基于城市系统的交通需求模拟预测技术框架

近日，《地球信息科学学报》杂志在线发表了北京大学城市与环境学院、北京大学深圳研究生院城市规划与设计学院赵鹏军教授团队的研究成果。该研究团队解析了城市交通的系统性特征，提出了土地-人口-住房-交通一体化模拟技术框架，研发了基于城市系统的交通需求模拟预测技术。文章对该技术的理论依据、模型构建、平台开发与应用做了详细阐述。

基于城市系统的交通需求模拟预测技术涵盖交通需求分布、交通方式分担与路径分配、土地利用模拟、人口与就业分布、房地产价格、碳排放等子模块以反映完整的城市系统；设置广义出行成本、区位可达性、房地产价格、职住关系系数、用地混合度等一系列子模块关联变量，反映子系统间的相互影响与时滞效应；设计子模块核心算法实现城市系统模拟预测；利用多元时空大数据，实现千米网格尺度的精细预测；并建立完整的数据获取、清洗、管理、计算、数据库建设流程。该技术对交通需求、拥堵情况、土地利用、人口分布等模拟结果的准确度可达85%以上。

城市交通需求的规模、分布、方式结构与交通流是人类社会经济及其在不同区位上的空间相互作用的结果，社会经济运行的复杂系统性决定了交通需求预测必须从城市系统出发，才能破解当前交通需求预测“就交通论交通”的技术难题。该研究解决了当前交通模型难以对土地利用、人口与就业分布等方面进行实时一体化模拟预测的技术难题，实现了对土地-人口-住房-交通的一体化、系统化模拟预测，为城市交通规划提供了的新方法与新技术支撑。

研究详情请见原文：

城市系统交通需求模拟预测技术框架构建及应用

https://www.sciengine.com/JGIS/doi/10.12082/dqxxkx.2024.240313（如果您希望将文章全文翻译成英文阅读，请点击该网页中按钮 “科大讯飞翻译（iFLYTEK Translation）”）

 

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