面向低碳的城市公共交通 规划决策平台及应用

·2022智慧城市先锋榜·入围案例

洪智勇、陈志杰、洪锋

宁波市规划设计研究院

2021年3月，习总书记在中央财经委员会第九次会议上提出，要把碳达峰、碳中 和纳入生态文明建设整体布局，如期实现目标。中党十九届五中全会提出，到2035年广泛形成绿色生产生活方式，碳排放达峰后稳中有降。且“十四五”期间，加快推动绿色低碳发展，降低碳排放强度，支持有条件的地方率先达到碳排放峰值。 同年12月，中央经济工作会议明确将“碳达峰碳中和”列为未来一年重要的经济工作任务。

交通运输领域是实现上述目标的关键一环，然而现状交通运输碳排放面临占比高、增速快、达峰慢等特点（熊健,卢柯等，2021）。全球交通碳排放约占碳排总量的25% （IEA，2017）。 据世界能源组织预测，全球交通碳排放占比在2030年和2050年将分别达到50% 和 80% （IEA，2009）。因此，研究国土空间规划阶段交通系统的低碳规划策略具较为显著的意义，其中又以公共交通规划技术的研究和创新为主要路径。

本项目是在“碳达峰碳中和”发展背景下提出的创新性研究课题，旨在从政策和技术两个层面提出科学的公共交通规划方法，以提升城市公共交通竞争力为手段，以实现客流效益最优化和交通碳排放的有效控制为目标。

1、项目技术路线

整体研究架构可分为数据库、算法层和应用层三个层次： 

 （1）数据库层，建立了基础数据存储、数据清洗、指标建模和数据智能关联的横向链路。在底层能够实现数据与数据的联动分析，指标与指标间的多维度评价和下钻，为研究者提供了全局视角；

（2）算法层，由政策行为挖掘算法、轨道线网智能规划算法和基于综合交通客流预测模型的碳排放测算算法构成，通过对政策行为模式的挖掘、轨道空间组织机理的剖析、以及优化措施对综合交通碳排放的影响分析，形成初步论点和论据，进一步为决策方案的形成提供有力支撑；

（3）应用层，在定量分析的基础上，进一步结合定性判断，在可行性的基本前提下以实现最小化碳排放为目标，提出公共交通的最终规划方案。

图1.平台框架图

2、核心算法概述

2.1 政策行为识别算法

公共交通网络的形成机制受政策因素影响显著，网络结构的合理与否直接影响公共交通的竞争力，进而决定了交通碳排放能够得到有效抑制的可能性。由于公共交通规划的政策行为模式涉及复杂的网络交互，因此项目提出了一种考虑公交网络服务特征的复杂网络拓扑模型，基于服务属性构建公交网络的复杂网络模型，用于挖掘线网的形成机制，从而揭示背后的政策行为。分析结果揭示了宁波公交网络形成的内在机制服从“二八法则”：运营管理部门往往遵循以客流效益为导向的布设原则，使得新增线路通常被连接到人口岗位的聚集区，而这些区域本身又是大量公交线路的汇集区。

图2.政策行为挖掘的分析流程示意图

2.2轨道线网智能规划算法

公共交通网络的竞争力很大程度上取决于轨道交通系统的竞争力，因此合理的轨道交通线网布局是实现交通减碳的重要基础。项目提出了一种自动化的轨道线网生成算法，该方法相较于传统的定性方法能够实现客流效益的最大化。以此为目标，项目拟基于惯用的组团思想，提出了如图3所示的析方法。核心思想是利用出行分布的空间组织信息识别组团边界和组团核心，进而识别组团核心间的最优轨道路径。技术的关键难点在于识别轨道客流的主要影响因子。

图3.轨道线网智能规划分析流程示意

2.3综合交通仿真模型

基于政策行为分析结果和轨道线网规划分析结果，可提出优化的规划机制和公共交通线网布局。在此基础上需要结合综合交通客流仿真模型测算客流的行为变化结果，尤其是长距离私人机动化出行人员转移到公共交通出行的规模，进而为碳排放差异的测算提供基础。项目构建了宁波市宏观交通战略模型，该模型根据交通调查的数据通过数学建模模拟交通系统的特性和出行者的交通行为，预测规划交通系统的特性。

交通模型主要包括需求模型和供给模型。需求模型包括出行产生、出行分布以及方式划分三个子模型，得出各方式的交通矩阵；供给模型则包含交通供给系统的相关交通网络数据(包括交通小区，道路路段、道路节点和公交站点，公交线路等)和分配模型。供给模型以交通需求(OD矩阵)和交通网络数据作为输入，使用Cube软件的各种交通分配模型对交通系统进行分析和评价。需求模型和供给模型循环迭代直到供需双方达到平衡收敛，使得交通系统最终达到一个平衡的状态。

图4.综合交通仿真模型框架示意图

2.4交通碳排放算法

排放模型基于路段的车队构成和车公里数计算得到，片区和全市排放数据可以基于路段数据聚合获得。算法的关键难点在于确定排放因子。

图5.从路段到路网的排放核算原理示意图

3、数据源概述

截至2020年9月，宁波市共开通运营城市轨道交通线路4条，运营里程共计182km，如图6所示。现状轨道日均客运量为55万人次，占公共交通总出行的28%。

图6. 宁波市中心城区轨道线网示意图

图7. 基于手机信令数据的出行OD识别流程

4、分析效果

4.1 公交可达性评估

图8（a）展示了计算得到的公交网络可达性分布情况。宁波市主城区公交网络的可达性呈现明显的“单中心”模式，反映出公交资源配置过度中心化的问题。

图8.公交可达性分布与人口岗位分布比较

4.2 设施走廊分析

宁波市主城区公交线路走廊分布呈现明显的“中心+放射”的模式。这一分布特征与宁波市客流走廊基本吻合。宁波市轨道交通开通后常规公交客流下降明显，规划和运营管理部门虽然提出和实施了部分线路优化措施，但实际效果并不理想。其中的一个重要原因就在于提出的线路调整方案忽视了公交系统的网络复杂性，从而导致常规公交和轨道交通依然处于共通道竞争状态。

(a)公交走廊

 (b)基于手机信令数据的人流分布

图9.公交线路走廊和实际客流分布比较

4.3 政策行为评估

表1是基于拓扑模型计算得到的网络特征指标，符合小世界网络的特征。这也进一步揭示了宁波公交网络形成的内在机制服从“二八法则”：运营管理部门往往遵循以客流效益为导向的布设原则，使得新增线路通常被连接到人口岗位的聚集区，而这些区域本身又是大量公交线路的汇集区。

表1. 网络特征参数

4.4轨道线网路径识别

轨道线网路径分布如图10(c)所示。主城区内存在较为明晰的两类路径：（1）东西向连续性较好的长路径；（2）南北向具有截断特征的短路径。这一结果与图10(a)和10(b)所示的实际出行分布形态总体相符。

图10. 轨道线网路径分布

4.5轨道线网优化

基于网络路径的分析结果，可以对既有线网提出了局部优化建议，如图11所示。调整前后的指标对比如表2所示。总体上，优化后线路长度减少10%，效益增加20%，单公里效益增加47%。

图11. 宁波市轨道线网局部路径优化示意图

4.6碳排放测算

基于优化的规划策略、公共交通线网规划方案、轨道交通线网方案，利用轨道线网客流预测模型和碳排放模型，可以进一步计算得到全市路段碳排放数据，进而为交通减碳目标的制定提供决策支撑。基于优化线网测算得到的综合交通碳排放相较于既有方案总体降低12%。

图12. 碳排放分布示意图

5、总体改善建议

基于项目分析结果可以从政策行为、技术等角度提出改善建议。

5.1 政策行为层面的建议

（1）宁波市城市空间格局正处于由“单核”向“多中心”转变的过渡期，过度中心化的公交网络格局显然不利于公共交通整体竞争力的提升，难以有效减少交通碳排放。因此，相关建设和运营管理部门有必要在资源配置思路上进一步提升对TOD理念的认识和共识，因地制宜，制定符合城市空间组织模式的发展思路和对策。

（2）上位规划和建设运营的脱节也是导致公交设施过于中心化，及交通碳排放集中化的一个重要原因。国内关于公交网络的上位规划普遍存在方案过于笼统、发展目标过于宏观和单一等问题，导致规划成果往往难以为建设和运营管理部门提供有效指导，这也是导致公共交通竞争力区域不平衡的一个重要原因。因此，建议在上位规划中深化不同空间下公交网络复杂特性的评估，并逐层传导致分区、控规等更具落地性的层面。

（3）轨道交通背景下的公交线路优化是实现交通减排的重要手段之一，有利于提高公共交通系统的协同性和服务水平，从而增加对私人机动车出行者的吸引力，但应当避免经验主义陷阱所导致的共通道竞争结果，因此运营管理部门有必要在充分考虑网络复杂性的基础上开展相关的前评估工作。

5.2 技术层面的建议

公共交通网络，尤其是轨道交通网络在实现高效的空间组织上具有不可替代的作用。与空间组织模式相匹配的轨道网络能够显著提高对中长距离出行者的吸引力，从而降低交通碳排放，反之则不利于节能减排的实现。基于项目技术，可以从以下几方面提供有效的决策建议：

（1）轨道网络总体格局建议：宁波市组团特征明显，且核心区集聚效应显著，因此总体上宜采用“中心+放射”状的布设形式；

（2）网络主方向和有效服务边界建议：主城区内宁波市线网布设的主通道在东西向，且东西向的通道长度在15km左右；

（3）非主要方向的网络布设形式建议：由于宁波市南北向呈明显的截断特征，因此近期南北向网络布设宜选择“S”型、”C”型等切向线布设形式；

（4）环线的可行性建议：宁波主城区内划有一条环线，既轨道5号线，但近期城区北部和西部不具备显著的客流效益，因此5号线近期不宜成环。

创新点1：构建了政策行为评估的公共交通复杂网络分析方法，相较于已有研究考虑了完了网络服务因子、网络生成的内在机制影响，形成的论文被核心期刊录用；

创新点2：构建了轨道线网的智能化生成算法，相较于已有研究能够实现组团自动化划分、组团核心的识别、组团间微观路径的选择等。

创新点3：构建了系统的公共交通碳排放算法框架和应用平台，在交通规划层面为实现“碳达峰碳中和”提供了可复制的理论和应用基础。

社会效益1：为宁波市获得“国家公交都市建设示范城市”荣誉提供了有力的技术保障。宁波市公共交通服务水平得到显著提升，城市拥堵得到有效缓解，为城市低碳形态的研究提供了有力技术支持，极大提高了居民出行品质和生活幸福感。

社会效益2：基于本项目撰写的《基于复杂网络的公交拓扑模型研究及应用》被中文核心期刊《城市交通》杂志录用。

社会效益3：集成应用“宁波市综合交通战略决策平台和应用”获得2020年度浙江省规划科学技术进步奖一等奖和2021年度宁波市科学技术进步奖三等奖，推动了行业科技进步。

社会效益4：基于本项目开发的发明专利“基于复杂网络的公交网络分析方法、系统、存储介质及SP-Space模型”已进入实质性审核阶段。