摘 要 合理地劃定限行區(qū)域,輔之以差異化的交通需求管理政策能夠有效緩解城市擁堵、精準(zhǔn)提升城市交通治理水平。以實(shí)時(shí)交通擁堵指數(shù)、OSM路網(wǎng)數(shù)據(jù)、公交線路和站點(diǎn)數(shù)據(jù)為研究數(shù)據(jù),識(shí)別杭州市分級(jí)限行區(qū)內(nèi)的擁堵區(qū)分布,分析擁堵區(qū)交通供給特征,在此基礎(chǔ)上劃分擁堵區(qū)類型并提出分類管控優(yōu)化策略。研究發(fā)現(xiàn),杭州市限行區(qū)分級(jí)較為合理,對(duì)浙A及區(qū)域號(hào)牌限行的擁堵區(qū)路網(wǎng)密度及其等級(jí)配置合理,公共交通供給略有錯(cuò)位與不足;對(duì)外地車輛限行的擁堵區(qū)路網(wǎng)供給不足,公交供給水平相對(duì)較高,但在精細(xì)尺度上存在交通供給要素的錯(cuò)位與替代性公共交通不足的問(wèn)題;根據(jù)交通供給特征及限行政策將擁堵區(qū)劃分為片區(qū)式、飛地式和節(jié)點(diǎn)式擁堵區(qū),分別提出實(shí)施擁堵收費(fèi)、優(yōu)化路網(wǎng)結(jié)構(gòu)、提高微循環(huán)能力、增設(shè)公交線路串點(diǎn)成線及引導(dǎo)公交出行等策略,以期為大城市交通精細(xì)化治理提供借鑒。
關(guān) 鍵 詞 城市交通;交通需求管理;交通供給特征;分級(jí)限行區(qū);交通擁堵
文章編號(hào) 1673-8985(2024)04-0149-08 中圖分類號(hào) TU984 文獻(xiàn)標(biāo)志碼 A DOI 10.11982/j.supr.20240420
0 引言
近年來(lái),我國(guó)人口不斷向大城市集聚,大城市空間不斷向外擴(kuò)張,導(dǎo)致公眾的出行成本上升、城市交通擁堵日益嚴(yán)重、城市宜居性降低,成為制約大城市進(jìn)一步發(fā)展的重要因素。北京交通發(fā)展研究院公布數(shù)據(jù)顯示,2019年北京日平均中度以上擁堵時(shí)間長(zhǎng)達(dá)3 h,擁堵造成的經(jīng)濟(jì)損失占月均工資的10%以上[1];2021年第一季度,高德交通大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)的361個(gè)城市中,僅有39.34%的城市通勤高峰期交通較為通暢。交通擁堵問(wèn)題已成我國(guó)大城市的共性問(wèn)題。為緩解大城市交通擁堵問(wèn)題,諸多城市從維持交通供需平衡入手,過(guò)去傾向于建設(shè)大量交通基礎(chǔ)設(shè)施以增加交通供給,增量發(fā)展的模式導(dǎo)致負(fù)外部效應(yīng)的產(chǎn)生,如交通噪聲、空氣污染、設(shè)施建設(shè)修建與維護(hù)的高成本等。在此背景下,制定精細(xì)化的交通需求管理(Transportation Demand Management,TDM)措施以應(yīng)對(duì)不同區(qū)域差異化的交通擁堵問(wèn)題成為國(guó)內(nèi)外大城市交通治理的重要議題。
交通限行作為一種通用的交通需求管理措施得到廣泛應(yīng)用。目前限行區(qū)的劃分方法通常較為粗略,多以城市環(huán)線、高架快速路及城市主干路為界,較難滿足當(dāng)下城市交通精準(zhǔn)化治理的要求。而大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的成熟,為實(shí)現(xiàn)交通精細(xì)化管控提供了可能。傳統(tǒng)的交通治理措施主要有錯(cuò)峰限行、小汽車牌照限額發(fā)放、大力發(fā)展公共交通等政策,以有效限制小汽車的使用與降低路面交通量。在區(qū)域一體化與大都市圈協(xié)同發(fā)展背景下,城市之間交通聯(lián)系日益緊密,城市區(qū)域通勤距離與通勤壓力均在增加,并加劇了城市局部的交通擁堵。因此部分大城市出臺(tái)區(qū)域性車牌號(hào)分級(jí)限行管理措施,即在特定區(qū)域、特定時(shí)間段內(nèi)對(duì)不同車牌號(hào)賦予不同的道路行駛權(quán)以提高交通運(yùn)行效率的行政管理手段。相較傳統(tǒng)的交通限行政策,分級(jí)限行制度針對(duì)不同擁堵程度的區(qū)域?qū)嵤┽槍?duì)性的管控措施,是城市精細(xì)化治理在交通管理層面的重要探索實(shí)踐。
當(dāng)前針對(duì)限行政策的研究多聚焦于限行措施的效果和影響,諸如限行政策對(duì)環(huán)境、噪聲的污染[2-4]和居民出行方式[5]的影響以及限行政策執(zhí)行前后交通流量的變化[6-10],僅有少部分學(xué)者將視角聚焦于限行范圍劃定的合理性,如楊忠振等[11]根據(jù)各尾號(hào)汽車的空間分布和出行分布情況,研究小汽車出行路徑選擇,結(jié)合道路交通流特征,達(dá)到優(yōu)化尾號(hào)限行方案的目的;張曉陽(yáng)等[12]基于層次分析法以路網(wǎng)運(yùn)行車速、擁堵里程、改善路段數(shù)量、節(jié)點(diǎn)改善數(shù)量、流量均衡、實(shí)施難度6項(xiàng)指標(biāo)建立路網(wǎng)運(yùn)行評(píng)價(jià)模型,定量評(píng)估不同限行方案實(shí)施后的效果,以選定最優(yōu)限行范圍。綜上,雖然目前對(duì)于限行政策實(shí)施有效性和影響的研究成果已較為豐碩,但是對(duì)于限行政策實(shí)施區(qū)域空間范圍合理性評(píng)價(jià)的相關(guān)探索仍較少,且多利用交通模型進(jìn)行單一限行政策的效應(yīng)模擬,缺乏結(jié)合交通設(shè)施要素供給與交通需求管理措施共同參與治理城市交通擁堵的相關(guān)研究。須知單一的限行限號(hào)政策或交通設(shè)施供給僅能在短期內(nèi)改善局部交通擁堵,而將發(fā)展公共交通、完善交通設(shè)施與限行政策相結(jié)合才能達(dá)到更加長(zhǎng)效的治理目標(biāo)[13]。
本文以浙江省杭州市為例,對(duì)其分級(jí)限行政策進(jìn)行梳理,以實(shí)時(shí)擁堵指數(shù)識(shí)別擁堵區(qū)分布,從路網(wǎng)供給水平和公交服務(wù)供給水平兩個(gè)維度分析擁堵區(qū)的交通供給特征,結(jié)合分級(jí)限行管控措施,進(jìn)一步解析擁堵區(qū)的分類特征,結(jié)合交通設(shè)施供給要素特征評(píng)價(jià)擁堵區(qū)限行措施的合理性并提出相應(yīng)的分類管控優(yōu)化策略,以期為城市交通精準(zhǔn)化治理提供優(yōu)化建議。
1 研究方案設(shè)計(jì)
1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理
本文使用的交通擁堵指數(shù)獲取自杭州市交通擁堵指數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)平臺(tái),結(jié)合限行政策執(zhí)行的階段,分別獲取新政執(zhí)行前(2021年1月)、新政試行期(2021年3月)、新政執(zhí)行后(2021年5月、7月)的交通擁堵數(shù)據(jù);路網(wǎng)數(shù)據(jù)來(lái)源于OSM開(kāi)源數(shù)據(jù)網(wǎng)站,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分級(jí)、篩選,共得到55 398條路網(wǎng)數(shù)據(jù);公交地鐵站點(diǎn)、線路數(shù)據(jù)爬取自高德地圖,并由高德步行路徑規(guī)劃API接口獲取到達(dá)站點(diǎn)的實(shí)際步行距離。
1.2 研究區(qū)分級(jí)限行政策解析
杭州市道路系統(tǒng)整體呈環(huán)形放射狀格局,中心城區(qū)以方格網(wǎng)道路系統(tǒng)為主,城市中機(jī)動(dòng)車長(zhǎng)距離通行及對(duì)外交通主要依靠“一環(huán)三縱五橫”的城市快速路系統(tǒng)(見(jiàn)圖1)。杭州市自2011年開(kāi)始實(shí)行限行政策,對(duì)高架快速環(huán)路內(nèi)的區(qū)域?qū)嵤┪蔡?hào)限行,期間經(jīng)歷多次政策調(diào)整,2021年3月開(kāi)始試行的分級(jí)限行政策,具體限行政策整理如表1,三級(jí)限行區(qū)域范圍如圖1所示。
據(jù)杭州市城鄉(xiāng)建設(shè)發(fā)展研究院發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示,疫情過(guò)后杭州市限行范圍內(nèi)日均上路行駛車輛數(shù)約有170萬(wàn)輛,相較往年上升態(tài)勢(shì)顯著。截至2021年6月底,浙A區(qū)域指標(biāo)配置量已達(dá)49.9萬(wàn)輛,約占全市小汽車保有量的17.7%。通過(guò)對(duì)比分級(jí)限行政策實(shí)施前后的交通擁堵指數(shù)變化情況(見(jiàn)圖2),分級(jí)限行政策實(shí)施后,月均擁堵指數(shù)最高值降低至7以下,其中8:00—22:00的交通擁堵指數(shù)降低,尤其是早晚高峰有顯著下降,說(shuō)明分級(jí)限行措施對(duì)于交通擁堵情況有明顯改善。
1.3 研究方法與技術(shù)路線
1.3.1 擁堵區(qū)識(shí)別
交通擁堵指數(shù)是衡量道路暢通程度的指標(biāo),能夠反映一天內(nèi)城市道路網(wǎng)絡(luò)的整體運(yùn)行狀況[13]。我國(guó)主要的交通指數(shù)模型計(jì)算方法大致可歸納為基于嚴(yán)重?fù)矶吕锍瘫?、出行時(shí)間和混合評(píng)價(jià)等3類[14]。本文選取的交通擁堵指數(shù)主要基于嚴(yán)重?fù)矶吕锍瘫?,根?jù)速度值的不同將路段分為暢通、基本暢通、輕度擁堵、中度擁堵、嚴(yán)重?fù)矶?個(gè)等級(jí)。筆者通過(guò)對(duì)多時(shí)段的實(shí)時(shí)交通擁堵指數(shù)進(jìn)行核密度分析來(lái)識(shí)別擁堵區(qū)域的分布情況。
1.3.2 擁堵區(qū)交通供給特征測(cè)度方法
(1)空間設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)分析(Spatial Design Network Analysis,sDNA)
sDNA是一種擴(kuò)展空間句法,基于圖論理論建立模型,對(duì)城市建成空間進(jìn)行定量分析,從而揭示空間形態(tài)與功能之間的相互作用關(guān)系[15]。相較于空間句法,sDNA更適用于城市尺度交通網(wǎng)絡(luò)的整合和協(xié)同性,其算法更符合城市路網(wǎng)的真實(shí)形態(tài)[16]24。目前國(guó)內(nèi)使用sDNA開(kāi)展的相關(guān)研究仍較少,宋小冬等[16]23選取Bamsbury街區(qū)進(jìn)行多種城市街道網(wǎng)絡(luò)分析方法比較研究,研究發(fā)現(xiàn)sDNA在各種尺度下的擬合度均呈最優(yōu);國(guó)外較早開(kāi)展相關(guān)研究,欽莫伊等[17]利用sDNA構(gòu)建街道及物理可達(dá)性的網(wǎng)絡(luò)模型,建立街道步行機(jī)率與行道樹(shù)密度和街道網(wǎng)絡(luò)穿行度(Euclidean Betweenness,BtE)之間的回歸模型,分析三者之間的關(guān)聯(lián)。本文基于sDNA對(duì)杭州市路網(wǎng)形態(tài)進(jìn)行分析,選取5 000 m(機(jī)動(dòng)車10 min行駛距離)作為搜索半徑,以穿行度作為衡量路網(wǎng)通行能力的評(píng)價(jià)指標(biāo),使用自然斷點(diǎn)法將其分為5類,將杭州市路網(wǎng)穿行度分為低、中低、中、中高和高5級(jí)。穿行度越高,交通流量潛力越大,承擔(dān)著越多的交通流量,交通壓力越大。
(2)基于路徑規(guī)劃的公交站點(diǎn)可達(dá)性分析
公共交通作為與私人機(jī)動(dòng)車出行互補(bǔ)的出行方式,在城市交通中發(fā)揮至關(guān)重要的作用,而公交站點(diǎn)覆蓋情況及可達(dá)性則是影響居民出行方式的關(guān)鍵因素?!肮欢际小笨己艘怨步煌ㄕ军c(diǎn)500 m覆蓋率為重要指標(biāo)之一,《城市綜合交通體系規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)(GB/T 51328-2018)》規(guī)定城市公共汽電車的車站服務(wù)區(qū)域,以300 m半徑計(jì)算,不應(yīng)小于規(guī)劃城市建設(shè)用地面積的50%;以500 m半徑計(jì)算,不應(yīng)小于90%[18]。目前常用的公交站點(diǎn)覆蓋率計(jì)算方式一般以公交站點(diǎn)為圓心,以300 m或500 m為半徑做緩沖區(qū)分析計(jì)算其覆蓋面積,以覆蓋面積除以研究區(qū)域總面積的比值作為其覆蓋率[19-22]。此種方法操作簡(jiǎn)便,能大致劃分出公交站點(diǎn)的服務(wù)范圍,但實(shí)際生活中到達(dá)公交站點(diǎn)的步行路徑受建筑、道路、綠化、水系等實(shí)體所限制,往往會(huì)大于直線半徑。丁午等[23]提出基于柵格數(shù)據(jù)的公交站點(diǎn)覆蓋率算法,利用高分辨率遙感影像提取特征地物,分別提取公交站點(diǎn)位置信息的柵格矩陣、處于道路網(wǎng)絡(luò)上的出行阻抗矩陣以及不在道路網(wǎng)絡(luò)上的出行阻抗矩陣,計(jì)算公交站點(diǎn)的覆蓋率;韓彪等[24]創(chuàng)新性提出公交人文覆蓋率,從民眾對(duì)于公交的需求出發(fā),綜合考慮人口分布、建筑密度、用電強(qiáng)度、GDP產(chǎn)出等因素來(lái)衡量公交覆蓋程度。但既有研究缺少對(duì)于城市路網(wǎng)交通狀況、實(shí)際步行可達(dá)性的考慮?;ヂ?lián)網(wǎng)地圖平臺(tái)具有數(shù)據(jù)全覆蓋、高時(shí)效、易獲取等特點(diǎn),因此本文通過(guò)調(diào)取高德地圖路徑規(guī)劃API接口獲取各地塊到達(dá)公交站點(diǎn)的實(shí)際步行距離、時(shí)間及路線數(shù)據(jù),從而得到城市公交站點(diǎn)覆蓋率。
1.3.3 研究技術(shù)路線
諸多研究表明,城市交通體系的優(yōu)化需要交通基礎(chǔ)設(shè)施體系的支撐,同時(shí)也需要交通管制措施的輔助,二者從供需兩方面對(duì)城市交通起著調(diào)配作用,交通環(huán)境諸如路網(wǎng)密度、路網(wǎng)形態(tài)、主次干道比例、公交線網(wǎng)布局等交通供給要素對(duì)城市交通運(yùn)行會(huì)產(chǎn)生較大影響[25-27]。路網(wǎng)形態(tài)、道路密度與等級(jí)配置體現(xiàn)了交通基礎(chǔ)設(shè)施的供給程度;公共交通可彌補(bǔ)地面交通的不足,有效緩解交通擁堵,引導(dǎo)綠色出行,與道路基礎(chǔ)設(shè)施形成互補(bǔ);交通需求管理措施則發(fā)揮著交通出行需求的調(diào)配作用。完善的交通供給設(shè)施是實(shí)施限制性交通需求管理的前提。因而本文選取交通擁堵指數(shù)識(shí)別擁堵區(qū),在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析擁堵區(qū)域內(nèi)的路網(wǎng)形態(tài)、道路級(jí)配、公交服務(wù)可達(dá)性與服務(wù)供給密度等指標(biāo)特征,識(shí)別擁堵區(qū)域問(wèn)題所在,劃分擁堵區(qū)類型,評(píng)價(jià)限行政策的合理性并提出相應(yīng)的優(yōu)化策略。研究技術(shù)路線如圖3所示。
2 擁堵區(qū)識(shí)別與評(píng)價(jià)
2.1 擁堵區(qū)識(shí)別及空間分布
根據(jù)圖2可知,研究區(qū)通勤交通擁堵一般出現(xiàn)在8:00—10:00和17:00—19:00,通過(guò)對(duì)比連續(xù)一周工作日通勤時(shí)段的擁堵區(qū)分布,其空間相關(guān)性均在95%以上,空間分布具有高度一致性,因此選取2021年1月某工作日及9月某工作日交通擁堵最為嚴(yán)峻的8:00、10:00、17:00和19:00這4個(gè)時(shí)間點(diǎn),對(duì)交通擁堵指數(shù)進(jìn)行核密度分析,疊加4個(gè)時(shí)間段的分析結(jié)果生成工作日擁堵區(qū)分布圖(見(jiàn)圖4)。對(duì)道路網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析時(shí),由于搜索半徑的設(shè)定差異,可能存在邊緣失效現(xiàn)象。一般而言,駕駛者遇到擁堵路段時(shí),繞行距離在2 000 m內(nèi)所耗費(fèi)的時(shí)間成本低于在擁堵路段原地等候,因而以2 000 m為搜索半徑,以一般街區(qū)尺度250 m為單元進(jìn)行核密度分析,以便于識(shí)別交通擁堵區(qū)域的分布情況。
圖4分別為分級(jí)限行政策實(shí)施前后某工作日研究區(qū)的擁堵區(qū)域分布情況,根據(jù)擁堵?tīng)顩r及分級(jí)限行后的緩解程度將以下?lián)矶聟^(qū)劃分為重度擁堵區(qū)、中度擁堵區(qū)和輕度擁堵區(qū)。交通擁堵較為嚴(yán)峻的區(qū)域集聚于城市傳統(tǒng)的商業(yè)中心——西湖湖濱至錢江新城區(qū)域,北側(cè)的拱宸橋、三墩—文教至蔣村一帶,錢江新城、下沙及蕭山部分地區(qū)也出現(xiàn)重度擁堵現(xiàn)象。分級(jí)限行政策實(shí)施后,擁堵區(qū)域的分布情況與限行政策優(yōu)化之前高度一致,但總體擁堵?tīng)顩r有所好轉(zhuǎn),擁堵范圍大幅縮減,尤其是錢塘江南岸的擁堵情況明顯改善,北岸西湖區(qū)仍存在部分重度擁堵的區(qū)域,如湖濱至錢江新城一帶。
本文進(jìn)一步分析了各類擁堵區(qū)的交通供給要素特征,可為限行區(qū)域分類及限行政策精細(xì)化優(yōu)化調(diào)整提供支持。
2.2 擁堵區(qū)交通供給要素特征
城市交通供給要素是指為滿足交通需求所提供的各類設(shè)施及服務(wù),主要包括道路基礎(chǔ)設(shè)施、公共交通設(shè)施、公共停車設(shè)施及其管理運(yùn)維等服務(wù)要素。擁堵區(qū)的交通供給要素作為一種公眾爭(zhēng)奪、具有排他性的準(zhǔn)公共產(chǎn)品,需要平衡好內(nèi)部供需關(guān)系,而當(dāng)前普遍存在交通供給決策缺乏依據(jù)、供需失配甚至錯(cuò)配、重規(guī)模輕結(jié)構(gòu)等問(wèn)題[28],因此需要對(duì)擁堵區(qū)的交通供給要素特征進(jìn)行分析評(píng)估,以便精準(zhǔn)化制定相關(guān)決策。本文選取與交通擁堵密切關(guān)聯(lián)的路網(wǎng)供給和公共服務(wù)供給兩個(gè)維度對(duì)擁堵區(qū)的交通供給要素特征進(jìn)行識(shí)別分析,路網(wǎng)供給水平包括道路網(wǎng)絡(luò)形態(tài)和道路級(jí)配,公共服務(wù)供給水平包括公交服務(wù)供給可達(dá)性和公交服務(wù)供給密度。
2.2.1 路網(wǎng)供給水平
(1)路網(wǎng)形態(tài)分析
對(duì)杭州市道路網(wǎng)進(jìn)行空間設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)分析,以穿行度(betweenness)為指標(biāo)進(jìn)行空間可視化,結(jié)果顯示(圖5a),研究區(qū)中心橫向道路穿行度較高,外圍的北部和錢塘江南岸缺少高穿行度的道路,其中以文一路—德勝快速路、機(jī)場(chǎng)路、之江路為主的3條橫向道路,以及靈溪隧道—吉慶山隧道—五老峰隧道—虎跑路、保俶路及錢江三橋—風(fēng)情大道3條縱向道路穿行度較高,潛在交通流量較大,在形態(tài)結(jié)構(gòu)上能對(duì)城市交通起到較好的支撐作用,同時(shí)也承擔(dān)著較大的交通壓力。
為便于將該分析結(jié)果與公交服務(wù)供給水平進(jìn)行綜合分析,選擇相同的單元尺度對(duì)其進(jìn)行核密度分析,結(jié)果如圖5b所示。研究區(qū)域內(nèi)存在兩橫一縱的高穿行度區(qū)域,主要位于下沙至西溪、下沙至富陽(yáng)兩條橫向聯(lián)系通道,以及武林、湖濱至錢江新城的縱向聯(lián)系通道。將擁堵區(qū)與路網(wǎng)穿行度進(jìn)行疊加,可發(fā)現(xiàn)擁堵區(qū)的分布具有以下特征:擁堵區(qū)大多位于穿行度較高的區(qū)域,在城市路網(wǎng)結(jié)構(gòu)中承擔(dān)重要功能,蔣村、湖墅、城東新城、九堡位于橫向高穿行度通道上,三墩、湖濱—錢江新城位于縱向高穿行度通道上,外圍的擁堵區(qū)路網(wǎng)穿行度較低,其中北部新城、下沙、蕭山穿行度處于低值。
(2)道路級(jí)配
圖6為研究區(qū)內(nèi)快速路、主干道等高等級(jí)道路與次干道、支路等低等級(jí)道路之間的等級(jí)配置情況。參考老國(guó)標(biāo)《城市道路交通規(guī)劃設(shè)計(jì)規(guī)范》(GB50220—95)和新國(guó)標(biāo)《城市綜合交通體系規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)》(GB/T51328—2018)的相關(guān)規(guī)定,200萬(wàn)人口以上的大城市道路網(wǎng)絡(luò)密度級(jí)配大致為1:2:3:8(快速路:主干道:次干路:支路)。道路級(jí)配為次干道、支路的道路總長(zhǎng)度與快速路、主干道總長(zhǎng)之間的比例,數(shù)值越大說(shuō)明支路網(wǎng)越密。研究區(qū)內(nèi)僅有限行區(qū)邊緣的蕭山、南部臥城、北部新城、丁橋和下沙擁堵區(qū)達(dá)到此標(biāo)準(zhǔn),浙A、浙A區(qū)域圈內(nèi)的擁堵區(qū)道路級(jí)配低于該值,城市中心交通微循環(huán)能力較差。
2.2.2 公交服務(wù)供給水平
(1)公交服務(wù)供給可達(dá)性
研究區(qū)內(nèi)公交站點(diǎn)可達(dá)性較高且分布相對(duì)均質(zhì),除風(fēng)景名勝區(qū)內(nèi)部外,基本實(shí)現(xiàn)研究區(qū)全覆蓋,能夠有效支撐市民的公交出行需求;而大運(yùn)量的軌道交通建設(shè)尚未成網(wǎng),錢塘江兩岸的兩大核心區(qū)可達(dá)性較高、聯(lián)系緊密,其余區(qū)域存在大面積留白,尤其是北部新城、蕭山科技城和富陽(yáng)的站點(diǎn)可達(dá)性相對(duì)較低,城市多個(gè)副中心之間的聯(lián)系較弱,軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施體系對(duì)于多中心、組團(tuán)式的城市空間結(jié)構(gòu)支撐不足,可能進(jìn)一步提升小汽車出行分擔(dān)率,加劇城市交通擁堵。
(2)公交服務(wù)供給密度
將公交、地鐵站點(diǎn)及線路核密度分析結(jié)果疊加得到研究區(qū)公交服務(wù)供給密度的分析結(jié)果(見(jiàn)圖8),顯示公交供給密度呈失衡狀態(tài),錢塘江兩岸的城市核心區(qū)呈現(xiàn)較高的供給密度,蕭山科技城、北部新城和南部地區(qū)的供給密度較低。將擁堵區(qū)分布疊加其上,可以發(fā)現(xiàn)公交供給服務(wù)的分布與交通擁堵區(qū)域存在一定錯(cuò)位,如下沙、石橋、錢江世紀(jì)城等擁堵區(qū),湖濱—錢江新城、蔣村、三墩—文教、九堡、丁橋擁堵區(qū)與公交供給耦合度較高,湖墅、蕭山、下沙及北部新城等擁堵區(qū)位于公交服務(wù)供給密度的低值區(qū)。
2.3 擁堵區(qū)交通供給要素評(píng)價(jià)
根據(jù)上述分析共得到2大類4中類指標(biāo),通過(guò)偏相關(guān)性分析篩除相關(guān)性系數(shù)較高的指標(biāo),經(jīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),地鐵覆蓋率與地鐵站點(diǎn)密度、地鐵線網(wǎng)密度兩指標(biāo)存在高相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)分別為0.950和0.820,因此篩除地鐵站點(diǎn)密度與地鐵線網(wǎng)密度兩個(gè)指標(biāo),共得到7個(gè)交通供給要素評(píng)價(jià)指標(biāo)(見(jiàn)表2),這些指標(biāo)為進(jìn)一步劃分擁堵分區(qū)類型及其特征分析提供了分析基礎(chǔ)。
2.4 分級(jí)限行區(qū)合理性評(píng)估
結(jié)合擁堵區(qū)域分布及交通供給指標(biāo)分析可以發(fā)現(xiàn),杭州市三級(jí)限行區(qū)范圍的劃分總體上較為合理,擁堵?tīng)顩r最為嚴(yán)峻的區(qū)域均位于浙A、浙A區(qū)域圈及其邊緣,其交通設(shè)施供給水平也相對(duì)較高,從而能夠提供替代居民私家車出行的多元綠色出行方式;但從交通精細(xì)化治理的視角出發(fā),分級(jí)限行區(qū)域的劃分仍有較大優(yōu)化空間。例如:(1)擁堵區(qū)域多以擁堵片區(qū)、飛地和節(jié)點(diǎn)形式存在,其中有大量擁堵程度較低的區(qū)域被納入限行區(qū),尤其是非浙A限行圈內(nèi);(2)存在部分擁堵飛地,其擁堵程度高但限行級(jí)別過(guò)低,如三墩—文教北部和下沙,限行措施與實(shí)際擁堵情況存在錯(cuò)位;(3)部分限行級(jí)別較高的區(qū)域存在交通設(shè)施供給錯(cuò)位和替代性公共交通不足的問(wèn)題。
因此,在制定限行政策時(shí)應(yīng)考慮擁堵區(qū)域的空間分布、形態(tài)特征,同時(shí)也應(yīng)考慮內(nèi)部交通設(shè)施的供給情況,多措合一,輔之以靈活多樣的限行措施,達(dá)到精細(xì)化交通治堵的目的。
3 擁堵區(qū)分類管控優(yōu)化策略
3.1 擁堵區(qū)域類型劃分
基于擁堵區(qū)的空間分布特征和外部形態(tài)特征,將擁堵區(qū)劃分為片區(qū)型擁堵區(qū)、飛地式擁堵區(qū)和點(diǎn)狀擁堵區(qū)。片區(qū)式擁堵區(qū)為由成片綿延的擁堵區(qū)及其鄰近的擁堵區(qū)構(gòu)成的有條件實(shí)施統(tǒng)一的限行管控措施的擁堵區(qū);飛地式擁堵區(qū)是位于城市周邊、較為獨(dú)立且面積較大的擁堵區(qū);節(jié)點(diǎn)式擁堵區(qū)是位于城市擁堵鏈上的若干個(gè)面積較小的關(guān)鍵擁堵節(jié)點(diǎn)。各類擁堵區(qū)的交通供給要素特征和限行措施如表3所示,針對(duì)各類擁堵區(qū)進(jìn)行類型劃分有助于對(duì)交通擁堵區(qū)域進(jìn)行精準(zhǔn)化管控。
3.2 擁堵區(qū)分類管控優(yōu)化策略
針對(duì)片區(qū)式擁堵區(qū),其內(nèi)部交通供給設(shè)施完備、主干道密集,公交設(shè)施供給基本達(dá)到飽和,造成其擁堵嚴(yán)峻的原因主要是功能過(guò)于集聚、人口大量集中、主次干道比例失衡,次干道和支路過(guò)少,交通微循環(huán)低效。從城市建設(shè)角度需持續(xù)推進(jìn)城市空間結(jié)構(gòu)的優(yōu)化及城市中心功能的疏解,完善路網(wǎng)等級(jí)結(jié)構(gòu),提升支路網(wǎng)密度,打通城市微循環(huán)道路網(wǎng)。從交通需求管理角度,可結(jié)合擁堵片區(qū)就近的高架路、快速路等獨(dú)立邊界設(shè)立較為完整的限行區(qū)域,進(jìn)一步強(qiáng)化交通需求管理政策措施,對(duì)車輛采取分級(jí)、分類、分時(shí)段的擁堵收費(fèi)政策;圍繞商業(yè)密集地區(qū)打造步行街區(qū),優(yōu)化綠色出行配套基礎(chǔ)設(shè)施布設(shè),在片區(qū)外圍地鐵公交樞紐設(shè)立便捷的停車換乘系統(tǒng),引導(dǎo)綠色低碳出行。
針對(duì)飛地式和節(jié)點(diǎn)式擁堵區(qū),以疏通內(nèi)部擁堵節(jié)點(diǎn),完善交通供給設(shè)施為主。位于城區(qū)中心的擁堵飛地公交供給水平較高,但路網(wǎng)結(jié)構(gòu)有待優(yōu)化;位于限行區(qū)邊緣的飛地式擁堵區(qū),各項(xiàng)交通供給要素均處于較低水平,重點(diǎn)仍應(yīng)放在交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和完善,尤其是軌道交通設(shè)施的完善,發(fā)展一體化的土地利用和交通規(guī)劃,提供多種交通方式的便捷換乘。針對(duì)節(jié)點(diǎn)式擁堵區(qū),其往往位于鏈狀擁堵帶上,可以采取大運(yùn)量軌道交通串聯(lián)的方式,在軌道交通選線和站點(diǎn)選位優(yōu)先考慮節(jié)點(diǎn)式擁堵區(qū),適當(dāng)增設(shè)公交線路、班次,為該片區(qū)提供多種出行方式的選擇。
4 結(jié)語(yǔ)
通過(guò)對(duì)實(shí)時(shí)交通擁堵指數(shù)的分析發(fā)現(xiàn),研究區(qū)內(nèi)存在4個(gè)重度擁堵區(qū)、10個(gè)中度擁堵區(qū)和1個(gè)輕度擁堵區(qū),結(jié)合交通供給要素特征和限行措施對(duì)擁堵區(qū)進(jìn)行類型劃分和限行措施合理性評(píng)價(jià),發(fā)現(xiàn)研究區(qū)內(nèi)存在片區(qū)式、飛地式和節(jié)點(diǎn)式3類擁堵區(qū)類型;分級(jí)限行措施在城市整體層面較為合理,限行措施與擁堵級(jí)別基本對(duì)應(yīng),在更精細(xì)的尺度上存在限行區(qū)域與交通擁堵區(qū)錯(cuò)位、缺少替代性公共交通等問(wèn)題。在此基礎(chǔ)上提出差異化的交通管控措施優(yōu)化策略。針對(duì)擁堵程度高且交通供給完善的大面積擁堵片區(qū),建議強(qiáng)化交通需求管理,征收擁堵費(fèi),設(shè)立步行街區(qū),適當(dāng)提高支路網(wǎng)密度,完善道路微循環(huán)體系;針對(duì)飛地式擁堵區(qū)和節(jié)點(diǎn)式擁堵區(qū),主要以完善交通供給設(shè)施為主,對(duì)公共交通服務(wù)供給不足的區(qū)域,加大公交站點(diǎn)和線網(wǎng)密度,并在軌道交通選線時(shí)優(yōu)先考慮,引導(dǎo)公交出行,對(duì)各交通供給要素均處于低值的新區(qū),以交通基礎(chǔ)設(shè)施完善和發(fā)展公交導(dǎo)向的城市開(kāi)發(fā)為主。
該方法能夠?yàn)榇蟪鞘蟹旨?jí)限行區(qū)域精細(xì)化的劃定、限行政策合理性評(píng)估和優(yōu)化提供借鑒,從而達(dá)到優(yōu)化城市交通設(shè)施結(jié)構(gòu),引導(dǎo)小汽車出行方式向公共交通轉(zhuǎn)變,實(shí)現(xiàn)城市交通可持續(xù)發(fā)展與城市交通治理精細(xì)化的目的。但仍存在部分不足,如本文關(guān)注限行區(qū)的空間范圍48FdEXlFzqOnp0/+GBd49m+9nyp3xiUyqdoEp8Fsad4=劃定,對(duì)于限行時(shí)間段的關(guān)注較少,交通擁堵的發(fā)生有較強(qiáng)的周期性規(guī)律,未來(lái)需將時(shí)間維度納入研究范疇,同時(shí)對(duì)于各個(gè)擁堵區(qū)的成因有待進(jìn)一步區(qū)分探討,以便輔助限行政策的優(yōu)化和完善。
參考文獻(xiàn) References
[1]北京交通發(fā)展研究院. 2019年北京交通發(fā)展年報(bào)[R]. 2019.
Beijing Transport Institute. 2019 Beijing transport annual report[R]. 2019.
[2]SALAS R, PEREZ-VILLADONIGA M J, PRIETO-RODRIGUEZ J, et al. Were traffic restrictions in Madrid effective at reducing NO2 levels?[J]. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 2021, 91: 102689.
[3]DEGRAEUWE B, PISONI E, CHRISTIDIS P,et al. SHERPA-city: a web application to assess the impact of traffic measures on NO2 pollution in cities[J]. Environmental Modelling & Software, 2021, 135: 104904.
[4]SOUSA SANTOS G, SUNDVOR I, VOGT M, et al. Evaluation of traffic control measures in Oslo region and its effect on current air quality policies in Norway[J]. Transport Policy, 2020, 99: 251-261.
[5]李春艷,陳金川,郭繼孚,等. 小汽車限行對(duì)居民出行特征的影響分析[J]. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息,2008,8(6):73-77.
LI Chunyan, CHEN Jinchuan, GUO Jifu, et al. Analysis on impacts of car-using restriction on travel behaviors[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2008, 8(6): 73-77.
[6]何建偉,曾珍香, 李志恒. 北京市交通需求管理政策效用分析[J]. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息,2009,9(6):114-119.
HE Jianwei, ZENG Zhenxiang, LI Zhiheng. An analysis on effectiveness of transportation demand management in Beijing[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2009, 9(6): 114-119.
[7]譚永朝,高楊斌,鄭瑾,等. 杭州市“錯(cuò)峰限行”交通需求管理措施實(shí)踐[J]. 城市交通,2012,10(5):24-29.
TAN Yongchao, GAO Yangbin, ZHENG Jin, et al. Practice of travel demand management in shifting peak-demand and restricting car usage in Hangzhou[J]. Urban Transport of China, 2012, 10(5): 24-29.
[8]易如,張世秋,謝旭軒,等. 北京市機(jī)動(dòng)車尾號(hào)限行和油價(jià)上調(diào)政策效果比較[J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境,2011,21(s2):108-112.
YI Ru, ZHANG Shiqiu, XIE Xuxuan, et al. Comparison analysis on policy effects for driving restriction and gasoline pricing in Beijing[J]. China Population, Resources and Environment, 2011, 21(s2): 108-112.
[9]王振振,雍嵐,黨成杰. 機(jī)動(dòng)車限行政策對(duì)緩解交通擁堵的成效分析——來(lái)自西安市2016—2019年實(shí)證探索[J]. 北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2021,23(1):79-88.
WANG Zhenzhen, YONG Lan, DANG Chengjie. Analysis on the effect of vehicle restriction on traffic congestion alleviation—empirical exploration from 2016—2019 in Xi'an[J]. Journal of Beijing Institute of Technology, 2021, 23(1): 79-88.
[10]蔣寅,萬(wàn)濤,曹伯虎. 天津市交通指數(shù)及其在雙限政策評(píng)估中的應(yīng)用[J]. 城市交通,2015,13(6):46-52.
JIANG Yin, WAN Tao, CAO Bohu. Traffic index of Tianjin and its application in evaluation of vehicle purchase rationing policy and vehicle usage restriction policy[J]. Urban Transport of China, 2015, 13(6): 46-52.
[11]楊忠振,陳東旭. 基于尾號(hào)空間分布的小汽車限行方案優(yōu)化研究[J]. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息,2017,17(1):235-240.
YANG Zhongzhen, CHEN Dongxu. Optimization of travel ban scheme of cars based on the spatial distribution of the last digits in their number plates[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2017, 17(1): 235-240.
[12]張曉陽(yáng),徐韜,張宜華,等. 基于大數(shù)據(jù)的城市尾號(hào)限行方案設(shè)計(jì)與評(píng)估研究[J]. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息,2018,18(5):233-240.
ZHANG Xiaoyang, XU Tao, ZHANG Yihua, et al. Design and evaluation of city tail number limit scheme based on big data[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2018, 18(5): 233-240.
[13]全永燊,郭繼孚,溫慧敏,等. 城市道路網(wǎng)運(yùn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)理論和技術(shù)研究[J]. 中國(guó)工程科學(xué),2011,13(1):43-48.
QUAN Yongshen, GUO Jifu, WEN Huimin, et al. Real-time dynamic evaluation of urban network[J]. Strategic Study of CAE, 2011, 13(1): 43-48.
[14]王璐媛,于雷,孫建平,等. 交通運(yùn)行指數(shù)的研究與應(yīng)用綜述[J]. 交通信息與安全,2016,34(3):1-9.
WANG Luyuan, YU Lei, SUN Jianping, et al. An overview of studies and applications on traffic performance index[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2016, 34(3): 1-9.
[15]古恒宇,沈體雁,周麟,等. 基于GWR和sDNA模型的廣州市路網(wǎng)形態(tài)對(duì)住宅價(jià)格影響的時(shí)空分析[J]. 經(jīng)濟(jì)地理,2018,38(3):82-91.
GU Hengyu, SHEN Tiyan, ZHOU Lin, et al. Measuring street layout's spatio-temporal effects on housing price based on GWR and sDNA model: the case study of Guangzhou[J]. Economic Geography, 2018, 38(3): 82-91.
[16]宋小冬,陶穎,潘潔雯,等. 城市街道網(wǎng)絡(luò)分析方法比較研究:以Space Syntax、sDNA和UNA為例[J]. 城市規(guī)劃學(xué)刊,2020(2):19-24.
SONG Xiaodong, TAO Ying, PAN Jiewen, et al. A comparison of analytical methods for urban street network: taking space syntax, sDNA and UNA as examples[J]. Urban Planning Forum, 2020(2): 19-24.
[17]SARKAR C, WEBSTER C, PRYOR M, et al. Exploring associations between urban green, street design and walking: results from the Greater London boroughs[J]. Landscape and Urban Planning, 2015, 143: 112-125.
[18]中華人民共和國(guó)住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部. GB/T 51328-2018城市綜合交通體系規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)[S]. 北京:中國(guó)建筑工業(yè)出版社,2018.
Ministry of Housing and Urban-Rural Development of the People's Republic of China. GB/T 51328-2018 Planning standards for urban comprehensive transportation system[S]. Beijing: China Architecture & Building Press, 2018.
[19]徐以群,陳茜. 城市公共交通服務(wù)水平的指標(biāo)體系[J]. 城市交通,2006(6):42-46.
XU Yiqun, CHEN Qian. System of LOS indicators for urban public transportation[J]. Urban Transport of China, 2006(6): 42-46.
[20]孟慶偉. 城市公共交通覆蓋度空間統(tǒng)計(jì)分析研究[J]. 測(cè)繪與空間地理信息,2020,43(3):141-145.
MENG Qingwei. Urban public transportation coverage analysis based on AHP[J]. Geomatics & Spatial Information Technology, 2020, 43(3): 141-145.
[21]李苗裔,龍瀛. 中國(guó)主要城市公交站點(diǎn)服務(wù)范圍及其空間特征評(píng)價(jià)[J]. 城市規(guī)劃學(xué)刊,2015(6):30-37.
LI Miaoyi, LONG Ying. The coverage ratio of bus stations and an evaluation of spatial patterns of major Chinese cities[J]. Urban Planning Forum, 2015(6): 30-37.
[22]陳艷艷,魏攀一,賴見(jiàn)輝,等. 基于GIS的區(qū)域公交可達(dá)性計(jì)算方法[J]. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息,2015,15(2):61-67.
CHEN Yanyan, WEI Panyi, LAI Jianhui, et al. A calculation method of area public transit accessibility based on GIS[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2015, 15(2): 61-67.
[23]丁午,程琳. 基于柵格GIS的公交站點(diǎn)覆蓋率算法研究[J]. 測(cè)繪科學(xué),2011,36(4):249-251.
DING Wu, CHENG Lin. Arithmetic of analyzing bus stops service rate based on raster GIS[J]. Science of Surveying and Mapping, 2011, 36(4): 249-251.
[24]韓彪,楊云峰,李葉平,等. 公交人文覆蓋率及其計(jì)算方法研究[J]. 中國(guó)公路學(xué)報(bào),2012,25(4):119-125.
HAN Biao, YANG Yunfeng, LI Yeping, et al. Research on the concept and calculation method of humane transit coverage rate[J]. Chinese Journal of Highway, 2012, 25(4): 119-125.
[25]尹春,孫斌棟,何舟,等. 城市建成環(huán)境對(duì)通勤時(shí)耗的影響及規(guī)劃啟示[J]. 城市規(guī)劃,2018,42(8):83-89.
YIN Chun, SUN Bindong, HE Zhou, et al. Influence of urban built environment on commuting time and its planning implications[J]. City Planning Review, 2018, 42(8): 83-89.
[29]孫斌棟,但波. 上海城市建成環(huán)境對(duì)居民通勤方式選擇的影響[J]. 地理學(xué)報(bào),2015,70(10):1664-1674.
SUN Bindong, DAN Bo. The influence of urban built-up environment in Shanghai on the choice of commuting mode of residents[J]. Acta Geographica Sinica, 2015, 70(10): 1664-1674.
[27]郭亮,鄭朝陽(yáng),黃建中,等. 基于通勤圈識(shí)別的大城市空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化——以武漢市中心城區(qū)為例[J]. 城市規(guī)劃,2019,43(10):43-54.
GUO Liang, ZHENG Chaoyang, HUANG Jianzhong, et al. Commuting circle-based spatial structure optimization of megacities: a case study of Wuhan central city[J]. City Planning Review, 2019, 43(10): 43-54.
[28]全永燊,潘昭宇. 城市交通供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革研究[J]. 城市交通,2017,15(5):1-7.
QUAN Yongshen, PAN Zhaoyu. Supply-side structural reform for urban transportation[J]. Urban Transport of China, 2017, 15(5): 1-7.
基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金“基于通勤績(jī)效提升的大城市空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化—以武漢為例”(編號(hào)52178039)資助。