本刊“学术动态(Planning Reviews)”栏目,推介国内外学术书籍和文献报告、关注国际研究动态和前沿热点、分享规划案例研究。本期 “城乡交通与市政基础设施” 专栏,与大家分享一篇研究城市交通排放时空分布的学术文献。
(专栏编辑:卓健,同济大学建筑与城市规划学院教授)
基于网约车大数据的城市交通排放时空分布机理研究:以上海市为例
来源:SUN D J, ZHANG K, SHEN S. Analyzing spatiotemporal traffic line source emissions based on massive didi online car-hailing service data[J].Transportation Research Part D: Transport and Environment, 2018, 62: 699-714. doi:10.1016/j.trd.2018.04.024
近年网约车作为共享经济的典型代表,在优化资源配置、推进城市交通、增加就业机会等方面已得到充分认可,相关公共政策与管理举措也引起了政府和社会的高度关注。在该前提下,基于网约车实证数据,采用新型手段和技术对城市道路交通系统进行分析,研究相关建成环境设施及土地利用策略对机动车排放的影响具有重要的理论和现实意义。本研究是国家社会科学基金重大项目(16ZDA048)“城市交通政策和设施建设对大气环境影响的评价研究”的子课题。主要目的在于通过滴滴出行提供的网约车订单及行车轨迹数据,建立道路周边微环境设施建成及土地利用因素与机动车排放的关系。研究框架可为利用机器学习研究城市交通及土地利用领域的空间计算提供新思路,相关成果可用于快速评估微环境路段设施相关建成环境及土地利用对城市交通的影响,为城市交通管理及交通污染预测提供指导及理论依据。主要内容包括:
(1) 确定研究范围,提取路段滴滴网约车轨迹流量信息及计算线源排放
鉴于上海城市道路网络及交通量的空间分布特征,课题研究范围选取上海外环以内,并适当外扩以包含虹桥机场及浦东机场两大交通枢纽;路网筛选为主干道及次干道,主要研究交叉口之间路段微环境(拥堵及排放情况),为排除信号灯影响,仅保留长度大于300m的样本路段。通过将网约车轨迹点与地图进行匹配,统计路段小时流量及车速,选择合理阈值以保证统计结果可靠性。首先,将24h通行状况作为整体,将车速及流量整理成24维向量,{V1, V2, ..., V24} 和{Q1, Q2, ..., Q24}。再引入欧洲环保署的COPERT 4模型,采用以速度为变量计算排放因子的排放公式,统计获取出租车、道路车型构成、排量标准等,估算目标路段线源排放因子{EF1, EF2, …,EF24}。
(2) 聚类分析算法与空间计量的融合
基于道路线源排放因子进行聚类,得出路段排放等级,再通过描述性统计得出排放时空分布,确定交通排放热点区域。采用模糊聚类,针对24维排放向量{EF1, EF2, …, EF24} 样本进行聚类,按概率将样本归入不同类别中。此处,核心分析方法为空间自相关移动平均回归(SARMA),区别于以往仅使用土地利用回归(LUR),SARMA依照空间权重矩阵确定空间远近要素间不同影响,充分考虑不同道路状态在空间上具有滞后性及相关性。
(3) 确定影响道路排放等级的因素
基于“聚类+空间计量”框架,选取给定土地利用指标及道路周边微环境组合设施进行空间相关分析及回归分析,确定可能对道路负面效应产生较大影响的因素,并通过组合确定何种情况会较大概率产生异常交通排放,从而为交通排放高发区的识别提供指导。课题引入路段微环境组合设施及土地利用变量包括:道路类型、路段长度、与最近匝道距离、路段沿线公交车站密度、与最近地铁站距离、环线相对位置、500m内停车场数量、500m内学校数量、与最近医院距离、商业用地占比、居住用地占比以及交通用地占比。
从道路拥堵角度,发现当路段靠近匝道的时候,拥堵频发。此外较高的公交站密度、停车场密度、学校密度都易导致持续性拥堵。尤其交通用地占比较高(大型交通枢纽)时,因道路组织良好,交通拥堵产生概率较低。从排放角度,发现路段越短,受信号控制越多,NOx排放率越高。靠近市中心(内环—中环)、公交站点密度较高的路段,以及周边居住用地及商业用地占比较高同样容易导致交通异常排放的形成。
(4) 确定交通排放对大气污染的贡献度
结合上海市环境部门提供的监测站点数据,对污染物浓度进行空间插值。同时,对道路线源排放进行缓冲区分析,获得交通污染在空间上的变化趋势。以氮氧化物NOx浓度分布与交通污染分布进行空间相关分析,确定交通污染对大气污染的贡献度,从而识别城市交通排放对大气污染贡献较高的区域。研究发现浦西中心城区高排放区与高污染区空间上存在较强的正相关性,可解释为区域工业污染等较少,大气主要污染源为交通排放。两者仅在早晨6:00—7:00呈负相关,之后随着时间推移相关系数逐步提升,说明随着出行活动增加,道路交通确实对大气污染造成显著影响,下午13:00—14:00 相关性最大(接近0.7)。其后,逐步减少,但在晚高峰结束时段(19:00—20:00)再次呈现较强相关性。
(供稿:史雪青,鲁晨,上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院硕士研究生)
欢迎在朋友圈转发,转载请联系@vip.126.com
识别二维码 订阅本刊2017-2020年电子阅读版
URBAN PLANNING FORUM Since 1957创新性、前瞻性、学术性中文核心期刊、中国科技核心期刊、中国人文社会科学核心期刊、中文社会科学引文索引来源期刊(CSSCI)、中国期刊全文数据库(CJFD)全文收录期刊,中国学术期刊综合评价数据库(CAJCED)统计源期刊,中国科学引文数据来源期刊,RCCSE中国核心学术期刊官方网站:http://www..org投稿链接:http://cxgh.cbpt.cnki.netEmail: @vip.126.com电话:021-65983507传真:021-65975019微信号:
URBAN PLANNING FORUM Since 1957
创新性、前瞻性、学术性
中文核心期刊、中国科技核心期刊、中国人文社会科学核心期刊、中文社会科学引文索引来源期刊(CSSCI)、中国期刊全文数据库(CJFD)全文收录期刊,中国学术期刊综合评价数据库(CAJCED)统计源期刊,中国科学引文数据来源期刊,RCCSE中国核心学术期刊
官方网站:http://www..org
投稿链接:http://cxgh.cbpt.cnki.net
Email: @vip.126.com
电话:021-65983507
传真:021-65975019
微信号: