苗國強(qiáng)，楊忠振

(大連海事大學(xué)交通運(yùn)輸管理學(xué)院，遼寧大連　116026)

環(huán)境承載力約束下城市交通政策的節(jié)能減排效果評價(jià)研究

苗國強(qiáng)*，楊忠振

(大連海事大學(xué)交通運(yùn)輸管理學(xué)院，遼寧大連116026)

在城市環(huán)境承載力約束下，以城市可以保有的小汽車量最大為目標(biāo)，基于雙層優(yōu)化模型來評價(jià)多種城市交通政策的節(jié)能減排效果。其中，上層模型以環(huán)境承載力為約束條件，以能夠保有的小汽車數(shù)量最大化為目標(biāo)函數(shù)，計(jì)算各種政策環(huán)境下的各小區(qū)小汽車保有數(shù)量。下層問題以城市道路網(wǎng)上交通流均衡為目標(biāo)，以上層模型確定的小汽車數(shù)量和交通政策為前提條件，計(jì)算最優(yōu)的用戶出行時(shí)間以及環(huán)境負(fù)荷水平。上下層模型之間通過互動反饋來模擬各種交通政策下各種交通方式的分擔(dān)率與路段上的交通流特征。為測試模型的實(shí)用性，設(shè)計(jì)遺傳算法求解，并以大連市為實(shí)例實(shí)施數(shù)值計(jì)算與分析。

雙層規(guī)劃；用戶平衡分配模型；環(huán)境承載力；交通政策；道路交通環(huán)境負(fù)荷

隨著城市人口和機(jī)動車保有量的增加，城市交通引發(fā)的環(huán)境問題日益嚴(yán)峻，道路交通環(huán)境負(fù)荷問題成為制約城市發(fā)展的瓶頸。為解決這一問題，各城市相繼出臺了一系列控制交通環(huán)境負(fù)荷的政策。例如:協(xié)同交通規(guī)劃與土地利用、優(yōu)先發(fā)展城市公共交通、高效分配道路空間資源、限制機(jī)動車保有與使用等[1]。這些政策著眼于城市交通的各個(gè)環(huán)節(jié)，實(shí)施強(qiáng)度和組合變化會對居民出行需求產(chǎn)生不同的影響。如何在考慮城市異質(zhì)性的基礎(chǔ)上組合不同的交通政策，形成政策方案并確定方案的實(shí)施強(qiáng)度，使之能夠調(diào)節(jié)不斷增長的出行需求與有限的環(huán)境承載力之間矛盾，成為我國城市發(fā)展中亟待解決的問題。

在制定交通政策方案時(shí)，準(zhǔn)確評價(jià)其實(shí)施效果是關(guān)鍵，很多研究提出了相應(yīng)的評價(jià)方法，王書靈等[2]從綜合性、可操作性、被接受度及實(shí)施效果等4個(gè)方面計(jì)算交通需求管理政策的效果；高怡[3]等運(yùn)用聚類分析和情景分析評價(jià)西安市低碳交通政策；李琳娜[4]等基于有無對比和倍差法測算道路交通政策的節(jié)能效果；張燕[5]等在橫向上借助洛倫茲曲線和基尼系數(shù)，在縱向上應(yīng)用熵分布理論，評價(jià)擁擠收費(fèi)政策的公平性。

由上述分析可以看出，現(xiàn)有的研究多利用集計(jì)數(shù)據(jù)評價(jià)政策方案，簡單快速地明確方案的實(shí)施效果。但是，由于集計(jì)數(shù)據(jù)難以體現(xiàn)出行者對政策方案的反饋細(xì)節(jié)，不利于決策者將政策方案精細(xì)化，所以有必要基于離散數(shù)據(jù)，提出評價(jià)交通政策實(shí)施效果的方法。另外，在追求節(jié)能減排的同時(shí)還要考慮居民出行的便利性以及城市的環(huán)境承載力。在環(huán)境承載力允許的情況下，應(yīng)該盡可能允許居民選擇自己認(rèn)為最好的出行方式，而不應(yīng)過度實(shí)施強(qiáng)制性的交通需求控制措施。因此，本文在考慮城市交通環(huán)境承載能力的情況下，基于離散選擇理論和雙層規(guī)劃方法，評價(jià)多種城市交通政策的節(jié)能減排效果，從而找出最優(yōu)的道路交通政策組合。在雙層規(guī)劃問題中上層模型以環(huán)境承載力為約束條件，以可能保有的小汽車數(shù)量最大化為目標(biāo)，計(jì)算各種政策環(huán)境下的各小區(qū)機(jī)動車保有數(shù)量。下層模型以出行者總出行時(shí)間最小為目標(biāo)函數(shù)，計(jì)算道路網(wǎng)上各路段上的交通流特征和和道路交通環(huán)境負(fù)荷。為對政策進(jìn)行評價(jià)及確定最佳的政策組合，我們基于大連市的實(shí)際數(shù)據(jù)實(shí)施敏感度分析，測試不同的政策方案的節(jié)能減排效果。

1　方法論

城市交通容量受多種因素影響，尤其受環(huán)境因素的影響最大，因此需要根據(jù)交通環(huán)境承載力以及其他相關(guān)因素予以確定。這里基于離散選擇理論構(gòu)建雙層模型[6-7]，以道路交通環(huán)境承載力為約束條件，計(jì)算環(huán)境承載力下可容納的最大小汽車保有量。計(jì)算時(shí)以早高峰通勤出行為需求變量，假設(shè)擁有小汽車的通勤者可選擇私人交通方式，通勤時(shí)段道路上只有私人小汽車交通和城市公共交通。這里的雙層規(guī)劃包括污染物濃度預(yù)測、環(huán)境容量標(biāo)定、最大化乘用車保有量計(jì)算以及交通流在路網(wǎng)上的分配模型等多個(gè)子模塊。模型針對預(yù)先設(shè)置的交通管理政策，首先進(jìn)行出行方式劃分和出行量計(jì)算，并把出行需求分配到道路網(wǎng)上。之后基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算各路段上的污染物濃度，然后再通過比較預(yù)測得到的污染物濃度與預(yù)先設(shè)定的環(huán)境承載力，來判斷各小區(qū)的小汽車保有量是否達(dá)到最大，當(dāng)城市總污染物濃度達(dá)到環(huán)境承載力上限時(shí)輸出最優(yōu)解，得到小汽車保有數(shù)據(jù)以及道路交通污染物排放數(shù)據(jù)。模型的具體結(jié)構(gòu)如下所述。

1.1上層模型

上層模型以各小區(qū)的小汽車保有量之和最大為目標(biāo)，其具體形式如下所示:

其中，ui表示i小區(qū)的小汽車保有量；ui表示i小區(qū)新增的小汽車保有量；Ec表示路段上小汽車交通的環(huán)境負(fù)荷；Eb表示路段上公交車的環(huán)境負(fù)荷；Ea表示路段a的環(huán)境承載力；I表示小區(qū)的集合；a表示路段序號；A表示路段的集合；vb，vc分別表示路段上的公交車和小汽車的流量特征；gb，gc分別表示路段上的公交車和小汽車的污染物排放量，他們是交通流量和政策變量ψ的函數(shù)。

其中，政策變量ψ指單一的政策或多種政策的組合，當(dāng)表示多種政策組合時(shí)，ψ為組合政策向量，其表示形式如公式(5.6)所示:

當(dāng)然，我提這個(gè)建議主要是讓自己脫穎而出，寫詩雖然不會，背詩總會吧。納蘭性德、倉央嘉措，“一生一世一雙人”、“你來或者不來，愛就在那里，不離不棄”哇哈哈，隨便拿幾首出來就能鎮(zhèn)住她們。我在心里樂顛顛地打著如意小算盤。

其中，ψ1，ψ2，…，ψm為單一的政策變量，Φ表示由單一政策組成的組合政策。

路段的環(huán)境負(fù)荷上限，即路段交通環(huán)境承載力是整個(gè)城市道路交通環(huán)境承載力在路段層面上的控制指標(biāo)，它的大小不僅受到物理?xiàng)l件的制約，也受到城市發(fā)展政策的影響。因此，在計(jì)算路段環(huán)境承載力時(shí)，有必要考慮政策變量的擾動，具體計(jì)算公式如下:

其中，E0表示城市道路交通環(huán)境承載力；h表示路段交通環(huán)境承載力計(jì)算函數(shù)；Sa表示路段的設(shè)計(jì)容量；Va表示路段的起伏度；ξa表示路段的曲線系數(shù)，Ka表示周邊建筑高度，La表示周邊環(huán)境開放程度。

Wi(ψ)表示路段的交通環(huán)境承載力權(quán)重值，即路段交通環(huán)境承載力上限在總的交通環(huán)境承載力中占的比重，具體數(shù)值取決于政策變量ψ的具體內(nèi)容。當(dāng)政策變量ψ為增加道路寬度時(shí)，Sa將增加，此時(shí)影響路段環(huán)境承載力的政策擾動變量是通過影響路段以及路段周邊的環(huán)境實(shí)現(xiàn)的。

1.2下層模型結(jié)構(gòu)

下層問題為用戶均衡的交通量分配模型，求解下層模型可以得到路段上的交通流特征參數(shù)，其具體形式如下所示:

其中，C表示路段阻抗函數(shù)；fr表示第r條路徑上的流量；tij(ψ)表示從i到j(luò)的總出行，為政策變量ψ的函數(shù)；δ表示路段、路徑關(guān)聯(lián)矩陣。

由于交通政策直接影響到居民的出行選擇，進(jìn)而改變總出行需求或區(qū)域間的出行分布tij(ψ)。政策效果以及對某些要素產(chǎn)生的擾動效果主要取決于具體的政策內(nèi)容。例如:如人口搬遷政策或土地利用規(guī)劃政策會導(dǎo)致出行分布比例發(fā)生變化；人口增長會增加總出行量。小區(qū)間的交通需求量不僅受到小汽車有量、交通方式選擇以及交通工具載客率的影響，還受城市發(fā)展政策的影響。因此，在計(jì)算小氣車和公交車的出行需求需要考慮政策變量，其計(jì)算方法如下所示:

當(dāng)ψ表示人口政策，分擔(dān)率模型不變的情況下，ψ將只對區(qū)域間的出行需求Tij(ψ)產(chǎn)生影響。當(dāng)ψ表示土地利用政策時(shí)，它不僅影響出行分擔(dān)率Pc(ψ)，Pb(ψ)，也影響小區(qū)之間的出行總量。也就是說，當(dāng)把組合政策作為系統(tǒng)的擾動變量時(shí)，單一政策的效果可能會被放大或縮小。

2　實(shí)例分析

本文以大連市為研究對象實(shí)施數(shù)值分析，具體內(nèi)容如下所述。

2.1政策方案集設(shè)定

為構(gòu)建模型中的政策向量Sx，選擇三種被普遍認(rèn)可的政策措施[8-9]為:A-布設(shè)公交專用車道、B-道路擁堵收費(fèi)、C-提高停車收費(fèi)。其中，增加公交專用道可提高公交車的速度，縮短公交出行時(shí)間，進(jìn)而增加公交的分擔(dān)率。在政策A中，公交專用車道的布設(shè)比例決定著政策的實(shí)施強(qiáng)度。本文用5個(gè)強(qiáng)度(A1～A5)表示公交專用車道占城市道路的比例，分別為10%，20%，30%，40%和50%。

擁堵收費(fèi)政策是常見的交通需求管理措施，即在擁堵路段對小汽車收取通行費(fèi)，增加其出行阻抗，從而減少小汽車的使用。實(shí)踐和研究表明擁堵收費(fèi)顯著影響出行方式選擇。同樣設(shè)置5個(gè)強(qiáng)度的收費(fèi)政策(B1～B5)，表示收費(fèi)提高的比率分別為15%，20%，25%，30%和35%。

提高停車收費(fèi)可以間接抑制小汽車出行，這里設(shè)置五個(gè)停車收費(fèi)強(qiáng)度等級(C1～C5)，表示分別提高停車費(fèi)用15%，20%，25%，30%和35%。

將上述3種交通需求管理政策與政策實(shí)施強(qiáng)度進(jìn)行組合，得到政策向量中的Sx備選向量。

2.2數(shù)據(jù)搜集與參數(shù)估計(jì)

由于道路坡度大，大連市幾乎沒有自行車出行，其主要的出行方式是小汽車和公交車(步行只適合短距離出行，不予考慮)。因此，模型中的交通方式m只有小汽車和公交車。計(jì)算時(shí)采用2010年11月至12月實(shí)施的居民出行調(diào)查的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，共涉及170個(gè)交通小區(qū)。為提高計(jì)算速度，保證模型盡快收斂，我們將170個(gè)交通小區(qū)集合成 30個(gè)交通中區(qū)，與之對應(yīng)的道路網(wǎng)由895條路段、544個(gè)節(jié)點(diǎn)組成。

2.3結(jié)果分析

基于上述數(shù)據(jù)與參數(shù)，計(jì)算得到政策備選集中各政策方案所對應(yīng)的污染物排放量。由于備選政策較多，這里只展示單獨(dú)實(shí)施三種政策時(shí)各級強(qiáng)度所對應(yīng)的污染物排放情況，結(jié)果如表1所示，對應(yīng)的污染物排放量變化如圖1所示。圖1中，菱形點(diǎn)、方形點(diǎn)和三角形點(diǎn)分別表示單獨(dú)實(shí)施政策A、B、C時(shí)的污染物排放量。可以看出在政策A下，隨著公交專用道比例的增加，污染物排放量逐漸減少。因?yàn)楣粚Ｓ玫涝蕉?，小汽車出行效用越小，其分?dān)率越低，因此道路交通污染物排放量越小。當(dāng)公交專用道比例由20%上升至30%時(shí)，道路交通污染物排放量的邊際減少量最大。

表1　單一政策方案輸入下的均天污染物NOX排放量(kg)

圖1　單一政策方案影響下污染物排放量變化

在政策B下，可以看到隨著道路擁堵收費(fèi)的增加，污染物排放量逐漸減少。當(dāng)收費(fèi)由25%上升到30%時(shí)，污染物排放量邊際下降幅度最大。在政策C下，隨著停車收費(fèi)的上漲，道路交通污染物排放量逐漸減少，當(dāng)停車收費(fèi)由25%上升至30%時(shí)，減少的污染物的數(shù)量最大。從圖1中還可以看出，當(dāng)三種政策的強(qiáng)度都為3時(shí)，實(shí)施政策A所減少的污染物排放量最大，說明相對于其他兩種政策，布設(shè)公交專用道對減少道路環(huán)境負(fù)荷更有幫助。

3　敏感度分析

在分析單個(gè)政策效果的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步分析組合政策的實(shí)施效果，以便基于敏感度分析確定最佳的政策組合以及組合內(nèi)各政策的實(shí)施強(qiáng)度。

由圖2可知，單獨(dú)實(shí)施B和C政策時(shí)，各級政策所對應(yīng)的污染物排放量較為接近。在政策強(qiáng)度達(dá)到4級后，污染物排放量下降幅度減緩。因此，首先可將B、C政策的強(qiáng)度固定為4，分析政策A的強(qiáng)度變化的組合(As，B4，C4)所對應(yīng)的排放情況，得到結(jié)果如表2中的第1列所示。比較單獨(dú)實(shí)施A政策和實(shí)施(As，B4，C4)組合政策的排放量得到圖3?？梢钥闯鼋M合政策與單一政策相比，可明顯降低污染物排放量。例如，當(dāng)政策A的強(qiáng)度為3時(shí)，單獨(dú)實(shí)施A政策時(shí)污染物排放量為3，225.4kg，實(shí)施組合政策(A3，B4，C4)時(shí)排放量為3，062.1kg，減少了5.06%

圖2　單一政策與組合政策的效果比較

表2　組合政策方案輸入下的均天污染物NOX排放量(kg)

固定政策C的強(qiáng)度為C4，計(jì)算A、B政策同時(shí)變化時(shí)組合方案(As，Bs，C4)的效果如圖3所示。圖中X軸表示A政策的強(qiáng)度，Y軸表示B政策的強(qiáng)度，Z軸表示日均污染物排放量?？傮w來看，排放量隨著兩種政策強(qiáng)度的增加而減少，但邊際排放量的減低幅度逐漸縮小。當(dāng)政策組合由(A1，B2，C4)變?yōu)?A2，B3，C4)時(shí)，排放量下降1.63%；由(A2，B3，C4)變?yōu)?A3，B4，C4)時(shí)，排放量減降了3.02%；由(A3，B4，C4)變?yōu)?A4，B5，C4)時(shí)，排放量只減少0.76%。說明當(dāng)布設(shè)公交專用道政策和增加道路收費(fèi)政策上升到3級和4級后，邊際排放量不再有明顯變化。因此可以說，設(shè)置強(qiáng)度為3級的公交專用道和實(shí)施強(qiáng)度為4級的道路收費(fèi)政策減排效果最好。

圖3　隨著政策A和B的強(qiáng)度變化的污染及排放量的變化

4　結(jié)　語

本文基于離散選擇理論從控制環(huán)境污染的角度構(gòu)建了交通政策評價(jià)模型，并以大連為實(shí)際案例，對各政策方案進(jìn)行評價(jià)。通過對比各政策方案的減排效果，發(fā)現(xiàn)單獨(dú)實(shí)施某政策與組合實(shí)施多種政策相比，后者能更好地降低小汽車的出行分擔(dān)率，從而達(dá)到較好的節(jié)能減排效果。這也說明城市交通是一個(gè)整體，只有同時(shí)對系統(tǒng)的各環(huán)節(jié)進(jìn)行管理與控制，才能實(shí)現(xiàn)道路交通總的節(jié)能減排目標(biāo)。

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(責(zé)任編輯:王先桃)

Evaluation of Urban Transport Policy under Environmental Sustainability

MIAO Guoqiang*，YANG Zhongzhen
(Transportation Management College，Dalian Maritime University，Dalian 116026，China)

Subject to urban environmental capacity，with the objective to maximize the accommodated car ownership，urban transport policies were evaluated based on bi-level programming model.The upper model calculates the maximum zonal car ownerships corresponding to different transport policy scenarios under the situation of traffic environmental load less than the urban environmental capacity.And the lower model calculates the optimal total trip travel times and the corresponding traffic environmental load with user equilibrium assignment under the conditions of car ownerships and transport policy scenarios given in the upper model.Through feedback between the upper and lower models the link traffic flows and modal splits of the whole city under different policy scenarios can be obtained.To test the model，a Matlab-based genetic algorithm was designed and data Dalian was used to run the model.

bilevel programming；user equilibrium assignment；environmental capacity；transport policy；traffic environmental load.

U121

A

1000-5269(2016)01-0127-05DOI:10.15958/j.cnki.gdxbzrb.2016.01.29

2015-12-16

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51078049)

苗國強(qiáng)(1977-)，男，在讀博士，研究方向:城市公交規(guī)劃，Email:15309880798＠qq.com.*通訊作者:苗國強(qiáng)，Email:15309880798＠qq.com.