王睿 柯嘉 張赫

摘要：以天津市為例，采用早晚高峰OD數(shù)據(jù)、百度地圖實(shí)時(shí)擁堵數(shù)據(jù)及POI數(shù)據(jù)等多元數(shù)據(jù)，運(yùn)用核密度分析方法提取天津市早晚高峰時(shí)段“郊住城職”典型通勤行為線路，分析職住分離、道路擁堵對(duì)碳排放的影響機(jī)理。研究發(fā)現(xiàn)，職住分離下的通勤路線主要集中于城郊“住”空間與6—8 km外的中心城區(qū)“職”空間之間。職住空間各自高聚集且在一定距離下相對(duì)分離會(huì)造成通勤路線重疊短時(shí)集聚，從而產(chǎn)生擁堵碳排放，但早晚高峰擁堵碳排放特征及形成機(jī)制有所差異?！敖甲　敝苓呁恋毓δ?、交通組織和公共交通設(shè)施在早晚高峰對(duì)擁堵碳排放產(chǎn)生差異化影響，如果增加道路網(wǎng)密度及公共交通站點(diǎn)可達(dá)性，那么無(wú)論早晚通勤均可有效降低擁堵碳排放。以期為大城市功能疏解和交通改善提供決策參考。

關(guān)鍵詞：交通碳排放；交通擁堵；超大特大城市；職住分離

文章編號(hào) 1673-8985（2023）06-0033-07 中圖分類號(hào) TU984 文獻(xiàn)標(biāo)志碼 A

DOI 10.11982/j.supr.20230604

0 引言

交通運(yùn)輸部門的溫室氣體排放量占全球總溫室氣體排放量的23%，是全球第3大溫室氣體排放源。根據(jù)國(guó)際交通論壇（ITF）數(shù)據(jù)，通勤交通在一些大城市中所占的比重可以達(dá)到30%以上[1]。職住分離會(huì)通過(guò)長(zhǎng)距離通勤直接導(dǎo)致碳排放增加，同時(shí)也有研究表明大城市職住分離導(dǎo)致的交通擁堵問(wèn)題更不容忽視。我國(guó)交通高峰期城市機(jī)動(dòng)車年CO2排放總量是暢通狀態(tài)下的4.51倍[2]167，可見(jiàn)職住分離會(huì)通過(guò)增加交通擁堵而加劇碳排放增長(zhǎng)。這種現(xiàn)象在我國(guó)如北京、上海、香港、廣州、天津等超大特大城市具有普遍性，也是交通碳減排的關(guān)鍵性問(wèn)題之一[3]。然而，隨著超大特大城市整體結(jié)構(gòu)日益穩(wěn)定，職住分離成為普遍且難以逆轉(zhuǎn)的空間治理難題。針對(duì)某類職住分離典型行為的功能疏解和交通改善，對(duì)于減少交通碳排放、優(yōu)化城市結(jié)構(gòu)具有重要意義。

在既有研究中，不同領(lǐng)域關(guān)注職住分離、交通擁堵和碳排放三者之間關(guān)聯(lián)問(wèn)題的切入點(diǎn)有所差異[4-5]。從城市結(jié)構(gòu)性調(diào)控角度，長(zhǎng)久以來(lái)職住空間結(jié)構(gòu)與城市交通擁堵的影響關(guān)系是規(guī)劃學(xué)界的研究熱點(diǎn)。通過(guò)職住均衡化布局減少長(zhǎng)距離通勤、改善擁堵是普遍共識(shí)性的空間規(guī)劃解決方案[6-8]。在此基礎(chǔ)上，大量研究成果關(guān)注于職住分離的測(cè)度方式[9-10]、職住空間的特征與影響因素[11]、職住分離下的通勤模式[12-13]，[14]28等，但多通過(guò)統(tǒng)計(jì)或調(diào)研數(shù)據(jù)，以城市、區(qū)或街道為研究單元進(jìn)行職住分離測(cè)度[15-16]，更精細(xì)的研究尺度較少涉及。而從交通碳排放降低的角度，由于擁堵造成碳排放增長(zhǎng)劇烈，交通擁堵碳排放的核算方法近年成為研究熱點(diǎn)[17-20]，其中采用大數(shù)據(jù)方法測(cè)度實(shí)時(shí)擁堵碳排放很好地解決了擁堵碳排放測(cè)度的準(zhǔn)確性與精細(xì)度[2]169。

以上兩個(gè)研究方向均針對(duì)交通擁堵這一共同焦點(diǎn)，但仍從成因與結(jié)果不同角度分別解析，少有將職住分離、交通擁堵和擁堵碳排放三者相結(jié)合的研究成果。這是由于三者的關(guān)聯(lián)性研究多涉及人的出行行為路徑，需要較為精細(xì)的數(shù)據(jù)和方法支撐。但現(xiàn)有研究多停留在1 km×1 km左右的街道及以上的行政區(qū)域尺度，較少涉及300—500 m范圍所對(duì)應(yīng)的典型社區(qū)或街區(qū)尺度，導(dǎo)致跨行政區(qū)域的典型職住集中區(qū)的識(shí)別度較差。而實(shí)時(shí)擁堵數(shù)據(jù)雖然可較好地解決某條道路碳排放的實(shí)時(shí)核算，但其仍較少考量與人的出行行為路徑的關(guān)聯(lián)性。

因此，本文以超大特大城市的典型職住分離現(xiàn)象之一——“郊住城職”現(xiàn)象為切入點(diǎn)，以初步揭示該現(xiàn)象下的交通擁堵碳排放機(jī)理為研究目標(biāo)。采用天津市早晚高峰500 m×500 m精度的交通起止點(diǎn)調(diào)查數(shù)據(jù)（Origin-Destination Data，OD）、百度地圖實(shí)時(shí)擁堵數(shù)據(jù)及地圖興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)（Point of Interest，POI）等多元大數(shù)據(jù)，識(shí)別“郊住城職”典型區(qū)域，建立職住分離典型通勤路徑的識(shí)別方法。重點(diǎn)探索超大特大城市近郊區(qū)居住空間向城市中心區(qū)遠(yuǎn)距離通勤的集中路線特征、典型路線產(chǎn)生的擁堵碳排放空間分布及其空間影響因素，由此為超大特大城市功能疏解和交通改善提供方法及理論支撐。

1 研究方法

1.1 “郊住城職”典型通勤路線提取方法

（1）早晚高峰典型O點(diǎn)、D點(diǎn)選取

首先，獲取2023年3月某個(gè)工作日（非疫情期間）全天OD數(shù)據(jù)，OD矩陣為500 m ×500 m。根據(jù)天津市公安交通管理局發(fā)布的規(guī)定可知，早高峰時(shí)間段為7： 00—9： 00，晚高峰時(shí)間段為17： 00—19： 00。選取7： 00、8： 00、9： 00，以及17： 00、18： 00、19： 00的OD數(shù)據(jù)。其次，在ArcGIS中導(dǎo)入天津市土地利用現(xiàn)狀shp文件及OD數(shù)據(jù)表，將O點(diǎn)（早高峰）或D點(diǎn)（晚高峰）經(jīng)緯度設(shè)置為點(diǎn)要素的經(jīng)緯度坐標(biāo)，選擇近郊環(huán)城四區(qū)所有居住用地面要素作為裁剪要素，裁剪后獲得可能存在的所有早高峰起始點(diǎn)（O點(diǎn)）和晚高峰到達(dá)點(diǎn)（D點(diǎn)）位于環(huán)城四區(qū)居住用地的OD鏈條，可初步設(shè)定為早高峰時(shí)段或晚高峰時(shí)段“郊住城職”O(jiān)D數(shù)據(jù)篩選集，從而選取典型通勤線路。最后，對(duì)具有早晚高峰相同O點(diǎn)和D點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行融合作為早晚高峰典型O點(diǎn)、D點(diǎn)。

（2）典型通勤路線提取

由于OD數(shù)據(jù)中有較多冗余數(shù)據(jù)以及時(shí)點(diǎn)切割問(wèn)題，會(huì)存在大量非確定職住點(diǎn)位問(wèn)題。因此，首先篩選典型通勤路線。根據(jù)職住分離的研究，職住分離度一般最小達(dá)到2 km[21]，本文將此限度稱為職住分離閾值。將OD距離小于2 km的典型鏈條進(jìn)行剔除，剩余典型OD鏈條按照出行人次由高到低排序，采用自然斷點(diǎn)法將鏈條分為5類。我們將OD鏈條具有最高重疊度的一類鏈條且D點(diǎn)（晚高峰O點(diǎn)）落在中心城區(qū)非大型居住區(qū)域范圍內(nèi)的OD鏈條定義為典型職住分離鏈條。而在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，第一等級(jí)即出行人次最高的類別與其他4等級(jí)的出行人次具有較大的數(shù)量級(jí)差別，首位度較高。一定程度上證實(shí)了“郊住城職”典型通勤鏈條的存在。因此，可將該類別中的數(shù)據(jù)設(shè)定為“郊住城職”典型通勤路線。隨后，將鏈條兩端OD點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，基于Python導(dǎo)入OD點(diǎn)坐標(biāo)，向高德開(kāi)放平臺(tái)查詢駕車路徑規(guī)劃，并要求返回距離優(yōu)先路徑，由此得到典型通勤線路的私家車駕駛路線。

1.2 通勤擁堵碳排放系數(shù)計(jì)算方法及數(shù)據(jù)獲取方式

（1）通勤擁堵碳排放系數(shù)計(jì)算方法

結(jié)合既有研究中對(duì)擁堵碳排放的計(jì)算方法[23]，[24]46和所采用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)特征，本文不考慮通勤碳排放中私家車型號(hào)、汽油標(biāo)號(hào)等因素的影響作用，僅考慮擁堵本身造成的通勤碳排放影響，因此采用擁堵碳排放系數(shù)，即通勤路線全程實(shí)際出行碳排放總量與非擁堵情況下出行碳排放量的比例作為衡量通勤擁堵碳排放的數(shù)值。因此擁堵碳排放系數(shù)可由通勤路線中不同擁堵等級(jí)碳排放系數(shù)進(jìn)行計(jì)算轉(zhuǎn)化。具體計(jì)算公式如下：

（2）通勤擁堵指數(shù)的數(shù)據(jù)獲取方式

創(chuàng)建50 m×50 m的漁網(wǎng)，運(yùn)用漁網(wǎng)對(duì)線要素進(jìn)行標(biāo)識(shí)分割，并獲取中點(diǎn)坐標(biāo)?；赑ython，以每個(gè)中心點(diǎn)坐標(biāo)為查詢點(diǎn)，查詢范圍半徑設(shè)置為30 m，運(yùn)用百度開(kāi)放平臺(tái)進(jìn)行擁堵?tīng)顩r獲取，返還結(jié)果為csv文件，內(nèi)容包括路況擁堵數(shù)值（1—4）（1為暢通，2為緩行，3為擁堵，4為嚴(yán)重?fù)矶拢?。在ArcGIS中，將不同擁堵數(shù)值的路況與標(biāo)識(shí)路徑相連接，按擁堵數(shù)值1、2、3、4分為4類路徑；將4類路徑分別與規(guī)劃路徑進(jìn)行相交，融合ID相同的擁堵路段，計(jì)算不同擁堵指數(shù)的長(zhǎng)度總和，由此可以得出單條路徑下不同擁堵數(shù)值的長(zhǎng)度，即可通過(guò)公式（1）進(jìn)行計(jì)算。

1.3 擁堵碳排放特征分析方法

核密度估計(jì)（Kernel Density Estmation，KDE）認(rèn)為在一定的空間范圍內(nèi)，不同的地理位置上發(fā)生的概率是不一樣的，如果在某一區(qū)域內(nèi)其事件發(fā)生的次數(shù)較多則認(rèn)為此區(qū)域內(nèi)此事件發(fā)生的頻率高，反之則低。核密度估計(jì)可有效反饋典型通勤路線中擁堵碳排放的空間聚集特征及分布情況。根據(jù)百度慧眼大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)天津城市近郊16個(gè)不同區(qū)位居住區(qū)樣本進(jìn)行私家車交通方式數(shù)據(jù)分析可知，不同地區(qū)私家車出行比例總體接近17%—21%，不存在地區(qū)間差異[24]51。因此，本文假設(shè)典型出行路線的人次相對(duì)比值可代表私家車出行路線選擇的相對(duì)比例不做差異化處理。具體計(jì)算公式如下：

1.4 典型影響因素分析方法

（1）影響因素指標(biāo)體系

“郊住城職”現(xiàn)象是由于城鎮(zhèn)化向郊區(qū)蔓延聚集，近郊居住用地被大量開(kāi)發(fā)所致。而相對(duì)于設(shè)施較為完備、土地集約開(kāi)發(fā)的“城職”區(qū)域，“郊住”區(qū)域開(kāi)發(fā)相對(duì)更為粗放，其周邊的土地利用、交通組織和公共交通設(shè)施等建成環(huán)境仍具有較大的可更新潛力，也是影響通勤選擇方式和通勤路徑的主要因素。因此，本文主要研究“郊住”空間周邊對(duì)通勤擁堵碳排放的影響。選取早晚高峰O點(diǎn)所在地區(qū)周邊1 000 m半徑的道路組織、交通設(shè)施、土地利用3大類影響因素，根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)[14]31，[24]65，[25-27]提取具有共識(shí)性的6個(gè)影響指標(biāo)建立評(píng)估指標(biāo)體系（見(jiàn)表1）。

（2）影響關(guān)系模型

本文采用普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）作為線性回歸模型的參數(shù)，并驗(yàn)證空間影響因素指標(biāo)對(duì)通勤擁堵碳排放系數(shù)的影響關(guān)系和影響程度。回歸模型的基本形式可以表示為：

2 研究結(jié)果

2.1 天津市“郊住城職”典型通勤線路及擁堵碳排放特征

2.1.1 通勤碳排放指數(shù)分布特征

對(duì)天津市北辰區(qū)、西青區(qū)、東麗區(qū)、津南區(qū)4個(gè)近郊區(qū)的典型居住空間進(jìn)行OD數(shù)據(jù)提取與分析，最終共提取早高峰典型通勤路線235條，晚高峰典型通勤路線107條。從典型OD鏈條提取結(jié)果分析，基于自然斷點(diǎn)法，位于第一數(shù)量級(jí)的早高峰典型OD通勤鏈條集聚程度較高。這說(shuō)明早高峰大家出行的目的地較明確即工作地，因此典型職住空間的關(guān)聯(lián)性更強(qiáng)。而位于第一數(shù)量級(jí)的晚高峰典型OD通勤鏈則少一半，這是由于同一D點(diǎn)的晚高峰通勤鏈條目的地O點(diǎn)更為分散，并出現(xiàn)很多非居住地的情況。這說(shuō)明晚高峰人們出行目的性更為分散，社交、采購(gòu)、休閑等其他非居住地交通行為增多。

進(jìn)一步計(jì)算每條典型通勤線路的擁堵碳排放指數(shù)，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。分析結(jié)果顯示，早晚高峰通勤擁堵碳排放均呈現(xiàn)較為普遍的微擁堵現(xiàn)象，75%（CCE≥1.02）以上通勤線路都有一定的擁堵現(xiàn)象出現(xiàn)，但平均擁堵指數(shù)最高不超過(guò)1.5，離散程度較低。這說(shuō)明較高值擁堵路段仍然不長(zhǎng)，多出現(xiàn)在整個(gè)通勤線路的一小部分，天津市早晚高峰并未呈現(xiàn)大面積長(zhǎng)時(shí)擁堵特征。其中，早高峰時(shí)間段通勤擁堵碳排放指數(shù)范圍在1.000—1.319之間，平均值為1.059，中位數(shù)為1.045；晚高峰通勤擁堵碳排放指數(shù)范圍在1.005—1.299之間，平均值為1.074，中位數(shù)為1.062。早晚高峰比較來(lái)看，天津市晚高峰整體擁堵特征更為普遍，平均值偏高。且交通數(shù)據(jù)提取中發(fā)現(xiàn)晚高峰擁堵時(shí)間也較早高峰更長(zhǎng)一些。這與晚間人群下班時(shí)間差異且外出活動(dòng)增多的出行行為有密切關(guān)聯(lián)。從大于1.100的顯著擁堵路線空間分布看，早高峰主要分布于城市中心區(qū)東西向交通干線周邊，北部有少量典型通勤擁堵線路位于京津公路沿線，南部則主要為東南方向的津沽公路沿線；晚高峰與早高峰空間分布總體相似，但北部擁堵現(xiàn)象減少，而主要集中于中心城區(qū)東西向交通干線（見(jiàn)圖1）。

2.1.2 典型通勤線路核密度分析

典型通勤線路核密度是通勤典型路線的聚集程度，以此表征是否會(huì)出現(xiàn)大量通勤線路重疊現(xiàn)象而引發(fā)擁堵。通過(guò)典型通勤線路核密度分析（見(jiàn)圖2），中心城區(qū)與近郊居住區(qū)交界的兩處位置有可能出現(xiàn)典型的通勤聚集現(xiàn)象，但早晚高峰的空間分布特征有所差異。在早高峰時(shí)段，通勤路徑呈現(xiàn)1個(gè)主中心、多個(gè)副中心的特征。1個(gè)主中心主要位于河?xùn)|區(qū)、河西區(qū)、東麗區(qū)和津南區(qū)四區(qū)交界的津塘路周邊，呈現(xiàn)4—5 km長(zhǎng)的帶狀通勤聚集帶。多個(gè)副中心出現(xiàn)在沿東西向貫穿城市主干道附近：（1）中心商務(wù)區(qū)，位于和平區(qū)和南開(kāi)區(qū)沿南京路沿線；（2）城市向東對(duì)外發(fā)展主軸區(qū)域，位于和平區(qū)與河?xùn)|區(qū)交界的沿海河向東南區(qū)域；（3）西部鄰近郊快速路周邊，位于南開(kāi)區(qū)通往西青中北鎮(zhèn)的芥園西道與快速路周邊。整體呈現(xiàn)東南向西北遞減的趨勢(shì)。而晚高峰時(shí)段通勤線路的聚集區(qū)域則將上述前3個(gè)中心聯(lián)成帶狀區(qū)域，且聚集程度更高，位于整個(gè)城市的東南方向。主要聚集在城市向東對(duì)外發(fā)展主軸區(qū)域的快速路周邊。西部鄰近郊快速路周邊區(qū)域，也呈現(xiàn)次高的聚集態(tài)勢(shì)。

2.1.3 典型通勤擁堵碳排放的空間分布特征

在典型通勤線路核密度分析的基礎(chǔ)上，疊加不同路段道路擁堵的碳排放系數(shù)，計(jì)算典型通勤線路擁堵碳排放的核密度（見(jiàn)圖2），以此分析典型通勤線路高度重疊聚集是否會(huì)引發(fā)擁堵而增加交通碳排放。本文對(duì)早晚高峰期時(shí)段的典型通勤路徑計(jì)算不同區(qū)段的擁堵碳排放指數(shù)，并進(jìn)行核密度分析，以此獲得典型通勤擁堵碳排放的空間分布特征。結(jié)果顯示，早高峰典型通勤擁堵碳排放的空間聚集區(qū)域與通勤線路的密集區(qū)域相一致。大量通勤交通聚集確實(shí)產(chǎn)生了較為明顯的擁堵碳排放。但晚高峰則出現(xiàn)了通勤線路聚集區(qū)域與擁堵碳排放聚集區(qū)域明顯不同的典型差異，并呈現(xiàn)強(qiáng)烈的單中心聚集現(xiàn)象，即西部鄰近城郊快速路周邊區(qū)域呈現(xiàn)了更高度聚集的擁堵碳排放特征，而城市向東對(duì)外發(fā)展主軸區(qū)域方向的強(qiáng)通勤聚集區(qū)域卻未出現(xiàn)較多的擁堵碳排放聚集現(xiàn)象。

2.1.4 早晚高峰通勤擁堵碳排放的共性特征與差異性分析

基于天津市典型“郊住城職”通勤路徑和擁堵碳排放分布特征，有兩處明顯擁堵核心區(qū)域值得進(jìn)一步研究分析。這兩處通勤擁堵核心區(qū)域均呈現(xiàn)較為明顯的東西走向特征，且“鐘擺式”交通最強(qiáng)的區(qū)域位于城市向東對(duì)外發(fā)展主軸區(qū)域的津沽公路和津塘公路周邊，也是沿海河向中游發(fā)展的區(qū)域。這與天津市“雙城雙港”相向發(fā)展的長(zhǎng)期規(guī)劃格局有較大關(guān)聯(lián)，向東沿海河向外疏導(dǎo)的人群仍存在較強(qiáng)的中心區(qū)就業(yè)趨勢(shì)。同時(shí)，兩處擁堵碳排放核心區(qū)域均發(fā)生在城市外環(huán)以外大規(guī)模居住區(qū)與外環(huán)以內(nèi)商務(wù)中心工作集中區(qū)之間。兩處核心具有2個(gè)共同特征：（1）“城職”區(qū)域辦公用地比例較大且集中布局，“郊住”區(qū)域居住用地比例較大且區(qū)域內(nèi)及周邊缺少較大規(guī)模的辦公用地；（2）“城職”“郊住”空間間距在6—8 km，屬于超過(guò)2 km職住均衡界線后私家車通勤的平均舒適距離尺度。這樣的職住結(jié)構(gòu)易產(chǎn)生相同的購(gòu)房選擇機(jī)制和較強(qiáng)的通勤線路重疊，從而引發(fā)擁堵并增加碳排放。與此相對(duì)的城市北部、南部市郊地區(qū)也具有大型居住區(qū)聚集現(xiàn)象，但并未形成典型向市中心通勤的現(xiàn)象。這是由于其與中心城區(qū)集中商務(wù)辦公區(qū)相對(duì)較遠(yuǎn)，居民通勤的目的地較為分散所致，也和南北市郊本身具有較多的就業(yè)空間而分流部分人群相關(guān)。

此外，早晚高峰擁堵碳排放特征存在一定差異。從早晚高峰典型通勤線路核密度和擁堵碳排放核密度比較分析，早高峰兩者集中區(qū)域幾乎一致。這說(shuō)明通勤線路大量重疊的路段會(huì)造成較為明顯的擁堵現(xiàn)象而增加碳排放。這與早高峰人群集中出行時(shí)間較為一致，目的地均與就業(yè)場(chǎng)所有關(guān)。而晚高峰通勤線路大量重疊的路段與擁堵碳排放集中區(qū)域差異較大。具有大量通勤出行的路線并未造成較高指數(shù)的擁堵，而另一個(gè)次級(jí)核心的擁堵碳排放指數(shù)更高。通過(guò)對(duì)兩區(qū)域?qū)嶋H功能、擁堵時(shí)長(zhǎng)等數(shù)據(jù)的分析，可知晚高峰人群通勤時(shí)間較為分散，擁堵時(shí)間更長(zhǎng)，但人群在下班后的活動(dòng)行為也更為多樣。可能會(huì)呈現(xiàn)OD點(diǎn)位一致，但路徑有更多選擇且并非按照通勤最優(yōu)來(lái)選擇。同時(shí)，城市向東對(duì)外發(fā)展主軸區(qū)域是城市規(guī)劃中的主要發(fā)展軸，快速路、輕軌、地鐵等多種交通方式疊加，方式選擇更多樣，相對(duì)于城市西側(cè)以幾條城市干道為主通道的區(qū)域，疏散能力更強(qiáng)。

2.2 天津市“郊住城職”擁堵碳排放的影響因素分析

將“郊住”空間因素的6個(gè)指標(biāo)和控制變量路徑長(zhǎng)度這7個(gè)指標(biāo)與擁堵碳排放進(jìn)行線性回歸分析，分別將早晚高峰全樣本及早晚高峰分類樣本納入回歸模型，可知早晚高峰“郊住城職”擁堵碳排放影響機(jī)理差異較大。首先，早晚高峰全樣本回歸分析擬合度調(diào)整后R?僅為0.11，且僅最近公共交通站點(diǎn)距離和總路線長(zhǎng)度2項(xiàng)指標(biāo)與擁堵碳排放呈現(xiàn)正相關(guān)影響關(guān)聯(lián)。而對(duì)早晚高峰樣本分別進(jìn)行回歸分析，則擬合度調(diào)整后R?可分別達(dá)到0.65和0.33，由此說(shuō)明早晚高峰影響因素產(chǎn)生了較大差異。

根據(jù)早高峰樣本分析，全部6個(gè)影響因素指標(biāo)均呈現(xiàn)與交通擁堵碳排放的顯著相關(guān)性（見(jiàn)表2）。影響系數(shù)絕對(duì)值從大到小依次為：1 000 m范圍內(nèi)公共交通站點(diǎn)密度（4.663）＞最近公共交通站點(diǎn)距離（2.598）＞城市功能密度（-2.536）＞道路交叉口密度（-1.390）＞路網(wǎng)密度（-1.073）＞用地混合度（0.482）。6項(xiàng)影響因素均通過(guò)P值檢驗(yàn)，具有顯著性。從減碳機(jī)理角度分析，增加最近公共交通站點(diǎn)距離和城郊地區(qū)道路網(wǎng)密度及改善城市功能單一性，可有效降低通勤擁堵碳排放。但在公共交通站點(diǎn)密度和最近公共交通站點(diǎn)距離、城市功能密度和用地混合度指標(biāo)方面也看出交通設(shè)施和土地利用布局的復(fù)雜性。一方面，高混合度的功能街區(qū)和良好的公交設(shè)施可達(dá)性可增加人們選擇步行或公共交通頻次而減少私家車出行的聚集性擁堵；另一方面，大型公交車停靠過(guò)多與過(guò)多私家車在商業(yè)型街區(qū)吸引停留也會(huì)造成對(duì)道路通暢性的干擾。

根據(jù)晚高峰樣本分析，4個(gè)影響因素指標(biāo)均呈現(xiàn)與交通擁堵碳排放的顯著相關(guān)性（見(jiàn)表3）。影響系數(shù)絕對(duì)值從大到小依次為：路網(wǎng)密度（-0.486）＞最近公共交通站點(diǎn)距離（0.483）＞城市功能密度（0.393）＞交叉口密度（0.337）。以上4項(xiàng)指標(biāo)通過(guò)檢驗(yàn)且標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)結(jié)果較為接近。可以看出，晚高峰影響因素對(duì)通勤擁堵碳排放的影響作用明顯低于早高峰，且擬合度也相對(duì)較低。以上4個(gè)指標(biāo)僅可解釋33%的通勤擁堵碳排放結(jié)果。同時(shí)，城市功能密度和交叉口密度2項(xiàng)指標(biāo)表現(xiàn)出與早高峰相反的影響關(guān)系。研究結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)，晚間通勤交通擁堵碳排放影響機(jī)理的復(fù)雜性與多樣性。但提高道路網(wǎng)密度與增加居住區(qū)到公共交通站點(diǎn)的可達(dá)性表現(xiàn)出與早高峰一致的減碳作用，是行之有效的規(guī)劃減碳措施。

3 基于“郊住城職”現(xiàn)象的天津市交通擁堵碳排放影響機(jī)理初探

規(guī)劃建設(shè)者較為注重近郊空間的職住均衡設(shè)計(jì)，但由于人群在考慮住房和工作空間的選擇時(shí)有更多維的考慮因素，因此“郊住城職”的職住分離行為仍無(wú)法避免地散布于超大特大城市近郊與中心城區(qū)之間。其中，當(dāng)“城職”和“郊住”空間之間產(chǎn)生大量通勤行為重疊時(shí)，會(huì)引發(fā)更多的擁堵碳排放。本文通過(guò)對(duì)天津市“郊住城職”通勤路線、擁堵碳排放的典型空間特征及影響因素分析，得到易產(chǎn)生擁堵且增加交通碳排放的“郊住”和“城職”空間位置關(guān)系特征和近郊建成環(huán)境影響因素。以此進(jìn)一步分析其主要影響機(jī)理。

一是“郊住”和“城職”空間各自功能聚集且相距中等時(shí)，在其聯(lián)系主干道沿線易產(chǎn)生通勤擁堵現(xiàn)象，并造成交通碳排放增加。本文進(jìn)一步分析了天津市規(guī)劃的近郊組團(tuán)的職住比和分類可知（見(jiàn)圖3），天津市兩大擁堵板塊的城郊居住組團(tuán)（圖3中編號(hào)1—4區(qū)域、8—9區(qū)域）為典型的居住主導(dǎo)型和職住平衡型社區(qū)。和平商務(wù)辦公區(qū)、沿海河商務(wù)辦公區(qū)和長(zhǎng)江道辦公區(qū)作為中心城區(qū)主要“城職”空間，對(duì)這6個(gè)主要社區(qū)產(chǎn)生極大的就業(yè)吸引力，而6—8 km正是機(jī)動(dòng)車通勤的舒適感受距離。北部、南部城郊雖然也具有大型居住片區(qū)（圖3中編號(hào)14—16區(qū)域、5—7區(qū)域），但由于周邊具有較多的就業(yè)主導(dǎo)型組團(tuán)且離“城職”集中的中心城區(qū)較遠(yuǎn)，因此通勤目的地相對(duì)較為分散，未產(chǎn)生較明顯的通勤路徑重疊現(xiàn)象?？梢?jiàn)，城郊區(qū)域的就業(yè)空間增加有助于減緩“郊住城職”現(xiàn)象中的擁堵碳排放。

二是早晚高峰“郊住城職”產(chǎn)生的擁堵碳排放的特征和影響機(jī)制具有較大差異，“郊住城職”現(xiàn)象對(duì)早高峰擁堵碳排放的影響更為強(qiáng)烈。由于早高峰人群上班時(shí)間和出行行為規(guī)律較統(tǒng)一，以“上班”為目標(biāo)的直接到達(dá)行為占主體。因此通勤路徑的高重疊確會(huì)造成相應(yīng)的擁堵碳排放增加，而晚間下班人群下班時(shí)間分散、目的地也非回家一種，因此擁堵碳排放的影響因素較為復(fù)雜。通勤路徑的高重疊可能會(huì)因?yàn)橥ㄇ跁r(shí)間、方式等差異，而產(chǎn)生高聚集但擁堵碳排放不突出的現(xiàn)象，值得進(jìn)一步探究。

三是提高“郊住”空間的道路網(wǎng)密度與增加交通站點(diǎn)可達(dá)性可有效降低“郊住城職”行為的擁堵碳排放。兩項(xiàng)措施主要是通過(guò)提高人們出行方式和道路選擇，減少通勤過(guò)程中的擁堵碳排放。但“郊住城職”通勤行為具有一定的復(fù)雜性，尤其早晚高峰特征又存在一定差異。增加公共交通站點(diǎn)、城市功能混合布局等一些傳統(tǒng)的低碳布局方法，仍可能存在非線性影響關(guān)系，過(guò)度設(shè)置可能會(huì)增加更多的交通成本，同時(shí)道路通暢性的改變對(duì)擁堵碳排放的影響仍存在較多的不確定性，不能一概論之。

4 結(jié)語(yǔ)

本文從超大特大城市典型職住分離現(xiàn)象——“郊住城職”切入，研究職住分離帶來(lái)的擁堵碳排放影響機(jī)理。通過(guò)天津市4個(gè)市郊區(qū)與中心城區(qū)早晚高峰OD數(shù)據(jù)的處理與分析，識(shí)別典型的通勤線路和擁堵碳排放的空間分布特征，研究近郊區(qū)空間規(guī)劃的影響因素?；诖?，初步探析“郊住城職”現(xiàn)象背后的交通擁堵碳排放的產(chǎn)生機(jī)理。以期為超大特大城市功能疏解和交通改善提供更利于減碳的規(guī)劃方案。但本文存在數(shù)據(jù)的可獲取性和案例城市的單一性的局限，未來(lái)需要進(jìn)一步細(xì)化探索職住分離現(xiàn)象中不同時(shí)段、不同空間區(qū)位的擁堵碳排放的差異化機(jī)理特征。