融入規劃軌道交通的土地使用多情景模擬

周新剛 楊辰穎 黃永俏 曾燦程 鈕心毅

摘 要城市軌道交通對城市未來土地使用發展布局具有重要的影響，有必要探討如何將軌道交通規劃融入國土空間規劃中，并進行多情景的比較分析以輔助國土空間規劃。基于上海市不同歷史年份土地使用情況，分析土地使用的變化過程，挖掘軌道交通對于土地使用演變的影響。設定不考慮規劃軌道交通、考慮軌道交通建設規劃情景和考慮軌道交通建設調整規劃3種情景，使用神經網絡和元胞自動機模型對未來土地使用演變進行多情景模擬。結果表明，土地使用模擬能夠有效分析軌道交通、人口密度等不同空間要素對土地使用演變的影響，土地使用模擬結果與現狀對比精度較高。多情景土地使用模擬方法可以比較不同規劃情景之下的土地使用發展布局，輔助軌道交通規劃編制，融入軌道交通規劃的未來土地使用發展布局對于支持TOD模式的國土空間規劃具有參考價值。

關 鍵 詞城市軌道交通；土地使用演變；公共交通導向型的發展模式；國土空間規劃

文章編號 1673-8985（2023）03-0112-07 中圖分類號 TU984 文獻標志碼 A DOI 10.11982/j.supr.20230316

0 引言

我國過去快速城鎮化帶來小汽車出行增長，同時帶來長距離出行和交通能耗增加。伴隨我國城鎮化進入高質量發展階段，鼓勵以公共交通為導向的TOD（Transit-Oriented Development）模式促進低碳出行。2022年國家發改委《“十四五”現代綜合交通運輸體系發展規劃》提出，“超大特大城市構建以軌道交通為骨干的快速公交網絡，科學有序發展城市軌道交通。”

我國過去快速城鎮化中城市空間利用存在低密度、分散化的傾向，交通和土地使用脫節導致建設用地無序擴張和利用效率低下的問題，農業空間和生態空間持續減少。2021年《中華人民共和國土地管理法實施條例》提出應當“提高土地節約集約利用水平，保障土地的可持續利用”。伴隨我國城鎮化進入高質量發展階段，鼓勵以TOD模式促進城鎮建設用地集約高效利用。軌道交通促使建設用地向軌道站點周邊集中，站點周邊高強度和混合使用的用地模式引導人口和就業崗位向軌道站點周邊聚集，從而提升土地利用效率；同時軌道交通站點地下空間開發減少對土地的占用，促進更加集約的用地。因此，軌道交通規劃可以提高用地效率，留下更多的生態空間和農業空間。

都市區軌道交通提高居民機動性同時減少交通能耗，在中心城區帶動外圍地區協同發展中發揮重要作用。不少超大特大城市中心城區軌道交通建設基本完善，外圍地區軌道交通建設興起。未來城市軌道交通建設仍將處于迅速發展階段，尤其是外圍地區。都市區外圍公共交通服務水平較低，土地使用更依賴軌道交通的引導作用。軌道交通不僅會影響國土空間土地使用[1]，促使站點周邊用地轉換[2]2480，同時會優化大都市區尤其是外圍地區的空間結構[3]66。軌道交通加強了城市外圍地區與中心城區的聯系，使得居民出行更加低碳。

我國城市軌道交通建設發展迅速。《城市軌道交通2021年度統計和分析報告》的數據顯示，截至2021年底，中國大陸地區共有50個城市已開通城市軌道交通運營線路283條，運營線路總長度9 206.8 km。共有67個城市的城市軌道交通線網規劃獲批，其中城市軌道交通線網規劃在實施的城市共56個，在實施的建設規劃線路總長6 988.3 km。

然而，實際開發建設過程中目前存在軌道交通對土地使用的引導不足，導致軌道線路周邊土地使用模式不合理、用地效率不高等問題[4]，尤其是在都市外圍地區。這是因為在規劃中并未將兩者很好地協調。應充分考慮軌道交通對其周邊用地變化產生的影響，預測在軌道交通規劃影響下未來土地使用可能發生的變化，以便對國土空間規劃進行相應調整，促進土地利用和軌道交通系統的協調發展。

低碳出行目標下都市外圍地區引導居民使用軌道交通出行，需要挖掘外圍地區軌道交通周邊用地如何優化。現有研究較多關注的是軌道交通對歷史年份土地使用變化的影響，基于歷史年份土地利用數據對于過往軌道交通對周邊土地利用的作用進行分析，而較少研究關注軌道交通規劃對于未來城市土地使用變化的影響。如未充分考慮軌道交通對土地利用的影響，可能導致土地利用與軌道交通不匹配，不利于二者的協調發展，因而有必要把規劃軌道交通融入未來土地使用模擬和規劃中。

本文以上海市為例，通過分析不同歷史年份的土地使用情況得到包括軌道交通在內的不同空間驅動因子對土地使用變化的影響。在此基礎上考慮軌道交通規劃對未來土地使用演變的影響，進而利用元胞自動機模型對城市未來土地使用進行模擬，分析軌道交通規劃對上海市外圍地區產生的影響，提出面向國土空間規劃的軌道交通周邊用地發展布局建議，對于國土空間規劃的編制具有重要意義。

1 相關研究概述

1.1 軌道交通對土地使用的影響

城市交通干道對沿線土地使用存在廊道效應，由中心向外逐步衰減，對城市發展和結構變遷起到重要的誘導作用，刺激城市土地開發，對沿線的城市土地使用產生影響[5]。廊道效應同樣適用于城市軌道交通，軌道交通的建設提升其服務地區的交通可達性，從而增加周邊地區的土地價值和土地使用集約程度。這種效應隨著相對軌道交通沿線的距離越遠而減少，最終影響軌道沿線的土地使用類型和模式[6]。

城市軌道交通的建設引導沿線空間形態發生變化，形成緊湊、混合的土地布局，即“公共交通導向型的發展模式”（TOD）。外圍地區軌道交通對土地使用的引導作用對比中心城區更為突出。都市外圍地區與中心城區存在差異，外圍地區居住用地和商業、產業用地混合使用程度較中心城區低，外圍地區應采用新的E（Extend）-TOD模式，注重軌道交通的走廊建設帶動外圍地區功能組團的提升[7]127-128，因此研究外圍地區軌道交通對土地使用的影響對于外圍地區建設有借鑒意義。軌道交通的廊道效應會帶動外圍地區的土地使用演變，促進外圍地區用地從單一居住或產業功能向復合化、多功能轉變[7]131-133。

現有研究較多關注軌道交通對于城市歷史年份土地使用演變的影響，但預測其對未來土地使用變化影響的研究仍較少，因此使用一些新的技術方法支撐融入軌道交通影響的城市土地使用模擬，進而輔助規劃決策具有必要性。

1.2 土地使用變化模擬模型

元胞自動機模型為軌道交通規劃融入未來土地使用演變提供了可能。元胞自動機是模擬土地使用變化、預測未來土地使用格局的常用方法[8]，該方法通過“自下而上”的建模方法，將空間看作是由二維柵格空間組成的，每一個元胞的狀態用來表示土地使用類型，每個元胞轉化為其他用地類型的概率同時受到鄰域和轉化規則的制約。元胞自動機可用于模擬城市形態演化和土地使用變化，預測不同規劃限制條件下城市未來土地使用情景，研究不同要素對土地利用變化的影響等。

已有一些研究使用元胞自動機模型分析模擬軌道交通對于土地使用的影響。趙麗元等[9]402-404通過設計兩種情景分別對有無軌道交通影響下的城市土地使用進行了模擬分析，發現考慮軌道交通影響情景下的土地使用模擬具有較高的準確度。魏中宇等[2]2480，何尹杰等[10]通過元胞自動機模型模擬預測了未來軌道線路周邊的土地使用分布，但是沒有分析未來土地使用的多情景發展布局。

目前大多數的土地使用模擬是基于軌道交通在模擬過程中保持不變的假設下進行的，在國土空間規劃中應充分考慮軌道交通規劃對未來土地使用演變帶來的影響，使土地利用規劃和軌道交通規劃之間能夠相互協調匹配。

2 研究區概況與數據源

本文主要關注的是軌道交通對未來土地使用發展布局的影響，使用2009年和2014年上海軌道交通對其土地使用變化產生的影響作為基礎建立模型用于預測2025年土地使用格局。研究的區域范圍是上海市域。2009年和2014年的已建軌交線路以及土地使用現狀如圖1所示。

至2009年末，上海已有10條軌交線路投入使用，分別為1、2、3、4、5號線莘莊到閔行開發區段、6、7、8、9、11號線。2009年至2014年期間，10、12、13、16號線4條軌交線路開通運營，2、7、9、11號線軌交線路延長，軌交線路數量達到14條。

土地使用數據包括居住用地、公共服務設施用地、工業用地、商業用地、農業用地、生態用地（林地、草地、水域）和其他用地（交通運輸用地、特殊用地、未利用地等）。本文主要關注除其他用地外上述6類用地之間的相互轉換和變化。為量化上海2009—2014年各類型土地使用的轉換，計算得到土地使用轉換情況（見表1）。其中，發生轉換的居住用地多轉換為公共服務設施用地、農業用地，發生轉換的工業用地較多轉換為公共服務設施用地。這與當時上海采取的“退二進三”去工業化產業結構轉型升級戰略相關。

3 研究方法

3.1 融入規劃軌道交通的土地使用模擬

為了更好地揭示影響土地使用變化的機制，本文采用融入規劃軌道交通的元胞自動機模型，包括兩個部分。

（1）歷史年份土地使用演變分析

首先，基于過去兩個不同時間點的土地使用數據和土地使用變化的驅動因子數據，通過隨機抽樣的方法獲取訓練數據對神經網絡進行訓練。土地使用數據和驅動因子數據為處理后柵格大小、坐標系等一致的柵格數據，單個柵格即為土地演變模擬中的模擬單元。神經網絡的輸入層接收每個模擬單元對應的各個驅動因子的空間變量值，它們決定了該單元的狀態轉換，即用地類型的轉換。利用神經網絡可以模擬這種復雜的屬性—狀態對應關系。由神經網絡的輸出層可以得到不同類型用地的發展概率，即模擬單元轉換為各類用地的概率。在元胞自動機的運行機制中，每個單元發展為某種土地利用類型的概率不僅取決于由神經網絡預測的發生概率，還取決于在預測期內不同演變狀態下的其他可變要素包括轉換成本、鄰域影響和自適應慣性等因素。轉換矩陣通過數值大小反映不同用地類型之間的轉換成本；鄰域影響代表了每個元胞用地受周邊元胞用地的影響；自適應慣性系數用于代表模擬單元維持之前的土地利用類型的趨勢強弱。綜合各類用地的發展概率、自適應慣性系數、鄰域影響、轉換矩陣，通過元胞自動機模型迭代得到每個網格單元對各類用地的總體轉換概率，再將土地利用類型分配給該網格單元。然后，結合歷史年份實際土地使用規模，對歷史年份土地使用演變過程進行模擬，生成歷史年份的土地利用分布，與實際情況進行對比，并驗證模型的精度。再利用隨機森林模型可挖掘不同類型用地的演變機制與各類空間驅動因子之間尤其是軌道交通的關系，得到不同驅動因子對于各類用地發展的影響。

（2）融入規劃軌道交通的未來土地使用發展布局模擬模型

基于歷史年份用地演變分析結果，可以得到土地利用演變的發展趨勢和空間驅動因子對土地利用演變的影響，用于未來土地使用模擬模型。顧及現狀軌道交通驅動因子和其他驅動因子后，在神經網絡模型訓練階段中標記需要更新的軌道交通驅動因子，在預測過程中被標記的軌道交通因子將會被規劃的軌道交通數據更新，其余空間驅動因子保持一致，得到在規劃軌道交通影響下的各類用地發展概率（見圖2）。結合規劃年份土地使用規模，基于現狀用地與歷史年份土地使用演變分析得到的土地利用演變趨勢，即可模擬生成未來目標年份的土地利用分布。此方法顧及動態軌道交通規劃，可為未來土地使用規劃決策提供有效輔助作用。通過該模型融入軌道交通規劃，可對未來用地布局進行多情景模擬。

3.2 情景設計與空間驅動因子選取

本文設計了軌道交通現狀條件下的常規情景與引入規劃軌道交通條件下的規劃情景，重點關注上海外環外的外圍地區。

土地使用演變會受到人口密度、區位、交通等方面的影響[11]。本文主要采用3種驅動因子來解釋土地使用的變化（見表2），包括到城市道路的距離、到軌道交通線路的距離、人口密度和到就業中心的距離。為了統一研究區域空間驅動因子的空間分析單元，將各類因子的空間分辨率統一到10 m。

使用手機信令數據識別居民的就業地，獲取就業密度，進一步識別就業密集區[12]。對于到就業中心的距離，本文通過2011年上海移動用戶手機信令數據對就業密度進行計算（見圖3），并使用非參數分析法基于就業密度識別就業中心。

4 結果與分析

4.1 2009—2014年軌道交通線路周邊的土地使用變化

為了分析軌道交通對于土地使用的影響，首先基于歷史年份土地使用數據對外圍地區軌道交通線路周邊各類用地數量變化進行對比（見圖4）。本文中的外圍地區為上海外環外區域，并將軌道交通線路周邊1 000 m范圍[9]399作為軌道交通的影響范圍進行分析。通過分析可以得到：從2009年到2014年，外圍地區軌道交通線路周邊建設用地總量增加。其中公共服務設施用地占比增加最大，漲幅為4.18%，商業用地增加了1.44%，生態用地減少了0.71%，農業用地減少了3.40%。

4.2 各類驅動因子對于土地使用的影響

基于神經網絡模型挖掘不同類型用地的演變機制與各類空間驅動因子之間的關系，可以得到不同驅動因子對于各類用地發展的影響，以及各類空間驅動因子驅動各類用地轉換成某一類特定類型用地的影響權重大小[13]。圖5展示了各類驅動因子對于所研究的4類建設用地在2009—2014年間變化的影響權重分析。

對于居住用地和公共服務設施用地，到就業中心距離因子和到軌道交通線路的距離對其用地變化的影響權重最大且二者作用影響權重大小相近。對于商業用地，到就業中心距離與到軌道交通線路的距離對其變化影響權重最大。軌道交通提升了線路周邊地區的交通可達性，提供了居民快速進入市中心的交通走廊，居住用地、公共服務設施用地和商業用地的數量相應增加，提升了其周邊土地的價值，因此軌道交通線路因子的綜合影響最大。

4.3 模擬模型的精度驗證

為驗證元胞自動機模型模擬土地使用演變的精度，根據構建的模型以2009年作為初始年對2014年上海的城市土地使用格局進行模擬，得到的模擬土地使用格局如圖6所示。在量化評估精度方面，通過逐像元法對比了模擬土地使用格局和實際格局，計算其誤差矩陣（見表3）。

計算得到考慮軌道交通線路因子的2014年模擬結果的總體精度為0.87，Kappa系數精度為0.82。這表明元胞自動機模型模擬土地使用格局具有較高的精度，接近真實的土地使用格局，可用于對未來土地使用進行預測。

4.4 2025年土地使用格局預測

根據最新的國家發展改革委關于上海市城市軌道交通第三期建設規劃（至2023年）及第三期建設規劃調整（規劃期延長至2024年）的批復，預計到2024年，上海軌道交通將形成27條線路，全長1 154 km的軌道交通網絡。在對2025年土地利用格局預測中使用2024年規劃軌道交通線路作為土地使用變化影響因子進行模擬（見圖7）。

本文參考《上海市國土空間近期規劃（2021—2025年）》中“十四五”期間用地規模限制，建設用地總規模不超過3 185 km?，耕地保有量大于1 347 km?。結合規劃底線需求及馬爾科夫鏈方法[14]計算得到研究范圍內2025年的用地需求數據。其中，居住用地1 153.17 km?，公共服務設施用地832.85 km?，工業用地448.46 km?，商業用地205.01 km?，農業用地2 882.93 km?，生態用地884.10 km?。然后基于圖2的框架進行不考慮規劃軌道交通和考慮規劃軌道交通的土地使用模擬，對2025年土地使用格局進行不同情景下的模擬。對不同情景下軌道交通線路周邊土地使用格局和數量進行對比可以發現（見圖8-圖10）：在融入軌道交通規劃情景下，外圍地區軌道交通線路周邊建設用地總量多于常規情景。其中，居住用地數量增加最多，增加了1.91%，公共服務設施用地增加了0.74%。這說明軌道交通的規劃建設對于沿線土地發展具有帶動作用，促使沿線土地向居住用地進行轉變，導致人口數量增加，相應增加了公共服務設施用地數量，利于實現土地集約利用，建構緊湊型的城市[15]。

4.5 多情景規劃的土地使用發展布局分析

基于歷史用地演變的模擬，通過多情景的土地使用模擬可以分析比較不同軌道交通規劃情景下的未來土地使用發展趨勢。根據不同城市的發展特征、自身條件和規劃研究的側重點，可以從不同角度設置發展情景進行推演。將不同情景的軌道交通規劃線路因子納入模擬中，設置不同的發展目標、約束條件和規模需求，并轉譯為神經網絡—元胞自動機模型中的相關參數設置，體現情景差異，生成不同的未來土地使用分布。

以上海市城市軌道交通第三期建設規劃及其調整規劃為例，在調整規劃中新增部分軌道交通線路，用多情景分析方法能夠比較方案調整帶來的土地使用發展差異。分別將第三期軌道交通建設規劃情景、調整規劃情景的軌道交通規劃線路用于模擬2025年用地布局，對比不同情景規劃的土地使用發展布局和數量（見圖11）。基于元胞自動機的多情景規劃的土地使用發展布局分析，可以輔助確定更符合發展要求的軌道交通規劃布局方案，為不同規劃目標下的國土空間規劃編制提供依據。

國家發改委印發《長江三角洲地區多層次軌道交通規劃》中上海在“十四五”期間將規劃建設多條市域（郊）鐵路，其中部分線路如上海南匯支線、崇明線、示范區線等尚在建設中待正式開通，后續的研究中可將其中部分軌道交通規劃線路用于進一步的模擬中。

5 結論與討論

本文耦合神經網絡和元胞自動機模型對上海市歷史年份的土地使用演變過程進行模擬，挖掘各空間驅動因子尤其是軌道交通對于土地使用演變的影響機制，總結土地使用演變的動力機制。探索了軌道交通對土地使用演變的影響，構建了融入規劃軌道交通的未來土地使用演變模型。接著融入軌道交通規劃對未來土地使用進行多情景模擬對比，并對模擬結果進行定量評價分析，得出以下結論：

（1）在融入軌道交通規劃情景下，外圍地區軌道交通線路周邊建設用地增長多于常規情景，說明軌道交通線路的規劃建設能夠帶動沿線建設用地的發展，會促使生態用地、農業用地向公共服務設施用地、居住用地、商業用地轉換，建設用地更加集約高效。在生態文明導向下的國土空間規劃編制工作中，對于城鎮空間、農業空間、生態空間通過劃定“三區三線”進行控制和約束，因此通過模擬得到的結果需要根據實際情況進行修正以滿足國土空間保護的需要。

（2）多情景的土地使用模擬可以推演不同軌道交通發展情景下的未來土地使用發展布局，并進行分析比較與評價，輔助軌道交通規劃編制，支撐TOD模式的國土空間規劃。因此，在對外圍地區軌道交通線路周邊用地進行規劃時，需要同時考慮將居住、公共服務設施和配套的商業用地沿軌道交通線路軸向混合布局，以實現土地的混合利用，形成TOD模式。

本文主要關注于融入軌道交通規劃的土地使用多情景發展布局模擬。該研究方法同樣可以應用于人口、經濟等規劃策略對于未來土地使用演變的影響，分析不同規劃策略下的未來土地使用發展布局。

（本文來源于“中國城市科學研究會城市大數據專業委員會2022年會暨第三屆‘城市文化感知與計算學術研討會”。在專題論壇一“基于大數據的城市規劃支持”中進行宣講。感謝上海同濟城市規劃設計研究院有限公司“2021年教育部產學合作協同育人項目”課題“智慧城市系列課程項目案例庫建設——智能規劃”的支持。）

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