在多源不确定性条件下，用于可持续城市水资源管理的自适应决策框架：一种多场景多模型集成方法

《Sustainable Cities and Society》：Adaptive decision framework for sustainable urban water management under multi-source uncertainty: A multi-scenario and multi-model integration approach

城市轨道交通协同优化研究基于复杂网络模型与分布估计算法，选取成都、深圳对比分析。结果表明，深圳高密度网格网络（协调度0.85）优于成都演进式多中心结构（协调度0.72），并验证算法提升收敛效率12-15%。为不同发展阶段的城市提供协同优化路径。

　　

夏海山|张伊兰|林春香|刘仁伟|刘晓彤

北京交通大学建筑与设计学院，中国北京100044

摘要

将城市轨道交通（URT）系统与周边土地开发协调起来对于实现可持续的大都市发展至关重要，然而目前对于乘客流量强度与开发密度之间联系的机制仍了解不足。本研究构建了一个多城市分析框架，将复杂的网络模型（L空间模型和P空间模型）与基于分布估算算法的乘客流量强度-土地开发密度优化模型相结合。以处于不同发展阶段的成都和深圳这两个中国特大城市为例，我们量化了网络拓扑结构、车站周边区域面积比以及URT车站800米半径内的乘客流量强度。研究结果表明，深圳成熟的高密度网格网络在乘客流量与开发密度之间的协调程度（0.85）高于成都正在发展的单中心-多中心系统（0.72）。此外，深圳的平均面积比（4.2 vs 2.8）和乘客流量强度（45,000–68,000 vs 25,000–40,000 人次/公里·天）也更高。所提出的优化算法相比传统方法收敛性能提高了12–15%。研究揭示了两种不同的协调类型：一种是适应性进化模型，另一种是成熟的高强度开发模型，并为诊断和改善处于不同发展阶段城市的URT-土地利用耦合提供了可复制的框架。

引言

城市化进程的加速、机动化的快速发展以及城市活动的空间分散给大都市交通系统和土地资源带来了前所未有的压力。在许多国家，城市轨道交通（URT）已成为可持续交通战略的核心，因为它能够将开发活动集中在车站周围，减少对汽车的依赖，并支持紧凑型、以交通为导向的城市形态（Ingvardson & Nielsen, 2018; Lin et al., 2022; Liu & Xia, 2023; Liu et al., 2024）。然而，在实际中，URT乘客流量强度与周边土地开发密度之间的协调往往不完善：铁路线可能被过度或不足利用，车站区域的建设可能超出或低于网络容量和位置优势的要求。

现有研究已经考察了单个城市的交通导向发展（TOD）绩效、URT的可达性以及土地利用强度，但使用统一的复杂网络框架系统地量化多个特大城市之间网络拓扑结构、乘客流量强度和土地开发密度的共同演变的研究相对较少。此外，不同规划机制和治理安排如何影响城市轨道交通系统与土地开发之间的协调仍缺乏实证研究。为了解决这些问题，本文探讨了以下问题：（1）处于不同发展阶段的特大城市在URT网络结构、乘客流量强度和土地开发密度方面存在哪些差异？（2）这些差异如何转化为乘客流量与土地利用之间的不同协调类型？（3）这些协调类型对其他快速城市化城市的URT规划和车站周边区域发展有何启示？

作为具有战略对比意义的案例，成都和深圳代表了两种不同的大都市发展模式。成都作为一个历史悠久的内陆中心，通过逐步的城市内部更新和从单中心向多中心扩张的转变而发展起来。相比之下，深圳是在几十年内形成的沿海大都市，其特点是围绕成熟的城市轨道交通网格形成了高密度的多中心结构。两者在人口结构和制度特征上也存在显著差异：深圳年轻且流动性强的居民群体与其市场导向的治理方式、企业化的地铁运营以及综合的交通-土地价值开发机制相契合；而成都则具有更平衡的人口结构，遵循以规划为主导的政府管理模式，并通过渐进式的政策调整进行发展。通过比较这两个案例，我们可以识别出URT乘客流量强度与土地开发密度之间的共同规律和不同协调类型，从而为其他快速城市化城市提供借鉴。

章节摘录

URT乘客流量强度与土地开发密度协调的可持续效益

城市轨道交通（URT）已成为许多大城市可持续交通战略的核心，对推动可持续城市发展发挥着重要作用。通过将开发活动集中在车站周围、减少对汽车的依赖以及支持紧凑型、以交通为导向的城市形态，URT系统带来了显著的环境效益，包括降低碳排放、提高能源效率以及优化土地利用（Kwan et al., 2018; Ma et al., 2020; Yang et al.,

交通网络表示方法

在复杂的城市系统中，网络拓扑表示方法是研究拓扑结构统计特性的基础。目前，在城市交通网络（CNT）中用于表示URT拓扑结构的主要方法有两种：L空间模型和P空间模型（Zhang et al., 2018; Ding, 2019; Kanwar et al., 2019; Meng et al., 2020; Tan et al., 2022; Yu et al., 2023）。基于P空间模型的网络表示方法与基于L空间模型的方法在节点定义上是一致的

成都的城市空间结构和人口分布

作为中国西部的重要中心城市，成都已经从紧凑的历史核心区扩展成为一个多环状的城市结构。该城市正逐渐从以单一中心为主的发展模式向以多个次中心和开发走廊为主的多中心配置转变。URT网络也随之发展，从传统市中心向外延伸至新的城镇和工业园区，同时环线加强了各次中心之间的连接。

乘客流量强度预测的比较

利用第3.2.3节开发的综合协调优化模型，并结合第4.1.2节（成都）和第4.2.3节（深圳）的2024年运营数据进行了校准，成都和深圳的URT系统乘客流量强度预测显示出显著差异。模型校准的基准乘客流量强度数据来源于第4.1.2节对成都居民出行特征的实证分析。

研究贡献与理论洞察

本研究建立了一个全面的分析框架，用于协调优化URT乘客流量强度和土地开发密度，为可持续城市交通发展提供了理论上的进步和实践指导。该研究在多个关键方面取得了创新：（1）开发了一个将复杂网络理论与分布估算算法相结合的多维度评估系统；（2）建立了

未引用的参考文献

Dou and Dong, 2021, Jian and Sun, 2025, Laporte and Pascoal, 2015, Yang, 2023

CRediT作者贡献声明

夏海山：撰写——审稿与编辑、验证、监督、资源协调、项目管理、资金获取、数据分析、概念构思。张伊兰：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、数据可视化、软件开发、方法论设计、调查实施、数据分析。林春香：撰写——审稿与编辑、数据可视化、软件开发、资源协调、数据分析。刘仁伟：撰写——审稿与编辑、数据可视化、软件开发、数据分析

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文研究结果的财务利益冲突或个人关系。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金（资助编号：52078027）的支持。