1.1研究目的与意义

时空可达性以及最优路径分析都是目前地理学家和地理信息科学研究人员深入研究的热门领域。但在非均质环境中，对于决定时空可达性的关键因素步行速度的研究却不多。已有的最优路径分析与研究也大多侧重于进行最短路径的研究或者算法效率的优化，将地形坡度等其他影响因子综合考虑在内的研究尚少。步行是人们在非均质地理环境下执行抢险、救援任务，开展科学研究，以及进行休闲锻炼活动的重要方式，其中对步行速度的考虑和研究在上述应用环境中对于更快更准确的搜寻和救援目标、进行山地或林地环境中的最优路径规划、以及在最节省能量的情况下达到休闲的目的或在最耗费能量的情况下达到锻炼的目的等是不可或缺的。因而研究在非均质地理环境下的步行速度对于基于时空可达性分析或最优路径分析的相关研究与应用具有重要意义。首先，在非均质环境中，不同的坡度对人步行速度会产生一定的影响。结合现实情况以及国内外已有研究，例如土地利用与土地覆盖类型、不同等级的河流和公路、人工修筑的地面基质，以及步行中的能量消耗都会对步行速度产生一定的影响。将上述因素考虑在内，建立起一个量化的综合步行速度计算模型，就可以更精确地计算山地两点之间的最小成本路径或者可达性，并在保证路径成本最小和可达性的情况下清楚地获取路径中各点的步行速度情况。因此，本文主要针对非均质地理环境来进行步行速度的研究，在理论分析的基础上，建立量化的非均质环境中步行速度计算模型，为山地的可达性和最优路径的选取提供数据支撑。

1.2国内外研究现状

现阶段，已有许多学者对于非均质环境下的时空可达性和最优路径选择进行了比较深入的研究。杜雪梅等以四川省为例进行了区域可达性与旅游景点空间分布关系的研究；李成以以陕西米脂银南新区为例进行了山地城市中步行行为特点及系统优化设计的研究；石俊卫、赵德群等结合步行速度和坡度的关系式进行了山地最优路径分析；冯红霞、严瑞等则结合一系列能量消耗模型进行了路径分析算法研究；陈玥璐等设计了一系列步行最优路径分析方法，通过建立综合可行性栅格和结合改进后的A*算法进行了林区最优路径模拟实验。Tobler, W.等给出了坡度与步行速度的计算模型；Minetti, A. E对步行能量消耗模型进行了详尽的研究；Isabelle D. Wolf、W.G. Rees等利用了步行能量消耗模型，进行了步行等运动的能量消耗预测和健康与幸福感指标评估，以及山地区域的最小能耗路径选取；Chiou CR等基于坡度数据的步行速度和能量消耗模型，结合已有矢量路网，进行了最省时间和最耗费能量路径的选取与分析；Doherty P J等进一步地考虑了土地利用与土地利用覆盖因素，设定了阻抗因子，构建了步行成本模型，对Yosemite国家公园内搜寻到走失目标的概率以及可能搜寻到的区域进行了分析；Nasir, Mojdeh等人借助最优路径算法对行人路线行为进行了建模和预测；J. Schamel, H. Job等基于样本运动的GPS轨迹，通过回归建模和网络分析考察了坡度，土地利用和海拔等环境特征以及年龄对步行速度的影响。上述研究为本文提供了许多研究方向与思路，本文拟将上述研究中的相关研究方法结合起来，以更好地建立量化的非均质环境中步行速度计算模型，进行非均质环境中的步行速度模拟与计算。

2. 研究的基本内容与方案

基本内容：基于以上研究目的与意义以及国内外研究现状，拟将已有研究的坡度与步行速度模型、步行能量消耗模型、土地利用土地覆盖与地表基质、最优路径算法、可达性分析方法等结合起来，依照以下技术方案，可基于Visual Studio和Arc Engine集成开发平台，结合建立好的量化的非均质环境中步行速度计算模型，对选定研究区域进行随机/最优路径的选取和路径各点步行速度的计算。

技术方案:

（1）获取研究区DEM数据与遥感影像数据；

（2）根据DEM数据获取坡度，坡向和高程信息，根据遥感影像数据确定地物（或土地利用和土地覆盖）类型；

（3）建立简单的步行速度模型（步行速度与坡度关系）；

（4）确定地物阻抗因子，建立地形成本地物成本的计算模型；