多目标组合优化的城市骑行路网规划设计

多目标组合优化的城市骑行路网规划设计

 

摘要：【目的】骑行路网作为城市重要的绿色基础设施之一，是居民绿色出行的重要载体。以城市骑行路网规划设计为目标，提出一种基于多源数据的城市骑行路网规划设计方法。

 

【方法】首先，利用兴趣点和骑行大数据实现对城市道路空间特征和骑行使用特性的量化刻画。其次，综合考虑骑行路网使用现状、潜在需求、规划预算以及道路连通性等因素，对骑行路网规划问题进行多目标组合优化建模。最后，针对性地提出一种改进蚁群算法对该问题进行求解，并以宁波市中心五区为例，对该方法进行验证。

 

【结果】该方法有效地识别出在未来骑行路网规划中应着重考虑的城市道路与功能节点，展示了不同目标、不同情景下的差异化骑行路网规划方案。

 

【结论】该方法可有效解决骑行路网规划问题，为构建便利、高效的绿色骑行网络提供基于数据驱动化的技术支持，得出的规划政策建议对提高城市存量道路空间利用效率、指导城市绿色交通规划具有重要的实践意义。

 

1研究背景

 

1.1备受关注的自行车出行

 

自20世纪以来，城市面临着交通机动化带来的严峻问题，如交通拥堵、空气污染和碳排放过多等。为了解决这些问题，世界各地积极推进多元化的绿色出行模式。其中，自行车因其轻便、灵活、低碳、健康的特性而备受关注。一方面，自行车可在短途出行中替代机动车，从而缓解交通拥堵、减少空气污染和碳排放[1]。另一方面，自行车为居民提供多样化的活动机会，在一定程度上能够提升居民体力活动水平，对改善居民健康具有重要意义[2]。鉴于以上优点，自行车作为一种绿色出行方式在全球范围内得到推广[3]。例如，在哥本哈根，截至2018年底，自行车担负日常通勤出行比例已超过49%[4]；中国在20世纪末被冠以“自行车王国”的美称，自行车保有量超过5亿辆。然而，随着交通机动化发展，中国的自行车出行比例大幅下降。

直到2017年，共享单车的流行让自行车在中国重焕生机。总体来看，由于共享单车在资源配置与运营管理方面的问题以及城市骑行设施建设滞后等原因，中国的居民总体骑行水平与发达国家仍有差距。为了缩小这一差距，国家政策积极倡导自行车出行，其中包括《2030年前碳达峰行动方案》，该方案提出构建包括自行车在内的绿色交通运输体系，到2030年，实现常住人口100万以上的城市绿色出行比例不低于70%的愿景[5]。此外，《“健康中国2030”规划纲要》提出，骑行作为一种中等强度运动，应当被视为提升公众日常活动参与度、降低肥胖和慢性病等风险的突破口之一并加以提倡[6]。这些提案为促进自行车出行提供了重要的政策支持。

 

1.2改善骑行基础设施的重要意义

 

既往研究表明，城市建成环境与自行车出行之间存在重要关系。例如，Zhou等[7]、Feng[8]、Ito等[9]利用文献计量方法对影响自行车出行的因素进行梳理，发现较高的公交站点密度、多样化的土地利用和宜人的街景通常能够促进自行车出行。骑行相关基础设施则是建成环境中与自行车出行直接相关的决定性因素。通常情况下，地区骑行相关基础设施越完善，当地的自行车出行越受居民欢迎[10]。骑行路网是骑行相关基础设施的重要组成部分。已有研究表明，地区骑行路网的密度、总里程、连续性和自行车道的质量与当地的自行车出行存在显著的正相关关系[11-13]。作为城市重要的绿色基础设施，骑行路网是低碳、健康城市的重要载体。通过规划、设计和组织等手段改善城市骑行路网，对促进居民的绿色出行和城市的可持续发展具有重要作用。

 

1.3数据驱动的骑行路网规划方法

 

尽管骑行路网对于促进自行车出行的重要性已成为广泛共识，但当前中国的城市骑行路网规划现状仍不尽如人意。相比于快速发展的其他基础设施，中国的自行车道建设显得缓慢而缺乏效率，在数量上难以满足广大骑行者的需求。此外，骑行路网的建设质量同样堪忧。由于骑行路网建设的标准化与专业性不足，中国的城市自行车道面临着缺乏连贯性与一致性、机动车占道、骑行者路权难以保障等问题。

 

传统上，交通规划从业者主要依赖主观经验与调研进行骑行路网规划，如通过编写自行车道规划手册、实地探访等[14-15]。近年来，随着大数据技术的兴起，海量自行车轨迹数据为骑行路网规划方法的革新提供了机遇。越来越多的研究采用数据驱动的方法来规划骑行路网。例如，Liu等[16]利用共享单车大数据，使用拉格朗日松弛算法以实现规划骑行路网最大化覆盖路网连通度与使用人群，但此研究尚未考虑实际建设中所面临的限制。

Bao等[17]则引入了建设预算、连通性等约束条件，使用贪婪算法获得最大化单车流量的骑行路网规划方案。然而，此研究仅考虑了由骑行数据反映的当前自行车道建设下的现实骑行需求，而忽略了现实骑行需求的分布往往受到自行车道、停车点等基础设施分布的影响。在规划骑行路网时，规划者不仅要考虑当前的道路骑行现状，更要考虑那些骑行基础设施覆盖不足的区域中潜在的骑行需求，将两者结合，并引入建设约束条件，以确保规划方案符合实际情况。

 

因此，为弥补现有方法的不足，本研究提出了一种基于多源数据的城市骑行路网规划方法。首先，利用多源数据来描绘城市道路空间特征和骑行使用特性。其次，结合现实与潜在的骑行需求，引入建设约束条件，对骑行路网规划问题进行多目标组合优化建模。最后，利用改进蚁群算法求解该问题，

以获取目标效益最大化的骑行路网规划方案，以期为城市绿色交通规划提供基于数据驱动的解决方案。