基于結(jié)構(gòu)、效率、公平與韌性的路網(wǎng)密度適宜性評價(jià)研究

鄧毛穎，鄧策方

(1.廣州市規(guī)劃和自然資源局，廣州 510030；2.新加坡國立大學(xué)，設(shè)計(jì)與工程學(xué)院，肯特崗119077，新加坡)

0 引言

2015年，中央城市工作會議提出樹立“窄馬路、密路網(wǎng)”的城市道路布局理念以來，道路網(wǎng)密度指標(biāo)在城市規(guī)劃建設(shè)中日益得到重視。該指標(biāo)已經(jīng)納入國土空間規(guī)劃和城市體檢的核心指標(biāo)體系，成為反映交通與城市發(fā)展水平的綜合性指標(biāo)。

目前，規(guī)劃實(shí)踐中對路網(wǎng)密度的適宜性評價(jià)通常有兩種做法，一種是參考規(guī)范推薦值，另一種是對標(biāo)國際先進(jìn)城市路網(wǎng)密度值?！冻鞘芯C合交通體系規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)(GB/T 51328-2018)》對不同功能區(qū)的路網(wǎng)密度提出推薦值：居住區(qū)不小于8 km·km-2，商業(yè)區(qū)與就業(yè)集中的中心區(qū)為10～20 km·km-2等。規(guī)范推薦值有一定的指導(dǎo)作用，但由于區(qū)間浮動(dòng)較大，在多個(gè)路網(wǎng)密度方案均滿足規(guī)范的情況下，如何評價(jià)密度適宜性沒有明確標(biāo)準(zhǔn)。對標(biāo)國際先進(jìn)城市的做法則易忽略不同城市和不同用地功能的差異，例如，國外先進(jìn)城市核心區(qū)路網(wǎng)密度普遍超過20 km·km-2[1]，當(dāng)前，國內(nèi)鮮有城市能達(dá)到該水平，因此，適用性不強(qiáng)。為更加綜合性和差異化地評價(jià)路網(wǎng)密度，有必要建立定量評價(jià)指標(biāo)體系和方法。

國內(nèi)外已有研究針對路網(wǎng)密度開展定量分析及評價(jià)。總體而言，大致從路網(wǎng)結(jié)構(gòu)、效率、公平性和韌性等維度性能進(jìn)行研究。路網(wǎng)結(jié)構(gòu)方面，楊濤等[2]從定性分析的角度，提出路網(wǎng)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的核心在于提高支路占比，倡導(dǎo)采用小尺度和高密度的支路網(wǎng)模式，但對提高支路網(wǎng)密度后產(chǎn)生的其他影響關(guān)注較少；周濤等[3]構(gòu)建路網(wǎng)“連通度指數(shù)”，用于表征路網(wǎng)結(jié)構(gòu)性能，并選取重慶市3種典型的路網(wǎng)密度模式片區(qū)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)路網(wǎng)密度較高的地區(qū)連通性更高；馬林兵等[4]提出一種基于浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的城市有效路網(wǎng)密度的評價(jià)方法，通過對比城市有效路網(wǎng)密度與實(shí)際路網(wǎng)密度，識別交通擁堵或交通資源浪費(fèi)的路段，評價(jià)路網(wǎng)結(jié)構(gòu)合理性；WANG S.G.等[5]基于空間句法和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，高密度路網(wǎng)的結(jié)構(gòu)指標(biāo)更優(yōu)，體現(xiàn)在連通性更強(qiáng)，網(wǎng)絡(luò)層次性更好，但會帶來更多十字路口和交叉口延誤，因此，需要交通管理部門做好交通控制工作；PENG C.等[6]從路網(wǎng)結(jié)構(gòu)與消費(fèi)活力相關(guān)性角度進(jìn)行實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，路網(wǎng)密度與消費(fèi)服務(wù)的數(shù)量、質(zhì)量和多樣性呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，且低等級路網(wǎng)越密集，越能有效提振消費(fèi)活力。路網(wǎng)效率方面，蔡軍[7]基于理想的方格路網(wǎng)建立居民平均出行距離、轉(zhuǎn)向比例及交叉口間距之間的函數(shù)關(guān)系，論證合理的干路網(wǎng)密度對路網(wǎng)通行效率有提升作用；葉彭姚等[8]提出涵蓋斷面、路段及路網(wǎng)這3 個(gè)層次的路網(wǎng)效率評價(jià)指標(biāo)，并針對等間距方格網(wǎng)進(jìn)行測試，顯示路網(wǎng)效率隨著路網(wǎng)密度的增加具有先升后降的趨勢，理論上存在一個(gè)最佳的路網(wǎng)密度，使路網(wǎng)在容量和服務(wù)水平兩個(gè)方面的綜合性能達(dá)到最優(yōu)。FEI S.等[9]構(gòu)建從“寬馬路、疏路網(wǎng)”到“窄馬路、密路網(wǎng)”的4種密度模式的方格路網(wǎng)，并采用排隊(duì)論模型計(jì)算節(jié)點(diǎn)和路段延誤，測試4種密度模式路網(wǎng)的車流總耗時(shí)隨交通需求增長的變化趨勢，結(jié)果顯示，對路網(wǎng)車流耗時(shí)總量而言，“寬馬路、疏路網(wǎng)”模式在低交通需求情況下優(yōu)于“窄馬路、密路網(wǎng)”模式，效率更優(yōu)；WANG F.等[10]從土地利用產(chǎn)出的角度研究最佳公路網(wǎng)密度發(fā)現(xiàn)，公路網(wǎng)密度的增加開始時(shí)會推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但隨著密度持續(xù)增加，反而會對土地利用產(chǎn)生負(fù)面影響，因此，存在最佳公路網(wǎng)密度使土地利用效益最大化；YAO Y.等[11]針對封閉小區(qū)開放政策進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，開放封閉小區(qū)不僅能增加路網(wǎng)密度，而且將使現(xiàn)有路網(wǎng)的連通性和可達(dá)性顯著提高，同時(shí)，帶來城市主干道車流的減少以及潛在擁堵路口數(shù)量減少，從而提升路網(wǎng)效率。路網(wǎng)公平性研究相對較少，既有研究主要聚焦于公平性指標(biāo)的測度及路網(wǎng)布局優(yōu)化。馬輝等[12]從公路交通資源分配的公平性和公路網(wǎng)布局結(jié)構(gòu)的均衡性角度，提出干線公路網(wǎng)布局方法；陳鵬宇等[13]以路網(wǎng)接近度和穿行度兩個(gè)參數(shù)為基礎(chǔ)建立交通公平性測度指標(biāo)并進(jìn)行測度，基于公平性測度結(jié)果提出路網(wǎng)優(yōu)化策略。路網(wǎng)韌性方面，韌性是衡量路網(wǎng)在遭受破壞或突發(fā)事件時(shí)維持性能的指標(biāo)，近年在極端天氣增加的背景下越來越受到關(guān)注。趙新勇等[14]建立基于路網(wǎng)抗毀可靠度的高速公路網(wǎng)絡(luò)突發(fā)事件態(tài)勢理解模型和指標(biāo)體系，用于評價(jià)路網(wǎng)的抗毀性能；趙雪婷等[15]基于交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及路段可靠度建立韌性值指標(biāo)測度網(wǎng)絡(luò)整體性能，并用于支撐公路網(wǎng)災(zāi)后修復(fù)決策優(yōu)化。

上述對路網(wǎng)密度的評價(jià)分析往往從單一維度開展，存在一定不足。例如，從結(jié)構(gòu)角度，支路網(wǎng)應(yīng)盡量加密，但從效率出發(fā)又應(yīng)避免路網(wǎng)過密，因此，需要綜合評價(jià)路網(wǎng)的多維度性能。此外，既有定量評估大多采用簡單的拓?fù)渎肪W(wǎng)和簡化的交通需求，實(shí)證分析不足，其研究結(jié)論與現(xiàn)實(shí)情形的一致性有待進(jìn)一步驗(yàn)證。為此，本文構(gòu)建一套基于多維度指標(biāo)的路網(wǎng)密度適宜性評價(jià)方法，評價(jià)維度涵蓋路網(wǎng)結(jié)構(gòu)、效率、公平性和韌性。為解決多維度多指標(biāo)評價(jià)體系存在的各維度指標(biāo)的數(shù)據(jù)較分散，且量綱不一，難以直接進(jìn)行求和對比的問題，本文采用改進(jìn)的CRITIC 賦權(quán)法進(jìn)行綜合賦權(quán)評價(jià)，CRITIC法[16]是一種客觀賦權(quán)法，其思路是基于不同指標(biāo)值之間的獨(dú)立性和指標(biāo)自身的變異性進(jìn)行綜合賦權(quán)，與層次分析法等主觀賦權(quán)法相比，可避免人為賦權(quán)產(chǎn)生的主觀性。本文以廣州市天河區(qū)珠江新城核心區(qū)為例，設(shè)定3 種典型的路網(wǎng)密度模式，并開展實(shí)例分析。

1 評價(jià)指標(biāo)體系

基于多維度、可量化及易測算等原則，從路網(wǎng)結(jié)構(gòu)、效率、公平性和韌性這4個(gè)維度出發(fā)，提出采用路網(wǎng)級配、路網(wǎng)交叉口連通度、路段平均飽和度、路網(wǎng)平均行程車速、路網(wǎng)總距離周轉(zhuǎn)量、路網(wǎng)總時(shí)耗周轉(zhuǎn)量、全網(wǎng)非直線系數(shù)、慢行網(wǎng)絡(luò)接近度、需求增長韌性指數(shù)和供應(yīng)短缺韌性指數(shù)10 項(xiàng)指標(biāo)，構(gòu)建路網(wǎng)密度適宜性評價(jià)指標(biāo)體系，各類指標(biāo)定義如表1所示，計(jì)算式如表2所示。10項(xiàng)指標(biāo)中，路網(wǎng)級配、路段平均飽和度有最佳值，其他指標(biāo)無最佳值，在進(jìn)行指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)需區(qū)別處理。路網(wǎng)級配(次支路占比)的最佳值根據(jù)規(guī)范推薦級配[1]，取0.78。路段平均飽和度最佳值，取0.75，該值為經(jīng)驗(yàn)值，是道路服務(wù)水平介于C 級～D 級之間時(shí)的飽和度，道路處于該服務(wù)水平時(shí)，既能避免過于擁堵，又能保證較高的利用率，避免使用低效，造成道路資源浪費(fèi)。

表1 路網(wǎng)密度適宜性評價(jià)指標(biāo)Table 1 Road network density suitability evaluation index

表2 路網(wǎng)密度適宜性評價(jià)指標(biāo)計(jì)算公式Table 2 Computing formulars of road network density suitability evaluation index

2 評價(jià)方法及流程

對于多維度多指標(biāo)的指標(biāo)體系，需要對各指標(biāo)賦權(quán)以便開展綜合評價(jià)。賦權(quán)方法分為主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法兩大類，主觀賦權(quán)法是利用專家(或個(gè)人)的知識與經(jīng)驗(yàn)確定指標(biāo)的權(quán)重，主要由專家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)主觀判斷得到，例如德爾菲法、兩兩比較法、環(huán)比評分法及層次分析法等，這類方法的主要缺點(diǎn)是主觀隨意性大?？陀^賦權(quán)法是從指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)上考慮，由調(diào)查所得的數(shù)據(jù)決定，不需征求專家的意見，其原始數(shù)據(jù)由各指標(biāo)在被評價(jià)單位中的實(shí)際數(shù)據(jù)形成。對路網(wǎng)適宜性評價(jià)而言，不同的用地性質(zhì)、主導(dǎo)功能及產(chǎn)業(yè)業(yè)態(tài)，均會導(dǎo)致評價(jià)路網(wǎng)性能所側(cè)重的維度不同。因此，路網(wǎng)適宜性評價(jià)賦權(quán)應(yīng)采用客觀賦權(quán)法，以便針對不同地區(qū)的路網(wǎng)測算差異性的權(quán)重。常見的客觀賦權(quán)法有變異系數(shù)法、相關(guān)系數(shù)法、熵值法及CRITIC法等，其中，變異系數(shù)法側(cè)重于根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)在各評價(jià)對象之間的差異性選取權(quán)重，相關(guān)系數(shù)法側(cè)重于根據(jù)指標(biāo)與指標(biāo)之間的相關(guān)性選取權(quán)重，兩者均不適合多種維度的綜合性評價(jià)賦權(quán)。熵值法賦權(quán)方法與變異系數(shù)法一樣，是以指標(biāo)信息量為依據(jù)，屬于信息量權(quán)數(shù)，只是對信息量的度量方法有差異。CRITIC法綜合變異系數(shù)法和相關(guān)系數(shù)法的優(yōu)點(diǎn)，綜合考慮指標(biāo)的變異性和獨(dú)立性兩種特性，因此，本文選用CRITIC法對路網(wǎng)各維度指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)。

CRITIC賦權(quán)法的基本思路是將評價(jià)指標(biāo)的變異性和評價(jià)指標(biāo)之間的獨(dú)立性兩個(gè)特性相結(jié)合，計(jì)算權(quán)重系數(shù)。變異性指同一個(gè)指標(biāo)各個(gè)評價(jià)單位之間取值差距的大小，以標(biāo)準(zhǔn)差的形式表現(xiàn)，標(biāo)準(zhǔn)差越大，表明該指標(biāo)在評價(jià)所選對象時(shí)能夠反映的信息量越大，則該指標(biāo)權(quán)重應(yīng)越大；反之，則表明該指標(biāo)蘊(yùn)含的信息越少，權(quán)重應(yīng)越小。指標(biāo)之間的獨(dú)立性是與相關(guān)性相反的概念，例如，兩個(gè)指標(biāo)之間具有較強(qiáng)的正相關(guān)，說明兩個(gè)指標(biāo)間獨(dú)立性較低。獨(dú)立性更強(qiáng)的指標(biāo)應(yīng)賦予更大權(quán)重；反之，獨(dú)立性弱，則代表該指標(biāo)包含較多與其他指標(biāo)重復(fù)的信息，應(yīng)賦予更小權(quán)重。變異性和獨(dú)立性均為基礎(chǔ)指標(biāo)的客觀權(quán)數(shù)，能夠避免主觀選取權(quán)重所帶來的偏差。

變異性系數(shù)設(shè)指標(biāo)體系包含m個(gè)指標(biāo)，評價(jià)指標(biāo)j的變異性系數(shù)為

獨(dú)立性系數(shù)代表的是兩個(gè)指標(biāo)之間的信息重復(fù)程度，可以通過計(jì)算它們的相關(guān)系數(shù)加以反映。當(dāng)指標(biāo)體系中出現(xiàn)多指標(biāo)時(shí)，需要建立多指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)矩陣，即

式中：R為m個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)矩陣；γij為指標(biāo)i和指標(biāo)j之間的相關(guān)系數(shù)。得到相關(guān)系數(shù)矩陣后，可進(jìn)一步求得每個(gè)指標(biāo)的獨(dú)立性系數(shù)，即

最后，再基于CRITIC綜合賦權(quán)法，將變異性和獨(dú)立性綜合考慮，求得各指標(biāo)所賦權(quán)重。設(shè)Hj表示第j個(gè)評價(jià)指標(biāo)所包含的變異性和獨(dú)立性的綜合度量，即

對其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得到第j個(gè)指標(biāo)客觀權(quán)重Wj為

基于本文構(gòu)建的評價(jià)體系，提出針對路網(wǎng)密度開展多維度評價(jià)的操作步驟如下。

Step 1 將擬評價(jià)的路網(wǎng)矢量文件處理為gis文件，便于統(tǒng)計(jì)地理信息。

Step 2 統(tǒng)計(jì)路網(wǎng)的結(jié)構(gòu)指標(biāo)。包括路網(wǎng)級配(次支路占比)和交叉口連通度等，通過arcgis 等地理信息處理軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

Step 3 統(tǒng)計(jì)路網(wǎng)的效率指標(biāo)。包括路段平均飽和度、路徑平均行程車速、路網(wǎng)總距離周轉(zhuǎn)量及路網(wǎng)總時(shí)耗周轉(zhuǎn)量等。借助宏觀交通分配模型軟件進(jìn)行路網(wǎng)模型搭建及測試統(tǒng)計(jì)上述效率指標(biāo)，主要工作包括：搭建路網(wǎng)模型、設(shè)定車流需求數(shù)據(jù)、設(shè)定延誤函數(shù)及標(biāo)定相關(guān)參數(shù)等。

Step 4 統(tǒng)計(jì)路網(wǎng)的公平性指標(biāo)。包括全網(wǎng)非直線系數(shù)和慢行網(wǎng)絡(luò)接近度等。通過arcgis等地理信息處理軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

Step 5 統(tǒng)計(jì)路網(wǎng)的韌性指標(biāo)。包括需求增長韌性指數(shù)和供應(yīng)短缺韌性指數(shù)。借助宏觀交通分配模型軟件建立路網(wǎng)模型進(jìn)行測試，并基于測試結(jié)果統(tǒng)計(jì)相應(yīng)指標(biāo)。

Step 6 基于Step 2～Step 5 得到4 個(gè)維度指標(biāo)結(jié)果，采用改進(jìn)的CRITIC 綜合賦權(quán)法計(jì)算綜合賦權(quán)評價(jià)結(jié)果。具體流程如下：

Step 6.1 建立評價(jià)指標(biāo)結(jié)果矩陣。設(shè)有P個(gè)評價(jià)對象，指標(biāo)體系分為K個(gè)評價(jià)維度，Q個(gè)評價(jià)指標(biāo)。則構(gòu)建被評價(jià)對象的多維度評價(jià)指標(biāo)矩陣為

Step 6.2 對評價(jià)指標(biāo)結(jié)果矩陣進(jìn)行分維度標(biāo)準(zhǔn)化處理。由于各指標(biāo)的量綱不同，針對K個(gè)評價(jià)維度，對每個(gè)評價(jià)維度內(nèi)的Qk個(gè)評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。對于不同特點(diǎn)的指標(biāo)，采用兩種標(biāo)準(zhǔn)化處理方法。

一種方法是，最大/最小值標(biāo)度法，適用于指標(biāo)無公認(rèn)的最佳值，值越大或越小則越好。以第k個(gè)維度內(nèi)的評價(jià)指標(biāo)為例，對正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)(正向指標(biāo)即指標(biāo)數(shù)值越大，代表路網(wǎng)性能越好；負(fù)向指標(biāo)數(shù)值越小則路網(wǎng)性能越好)分別進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

另一種方法是最佳值偏離度法，適用于指標(biāo)有最佳值，以偏離該最佳值的程度進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化評分，該類指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理為

可以看出，最佳值偏離度法有一定的適用范圍。一般用于指標(biāo)值與最佳值差異不超過1 倍的情況，否則，標(biāo)準(zhǔn)化值將出現(xiàn)負(fù)數(shù)，當(dāng)出現(xiàn)負(fù)數(shù)時(shí)，按得分為0處理。在本文構(gòu)建的指標(biāo)體系中，路網(wǎng)次支路占比和路網(wǎng)平均飽和度屬于該類指標(biāo)，需采用最佳值偏離度法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。其他指標(biāo)采用最大/最小值標(biāo)度法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

Step 6.3 求解一級權(quán)重。一級權(quán)重是各維度內(nèi)部構(gòu)成指標(biāo)間的權(quán)重，即最底層權(quán)重。一級權(quán)重需要對逐個(gè)維度求解，逐個(gè)維度計(jì)算同一維度內(nèi)所有指標(biāo)的變異性和獨(dú)立性，再運(yùn)用CRITIC 綜合賦權(quán)法求得所有底層指標(biāo)的一級權(quán)重。

Step 6.4 求解二級權(quán)重。二級權(quán)重為各維度間的相互權(quán)重，即高一層權(quán)重。先求各維度的指標(biāo)值(即將某個(gè)維度下的若干個(gè)底層指標(biāo)基于一級權(quán)重求和，使得一個(gè)維度對應(yīng)一個(gè)指標(biāo)值)，將各維度視作“獨(dú)立指標(biāo)”，求解變異性和獨(dú)立性系數(shù)，并再次運(yùn)用CRITIC綜合賦權(quán)法求得各維度間的二級權(quán)重。

Step 6.5 求解最終賦權(quán)評價(jià)值。基于各維度間的二級權(quán)重和各維度的指標(biāo)值，加權(quán)得到各評價(jià)對象最終賦權(quán)評價(jià)值。

3 實(shí)例分析

3.1 分析對象

選取研究范圍內(nèi)既包含部分成熟區(qū)又未完全建成的地區(qū)作為實(shí)證對象。本文選取廣州市天河區(qū)珠江新城-金融城片區(qū)作為研究對象，面積約11.9 km2，研究范圍如圖1 所示。該地區(qū)定位為廣州市新城CBD(中央商務(wù)區(qū))，主導(dǎo)功能為商務(wù)辦公中心、商業(yè)中心及公共文化中心等。路網(wǎng)形態(tài)為受交通性主干道圍合的方格網(wǎng)。以南北向的華南快速干線為界，片區(qū)西側(cè)為珠江新城子片區(qū)，東側(cè)為金融城子片區(qū)，目前，珠江新城子片區(qū)已基本建成，金融城子片區(qū)尚在建設(shè)中。

圖1 研究范圍Fig.1 Research area

梳理國內(nèi)外主要城市核心區(qū)路網(wǎng)密度指標(biāo)，大致分為3 種等級，如圖2 所示，以國內(nèi)新城CBD 區(qū)域?yàn)榇?，路網(wǎng)密度大致為6～9 km·km-2；以老城核心區(qū)為代表，路網(wǎng)密度大致為8～15 km·km-2；以國際先進(jìn)城市CBD 區(qū)域?yàn)榇?，路網(wǎng)密度普遍在20 km·km-2以上。3種路網(wǎng)密度水平代表了不同的歷史發(fā)展積淀和社會制度下的典型路網(wǎng)。

圖2 國內(nèi)外主要城市核心區(qū)路網(wǎng)密度指標(biāo)Fig.2 Road network density index of core area of major cities at home and abroad

基于3 種路網(wǎng)密度水平，分別按照基本情形、規(guī)劃加密和對標(biāo)先進(jìn)這3 種情形構(gòu)造研究范圍的路網(wǎng)。

情形1 基本情形，按維持現(xiàn)狀，路網(wǎng)密度7.7 km·km-2。

情形2 規(guī)劃加密，按既有規(guī)劃路網(wǎng)實(shí)施，密度達(dá)到12.8 km·km-2，主要措施是主干路等級提升及延伸和支路網(wǎng)加密。

情形3 對標(biāo)先進(jìn)，對標(biāo)先進(jìn)城市構(gòu)建模擬路網(wǎng)，維持規(guī)劃干道網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，對大尺度街區(qū)進(jìn)行支路加密，路網(wǎng)密度達(dá)到21.1 km·km-2。

3種情形路網(wǎng)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 3種情形路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.3 Topological structure diagram of road network model in three cases

3.2 路網(wǎng)結(jié)構(gòu)指標(biāo)評價(jià)

(1)路網(wǎng)級配

3 種情形中，情形3 的路網(wǎng)等級級配最接近規(guī)范要求，如圖4所示。規(guī)范要求的路網(wǎng)級配比例隱含了建設(shè)高密度次支路的要求，因此，高密度路網(wǎng)更容易滿足規(guī)范要求的路網(wǎng)級配。3種情形次支路占比分別為0.49，0.67，0.78。

圖4 各情形路網(wǎng)級配對比Fig.4 Road network level matching ratio of each situation

(2)交叉口連通度

交通運(yùn)行狀況不僅與路網(wǎng)密度有關(guān)，還和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)有關(guān)，因此，比較3種情形交叉口連通度指標(biāo)，反映路網(wǎng)的轉(zhuǎn)向便捷性。隨著路網(wǎng)密度的增加，交叉口連通度呈現(xiàn)先升后降的趨勢，主要原因是存在硬隔離的干道，當(dāng)支路密度增加時(shí)，為保障干道通行，支路與干道交叉口采用右進(jìn)右出或禁左的情況將增加，使情形3 交叉口連通度較情形2 有所下降。各情形路網(wǎng)結(jié)構(gòu)指標(biāo)對比如表3所示。

表3 各情形下路網(wǎng)結(jié)構(gòu)指標(biāo)對比Table 3 Comparison of static indexes of road network under various conditions

3.3 路網(wǎng)效率指標(biāo)評價(jià)

根據(jù)研究范圍區(qū)位及土地利用規(guī)劃條件，推算地區(qū)高峰小時(shí)道路交通需求約11.95 萬pcu·h-1，以此為輸入條件，測試評價(jià)不同情形下的路網(wǎng)效率指標(biāo)。

(1)飽和度

3 種情形下路網(wǎng)平均飽和度分別為0.84，0.65，0.41。情形2 與情形1 對比，說明路網(wǎng)密度提升對減輕路網(wǎng)壓力有顯著效果，但情形3 顯示，繼續(xù)加密路網(wǎng)后，路網(wǎng)整體飽和度大幅下降，出現(xiàn)大量利用率不足的道路，可能造成資源浪費(fèi)。各情形路網(wǎng)飽和度如圖5所示。

圖5 各情形下路網(wǎng)飽和度Fig.5 Road network saturation diagram in each case

(2)路網(wǎng)行程車速

3 種情形測試結(jié)果顯示，高峰期平均行程車速分別為14.0，16.1，14.1 km·h-1。路網(wǎng)密度對車速的影響不完全正相關(guān)。隨著路網(wǎng)密度增加，交叉口數(shù)量的增加造成停車次數(shù)增多，行程車速呈現(xiàn)先升后降的趨勢。

(3)周轉(zhuǎn)量

周轉(zhuǎn)量隨路網(wǎng)加密單調(diào)下降，如圖6所示，3種情形平均出行距離分別為3.0，2.9，2.8 km，密度越高，繞行距離越短，驗(yàn)證了路網(wǎng)密度增加連通性增強(qiáng)，能夠有效減少繞行距離。時(shí)間周轉(zhuǎn)量方面，隨著路網(wǎng)逐步加密，先降后升，與行程車速的變化趨勢類似，密度高于某個(gè)臨界點(diǎn)后，效率開始下降。

圖6 各情形下路網(wǎng)總周轉(zhuǎn)量對比Fig.6 Comparison of total turnover of road network in each case

3.4 路網(wǎng)公平性評價(jià)

(1)全網(wǎng)非直線系數(shù)

3 種路網(wǎng)情形非直線系數(shù)分別為1.62，1.48，1.42，表明隨路網(wǎng)密度提升，所有交通流的公平性逐步增加，但增加幅度趨緩。

(2)慢行網(wǎng)絡(luò)接近度

3種路網(wǎng)情形下，慢行網(wǎng)絡(luò)接近度分別為0.86，0.96，1.02，表明隨路網(wǎng)密度提升，路網(wǎng)對慢行交通的公平性逐步增加。除均值外，慢行網(wǎng)絡(luò)接近度分布也體現(xiàn)出隨路網(wǎng)密度增加越來越均衡的態(tài)勢，分布曲線顯示極端值占比減少，中間值占比增加，如圖7所示。

圖7 3種情形路網(wǎng)交通小區(qū)慢行網(wǎng)絡(luò)接近度分布曲線對比Fig.7 Comparison of three kinds of road network traffic area slow network proximity distribution curve

3.5 路網(wǎng)韌性評價(jià)

(1)需求增長情景

在測試路網(wǎng)常態(tài)需求的基礎(chǔ)上，設(shè)定需求指數(shù)0.5～1.5 的11 種需求情景，對應(yīng)常態(tài)需求的50%～150%，測試3種情形路網(wǎng)。并選取路段平均飽和度和路徑平均行程車速分別代表路網(wǎng)負(fù)荷及效率，通過對比各情形的路網(wǎng)負(fù)荷和效率變化幅度觀察路網(wǎng)韌性，即路網(wǎng)負(fù)荷和效率變化幅度越小，韌性相對越強(qiáng)。測試結(jié)果如圖8所示。

圖8 路段平均飽和度和路網(wǎng)平均行程車速隨需求增加變化情況Fig.8 Change of average saturation of road section and average travel speed of road network with increase of demand

(2)供應(yīng)短缺情景

在各情形路網(wǎng)的基礎(chǔ)上，定義路網(wǎng)供應(yīng)短缺指數(shù)0～3，其中，0代表正常路網(wǎng)；1～3代表分別剔除路網(wǎng)中流量排行前1～3位的路段后的路網(wǎng)，以模擬因自然災(zāi)害和交通事故等導(dǎo)致的關(guān)鍵路段中斷交通的情況。測試各情形路網(wǎng)在不同程度供應(yīng)短缺指數(shù)下的運(yùn)作。測試結(jié)果如圖9所示。

圖9 路段平均飽和度和路網(wǎng)平均行程車速隨供給短缺變化情況Fig.9 Change of average saturation of road sections and average travel speed of road network with supply shortage

情形1、情形2及情形3對應(yīng)的需求增長韌性指數(shù)分別為0.48，0.66，0.83；對應(yīng)的供應(yīng)短缺韌性指數(shù)分別為2.03，5.37，4.46?？梢钥闯?，隨著路網(wǎng)密度提高，需求增長韌性指數(shù)會隨之增加，而供應(yīng)短缺韌性指數(shù)出現(xiàn)先增后降趨勢。

3.6 綜合評價(jià)結(jié)果

指標(biāo)體系結(jié)果匯總?cè)绫? 所示。將各指標(biāo)實(shí)際量綱值利用式(7)～式(9)歸一化為標(biāo)準(zhǔn)分值，可更直觀地對比3 種路網(wǎng)密度對性能的影響。從對比結(jié)果來看，路網(wǎng)密度的提高對各維度和各指標(biāo)的影響并不完全一致。10個(gè)指標(biāo)中，5個(gè)指標(biāo)表現(xiàn)為路網(wǎng)密度越大，指標(biāo)評分越高，即路網(wǎng)密度越高越好；另外5個(gè)指標(biāo)評分不隨路網(wǎng)密度提升而增長，具體如下。

表4 各情形下路網(wǎng)多維度指標(biāo)值Table 4 List of multi-dimensional indicator values for road network in various scenarios

(1)路網(wǎng)結(jié)構(gòu)

路網(wǎng)密度提升對交叉口連通度呈現(xiàn)先增后降的態(tài)勢，原因在于隨著密度增加，支路與干道相交路口的數(shù)量也增加，為保障干道通行效率，對支路的左轉(zhuǎn)和直行等進(jìn)行限制，拉低路網(wǎng)交叉口的整體轉(zhuǎn)向連通度。

(2)路網(wǎng)效率

路段平均飽和度、路徑平均行程車速及路網(wǎng)總時(shí)耗周轉(zhuǎn)量這3 個(gè)指標(biāo)隨著路網(wǎng)密度的增加呈現(xiàn)先增后降，或持續(xù)下降趨勢。飽和度評分下降主要是由于路網(wǎng)加密后，在需求不變的情況下，路網(wǎng)的利用率會隨之下降，即存在大量的低需求路段，造成投資和用地的浪費(fèi)。路網(wǎng)平均行程車速和總時(shí)耗周轉(zhuǎn)量評分下降與加密路網(wǎng)造成的交叉口延誤直接相關(guān)。

(3)路網(wǎng)韌性

供應(yīng)短缺韌性指數(shù)受路網(wǎng)密度增加呈現(xiàn)先增后降趨勢。主要原因在于，隨著路網(wǎng)進(jìn)一步加密，關(guān)鍵路段(路網(wǎng)中承擔(dān)大部分流量或出行路徑的路段)接入的次支路增長，其在路網(wǎng)中的關(guān)鍵程度會隨之增長，由此導(dǎo)致關(guān)鍵路段受到破壞時(shí)，對路網(wǎng)的整體穩(wěn)定性影響加大。

進(jìn)一步，對各維度指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化分值進(jìn)行賦權(quán)求和，運(yùn)用CRITIC綜合賦權(quán)法求得各評價(jià)維度權(quán)重，并得到各情形的總體評價(jià)值，如表5所示。對所選的實(shí)例分析地區(qū)而言，路網(wǎng)效率權(quán)重最高，達(dá)到36%，與分析地區(qū)的CBD 功能定位是吻合的。此外，路網(wǎng)公平性權(quán)重排第二，達(dá)到33%，在路網(wǎng)評價(jià)中也處于核心地位，與商業(yè)集中區(qū)重視慢行和路網(wǎng)的公平可達(dá)要求相一致。因此，CRITIC 綜合賦權(quán)法能夠在路網(wǎng)評價(jià)中體現(xiàn)分析對象的主導(dǎo)功能定位要求，并反映在各維度權(quán)重取值中。

表5 各情形下路網(wǎng)多維度指標(biāo)評價(jià)值對比Table 5 Comparison table for multidimensional indicator evaluation of road network in various Situations

從各個(gè)維度評分來看，情形2在路網(wǎng)效率方面最優(yōu)，反映出路網(wǎng)密度過高后對效率反而有所抑制。在路網(wǎng)結(jié)構(gòu)和韌性方面，情形3 表現(xiàn)最佳，但與情形2相比優(yōu)勢不顯著，表明路網(wǎng)密度的增加對路網(wǎng)結(jié)構(gòu)和韌性提升的邊際效用是遞減的。對分析片區(qū)而言，路網(wǎng)公平性隨著路網(wǎng)密度增加是單調(diào)增長的。

總體評分上，分析對象采用情形2的路網(wǎng)密度模式得分最高，表明CBD 地區(qū)對路網(wǎng)效率要求最高的情況下，路網(wǎng)密度并非越高越好，而是存在適宜的路網(wǎng)密度值。

4 結(jié)論

本文從路網(wǎng)的核心功能出發(fā)，構(gòu)建多維評價(jià)指標(biāo)體系，以廣州市天河區(qū)珠江新城-金融城片區(qū)為例，評價(jià)研究不同路網(wǎng)密度模式。主要研究結(jié)果如下。

(1)基于路網(wǎng)結(jié)構(gòu)、效率、公平性和韌性這4 個(gè)維度構(gòu)建路網(wǎng)密度評價(jià)指標(biāo)體系，確立10項(xiàng)指標(biāo)，包括：路網(wǎng)結(jié)構(gòu)指標(biāo)2 項(xiàng)、路網(wǎng)效率指標(biāo)4 項(xiàng)、路網(wǎng)公平性指標(biāo)2 項(xiàng)目及路網(wǎng)韌性指標(biāo)2 項(xiàng)，并提出各項(xiàng)指標(biāo)的計(jì)算方法。

(2)建立一種整合多維度多量綱指標(biāo)體系的綜合賦權(quán)方法?；诟倪M(jìn)的CRITIC賦權(quán)法通過分維度分層級的方式客觀求取各指標(biāo)權(quán)重。權(quán)重計(jì)算結(jié)果表明，CBD 地區(qū)路網(wǎng)最重視效率和公平性評價(jià)。

(3)評價(jià)結(jié)果表明，路網(wǎng)密度過高后對效率反而有所抑制，路網(wǎng)密度的增加對路網(wǎng)結(jié)構(gòu)和韌性提升的邊際效用是遞減的，路網(wǎng)公平性是隨著路網(wǎng)密度增加單調(diào)增長的。對CBD 地區(qū)而言，存在適宜路網(wǎng)密度，而非路網(wǎng)密度越高越好。因此，本文提出的評價(jià)指標(biāo)體系和評價(jià)方法能夠避免單一評價(jià)指標(biāo)的局限性，實(shí)現(xiàn)對不同功能區(qū)路網(wǎng)的綜合性評價(jià)。