席逸元，李文翔

（上海理工大學(xué)，上海 200093）

近年來(lái)研究數(shù)據(jù)表明，公交和地鐵等綠色交通可以減少碳排放，因此它成為城市公共交通建設(shè)的熱點(diǎn)[1-2]。

隨著以人為核心的智慧城市理念備受重視，可以獲取的時(shí)空大數(shù)據(jù)類(lèi)型越來(lái)越豐富[3]。郭瑞軍、羅敏等[4-5]研究城市軌道交通客流運(yùn)行特性和居民出行特性。Barry等[6]通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)包括出行者的出行線(xiàn)路的處理，研究和預(yù)測(cè)客流的分布。在以往國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)城市軌道交通碳減排[7-8]的研究中，顧宇、趙榮欽等[9-10]基于地鐵IC 卡數(shù)據(jù)探究地鐵對(duì)沿線(xiàn)居民碳排放影響。簡(jiǎn)文良和姚宇等[11-12]基于地鐵的建成環(huán)境對(duì)碳減排的影響進(jìn)行研究。趙鵬軍[13]基于隨機(jī)森林（Random Forest,RF）算法對(duì)地鐵出行數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，具有很強(qiáng)推廣性。

本文主要通過(guò)獲取地鐵IC 卡數(shù)據(jù)，利用碳減排算法計(jì)算出各OD 站點(diǎn)的碳排放量。獲取地鐵站周邊的POI 數(shù)據(jù)，基于GBDT 機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行回歸分析，尋找各影響因素與碳減排量的重要性。

1 基于IC 卡數(shù)據(jù)的地鐵碳減排計(jì)算方法

本文依據(jù)CM-028-V01 方法學(xué)對(duì)出行者乘坐地鐵出行的減碳量進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算主要包括基準(zhǔn)線(xiàn)碳排放因子確定、出行距離計(jì)算和減排量計(jì)算3 個(gè)過(guò)程。碳減排計(jì)算流程圖如圖1 所示。

圖1 碳減排計(jì)算流程圖

1.1 確定不同方式的碳排放因子

地鐵出行人公里排放因子選為0.0345kgCO2/pkm，小汽車(chē)出行人公里排放因子選為0.0812 kgCO2/pkm。

1.2 路徑規(guī)劃確定出行距離

使用高德地圖AMapSearchAPI 獲取出行距離。

1.3 每人次碳減排量計(jì)算

每人次汽車(chē)出行碳排放量的計(jì)算公式：

每人次地鐵出行碳排放量的計(jì)算公式：

每人次地鐵出行的碳減排公式：

其中，EB,P 和EC,P 為小汽車(chē)和地鐵的碳排放量(kgCO2/人次）；Ekm,i、Ekm,j 為汽車(chē)和地鐵的碳排放因子 (kgCO2/km)；Di、Dj 分別為小汽車(chē)和地鐵的行駛距離（km）；ER,P 為每人次出行的碳減排量 (kgCO2/人次）。

2 基于GBDT 模型的地鐵出行減碳機(jī)理分析

2.1 影響因素的選取與獲取

查閱相關(guān)文獻(xiàn)[14]確定，本文選取了出行距離、非直線(xiàn)系數(shù)和建成環(huán)境等影響因素，具體獲取流程如圖2所示。

圖2 基于GBDT 模型的碳減排機(jī)理分析流程圖

2.2 基于GBDT 模型的回歸分析

GBDT 預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建流程如下：

（1）初始化模型

估計(jì)損失函數(shù)L（yi,γ）最小的模型參數(shù)γ：

L（yi,γ）為損失函數(shù)；N 為訓(xùn)練樣本個(gè)數(shù)。

（2）計(jì)算殘差

設(shè)T 為迭代次數(shù)，按下式計(jì)算模型的殘差rit：

（3）將rit作為樣本Zi的標(biāo)簽，將殘差作為下一次訓(xùn)練的真實(shí)值。得到新的樣本數(shù)據(jù)集[(Zi,rit),i=1,2,…,N]，作為下一次訓(xùn)練的樣本數(shù)據(jù)，擬合得到下一棵回歸樹(shù)模型。

（4）計(jì)算葉子節(jié)點(diǎn)Rjt的最佳擬合值γjt，如下式：

（5）加強(qiáng)學(xué)習(xí)，更新第t 次迭代模型，如下式：

（6）輸出最終模型fT(Zi)，如下式：

3 結(jié)論分析

3.1 變量獲取統(tǒng)計(jì)

建成環(huán)境要素分為起點(diǎn)和終點(diǎn)，變量的定義和統(tǒng)計(jì)如表1 所示。

表1 變量的定義和統(tǒng)計(jì)

3.2 自變量重要性分析

圖3 顯示自變量相對(duì)重要性排序。其中出行距離占23.1%，非直線(xiàn)系數(shù)占9.3%，總建成環(huán)境占68.6%。

圖3 所有解釋變量的重要性排名

3.3 關(guān)鍵自變量的非線(xiàn)性效應(yīng)分析

圖4 顯示起點(diǎn)位置5 個(gè)重要建成環(huán)境因素對(duì)碳減排量的影響。其中，（a）（b）（c）（d）分別顯示起點(diǎn)處距離市中心的距離、道路網(wǎng)密度、醫(yī)療服務(wù)數(shù)量、公交車(chē)站數(shù)量與碳減排量的關(guān)系。

圖4 起點(diǎn)關(guān)鍵建成環(huán)境

圖5 顯示終點(diǎn)關(guān)鍵建成環(huán)境變量對(duì)碳減排的影響。其中，圖5（a）（b）（c）（d）分別顯示終點(diǎn)處離市cbd 距離、公交站數(shù)、科教文化、醫(yī)療服務(wù)與碳減排量的關(guān)系。

圖5 終點(diǎn)關(guān)鍵建成環(huán)境變量對(duì)碳減排的影響

圖6 顯示其他變量對(duì)碳減排的影響，其中（a）（b）顯示出行距離、非直線(xiàn)系數(shù)與碳減排量大致符合線(xiàn)性趨勢(shì)。

圖6 其他變量對(duì)碳減排的影響

4 結(jié)論

根據(jù)上述分析發(fā)現(xiàn)，總建成環(huán)境占68.6%，出行距離占23.1%。非直線(xiàn)系數(shù)因素占9.3%。本研究有助于更好地了解碳減排的影響因素，并為決策者在城市規(guī)劃中提供政策參考。