陈 杰 薛建华 韩 亮 张宪哲 洪颍伟

(1. 山西大同大学 建筑与测绘工程学院, 山西 大同 037009;2. 太原师范学院, 山西 晋中 030619)

0 引言

随着我国经济水平的不断提高,居民对医疗资源的需求日益增长,但医疗资源的空间配置仍不均衡,影响着基本公共卫生服务均等化和公平性实现[1-2]。居民的就医可达性常常被用来衡量医疗资源的空间均衡性和居民就医的合理性[3-5]。空间可达性是指借助特定的交通系统从空间上从一点到达另一点的难易程度,最早由Hansen(1959)提出,并定义为交通网络中各结点相互作用潜在机会的大小[6]。因此,就医可达性可定义为居住人口借助特定的交通系统获取医疗服务的便捷程度[7]。

国内外学者针对可达性已经开展了大量的研究,以往研究多借助地理信息系统(geographic information system,GIS)进行测算与空间表达,存在较多问题:①忽视路网的连通性。研究者主要通过传统的路网数据来构建网络数据集,易造成因路网数据采集详尽程度不够,而忽略实际的连通情况[8-9];②时间成本估算的偏差。现阶段可达性的研究设施供给地和居民需求地间的时间常通过路段的等级与设定速度估算,忽视了实际路况[10-11];③较多研究单元基于街道尺度,难以指导规划实施。随着空间感知及互联网移动定位技术的快速发展,互联网地图服务商提供的导航服务能够精确位置定位信息,从而更加准确地反映实际交通通行状况[12-13],通过网络编程调用互联网地图服务商提供接口,来爬取出行路径和时间等信息,大大减少了构建路网数据集工作量,提高了时间可达性计算的精度[14-15]。

本文基于互联网地图服务的精准路径导航特征,通过python程序构建网络爬虫,批量获取了大同市域研究单元(格网)分别至各医院通行路径和时间距离;同时,利用GIS软件计算并生成大同市居民就医时间可达性图;研究的最小基本单元为格网,能更为精确分析居民点就医可达性的时空分布特征,评价大同市医疗资源分布的均衡性。

1 研究区、数据来源与研究方法

1.1 研究区

本文选取大同市为研究区域,大同市是山西省省域副中心城市,是重要的综合能源基地。地处,112°34′～114°33′ E,39°03′～40°44′ N,位于中国华北地区、山西北部、大同盆地中心、晋冀蒙三省区交界处、黄土高原东北边缘。总面积1.4×104km2,共有平城区、云冈区、云州区和新荣区4个区,截至2020年,常住人口约310万人。

1.2 数据来源

大同市道路等基础地理数据通过公开地图(Open Street Map)获取,医疗服务设施选取2020年大同市30所二级和三级医院。通过百度地图应用程序接口(application programming interface,API)的地址匹配,并经投影变换,得到大同市医院分布图,如图1所示。经行政区域统计,可以看出60%的二级以上医院位于市内4个区,有18所,其他各县的医院则较少,均为2所。大同市1 km×1 km人口格网数据来源于中国科学院地理科学与资源研究所发布的中国人口空间分布公里网格数据集(2015年),该数据利用卫星遥感影像、土地利用类型数据、人口统计资料等,在高程、地貌等多种空间数的支撑下生成,如图2所示。图1、图2的审图号为晋S(2021)005号。

图1 大同市医院分布图

图2 大同市格网人口分布

1.3 研究方法

1.3.1出行时间的确定

出行时间的确定是可达性计算与分析的关键,通过python语言构造网络爬虫,调用地图API,可批量获取研究区范围研究单元与各医院间的不同交通模式下的路径和时距。由于地图导航路径时间源自实际路况的反馈,较传统基于GIS网络分析时速赋值的时间计算更为精确。详细步骤:①起始点O,提取研究单元格网中心作为起始点坐标;②目标点D,请求访问百度地图API接口,爬取医院坐标位置作为目标点;③出行路径与时距,将准备好的对应OD矩阵导入GIS软件,通过设置出行方式,批量生成所有起始点O至所有目标点D的最优交通时距。

1.3.2就医可达性测度方法

就医可达性可定义为居民通过某种交通方式从各研究单元出发(起始点)至所有医院(目标点)的时间的最小值,测度方法,如式(1)所示。

(1)

式中,Ai为研究单元i到医院j的最近可达时间;nj为研究区内医院的数量。

基于百度地图API爬取的驾驶模式下的OD最佳路径时间成本,并根据式(1),计算得到各研究单元至医院的最近可达时间。

2 结果与分析

2.1 居民就医时间成本分析

根据计算数据,得到大同市所有医院与研究单元间的时间可达性数值。为便于直观地表达各研究单元至医院的可达性的局部差异,以5 min为时间间隔,将景区可达时间划分为0～5 min、5～10 min、10～15 min、15～20 min、20～25 min、25～30 min和>30 min 7个时间段,量化统计各时间段在空间上的人口和面积分布频率和累计频率,结果如表1所示。

表1 就医可达性分布频率和累计频率

从表1中可得出,大同市就医时间可达性总体较好。就累计覆盖人口而言,在15 min以内的就医可达性为89.6%,30 min以内的达到99.4%。各个时间段所占的百分比中0～5 min、5～10 min、10～15 min所占比例较大,就医可达性较高;15～20 min、20～25 min、25～30 min所占比例9.8%,就业可达性适中,30 min以上的约占0.7%,就医可达性较低。就累计覆盖面积而言,在15 min以内的就医可达性为52.7%,30 min以内的达到93.9%。各个时间段所占的百分比中5～10 min、10～15 min、15～20 min所占比例较大,30 min以上约占6.0%。

由分布频率和累计频率的趋势分析可知:就覆盖面积而言,OD时间成本分布分布频率集中于中部,两边较分散,随着时间的增长呈现出先快速上升再持平后平缓下降的趋势;累计频率先快速上升后逐渐持平,如图3所示。就覆盖人口而言,OD时间成本分布分布频率集中于0～5 min,随着时间的增长呈现出先快速下降的趋势;累计频率先上升后逐渐持平,如图3所示。

图3 累计面积和人口比例图

2.2 就医空间可达性分布特征

为分析就医可达性空间分布特征差异,根据前述最近可达时间等级,通过ArcGIS10.8软件对大同市居民就医可达性进行空间分布制图,如图4所示，审图号为晋S(2021)005号。由图4可以清晰地看出:就医可达性低的区域大多位于大同市区县边界,离医院较远,交通不便,居民出行多靠级别较低的乡道;可达性高的区域通常地理位置优越,离医院距离较近,交通网络较为密集,距离主要干道(省道、国道、高速等)较近,从而提高了这些区域的就医可达性。总体上,就医空间可达性具有明显的交通指向性特征,空间分布呈圈层式围绕医院为中心向外围扩展的趋势,4个城区中,由于平城区、云冈区拥有较丰富的医疗资源,且道路设施完善,交通便利,其就医可达性远高于其他区县。

图4 就医可达性分布

3 结束语

本文综合运用互联网地图服务和GIS空间分析功能,基于医院、人口及交通等数据,选取最近可达医院时间成本作为居民就医可达性的测度指标,探讨了大同市就医时空可达性及空间分布特征。结果显示:

(1)与基于传统路网数据构建可达性模型相比,基于互联网地图服务提供的实际道路通行时间可以更为精确地反映实际通行状况,可达性评价的结果更为客观。

(2)大同市医疗服务可达性分布不均衡,各区县存在明显差异,整体呈从中心向外逐渐降低的趋势。平城区可达性较好,县域边缘可达性较差。

(3)影响大同市医院的可达性的因素主要有医院的分布、路网结构、医院等级等。

此外,本研究仅考虑了以汽车方式抵达医院,实际中也存在一部分居民是通过公交等其他方式抵达一些医院的情况。同时,在进行就医可达性分析时,医院的规模等级也会影响居民的就医选择,影响时间可达性的计算结果。因此,未来需要结合设施的规模等级和多交通出行方式,更为精准科学地评价多交通方式下居民就医时空可达性。