张吉祥，袁占良，林孝松，程 植

(1.重庆交通大学 土木工程学院，重庆400074；2.河南理工大学 测绘与国土信息工程学院，河南 焦作 454003；3.重庆交通大学 建筑与城市规划学院，重庆400074)

1 引言

近年来，随着GIS的发展，越来越多的规划部门正在使用GIS技术代替传统的人工规划和管理方法。同样，由于GIS技术可用于解决规划和管理问题，大学校园公共服务设施的布置成为GIS应用的一个新方向[1，2]。

目前，国内外学者正在利用GIS网络分析技术或辅助工具配置城市公共设施的位置和空间布局，使整体空间结构公平合理。Samli Asbi等[3]通过空间分析对西苏拉威西马穆朱市卫生设施展开分析，并成功获取公共设施最佳选址。王雷等[4]以池州市主城区为例，采用GIS 网络分析对公共自行车租赁点的空间布局进行评价，分别使用服务区分析方法和邻近设施分析方法计算公共自行车租赁点的服务范围以及模拟居民点和公交站点到达邻近租赁点的出行路径；石鹏飞等[5]利用GIS网络分析技术创建网络分析数据集，通过最小阻抗模型和最大覆盖模型的对比研究，在城市规划选址中获取最短路径；白俊等[6]利用网络分析对校园共享单车停车点选址进行综合评价。为完善选址，提出建设性优化方案，刘亚芸[7]利用空间分析补充了网络分析中选址的局限性，对公共停车场展开研究。尽管已有许多专家学者对于公共设施选址布局问题展开了研究，但我国对于共享单车租赁点的选址问题仍处于探索阶段，现有的共享单车租赁点选址和布局评价方法多以数学模型为主，而应用地理信息系统技术进行空间分析相对较少。

以河南理工大学为研究区域，综合运用缓冲区分析、核密度分析以及网络分析中的路径分析方法，对校园内共享单车租赁点布局进行评价，为校园共享单车管理提供科学依据。

2 研究数据与研究方法

河南理工大学位于河南省焦作市，校园地形整体比较平坦；学校占地面积3800 余亩，全日制在校学生达36000 人。研究使用道路数据、建筑数据通过扫描矢量化获取；校园内的共享单车租赁点通过在线地图(7MA app)结合实地考察方式获取，共计包含45 个租赁点和1295 辆共享单车信息。

缓冲区是围绕地理要素一定宽度的区域。地理要素通常抽象为点、线和面，其主要基于点、线和面进行[8～10]。围绕租赁点要素展开缓冲区分析可以直观地看到最佳服务半径范围内的建筑物。

核密度热力图可用于统计某一区域内现象或事物在某一时间内的热度，并实现直观可视化[11]。本文从3 个典型时间段入手，分别是：①学生集中上课时间；②夜晚学生归寝时间；③周末多数学生外出时间。通过调查不同时间段租赁点车辆分布情况，并将统计数据利用空间分析中的核密度分析实现可视化制图，从而对现有租赁点布局合理性进行评价。

网络分析是运筹学模型中的一个基本模型，其根本目的是研究、筹划一项网络工程如何安排，并使其运行效果最好。本文通过网络分析获取并统计校园建筑物距其最近租赁点距离，从而判断是否需要规划新的共享单车租赁点。

3 结果与分析

3.1 租赁点覆盖范围缓冲区分析

缓冲区分析能够较为直观地观测租赁点最佳服务范围内的学校各个区域。对校园内建筑进行标注，并通过点的缓冲区分析，建立以租赁点为中心，指定距离为100 m的缓冲区(图1)。通过图1可以看出：学生公寓附近租赁点基本上能够完全覆盖；校园西部的测绘学院、土木学院等多个学院都处于租赁点最佳覆盖范围内，校园东部的建筑学院、材料学院覆盖效果一般；文科综合楼、一号教学楼的部分出口处无法在100 m内找到租赁点，重点实验室周边则是缺乏租赁点。

图1 租点缓冲区分析

3.2 租赁点车辆核密度分析

对不同租赁点共享单车数量进行统计，由于租赁点数量较多且遍布学校的各个区域，在详细统计时消耗的人力物力巨大[12，13]，因此通过实地调查与软件线上查询相结合的方法统计租赁点的实时车辆，最后将记录的数据整合到一起，利用空间分析法制作核密度热力图。第一次车辆调查的时间为2021年5月10日17时前后(学生上课时间)，第二与第三次车辆统计的时间分别为13日22时(学生归寝时间)和16日18时(周末时间)。

根据统计的数据，通过核密度分析的方法实现不同时刻租赁点车辆密度可视化，分别获得三个时段共享单车热力图(图2)。

图2 共享单车热力图

根据分析结果显示，不同时段对于不同租赁点共享单车的热力图变化较大：①5月10日17时(图2a)，该时间学生大部分都有课程，可以看出学校西部的学院楼区域共享单车密度最大，测绘学院门前车辆数达到峰值108 辆，土木学院车辆数达99 辆，学生公寓车辆数处于5～37 辆之间；②5月13日22时(图2b)，校内学生基本已回到学生公寓，此时共享单车主要集中于各个学生公寓，如兰园三号公寓车辆数达到89 辆，其余学生公寓车辆数处于44～81 辆之间；③5月16日18时(图2c)，当日为周末，从分析中可以看出共享单车从学校的内部区域流动到学校边缘，距离西门较近的租赁点车辆数达117 辆，校园内其他租赁点车辆处于0～54 辆，整体分布均匀。

3.3 就近租赁点距离网络分析

根据缓冲区分析，重点实验室、一号教学楼区域共享单车租赁点覆盖范围不佳。测量工具测得实验楼到最近租赁点的路径距离为54.6 m，路径分析所得路径距离为52.6 m，距离和为107.20 m，大于100 m最优租赁距离。根据路径分析结果，初步确定在重点实验室周边规划新的租赁点。

一号教学楼采用同样的路径分析来确定是否需要对其周边规划新的租赁点，一号教学楼周边有两个租赁点，分别对两处点位进行路径分析。测量结果和路径分析可得出：从一号教学楼到一号租赁点的距离为226.70 m，超过了100 m最佳租赁范围。

通过路径分析最终获取不同距离范围标准下对应各建筑楼分布情况统计表(表1)。不难看出，各学院楼与学生公寓附近租赁点都位于最佳服务半径之内；学苑餐厅与重点实验室附近租赁点距离处于100～150 m之间；一号教学楼到达最近的租赁点则大于150 m。

表1 不同距离范围标准对应各学院楼分布情况统计

4 结论与建议

利用缓冲区分析、核密度分析和网络分析对校园共享单车租赁点布局进行分析，得到如下结论：①校园内36.17%的建筑楼距离小于30 m，95.74%的建筑楼小于100 m，租赁点整体布局情况较为合理；②部分建筑楼最近租赁点未能达到最佳覆盖效果，如重点实验室距离最近租赁点107.20 m，学苑餐厅为102.96 m，一号教学楼达226.70 m；③校园东部附属幼儿园处租赁点存在利用不高情况；④在学生集中上课期间，校园内车辆分布极为不均。

针对分析所得结果提出以下建议[14,15]：①在重点实验室门口北侧30 m内规划新的租赁点，同时在一号教学楼西北角与学苑餐厅周边布置新的租赁点；②撤去附属幼儿园处租赁点或扩大该租赁点的停车区域范围。