随着城市化进程的加速，交通系统的效率和公平性日益成为影响居民生活质量的关键因素之一。在这一背景下，如何科学评估城市区域内的交通可达性，成为了城市规划、交通管理和公共政策制定中的重要议题。作为中国东南沿海的重要港口城市，厦门以其独特的地理优势和快速的城市发展吸引了大量已关注。然而，随着人口增长与城市扩张，厦门面临着如何高效组织城市交通网络，确保各区域间便捷连接的新挑战。
本研究聚焦于厦门岛内，以厦门岛内的网格数据和道路网数据作为基础进行研究，通过构建基于网格的交通可达性分析模型，旨在探索不同区域之间交通便利性的空间分布特征及其潜在差异。利用现代GIS技术，我们不仅能够精确计算出每个网格单元的可达性指标，还能以可视化的方式直观展示这些数据，从而为城市规划者和决策者提供科学依据。
渔网创建方法，和路网数据来源这里就不再赘述了，可以参考这二篇内容：
渔网创建方法可以参考：ArcGIS应用指南：多尺度渔网创建_创建渔网时像元大小如何设置-CSDN博客
路网数据获取方法可以参考：OSMnx应用指南：OpenStreetMap路网数据下载及可视化_openstreetmap下载路网-CSDN博客
第一步：构建渔网中心点
在生成渔网数据的过程中，如果未勾选生成中心点选项，可以在ArcGIS中直接在本地搜索通过“要素转点（Feature To Point）”工具来补动生成中心点；
为了确保生成的中心点位于多边形内部，建议在使用该工具时勾选“在内部生成”选项。这是因为在实际操作中，渔网通常是基于行政区划裁剪生成的，可能会形成不规则的多边形。如果不规则多边形的几何形状复杂，系统默认生成的质心可能会落在多边形外部。因此，勾选“在内部生成”可以保证生成的点始终位于多边形内部；
第二步：构建交通路网
在完成渔网数据的构建后，下一步是准备用于交通可达性分析的道路网络数据。此前我们已经介绍了如何生成网格数据、下载路网数据，并将其加载到 ArcGIS 中进行初步处理。现在我们将正式进入交通网络的构建流程。
创建个人地理数据库：首先，在项目工作文件夹中新建一个个人地理数据库（Personal Geodatabase）。在该数据库下新建一个要素数据集（Feature Dataset），命名为“路网”；
导入道路数据：将之前整理好的道路数据导入到“路网”要素数据集中。但在导入前，必须对原始道路数据进行投影转换，以确保所有数据具有统一的空间参考。推荐使用的投影坐标系为：WGS_1984_World_Mercator（EPSG:3395），适用于全球范围内的空间分析；
接下来，将数据库中的道路加载进来，打开编辑器，开始编辑，右键”路网”打开属性表，可以直接点击”编辑器”→”合并”，把所有路网合并成一个图层；
全部合并后，将所有要素选中，打开高级编辑工具，点击打断相交线将要素在交点处打断，这是构建交通网络的需要，然后在编辑器中点击保存并停止编辑；
第三步：拓扑检查
在“路网”要素数据集中新建一个拓扑，右键点击要素数据集 → “新建” → “拓扑”，第一步：命名拓扑输入拓扑名称，如”路网拓扑”，并选择默认的坐标范围，第二步：添加参与拓扑的要素类选择你要参与拓扑检查的道路要素类，第三步：设置拓扑规则，是否存在悬挂点、重叠等设置（如果对路网精细度要求不高，可以忽略新建拓扑这一整步）；
第四步：创建网络数据集
在完成道路数据的投影转换和拓扑检查后，下一步是在“路网”要素数据集中创建网络数据集，右键点击“路网”要素数据集 → 选择”新建”→”网络数据集”，随后系统将弹出创建网络数据集的向导窗口，按照提示逐步进行设置，具体步骤可参考这篇文章：ArcGIS应用指南：网络分析之服务区分析（路网可达性）_arcgis服务区分析-CSDN博客；
第五步：创建OD 成本矩阵
在交通可达性分析中，交通网络的连通性和出行效率是衡量城市交通系统性能的重要指标。为了更准确地评估厦门岛内各区域之间的交通联系强度与便捷程度，我们采用 OD 成本矩阵（Origin-Destination Cost Matrix） 方法进行量化计算。
OD 成本矩阵是一种基于网络分析的空间建模工具，能够计算从多个起点（Origins）到多个终点（Destinations）之间的最短路径及其相关成本（如时间、距离等）。在本研究中，我们将前期构建好的交通网络数据集作为基础，结合已生成的规则网格点作为起始点和目的地，利用 ArcGIS 中的 Network Analyst 扩展模块来构建 OD 成本矩阵；
新建OD成本矩阵：首先启动网络分析工具（Network Analyst）,下拉工具条菜单选择新建OD成本矩阵，加载起始点和目的地点，在这里起始点我们设置所有渔网中心点作为起点，将所有渔网中心点设置为目的地点，设置好后点击工具条上的求解按钮；
为了进一步评估每个起点的交通可达性水平，我们需要基于这些出行距离或时间进行统计汇总，以此计算起始点的可达性；
在完成 OD 成本矩阵的求解后，系统会生成一组 OD 线要素（OD Lines），每条线代表从一个起点到一个终点的最短路径及其对应的通行成本（如行驶时间）。打开 OD 线的属性表，可以看到以下关键字段，OriginID：起点唯一标识，DestinationID：终点唯一标识，Total_长度：两点之间的车行距离；
打开属性表 → 右键点击字段 “OriginID” → 选择”汇总”，对每个起点（Origin）进行总出行距离的统计汇总，从而衡量该位置的交通便捷程度；
我们打开按 OriginID 汇总 OD 成本矩阵数据得到的统计表，sum_output，然后我们进行表连接，把表关联到网格上，右键”渔网图层” → 选择”连接和关联”，将总出行距离表连接到渔网点上；
第六步：创建网格可达性地图
在完成可达性字段的关联之后，右键点击渔网图层 → 选择”属性”→ 选择”符号系统”，对可达性进行分级显示，分类方法可选择自然断点法，并选择一个自己喜欢的色带，因为总距离越短，可达性越高，所以颜色选择反向排序即可；
为了更直观地展示厦门岛内不同区域之间的交通便捷程度及其空间分布特征，我们进一步基于规则网格对可达性结果进行了可视化处理。通过将连续的可达性数据映射到统一尺度的网格单元中，不仅能够清晰呈现城市内部可达性的区域差异，利用空间连接的方法，将前期计算得到的点状可达性数据统计至各个网格单元中，采用平均值作为每个网格的可达性代表值，从而实现了从点数据向面状图层的转换，通过对网格化后的可达性数据进行分级渲染，采用蓝红渐变色谱方案进行可视化表达。通常情况下，颜色越红表示该区域的交通可达性越高，居民出行更为便捷；颜色越蓝则表明可达性较低，交通连接存在一定的限制或瓶颈；
接下来，我们进行看图说话：
厦门岛内的交通可达性通过颜色红蓝的变化进行了直观展示，在可视化地图中，红色区域代表高可达性，意味着这些地区拥有便捷的交通连接和较高的出行效率，主要集中在城市中心及重要交通枢纽周边。例如，厦门市中心（如思明区）以及多个核心商业区和人口密集的居住区呈现出明显的红色色调，表明该区域内居民和访客能够较为便捷地到达岛内的其他区域；
相比之下，黄色区域表示中等可达性，虽然这些地区的交通便利程度略逊于红色区域，但仍具备良好的道路网络和公共交通服务，基本能满足日常通勤与出行需求。这类区域多分布于城市次中心或主干道沿线，具有一定的发展潜力；
蓝色区域则标识了低可达性的地带，通常位于沿海区域或岛屿边缘地带。这些地区由于地形复杂、生态保护限制或开发程度较低等原因，交通基础设施相对薄弱，道路密度较小，公共交通覆盖有限，从而导致出行效率较低、可达性较差；
从整体空间格局来看，厦门岛内的交通可达性呈现出明显的“中心—边缘”梯度分布特征。其中，岛内中心城区，尤其是思明区和湖里区的核心区域，交通网络密集、道路等级较高，公共交通覆盖广泛，因此其可达性普遍较高。这些区域不仅集中了大量的人口与经济活动，同时也是城市主要交通枢纽所在地，具备较强的出行便利性和通达能力。
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