在这两种类型的距离测度方法中，混合了多种基于视线和物理行程距离的可达性指标。然而很多系统的出行并不基于我们能看到的街道网络，而是依托我们看不到的线路，比如地铁，或是视线已经不太重要的线路，如公共汽车或有轨电车。总之，我们需要将这些概念引入系统并对相关差别做出明确界定，以反映基于视线或无障碍移动的混合轴线与体现平面性的线路段之间的复合。这里的应用案例是墨尔本中心区，基本布局是网格状，但周边有一条地下重轨环线。图7.9是其轴线图和平面线路网络，我们将两种类型的线路进行了区分。中央商务区（CBD）的线路形态密度比起图7.9中看到的更高，而且中心区有地面有轨电车穿过。但是真正造成区别的是地下铁路，与地面街道通过5个重要站点相连接。如果一个人希望围着中央商务区绕圈，最快和最短的方式就是乘坐这条地铁，当我们将欧几里得距离纳入考虑时，地铁就对可达性有着重要的影响。如果你希望在中央商务区观光，那么长直的街道提供了绝佳的轴向线路。因此，希望快速到达某个地点还是希望观光一些地方，就会有不同的选择。
图7.9 墨尔本中心区的街道网格及地下轨道环线
在表7.2中，我们对原始和对偶问题的各自7种可达性测度方法的关联性进行了评价。结果总体上与表7.1加桑案例非常相似，出度、步长和加权测度之间具有高相关性。而另一方面，几种欧几里得测度方法间具有高相关性，但并不与前面一组方法相关。由于每条线上的点数量分布比起每个点上的线数量来说变化更大（平面性指标Ψ=1.033说明图非常接近平面），这些原始出度的指标间形成了一组密切相关的测度方法。不过，在涉及点的对偶问题中，这些出度指标和其他两组测度方法之间的关联度很低。总之，在我们开始探讨这些测度方法的空间分布之前，我们就已经掌握，对于原始和对偶问题来说，在步长测度方法和欧几里得测度方法之间都有相同的显著区别。步长测度方法通过句法分析视线之间的远近判断接近度，这与通过线和点之间的物理距离来判断有很大区别。这一点同样也清楚地体现在图7.9中，地铁与街道系统只有几个交汇点，但是它与所交街道的相对可达性很高，大大高于那些分布更加平坦的街道交点和连接交点的线条。
表7.2 墨尔本中心区的7种距离测度方法间的关联度
图7.10展示了以线条粗细体现的线ℓi的基本出度图，以及三种关键测度方法ℓ（d）i、
和e（ℓ）i的表面图。注意铁路线路上只有少数几个点。图7.10b和7.10c显示，按照不同视线的接近度分析，用步长和加权距离可达性两种方式在中央商务区的核心区生成了最高的可达性。中央商务区物理中心的西南区表现出较低的可达性，这一区域的视线公共交点较少，主要网格被一个较窄的次级道路耦合网络所渗透。然而，当我们转向图7.10d的欧几里得距离时，铁路沿线站点附近的可达性较低，因为在这些点上可以到达的视线数量较少。(www.xing528.com)
图7.10 基于（a）出度、（b）步长、（c）加权距离以及（d）欧几里得距离的线可达性表面图
就点或街道交点间可达性的对偶问题而言，用步长距离或是欧几里得测度，二者区别甚至更加明显。图7.11a用简单的饼状图显示了每个点的线分布，在全部93个交点中，只有5个点上连接的线超过两条，这5个点上也都只有3条线。这体现了网络的平面性程度。图7.11b的步长测度与图7.11c的加权测度具有高度相关性，两者都体现出站点区域具有最低的可达性。这是因为那些区域能看到远程的点较少。而图7.11d则恰恰相反：站点的可达性很高，并且构成了中央商务区的中心地带，很多道路在站点附近相交。然而，由于设定的问题边界，图的最边缘区域在所有情况下都可达性最低。
对图7.8和7.11的加桑和墨尔本的案例进行比较很有意义，两者之间有很多有趣的比较点可供继续探索。通过分析上面两种类型的距离测度方法可以发现，我们应该采用多种句法而不是仅仅其中一种，并理解与多种句法带来的多样指标和表面图相伴随的挑战。
图7.11 基于（a）出度、（b）步长、（c）加权距离以及（d）欧几里得距离的点可达性表面图
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