城市地下空间规划在城市空间形态发展和城市地下空间利用中起着核心作用。随着城市地下空间规模的不断扩大及开发利用强度的日益提高,地下空间的规划研究逐渐受到国内学界的关注。相关学者从不同方面对城市地下空间规划进行了探讨,如张腾龙等人结合沈阳地下空间规划编制与开发建设实践,总结分析传统规划方法面临的问题,提出了由地权向空间权转变的地下空间规划方法;朱兆丽结合常州中心城区地下空间开发实践,提出了从总体层面、控规层面和重要节点城市设计层面进行地下空间规划的编制方法;邹亮等人以丹阳为例,研究了中小城市地下空间开发利用的条件与需求,探讨了基于需求导向的中小城市地下空间开发利用规划方法。此外,由宗兴等人基于沈阳规划设计实践,提出了以行动为导向的城市地下空间规划编制办法。
总体来看,目前国内的城市地下空间规划多是采用“经验判断”“定性分析”等方法,对地下空间交通主导功能的研究关注不够,导致地下空间建设完成之后才发现交通功能不全、交通空间不足及交通组织混乱等问题,尤其是地铁站等交通主导地区,无法实现交通引导地下空间综合开发的初始理念。交通发生过程中的人流和行人个体行为是解决城市交通问题时需要关注的重要因素,而如何保障人流交通的顺利通行和创造舒适的行人出入环境是地下空间交通规划需要解决的核心问题。因此,通过对交通数据的分析及行人行为的微观仿真来决策轨道交通的规划设计是关键。这就需要分析大流量交通数据和行人行为因素对轨道交通带来的影响。
随着互联网和大数据技术的迅猛发展,美国、英国和我国 ( 深圳 ) 已经开始对大数据在交通管理中的应用进行实践与探索,交通数据分析已成为公共交通规划与管理可靠的规划决策模型。尤其是在轨道交通上,轨道交通大数据运用的决策需求贯穿轨道交通生命周期的全过程,数据对轨道交通的规划、建设和管理起着重要的决策支撑作用,这种决策支撑主要体现在可视化规律的挖掘、预测、预警与控制等方面。而在交通设计与分析领域,行人微观仿真的应用正在广泛开展,已经可以基于不同数学模型模拟行人不同的行为状态。在我国,也已有学者将这种技术运用在轨道站点的模拟分析上。基于此,本文重点关注地铁站使用者的需求,通过采用交通数据分析和行人微观仿真两大技术手段,构建满足地铁站周边交通功能需求和行人高效舒适体验的地下步行系统,探讨交通数据分析决策下的地下空间规划方法,以期为我国城市地下空间的规划设计提供参考。