李永晟，夏 超

(長安大學(xué)，西安 710064)

基于用地混合熵的城市交通生成預(yù)測模型

李永晟，夏 超

(長安大學(xué)，西安 710064)

以城市規(guī)劃年土地利用為切入點，以土地利用規(guī)模、性質(zhì)以及片區(qū)土地利用混合度為基礎(chǔ)，采用回歸分析方法，得到不同用地的出行吸引權(quán)重，并引入用地混合熵的概念，建立了城市交通生成預(yù)測模型．模型應(yīng)用于陜西西安市主城區(qū)規(guī)劃年需求預(yù)測分析，預(yù)測結(jié)果表明：不同片區(qū)的用地混合程度會導(dǎo)致需求的差異性；除雁塔區(qū)以外，其他四個交通大區(qū)出行發(fā)生量與吸引量誤差均在±5%以內(nèi)，具有較好的可行性和可靠性．

交通生成預(yù)測；回歸分析；用地混合熵；需求預(yù)測

1 研究背景

城市交通規(guī)劃的核心是對交通流量的預(yù)測．對于傳統(tǒng)的四階段預(yù)測方法，出行生成預(yù)測是第一階段，本階段模型的輸入(輸出)值對于最終的流量預(yù)測結(jié)果起著關(guān)鍵的作用．在出行生成預(yù)測階段，城市土地利用數(shù)據(jù)是其依賴的基礎(chǔ)資料[1]．然而，近年來，我國城市土地利用空間布局發(fā)生了巨大變化，如果還是按照現(xiàn)狀的調(diào)查資料進(jìn)行預(yù)測，將難以保證模型的準(zhǔn)確性，也就難以反映規(guī)劃年土地利用與交通需求的相關(guān)關(guān)系[2-3]．因此，本文以城市交通需求與土地利用的相互作用關(guān)系為基礎(chǔ)，以土地利用特性為變量，充分考慮規(guī)劃年不同片區(qū)的用地布局情況，引入用地混合熵來建立交通生成預(yù)測模型．通過實例應(yīng)用，模型具有較好的適用性和可操作性．

2 建模思路和步驟

交通生成預(yù)測包括交通發(fā)生預(yù)測和交通吸引預(yù)測兩方面．由于預(yù)測方法類似，因此僅以交通吸引預(yù)測方法為例，其基本思路如圖1所示．

圖1 基于用地混合熵的城市交通生成預(yù)測流程

基本步驟如下．

(1)確定交通生成總量．

式中：G為居民出行總量；uP、sP分別為規(guī)劃的常住人口數(shù)和流動人口數(shù)；Tu、Ts分別為常住人口人均出行次數(shù)和流動人口人均出行次數(shù)．規(guī)劃人口數(shù)取決于該城市的總體規(guī)劃，人均出行次數(shù)取決于現(xiàn)狀居民人均出行次數(shù)以及規(guī)劃年的經(jīng)濟發(fā)展水平和土地利用強度[4]．

(2)確定各類用地的出行吸引權(quán)重．

根據(jù)住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部批準(zhǔn)的GB50137—2011《城市用地分類與規(guī)劃建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)》[5]，我國城市建設(shè)用地分為8大類，即居住用地(R)、公共管理與公共服務(wù)用地(A)、商業(yè)服務(wù)設(shè)施用地(B)、工業(yè)用地(M)、物流倉儲用地(W)、道路與交通設(shè)施用地(S)、公用設(shè)施用地(U)、綠地與廣場用地(G)．由于不同的用地類型在出行的吸引或者發(fā)生上有很明顯的差異，因此區(qū)別用地性質(zhì)對出行生成預(yù)測至關(guān)重要．

建立方程B＝SC，其中B={b1,b2,…,bn}T為n個交通小區(qū)的出行量；C={c1, c2,…,c8}T為8類用地單位面積出行吸引量；S為n×8矩陣，即每個交通小區(qū)的各類用地面積．由現(xiàn)在各個交通小區(qū)出行量數(shù)據(jù)和各類用地規(guī)模，通過多元回歸分析，得到各類用地單位面積吸引量C，將其單位化后得到各類用地的出行吸引權(quán)重[6]．

(3)確定各小區(qū)用地混合熵．

一般情況下，在確定各類用地的吸引權(quán)重后，往往會引入“容積率”這一概念來確定區(qū)域內(nèi)土地開發(fā)的強度．但是，在進(jìn)行城市交通規(guī)劃時，往往還沒有詳細(xì)準(zhǔn)確的容積率數(shù)據(jù)資料，而只能采用均值．顯然，這種均值做法不能準(zhǔn)確反映不同片區(qū)的土地開發(fā)利用特性．

引入用地混合熵，構(gòu)造具有熵結(jié)構(gòu)的用地混合程度指標(biāo)H，以表達(dá)用地形態(tài)內(nèi)在特征的異質(zhì)性指數(shù)，它反映了各交通小區(qū)內(nèi)部空間形態(tài)的多樣性特征和城市功能空間混合使用程度．在此，假設(shè)交通小區(qū)的出行與該小區(qū)自身的用地混合程度直接相關(guān)，構(gòu)建用地混合熵模型[7-8]為

式中：Hi為交通小區(qū)i的用地混合熵；ni為交通小區(qū)i中用地類型的數(shù)目；pik為交通小區(qū)i中k類型用地在小區(qū)總用地中的比例，具體計算公式為

式中：bik為交通小區(qū)i中k類型用地面積．

顯然，當(dāng)pik＝0時，lnpik無意義．因此對pik＝0的計算加以修正，將其定義為

(4)各交通小區(qū)出行吸引量預(yù)測．

式中：Ki為第i個交通小區(qū)的出行吸引權(quán)重；Ka、Kb、Kc、Kd、Ke、Kf、Kg、Km分別為居住用地(R)、公共管理與公共服務(wù)用地(A)、商業(yè)服務(wù)設(shè)施用地(B)、工業(yè)用地(M)、物流倉儲用地(W)、道路與交通設(shè)施用地(S)、公用設(shè)施用地(U)、綠地與廣場用地(G)的出行吸引權(quán)重，其和為1；Sia、Sib、Sic、Sid、Sie、Sif、Sig、Sim分別為第i個交通小區(qū)各類用地面積比例；Hi為第i個交通小區(qū)用地混合熵；Ai為第i個交通小區(qū)出行吸引量．

3 實例分析

西安市是陜西省省會，國家重要的科研、教育和工業(yè)基地，我國西部地區(qū)重要的中心城市，國家歷史文化名城．西安市現(xiàn)轄9區(qū)4縣，土地總面積10,108,千米2，常住人口855.29萬人[9-11]．

隨著經(jīng)濟的不斷發(fā)展，西安市城市空間結(jié)構(gòu)逐漸由單核向區(qū)域一體化發(fā)展，逐漸形成“九宮格局、棋盤路網(wǎng)、軸線突出、一城多心”格局．“九宮格局”即：明城墻內(nèi)的行政、商業(yè)、旅游中心，東部以紡織城為中心的工業(yè)區(qū)，東南部以曲江新區(qū)為中心的旅游度假區(qū)，南部以雁塔區(qū)、長安區(qū)為中心的科研文教區(qū)，西南以高新區(qū)為中心的高新產(chǎn)業(yè)區(qū)，西部以三橋為中心的工業(yè)區(qū)、倉儲區(qū)，西北部的漢長安城，北部以經(jīng)濟開發(fā)區(qū)為中心的加工、裝備工業(yè)區(qū)，東北部圍繞浐河灞河為中心的旅游度假區(qū)[9-11]．

3.1 交通生成總量預(yù)測

根據(jù)西安市居民出行調(diào)查，得到現(xiàn)狀居民的出行基本特征．通過分析規(guī)劃年西安市的社會經(jīng)濟發(fā)展目標(biāo)，參考國內(nèi)外同等城市經(jīng)驗，確定規(guī)劃年西安市居民人均出行次數(shù)，進(jìn)而得到規(guī)劃年全市總出行量．

考慮到規(guī)劃年西安市的發(fā)展情況，只分析西安市主城區(qū)中的新城、碑林、蓮湖、雁塔、未央五個交通大區(qū)．根據(jù)公式(1)預(yù)測五個交通大區(qū)的出行總量，詳見表1．

表1 區(qū)域日出行總量預(yù)測

3.2 回歸分析各類用地出行吸引權(quán)重

通過分析各交通大區(qū)出行量和各類用地規(guī)模等數(shù)據(jù)，應(yīng)用多元回歸分析獲得各類用地單位面積吸引量，單位化后得到各類用地的出行吸引權(quán)重．出行吸引權(quán)重詳見表2．

表2 各類用地出行吸引權(quán)重值

3.3 確定各交通大區(qū)的用地混合熵

首先，根據(jù)城市規(guī)劃年的土地使用情況，統(tǒng)計得到每個交通大區(qū)不同用地的面積，詳見表3．應(yīng)用公式(3)或(4)得到不同交通大區(qū)不同用地的比例，然后根據(jù)公式(2)，得到不同城區(qū)的用地混合熵，詳見表4．

3.4 各交通大區(qū)出行吸引預(yù)測

利用公式(5)確定各交通大區(qū)的出行吸引權(quán)重，并計算各交通大區(qū)出行吸引量，詳見表5．

表3 各交通大區(qū)土地利用情況 104,m2

表4 各交通大區(qū)用地混合熵

3.5 出行發(fā)生量計算

出行發(fā)生量預(yù)測采用與吸引預(yù)測類似的方法，結(jié)果同見表5．分析發(fā)現(xiàn)，除雁塔區(qū)外，各交通大區(qū)出行發(fā)生量與吸引量誤差均在±5%以內(nèi)，一致性較好．

4 結(jié) 論

(1)通過分析交通需求與城市人口、土地利用的直接相關(guān)關(guān)系，揭示了交通需求產(chǎn)生機理，簡化了繁瑣的交通調(diào)查和基礎(chǔ)資料收集工作．

(2)根據(jù)交通生成機理，在考慮了不同交通區(qū)、不同土地利用特征和交通可達(dá)性引起的交通需求差異的基礎(chǔ)上，引入了用地混合熵．根據(jù)不同交通區(qū)的土地利用情況，分別建立出行產(chǎn)生和吸引模型．模型誤差分析表明，除雁塔區(qū)外，各交通大區(qū)出行發(fā)生量與吸引量誤差均在±5%以內(nèi)，模型一致性較好．

(3)在充分考慮城市未來土地使用特性的基礎(chǔ)上，利用土地使用與交通生成的相互關(guān)系，建立了交通生成預(yù)測模型．通過回歸分析，得到不同用地性質(zhì)的出行吸引權(quán)重，并引入了用地混合熵，以衡量各交通小區(qū)內(nèi)部空間形態(tài)的多樣性特征和城市功能空間混合使用程度，提高了預(yù)測的合理性和簡捷性．

［1］ 徐吉謙，陳學(xué)武. 交通工程總論[M]. 北京：人民交通出版社，2008.

［2］ 李 炬. 城市居民出行調(diào)查的理論研究與實踐[D]. 西安：長安大學(xué)，2011.

［3］ 王圓圓. 西安市出行生成問題研究[D]. 西安：長安大學(xué)，2004.

［4］ 張曉明. 城市交通出行生成模型的研究[D]. 北京：北京工業(yè)大學(xué)，2000.

［5］ GB50137—2011，城市用地分類與規(guī)劃建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)[S].

［6］ 楊 敏，李文勇，陳學(xué)武，等. 城市交通生成預(yù)測實用分析模型及其應(yīng)用[J]. 公路交通科技，2005，22(12)：109-112.

［7］ 陳志凡，李勤奮，趙 燁. 基于熵權(quán)的模糊物元模型在農(nóng)用地土壤健康評價中的應(yīng)用[J]. 中國土地科學(xué)，2008，22(11)：31-37.

［8］ 李 江，郭慶勝. 基于信息熵的城市用地結(jié)構(gòu)動態(tài)演變分析[J]. 長江流域資源與環(huán)境，2002，11(5)：393-396.

［9］ 西安市規(guī)劃局. 西安市城市總體規(guī)劃(2008—2020年)[R]. 西安：西安市規(guī)劃局，2008.

［10］ 西安市城市規(guī)劃設(shè)計研究院，中國城市規(guī)劃設(shè)計研究院. 西安市城市綜合交通體系規(guī)劃(2011—2030年)[R]. 西安：西安市城市規(guī)劃設(shè)計研究院，2012.

［11］ 西安市交通管理委員會. 西安市城市交通發(fā)展年度報告(2012年)[R]. 西安：西安市交通管理委員會，2013.

（編輯校對：胡玲玲）

Generation Forecasting Model of Urban Transportation Based on Entropy of Mixed-use Land

LI Yong-sheng，XIA Chao
(Chang’an University，Xi’an 710064，China)

Considering the urban planning of land use, the present authors establish a model of urban transportation based on the scale and nature of land use, and mixing degree of land use by obtaining the trip attracting rate per standard land unit through regression analysis, and by introducing the concept of entropy of land use. The model has been applied to the practice of annual demand forecast analysis of the planning of the main city area of Xi’an in Shaanxi province. The forecast results show that differenc,es in the mixing degree of different patches of land will result in different demand. Except Yanta Area, the deviation between the transportation generation and attraction of other areas is less than ±5%, which has good feasibility and reliability .

transportation generation forecast；regression analysis；entropy of land-use；demand forecast

U491.14

A

2095-719X(2014)05-0328-04

2014-09-09；

2014-10-14

李永晟（1990—），男，湖北黃岡人，長安大學(xué)碩士生．