軌道交通數字化規劃研究
—— 城市空間分析與線網規劃

李巖輝

（中鐵第一勘察設計院集團有限公司，陜西西安 710043）

1 研究背景

軌道交通作為城市綜合交通體系的骨干，報批和建設周期長、投資巨大、涉及專業領域眾多，包含規劃、設計、建設、運營等多個階段。其前期研究工作主要包括線網規劃、建設規劃、預可行性研究、可行性研究等，旨在確定軌道交通的網絡結構、線路方案、線路功能、線站位、技術標準等宏觀內容，是后期設計、建設、運營等工作順利推進的保證。前期研究的思路是從城市群規劃、區域發展規劃、城市國土空間規劃、綜合交通規劃等上位依據入手，在確定城市主要發展軸線、交通網絡結構、出行需求分布特征的基礎上，對線網-線路-車站進行逐層次分析，最終確定適宜的前期方案。這是一個從宏觀到微觀、從整體到局部、從主要到次要逐步深入的過程。鑒于前期研究階段受限于各類邊界條件，研究工作的首要關注點是“網絡合理、布局均衡、線路貫通、方案可控”，在初步設計之后，隨著掌握資料的不斷豐富、邊界條件的逐步穩定，才會進一步考慮優化、實施等細部問題。若前期方案不合理，最后累積到實施方案，可能會出現“顛覆性”問題，導致較大規模返工。因此，在軌道交通項目進入實施階段之前，有必要通過多角度、多方式的量化分析得到相對準確、合理的前期方案[1]。

近年來，隨著大數據、人工智能、數字孿生等現代信息技術的發展，軌道交通前期研究工作也得到更多技術手段的支持，逐步向數字化方向轉型，具體體現如下。

（1）前期分析參數化。利用數據庫技術，結合分布式計算、并行計算、云計算等增強算力的方法，能夠適應多源、大規模數據分析場景。通過將大數據技術與地理信息系統（GIS）、前端開發、數字孿生等平臺相融合，可實現對城市群、都市圈等較大范圍的定量化分析，反映城市群、都市圈內不同范圍的需求特征，克服傳統定性分析方法不確定性強、精度低等缺點，為軌道交通前期方案制定提供可靠的依據。此外，為分析規劃層面的指標體系，可引入需求預測、空間模型等技術，利用城市信息模型（CIM）、空間計量學、GIS等相關模型對城市未來發展方向、線路功能、客流需求等進行預測，以提升分析精度。

（2）數據分析可視化。軌道交通前期研究相關數據包括手機信令、公交/地鐵刷卡、全球定位系統（GPS）、應用程序編程接口（API）等多類數據，數據量可達到GB～TB級別，需要采用SQL、Python甚至分布式數據庫進行數據處理。在城市規模不斷擴大、交通網絡更加復雜、監測設備日新月異的今天，可利用模型集計及基于用戶界面（UI）的可視化平臺對海量數據進行處理，再應用到實際分析中，以實現對數據更好的理解、掌握及對其價值更充分的發掘。

（3）研究平臺集成化。以項目實際需求為導向，在數據平臺上集成社會經濟、人口崗位、城市發展、綜合交通、人群畫像等數據，并通過多源數據進行校核，盡可能體現不同層次城市空間、軌道交通線網的全面特征[2]，從“面-線-點”（即線網-線路-車站）不同層次反映線路功能、速度、服務水平的差異。

本文以廈門市為主要研究范圍（拓展到漳州市、泉州市的部分區域），針對軌道交通前期研究涉及的主要工作，采用地理分析、空間計量模型、時空大數據分析等數字化技術進行量化研究，從“面”的宏觀層次，分析軌道交通線網規劃與城市空間結構的相關性，探討數字化技術在軌道交通規劃中的應用，以整個城市為研究尺度量化確定城市出行范圍（即交通可達性）、建成區用地邊界、出行空間結構，為線網規模、服務水平、線網架構、功能層次的決策與優化提供依據[3]。

2 城市空間分析對軌道交通線網規劃的意義

（1）城市空間布局是決定軌道交通層次及結構的關鍵因素。在城市由中心城區發展至都市圈、城市群的過程中，城市空間呈現出不同的時空分布特征。不同的城市空間需要相應的軌道交通與之匹配[4]，如圖1所示：①在中心城區范圍，用地連片、高密度、高強度發展，人口、就業崗位密集，出行總量大，出行分布集中度高，需要規劃大運量城市軌道交通系統，并提高其線站位密度及對沿線用地的覆蓋率，加強與周邊用地的融合及與其他交通方式的一體化銜接，以滿足中心城區的出行需求；②在都市圈范圍，中心城區的部分功能逐步向外圍疏解，形成外圍組團、新城，其客流以通勤為主，根據交通強國戰略提出的都市圈1 h通勤目標，需要規劃城市軌道交通快線、市域（郊）鐵路等，以實現外圍組團與中心城區以及各組團相互之間的聯系；③在城市群（即多個城市通過資源要素、生產生活的合理配置而形成的協同發展區域）范圍，城市之間的時空距離進一步擴大，需要城際鐵路、國鐵干線將其銜接，以實現交通強國戰略提出的城市群2 h通達目標。

圖1 不同城市空間對應的軌道交通示意圖

（2）通過識別城市用地發展的方向及趨勢，為軌道交通線網布局提供依據。軌道交通線網規劃年限包含遠期、遠景，這超出了城市國土空間規劃年限，因此在軌道交通線網規劃時要充分考慮城市未來發展彈性與可能性，盡量支撐城市總體規劃的實施，做好預留。通過識別用地發展方向，可將用地增長相對緩慢的成熟區域作為線網近期重點加密區域，用地增長迅速的潛力區域作為未來線網延伸的方向。

（3）通過城市空間分析，確定軌道交通各線路建設的優先級排序。軌道交通線網規劃作為對未來綜合交通網絡的謀劃，規模通常較大，且分期實施。隨著國家軌道交通建設規劃報批政策的日趨嚴格，尤其是《國務院辦公廳關于進一步加強城市軌道交通規劃建設管理的意見》（國辦發[2018]52號）[5]及《“十四五”城市軌道交通規劃建設實施方案》（發改基礎[2021]1302號）[6]發布以來，軌道交通發展更加強調科學、合理、高質量。通過城市空間分析可識別城市中人口密集、發展成熟、迫切需要建設軌道交通的區域，從而為線路建設的優先級排序提供依據[7]。

綜上所述，對城市空間、范圍、邊界進行全面分析，是確定軌道交通層次、制式、線網架構的基礎和依據[8]。

3 研究思路和方法

軌道交通前期研究的內容是依據城市發展現狀與國土空間規劃，通過城市圈層及空間結構分析，確定線網服務范圍、功能層次、路由走向、延伸方向等，從而指導線網規劃。其研究思路如圖2所示。

圖2 基于城市空間分析的軌道交通線網規劃思路

結合上述研究思路，本研究將針對不同分析內容，采用多種數據模型及分析方法進行建模，具體如下。

（1）城市空間數據分析。其包括城市圈層范圍分析和城市空間結構分析2部分。前者用于確定軌道交通線網規模、線網可達性目標及各線路功能，后者用于確定軌道交通線網結構。常用的數據模型及分析方法包括：基于多層次交通網絡的可達性分析、空間句法整合度模型、集聚度分析、空間自相關分析等。

（2）靜態指標分析。其包括經濟、人口、財政收入分析，以及就業崗位、需求特征、用地指標分析。前者用于匡算軌道交通線網規模、確定其層次及制式，后者用于確定軌道交通建設需求及線站位方案。常用的數據模型及分析方法包括：社會經濟統計面板數據、人口與就業崗位空間分布分析、各片區用地性質及聚類分析等。

（3）出行分布特征分析。出行分布特征分析包括對出行總量及分方式出行量、發生/吸引分布、出行時間分布、出行起訖點（OD）分布等內容的分析。出行總量及分方式出行量分析用于匡算軌道交通線網規模、客流規模；發生/吸引分布及出行時間分布分析用于確定客流早晚高峰不均衡性和乘降量特征；出行OD分布分析用于確定主要客流方向、走廊特征、出行距離。常用的數據模型及分析方法包括：基于全面出行調查的城市交通數據庫、交通預測模型、多源大數據集計分析、基于蛛網分配的走廊分析等。

4 案例分析

本文以廈門市為例，將整個城市作為研究尺度進行數字化城市空間分析，量化確定城市出行范圍（即交通可達性）、建成區用地邊界、出行空間結構，為軌道交通線網規模、服務水平、線網架構、功能層次的決策與優化提供依據。

4.1 城市出行范圍分析

城市出行范圍通常按照距離或時間等量劃分為若干同心圓圈層。對于廈門市而言，以廈門本島中心的江頭立交為圓心、以10 km為單位劃分出行圈層，10 km范圍覆蓋全島，20 km范圍覆蓋環灣區域，30 km范圍覆蓋市郊及漳州市、泉州市的部分區域，如圖3所示。但普通的“同心圓”出行圈層劃分無法體現實際交通網絡的各向差異及運行特征，因此需在原始圈層劃分的基礎上加載交通網絡屬性、交通運行特征、交通態勢等數據，開展城市交通可達性分析，以求反映交通網絡的真實特征[9]。

圖3 廈門市同心圓出行圈層劃分示意圖

為此，本研究確立了模擬真實交通網絡特征、反映實際交通運營狀況的交通可達性分析思路，如圖4所示。通過對如圖4a所示的原始圖進行交通網絡屬性加載，分別形成基于軌道交通線網（圖4b）和基于道路網絡（圖4d）的雙層結構。由于軌道交通的運營時刻、發車間隔相對固定，且不受交通狀況影響，其出行可達性與其線網延伸方向、線路技術標準吻合（圖4c）；而道路交通運行速度受道路擁堵狀況的影響較大，其可達性一方面與道路等級、設計速度有關，另一方面也受制于道路實際行駛速度（圖4e）。

圖4 考慮交通網絡屬性及交通態勢的交通可達性分析思路

根據上述思路，為對比不同交通網絡的可達性差異，仍以廈門市本島中心的江頭立交為圓心劃分出行圈層，并為其加載交通網絡屬性、交通運行特征、交通態勢等數據，分別研究廈門市軌道交通和道路交通的可達性。軌道交通可達性研究以最新版廈門市軌道交通線網規劃為基礎，根據線網規劃確定的普線、復合快線、快線標準進行速度參數設置；道路可達性研究以綜合交通規劃道路網絡為基礎，利用高德API（應用程序編程接口）平臺獲取早晚高峰交通態勢數據并將其加載到道路網絡中，以反映道路交通運行的真實情況。通過模型運算，得到軌道交通及道路交通的可達性結果如圖5、圖 6所示。

圖5 廈門市軌道交通可達性（單位：min）

由圖5、圖6可知，軌道交通15 min可覆蓋本島全境，30 min可覆蓋環灣區域及海滄區、同安區、杏林區等部分區域，45 min可基本覆蓋廈門市大部分建成區；道路交通由于受制于島內道路實際速度、城市空間及道路網絡結構等因素，30 min可覆蓋本島，60～80 min可覆蓋廈門市全域。通過柵格面積計算，軌道交通30 min、60 min出行范圍分別是道路交通在對應時間內出行范圍的163%、145%，這充分體現了軌道交通成網后在早晚高峰時段的運輸效率優勢，以及4號、9號線作為復合快線的必要性。此外，該分析結果還反映了道路交通增加跨海通道的意義，從新建翔安大橋、海滄隧道后跨海交通時間明顯縮短可以看出，增加跨海通道能夠有效緩解跨海交通壓力。

圖6 廈門市道路交通可達性（單位：min）

可達性分析是確定各類交通網絡運行效率、服務水平、覆蓋范圍的有效指標，通過加載交通態勢等相關數據，能夠比較交通網絡輻射范圍與城市規劃所確定圈層之間、交通網絡實際速度與相關規劃所規定速度目標值之間的差異，并據此進行交通網絡的優化、加密、補強。

4.2 城市建成區用地邊界分析

軌道交通是重要的城市基礎設施，對城市的空間布局和發展模式具有深遠影響，而隨著城市空間結構的變化、建設用地的拓展，軌道交通線網布局也應進行相應的調整和優化。為此，需要對較長一段時間內城市建成區用地邊界進行識別，了解城市建成區范圍的變化趨勢，從而準確識別城市發展規律。在考慮數據量、數據可獲取性及準確性的基礎上，本研究采用遙感數據進行城市建成區用地邊界分析[10-11]。常用遙感波段及技術指標如表1所示。通過不同波段組合可識別不同用地類型。常用波段組合與用地特征的對應關系如下：波段432組合識別一般用地、波段764組合識別城市、波段564組合識別陸地與水體、波段652組合識別農作物、波段632組合識別地標景觀與特征、波段571組合識別植被和水體等。由于遙感數據的特殊性，其處理方式與普通的衛星影像數據有所不同。基于遙感數據的城市建成區用地邊界分析思路如圖7所示。

表1 常用遙感波段及技術指標

圖7 基于遙感數據的城市建成區用地邊界分析思路

通過分析1990年—2020年遙感數據，可得出廈門市建成區用地邊界在這30年中的發展趨勢，如圖8所示：1990年以前，廈門市主要用地集中在島內、杏林區、同安區等區域；自1988年國務院批準廈門市為計劃單列市以后，廈門市的發展開始進入快車道，建成區用地邊界不斷擴張，中心城區范圍逐漸覆蓋廈門市全域，并與泉州市、漳州市連為一體。從上述趨勢可以看出，廈門本島內發展趨于飽和，同安灣、翔安區等區域發展較快，是未來發展的潛力區域。因此，軌道交通線網規劃應優先滿足發展成熟的島內等區域，然后再考慮對潛力區域予以輻射、補充、加密[12]。

圖8 1990年—2020年廈門市建成區用地邊界變化示意圖

4.3 出行空間結構

除城市出行范圍及建成區用地邊界分析之外，還應針對軌道交通服務客體，從交通需求角度研究出行分布，通過分析時空出行數據，確定出行空間結構、乘客主要流向，掌握軌道交通線網供需關系，以進一步優化線網規劃、線路路由方案。

通過對廈門市2022年某工作日的用戶手機信令數據進行分析，得出全市出行分布如圖9所示。為進一步給線網規劃提供決策依據，可將定量數據結果回歸到定性分析，通過對出行特征的集計分析，得出廈門市主要客流點之間的空間聯系結構，如圖10所示。通過上述分析可知，本島作為廈門市傳統發展核心，其區位優勢將繼續保持，環灣區域（海滄區-杏林區-集美區-同安灣-翔安區-新機場）構成的發展帶將形成多個新興增長極。軌道交通應滿足“本島加密、多向輻射、串聯環灣、快慢分明”的要求，以適應不同片區的出行特征，提供差異化服務[13]。

圖9 廈門市出行分布圖

圖10 廈門市主要客流點之間的空間聯系結構

5 結論與討論

（1）本研究從“面”的宏觀層次，量化分析線網規劃與城市空間結構的相關性，探討數字化技術在軌道交通規劃中的應用，以期為軌道交通線網規劃提供方向、框架、結構、功能等方面的分析指引及優化思路。

（2）與軌道交通相關的城市空間分析涉及領域眾多，包括城市出行范圍、建成區用地邊界、出行空間結構等方面。通過城市出行范圍分析，能夠將軌道交通的可達性、速度目標與國土空間規劃確定的相關目標進行對比，從而實現對線網布局、線路速度標準的優化；通過城市建成區用地邊界分析，可量化識別城市發展方向、未來用地拓展較快區域、用地增長規律性特征，據此判斷軌道交通線網與用地的匹配性、設施設置的均衡性與短板；通過出行空間結構分析，可確定主要的出行發生/吸引片區、大區域出行空間特征，據此確定軌道交通線網架構、客流量級、線路制式與標準。

（3）隨著空間多源大數據分析、數字孿生、人工智能技術的發展，線網規劃逐漸將城市視為整體系統進行研究并尋求綜合性、統籌性的解決方案，在關注城市發展現狀的基礎上，采用“定量+定性”的方法對城市遠期發展趨勢進行預測，以實現軌道交通規劃建設的優化、合理決策。今后的研究可著眼于開發物理空間與數字空間協同的城市交通智能化系統，構建適用于不同尺度研究范圍的全要素數智化管理平臺，為下一步的設施資源優化配置及高效運營管理提供工具與方案，以實現軌道交通數智化規劃、設計、建設及運營。