面向职住关系优化的交通与空间协同规划关键技术与应用

导读

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主要完成人：邓毛颖，张晓明，黄建中，刘程，周茂松，杨玉奎，邵利明，熊思敏，李玮峰，孙泽彬，凌美宁，赵永明，秦依，侯晓江，陈传禹

主要完成单位：广州市城市规划勘测设计研究院有限公司，同济大学

一、项目背景

随着国内城市空间的不断扩大，职住失衡和极端通勤问题已成为影响居民生活幸福感的关键问题之一。根据住建部发布的《2024年度中国主要城市通勤监测报告》，2023年北京、上海、广州中心城建成区的居民平均通勤时耗已分别达到46分钟、39分钟、37分钟，超过60分钟的极端通勤人口比重分别达到28%、18%、14%。究其原因，主要是城市交通规划、用地规划、产业规划长期以来呈现分离状态，城市职住空间分布和交通供给存在不匹配不协调的情况。2020年自然资源部发布《市级国土空间总体规划编制指南》提出“优化空间结构，提升连通性，促进节约集约、高质量发展……推动人、城、产、交通一体化发展，促进产城融合、职住平衡”。因此，持续提升交通系统与城市空间的匹配性对于优化城市职住关系、降低居民通勤时间具有重要意义。

然而，传统技术方法存在城市职住空间关系难以主动精准评估、个体级通勤交通特征难以长时序跟踪、城市空间与通勤交通匹配性缺乏多维度评估优化方法三大难题。因此，本项目融合交通工程学、地理科学、计算机科学、城市规划学等多学科交叉的理论方法，依托多源时空大数据，构建面向职住关系优化的交通与空间协同规划技术体系，形成了“基于通勤流的职住空间关系精准识别方法、基于人群画像的通勤交通特征分类识别方法、多尺度下城市空间与通勤交通协同优化技术”三大关键技术，并实现了空间数据和算法的平台化应用，为城市精准治理提供定量支撑。

总体思路图

二、主要科学技术内容和科技创新点

1 主要科学技术内容

1.1 基于通勤流的职住空间关系精准识别技术

针对传统研究以行政区划为研究范围被动评估职住关系、难以实现主动精准评估的问题，基于手机信令数据和交通网络数据，研究形成职住平衡时间尺度、职住关联结构、职住空间关系等内容的定量分析方法，精准识别职住功能联系紧密的空间范围和联系强度。

（1）基于浮动单元的职住平衡时间尺度估计方法：针对传统职住平衡测度方法存在可塑性面积单元问题（MAUP），且忽略了交通网络在职住联系中的媒介作用，提出一种浮动单元法，构建基于道路和轨道交通网络的可达性模型，以时间为职住分析尺度生成浮动单元，运用手机信令数据对职住平衡进行测度，分析得到不同规模就业中心的通勤圈时空范围，为住房和就业等资源配置的空间尺度提供定量支撑。该方法可以实现职住评估尺度从公里级的街道行政区精细至百米级，精度提升约10倍。

（2）基于网络社区的职住关联结构分析方法：针对传统调查数据时空覆盖率低、难以支持城市尺度职住空间结构分析的问题，提出基于网络社区检测的职住空间结构解析技术。该技术基于手机信令数据识别个体职住地、构建职住关联网络，进而引入网络分析中的社团结构概念，通过非重叠社区发现方法和重叠社区方法揭示网络视角下的城市职住关联结构。

（3）基于矢量场的职住空间关系分析方法：借鉴物理学场论，在“流空间”视角下，提出基于矢量场模型的职住空间关系分析方法，利用手机信令数据提取职住信息、划分通勤群体，以通勤流为基础构建职住矢量场，通过职住场强、标量势和信息熵等指标分别表征居民受就业吸引的作用力方向和大小、工作地的辐射范围和辐射能力、居民就业选择多样性等方面，实现定量评估500*500m空间单元的职住吸引力水平。

左：交通小区初次平衡时间尺度图；中：非重叠社区方法测算得到空间联系结构；右：标量势及等势面识别结果

1.2 基于人群画像的通勤交通特征分类识别技术

针对传统抽样调查时间和人力成本大、难以实现长时序个体级别出行特征跟踪的问题，基于现状用地、规划用地、POI等静态数据和网络热力图、手机信令、手机APP、公共交通刷卡等动态数据，在识别个体移动特征的基础上融入活动类型、出行方式等关键属性，构建基于人群画像的通勤交通特征分类识别方法，为长期、低成本跟踪不同人群的通勤特征提供定量分析依据。

（1）基于空间移动模式和手机APP使用行为的客流画像分析方法：针对现有居民空间活动研究中数据源单一、客流特征信息缺失的问题，提出融合手机信令、用户手机APP使用数据等多源数据的客流特征解析技术，实现对多种客流画像（如性别、年龄、职业等）的精准推测及其时空分布分析，推测结果与问卷数据相关系系数高达0.81。

（2）基于多源数据的个体活动锚点驻留信息提取方法：针对传统规划居民出行调查数据存在时空颗粒度低、个体活动驻留点数据获取难的问题，基于手机信令、GPS轨迹等识别个体出行活动锚点，并结合手机APP、POI等多源数据识别日常活动类型、活动目的、活动地等信息，其中居民职住地辨识精度超过85%；提出基于百度热力图的城市动态区域人口活动数量提取方法，实现低成本、实时、动态获取人口活动需求数据，不同颗粒度下的人口数量观测误差不超过0.15%。

（3）基于个体出行链的通勤交通特征分析方法：基于个体活动锚点推演个体出行链，将出行轨迹与出行方式进行精准匹配，攻克了道路交通溯源、轨道交通出行链、常规公交出行链识别技术，地铁、步行识别率达90%以上，公交、小汽车识别率达80%以上。以客流画像和个体出行链为基础，提取得到不同人群的通勤出行特征，建立出行行为与惯常性活动特征、居住就业环境特征等多维度特征之间的关联关系。

左：客流画像识别方法流程图；右：就业人口提取流程图

1.3 多尺度下城市空间与通勤交通协同优化技术

针对传统交通预测模型侧重道路交通承载力评估，对于个体行为考虑不足，从而难以精准评估指导交通设施和职住空间协同优化的问题，以职住空间关系和通勤交通特征识别结果为基础，针对城市更新与交通治理协同、轨道交通与沿线土地开发协同、常规公交与职住人口精准匹配三类特定情形建立交通与空间协同的指标体系和推演模型，实现根据职住空间组织交通网络，依托交通网络推动职住空间再优化。

（1）面向城市更新与交通治理协同的多智能体动态仿真评估方法：针对城市更新需要进一步织补城市空间、推动产城融合职住平衡的需求，基于不同人群画像的通勤交通特征分析技术，对居民的日活动计划、交通出行偏好等信息进行搜集，集成公交、轨道、道路、慢行等各类出行方式，开发形成多模式交通下的多智能体出行交互动态仿真模型。针对难以获得完整各类人群的日常活动（尤其是不太频繁的日常活动）特征数据的情况，开发基于CAM-ES（协方差矩阵自适应-进化策略）算法的自动校准模块，可以通过少量标记数据来校准目标人群，多次迭代达到收敛。基于多智能体动态仿真模型，模拟评估不同城市更新方案中不同产居比情况下多交通方式的运作水平和片区公共交通可达性变化情况，为城市更新方案与交通治理的协同提供定量依据。

（2）面向轨道交通与沿线土地开发协同的职住廊道平衡优化方法：针对城市轨道交通与沿线城市功能发展不协调以及轨道交通运力资源利用不充分、不平衡等问题，搭建轨道交通与用地协同优化方法。一是基于轨道交通使用人群的职住分布和客流运营特征，提出轨道交通廊道分类方法，以轨道交通廊道为整体策划沿线车站的功能定位、周边用地开发强度和配套设施，从而推动形成城市轨道交通廊道上的职住梯度平衡；二是以低效车站为研究对象，提出基于国土空间规划全流程的监测评估方法，从总体规划、详细规划、建设运营三个阶段对低效车站成因进行评估，提出了高客流用地比例、规划开发度和职住导入率3个关键指标，以此为依据对车站周边用地开发进行优化。

（3）面向常规公交与职住人口精准匹配的动态定制线路设计方法：在常规公交总体客流下滑，出行需求多样化的趋势下，提出定制公交网络、线路和站点设计方法，精准指导定制公交的规划建设。一是基于职住网络社区发现算法和基于密度的空间聚类算法，识别多层次社区和服务范围，形成定制公交分层网络和公交车站分层选址方法；二是基于个体移动轨迹，通过生成链接网络来表示需求的共享路径，然后将链接网络分割为具有相似出行路线的类簇，以表示具有相似出行模式的出行需求集群，进而通过检测集群的核心-外围结构，提取其核心部分作为构建定制公交线路的依据，将潜在上下客需求热点识别为定制公交的站点位置，以解决定制公交出行需求动态变化难计算的问题。

（4）平台化应用：基于“职住人口-土地-住房-产业-交通”多维度时空大数据，构建了面向交通与空间协同的动态监测平台——城市交通数字治理平台，实现从个体行为到城市全局体征的全面监测，精准辅助城市空间与通勤交通的协同规划。

城市交通数字治理平台示意图

2 科技创新点

（1）针对城市职住空间关系难以主动精准评估问题，提出了基于改进浮动单元的职住平衡估计方法、基于网络社区的职住关联结构分析方法、基于矢量场的职住空间关系分析方法，构建了基于通勤流的职住空间关系精准识别技术。

（2）针对个体级通勤交通特征难以长时序跟踪问题，提出了基于空间移动模式和手机使用行为的客流画像分析方法、基于多源数据的个体活动锚点驻留信息提取方法、基于个体出行链的通勤交通特征分析方法，构建了基于人群画像的通勤交通特征分类识别方法。

（3）针对城市空间与通勤交通匹配性缺乏多维度评估优化方法问题，提出了有限数据条件下的多智能体动态仿真技术、基于职住空间分布和线路运营特征的城市轨道交通廊道分类方法、基于国土空间规划全流程的低效轨道交通车站监测评估方法、基于空间关系网络的动态定制公交动态线路设计分析方法、基于职住关系网络的定制公交系统分层服务范围和站点布局设计方法，构建了多尺度下城市空间与通勤交通协同优化技术。

三、与国内外同类技术比较

（1）首次提出不同等级就业中心的职住平衡时空尺度，职住评估尺度从公里级的街道行政区精细至百米级，精度提升约10倍。

（2）实现多种用户画像的精准推测及时空分布分析，推测结果与问卷数据相关系系数高达0.81。

（3）构建居民活动空间多源观测体系，其中居民职住地辨识精度超过85%，不同颗粒度下的人口数量观测误差不超过0.15%。

（4）提出基于多交通方式的个体出行链提取和分析技术，其中地铁、步行识别率达90%以上，公交、小汽车识别率达80%以上。

四、推广应用情况和应用前景

研究成果直接服务广东省、湖北省、宁夏回族自治区等省的多个城市，并推广至雄安新区、重庆、成都、武汉、长沙、福州、宁波、丽水、遵义等35座城市，有力推动城市交通和职住空间的协同发展。

未来，随着各城市的多源时空大数据资源愈加丰富，本项目研发的技术方法可以在国内外进行全面的推广应用，除了目前已广为应用的国土空间规划、城市更新规划、轨道交通TOD规划、交通数字治理等，还将进一步拓展至住房规划、交通拥堵治理等多个方面，为特大/超大城市城市体检、交通系统优化、城市空间结构优化等方面提供支撑，有较为广阔的推广应用前景。

五、经济社会效益

1 经济效益

技术成果主要依托广州市城市规划勘测设计研究院进行市场转化。近3年来，技术成果已在广东、福建、湖南等5省35座城市的250多个项目中得到广泛应用，应用项目主要面向存量时代下国土空间规划、城市枢纽TOD规划、常规公交、城市综合治理、城市更新规划等，近3年新增项目合同额达到1.9亿元以上，新增利润960.8万、新增税收4035.5万，助力企业转型升级，取得良好经济效益。

2 社会效益

（1）精准发力，助力政府科学决策。本项目的技术成果广泛应用在全国多个城市的国土空间规划、城市更新、TOD综合开发、交通规划、交通治理提升、住房规划等类型的项目中，有效助力地方政府和领导的工作决策。

（2）优化通勤结构，推动交通绿色低碳发展。围绕职住空间关系优化，本项目的技术成果对推动绿色交通出行、减少极端通勤发挥了较大作用，切实提高人民群众的生活体验度和幸福感，减少交通拥堵，降低道路交通碳排。

（3）科技创新，促进交叉学科进步。本项目共获得30多项核心技术成果，推动交通规划与城市规划、地理科学、计算机科学、社会学的交叉应用。

六、知识产权情况及他人评价

本项目共形成了39项知识产权，包括高质量论文16篇、专著4部、发明专利9项、软件著作权7项、技术标准3项。以中国城市规划学会城市交通规划学术委员会主任马林为组长，中山大学教授周素红等7位专家组成的鉴定委员会一致认为成果整体技术达到国际先进水平。

供稿人：张晓明，广州市城市规划勘测设计研究院有限公司总经理助理、教授级高工