77第五章基于GIS的空間可達(dá)性測量及其在醫(yī)療服務(wù)中的應(yīng)用77可達(dá)性（或便捷度)是指從給定地點到其他地方工作、購物、娛樂或就醫(yī)的方便程度。可達(dá)性的重要性不言而喻。資源或服務(wù)設(shè)施都是稀缺的，資源有效配置的決定性因素是消費者的可達(dá)性。資源或服務(wù)設(shè)施的空間分布并不均衡，需要周密的規(guī)劃布局以滿足人們的需求。弱勢群體（比如低收入和少數(shù)民族集聚區(qū)）常常因為經(jīng)濟(jì)困難或交通方式短缺而不能得到某些服務(wù)或者喪失許多機(jī)會?？蛇_(dá)性已經(jīng)成為一個社會公平問題，要達(dá)到社會平等就要求政府部門制定適宜的規(guī)劃和有效的公共政策。可達(dá)性決定于供需分布以及二者在空間上的聯(lián)系，是區(qū)位分析的經(jīng)典問題,也很適合用GIS來解決概念，接下來用兩種GIS方法來測量介紹介紹家庭醫(yī)師的可達(dá)性。第5.5節(jié)是討論和結(jié)論。78可達(dá)性可以根據(jù)兩種尺度（顯性與隱性、空間與非空間）的不同組合而劃分成四種類型：顯性空間可達(dá)性、顯性非空間可達(dá)性、隱性空間可達(dá)性、隱性非空間可達(dá)性（Khan,1992）。顯性可達(dá)性是指對服務(wù)的實際消費，而隱性可達(dá)性是指對服務(wù)消費的可能性。顯性可達(dá)性可以通過消費者使用該服務(wù)設(shè)施的程度和滿意度來體現(xiàn)，這可以通過調(diào)查得到。研究者關(guān)注隱性可達(dá)性的更多研究成果是規(guī)劃師和決策者用于評價現(xiàn)有服務(wù)系統(tǒng)以及謀求改進(jìn)服務(wù)的策略?？臻g可達(dá)性的著重于研究聯(lián)系供需點之間的距離屏障或克服屏障的媒介，而非空間可達(dá)性重點在非地理性的要素（JosephandPhillips,1984）。非空間可達(dá)性由許多人口結(jié)構(gòu)和社會經(jīng)濟(jì)因素決定。在一項關(guān)于就業(yè)便捷度的研究中，本書作者（Wang,2001b）研究了種族、性別、工資、家庭結(jié)構(gòu)、教育水平及住房情況等因素對上班族通勤時間及就業(yè)方便程度的影響。在另一項關(guān)于醫(yī)療服務(wù)便捷度的研究中，王法輝和羅衛(wèi)(WangandLuo,2005）將非空間變量分為如下幾類：人口結(jié)構(gòu)，如年齡、性別、種族等；社會經(jīng)濟(jì)因素，如貧困人口、女性主導(dǎo)家庭、住宅狀況及收入水平等；居住環(huán)境類，如住房擁擠程度、缺乏基本公共設(shè)施的住宅單元數(shù)等；教育服務(wù)水平，如未獲得中學(xué)教育的人數(shù)、英語交流障礙等；交通方便性，如無私車的家庭數(shù)等等。上述變量常常彼此關(guān)聯(lián)，因而可以借助主成分和因子分析法（參見第七章）將其整合成幾個有限的變量。78本章重點討論地理學(xué)家和區(qū)位分析研究者感興趣的隱性空間可達(dá)性問題。如果供給量不存短缺的問題，我們可以用簡單的單供給模型來衡量,只需要考慮離供給點的遠(yuǎn)近程度。例如，新西蘭有研究者(BrabynandGower,2003）用與近鄰醫(yī)療點之間的最短旅行距離（時間）來度量醫(yī)療服務(wù)的可達(dá)性。最短距離或最短時間可以用第二章的方法測算。漢森（Hansen,1959）用一個基于引力的勢能模型來度量上班的方便程度。該模型如下式所示： (5.1)這里，AiH是地點i的消費可達(dá)性，Sj是供應(yīng)點j的供給規(guī)模，dij是供需兩地之間的距離或旅行時間，是交通摩擦系數(shù)，n是供應(yīng)點的總數(shù)。這里的上角標(biāo)H表明本式是基于漢森(Hanson)模型的測量；類似地，公式（5.2）中的上角標(biāo)F表明那是基于兩步移動搜索法(英文Floating的第一個字母)的計算，式（5.3）中的G是基于引力模型的測量。引力模型衡量所有供給區(qū)位點隨距離而衰減的供應(yīng)能力。本模型不包含消費者的信息，也就是說，消費者數(shù)量被認(rèn)為對可達(dá)性沒有影響。上述模型是第5.3節(jié)中一種更高級方法（基于引力）的基礎(chǔ)。79大多數(shù)情況下，由于供給不是無限的，可達(dá)性測量需要同時考慮供需雙方的信息。在GIS被廣泛應(yīng)用之前，大家通過利用簡單供需比例法計算給定地區(qū)（通常是一個行政管轄單元如市域或縣域）供給與需求之間的比例來度量可達(dá)性。例如，Cervero、Giuliano、Small（Cervero,1989;GiulianoandSmall,1993）用城市及近郊范圍的工作崗位數(shù)與勞動力人數(shù)之間的比例來度量就業(yè)便捷度，并用這個比例來解釋城市內(nèi)部的不同通勤時間。在關(guān)于就業(yè)便捷度和通勤的相關(guān)文獻(xiàn)中，上述方法通常稱為職住平衡法。美國衛(wèi)生部用一個“合理服務(wù)范圍”（整個縣、縣的一部分或一定大小的鄰里單元）內(nèi)人口－醫(yī)師比作為定義醫(yī)療短缺地區(qū)的基本參數(shù)(GAO,1995;Lee,1991)。有興趣的讀者，請訪問下述網(wǎng)站：。在關(guān)于醫(yī)療服務(wù)和醫(yī)師短缺地區(qū)的文獻(xiàn)中，這種方法被稱為區(qū)域效用方法。相應(yīng)的，基于引力模型的方法稱為區(qū)域可達(dá)性測量（JosephandPhillips,1984）。79供需比例法至少有兩個缺點。首先，它不能揭示一個區(qū)域（通常比較大）內(nèi)詳細(xì)的空間差異。例如，職戶平衡法用一個城市工作崗位與勞動力人數(shù)之間的比例來解釋城市通勤，但是它忽略了城市內(nèi)部的差異性。其次，它假設(shè)邊界是完全絕緣的，即同一個地區(qū)的供需是平衡的。例如，在美國衛(wèi)生部劃定的醫(yī)師缺乏地區(qū)，人口－醫(yī)師比例的計算常常限定在縣域尺度，其假設(shè)的前提是本縣的居民不去其他縣就醫(yī)。下面兩小節(jié)將分別討論兩種方法：兩步移動搜索法(2SFCA)和引力模型法。這兩種方法都考慮到了供給和需求，并克服了上述兩種方法的缺陷。移動搜索法的早期模型早期的移動搜索法很像我們在第3.1節(jié)中討論的空間平滑法。例如，在彭仲仁（Peng,1997）的一項研究中，搜索區(qū)被定義為每個居民點周圍的方形范圍，搜索區(qū)內(nèi)的職住率為該地的就業(yè)便捷度。在研究區(qū)內(nèi)，搜索區(qū)從一個居民點浮動到另一個居民點，從而可以確定全部居民點的就業(yè)便捷度。搜索區(qū)也可以定義為一個圓形區(qū)域（Immergluck,1998;Wang,2000），或者某個特定的通行時間范圍（WangandMinor,2002），這在本質(zhì)上都是一樣的。圖5.1為這種方法的一個示例。為簡單起見，假設(shè)每個需求點（例如普查小區(qū)）有1個居民（在普查小區(qū)的重心位置），每個供給點的容量為1。用一個圍繞居民點的固定半徑的圓作為搜索區(qū)。普查小區(qū)內(nèi)的可達(dá)性定義為搜索區(qū)內(nèi)的供需比。例如，對于普查小區(qū)2的搜索區(qū)，總供給量為1（在a處），總需求為7。因此，普查小區(qū)2的可達(dá)性即供需比為1/7。圓從一個地方浮動到另一個地方，半徑保持不變。普查小區(qū)11的搜索區(qū)的總供給為3（在a,b,c），總需求為7，則該處的可達(dá)性為3/7。需要注意的是，供需比是以移動搜索區(qū)為基礎(chǔ)的，它不受行政邊界的限制。80a之間的距離大于普查小區(qū)11所在匯集區(qū)的半徑）。更進(jìn)一步地，a點的供給在普查小區(qū)2的匯集區(qū)內(nèi)，但可能它不全為普查小區(qū)2的消費者服務(wù)，因為它也會為普查小區(qū)11服務(wù)。因此，某點的供給會分散到周邊區(qū)域多個消費者之中。80兩步移動搜索法（2SFCA）這種由穆蘭和她導(dǎo)師（RadkeandMu,2000）發(fā)展的方法克服了上述缺陷。它兩次“移動搜索區(qū)”（分別以供給和需求地為基礎(chǔ)），因此被稱為兩步移動搜索法（2SFCA）（LuoandWang,2003）。第一步，對每個供給點j，搜索所有在j距離閾值（d0）范圍（即j的搜索區(qū)）內(nèi)的需求點（k），計算供需比Rj：81 81這里，dkj為k和j之間的距離，Dk為搜索區(qū)內(nèi)消費者（即dkjd0）的需求，Sj為j點的總供給。第二步，對每個需求點i，搜索所有在i距離閾值（d0）范圍（即i的搜索區(qū)）內(nèi)的供給點（j），將所有的供需比Rj加在一起即得到i點的可達(dá)性AiF： (5.2)這里dij為i和j之間的距離，Rj是i搜索區(qū)（dijd0）內(nèi)的供給點j的供需比。AiF越大，則可達(dá)性越好。上面第一步確定了供給可達(dá)性，即每個供給點服務(wù)區(qū)內(nèi)的供需比。第二步計算了消費者的可達(dá)性，考慮了所有能為消費者提供服務(wù)的多個供給點，并將它們與消費者之間的供需比加總。這個方法考慮了一個地區(qū)內(nèi)供需之間的相互關(guān)系，計算得到的可達(dá)性每個地點都不一樣。式（5.2）本質(zhì)上是一個供需比（被一個距離閾值或過濾窗口過濾了兩次）。圖5.2是2SFCA法的示例。在這里，我們用交通時間代替直線距離來確定搜索區(qū)。搜索區(qū)a有一個供應(yīng)商、8個消費者，供需比為1/8。類似的，搜索區(qū)b的供需比為1/4；搜索區(qū)c的供需比為1/5。普查小區(qū)3的消費者只能消費a的商品或服務(wù)，因而它的可達(dá)性等于a（唯一的供應(yīng)商）的供需比，即Ra=0.125。同樣，普查小區(qū)5的消費者只能消費b的商品或服務(wù)，其可達(dá)性為Rb=0.25。普查小區(qū)4的消費者可以消費a和b的商品或服務(wù)（它同時被a和b的搜索區(qū)覆蓋），從而有較好的可達(dá)性（即為Ra+Rb=0.375）。供應(yīng)商a或b的交通時間閾值都可以覆蓋普查小區(qū)4；另一方面，普查小區(qū)4在同樣的閾值范圍內(nèi)，都可以到達(dá)供應(yīng)商a或b。82第一步中的搜索區(qū)以供應(yīng)點為中心，因此供需之間的交通時間不會超過閾值。第二步中的搜索區(qū)以需求點為中心，所有搜索區(qū)內(nèi)的供應(yīng)商都對需求點的供需比值有貢獻(xiàn)。這種方法克服了早期FCA法的缺陷。式（5.2）本質(zhì)上是一個供需比，分子、分母中涉及的供應(yīng)商和消費者是根據(jù)供需作用的距離或時間閾值確定的。當(dāng)距離不足以表達(dá)交通阻力時（例如道路分布不均勻，或者交通速度差別較大），應(yīng)該用交通時間閾值。82上述方法可以用ArcGIS里面的“join”和“sum”等功能來實現(xiàn)，詳見第5.4節(jié)。引力可達(dá)性指數(shù)應(yīng)用2SFCA法時，需要事先劃定一個可達(dá)與不可達(dá)區(qū)域之間的閾值邊界（例如15英里或30分鐘），只有同處于邊界之內(nèi)的供應(yīng)商和消費者之間才能發(fā)生交易。對閾值邊界內(nèi)的所有供應(yīng)商一視同仁，而不考慮實際的交通路程和時間（不管是2英里還是12英里，都同樣看待）。類似的，認(rèn)為消費者不會跟閾值范圍之外的供應(yīng)商發(fā)生交易活動，且毫不考慮交通距離或時間的差異。引力模型對遠(yuǎn)近不同的供應(yīng)商進(jìn)行分級處理，近的可達(dá)性高，遠(yuǎn)的可達(dá)性低，從而反映了可達(dá)性隨距離連續(xù)衰減的過程。83式（5.1）所示的勢能模型只考慮了供應(yīng)方，而沒有考慮需求方（需求者在分享有限供給時的競爭）。Weibull（1976）改進(jìn)了測量方法，即考慮了消費者之間的競爭。Joseph和Bantock（1982）將這個方法應(yīng)用于研究醫(yī)療可達(dá)性。沈青（Shen，1998）和作者（Wang，2001b）用這個方法來評價就業(yè)便捷度。位置i處的引力可達(dá)性可以表作：83其中，. (5.3)這里，為引力可達(dá)性指數(shù)，n和m分別是供給地和消費地的總數(shù)，其余參數(shù)的意義跟式（5.1）和（5.2）相同。跟最初的Hansen模型確定的可達(dá)性相比，是按照服務(wù)需求的競爭強(qiáng)度Vj（以人口勢能來衡量）對可達(dá)性進(jìn)行折算后的結(jié)果。越大，可達(dá)性越好?？蛇_(dá)性指數(shù)可以按照2SFCA法進(jìn)行類似的解釋。它本質(zhì)上是供給S和需求D之間的比值，二者都帶有交通距離或時間的負(fù)指數(shù)。無論是2SFCA還是引力法，總的可達(dá)性得分（單個可達(dá)性指數(shù)與相應(yīng)的需求量的乘積）都等于總供給。換句話說，所有需求點的加權(quán)平均可達(dá)性等于整個研究區(qū)內(nèi)的供需比（證明參見附錄5）5.3.22SFC法和引力法的比較2SFCA法用二分法處理時間和距離阻力，即距離（時間）小于閾值的任何地點具有同等的可達(dá)性，而大于閾值的任何地點都是不可達(dá)的。設(shè)d0為交通距離（時間）閾值，可以對距離（時間）重新賦值：1.dij(或dkj)=，當(dāng)dij(或dkj)>d0；2.dij(或dkj)=1，當(dāng)dij(或dkj)d0。在式（5.3）中，對任何>0，有1.dij-(或dkj-)=0，當(dāng)dij(或dkj)=；2.dij-(或dkj-)=1，當(dāng)dij(或dkj)=1。在上述第1種情況，Sj或Pk將被排除在外，因為與0相乘得0；而在第2種情況種，Sj或Pk被保留下來，因為他們的系數(shù)為1。因此，式（5.3）變?yōu)槭剑?.2），從而2SFCA法是引力法的一個特例。這兩種方法在不同領(lǐng)域有不同的應(yīng)用，從上面的證明可知，從描述可達(dá)性的本質(zhì)而言，基本原理都是一致的。84在2SFCA法中，距離或時間閾值越大，空間可達(dá)性的差別越小，從而空間越光滑（Fotheringhametal.,2000:46；也可參見第三章）。在引力法中，交通摩擦系數(shù)越小，可達(dá)性得分差別就越小，從而空間越光滑。2SFCA法的距離閾值和引力法的交通摩擦系數(shù)在效果上是等價的。事實上，值越低，交通距離或時間就越不重要，從而人們愿意走更遠(yuǎn)的距離去購物或看醫(yī)生。84引力法似乎比2SFCA法更有理論依據(jù)。但是，2SFCA法可能更實用。理由有二。第一，跟2SFCA相比，引力法傾向于夸大可達(dá)性較小地區(qū)的可達(dá)性得分，而這些地區(qū)常常是許多公共政策制定者最感興趣的地方。第二，引力法的計算更復(fù)雜，因而不夠直觀。特別地，為了得到距離摩擦系數(shù)，需要實際的交通數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)要么很難獲取，要么成本很高，因而使得這種方法很難實現(xiàn)，甚至是不可行的。5.4案例5：測量芝加哥地區(qū)基本醫(yī)療服務(wù)的空間可達(dá)性本例是一個美國衛(wèi)生部資助的基金項目的簡化，詳見相關(guān)論文（LuoandWang,2003）。我們的項目是將GIS技術(shù)應(yīng)用于空間可達(dá)性測量，并整合非空間因素來確定伊利諾伊州的醫(yī)師匱乏地區(qū)。研究的目的是幫助美國衛(wèi)生部更好地劃定醫(yī)療服務(wù)短缺地區(qū)（HPSA），而這是現(xiàn)在許多州逐例進(jìn)行的手工過程。研究范圍與案例4A（第4.3節(jié)）相同：伊利諾伊州屬于芝加哥結(jié)合大都市統(tǒng)計區(qū)（CMSA）的10個縣，見圖5.4。下面為本例所需數(shù)據(jù)：shape文件chitrtcent：普查小區(qū)的重心，其中的popu是從2000年普查數(shù)據(jù)中提取的人口數(shù)據(jù)shape文件chizipcent：郵政編碼區(qū)的重心，其中的doc00是從美國醫(yī)學(xué)會（AMA）2000年醫(yī)師檔案中提取的每個郵政編碼地區(qū)的基本醫(yī)師數(shù)。85參考數(shù)據(jù)為10縣的shape文件county10。根據(jù)可選操作的需要，還會用到其他一些數(shù)據(jù)。本例著重介紹可達(dá)性測量方法，其他步驟盡量簡化。下面提供兩個計算任務(wù)以供有興趣的讀者參考。一是計算普查小區(qū)和郵政編碼區(qū)的人口加權(quán)重心，這樣得到的人口數(shù)及醫(yī)師位置更準(zhǔn)確些（見下面第一部分，第1步）。讀者也可以簡單地用地理重心而不是人口加權(quán)重心，但是二者可能會有明顯差別，尤其是那些人口較少、商業(yè)不發(fā)達(dá)的農(nóng)村或城市邊緣地區(qū)。這里的計算需要街區(qū)的人口及空間數(shù)據(jù)，它們都可以從ESRI網(wǎng)站下載（本書第一章的介紹了下載方法）。為簡便起見，按人口加權(quán)的普查小區(qū)和郵政編碼區(qū)的重心數(shù)據(jù)分別包含在chitrtcent和chizipcent中。二是估算交通時間（參見第）。這里用到的公路網(wǎng)絡(luò)TIGER文件同樣可以從ESRI網(wǎng)站下載。作為方法的演示，我們簡單地用直線距離進(jìn)行計算。85下面的計算只用兩種點文件進(jìn)行模型計算：chitrtcent為消費者（人口），chizipcent為供給方（醫(yī)師）。我們繪圖時將用到案例4A中用到的多邊形圖層chitrt。第一部分：2SFCA法的應(yīng)用[可選操作]生成普查小區(qū)和區(qū)的人口加權(quán)重心：街區(qū)普查數(shù)據(jù)屬性表中包含人口數(shù)據(jù)。將x-y坐標(biāo)添加到屬性表中，將街區(qū)圖層與普查小區(qū)（區(qū)）疊加。計算人口加權(quán)坐標(biāo)：and 其中，xc和yc是按人口加權(quán)的普查小區(qū)重心坐標(biāo)，xi和yi為普查小區(qū)內(nèi)第i個街區(qū)的重心坐標(biāo)，pi第i個街區(qū)的人口數(shù)，nc普查小區(qū)內(nèi)的街區(qū)總數(shù)。上述計算可以用ArcToolbox來實現(xiàn)：調(diào)用SpatialStatisticsTools>MeasuringGeographicDistribution>MeanCenter。為了生成普查小區(qū)的重心，在對話框中，選擇普查街區(qū)的重心圖層為輸入要素，將輸出結(jié)果命名為chitrtcent，選擇人口作為加權(quán)值，普查小區(qū)編碼（即STFID碼）作為CaseField。為了生成區(qū)的重心，需要使用地圖疊加工具（見第一章第1.3節(jié)）以生成一個與區(qū)對應(yīng)的包含普查街區(qū)數(shù)據(jù)的圖層，然后使用上面的MeanCenter工具。將輸出結(jié)果命名為chizipcent，CaseField為“郵政編碼”。86計算普查小區(qū)和區(qū)之間的距離：利用普查小區(qū)重心數(shù)據(jù)chitrtcent和區(qū)重心數(shù)據(jù)chizipcent（可以從第一步得到，也可以直接利用光盤中的數(shù)據(jù)），我們可以計算居民（chitrtcent）與醫(yī)師（chizipcent）之間的直線距離。調(diào)用ArcToolbox里面的點距離工具（PointDistancetool）即可，結(jié)果保存在表中。86提取閾值范圍內(nèi)的距離：從表中選取距離≤20英里(即32,180米)的記錄，并輸出為表Dist20mi.dbf。新的數(shù)據(jù)表只包括那些在20英里閾值范圍內(nèi)的距離數(shù)據(jù)，即滿足式（5.2）給定的條件：和。一個家庭醫(yī)師醫(yī)療服務(wù)的合理閾值大致為15英里（交通路網(wǎng)距離）。我們提出20英里的搜索半徑指的是直線距離，大概相當(dāng)于30英里的交通路網(wǎng)距離。這可能是醫(yī)療服務(wù)閾值的上限。將人口和醫(yī)師數(shù)據(jù)連接到距離表：將醫(yī)師屬性表（chizipcent）和人口屬性表（chitrtcent）分別基于區(qū)和普查小區(qū)連接到距離表Dist20mi.dbf。匯總每個醫(yī)師閾值范圍內(nèi)的人口數(shù)：在第4步所得表Dist20mi.dbf的基礎(chǔ)上，按醫(yī)師位置加總?cè)丝跀?shù)，從而生成一個新的表DocAvl.dbf。其中，列數(shù)據(jù)sum_popu為每個醫(yī)師閾值范圍內(nèi)的總?cè)丝跀?shù)，即我們校正了式（5.2）中的。按醫(yī)師位置計算醫(yī)師－人口比：將醫(yī)師屬性表（chizipcent）連接到表，新增一列docpopR并按公式docpopR=1000*doc00/sum_popu計算數(shù)值。這樣，每個醫(yī)師位置都被賦予一個醫(yī)師－人口比值，即得到千人醫(yī)師數(shù)。這一步即完成了式（5.2）中的計算。將醫(yī)師－人口比連接到距離表：將上一步得到的表按醫(yī)師位置連接到表Dist20mi.dbf。按人口位置匯總醫(yī)師－人口比值數(shù)據(jù)：在上一步得到的表Dist20mi.dbf基礎(chǔ)上，按人口位置匯總醫(yī)師－人口比值docpopR以得到新的表，新表中的sum_docpopR匯總了每個居民點對所有醫(yī)師的可達(dá)性，此即為式（5.2）中的。圖5.3為用ArcGIS實現(xiàn)上述第4～8步的計算過程圖。繪制可達(dá)性地圖：將表連接到普查小區(qū)重心文件，再將連接后的文件連接到普查小區(qū)多邊形文件，即可繪制可達(dá)性地圖（參見第四章的腳注6）。88圖5.4是基于20英里閾值的結(jié)果，為單中心結(jié)構(gòu)，城市中心的可達(dá)性最高，向外則逐漸降低。本節(jié)末尾詳細(xì)討論了這個問題。8889用不同距離閾值進(jìn)行敏感性分析：利用不同的距離閾值，例如15、10、5英里等，重復(fù)上述第3～9步，可以分析距離閾值變化的敏感性。89[可選操作]估算交通時間：在普查小區(qū)人口密度數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，可以生成一個帶有不同人口密度區(qū)的圖層。將這個圖層與交通網(wǎng)絡(luò)疊加，然后，基于下面的兩個條件給每段公路賦予一個交通速度值：a.按照CFCC碼確定的道路等級；b.根據(jù)密度類型（如表5.1所示的城區(qū)、郊區(qū)或鄉(xiāng)村）確定的交通堵塞情況表5.1給出了速度確定規(guī)則。交通速度用于在最短路徑法中定義阻滯。按照第二章第節(jié)步驟即可計算普查小區(qū)重心與區(qū)重心之間的交通時間。余下的可達(dá)性計算跟上述第3～9步相同。圖5.5是用2SFCA法基于30英里閾值計算的結(jié)果。圖5.5的總體態(tài)勢與基于直線距離計算得到的圖5.4是一致的，不同的是它顯示了可達(dá)性沿高速公路延伸的情況（交通結(jié)點具有尤其高的可達(dá)性）。不同的交通時間閾值也可以用于敏感性分析。表5.2為可達(dá)性隨時間閾值在20～50分鐘之間變化的結(jié)果。第二部分：引力法的應(yīng)用引力法的應(yīng)用與2SFCA法類似，下面只列出與第節(jié)不同之出。引力法中的距離（時間）大小不受限制，至多有一個最大的距離（時間）范圍（即病人就醫(yī)的最遠(yuǎn)距離）。因此，沒有第節(jié)第3步中提取距離閾值的過程，所有計算都基于原始的距離表。90在上面第5步中，在表新增一列PPotent，按照公式PPotent=popu*distance^(-1)計算數(shù)值（這里假設(shè)交通摩擦系數(shù)為1）。然后，在新的DistAll.dbf表基礎(chǔ)上，按照醫(yī)師位置匯總PPotent值得到表DocAvlg.dbf（為了有別于第節(jié)的表，這里的表名多了個g）。數(shù)據(jù)列Sum_PPotent即為式（5.3）中的值，它是按醫(yī)師位置確定的人口勢能。90在第6步中，將醫(yī)師屬性表（chizipcent）連接到表DocAvlg.dbf。91在第7步中，將上一步得到的新表表，新增一列R，并按公式R=1000*doc00*distance^(-1)/sum_PPotent計算數(shù)值，所得結(jié)果即為式（5.3）中的值。91在第8步中，在上一步得到的新表DistAll.dbf基礎(chǔ)上，按人口位置匯總R值，并將結(jié)果輸出為表，表中的sum_R數(shù)據(jù)列即為式（5.3）中的引力可達(dá)性值。圖5.6是運算結(jié)果，它使用了普查小區(qū)和區(qū)之間的交通時間，交通摩擦系數(shù)β=1.0。在第10步中，可以通過改變β值來進(jìn)行敏感性分析，例如β在0.6-1.8之間變化，步長為0.2，計算結(jié)果見表5.2。如圖5.4、5.5、5.6所示，中心城市的可達(dá)性最高，以此向外到郊區(qū)和鄉(xiāng)村地區(qū)則不斷遞減。這在用直線距離計算的圖5.4中最明顯。主要原因在于大型醫(yī)院多集中在中心城市。圖5.5和5.6考慮了交通時間，可達(dá)性呈現(xiàn)出沿公路延伸的態(tài)勢。總體來說，正如圖5.5和5.6顯示的那樣，引力法基于連續(xù)的距離進(jìn)行計算，空間分布態(tài)勢比2SFCA更平滑。9293表5.2比較了測量可達(dá)性的不同方法。在2SFCA法中，隨著時間閾值從20分鐘上升到50分鐘，可達(dá)性的方差（或標(biāo)準(zhǔn)差）不斷下降（極值范圍也變?。纯臻g態(tài)勢變得更光滑。在引力法中，隨著交通摩擦系數(shù)β從0.6上升到1.8，可達(dá)性的方差不斷增加，這與2SFCA法中減小閾值的效果等價。總體而言（參數(shù)值在一個合理的范圍內(nèi)），引力法計算結(jié)果比2SFCA法的空間態(tài)勢要光滑，這與第5.3節(jié)中的討論一致。方法不同，參數(shù)不同，可達(dá)性得分的簡單均值也略有不同。但是，加權(quán)平均值都是一樣的，這印證了附錄5中的證明。9293在2SFCA法中，較大的時間閾值對應(yīng)于較小的可達(dá)性方差，這與引力模型中較小摩擦系數(shù)β得到的效果相同。例如，用2SFCA進(jìn)行計算時d0=50的可達(dá)性，與用引力法計算時β=1.8的可達(dá)性具有類似的方差。但是，二者可達(dá)性得分的分布態(tài)勢不同。圖為2SFCA法的可達(dá)性得分頻率分布，明顯偏向高分值一側(cè)。圖5.7b為引力法的可達(dá)性得分頻率分布圖，呈對稱的啞鈴形。將兩種方法得到的可達(dá)性值標(biāo)在同一張圖上（圖）可知，引力法傾向于夸大可達(dá)性差的地區(qū)的得分值。跟任何可達(dá)性研究一樣，由于邊緣效果的作用（可見第3.1節(jié)），解釋研究區(qū)邊界附近的結(jié)果都需要特別小心。對于本研究而言，研究區(qū)之外的醫(yī)師可能會為研究區(qū)邊界附近的居民提供服務(wù)，但是并沒有被計算在內(nèi)。同樣需要注意的是，這里只涉及到空間可達(dá)性。實際情況中，高空間可達(dá)性地區(qū)的居民（例如內(nèi)城區(qū)的人）可能并不能享受到好的醫(yī)療服務(wù)。第素在影響可達(dá)性上也扮演了重要的角色。事實上，美國衛(wèi)生部劃分了兩種醫(yī)療服務(wù)短缺地區(qū)（HPSA）：地理類和人口類。一般來說，地理類的HPSA主要基于空間可達(dá)性，人口類的HPSA則主要基于非空間因素。有興趣的讀者可以查閱Wang和Luo（WangandLuo,2005）的一篇論文，里面提出了一種整合空間和非空間因素來考察醫(yī)療服務(wù)可達(dá)性的方法。建立距離矩陣之后，我們既可以用SAS之類的統(tǒng)計軟件計算可達(dá)性，也可以自己編寫一個計算機(jī)程序。但是，這些都不及上面ArcGIS演示的案例來得簡單和直觀。上面的過程可以很容易編成一個簡單的腳本文件，進(jìn)行敏感性分析時用得著?？蛇_(dá)性分析是各種尺度研究中很常用的一個問題。例如，考察社區(qū)兒童活動場所的可達(dá)性，可以發(fā)現(xiàn)那些比較欠缺的區(qū)