基于職住分離的超大特大城市交通擁堵碳排放機理研究

王睿 柯嘉 張赫

摘要：以天津市為例，采用早晚高峰OD數據、百度地圖實時擁堵數據及POI數據等多元數據，運用核密度分析方法提取天津市早晚高峰時段“郊住城職”典型通勤行為線路，分析職住分離、道路擁堵對碳排放的影響機理。研究發現，職住分離下的通勤路線主要集中于城郊“住”空間與6—8 km外的中心城區“職”空間之間。職住空間各自高聚集且在一定距離下相對分離會造成通勤路線重疊短時集聚，從而產生擁堵碳排放，但早晚高峰擁堵碳排放特征及形成機制有所差異?！敖甲　敝苓呁恋毓δ?、交通組織和公共交通設施在早晚高峰對擁堵碳排放產生差異化影響，如果增加道路網密度及公共交通站點可達性，那么無論早晚通勤均可有效降低擁堵碳排放。以期為大城市功能疏解和交通改善提供決策參考。

關鍵詞：交通碳排放；交通擁堵；超大特大城市；職住分離

文章編號 1673-8985（2023）06-0033-07 中圖分類號 TU984 文獻標志碼 A

DOI 10.11982/j.supr.20230604

0 引言

交通運輸部門的溫室氣體排放量占全球總溫室氣體排放量的23%，是全球第3大溫室氣體排放源。根據國際交通論壇（ITF）數據，通勤交通在一些大城市中所占的比重可以達到30%以上[1]。職住分離會通過長距離通勤直接導致碳排放增加，同時也有研究表明大城市職住分離導致的交通擁堵問題更不容忽視。我國交通高峰期城市機動車年CO2排放總量是暢通狀態下的4.51倍[2]167，可見職住分離會通過增加交通擁堵而加劇碳排放增長。這種現象在我國如北京、上海、香港、廣州、天津等超大特大城市具有普遍性，也是交通碳減排的關鍵性問題之一[3]。然而，隨著超大特大城市整體結構日益穩定，職住分離成為普遍且難以逆轉的空間治理難題。針對某類職住分離典型行為的功能疏解和交通改善，對于減少交通碳排放、優化城市結構具有重要意義。

在既有研究中，不同領域關注職住分離、交通擁堵和碳排放三者之間關聯問題的切入點有所差異[4-5]。從城市結構性調控角度，長久以來職住空間結構與城市交通擁堵的影響關系是規劃學界的研究熱點。通過職住均衡化布局減少長距離通勤、改善擁堵是普遍共識性的空間規劃解決方案[6-8]。在此基礎上，大量研究成果關注于職住分離的測度方式[9-10]、職住空間的特征與影響因素[11]、職住分離下的通勤模式[12-13]，[14]28等，但多通過統計或調研數據，以城市、區或街道為研究單元進行職住分離測度[15-16]，更精細的研究尺度較少涉及。而從交通碳排放降低的角度，由于擁堵造成碳排放增長劇烈，交通擁堵碳排放的核算方法近年成為研究熱點[17-20]，其中采用大數據方法測度實時擁堵碳排放很好地解決了擁堵碳排放測度的準確性與精細度[2]169。

以上兩個研究方向均針對交通擁堵這一共同焦點，但仍從成因與結果不同角度分別解析，少有將職住分離、交通擁堵和擁堵碳排放三者相結合的研究成果。這是由于三者的關聯性研究多涉及人的出行行為路徑，需要較為精細的數據和方法支撐。但現有研究多停留在1 km×1 km左右的街道及以上的行政區域尺度，較少涉及300—500 m范圍所對應的典型社區或街區尺度，導致跨行政區域的典型職住集中區的識別度較差。而實時擁堵數據雖然可較好地解決某條道路碳排放的實時核算，但其仍較少考量與人的出行行為路徑的關聯性。

因此，本文以超大特大城市的典型職住分離現象之一——“郊住城職”現象為切入點，以初步揭示該現象下的交通擁堵碳排放機理為研究目標。采用天津市早晚高峰500 m×500 m精度的交通起止點調查數據（Origin-Destination Data，OD）、百度地圖實時擁堵數據及地圖興趣點數據（Point of Interest，POI）等多元大數據，識別“郊住城職”典型區域，建立職住分離典型通勤路徑的識別方法。重點探索超大特大城市近郊區居住空間向城市中心區遠距離通勤的集中路線特征、典型路線產生的擁堵碳排放空間分布及其空間影響因素，由此為超大特大城市功能疏解和交通改善提供方法及理論支撐。

1 研究方法

1.1 “郊住城職”典型通勤路線提取方法

（1）早晚高峰典型O點、D點選取

首先，獲取2023年3月某個工作日（非疫情期間）全天OD數據，OD矩陣為500 m ×500 m。根據天津市公安交通管理局發布的規定可知，早高峰時間段為7： 00—9： 00，晚高峰時間段為17： 00—19： 00。選取7： 00、8： 00、9： 00，以及17： 00、18： 00、19： 00的OD數據。其次，在ArcGIS中導入天津市土地利用現狀shp文件及OD數據表，將O點（早高峰）或D點（晚高峰）經緯度設置為點要素的經緯度坐標，選擇近郊環城四區所有居住用地面要素作為裁剪要素，裁剪后獲得可能存在的所有早高峰起始點（O點）和晚高峰到達點（D點）位于環城四區居住用地的OD鏈條，可初步設定為早高峰時段或晚高峰時段“郊住城職”OD數據篩選集，從而選取典型通勤線路。最后，對具有早晚高峰相同O點和D點的坐標進行融合作為早晚高峰典型O點、D點。

（2）典型通勤路線提取

由于OD數據中有較多冗余數據以及時點切割問題，會存在大量非確定職住點位問題。因此，首先篩選典型通勤路線。根據職住分離的研究，職住分離度一般最小達到2 km[21]，本文將此限度稱為職住分離閾值。將OD距離小于2 km的典型鏈條進行剔除，剩余典型OD鏈條按照出行人次由高到低排序，采用自然斷點法將鏈條分為5類。我們將OD鏈條具有最高重疊度的一類鏈條且D點（晚高峰O點）落在中心城區非大型居住區域范圍內的OD鏈條定義為典型職住分離鏈條。而在數據處理過程中發現，第一等級即出行人次最高的類別與其他4等級的出行人次具有較大的數量級差別，首位度較高。一定程度上證實了“郊住城職”典型通勤鏈條的存在。因此，可將該類別中的數據設定為“郊住城職”典型通勤路線。隨后，將鏈條兩端OD點坐標進行坐標轉換，基于Python導入OD點坐標，向高德開放平臺查詢駕車路徑規劃，并要求返回距離優先路徑，由此得到典型通勤線路的私家車駕駛路線。

1.2 通勤擁堵碳排放系數計算方法及數據獲取方式

（1）通勤擁堵碳排放系數計算方法

結合既有研究中對擁堵碳排放的計算方法[23]，[24]46和所采用的數據基礎特征，本文不考慮通勤碳排放中私家車型號、汽油標號等因素的影響作用，僅考慮擁堵本身造成的通勤碳排放影響，因此采用擁堵碳排放系數，即通勤路線全程實際出行碳排放總量與非擁堵情況下出行碳排放量的比例作為衡量通勤擁堵碳排放的數值。因此擁堵碳排放系數可由通勤路線中不同擁堵等級碳排放系數進行計算轉化。具體計算公式如下：

（2）通勤擁堵指數的數據獲取方式

創建50 m×50 m的漁網，運用漁網對線要素進行標識分割，并獲取中點坐標?；赑ython，以每個中心點坐標為查詢點，查詢范圍半徑設置為30 m，運用百度開放平臺進行擁堵狀況獲取，返還結果為csv文件，內容包括路況擁堵數值（1—4）（1為暢通，2為緩行，3為擁堵，4為嚴重擁堵）。在ArcGIS中，將不同擁堵數值的路況與標識路徑相連接，按擁堵數值1、2、3、4分為4類路徑；將4類路徑分別與規劃路徑進行相交，融合ID相同的擁堵路段，計算不同擁堵指數的長度總和，由此可以得出單條路徑下不同擁堵數值的長度，即可通過公式（1）進行計算。

1.3 擁堵碳排放特征分析方法

核密度估計（Kernel Density Estmation，KDE）認為在一定的空間范圍內，不同的地理位置上發生的概率是不一樣的，如果在某一區域內其事件發生的次數較多則認為此區域內此事件發生的頻率高，反之則低。核密度估計可有效反饋典型通勤路線中擁堵碳排放的空間聚集特征及分布情況。根據百度慧眼大數據平臺對天津城市近郊16個不同區位居住區樣本進行私家車交通方式數據分析可知，不同地區私家車出行比例總體接近17%—21%，不存在地區間差異[24]51。因此，本文假設典型出行路線的人次相對比值可代表私家車出行路線選擇的相對比例不做差異化處理。具體計算公式如下：

1.4 典型影響因素分析方法

（1）影響因素指標體系

“郊住城職”現象是由于城鎮化向郊區蔓延聚集，近郊居住用地被大量開發所致。而相對于設施較為完備、土地集約開發的“城職”區域，“郊住”區域開發相對更為粗放，其周邊的土地利用、交通組織和公共交通設施等建成環境仍具有較大的可更新潛力，也是影響通勤選擇方式和通勤路徑的主要因素。因此，本文主要研究“郊住”空間周邊對通勤擁堵碳排放的影響。選取早晚高峰O點所在地區周邊1 000 m半徑的道路組織、交通設施、土地利用3大類影響因素，根據相關文獻[14]31，[24]65，[25-27]提取具有共識性的6個影響指標建立評估指標體系（見表1）。

（2）影響關系模型

本文采用普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）作為線性回歸模型的參數，并驗證空間影響因素指標對通勤擁堵碳排放系數的影響關系和影響程度?；貧w模型的基本形式可以表示為：

2 研究結果

2.1 天津市“郊住城職”典型通勤線路及擁堵碳排放特征

2.1.1 通勤碳排放指數分布特征

對天津市北辰區、西青區、東麗區、津南區4個近郊區的典型居住空間進行OD數據提取與分析，最終共提取早高峰典型通勤路線235條，晚高峰典型通勤路線107條。從典型OD鏈條提取結果分析，基于自然斷點法，位于第一數量級的早高峰典型OD通勤鏈條集聚程度較高。這說明早高峰大家出行的目的地較明確即工作地，因此典型職住空間的關聯性更強。而位于第一數量級的晚高峰典型OD通勤鏈則少一半，這是由于同一D點的晚高峰通勤鏈條目的地O點更為分散，并出現很多非居住地的情況。這說明晚高峰人們出行目的性更為分散，社交、采購、休閑等其他非居住地交通行為增多。

進一步計算每條典型通勤線路的擁堵碳排放指數，并進行統計學分析。分析結果顯示，早晚高峰通勤擁堵碳排放均呈現較為普遍的微擁堵現象，75%（CCE≥1.02）以上通勤線路都有一定的擁堵現象出現，但平均擁堵指數最高不超過1.5，離散程度較低。這說明較高值擁堵路段仍然不長，多出現在整個通勤線路的一小部分，天津市早晚高峰并未呈現大面積長時擁堵特征。其中，早高峰時間段通勤擁堵碳排放指數范圍在1.000—1.319之間，平均值為1.059，中位數為1.045；晚高峰通勤擁堵碳排放指數范圍在1.005—1.299之間，平均值為1.074，中位數為1.062。早晚高峰比較來看，天津市晚高峰整體擁堵特征更為普遍，平均值偏高。且交通數據提取中發現晚高峰擁堵時間也較早高峰更長一些。這與晚間人群下班時間差異且外出活動增多的出行行為有密切關聯。從大于1.100的顯著擁堵路線空間分布看，早高峰主要分布于城市中心區東西向交通干線周邊，北部有少量典型通勤擁堵線路位于京津公路沿線，南部則主要為東南方向的津沽公路沿線；晚高峰與早高峰空間分布總體相似，但北部擁堵現象減少，而主要集中于中心城區東西向交通干線（見圖1）。

2.1.2 典型通勤線路核密度分析

典型通勤線路核密度是通勤典型路線的聚集程度，以此表征是否會出現大量通勤線路重疊現象而引發擁堵。通過典型通勤線路核密度分析（見圖2），中心城區與近郊居住區交界的兩處位置有可能出現典型的通勤聚集現象，但早晚高峰的空間分布特征有所差異。在早高峰時段，通勤路徑呈現1個主中心、多個副中心的特征。1個主中心主要位于河東區、河西區、東麗區和津南區四區交界的津塘路周邊，呈現4—5 km長的帶狀通勤聚集帶。多個副中心出現在沿東西向貫穿城市主干道附近：（1）中心商務區，位于和平區和南開區沿南京路沿線；（2）城市向東對外發展主軸區域，位于和平區與河東區交界的沿海河向東南區域；（3）西部鄰近郊快速路周邊，位于南開區通往西青中北鎮的芥園西道與快速路周邊。整體呈現東南向西北遞減的趨勢。而晚高峰時段通勤線路的聚集區域則將上述前3個中心聯成帶狀區域，且聚集程度更高，位于整個城市的東南方向。主要聚集在城市向東對外發展主軸區域的快速路周邊。西部鄰近郊快速路周邊區域，也呈現次高的聚集態勢。

2.1.3 典型通勤擁堵碳排放的空間分布特征

在典型通勤線路核密度分析的基礎上，疊加不同路段道路擁堵的碳排放系數，計算典型通勤線路擁堵碳排放的核密度（見圖2），以此分析典型通勤線路高度重疊聚集是否會引發擁堵而增加交通碳排放。本文對早晚高峰期時段的典型通勤路徑計算不同區段的擁堵碳排放指數，并進行核密度分析，以此獲得典型通勤擁堵碳排放的空間分布特征。結果顯示，早高峰典型通勤擁堵碳排放的空間聚集區域與通勤線路的密集區域相一致。大量通勤交通聚集確實產生了較為明顯的擁堵碳排放。但晚高峰則出現了通勤線路聚集區域與擁堵碳排放聚集區域明顯不同的典型差異，并呈現強烈的單中心聚集現象，即西部鄰近城郊快速路周邊區域呈現了更高度聚集的擁堵碳排放特征，而城市向東對外發展主軸區域方向的強通勤聚集區域卻未出現較多的擁堵碳排放聚集現象。

2.1.4 早晚高峰通勤擁堵碳排放的共性特征與差異性分析

基于天津市典型“郊住城職”通勤路徑和擁堵碳排放分布特征，有兩處明顯擁堵核心區域值得進一步研究分析。這兩處通勤擁堵核心區域均呈現較為明顯的東西走向特征，且“鐘擺式”交通最強的區域位于城市向東對外發展主軸區域的津沽公路和津塘公路周邊，也是沿海河向中游發展的區域。這與天津市“雙城雙港”相向發展的長期規劃格局有較大關聯，向東沿海河向外疏導的人群仍存在較強的中心區就業趨勢。同時，兩處擁堵碳排放核心區域均發生在城市外環以外大規模居住區與外環以內商務中心工作集中區之間。兩處核心具有2個共同特征：（1）“城職”區域辦公用地比例較大且集中布局，“郊住”區域居住用地比例較大且區域內及周邊缺少較大規模的辦公用地；（2）“城職”“郊住”空間間距在6—8 km，屬于超過2 km職住均衡界線后私家車通勤的平均舒適距離尺度。這樣的職住結構易產生相同的購房選擇機制和較強的通勤線路重疊，從而引發擁堵并增加碳排放。與此相對的城市北部、南部市郊地區也具有大型居住區聚集現象，但并未形成典型向市中心通勤的現象。這是由于其與中心城區集中商務辦公區相對較遠，居民通勤的目的地較為分散所致，也和南北市郊本身具有較多的就業空間而分流部分人群相關。

此外，早晚高峰擁堵碳排放特征存在一定差異。從早晚高峰典型通勤線路核密度和擁堵碳排放核密度比較分析，早高峰兩者集中區域幾乎一致。這說明通勤線路大量重疊的路段會造成較為明顯的擁堵現象而增加碳排放。這與早高峰人群集中出行時間較為一致，目的地均與就業場所有關。而晚高峰通勤線路大量重疊的路段與擁堵碳排放集中區域差異較大。具有大量通勤出行的路線并未造成較高指數的擁堵，而另一個次級核心的擁堵碳排放指數更高。通過對兩區域實際功能、擁堵時長等數據的分析，可知晚高峰人群通勤時間較為分散，擁堵時間更長，但人群在下班后的活動行為也更為多樣?？赡軙尸FOD點位一致，但路徑有更多選擇且并非按照通勤最優來選擇。同時，城市向東對外發展主軸區域是城市規劃中的主要發展軸，快速路、輕軌、地鐵等多種交通方式疊加，方式選擇更多樣，相對于城市西側以幾條城市干道為主通道的區域，疏散能力更強。

2.2 天津市“郊住城職”擁堵碳排放的影響因素分析

將“郊住”空間因素的6個指標和控制變量路徑長度這7個指標與擁堵碳排放進行線性回歸分析，分別將早晚高峰全樣本及早晚高峰分類樣本納入回歸模型，可知早晚高峰“郊住城職”擁堵碳排放影響機理差異較大。首先，早晚高峰全樣本回歸分析擬合度調整后R?僅為0.11，且僅最近公共交通站點距離和總路線長度2項指標與擁堵碳排放呈現正相關影響關聯。而對早晚高峰樣本分別進行回歸分析，則擬合度調整后R?可分別達到0.65和0.33，由此說明早晚高峰影響因素產生了較大差異。

根據早高峰樣本分析，全部6個影響因素指標均呈現與交通擁堵碳排放的顯著相關性（見表2）。影響系數絕對值從大到小依次為：1 000 m范圍內公共交通站點密度（4.663）＞最近公共交通站點距離（2.598）＞城市功能密度（-2.536）＞道路交叉口密度（-1.390）＞路網密度（-1.073）＞用地混合度（0.482）。6項影響因素均通過P值檢驗，具有顯著性。從減碳機理角度分析，增加最近公共交通站點距離和城郊地區道路網密度及改善城市功能單一性，可有效降低通勤擁堵碳排放。但在公共交通站點密度和最近公共交通站點距離、城市功能密度和用地混合度指標方面也看出交通設施和土地利用布局的復雜性。一方面，高混合度的功能街區和良好的公交設施可達性可增加人們選擇步行或公共交通頻次而減少私家車出行的聚集性擁堵；另一方面，大型公交車?？窟^多與過多私家車在商業型街區吸引停留也會造成對道路通暢性的干擾。

根據晚高峰樣本分析，4個影響因素指標均呈現與交通擁堵碳排放的顯著相關性（見表3）。影響系數絕對值從大到小依次為：路網密度（-0.486）＞最近公共交通站點距離（0.483）＞城市功能密度（0.393）＞交叉口密度（0.337）。以上4項指標通過檢驗且標準化系數結果較為接近?？梢钥闯?，晚高峰影響因素對通勤擁堵碳排放的影響作用明顯低于早高峰，且擬合度也相對較低。以上4個指標僅可解釋33%的通勤擁堵碳排放結果。同時，城市功能密度和交叉口密度2項指標表現出與早高峰相反的影響關系。研究結果進一步證實，晚間通勤交通擁堵碳排放影響機理的復雜性與多樣性。但提高道路網密度與增加居住區到公共交通站點的可達性表現出與早高峰一致的減碳作用，是行之有效的規劃減碳措施。

3 基于“郊住城職”現象的天津市交通擁堵碳排放影響機理初探

規劃建設者較為注重近郊空間的職住均衡設計，但由于人群在考慮住房和工作空間的選擇時有更多維的考慮因素，因此“郊住城職”的職住分離行為仍無法避免地散布于超大特大城市近郊與中心城區之間。其中，當“城職”和“郊住”空間之間產生大量通勤行為重疊時，會引發更多的擁堵碳排放。本文通過對天津市“郊住城職”通勤路線、擁堵碳排放的典型空間特征及影響因素分析，得到易產生擁堵且增加交通碳排放的“郊住”和“城職”空間位置關系特征和近郊建成環境影響因素。以此進一步分析其主要影響機理。

一是“郊住”和“城職”空間各自功能聚集且相距中等時，在其聯系主干道沿線易產生通勤擁堵現象，并造成交通碳排放增加。本文進一步分析了天津市規劃的近郊組團的職住比和分類可知（見圖3），天津市兩大擁堵板塊的城郊居住組團（圖3中編號1—4區域、8—9區域）為典型的居住主導型和職住平衡型社區。和平商務辦公區、沿海河商務辦公區和長江道辦公區作為中心城區主要“城職”空間，對這6個主要社區產生極大的就業吸引力，而6—8 km正是機動車通勤的舒適感受距離。北部、南部城郊雖然也具有大型居住片區（圖3中編號14—16區域、5—7區域），但由于周邊具有較多的就業主導型組團且離“城職”集中的中心城區較遠，因此通勤目的地相對較為分散，未產生較明顯的通勤路徑重疊現象?？梢?，城郊區域的就業空間增加有助于減緩“郊住城職”現象中的擁堵碳排放。

二是早晚高峰“郊住城職”產生的擁堵碳排放的特征和影響機制具有較大差異，“郊住城職”現象對早高峰擁堵碳排放的影響更為強烈。由于早高峰人群上班時間和出行行為規律較統一，以“上班”為目標的直接到達行為占主體。因此通勤路徑的高重疊確會造成相應的擁堵碳排放增加，而晚間下班人群下班時間分散、目的地也非回家一種，因此擁堵碳排放的影響因素較為復雜。通勤路徑的高重疊可能會因為通勤時間、方式等差異，而產生高聚集但擁堵碳排放不突出的現象，值得進一步探究。

三是提高“郊住”空間的道路網密度與增加交通站點可達性可有效降低“郊住城職”行為的擁堵碳排放。兩項措施主要是通過提高人們出行方式和道路選擇，減少通勤過程中的擁堵碳排放。但“郊住城職”通勤行為具有一定的復雜性，尤其早晚高峰特征又存在一定差異。增加公共交通站點、城市功能混合布局等一些傳統的低碳布局方法，仍可能存在非線性影響關系，過度設置可能會增加更多的交通成本，同時道路通暢性的改變對擁堵碳排放的影響仍存在較多的不確定性，不能一概論之。

4 結語

本文從超大特大城市典型職住分離現象——“郊住城職”切入，研究職住分離帶來的擁堵碳排放影響機理。通過天津市4個市郊區與中心城區早晚高峰OD數據的處理與分析，識別典型的通勤線路和擁堵碳排放的空間分布特征，研究近郊區空間規劃的影響因素?；诖?，初步探析“郊住城職”現象背后的交通擁堵碳排放的產生機理。以期為超大特大城市功能疏解和交通改善提供更利于減碳的規劃方案。但本文存在數據的可獲取性和案例城市的單一性的局限，未來需要進一步細化探索職住分離現象中不同時段、不同空間區位的擁堵碳排放的差異化機理特征。