这一篇是对上篇内容的继续深化，也就是sDNA “整体分析”（Integral Analysis）计算结果代表的意思，有哪些？意义是什么？

上篇文章指路：城市脉络下的空间句法：整合度与选择度的深度解析-CSDN博客

首先是对上篇文章的测量方法中后缀E、A、C、H进一步释义；

• 欧几里得度量（Euclidean），即米制距离，计算可能的实际最短距离

• 角度度量（Angular），最大限度地减少连线和交叉点的转弯数量

• 自定义度量（Custom），基于用户自定义指标

• 混合度量（Hybrid），可由用户编程

在官方公众号的中文手册里有对结果的进一步解释：sDNA|中文使用手册3-分析结果的意义 (qq.com)

这里我们挑几个指标结合实际案例来着重和具象化的解释一下；

中介中心性（Betweenness）：用于衡量网络中节点或边的重要性。它基于这样一个假设：在网络中，某些节点或边由于其位置的特殊性，更有可能成为其他节点之间最短路径的一部分。

通俗解释：假设你在一个城市里，有三个朋友分别住在不同的地方：A、B 和 C。你需要从 A 地去 C 地，但中间需要经过 B 地。如果 B 地是一个重要的交通枢纽，很多其他的朋友从一个地方去另一个地方时也需要经过 B 地，那么 B 地的中介中心性就很高。

中介中心性（BtHn），n: 表示全局（Global），我们还是接上篇文章来看厦门市的路网中介中心性值分布情况，同样采用自然间断点分级法，分为5级；

分析结果

1. 高中介中心性区域（红色）：这些区域的中介中心性值最高，表示这些节点或边在网络中作为其他节点之间最短路径的一部分的频率非常高。这些区域通常是重要的交通枢纽。
2. 较高中介中心性区域（橙色）：这些区域的中介中心性值较高，表示这些节点或边在网络中作为其他节点之间最短路径的一部分的频率较高。
3. 中等中介中心性区域（黄色）：这些区域的中介中心性值适中，表示这些节点或边在网络中作为其他节点之间最短路径的一部分的频率在合理范围内。
4. 较低中介中心性区域（绿色）：这些区域的中介中心性值较低，表示这些节点或边在网络中作为其他节点之间最短路径的一部分的频率较低。
5. 低中介中心性区域（蓝色）：这些区域的中介中心性值最低，表示这些节点或边在网络中作为其他节点之间最短路径的一部分的频率非常低。

结论：从分析结果可以看出，海沧大桥、集美大桥、杏林大桥、翔安大桥、新阳大桥是连通几个岛屿的必经之路，所以中介中心度很高，这些桥梁的是重要的交通枢纽，承担了大量的交通流量，也是拥堵的高发路段；

接近中心性（Closeness Centrality）：用于衡量网络中节点的中心性。与中介中心性不同，接近中心性关注的是一个节点能够快速到达网络中其他节点的能力，它计算了在半径为x的范围内，每条连线到达目的地的平均难易程度，越大的数值代表越远，而不是越接近，所以在结果呈现的时候需要反向排序符号；

通俗解释：假设你在一个城市里，有多个朋友分别住在不同的地方。如果你住在一个中心位置，从你的家出发，可以很快到达朋友们的家，那么你的家的接近中心性就很高。相反，如果你住在一个偏远的地方，从你的家出发，需要花费很长时间才能到达朋友们的家，那么你的家的接近中心性就低；

接近中心性（MHDn），n: 表示全局（Global），我们还是接上篇文章来看厦门市的路网接近中心性值分布情况，同样采用自然间断点分级法，分为5级，这里用了反向排序符号；

分析结果

1. 高接近中心性区域（红色）：这些区域的接近中心性值最高，表示从这些节点出发，可以快速到达网络中的其他节点。这些区域通常位于城市中心，交通便捷。
2. 较高接近中心性区域（橘色）：这些区域的接近中心性值较高，表示从这些节点出发，到达其他节点的时间相对较短。
3. 中等接近中心性区域（黄色）：这些区域的接近中心性值适中，表示从这些节点出发，到达其他节点的时间在合理范围内。
4. 较低接近中心性区域（浅蓝色）：这些区域的接近中心性值较低，表示从这些节点出发，到达其他节点的时间较长。
5. 低接近中心性区域（蓝色）：这些区域的接近中心性值最低，表示从这些节点出发，到达其他节点的时间最长，通常位于城市边缘或偏远地区。

结论：从分析结果可以看出，以岛内为中心，形成了泾渭分明的4个圈层，且越向外扩散，路网到达其他网络中其他节点的能力越低。这表明岛内中心区域的接近中心性值最高，交通便捷，可达性强，适合布局公共服务设施和商业中心；近郊区域的接近中心性值较高，交通相对便捷，还有提升空间；远郊区域的接近中心性值较低，交通不便，需要进一步优化交通网络，提高可达性；

绕行率（Diversion Ratio）：用于衡量绕行程度的指标，特别适用于在一定半径范围内评估实际路径与最短路径之间的差异，本质上是一个绕行率指标，但它在计算时考虑了节点或路段周围的一定半径范围内的路径；

通俗解释：它衡量的是在某个节点或路段周围一定半径范围内，实际路径与最短路径之间的差异；

绕行率（DivHn），n: 表示全局（Global），我们还是接上篇文章来看厦门市的路网绕行率分布情况，同样采用自然间断点分级法，分为5级；

举例说明

假设你在一个城市中，有一个节点 A，我们需要计算节点 A 在 500 米半径范围内的绕行率。

1. 确定半径范围：选择 500 米作为半径。
2. 计算最短路径：在 500 米范围内，从节点 A 到所有其他节点的最短路径长度分别为 100 米、200 米、300 米。
3. 计算实际路径：在 500 米范围内，从节点 A 到所有其他节点的实际路径长度分别为 150 米、250 米、350 米。
4. 计算绕行率：
   • 对于第一个节点：绕行率 = 150 / 100 = 1.5
   • 对于第二个节点：绕行率 = 250 / 200 = 1.25
   • 对于第三个节点：绕行率 = 350 / 300 = 1.17

分析结果

1. 低绕行率区域（蓝色）：这些区域的绕行率较低，表示实际路径与最短路径相差不大，道路布局较为直接和高效。
2. 中等绕行率区域（绿色）：这些区域的绕行率适中，表示实际路径有一定的延长，但仍在合理范围内。
3. 高绕行率区域（黄色）：这些区域的绕行率较高，表示实际路径相对于最短路径有显著的延长。
4. 非常高绕行率区域（橙色）：这些区域的绕行率非常高，表示实际路径与最短路径有极大的差异，道路布局较为曲折。
5. 极高绕行率区域（红色）：这些区域的绕行率极高，表示实际路径与最短路径有极大的延长，道路布局非常曲折。

结论：从分析结果可以看出，黄色的部分相对来说是道路比较曲折，多为弯弯绕绕的道路，一定程度上反映了这些道路的直线系数不高。这些区域可能需要进一步优化道路布局，以提高交通效率和减少拥堵。

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