TOD模式下智慧交通運輸體系研究

金宇 黃俊松 邢大偉

摘要 在交通強國建設背景下，建設以公共交通為主導的城市交通系統，是實現城市可持續發展的重要方式。文章從城市交通系統存在的問題出發，基于新一代信息技術在TOD的應用，對涵蓋智慧公共交通、智慧樞紐的智慧交通運輸體系進行了探索性設計，以實現公交線網優化、客流預測和運力智能調節等，促進TOD空間結構優化和信息技術深度融合。在此基礎上，探討了結合自動駕駛和MaaS技術的TOD智慧出行體系。

關鍵詞 TOD;公共交通;智慧樞紐;自動駕駛;MaaS

中圖分類號 F299.23 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2022）03-0013-03

0 引言

TOD（Transit Oriented Development）模式是“以公共交通為導向的發展模式”[1]。TOD作為可持續發展的城市開發模式，旨在提倡在公共交通樞紐周邊進行混合功能及高密度開發，通過城市公共交通與土地協同發展的模式促進城市形態與空間的形成。

2019年9月份，中共中央、國務院印發《交通強國建設綱要》，提出到2035年，實現都市區1小時通勤、城市群2小時通達、全國主要城市3小時覆蓋。推進TOD模式是實現交通強國2035遠景目標的要點之一，是促進城市交通結構合理發展、提高土地利用效率的有效途徑。當前，對TOD模式的研究主要在站點輻射范圍內土地空間開發、交通組織、慢行交通系統設計等方面[2-3]，而結合大數據、人工智能等新技術應用，對TOD模式下的城市智慧交通運輸體系研究甚少，難以指導智慧交通運輸信息化規劃和建設。

該文以問題為導向，從TOD模式下的城市交通結構優化出發，基于新一代信息技術，對TOD模式下的城市智慧交通運輸體系進行探索性設計，以求橫向上推動城市土地規劃和交通規劃重構，縱向上打破交通系統壁壘，使各交通方式融為一體，提升城市整體交通系統的承載力。

1 TOD概念

TOD模式是指以公共交通為導向的開發模式，是以公交、地鐵、輕軌等公共交通站點為中心，步行可達的距離為半徑，形成緊湊、多功能、宜居的城市街區或生活區，引導居民使用公共交通，從而促進公共交通與土地利用協調發展，減輕環境污染，緩解交通擁堵。

TOD具有以下作用：

（1）調整人口分布、活動密度、出行分布，通過城市多中心建設提升區域經濟發展潛力。

（2）優化交通網絡結構，形成集成的和可達性高的公共交通體系，提升公共交通吸引力。

（3）實現交通系統與用地的一體化和深度結合，通過公共交通站點集約建設，滿足居民生活需求，提升居民出行的便捷性，促進職住平衡。

（4）減少交通擁堵，降低環境污染，優化出行能源結構，提升出行安全性。

2 TOD模式下智慧交通運輸體系設計

當前，城市智能交通系統是將交通系統的不同要素（公交/軌道、道路設施/運載工具、動態交通/靜態交通等）分開研究，天然割裂了各子系統之間及不同交通要素之間的聯動關系。而在智慧交通背景下的城市智能交通要更多地從各子系統的協調聯動、統一決策等角度考慮，來實現城市智能交通系統的一體化規劃、設計和建設。

TOD模式下可實現城市交通系統與土地利用的一體化規劃和建設，在常規公交、軌道交通沿線規劃的控制用地范圍內，以空間連接為基礎，通過人工智能、大數據、云平臺，以及移動支付互聯網等新技術應用，布設智慧公共交通、智慧樞紐、智慧社區等模塊，將交通和沿線用地形成一個虛擬的運營整體，通過大數據分析和精準引導實現公交線網優化、客流預測和運力智能調節，構建數據驅動、精準管控、智能出行等為特征的城市智慧交通運輸體系，以信息化手段實現交通對城市發展的帶動作用。

2.1 智慧公共交通

TOD模式下城市公共交通系統特征為：以大運量軌道交通為骨干、中低運量公共交通為輔助、個性化機動車交通為補充，構建和諧、綠色的區域交通出行體系。基于新一代信息技術應用，建設覆蓋全面的交通信息監測體系，建立公共交通大數據平臺和智能公共交通系統，實現TOD內車流、客流、物流和信息流的匯聚共享，并基于數據融合分析和預測，實現公共交通智能化發展和一體化融合。

2.1.1 公共交通大數據平臺

通過匯聚公共交通大數據（行業基礎數據、實時路況數據、車輛運行數據、設施運維數據、應急救援數據等），構建公共交通大數據平臺，對公共交通海量數據進行統一管理、智能分析，挖掘數據價值，為城市管理和決策提供全面、詳實的數據保障。同時共享交警、公路、民航、鐵路、旅游、氣象等與公眾出行密切相關的信息資源，實現數據跨區域、跨行業、跨部門交換、共享，實現對公共交通態勢全面精準感知、全景可視化展示。

2.1.2 智能公共交通系統

在TOD社區內統籌建設智能場站、智能車輛，實現基礎設施智能化，同時，建立融合軌道、公交等多種公共交通方式的線網優化、運行調度、運行監管、運維管養、出行服務、決策支持等系統平臺，實現線網布局合理化、運營調度高效化、運行監管可視化、信息服務便捷化、管理決策科學化。以公共交通線網空間優化為例，現有的公共交通網絡大多基于城市規劃區域、OD客流推斷進行給定，由于數據質量、交通調查數據的時效性等因素的綜合影響，線網規劃與實際的服務需求差異較大。在交通數字化轉型背景下，需要對包括軌道、常規公交和慢行系統在內的交通設施進行優化布置、合理整合。通過整合區域公共交通數據資源，基于站點間的實際客流OD數據、居民活動軌跡數據、手機信令數據等進行客流識別及精準客流OD分析和預測，并綜合考慮城市功能聚集情況、現有公交服務水平等因素，對公共交通的容量、需求、狀態進行研判，實現公共交通線網優化和運力調度優化，匹配交通供給與實際交通需求。

2.2 智慧交通樞紐

城市綜合交通樞紐是集軌道交通、公交、出租車、自駕車、自行車、慢行交通等多種交通方式于一體的立體換乘中心。在TOD開發模式下，交通樞紐客流聚集效應明顯，客流來源多樣，樞紐換乘關系復雜，樞紐各種交通運營管理主體相對獨立，如何銜接不同交通運輸方式，提高換乘效率至關重要。同時，TOD社區集工作、商業、文化、教育、居住等于一體，周邊區域車流、人流聚增，需要緩解樞紐區域道路交通壓力。

TOD模式下智慧交通樞紐建設主要從全面信息感知、交通協同調度、公眾信息服務、智慧停車服務、應急管理等入手，多維度收集車流、客流、物流及業務數據等，并將信息技術與交通樞紐需求深度融合，通過數據分析預測，實現交通樞紐的統籌控制。TOD模式下的城市智慧交通樞紐業務框架如圖1所示。

2.2.1 全面信息感知

在交通樞紐內全面布置視頻、RFID、溫度傳感器等感知終端，并匯聚公交、出租車、軌道等多種運輸方式運行數據，全面感知TOD城市綜合交通樞紐的運行態勢。包括對樞紐內的客流量、客流密度、擁堵程度的實時監測;對樞紐內車輛的實時監控，自動識別違法運營車輛，為規范場點運營管理秩序提供支撐;對安全隱患進行識別、預警以及突發事件的自動檢測、報警，為樞紐應急管理提供支撐。

2.2.2 交通協同調度

基于交通樞紐信息感知數據，對樞紐客流進行及時、準確的分析和預測，總結客流變化規律，合理組織換乘路線，并對公交、軌道交通、出租等運行狀態數據建立指標化模型，為各運輸方式運力調配提供決策依據。

2.2.3 公眾出行服務

建立統一的樞紐公眾信息服務平臺，通過LED顯示屏、廣播、靜態引導標識、手機、電腦等方式向出行者提供樞紐及TOD社區內的功能分區信息、軌道/公交到達信息、換乘路徑信息、出租車運力信息、突發事件信息、道路交通狀態信息、停車場信息、商業服務設施信息、天氣、醫療、消防等信息，以提高交通樞紐的運行效率。

2.2.4 智慧停車服務

建立樞紐停車誘導系統實現停車場數據采集和聯網，并通過場外LED屏進行停車場內情況發布;基于空閑車位視頻監控和停車場三維空間構建，結合藍牙、Wi-Fi和RFID技術，合理規劃行進路線，實現車輛精確定位導航;通過三維空間定位，指引車主尋找車位，提供代客全自動停、取車服務。

2.2.5 應急管理

TOD城市綜合交通樞紐作為人流聚集區域，突發事件的響應能力尤為重要。通過建立應急指揮系統，實現樞紐突發事件的實時監測和預警和風險識別，并實現樞紐應急事件的統一通信和信息發布，協同各部門處置突發事件，實現突發事件客流快速疏散，提升樞紐運行效率和安全水平。

3 未來TOD下智慧出行模式探索

近幾年，自動駕駛與MaaS（Mobility as a Service）等新技術、新模式陸續出現，給城市交通出行模式帶來了很大挑戰，自動駕駛等新技術影響下的TOD空間規劃和城市智慧出行生態演變值得關注。

3.1 自動駕駛對TOD的影響

TOD是使公共交通的使用最大化的一種非汽車化的規劃設計方式，可以實現各個城市組團緊湊開發的有機協調。而隨著自動駕駛汽車等新技術的應用，交通出行更加便利，集中化的TOD模式似乎不再必要。其一，基于自動泊車，城市停車空間需求大大降低;其二，自動駕駛環境下汽車車距更小，車速更高，在車路協同技術支持下車輛可無需等待紅燈。因此，未來更少的道路空間可以滿足更多的出行需求。

然而，從交通經濟性、出行便利性等角度考慮，隨著自動駕駛技術等新技術逐步成熟，以軌道公交站點為核心的TOD模式也很難被完全取代，而利用自動駕駛技術，可以構建點到點的出行模式，強化TOD的交通接駁效率。

在TOD模式中，在TOD半徑400～800 m范圍內強調步行，而從400～800 m到2～3 km的次級區域內則需要公交、自行車等交通方式的接駁。在自動駕駛環境下，基于自動駕駛汽車按需統一調度，可以實現TOD與難以步行到達的外圍區域的中短距離出行，作為軌道公交等大運量、長距離公共交通的補充。美國國家城市交通官員協會認為自動駕駛等交通方式將會成為軌道交通系統的彈性補充，通過自動駕駛車輛實現與軌道站點的接駁，可以促使人口相對分散地區公共交通的吸引力，促使城市布局更加緊密[4]。

3.2 TOD與MaaS的協同

傳統的TOD模式更強調各交通方式在空間上的高度銜接，在信息化方面軌道交通、公交、共享單車等交通方式相對獨立，缺少全域數據庫，難以形成不同時空環境下出行者的完整出行鏈，從而實現出行數據深度挖掘和關聯分析，提高TOD交通運行效率。MaaS（出行即服務）是在將多元交通工具整合到統一的服務平臺的基礎上，基于數據共享，運用大數據技術進行資源配置優化、決策，建立無縫銜接的、以出行者為核心的交通系統，并使用移動支付的新方法，來提供符合出行者需求的更為靈活，高效、經濟的出行服務[5]，更強調信息技術與交通的整合。

從交通出行的本質來看，TOD和MaaS是相互支撐的。在TOD模式下，基于MaaS平臺提供的多模式的交通服務和支付渠道，可以實現不同出行者出行鏈的構建，并描繪出行者在TOD中的活動畫像。因此，提供出行需求數據分析，可以實現各種交通方式的按需運力調度和高效銜接，降低交通服務成本，緩解交通擁堵。同時精準的交通方式銜接也可以進一步節省交通空間，為開發創造更多的便利條件。在MaaS平臺中，通過TOD開發，能夠從空間上優化出行者的出行鏈結構，降低MaaS供需匹配和供給協同調度的維度。

4 結語

TOD模式是各大城市解決城市交通與土地利用問題的重要手段。在交通行業數字化轉型背景下，為實現TOD交通空間結構優化和智慧交通運輸系統建設有機結合，該文將智慧交通理念引入TOD開發模式中，建設智慧公共交通系統、智慧樞紐，實現各種交通運輸方式的融合發展。同時，在未來自動駕駛與MaaS的出行模式下，需要推動自動駕駛等新技術對TOD站點與次級區域的交通聯系的促進，推動TOD與MaaS出行模式在空間結構和公共交通系統優化方面的相互支撐，形成智慧出行新生態。

參考文獻

[1]Wann-Ming Wey，Heng Zhang，Yu-Jie Chang.Alternative Transit-Oriented Development Evaluation in Sustainable Built environment Planning[J].Habitat International，2016.

[2]劉千樹.基于TOD模式下的城市土地開發利用研究[D].北京：首都經濟貿易大學，2016.

[3]劉學誠.成都市一般型TOD站點區域的城市慢行空間設計研究[D].成都：西南交通大學，2020.

[4]National Association of City Transportation Officials （NACTO）.Blueprint for Autonomous Urbanism[R].2017.

[5]王健.出行即服務（MaaS）的定義及發展概述[J].運輸經理世界，2018（2）：76-78.