日期:2023-07-14作者简介:张晓娜(1998-),女,硕士研究生,研究方向为风景园林规划与设计。
通讯作者:张继兰(1977-),女,高级工程师,研究方向为风景园林规划与设计。
张晓娜,张懋琳,张继兰(西南林业大学园林园艺学院,云南昆明650224)摘要:城市公园绿地是城市居民日常休闲游憩的主要场所,分析城市公园绿地的空间可达性,可以有效衡量城市公园绿地供给与居民需求的关系,提高城市公园绿地公共服务水平。
高斯两步移动搜索法由于直观、运算简便,且考虑空间距离和公园绿地供给与居民需求关系,被广泛应用于可达性的研究中。
以石林县中心城区公园绿地为研究对象,应用高斯两步移动搜索法,分别从综合、社区、专类、游园不同类型公园设置不同服务半径搜索阈值,分析了公园绿地空间可达性差异。
结果表明:①石林县中心城区公园绿地空间分布不均衡,其分布特征呈现出由中心向外围递减以及中心城区南部可达性总体比北部高的现象;②专类公园绿地的服务盲区比其他类型公园绿地多,且多聚集在中心城区南部。
研究结果可为未来城市绿地规划发展与优化提供建议和科学参考。
关键词:两步移动搜索法;公园绿地;可达性;石林县城中图分类号:T U 986 文献标识码:A文章编号:1674-9944(2023)17-0041-07R e s e a r c ho nA c c e s s i b i l i t y o fU r b a nP a r kG r e e nS pa c eB a s e do nG a u s s i a n T w o -S t e p Mo b i l e S e a r c h M e t h o d —T a k i n g S h i l i nC o u n t y a s a nE x a m pl e Z h a n g X i a o n a ,Z h a n g M a o l i n ,Z h a n g Ji l a n (,,,650224,)A b s t r a c t :U r b a n p a r k g r e e n s p a c e i s t h em a i n p l a c e f o r u r b a n r e s i d e n t s 'd a i l yl e i s u r e a n d r e c r e a t i o n .A n a -l y z i n g t h e s p a t i a l a c c e s s i b i l i t y o f u r b a n p a r k g r e e n s p a c e c a n e f f e c t i v e l y m e a s u r e t h e r e l a t i o n s h i p be t w e e n u r b a n p a r k g r e e ns p a c e s u p p l y a n d r e s i d e n t s 'd e m a n d ,a n d i m p r o v e t h e p u b l i c s e r v i c e l e v e l of u r b a n p a r kg r e e n s p a c e .Th eG a u s si a n t w o -s t e p m o b i l e s e a r c hm e t h o d i sw i d e l y u s e d i n t h e s t u d y o f a c c e s s i b i l i t y be -c a u s e i t i s i n t u i t i v e ,e a s y t o c a l c u l a t e ,a n d c o n s i d e r s t h e s p a t i a l d i s t a n c e a n d t h e r e l a t i o n s h i p b e t w e e n t h e s u p p l y of p a r kg r e e n s p a c e a n d th en e e d so f r e si d e n t s .T a k i n g t h e p a r k g r e e ns pa c e i n t h e c e n t r a l u rb a n a r e a o f S h i l i nC o u n t y a s t h er e s e a rc ho b j e c t ,t h i s p a p e ra p p l i e s t h eG a u s s i a nt w o-s t e p mo b i l es e a r c h m e t h o d ,s e t s d i f f e r e n t s e r v i c e r a d i u s s e a r c ht h r e s h o l d s f o rd i f f e r e n t t y p e so f p a r k s ,s u c ha s c o m pr e h e n -s i v e ,c o m m u n i t y ,s p e c i a l ,a n d r e c r e a t i o n a l p a r k s ,a n d a n a l y z e s t h e d i f f e r e n c e s i n t h e a c c e s s i b i l i t y of p a r kg r e e ns p a c e s .Th e r e s u l t s s h o wt h a t :①T h e s p a ti a l d i s t r i b u t i o no f p a r k g r e e n s p a c e i n t h e c e n t r a l u r b a n a r e a o fS h i l i nC o u n t y i su n e v e n ,a n di t sd i s t r i b u t i o nc h a r a c t e r i s t i c ss h o w a p h e n o m e n o no fd e c r e a s i n gf r o mt h e c e n t e r t o t h e p e r i p h e r y a n d t h e a c c e s s i b i l i t y of t h e s o u t h e r n p a r t o f t h e c e n t r a l u r b a n a r e a i sg e n -e r a l l yhi g h e r t h a n t h a t i n t h en o r t h e r n p a r t ;②T h e s e r v i c e b l i n d a r e a o f s p e c i a l p a r k g r e e n s p a c e i sm o r e t h a no t h e r t y p e s o f p a r k g r e e n s p a c e ,a n dm o s t o f t h e ma r e g a t h e r e d i n t h e s o u t ho f t h e c e n t r a l c i t y .T h e r e s e a r c h r e s u l t s c a n p r o v i d e s u g g e s t i o n s a n d s c i e n t i f i c r e f e r e n c e s f o r f u t u r e u r b a n g r e e n s p a c e p l a n n i n g de -14v e l o p m e n t a n do p t i m i z a t i o n.K e y w o r d s:t w o-s t e p m o b i l e s e a r c hm e t h o d;p a r k g r e e ns p a c e;a c c e s s i b i l i t y;S h i l i nC o u n t y1 引言随着我国城市化的不断加快,城市空间迅速扩张和人口高速集聚,城市公园绿地空间增长需求与资源约束趋紧、供应不足与空间不匹配等问题日益凸显;与此同时,居民对健康、休闲的需求与日俱增,对城市生活品质和环境质量更为关注,对公园绿地的建设提出更高的要求[1-2]。
两步移动搜索法案例ppt
-
Access Matters!
Convenience of access to activities
job, school, healthcare, park, public service, shopping …
Access defines “location” Spatial
Where you are
Nonspatial
Who you are
Social justice and public policy
-
Measurement
How scarce are the services?
Supply vs. Demand (ratio)
How far are demands from supplies?
demand locations by adjusting the amounts of supplies at given supply locations.
-
A Quadratic Programming Approach
m n
min (
Sjdij
a)2
V i1 j1
j
m
where Vj Dkdkj k1
-
Validation
Modeling actual supply-demand interactions
Individual travel behavior Aggregated travel pattern
-
Optimization
Towards equal accessibility Formulated as a planning problem minimizing accessibility gaps among
成都市青羊区公园绿地空间可达性分析——基于高斯两步移动搜索法
城市公园绿地作为建成环境的重要组成部分，对于人的身体和心理健康有着重要的作用，同时在改善生态环境，提升城市形象等方面都有积极影响。
成都作为公园城市建设示范城市，在《成都市“十四五”公园城市建设发展规划》中提出加快构建多层次全域公园体系，实现“300米见绿、500米见园”。
而可达性作为评价公共服务设施布局合理性的有效手段[1]，能够衡量居民获得公园绿地的服务机会是否公平，同时可以有效评价城市公园绿地配置是否合理。
可达性是由Hasen [2]在1959年提出的，是评估需求方获取供给方所有潜在资源的难易程度的指标。
目前越来越多的学者将可达性运用在公园绿地分布的研究中，常见的度量方法有最近邻距离法[3]、网络分析法[4]、引力模型 [5]、累计机会法[6]，以及两步移动搜索法[7]等，其中最近邻距离法将采用欧氏距离或者网络距离来计算居民到公园绿地点的距离，忽视了绿地本身的质量以及对居民的吸引力；网络分析法主要通过路径与道路拟合来计算可达性，但还是存在一定局限性；引力模型虽然从供给和需求端进行考虑，但是在模型的参数定义上还是存在一定主观性；而两步移动搜索法不仅具有引力模型的优点，并且数据较易获取，方便计算，近年来得到了许多学者的关注与应用，已经成为目前研究公园绿地可达性的主流方法。
从需求点数据来源来看，选择较小的研究单元，可以有效反映区域内公园绿地可达性的差异。
因此，目前许多的研究开始采用人为处理过的规则图形，例如渔网[8]和蜂窝网[9]来进行需求点的模拟。
从道路通行数据来看，摘要 随着健康生活的理念深入人心，人们对公园绿地的数量及品质提出了更高的要求，而可达性可以有效评价公园绿地设施布局是否合理。
本研究以成都市青羊区为例，利用两步移动搜索法对青羊区公园绿地可达性进行分析，并结合可达性冷热点分析进一步探究了青羊区公园绿地分布的合理性。
结果显示：青羊区大部分区域可达性较低，空间差异化较大，整体呈现可达性水平由南部草堂街道向两边逐渐降低的格局，造成可达性不均衡的主要原因是人口需求与绿地供给水平的不匹配。
两步移动搜索法案例(课堂PPT)
12
A Quadratic Programming Approach
min
mn
(
S
j
பைடு நூலகம்
d
ij
a)2
V i1 j1
j
Subject to
6
2-step floating catchment area: 2SFCA
Scale availability at each supply location
Sum up accessible supplies around each demand location
7
2SFCA Recap
Distance Road network Transportation means
4
Primitive measures
Distance (time) from supply Simply potential model
Ai j S jdij
Supply-demand ratio within an area FCA with a radius/box FCA with a travel time range
S1 S2 ... Sn S
m
where Vj
Dk
d
kj
k 1
13
Value of optimization
Emphasizing the equality issue Identifying over- and under-capacity
of supply Guiding planning and public policy in
两步移动搜索法案例
案例问题
问题描述
在电商行业中，如何利用两步移动搜 索法提高商品推荐的准确性和用户满 意度，同时降低运营成本。
问题分析
两步移动搜索法的应用需要考虑用户 行为、商品属性、市场环境等多方面 因素，通过对这些因素的综合分析， 可以更好地实现商品推荐的目标。
02
两步移动搜索法介绍
两步移动搜索法定义
两步移动搜索法是一种启发式 搜索策略，通过两步迭代过程
移动搜索过程
初步搜索
使用关键词、短语或分类进行初步搜索，获取相关结果。
筛选结果
根据初步搜索结果，筛选出与目标信息最相关的内容。
深入搜索
对筛选出的结果进行深入搜索，查找更详细、更具体的信息。
搜索结果分析
1 2
分析结果相关性
评估搜索结果与目标信息的关联程度，确保获取 的信息与需求相关。
分析结果准确性
未来改进方向
技术升级
01
随着技术的不断发展，我们可以考虑将更多的先进技术应用到
两步移动搜索法中，以提高搜索效率和精度。
流程优化
02
我们可以通过不断总结经验教训，对两步移动搜索法的流程进
行持续优化，以更好地适应各种搜索需求。
拓展应用领域
03
在未来的工作中，我们可以考虑将两步移动搜索法应用到更广
泛的领域中，发挥其优势作用。
来寻找问题的最优解。
在每一步中，算法根据当前 状态和目标状态，选择一个 最优的移动方向和步长，以
逐步逼近目标。
该方法适用于连续空间优化问 题，如路径规划、机器学习、
图像处理等领域。
两步移动搜索法的应用场景
路径规划
在机器人或自动驾驶车辆的路径 规划中，两步移动搜索法可用于 寻找从起点到终点的最优路径。
两步移动搜索法案例PPT课件
Nonspatial
Who you are
Social justice and public policy
3
Measurement
How scarce are the services?
Supply vs. Demand (ratio)
How far are demands from supplies?
Rj S j / Pk kC j
2a. For each demand location i, search all supply
locations j within the travel time range from i
(catchment Zi). 2b. Sum up the supply to demand ratios at these supply
S1 S2 ... Sn S
m
where Vj
Dk
d
kj
k 1
13
Value of optimization
Emphasizing the equality issue Identifying over- and under-capacity
of supply Guiding planning and public policy in
locations:
Ai Rj (S j / Pk )
jZi
jZi
kC j
8
Generalizing “distance decay”
as a continuous function
a power or exponential function a Gaussian function
基于改进两步移动搜索法的教育资源空间可达性分析--以杭州市主城区为例
第１９卷第３期２０２０年５月杭州师范大学学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨａｎｇｚｈｏｕＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）Ｖｏｌ．１９Ｎｏ．３Ｍａｙ２０２０收稿日期：２０１９ ０９ １３ 修回日期：２０１９ １０ ２８通信作者：刘 婷（１９８５—），女，讲师，博士，主要从事时空数据挖掘技术及其应用研究．Ｅ ｍａｉｌ：ｔｉｎｇｌｉｕ２１＠ｇｍａｉｌ．ｃｏｍ犱狅犻：１０．１２１９１／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７４ ２３２Ｘ．２０２０．０３．０１８基于改进两步移动搜索法的教育资源空间可达性分析———以杭州市主城区为例郭靖娴１，刘 婷１，王康皓月１，解山娟１，张衍爽２（１．杭州师范大学理学院，浙江杭州３１１１２１；２．浙江工商大学杭州商学院，浙江杭州３１１５９９）摘 要：提出一种基于格网化人口数据和道路网络数据集的改进两步移动搜索法，并以杭州市主城区的４９个街道为研究区域，对街道人口统计数据进行格网化处理，应用改进两步移动搜索法对杭州市的中、小学校进行了教育资源空间可达性分析．结果表明，杭州市主城区的整体教育资源配置比较集中，可达性分布不均衡；借助网络分析改进后的两步移动搜索法能够有效分析中小学教育资源可达性分布，并明显提高教育资源空间可达性的评价精度．关键词：教育资源配置；空间可达性；两步移动搜索法；杭州市主城区中图分类号：Ｇ４０ ０５；Ｃ９２２ 文献标志码：Ａ文章编号：１６７４ ２３２Ｘ（２０２０）０３ ０３２９ ０８０ 引言近年社会经济的快速发展使教育公平的地位日益突显．作为基础教育的重要组成部分，提高中小学教育的服务水平，对实现公平教育起到了不可替代的作用．党的十八大报告中明确提出要“大力促进教育公平，合理配置教育资源”，实现教育资源的合理配置是实现教育公平的必经之路．通过对教育资源的供给量（供给）以及人口数（需求）的空间分布研究，教育资源的可达性能够评估研究区内各人口点位置学龄人口入学的便捷程度，是衡量教育资源空间布局均衡性的有效途径．随着对教育公平问题的日益重视，关于中小学教育资源空间可达性的理论研究越来越多．２０世纪９０年代，Ｌａｖｙ［１］运用主成分分析法调查了加纳地区基础教育设施需求情况，发现一定的距离范围内，基础教育设施的服务范围、收费标准以及教学质量是居民选择教育服务设施首要考虑的因素，并且交通因素的重要性也不容忽视．Ｔａｌｅｎ［２］利用学生与８４所小学间距离的广泛数据集，审查了居民地点（街区）和学校之间的旅费分配是否公平，并且对学生成绩的影响进行了进一步的分析．陈芸芬等［３］以中小学代表城市基础教育资源，利用ＧＩＳ空间分析方法，采用分布类型点格局指数与覆盖度指数（ＦＳＡＣ模型），定量分析了兰州市基础教育资源空间分布特征及其布局效率．任若菡［４］利用ＧＩＳ技术研究基础教育资源配置的公平问题，结合某地区教育资源地理空间分布信息，多角度空间分析，对该地区教育资源进行系统可达性评估，为教育资源均衡化配置决策提供参考．目前，针对可达性的研究方法中，两步移动搜索法广受研究者关注，对该方法的改进和扩展也层出不穷．柳泽等［５］引入距离衰减函数、设施资源间的竞争以及设施资源的分级服务阈值，更准确地反映县域医疗卫生设施的空间布局特性；Ｎｇｕｉ等［６］采用设施在前一年的实际使用者数量作为设施的潜在使用者数量，改进了对同一设施资源面临的多个需求点的竞争；沈怡然等［７］针对择校机制引入Ｈｕｆｆ模型对两步移动搜索法进行改进，并结合现有学区划分分析了小学的可达性．传统的可达性评价方法，如泰森多边形法、缓冲区分析法等，在教育资源可达性方面的应用存在一定的缺点和局限：泰森多边形法可以对研究区域在空间上进行直观的划分，但是不能考虑交通的因素；缓冲区分析法能够得到一定半径内的服务范围，但没有考虑供需点的规模问题．此外，由于现有的人口数据往往通过统计并逐级汇总而来，一般以行政区划（省、市、区、街道）为单元公开，难以反映统计单元内的人口分布差异．综合来看，现有两步移动搜索法对研究区的人口分布差异考虑较少，大部分仅使用上报的统计数据，而人口分布受土地利用类型的影响差异较大，无法用单一的统计数值来衡量城区街道的具体人口情况．因此，本研究结合教育资源设施布局研究的基础理论，基于以服务供给为基础的空间可达性分析技术和人口格网化产品，提出一种改进的两步移动搜索法，以基于土地利用类型的格网化人口产品为基础，利用杭州市路网数据进行阈值确定与服务区范围的计算，然后根据不同学校容纳量计算每个学校的供需比，最后计算每个人口中心点范围内的供需比之和，分析总结杭州市主城区中小学教育资源在空间分布上的特点．由于本研究目前仅考虑教育资源的空间可达性，并未从优质教育均衡的角度来反映优质教育资源的现状，因此在计算各学校供需比时不需要考虑学校等级高低．除此之外，由于可容纳的学生数与学校规模、学校师资力量间存在一定的正相关性，因此仅考虑不同学校的容纳量．１ 研究区与数据１．１ 研究区概况图１ 杭州市主城区中小学校分布图犉犻犵．１ 犜犺犲犱犻狊狋狉犻犫狌狋犻狅狀狅犳狊犮犺狅狅犾狊犻狀狋犺犲犿犪犻狀犱犻狊狋狉犻犮狋狊狅犳犎犪狀犵狕犺狅狌 杭州市作为浙江省的省会城市，是全省的政治、经济、文化中心．本研究根据杭州市市区基础教育网点分布图，选取西湖区、拱墅区、下城区、上城区、江干区以及滨江区６个区域的４９个街道作为研究区，共有小学１８２所，中学９２所（图１，数据来自２０１６年浙江省教育系统年报）．其中，全市排名前十的重点小学西湖区占二分之一，上城区和下城区各有２所，江干区１所；全市排名前十的重点中学西湖区有３所，下城区有２所，上城区、江干区以及滨江区各１所．虽然杭州市一直走在全国基础教育发展的前列，但其教育资源分布仍然呈现发散性特征，存在着资源配置不均衡的情况：重点中小学基本上分布在靠近城市中心的区域，相较其他非重点中小学，学校的招生资源以及教育资源都更加丰富，相比较下，城市外围区域学生的教育公平性就大打折扣．由此可见，对杭州市主城区的教育资源可达性进行评价是极有必要的．１．２ 数据本研究涉及的数据主要分为４类：１）杭州市主城区道路数据（来源于杭州市规划局２０１０年数据），杭州市主城区街道分区数据；２）街道人口中心点数据（采用２０１０年第六次人口普查数据）；３）土地利用类型数据（采用２０１０年第二次全国土地调查数据）；４）小学以及中学点的空间数据和教育资源数据（主要是该０３３杭州师范大学学报（自然科学版）２０２０年 学校可容纳的学生人数，来源于２０１６年杭州教育系统数据）．据统计，目前杭州市常住人口共有９４６．８万．由于杭州市是一个历史发展进程较长的城市，人口基数较大，加之近些年经济的快速发展，本地人口及外来人口数量不断扩大，呈现直线上升的发展趋势．杭州市的人口主要集中在上城区、下城区、拱墅区、江干区西部以及西湖区东北部．２ 基于两步移动搜索法的教育资源空间可达性分析本研究旨在通过以下分析步骤（图２）使用两步移动搜索法探究杭州市主城区中小学教育资源的空间可达性：首先，对收集到的人口和道路数据进行相应的预处理，得到基于土地利用类型的格网化人口数据及检查修改后的道路数据；其次，采用ＯＤ矩阵确定合适的服务半径提取每个人口点到所有学校的最短距离，并将其平均值设为距离阈值；然后，利用网络分析方法计算得到每个学校服务范围内人口点的人口总和，并得到各学校供需比；接着，基于第一次搜索计算得到的结果，同理统计出每个人口点服务范围内所有学校的供需比之和，即该人口点的可达性数值；最后，将研究结果绘制得到可达性分级图．图２ 教育资源空间可达性分析流程犉犻犵．２ 犃狀犪犾狔狊犻狊狆狉狅犮犲狊狊狅犳狊狆犪狋犻犪犾犪犮犮犲狊狊犻犫犻犾犻狋狔狅犳犲犱狌犮犪狋犻狅狀犪犾狉犲狊狅狌狉犮犲狊２．１ 基于土地利用数据的格网化人口产品制作传统的行政单元人口空间分布无法得到具体居民点的位置分布及人口数据，而格网单元的人口分布更接近真实情况［８］，且有利于不同统计单元数据的比较分析，因此，在进行教育资源可达性分析前，有必要将人口统计数据分配到精细尺度．本研究在对人口数据进行处理时，以土地利用类型和各街道人口统计值为依据，进行格网化人口产品的制作，主要流程为：１）利用各街道人口统计值和土地利用分类数据进行多元线性回归建模，获得土地利用分类尺度下的各街道人口估算值；２）对人口估算结果进行不同尺度的格网化处理，通过对结果的误差分析选择合适尺度，并得到所需的人口产品．多元线性回归是用于拟合自变量与因变量之间线性关系的模型［９］，常被用于人口密度估算，基于土地利用类型的多元线性回归可将人口数据划分到更精细的土地利用分类中．本研究将农业用地、住宅用地和交通用地的面积作为自变量，以各街道人口统计值作为因变量，根据“无土地则无人口”的原则［１０ １１］，采用１３３ 第３期郭靖娴，等：基于改进两步移动搜索法的教育资源空间可达性分析无截距模型，其一般形式为狔犻＝∑狆犽＝１β犽狓犻犽．其中，狔犻为第犻个街道的人口统计值；狓犻犽为第犻个街道内第犽类土地利用的面积；β犽为第犽类土地利用的人口系数（人／ｋｍ２），即人口密度．运用该模型对土地利用类型的人口密度进行估计，回归模型拟合度犚２为０．８４９，调整后犚２为０．８３６，即自变量可以解释因变量８４％以上的变化．犉统计量概率值为０．０００，表明自变量对因变量的影响具有显著性．由于回归系数β犽可能存在负值，会导致人口数与实际状况不符，并且同一类土地利用在不同街道的人口密度也可能存在差异．淳锦等［１２］提出将每个回归系数均减去两倍的最低负值，使最低负值变为０，表示无人口区，以解决系数为负的问题；在消除负值后，再次对系数β′犽进行校正，以确保街道人口估算值与统计值相等．如此校正后，即可得到各街道各土地利用类型的人口密度．校正公式具体如下：β′犽＝β犽－２×βｍｉｎ， β犻犽＝（犘犗犘犻／狔′犻）×β′犽．（１）其中，β′犽为消除负值后的人口密度；βｍｉｎ为回归系数中的最低负值，β犻犽为第犻个街道第犽类土地利用的人口密度；犘犗犘犻和狔′犻分别为第犻个街道的人口统计值和估计值．图３ 格网化人口产品犉犻犵．３ 犌狉犻犱狆狅狆狌犾犪狋犻狅狀狆狉狅犱狌犮狋狊受土地利用斑块为不规则空间单元的影响，无法达到精细尺度的人口分布表达及比较分析，因此有必要对土地利用分类尺度下的人口数据分布进行格网化处理［１３］．结合研究区大小本文分别生成了５０、１００、２５０、５００、１０００ｍ的格网人口数据，并根据以下原则选取最适宜的格网单元大小：１）尽量保证每个格网单元中只包含一种土地利用类型或其中一类占面积８０％以上；２）人口数据格网化前后的误差相对要小；３）为了提高计算效率，应尽可能减少格网单元的数量．研究结果显示，只包含一种土地利用类型或其中一类占面积８０％以上的格网面积随着尺度的减小而增大，即分类精细程度越高．１０００ｍ尺度下的相对误差百分比存在较大的估算误差，如长庆街道为３０．５０％、潮鸣街道为３３．３８％，而其他尺度下的相对误差百分比较为接近且较小，均控制在３％以内．因此，在保证具备一定精细度的基础上，为了尽可能提高计算效率，本文选用２５０ｍ×２５０ｍ作为格网单元的大小．实现格网化人口数据后，即可得到每个格网单元对应的人口数量，如图３所示为按照自然分级的方式划分得到的人口产品．２．２ 改进的两步移动搜索法两步移动搜索法是在早期的移动搜寻法基础上改进发展起来的．这种方法分别以供给地和需求地为基础，以设定的一个极限出行距离或时间临界值为搜索半径（即距离阈值），移动搜索两次，并将临界值内居民可接近的资源或设施数量进行比较，数值越高，可达性越好［１４］．它综合考虑了资源供应与周边需求之间的关系，能够满足服务设施可达性研究的特殊需求．本研究对该方法进行了一定的改进，在正式进行两步移动搜索前，考虑了土地利用类型对人口分布的影响，对人口数据进行格网化，以得到精细化的人口产品．然后利用杭州市路网数据确定阈值，并根据不同学校容纳量计算每个学校的供需比，最后计算每个人口中心点范围内的供需比之和，以进行教育资源的可达性评价．改进后的移动搜索法分为两个步骤：第一步，以学校的位置犛０为中心，就学出行的极限距离（犱０）为半径，建立一个搜寻域狊，然后提取出搜寻域内所有的人口位置犽，计算搜寻域内学校可容纳人口数与所覆盖人口单位内人口总和的比值犚狊：犚狊＝犖狊∑犽∈｛犱狊犽≤犱０｝犘犽．（２）２３３杭州师范大学学报（自然科学版）２０２０年 其中，犘犽是普查单元的人口数，其中心在狊内；犖狊为学校可容纳的学生数；犱狊犽为位置犛０和犽之间的距离．第二步，以任意一个人口位置（犻０）为中心，就学出行的极限距离（犱０）为半径，建立一个搜寻域犻，查找搜寻域内所有的学校位置狇，将这些位置的学校可容纳学生数量与人口比值犚狊汇总求和：犃犉犐＝∑狇∈｛犱狇≤犱０｝犚狊＝∑狇∈｛犱犻狇≤犱０｝犖狊∑犽∈｛犱狊犽≤犱０｝犘犽．（３）其中，犱犻狇是位置犻０和狇之间的距离．犃犉犐即为居民点犻０对学校的空间可达性，该数值越大，说明可达性越好，数值越小，可达性越差．２．３ 基于改进两步移动搜索法的教育资源空间可达性分析为了分析杭州市主城区中小学教育资源在空间分布上的特点，本文结合教育资源设施布局研究的基础理论，基于以服务供给为基础的空间可达性分析技术，利用道路网络数据集，进行教育资源的可达性分析．网络分析前，要对道路网数据进行一定的预处理，主要包括数据的检查与修改．首先对研究区的道路数据进行拓扑检查，其次，为了保证后续网络分析的顺利进行，需要将所有道路进行打断处理，使每条道路都能与和其相交的道路连通，从而构建杭州市空间道路网络数据集．由于本研究中对道路的应用主要是计算出行距离，因此道路的分级问题并非关键．２．３．１ 距离阈值的确定根据《城市居住区规划设计标准》（ＧＢ５０１８０—２０１８）［１５］的规定，城市人口生活区的教育资源设施配置应当充分考虑该城区内人口分布的实际情况，按照合理的服务范围均匀配置，以保障其运行效率，其中，中学的服务半径不宜大于１０００ｍ，小学的服务半径不宜大于８００ｍ．实际操作过程中，这样的服务范围会导致５０％以上地区的可达性非常低，加之传统采用两点间直线距离计算可达性值的方法，其结果可能产生偏差［１６］．因此，本研究采用ＯＤ矩阵来确定合适的服务半径．ＯＤ距离成本矩阵［１７］体现了从起始点（ｏｒｉｇｉｎ，Ｏ）到目的地（ｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎ，Ｄ）的交通流量情况，可用于从多个起点到多个目的地的最小成本路径分析．本文将每个人口点设为ＯＤ矩阵计算的起始点，学校中心点设为目的地，对求得的每个人口点到所有学校的最短距离取平均，即可得到较为合理的距离阈值．计算结果显示，本研究的距离阈值分别为２５００ｍ（中学点）和２０００ｍ（小学点）．２．３．２ 学校服务区分析及供需比计算由于传统的缓冲分析通常只关注两点间的直线距离，而杭州市路网数据并非平直规整，存在较多的弯曲路段、断路等，因此该方法容易高估真实的可达性［１８］，即将现实中不可达的区域列入估计范围，从而高估中小学教育资源的空间可达性．因此，本研究选择基于网络的服务区分析方法，在网络服务区中，通过对参数设置算出服务区在一定限制下影响范围的大小，得出网点的服务范围及可达性［１９］．利用基于网络的服务区分析，为每个学校点创建服务区（其中服务区重叠部分可进行叠置），统计每个学校点在２５００ｍ（中学点）和２０００ｍ（小学点）服务半径范围内的服务区大小（图４），以汇总出每个学校服务范围内的人口总和，并将该学校可容纳人口数与服务范围内的人口数进行比值计算，即可得到第一次搜索的供需比．３ 教育资源空间可达性分析基础教育资源的可达性，是运用可达性的概念对教育资源的承载和空间上的可及性的一种反映，主要通过对教育资源的供给量以及人口数的空间分布研究，来评估研究区内各个人口点位置学龄人口入学的便捷程度．本文利用服务区分析统计出每个人口点在２５００ｍ（中学点）和２０００ｍ（小学点）服务半径内的服务区大小，并在第一次搜索的结果之上，统计得到每个人口点服务范围内所有学校的供需比之和，即该人口点的可达性数值．为了使可达性评价结果能够在图中更为直观地显示且不会出现较大面积显示同一级别可达性的情况，本研究在对中、小学的可达性分析制图时采用自然分级法将其分为高、较高、一般、较低、低５个等级．３３３ 第３期郭靖娴，等：基于改进两步移动搜索法的教育资源空间可达性分析图４ 基于网络分析的第一次搜索结果犉犻犵．４ 犜犺犲犳犻狉狊狋狊犲犪狉犮犺狉犲狊狌犾狋狊犫犪狊犲犱狅狀狀犲狋狑狅狉犽犪狀犪犾狔狊犻狊如图５所示，杭州市主城区内部中学教育资源可达性最高的区域主要集中在市中心（包括上城区、下城区、拱墅区南部）以及西湖区南部经济较发达区，教育资源的空间可达性总体呈发散状，该结果可能受街道内的学校数量、学校规模（可容纳学生人口数）、街道人口数量、街道经济发展状况以及交通便捷程度影响较大．其中，教育资源可达性最好的是下城区，几乎全区范围内的可达性都处于较高状态，这可能与长期以来下城区致力于推进全国教育综合改革试验区和教育学术之区的建设［２０］、增大教育投入力度促进全区教育优质化发展有很大关系．除此之外，江干区西部靠近市中心，较为丰富的教育资源和较为集中的中学分布，均可能造成该区域较高的可达性．西湖区覆盖面积广且受地形、水域的影响较大，因此该区教育资源可达性良好区极大可能形成如图５所示的斑块状分布．图５ 杭州市主城区中学可达性分布图犉犻犵．５ 犃犮犮犲狊狊犻犫犻犾犻狋狔犱犻狊狋狉犻犫狌狋犻狅狀犿犪狆狅犳犿犻犱犱犾犲狊犮犺狅狅犾狊犻狀狋犺犲犿犪犻狀犱犻狊狋狉犻犮狋狊狅犳犎犪狀犵狕犺狅狌图６ 杭州市主城区小学可达性分布图犉犻犵．６ 犃犮犮犲狊狊犻犫犻犾犻狋狔犱犻狊狋狉犻犫狌狋犻狅狀犿犪狆狅犳犲犾犲犿犲狀狋犪狉狔狊犮犺狅狅犾狊犻狀狋犺犲犿犪犻狀犱犻狊狋狉犻犮狋狊狅犳犎犪狀犵狕犺狅狌 图６结果显示，杭州市主城区内小学教育资源可达性最高的地方并不集中在市中心，而是分布在距离市中心一定距离的街道．但是总体来说市区的可达性要高于偏离市中心的地方．与中学可达性分布相同的是，可达性相对较高的区域依然是下城区，西湖区分布非常不均，可达性较高且资源分布较平均的区域主４３３杭州师范大学学报（自然科学版）２０２０年 要集中在西湖景区的北边，而西湖景区南面的街道可达性分布则相对不均衡．虽然杭州市小学数量不算少，但由于其可服务的数量（即学校可容纳的学生数量）相对较少且服务半径较小，因此在一些学校分布较为密集的地区可达性会相对较高，分布较稀疏的地区可达性相对不高，加之人口因素的制约，就可能会出现可达性达到最高的地区并不在学校分布密集区的现象．不容忽视的是，中小学教育资源可达性较低的区域大致分布在偏离市区中心的地方，如江干区、滨江区以及拱墅区的边缘部分，这些地区学校分布较为稀疏，且距离学校较远，因此可达性值较低．该现象出现的原因在于区域经济发展现状、地形分布以及对教育重视程度等因素的综合影响，例如，这些地区相对于市中心经济稍为落后，基础教育设施建设不如经济发达区完善，由此可能导致中小学分布较为稀疏，降低了教育资源的可达性．如图５、６所示，杭州市主城区虽然走在了全国教育发展的前列，但是中小学教育资源可达性并不十分均衡，一些可达性较低的区域仍然需要引起政府规划部门、教育部门的重视．４ 结论本文在统计模型和ＧＩＳ技术的支持下，在原有的街道人口统计数据上利用格网化方法得到了土地利用分类尺度下的精细化人口数据．基于此，使用以服务供给为基础的空间可达性分析技术，利用ＯＤ矩阵确定距离阈值、服务区分析确定服务范围等方法改进两步移动搜索法，分析总结了杭州市主城区中小学教育资源在空间分布上的特点．结果表明：１）从整体上来说，杭州市主城区教育资源分布并不十分均衡，地区可达性两极分化较为严重．可达性高的区域在整个杭州市中所占比例不超过４０％，主要集中在城市中心，这与杭州市多年来的历史发展进程有着很大的关系．２）从街道的角度来说，不同区域的街道可达性差异较大，街道内部的可达性水平也有一些细微的差异．其中，可达性明显较差的区域是西湖区的西湖街道，其主要原因是该街道分布着西湖景区及周围群山，因此住宅区域较少，教育资源的配置也几乎没有，导致整个西湖街道范围内可达性较差．江干区的下沙街道和白杨街道，由于街道占地面积较大且主要发展高等教育，中小学的教育资源相较于其他地区较少．３）从人口的角度看，不同街道人口分布不均衡，其对教育资源的配置和可达性评价具有较大的影响．区域人口过于集聚，物价水平较高，可能会存在一定范围内即使教育资源配置水平较高但可达性不是最高的情况．除此之外，本研究基于道路网络数据实现的两步移动搜索法，弥补了传统基于直线距离的缓冲分析法的不足；基于土地利用类型的格网化人口产品，极大程度上保证了精细尺度下人口数据的准确度，大大提高了中小学教育资源空间可达性的评价精度，具有较大的借鉴意义．教育资源的布局配置是一项非常复杂且系统化的工作，本研究只涉及了其中一小部分内容．虽然本文得出了杭州市中小学教育资源可达性分布的结果，但仍有很多不足之处．由于人口普查工作具有阶段性，第七次全国人口普查尚未开展，故本研究以第六次人口普查数据为基础开展格网化人口产品制作，时效性不足．但本研究指出的可达性较低的地区与后续相关教育规划文件［２１］中新建学校的选址是吻合的．由于无法得到准确的居民点人口数据而采用的人口格网化数据，虽然在研究区域较大的情况下对结果的影响不会很大，但是也出现了不能准确表现杭州市人口分布的现象．若能得到更精确的人口数据，则会使结果更加精准．除此之外，为了提高教育资源可达性的评价精度与可靠性，后续研究将在各学校供需比的计算上，打破评价指标单一的局限，结合多种评价因子，多方位、多角度地进行评价．由此可见，对中小学教育资源的空间配置状况还需要不断地探索和研究．参考文献：［１］ＬＡＶＹＶ．Ｓｃｈｏｏｌｓｕｐｐｌｙｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓａｎｄｃｈｉｌｄｒｅｎ ｓｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌｏｕｔｃｏｍｅｓｉｎｒｕｒａｌＧｈａｎａ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，１９９６，５１（２）：２９１ ３１４．［２］ＴＡＬＥＮＥ．Ｓｃｈｏｏｌ，ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ，ａｎｄｓｐａｔｉａｌｅｑｕｉｔｙ：ａｎｅｍｐｉｒｉｃａｌｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎｏｆａｃｃｅｓｓｔｏｅｌｅｍｅｎｔａｒｙｓｃｈｏｏｌｓｉｎＷｅｓｔＶｉｒｇｉｎｉａ［Ｊ］．５３３ 第３期郭靖娴，等：基于改进两步移动搜索法的教育资源空间可达性分析。
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2SFCA Recap
1a. For each supply location j, select all demand locations
k within a travel time range from j (catchment Cj).
1b. Compute the supply to demand ratio within Cj:
Medical Geography: Health Care Accessibility and Implications
Fahui Wang
Fred B. Kniffen Professor of Geography Louisiana State University
June 17, 2010 @ CNU
S1 ? S2 ? ...? Sn ? S
m
? where
k?1
13
Value of optimization
? Emphasizing the equality issue ? Identifying over- and under-capacity
of supply ? Guiding planning and public policy in
? FCA with a radius/box
? FCA with a travel time range
5
From S/D Ratio to FCA
? Simply S/D Ratio ? FCA with a Radius
? Improvements ? Within-unit variation ? Cross-border
1
Contents
? The issue of access ? GIS-based accessibility measures ? Optimization towards equal access ? Application in healthcare access
? PHSA designation and late-stage cancer
? Concluding comments
2
Access Matters!
? Convenience of access to activities
? job, school, healthcare, park, public service, shopping …
? Access defines “location” ? Spatial
? Rj ? Sj / Pk k? C j
2a. For each demand location i, search all supply
locations j within the travel time range from i
(catchment Zi).
2b. Sum up the supply to demand ratios at these supply
? Limitations ? Straight-line ? S-D beyond radius
6
2-step floating catchment area: 2SFCA
? Scale availability at each supply location
? Sum up accessible supplies around each demand location
? Where you are
? Nonspatial
? Who you are
? Social justice and public policy
3
Measurement
? How scarce are the services?
? Supply vs. Demand (ratio)
? How far are demands from supplies?
locations:
? ? ? Ai ? Rj ? (S j / Pk )
j? Zi
j? Zi
k? C j
8
Generalizing “distance decay”
? as a continuous function
? a power or exponential function ? a Gaussian function
demand locations by adjusting the amounts of supplies at given supply locations.
12
A Quadratic Programming Approach
? ? min
mn
(
S
j
d
? ij
?
? a)2
V i?1 j?1
j
? Subject to
closing the gap
? Distance ? Road network ? Transportation means
4
Primitive measures
? Distance (time) from supply
? Simply potential model
? Ai ?
j
S
j
d
? ij
?
? Supply-demand ratio within an area
? as a discrete variable
? dichotomous as in 2SFCA ? multiple as in E2SFCA
? a hybrid approach
? a kernel density function ? a three-zone approach
9
Generalizing “distance decay”
10
Validation
? Modeling actual supply-demand interactions
? Individual travel behavior ? Aggregated travel pattern
11
Optimization
? Towards equal accessibility ? Formulated as a planning problem ? minimizing accessibility gaps among