面向智慧城市的数字孪生框架：城市停车管理与移动性预测的创新方法

《Nature Communications》：A digital twin framework for urban parking management and mobility forecasting

本研究针对快速城市化带来的交通拥堵、停车资源低效等城市移动性管理难题，开发了一个集成多源数据的数字孪生框架。研究人员通过融合停车计时器交易、传感器数据和环境信息，采用时空身份模型进行预测分析，并结合条件变分生成对抗网络生成虚拟测试场景。在意大利卡塞塔市的实证验证表明，该框架能有效优化停车资源分配、提升执法效率，为可持续城市规划提供决策支持。

　　

随着全球城市化进程加速，城市正面临着日益严峻的移动性管理挑战。交通拥堵、低效的公共交通系统以及环境污染等问题不仅降低了城市运营效率，更直接影响居民的生活质量。在这些问题中，停车管理作为城市移动性的关键环节，对交通流、环境影响和城市整体效率具有重要影响。传统停车管理方式往往依赖经验决策，缺乏对复杂城市系统的全面认知和预测能力，导致资源分配不均、执法效率低下等问题。

为应对这些挑战，来自意大利那不勒斯腓特烈二世大学的研究团队在《Nature Communications》上发表了题为"A digital twin framework for urban parking management and mobility forecasting"的研究论文。该研究开发了一个创新的数字孪生框架，通过创建城市的虚拟副本，实现对停车资源和移动性模式的实时监测、模拟和优化。

研究团队采用多学科交叉的方法，整合了三大核心技术模块：数据统计分析、预测分析和仿真引擎。数据基础来源于卡塞塔市真实的城市数据，包括停车计时器交易记录、收入数据、街道占用率、停车违规记录以及基于传感器的停车位利用率数据。同时，研究还纳入了天气条件、时间模式（如工作日和高峰时段）以及执法人员排班计划等多元信息。

在数据处理方面，研究团队建立了严格的质量控制流程。通过对原始数据进行格式标准化、时间同步和异常值过滤，确保了数据的可靠性和一致性。特别值得注意的是，研究采用了STL分解技术将时间序列数据分解为季节性、趋势和残差分量，从而更清晰地识别数据中的潜在模式。

预测分析模块采用了时空身份模型（Spatial-Temporal Identity model, STID），该模型能够有效处理多变量时间序列中的空间和时间信息不可区分性问题。通过结合地理距离矩阵和多维缩放算法（Multidimensional Scaling, MDS），模型成功捕捉了地理距离对数据的影响，提高了在城市环境中的预测准确性。

统计分析与分布特征

通过对卡塞塔市停车系统的深入统计分析，研究发现中心区域与外围区域在停车资源使用上存在显著差异。中心区域的利用率明显更高，75百分位的临界阈值约为0.6，而外围区域则相对较低。这种差异与办公区、商业机构和旅游景点的空间分布密切相关，Granger因果关系检验进一步证实了活动密度对占用率的时间领先性。

研究还发现工作日与周末的停车模式存在明显区别。工作日的交易频率更高且变异性更大，高峰时段出现在上午10-12点和下午4-6点，与通勤和日常活动模式相符。而假日的使用模式更为均匀，表现为午间逐渐增加和傍晚均匀分布的特点。

外部因素如天气条件对停车行为产生了显著影响。研究发现，在恶劣天气条件下，学校、医院和办公室等高流量区域附近的停车需求显著增加，而居民区的停车需求则相应减少。这种空间异质性通过多重雨天情景的模拟得到了进一步验证。

交通执法人员自动排班

研究开发了基于线性规划（Linear Programming, LP）的自动化排班系统，确保执法人员在工作合同约束下的公平轮岗。该系统综合考虑了区域覆盖率、合同工作时间遵守情况以及班次期间执行的活动等关键绩效指标（Key Performance Indicators, KPIs），实现了人力资源的优化配置。

排班算法严格遵循每位员工的劳动合同规定，确保轮班分配符合规定的每周工作时间、工作天数与休息天数以及每日最长工作时间。系统还促进了员工之间工作量的公平分配，在保持运营效率的同时防止过度负担。该系统保证在有效付费停车时间内对区域进行持续巡逻，特别关注高峰使用时段和违规率较高的时段。

停车交易、收入和占用率的预测分析

通过机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习（Deep Learning, DL）模型，研究团队成功识别了隐藏模式并预测了未来行为。预测模型整合了兴趣点（Points of Interest, POIs）和预定事件（如展会、音乐会和每周市场）等上下文数据，能够分析人类活动模式与停车基础设施利用率之间的相关性。

预测结果强调了考虑POIs和事件位置对于更有效的移动性管理的重要性。例如，靠近旅游景点对占用率产生了显著影响，即使在短距离内也存在显著差异。同样，临时事件（如中心广场的音乐会）在特定时段和城市区域创造了需求高峰，并在相邻区域产生连锁效应。

模型评估指标显示，金额预测的误差指标最低（MSE=3.87e-03，MAE=3.52e-02，RMSE=5.91e-02），而街道占用率和交易次数预测在各指标间表现出平衡性能，R2值令人满意，支持了所提出预测的可靠性。

仿真与假设情景分析

仿真引擎采用了条件变分自编码器-瓦瑟斯坦生成对抗网络（Conditional Variational Autoencoder-Wasserstein Generative Adversarial Network, CVAE-WGAN）框架，专门设计用于解决多变量时间序列生成的挑战。该框架结合了变分编码在潜在空间表示中的优势和对抗训练确保高质量输出的优点。

研究模拟了三个关键情景：临时道路或区域封闭、多层停车设施建设以及连续雨天影响。在区域封闭情景中，仿真结果显示，虽然封闭区域变得不可进入，但相邻区域由于需求重新分配而活动大幅增加。这种重新分配往往给原本设计无法处理此类流量的区域带来压力，产生拥堵和停车可用性有限的连锁效应。

在多层停车设施建设情景中，模拟证明增加停车容量显著缓解了高需求区域的拥堵，同时提高了城市移动性系统的整体效率。这种干预效果延伸到设施邻近区域，因为停车需求重新分配到附近区域。雷达图突显了多个区域峰值占用水平的平滑化，表明停车资源利用更加平衡。

通过对连续雨天影响的模拟，研究发现停车需求在 prolonged 降雨期间出现波动，表明天气影响占用趋势。进一步调查显示，这些停车需求变化与关键POIs（如商业中心、学校和娱乐设施）的存在和密度相关。

框架演示平台

研究团队开发了完整的操作性和交互式演示平台，通过基于网络的界面展示了数字孪生系统的核心功能。平台包含交互式城市地图、全面数据分布和统计、执法人员排班优化、预测建模以及生成式假设情景等模块，为用户提供直观的决策支持工具。

该研究的创新之处在于首次将预测性数字孪生与生成能力相结合，能够模拟涉及潜在基础设施变化或外部干扰（如天气或事件）的假设情景。虽然预测性数字孪生日益普遍，但能够在反事实条件下合成合理未来的生成组件仍然罕见，尽管它们对规划和政策评估非常重要。

研究团队也坦诚指出了框架存在的挑战。数据质量仍然是关键问题，尽管严格预处理确保了数据集的一致性，但缺乏细粒度环境指标和详细用户行为模式限制了分析范围。此外，确保对部分传感器故障的鲁棒性是实际部署中的关键考虑因素。

在可扩展性方面，框架采用模块化设计，支持通过实体级建模进行可扩展的预测和仿真工作流程，并支持随着数据量增长进行并行重新训练或分布式推理。实验结果表明，在当前规模下表现良好，并且在架构上为水平扩展做好了准备。

该数字孪生框架为停车管理和本地城市移动性规划提供了有力的决策支持工具。通过在实施前实现对停车相关情景的仿真和评估，框架支持运营规划和基于证据的决策制定。虽然当前重点限于停车系统，但提出的方法展示了在增强资源分配和应对本地化城市挑战方面的潜力。随着未来与交通流量分析、公共交通数据等更多城市子系统的集成，这一框架有望发展成为支持复杂城市环境中协调决策的互操作、多领域数字孪生基础。