交通區位測度模型研究

許儉儉

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交通區位測度模型研究

許儉儉

如何正確把握土地使用與城市交通之間的協調關系和相互作用的規律，是城市規劃實踐中需要面對的永恒的主題。基于可達性測度模型，提出了交通區位測度模型的構建方法。研究認為，通過案例和應用前景的分析，交通區位測度模型作為一種比較直觀的定量化評價土地使用與交通協調關系的技術方法，可有效支持中觀層面用地規劃與交通規劃的邏輯一致性，在宏觀和中觀層面的規劃分析方面都有較強的應用價值。

AbstractHow to grasp the law of the interaction and coordination relation between the land use and the urban traffic is an eternal theme which should be faced in urban planning practice. Based on accessibility measure model, the author puts forward the construction method of the traffic location accessibility measure model. According to the analysis of the cases and application prospect, the author points out that the traffic location accessibility measure model is a quite intuitive technical method that evaluates the coordination relation between the land use and the urban traffic, which can be used to support the logical consistency between the land use planning and traffic planning in median level effectively. And the model has a strong application value in macro and median level planning analysis.

交通區位 | 可達性 | 模型 | 分布

KeywordsTraffic location | Accessibility | Model | Distribution

1　研究的動因和目的：尋找一種能夠直觀且定量化評價土地使用與交通協調關系的技術手段

1.1 城市規劃的永恒主題

如何正確把握土地使用與城市交通之間的協調關系和相互作用的規律，是城市規劃實踐中需要面對的永恒的主題。

理論上通常認為，城市土地利用與城市交通之間是相互影響，循環反饋的關系。

土地使用是城市交通需求的“源”。不同使用性質的城市空間上承載了不同特性的人群，引發不同目的和規模的交通需求。覆蓋并聯結城市空間的城市交通系統為這些交通出行的實現提供了便利條件。由此實現的人的活動，是城市實現其社會經濟功能的前提之一。

城市交通系統的運行效率對城市整體功能運行效率產生很大影響，進而影響城市土地使用的發展方向。交通系統在空間上的可達性差異，影響了人的行為活動在空間上的選擇，導致了城市活動在空間上分布的差異，由此也對土地使用的分布產生影響。

從城市規劃學科誕生之日起，土地使用與交通就緊密聯系在一起。雅典憲章中明確，交通是城市的4大功能之一；霍華德的“田園城市”、賴特的“廣畝城市”、勒柯布西埃的“光輝城市”都是基于特定交通模式和布局結構下的城市規劃構想；“中心地理論”和“地租理論”從經濟學的角度試圖解釋城市土地使用的空間分布規律以及與交通可達性的關系。

1.2 技術發展與面臨的問題

20世紀60年代以來，隨著理論以及計算機信息技術的進步，各類專業化的分析模型（如交通模型）及綜合性的城市模型都得到了長足的發展，為城市規劃人員更為客觀地理解城市土地使用與交通相互反饋的運行規律、評估規劃方案和政策的有效性提供了比較實用的工具，以更為合理地應對城市發展的不確定性。

雖然，城市規劃需要更多的定量化數據分析技術給與支撐早已成為行業內共識，上海新一輪總體規劃編制也把定量化數據分析作為規劃編制技術創新的主要內容，但事實上，在當前上海的城市規劃設計研究實踐中，模型應用等定量化數據分析技術水平相對低下，相比于北京等國內其他城市存在較大的差距。

其主要原因可能有以下2個方面：

（1）專業人才的結構性問題。目前規劃行業內主流專業依然是城市規劃、建筑、環境、交通等，信息技術開發相關專業人員很少，即使有，也多數作為后臺技術服務來配置。主流技術人員和技術決策人員普遍缺乏模型原理和開發技術的專業培訓。

對于技術人員，雖然從本身專業的角度可以提出各類分析的需求，但理論水平、專業技能乃至思維方式上的限制，導致數據應用多數停留在數據的簡單疊加、分類匯總統計方面；對于技術決策者，雖然主觀上有強調技術邏輯的意圖，但對于模型研發工作的必要性和艱巨性缺乏清醒的認識，往往提出不切實際的工作目標和要求，且缺乏耐心。

（2）模型技術本身與城市規劃需求有距離。一方面，模型技術專業性強，對數據的要求高，研發周期長，人力和資金投入大，維護成本也是比較大的負擔。另一方面，模型致力于模擬城市發展客觀趨勢與城市規劃基于目標導向的行政管控行為模式之間契合度也不高。因此，啟動模型研發非常難。由此也導致目前應用模型分析的規劃設計鳳毛麟角。

另一方面，現有許多常用的模型表達（如交通模型常用的道路網服務水平分布預測、軌道網客流量分布預測）與城市規劃習慣的概念化圖形思維方式不同，對于土地使用規劃的適用性較弱。有些模型邏輯表達欠缺嚴密，可解釋性較差。

1.3 國內已有的相關研究評述

事實上，在城市規劃管理中開展定量化評價土地使用與交通協調關系研究與實踐方面，上海的起步不算晚。2003年完成的《上海市中心城強度分區研究》中，建立了以服務區位、交通區位和環境區位為主因子的開發強度模型，在中觀層面上建立了土地使用強度與交通的對應關系，并以此構建了詳細規劃層面的中心城開發強度管控制度。但由于模型中的區位取值方法人為干預太多，可解釋性不強，整體技術體系不夠嚴密。

北京也同時開展了相關研究與實踐。在《北京市中心城控制性詳細規劃》中，創造性地采用了“交通承載力”的分析方法來協調土地使用。在交通承載力測試方法上，采用土地開發強度與交通設施提供容量空間分布的“靜態”對比與宏觀交通模型的“動態”測試相結合的思路，經過多輪方案測試，實現用地規劃與交通規劃互動的意圖。雖然這種方法相對直觀易理解，但事實上是交通模型思路的一種變化。筆者認為，雖然有“動態”測試等技術的修正，但以交通設施的測算容量與土地開發強度空間的對應程度，作為用地與交通協調的主要指標，在理論上不夠嚴密。

1.4 利用可達性測度方法是一種有效途徑

近年來，筆者一直試圖找到一種比較直觀、簡單、容易理解的定量化評價土地使用與交通協調關系的技術方法，希望能有效支持中觀層面用地規劃與交通規劃的邏輯一致性。

傳統的交通規劃分析方法及技術工具，一般都以交通系統自身效率為首要的價值評判標準，與土地使用規劃并沒有形成比較直接的邏輯反饋方法。數年前，在“交通影響評價是否有必要延伸至規劃選址階段”的爭論過程中，筆者曾堅持交通影響評價技術并不適用于規劃層面的項目選址，認為技術邏輯不成立，特別是在拓展型的規劃區域內。在規劃層面，如果要將土地利用規劃方案與交通體系掛鉤，就應該評價用地規劃方案與交通規劃方案的協調度，而非影響程度。基于傳統交通規劃技術的“交通影響評價”制度，并不能根本性地解決規劃層面交通與用地有效協同的問題。但是，即使業界認同這個觀點，沒有合理的、令人信服的技術解決方法，也是無濟于事的。

根據城市經濟學理論，交通可達性是影響城市土地使用價值的最為重要的因素。在典型的城市模型中，一般都采用可達性作為交通區位的主要指標。因此，建立合理可行的交通可達性的測度方法，是直觀且定量化評價土地使用與交通協調關系的有效途徑，也是建立更為完整的城市模型的基礎。

2　交通區位測度模型：一個適用的工具

可達性（Accessibility）是一種反映交通出行方便程度的指標。比較典型的可達性測度模型有5類，分別是空間阻隔模型、累計機會模型、空間相互作用模型、效用模型和時空約束模型。

本文所描述的交通區位測度模型就是一種可達性測度模型，但在算法上對空間阻隔模型、累計機會模型和空間相互作用模型進行了整合。

2.1 模型的數學表達和含義

交通區位測度模型把交通區位定義為一種勢能或潛力。某一空間位置上的交通區位值取決于行為人自這一點出發，以某一種出行方式（全程步行出行，或小汽車出行，或公共交通方式出行等），在一定時間范圍內，在可到達的空間范圍內，接觸到的某種機會的累計總數。

其數學表達式為：

參數含義：

Aim,o：為空間位置i點上，基于網絡m和機會o的交通區位值；

t：為出行阻抗，即出行過程中所產生的綜合費用，這里用行程時間代替；

α：為反映距離阻抗影響程度的指數參數，取值2—4；

On：為自基點出發，在行程時間 內覆蓋到的所有機會數。

“某種機會”代表了某種出行目的。例如，如果選用工作崗位作為O，出行目的就是通常意義上的上班通勤；如果選用醫院的某種效用值（門急診掛號數、醫生數、可提供的床位數等），出行目的就是看病就醫。

交通區位所表示的勢能值已經包含了空間效用。之所以表達為機會的累積數，是因為在累積過程中，同樣的機會接觸，花費的時間越長，效用就越低。

2.2 模型的參數設置和空間建模運算

（1）出行行為的模擬——“擴散”（圖1）

模型的運算在GIS軟件中實現，運算在邏輯上是對出行行為的模擬，類似于一種“擴散”的過程。即自一點開始，模擬出行者沿所有可能的路徑和方向前進，經過一個時段（如10 min）后，擴散形成的1個或多個“面”內包含的機會數就是On。再擴散一個時段，同樣的方法得到On+1。

“擴散”的類型有3種：

面狀擴散。規則：沒有路徑限制時，可360度呈圓形擴展，一直到不可穿越的邊界為止。此模式可模擬地塊內的步行（圖2）。

線狀擴散。規則：兩側限制的線狀介質，只能2個方向擴散，可模擬機動車道路（沒有開口），公交線路，軌道線路等（圖3）。

節點轉換。規則：節點處，擴散可以在線—面、線—線之間自由轉換，在節點可設置一個轉換的“暫停時間”，模擬交叉口及其延誤、地鐵公交車站及其等待延誤、停車費用等效應（圖4）。

可以看出，這種簡單的“擴散”規則可以有邏輯地模擬多種交通出行關鍵特征：通道、速度（擁堵）、換乘、延誤。也可以模擬多種交通模式：步行出行、自行車出行、小汽車+停車+步行、步行換乘公交（公共汽車和地鐵）換步行，等等。

（2）n值

n值表示上述的時段有幾個，取決于模型擴散的總時間和時段長度的取值。時段長度設定取決于模型運算的精度與運算量的平衡，目前取10 min。模型擴散的總時間設定取決于可獲得數據的空間覆蓋范圍和邏輯合理性。考慮到上海絕大部分通勤時間在2 h以內，故模型擴散的總時間取2 h。由此n值為12。

（3）α值

α值參照重力模型設定，但考慮不同交通模式下出行者對距離的敏感程度，作了一些修正。小汽車模式下，α值為2；步行模式下，α值為4；公交模式介于上述2者之間，α值為3。

（4）空間建模運算

每個點的交通區位值的獲取需要經過一系列的空間運算，要獲得一定區域的交通區位值的分布，就需要有一定密度的交通區位的點。這需要根據研究目的，平衡數據精度與運算量。基于市域范圍總體規劃研究的需要，現階段點的密度選取為1個/km2，全市定了6 000多個點。

由于需要處理海量的空間運算，必須在GIS軟件平臺上進行空間建模應對運算問題。

圖1　擴散（黃、藍、綠代表起始開始的3個時段擴散范圍）

圖2　面狀擴散

圖3　線狀擴散

圖4　節點轉換

3　應用案例解讀：交通區位測度模型的特點

目前，筆者所帶領的課題組基于上海現狀居住人口分布數據、現狀工作崗位分布數據、現狀交通網絡，采用交通區位測度模型的運算方法，完成了公交換乘、小汽車和步行3種不同模式下，針對現狀就業崗位、居住人口等不同對象的交通區位分布運算（圖5-圖9）。

以就業崗位為出行目的的交通區位分布在邏輯上一般對應于居住地的通勤便利程度，習慣上稱之為居住可達性。如果以居住人口分布取代就業崗位，得到的交通區位可評價企業獲取人力資源的便利程度，習慣上稱之為崗位通達性。

可以看出，不同交通模式下，交通區位呈現出完全不同的布局形態和量級分布。通過交通區位測度模型測度出來的區位勢能值分布，反映了一種“出行主體—出行模式—出行目的”組合下的空間效用分布。而交通設施空間效用通過出行過程中所使用到的交通設施的服務水平的影響，而間接體現出來。

與其他的可達性測度模型比較，這個模型通過點的密度設置，可以兼顧宏觀和中觀層面，在精度上具有比較大的應用優勢。而且，模型邏輯簡單易懂，對交通網絡的變化比較敏感。特別是在中觀層面，方案細部的變化，如常規公交線路、班次和車站設置，出入口位置等交通管控措施，甚至步行系統的設計，都可以得到有效的反饋。網絡的變化，帶來的反饋就更加顯著，模型可以直接給出變化的值及分布。

模型表達的是面狀分布的一種空間區位值，代表綜合相關空間要素后的一種空間發展潛力或者可能性，而不是實際發生的事件。這種表達方式對于城市規劃來說，直觀而容易理解。

圖5　全市現狀就業崗位的密度分布

圖6　采用公交換乘模式和現狀就業崗位的交通區位分布

圖7　采用小汽車模式和現狀就業崗位的交通區位分布

圖8　采用步行模式和現狀就業崗位的交通區位分布

圖9　采用公交換乘模式和現狀居住人口的交通區位分布

4　交通區位測度模型的應用開發：潛力巨大

4.1 解讀和分析城市的空間區位分布

城市空間解讀和分析是城市規劃的必修課。常規的空間解讀一般關注于規劃較易獲取的用地、建筑、路網水網等物質類地理信息，不太關注“人的活動”本身。區位多數情況下僅是一種能夠帶來一些聯想的地名類信息。交通區位測度模型可以為城市空間解讀和分析提供非常有用的工具（圖10）。

例如，圖10反映的是公共交通模式下現狀上海中心城及周邊地區的居住可達性。可以看出，上海呈現出明顯的圈層結構，而且區位的梯度差異非常大。分布上，以延安高架路—南北高架路為中心，東至四川路，西至靜安寺，南至復興路，北至北京路為區位值最高的核心區域，向四周擴展。由于軌道成網，中環內并沒有顯示出沿軌道交通的軸線發展態勢，中環以外，表現出一些沿軌道交通的軸線發展形態，但因為常規公交網絡效應顯現，這種軸線也不是十分明顯。區域分布上，浦東明顯弱于浦西，浦東區位最高的區域在2號線世紀大道站周邊，也僅與浦西的虹橋—仙霞地區相當，張江的區位與七寶—虹橋樞紐相當。總體上，上海中心城的區位分布大致與外環路框定的空間位置有一個4 km左右的錯位。

4.2 建立綜合性的空間績效評價指標

利用交通區位，可以設定一種整合交通與用地空間關系的空間績效評價指標E，

P是與A的目標效用對應的要素值。如果A是公共交通模式下的居住可達性，P就取居住人口分布，對應的E的含義就是公共交通模式下人口與崗位分布的績效。

理論上，合理高效的公共交通系統，可以引導居住和就業的合理集聚，居住人口分布趨向于向居住可達性高的地方集聚，從而達到E值持續提升的正向反饋。

橫向的E值比較，可以反映各區域區位影響下資源稟賦的差異；縱向比較，可以科學反映各區域空間發展速度的差異，在空間分布上解讀發展潛力和優勢與危機。

圖10 公共交通模式下現狀上海中心城及周邊地區的交通區位分布

4.3 進行職住關系研究的一種方法

以公共交通模式下的居住可達性A為例，也可以把A視作加入公交空間效用后的就業崗位分布，把A與居住人口分布P作比較。即，先調整A的數值，使∑A=∑P ，然后，H=A-P，得到圖11。

這是隱含了交通效應的職住關系分析方法，可解釋性更強。

圖11　職住關系圖①

圖12　16號線開通運行后的E值分布絕對值的變化

圖13　16號線開通運行后的E值分布相對值的變化

4.4 對交通規劃方案、交通政策進行空間效用比較分析

由于模型對交通設施的變化比較敏感，采用空間績效評價指標E可以對不同組合的交通規劃方案、交通政策進行比較，這種比較不但可以評估總體績效差異，也可以分析對不同區域的影響程度，是對交通設施的規劃建設進行綜合評估的非常有用的工具。

可以發現：軌道交通16號線開通運行后，沿線車站周邊地區公共交通可達性的提高使得這些區域的區位（空間績效）得到較大提升，這是從區位相對增長的比率反映出來的現象；而從區位提升絕對量上，16號線的開通對中心城整個公共交通系統的網絡效應提升更為明顯，遠遠大于16號線沿線地區。這是一個非常有意思的結論。

5　后續研究

交通區位測度模型的應用還有很大的拓展空間。在應用開發的同時，模型本身還存在一些缺陷，需要在后續研究中逐步解決。

5.1 提高空間運算效率

由于運算量巨大，加上模型基礎數據的維護，模型運作周期比較長，對于應用推廣十分不利。后續研究需要進一步改進空間運算模型，提高效率。

5.2 開發城市預測模型

交通區位測度模型基于的數據，包括居住人口分布數據、工作崗位分布數據、交通網絡，都是現狀數據，因此，只能得到現狀的交通區位分布，無法直接得到未來的交通區位。理論上，對設施的空間效用分析，僅適用于人口崗位變化有限的近期。因此，只有研發出能夠預測未來的城市模型，交通區位測度模型才能在城市規劃中得到更為廣泛的應用。

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注釋

①紅色代表居住人口偏少的區域，綠色代表居住人口偏多的區域。

Study of Traffic Location Accessibility Measure Model

1673-8985（2016）03-0128-05 中圖分類號TU981 文獻標識碼A

許儉儉

上海市城市規劃設計研究院重大辦主任，高級工程師