粤港澳大湾区区域综合交通模型建设构思

欧阳喜军

(广东省交通运输规划研究中心,广东 广州 510101)

0 引言

粤港澳大湾区经济社会交流紧密,交通需求旺盛,亟需构建集约高效的城际交通服务网络[1],支撑城镇空间格局和产业体系的重塑。湾区内交通基础设施建设已迈入总体提升的攻坚阶段,拟建或规划项目基本上属于“硬骨头”,或跨江跨海技术难度大、或穿越城镇密集区实施难度大,相应地投资具有较大的经济风险。如何依托模型数据和功能的有机交互、融合与标准化、系统化,为政府部门在重大交通基建规划设计编制过程中提供量化的决策支持、为规划单位提供技术支持服务就显得尤其重要。

当前省内主流的交通模型大多局限于地市级的体系研究与应用。广东省交通运输厅支持构建的广东省综合交通规划模型虽然覆盖全省范围、涵盖城市交通与区域交通(公路、航空、铁路、水运)等交通方式,为区域一体化协同建设、重大运输通道规划及预警研究提供了强有力的支持,然而在新时期,为强有力地支撑湾区综合交通运输体系的高品质规划设计,既有的模型体系存在技术框架不够完善、基础数据更新不及时、核心参数缺少标定、精细化评估分析应用相对不足等问题,迫切需要构建基于数据驱动的区域交通模型体系。一方面应用大数据改进区域模型的技术细节,对模型核心参数进行标定及校核,支撑湾区综合交通运输特征全面、精准、精细的分析;另一方面应用完整的模型体系理论完善大数据分析的方法论,推动湾区大数据与模型的互动发展。

1 省内主流交通模型研究现状

1.1 广东省交通运输规划研究模型

广东省交通运输规划研究中心在省交通运输厅的支持下,分阶段地推进“广东省交通运输规划研究平台”建设[2]。平台由基于ArcGIS开发的《广东省综合运输规划信息平台》、基于Oracle开发的《广东省交通运输规划研究数据信息库》、基于ECharts开发的《广东省交通运输发展“大数据”》和基于TransCAD开发的《广东省交通运输规划研究模型》组成。受制于基础数据的全面性、稳定性,根据建设的难度和实际工作需要,《广东省交通运输规划研究模型》以“四阶段法”模型为关键技术,依托高速公路联网收费等监测数据及广东省统计年鉴等专项调查数据,已构建完成高速公路子模型[3],并应用于多个拟建或规划高速公路项目交通量预测分析,支持高速公路纾解拥堵的交通需求管理,为相关决策提供量化支撑。

然而在新时期下,该模型在全面多方式数据采集及融合处理上存在不足,未能充分体现多模式的协同与竞合关系,对区域一体化综合交通体系的快速变革无法做到及时回应。模型缺乏较强的生命力和应用前景。

图1 广东省干线公路网

图2 广东省干线公路全类车交通流网络

1.2 深圳市多层次一体化交通模型

深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司经过20 多年的交通模型建设,建成涵盖从宏观、中观到微观的多层次、一体化综合交通模型体系[4],在多个层面为规划研究等提供了技术支撑。区域层面支撑了临深片区的交通一体化等;城市层面支撑了深圳市交通政策评估、轨道等交通基础设施规划建设以及交通管控措施的制定;道路评估方面支撑了梅观、南光、龙大等多条收费道路的回购及取消收费后道路的改造设计与收费站设计。该模型主体还是解决深圳及临深片区的设施规划建设分析,为深圳市的交通管理政策制定、综合交通规划、设计和运营管理等提供精细化的数据分析及预测。基于数据可获取性及业务范围,在解决大区域范围的需求分析及通道的趋势方面略显不足。

图3 深圳市交通小区划分

图4 深圳市职住空间分布

1.3 广州市交通规划模型

广州市交通规划模型创建于20世纪80年代,经过近三十年的发展,形成基于传统数据的中心城区宏观模型、基于智能采集数据的宏中微观一体多模式的市域交通模式和基于大数据的区域综合运输模型等三代模型[5]。

宏观层面主要应用于交通发展战略、综合交通规划、轨道交通网络布局等项目,侧重描述区域的总体需求特征;中观层面主要对重点研究区域的规划方案、交通管理组织等进行测试;微观层面主要模拟仿真人或车的行为[6]。

广州市交通规划模型主体还是为广州市域及广佛都市圈的设施规划所服务,在省域层面主要把握全省各地市间的客流分布、广州对外出行特性分析等。

图5 广州市人口密度分布

图6 广州市现状路网运行情况

2 大湾区综合交通模型构建的必要性

2.1 要素规模集聚效应促使空间格局重构

粤港澳大湾区综合实力和集聚效应显著增强。2021年大湾区经济总量约12.6万亿元,比2017年增长约2.4万亿元;常住人口约8 631万人,比2017年增长约1 630万人。

人口流动方面,过去大湾区九市十年人口总增量达2 169万人,增长比例为39%,人口增长规模位居国内各大城市群之首。根据广东省2021年统计年鉴资料分析,大湾区九市中除肇庆外均有人口净流入,非湾区的13个地级市均出现常住人口数量不及户籍人口数量的“净流出”现象,广东省内呈现大量人口集聚大湾区的现象。产业发展方面,产业链的互利互补为城市间的分工协作奠定了基础,以广佛肇、深莞惠、珠中江三大都市圈为例,其突破城市边界的产业集群加速发展,为区域经济整体实力的提高带来了合力[7]。

未来随着湾区基础设施“硬联通”与规则机制“软对接”建设的加速[7],将促使各类生产要素的流动变得更加便捷高效,最终形成世界级的城市群。

图7 大湾区现状人口密度分布

图8 2020年大湾区九市人口净流入情况(单位:万人)

图9 广东省重要产业集群布局

2.2 大湾区建设对区域交通需求预测能力的新要求

至2020年底,大湾区已建成通车高速公路约4 894km,核心区高速公路密度达8.9km/百km2,大湾区铁路运营总里程2 251km[7]。整个湾区的交通出行需求在过去的十年大概增长了一倍。未来随着湾区一体化进程的加速,区内城市间合作的进一步加深,湾区跨城出行需求将呈现爆炸式的增长。同时新一轮的交通基础设施规划建设将重构未来湾区时空新格局,《广东省综合立体交通网规划纲要》指出要构建以广佛、深港、珠澳三大发展极为核心,以广深港、广珠澳、跨珠江口三大主轴为集聚的城际铁路网,打造“轨道上的大湾区”。这意味着未来的出行目的由现在的跨城商务出行为主转变为跨城通勤和跨城商务并重的模式,出行模式也由现在的公路为主、城际铁路为辅转变为城际铁路、公路、轨道交通并行的模式,轨道交通将承载一大部分的跨城出行需求。

图10 现状大湾区城际间交通出行分布

图11 大湾区城际交通走廊客流量

图12 粤港澳大湾区城际铁路建设规划

2.3 国土空间规划背景下的技术体系需求

国土空间规划和新一轮综合立体交通网规划编制背景下对模型宏观预测支撑的新需求。城市和区域规划与建设实践经验,既反映交通网络、交流规模对城市功能空间结构所存在的巨大影响,也揭示出抽象理念、传统模型在城市空间复杂演化面前的苍白无力。科学决策技术的缺失一定程度上导致了规划过程中空间关系处理的随意性,助长了管理者主观意志的任性。因此,建立一种能够让城市规划师和交通规划师共同参与并进行有效交流、能够客观反映交通网络对空间结构体系和空间质量影响的定性定量相结合的决策分析方法,在规划决策领域显得十分重要。

在此背景下,建立基于多源大数据融合高可靠性的交通模型,准确把握未来的交通需求,准确评估现状交通体系对区域发展的承载适应性,进而指导国土空间规划体系下的综合立体交通网发展策略、模式选择和规划方案的编制与评估,形成科学有效的国土空间综合交通体系规划的编制体系[8]。

2.4 既有模型的限制

大湾区交通规划模型不能仅局限于主体在某个市域范围内的应用,需要在既有省域模型的基础上对技术架构、基础数据更新、大数据耦合、核心参数标定及模型应用适应性等方面提升优化。面对新时期湾区交通的发展新态势,受限于时代的发展背景,既有的区域模型以区域间的商务出行为主,侧重于公路运输的评估分析,对于未来城市间的通勤出行考虑较少,对于城际铁路线的评估分析较弱。与此同时,大数据、移动互联网、人工智能等现代信息技术快速发展,为模型体系技术重构、决策支持水平的提升提供了重要契机。

3 模型构建思路

3.1 研究方法

结合粤港澳大湾区现状及未来综合交通运输体系发展诉求,借鉴美国、伦敦、卡塔尔、香港、上海等发达国家或城市的区域交通模型建模方法和结构,构建基于数据驱动的多模式区域综合交通模型。重点关注两方面,一是客运综合交通模型;二是区域货运交通模型。其中:客运综合交通模型作为策略性综合交通模型,用于区域整体交通需求预测,包括居民出行总量、出行时空分布以及路网流量等出行特性分析,主要面向区域现状交通评估以及综合交通规划布局方案的战略性、策略性分析,并着重评估交通政策、交通基础设施规划方案等情景下的实施效果,为大湾区交通管理及战略方案提供决策分析支撑;区域货运交通模型侧重于区域城际间货运交通出行特征分析,结合区域产业布局、城市发展及货源腹地分析,研究区域货运交通需求,支撑货运枢纽合理布局。

模型构建的主体策略:

(1)依托多源交通大数据融合,开展大湾区综合交通数据库构建工作。收集包括但不限于与建模相关的社会经济、交通基础设施、各方式(公路、铁路、港口、航空等)交通运行数据、区域内及周边地区的规划情况等相关资料。

(2)交通区划。将建模所需的经济社会数据、用地类型分布、客(货)运出行需求等资料和数据映射到模型构建的交通小区。

(3)按照改进的四阶段模型,建立区域客运综合交通模型框架。对比模型模拟的结果与实际调查值,进行模型参数的校核与修正,以此建立基年客运综合交通模型。

(4)基于货车模型,考虑多种货运方式,构建区域货运交通模型。对比模型模拟的结果与实际调查值,进行模型参数的校核和修正,以此建立基年货运交通模型。

(5)以基年客运综合交通模型和基年货运交通模型为架构基础,输入规划年(2025年、2035年等)的情景方案,构建规划年客(货)运综合交通模型,并对方案进行模拟测试。同时,评估不同交通管理政策下的实施效果。

3.2 技术架构

粤港澳大湾区区域综合交通模型包含客运模型和货运模型两大部分,其中客运模型以人为模型建设的出发点,建立人的出行、分布与方式选择的四阶段模型;货运模型以货物为模型建设的出发点,建立不同类别货物的出行、分布模型。搭建涵盖客货运系统的综合交通运输模型框架,支持全省重大交通基建发展规划的量化评估与方案测试。

结合国外先进区域模型建设经验及交通大数据融合应用,在既有省域模型的基础上优化调整模型技术架构。其一,考虑未来年出行目的的演变,在城际客运模型中增加通勤模型;其二,考虑未来湾区重点交通基础设施的规划建设,在方式划分中重点考虑城际铁路、公路和跨城轨道。

图13 大湾区区域综合交通模型构建框架体系

3.3 模型核心技术实现路径

模型参数标定是模型构建的关键环节与后续部分的基础。依托大数据多源融合,分析研判跨市域通勤、商务以及客货运出行特征,结合现状年大湾区综合交通出行特征以及大数据应用,进行现状年模型标定与校核,完成现状年模型的构建。基于湾区未来综合交通网络、政策、经济规划等发展前景,构建粤港澳大湾区多年份、多情景的区域模型体系。

考虑湾区内各城市空间的差异性,不同地带内部及地带之间方式结构存在较大的差异,需要研究分地带的方式划分标定。

图14 大湾区区域综合交通规划模型数据库构建

图15 模型参数标定技术路线

4 模型预期应用

建立粤港澳大湾区区域交通模型,主要为大湾区重大交通政策的制定(如车辆发展政策、需求管理政策等)以及重大交通设施规划建设(区域城际轨道、干线道路、城际铁路)提供综合分析评估和方案决策支持。主要应用场景:

(1)支撑重大交通管理政策的评估:通过区域宏观交通模型可进行不同情景的需求预测,评估小汽车增量调控、停车管理、道路收费等不同交通需求管理政策下的交通需求变化,从而制定精细化的需求管理措施。

(2)支持重大交通基础设施投资建设决策:研究不同情形下(社会经济发展情况、交通组织管理等),评估不同规划方案下的网络运行效果,为管理者提供量化决策支撑。

(3)支撑综合交通网络布局规划:利用区域综合交通模型,准确把握综合运输需求的分布特性、通道及网络的供需缺口等,兼顾各交通方式的经济技术特征差异,模拟不同方案的网络运行效果,以支撑规划更合理的综合立体交通网络方案。

(4)指导客运枢纽规划:研究客运出行需求的空间分布、服务特性等,兼顾周边网络集散能力和对周边区域的辐射吸引能力,以指导客运枢纽(站点)的选址、用地规模匡算等[9]。

(5)支撑货运枢纽规划:把握货运需求的空间分布、流通特征等,兼顾其他方式的衔接能力及周边设施的布局,以指导货运枢纽(站点)的选址、用地规模匡算等[9]。

(6)支撑区域货运通道梳理:利用蛛网研究高速公路与铁路干线等大通道,并考虑货物运输出行特征,构建区域货运通道。

图16 大湾区区域综合交通模型应用

5 模型效益

(1)构建基于数据驱动的新一代交通模型体系,推动大数据与模型的互动发展。在大数据时代,构建基于数据驱动的新一代交通模型体系,一方面应用大数据改进模型技术细节,对模型核心参数进行标定及多源校核;另一方面应用完整的模型体系理论完善大数据分析的方法论,推动大数据与模型的互动发展。

(2)为粤港澳大湾区建立完整的交通规划体系、研究出台运营管理政策、布局大型交通基础设施等提供数据支持和技术支撑。交通规划、建设和管理对市民生活、社会经济活动开展及城市功能影响较大,作为政府公共政策行为,必须科学谨慎[10]。在新时期,交通系统体系结构日益复杂化、运输规模不断扩大、运输种类方式日益繁多,给城市交通综合管理、管控和决策带来了巨大的挑战。完整的区域综合交通模型平台可为大湾区的交通管理政策制定、综合交通规划、设计和运营管理等提供精细化的数据分析及预测,通过全面、精准的数据支撑科学规划、精细设计及品质建设。

(3)有利于建立粤港澳大湾区交通发展长效评估机制,引导区域综合交通健康稳步发展。在交通大数据时代,为抢占交通规划、交通管理决策的技术制高点,研发基于大数据的新一代交通模型与仿真技术,通过交通仿真模型系统的建设,为政府有关部门及时跟踪掌控交通运行态势、定量分析交通解决方案、有效评估各类交通设施建设、交通政策研究等提供技术支撑平台,提升交通规划建设、运行监测和拥堵治理水平,实现科学决策,持续建立面对城市交通规划-设计-建设-运营-管理全过程的长效评估分析机制,通过全面、精准、精细的数据指导大湾区未来交通方向和发展战略。

6 结语

大区域综合交通模型研究受限于理论基础、数据资源等,存在较大的难度。数据方面,在充分运用传统数据的基础上,与相关主管部门及平台进行长效机制的合作,着眼于大数据应用,收集高速公路收费数据、铁路和长途客运等票务数据、微博数据及“互联网+”等区域级的交通大数据,实现数据来源的突破,以满足区域多模式交通场景下客流分析的需要。机制方面,充分发挥各专业机构在自身领域及业务范围的优势,合力推动,共同构筑湾区规划区域模型,不断提升湾区综合交通发展决策分析的能力与水平。