城市建成環境綠色交通系統優化方法研究綜述

王月濤 田昭源 薛濱夏 李洪晶 馬濤

摘要：城市綠色交通系統包括軌道交通、公共汽車運輸、共享單車和慢行步道等多層次復雜系統，具備實用性、便捷性、經濟性及可持續性等多重特性，對于當前城市建成環境的低碳節能具有十分重要的意義。目前國內外相關領域的學者從多個角度和側面對綠色交通體系優化進行了研究，形成了針對某些具體問題的分析和優化方法。以供需關系為基本線索，將城市綠色交通系統優化歸結為交通承載力、交通需求量、耦合分析、多目標優化4個主要方面，歸納有關的研究與實踐取得的成果。從宏觀和微觀兩個視角評價現有研究存在的問題，并指出未來研究發展趨勢。最后綜合各技術的特點與優勢，提出基于供需關系的城市建成環境下綠色交通系統優化框架。

關鍵詞：城市綠色交通系統；城市建成環境；供需匹配；優化方法

文章編號 1673-8985（2023）06-0011-07 中圖分類號 TU981 文獻標志碼 A

DOI 10.11982/j.supr.20230601

0 引言

能源的不合理使用產生了大量二氧化碳，是造成全球氣候變暖的重要原因[1-2]。交通運輸領域的碳排放量占據全球工業碳排放總量的14%，且占用全球近20%的能源資源[3]。特別值得注意的是，其中近一半的排放貢獻來自乘用車輛[4]。隨著交通領域碳排放不斷攀升，迫切需要采取有力措施來有效解決這一問題。

城市綠色交通系統為解決交通碳排放、減輕交通壓力等問題提供了切實可行的解決方案[5]3。這一綜合性城市交通方案旨在降低交通擁堵和能源消耗，推動環境保護，同時節省建設成本[6]。綠色交通具備低成本、低能耗和空間效率高等特點，從而確保便利、安全、高效、低污染、以人為本以及多樣化的城市交通系統，這是實現城市可持續發展的關鍵一環[7-8]。

1994年，Chris Bradshaw首次提出綠色交通等級體系，其優先級從高到低分別為步行、自行車、公共交通、共享汽車，最后是單人駕駛汽車[9]59。綠色交通系統作為一個新概念和實踐目標，融入了人居環境的發展趨勢，以公共交通為主導，與生態環境和城市發展相互協調。綠色交通概念與可持續發展理念共同涌現，標志著由“以車為中心”向“以人為中心”的過渡。建設綠色交通系統有多重益處，包括充分集約利用道路資源以減輕交通堵塞，降低能源消耗以實現節能，減少廢氣排放以改善空氣質量，減少碳排放從而應對溫室效應，同時構筑宜居城市環境，提高市民健康水平。與此同時，城市綠色交通的發展也是一項重要措施，有助于節約能源、減少碳排放和PM2.5排放、改善環境質量[9]58。

然而，目前對于如何在不斷變化的城市發展背景下，動態優化城市綠色交通系統以適應交通需求變化的問題的認識不夠系統和深入。城市化進程迅猛發展，城市人口不斷增加，城市建成環境持續演變，這導致城市交通需求的分布不斷變動?，F有城市綠色交通系統難以充分適應當前不斷變化的交通需求格局，致使供需匹配不平衡。為解決這一問題，本文旨在回顧國內外關于城市綠色交通系統優化的實證研究，以整個城市綠色交通系統為研究對象，側重探討在建成環境下，如何改善城市綠色交通系統的供需匹配和空間布局問題。

1 城市建成環境與綠色交通系統的關系

1.1 建成環境解析

建成環境涵蓋了人類生產和生活活動的多個方面，包括社會、經濟、交通及環境等多個維度。建成環境的特征在不同的空間地理位置下呈現出差異，這些特征的變化性質受到地理位置的影響。在地理學領域，這種變化性質被稱為空間異質性，用來描述地理現象在空間上的變化和差異[10]4。從統計學的角度來看，這種性質被稱為空間非平穩性，指的是由于地理位置的變化導致變量之間關系或結構發生變化[10]7。

對交通領域而言，城市建成環境在很大程度上塑造了城市內功能的分布、人口的聚集程度及發展水平，進而決定了不同地理位置的交通需求情況。建立適宜的城市綠色交通系統，首要前提是準確獲取各地交通需求量的空間分布情況。

1.2 城市綠色交通系統解析

城市綠色交通系統是一個包括軌道交通、公共汽車運輸、共享單車和慢行步道的多層次復雜系統，具備實用性、便捷性、可持續性及經濟性等多重特征，涉及政府、用戶、企業和其他相關主體[9]60。該系統旨在充分發揮軌道交通、公共汽車、共享單車和慢行步道等交通方式的作用，根據交通類型合理分配出行需求，滿足不同人群的交通需求，并有機地連接成一個有序的出行系統[9]60。

現有城市綠色交通系統的布局決定了各地理位置的綠色交通承載能力。為了對城市綠色交通系統進行優化，還需要整合各層次的交通數據，通過軟件模擬，分析現有城市綠色交通系統的綜合承載能力在空間上的分布情況。

1.3 供需關系分析

城市建成環境與綠色交通系統之間存在著密切關系，它們共同影響著交通承載力的供需關系。具體而言，建成環境塑造了交通需求量在時間和空間上的分布，而城市綠色交通系統則決定了交通承載力在時間和空間上的分布。

供需平衡是城市綠色交通系統設計、評價與優化的重要標準[11]88。交通供給不足便會壓抑市民的出行需求，增加居民私家車出行的概率，進而增加碳排放；交通供給過剩則會帶來城市資源的極大浪費，增加建設和運營階段的能耗和碳排放。

供需指數ε是評價交通承載力供需平衡的指標，常用于判別交通的供需平衡情況[11]90，是交通承載力Cmax與交通需求量Vmax的比值，計算公式如下。

當0.8<ε<1.1時，表示交通需求與承載能力適度匹配，無需進一步調整。在ε≥1.1的情況下，綠色交通系統的最大承載能力顯著超出區域的交通需求，因此系統存在一定程度的冗余，需要考慮減少班次、站點和規模。而當ε≤0.8時，表明綠色交通系統的最大承載能力遠低于該地區的交通需求，因此需要采取措施增加班次、站點和規模，以滿足日益增長的出行需求。

1.4 供需匹配優化

城市綠色交通系統作為一個包含多種交通方式且涉及多個主體的復雜系統，其調整完善需要在優化供需匹配關系的基礎上，綜合考慮實用性、碳排放、能源消耗、經濟性等多種因素，以追求全局最優的解決方案，滿足不同主體的需求。

2 基于供需匹配的綠色交通系統優化方法研究進展

基于供需關系對已建成城市綠色交通系統的優化方法包含多個方面，可以按照優化步驟劃分為交通需求量計算、交通承載力計算、耦合協調分析和多目標優化等4個方面。其中，交通承載力和交通需求量是評估系統可持續發展能力的基礎[12]。耦合協調分析用于驗證系統的供需匹配關系是否合理。多目標優化則需要綜合考慮多個因素，以選取最佳的優化方案。

2.1 交通需求量相關研究

宏觀研究內容上，隨著交通方式的多樣化發展，建成環境下的交通需求測量方法正逐步從單一、抽樣、靜態的方式，轉向更為多元、綜合和動態的方向[13]。在此背景下，Wang等[14]對城市交通流的時空特征與建筑環境的相關性進行研究，提出一種改進的重力模型，用以估算特定范圍內的城市交通流量。該重力模型是基于局部引力和引力范圍的測量方法。然而，由于此方法的模型構建依賴于假設，與實際交通需求之間存在顯著誤差。為解決這一問題，可以借助實際交通需求的調查實現有效校準。

微觀調查方法上，Belokurov、Evtiukov等[15-16]將問卷調查、現有道路擁堵調查和網絡數據測量相結合的方法應用于道路交通安全研究領域。然而，這些方法需要大量的人力和財力，對大城市而言，需要2 000—5 000名參與者，費用在140—200元之間，因此在綜合客運調查方面并不適用[17]。同時，基于GPS和IC數據的調查方法也存在局限性。雖然GPS數據可以顯著降低交通需求測算的成本，但道路上只有少數車輛（主要是出租車）貢獻了大部分乘客數量。通過GPS數據來準確確定乘客數量也是相對困難的[18]。另一方面，IC數據雖然能夠提供更準確的乘客數據，但同樣存在不完整的問題，因為乘客只能在已有的線路和站點上選擇出行，無法反映線路以外的交通情況。

通過使用人口熱圖測量交通需求，可以有效避免上述問題。人口熱圖是一種利用移動信令數據從不同位置獲取信息，并將其轉化為熱圖以顯示每個位置的人口密度的方法，直觀地反映了人口在時空上的分布情況。作為一種新興的研究來源，人口熱圖在應用上具有顯著優勢，包括隨機性、時效性和空間性[19]。其工作原理基于GIS平臺上的格網計算器，通過在固定的時間間隔內計算地圖上相鄰位置之間的人口密度差異，從而記錄每個位置的人口密度變化情況。進而，可以將人口密度變化作為衡量每個位置交通需求的指標。

目前，人口熱圖已逐漸在交通領域得到應用，主要原因是我們能夠通過捕捉人口熱圖的變化，消除對特定交通運輸類型的限制，更準確地反映不同地區的人口變化情況，從而使其適用于計算和分析各種交通運輸方式的綜合承載能力。舉例來說，張海林[20]運用人口熱圖方法來提取人口活動，并驗證了其有效性，結果顯示該方法具有測量成本低、數據量大、覆蓋面廣、時效性強、動態性強等優點。

2.2 綠色交通系統承載力相關研究

在宏觀研究對象上，對已建成的交通承載力的計算主要集中在單層交通網絡，而綜合考慮多種交通方式以衡量混合承載能力的方法仍不夠完善。在微觀技術上，早期的宏觀模型將交通描述為一個統一的流量，并使用流量、速度和密度等指標來定義交通流的特征[21-22]。Ali、Chowdhury等[23-24]運用深度神經網絡來預測每條道路的交通流量。盡管如此，這些方法無法區分不同層次的交通網絡，更不用說進一步將承載能力分解為各種網絡的承載能力以進行分析和優化。將城市綠色交通系統的每一層視為一個拓撲復雜網絡，有助于分析和優化其結構。復雜網絡分析方法是一種用于分析復雜系統網絡拓撲特征的方法，已逐漸應用于交通網絡的研究。例如，Dang等[25]分析了中美航空客流的復雜網絡，證明其邊權重分布和節點權重分布遵循冪律分布特征。Feng等[26]以列車和客流為權重對北京軌道交通網絡進行建模，證明該網絡具有冪律分布和顯著的無標度特性。Levinson、Strano等[27-28]解釋了城市網絡的增長及其對效率和舒適度的影響。然而，這些研究沒有區分不同層次的交通網絡，也沒有通過研究耦合關系來獲得宏觀和整體的網絡特征。此外，由于缺乏全面的分析方法和準確表達時空交通承載力分布的手段，這些方法無法用于指導具體城市綠色交通系統的優化設計。

為了解決這些問題，多層網絡分析方法應運而生[29-31]。Criador、Aleta、Wu等[32-34]詳細總結了不同領域多層網絡的各種模型、動力學和統計屬性計算方法。Buldyrev、Ding等[35-36]研究了鐵路、城市街道和公共交通之間的相互作用。這些研究將復雜網絡映射為單層加權網絡，并考慮了交通網絡之間的耦合關系，有助于將各層綠色交通視為統一的整體，為分析城市綠色交通系統的承載力奠定了基礎。

2.3 耦合協調分析相關研究

耦合協調分析是分析交通承載力時空布局合理性的有效方法。謝奔一等[37]運用系統科學理論和剪刀差分析了交通運輸與經濟之間的耦合關系。韓瑞玲等[38]應用耦合協調度模型和剪刀差法，分析了石家莊市經濟、交通和環境3個系統的相互作用、演化方向和演化速率。陳果等[39]運用熵權法、耦合度法和耦合協調度模型，分析了交通運輸與經濟之間的耦合關系和協調發展程度。然而，這些研究主要集中在交通與其他系統之間的耦合關系，忽略了對交通系統內部凝聚力的分析，同時也忽視了交通承載力的疊加效應。

地圖疊加法可以靈活地分析相似或不同類型網絡之間的耦合作用。McHarg[40]最早運用疊加了不同層次、顏色和透明度的地圖，以評估景觀價值并揭示景觀元素的相互作用模式，形成“千層餅模型”。保羅·奧利弗隨后利用地圖的耦合和疊加方法，研究各種自然和文化現象。近年來，荊欣欣等[41]將地圖疊加法運用在社區空間研究上，對社區空間變化進行疊加，進而確定社區重要的可視域群。借助GIS技術的發展，結合地圖疊加方法和格網計算器，可以量化地圖疊加效果。不同的地圖圖層可以進行加減乘除操作，從而實現多層復合交通承載能力和需求水平的耦合分析。通過將各地理位置的交通承載能力除以對應的交通需求量，可以得到各地理位置的匹配指數，進而將交通承載力供需匹配狀況空間可視化，并引導生成多個備選方案。

2.4 多目標優化相關研究

在宏觀優化目標選取上，需要根據城市綠色交通系統的組成、特點和影響，綜合考慮乘客需求、能源消耗、碳排放和經濟等因素。陳皓等[42]研究指出，影響公交線網優化的主要因素包括乘客數量、乘客分布和線路需求分布。公交線路的優化原則是方便、經濟和可持續。當前城市綠色交通系統優化所面臨的主要問題包括線網布局不合理、密度低、重復率高和公交盲區。Aleta等[43-46]認為不同流量層的合作強度對網絡耦合關系有影響。中國交通低碳轉型發展戰略與路徑研究課題組[5]16認為，中國各級交通網絡高度系統化，但不同類型的交通工具之間需要更有吸引力的聯系。程東祥[47]指出，目前的交通方式對中國的環境和資源構成了巨大威脅，交通行業的碳減排迫在眉睫?？傊?，在優化城市綠色交通系統時，需要綜合考慮實用性、供需匹配性、有效銜接性、可持續性、經濟性等多方面的約束條件。以上性質分別可用有效服務人數、連接度、能耗、碳排放和利潤等數據來代替。

在微觀優化方法的選擇上，由于優化方法的局限性，現有研究難以同時超越3個不可或缺的設計優化目標。Lin等[48]使用遺傳算法優化貨運碳排放。M. Che Polak等人和Dennis Dreier等人運用控制變量研究設備、路線、人員等因素對運輸碳排放和成本的影響。然而，這些研究的優化目標較少，不適用于多約束條件下的城市綠色交通系統優化。Ahmed[49]使用加權方法優化交叉口的安全性、機動性和可持續性。Wang等[50]采用模擬退火算法和蟻群算法優化網絡、頻率、時間和公交路線。Ma等[51]利用蟻群和遺傳算法綜合多個指標規劃城市路徑。這些方法可以同時優化多個運輸系統目標，但它們都基于假設函數進行計算優化，導致優化方案與實際情況存在較大差距。分層序列法可以有效解決這些問題。該方法基于仿真指標逐層選擇優化方案，最終結果更接近實際需求。分層序列法由Bracken等人提出，也被稱為優先方法，用于解決多目標問題[52]。多個目標根據優先級劃分為不同的級別，總是在前一個目標最優解的集合中尋找下一個目標最優解，直到找到全局最優解[53]。

3 城市建成環境綠色交通系統優化方法的現狀分析

本文在深入分析和解讀相關文獻的基礎上，全面總結了國內外城市綠色交通系統優化方法的研究現狀。通過對交通承載力量化、交通需求量量化、耦合協調分析方法和多目標優化方法等關鍵技術進行詳細探討，揭示了這些方法在學術界的關注點、技術特點、科學價值及實際應用意義?；谏鲜鱿嚓P研究工作的分析，總結當前研究存在問題如下。

3.1 宏觀問題

（1）綜合性方法不足：盡管已經有一些方法應用于城市綠色交通系統優化，但仍缺乏能夠綜合解決多層次、多因素復雜性的方法?，F有方法往往是針對特定問題或特定層次的，缺乏整體性的綜合方法。

（2）現實情況假設簡化：部分現有方法對現實情況進行了過于簡化的假設，導致優化方案與實際應用之間存在一定的差距。這可能會限制優化方案的實際效果和可行性。

（3）未來發展因素考慮不充分：許多研究沒有充分考慮未來城市發展的變化因素，如人口增長、技術創新等[54]。這可能導致優化方案在未來情境下的適用性不足。

3.2 微觀問題

（1）關于交通需求量的量化研究尚未完善，尚未形成公認的理論方法體系。目前，交通需求量主要通過車流量統計、公交刷卡數據、出租車GPS數據等方法進行量化，但這些方法存在數據采集成本高、數據量有限、數據類型單一等問題，無法完整地測量城市地理位置的綜合交通需求量?；谌丝诿芏茸兓康姆椒ㄓ糜谟嬎愀鞯乩砦恢玫目偨煌ㄐ枨罅?，能夠對上述方法進行補充。

（2）交通承載力存在多種測量標準和方法，使得承載力的量化不夠精確?，F有的交通承載力測量方法關注于車流量、速度和密度，但忽略了車輛的實際承載人數?，F有的基于軌道頻率和承載人數的方法僅適用于單一數據類型，無法綜合考慮多種交通方式，也不能準確計算城市綠色交通系統的綜合承載力。

（3）關于耦合協調分析的量化研究，目前主要集中在將交通與經濟、人口、建筑密度等非交通要素進行耦合分析。然而，針對交通承載力的供需關系的耦合協調方法尚不夠系統，且現有的耦合分析尺度較為宏觀，雖能分析整體交通發展狀況，但對于各地理位置交通協調度的準確評價較為有限。

（4）關于多目標優化的方法，目前仍存在局限性，現有的優化目標通常局限于3個以內，無法充分適應城市綠色交通系統的多層次特性，以及涉及多個主體的特點。同時，目前所使用的技術手段較為滯后，較少使用智能和前沿的先進科學方法，因此需要引入其他學科的方法，以增加優化的目標數量和效率。

綜上所述，盡管在城市綠色交通系統優化方面取得了一些成績，但仍需要解決上述問題，進一步完善方法與研究，以推動城市綠色交通系統的可持續發展。

4 新方法建構

本文在對現有相關研究進行歸納、分析與評價的基礎上，綜合各先進技術特點與優勢，建構了基于供需平衡的城市建成環境下綠色交通系統多目標優化框架（見圖1）。該框架包括交通需求測算、交通承載力測算、耦合協調分析、多目標優化4個步驟。

4.1 案例概況

本文以深圳市坪山區為例檢驗了方法的有效性。坪山區位于廣東省深圳市東北部，總面積166 km?，常住人口56.65萬人。

選取坪山區作為案例研究，是基于以下3方面原因：（1）深圳市坪山區作為中國一線城市地區，其綠色交通系統的建設對其他城市具有示范作用。城市政府重視該地區的城市綠色交通系統建設，且具有優化的可行性。（2）該地區快速發展，導致城市綠色交通系統供需關系不斷變化，具有較大的優化潛力。（3）該地區城市綠色交通系統齊全，具有城市綠色交通系統優化的基礎。

4.2 方法流程與應用

首先，每隔一段時間記錄一次人口熱力圖，通過GIS中的柵格計算器計算人口密度在不同時段各地理位置的差值，估算各地理位置的交通需求，得到交通需求時空分布圖（見圖2）。

其次，將路線、班次、載客量等數據導入GIS平臺，運用核密度分析方法分別計算各層交通網絡的承載能力。在GIS平臺中運用柵格計算器，將各層交通的承載能力按照空間位置疊加，計算城市綠色交通系統綜合承載力時空分布圖（見圖3）。

然后，運用GIS平臺柵格計算器，將交通需求時空分布圖除以交通承載力時空分布圖，得到各地理位置的承載力供需指數，并根據供需關系調整現有城市綠色交通系統的站點分布、班次和線路（見圖4）。

最后，研究運用層次序列法，分別對備選優化方案的服務人數、連接度、能源消耗、碳排放量、利潤指標進行篩選和優化，生成最佳優化方案。

優化結果表明：坪山區城市綠色交通系統高峰期服務人數從28 865人增加到31 956人，公交車附近共享單車站點數從81個增加到345個，能耗減少2 179 kg，碳排放減少131 kg，利潤增加6 875元。

4.3 方法優勢

該框架相比現有的優化方法具有以下優勢：（1）利用人口熱力圖的變化量實時直觀地反映各站點的實際交通需求，減少了交通需求調查所需的人力物力成本，提高了調查的準確性。（2）將城市綠色交通系統視為一個統一的整體，利用核密度分析與柵格計算器，計算了城市綠色交通系統綜合承載力時空分布。（3）采用柵格計算器耦合分析承載力的供需關系，便于準確識別和量化各地理位置交通承載能力的冗余或短缺環節。（4）利用層次序列方法對城市綠色交通系統進行多目標優化，綜合考慮服務人數、銜接性、能耗、碳排放、經濟性等5個因素，選出全局最優解集，有效增加了城市綠色交通系統的目標數量?？傊?，該框架降低了數據測量成本，增加了分析的準確性與優化目標的數量。

5 總結與展望

本文在分析城市建成環境與綠色交通系統的相互作用關系的基礎上，以供求平衡為線索，梳理了現有城市綠色交通系統優化方法的進展、現狀與問題，在前人的研究基礎上建立了基于供需平衡的城市綠色交通系統的優化方法，并結合實踐案例驗證了方法的有效性。本文從系統的視角對城市綠色交通系統優化方法進行梳理、分析與優化，有利于決策者科學決策，促進城市道路交通資源的優化配置，加強城市生態環境的保護和建設，有助于城市可持續化和低碳化發展。

根據研究進展和現狀分析，并依據城市綠色交通可持續發展的原則，得出未來研究趨勢有以下5方面：（1）拓展交通需求量計算方法：在考慮交通需求量時，需將時空變化納入考慮，將各地理位置的交通需求量定位到空間中。整合不同交通類型的需求量數據，如軌道交通、車輛交通、慢行交通等，以減少調研成本，提高估算效率與準確性。（2）完善交通承載力計算方法：將城市綠色交通系統視為整體，考慮其時空變化，提高交通承載力的量化精度。通過將不同交通網絡層次的承載能力定位到空間上，結合發車頻率變化對交通承載力的影響，計算整體交通承載力。（3）優化供需關系耦合分析方法：加強交通承載力的供需耦合分析精度，考慮不同時間段和地點的承載力供需關系。選取交通需求量最高的時間段，驗證城市綠色交通系統承載力的空間布局合理性。（4）擴展多目標優化方法：引入其他學科領域的多目標優化方法，擴大優化目標范圍，考慮政府、企業、使用者等多方需求，制定滿足節能、經濟、適用性等要求的優化方案。（5）構建基于供需平衡的綠色交通系統優化體系：基于理論與應用研究成果，開發基于GIS平臺的仿真軟件，實時提供交通系統承載力的供需關系，并給出相應的優化建議。