铁路一体化电动垂直起降飞行器（eVTOL）起降场战略规划：多商品流与结构化单跳模型的比较研究

《Research》：Railway-Integrated Planning of Electric Vertical Takeoff and Landing Aircraft (eVTOL) Vertiports

　　

电动垂直起降飞行器（eVTOL）为乘客提供了一种新型且更可持续的出行方式。在区域交通中，eVTOL服务可通过为特定行程提供直飞连接来补充现有铁路系统。然而，eVTOL服务的实际价值受制于除飞行器性能之外的严格基础设施要求。因此，战略性的起降场部署与充电容量必须嵌入现有交通网络，而非作为独立系统进行规划。为实现这一目标，本文提出了一种面向eVTOL起降场及充电容量的铁路一体化战略规划框架。该框架将铁路车站视为多模式接入节点，并利用航空连接有选择性地补充铁路出行。它在基础设施与运营约束下，同时优化选址、停机坪容量、充电容量、航班频率与机队规模。为在铁路与航空一体化网络中平衡分配保真度与可解性，该框架采用多商品流（MCF）模型进行精细网络分配，并提出结构化单跳（SOH）模型作为紧凑近似。SOH将每次替代出行限制为包含一段直达航空段的简单铁路—航空—铁路（RAR）出行模式，从而避免重复的多模式换乘。最后，所提框架被应用于中国广东真实铁路网络的场景化规划。结果表明，MCF选出的全部11个站点均被SOH选中，而SOH额外选出一个站点。MCF与SOH获得的日规划效益分别为41,428元/天与41,257元/天，仅相差0.4%，而SOH使用的变量数减少93.5%，求解时间缩短95.0%。敏感性分析表明，当可转移需求比例为1%时，不选择任何起降场。随着可转移需求比例增加，规划效益与所选起降场网络均随之增长，直至达到站点数量上限。

铁路一体化eVTOL起降场规划：背景、问题与研究意义

近年来，低空经济与电动航空日益受到关注，城市与区域寻求更快、更灵活且更契合长期脱碳与土地利用约束的交通解决方案。在众多人口密集走廊中，传统地面交通仍面临结构性限制：扩展铁路或公路容量往往需要漫长的建设周期、高昂的资本投入与大量路权资源；即便基础设施具备，实际门到门出行效率仍受限于迂回路线、换乘摩擦以及地形或建成环境障碍。这些问题在都市圈与区域走廊中尤为突出——强烈的出行需求与新建交通基础设施的高成本、空间约束并存。在此背景下，电动垂直起降飞行器（eVTOL）提供了一种新型且更可持续的乘客出行方式。eVTOL具备垂直起降能力、点对点直达运营能力，并减少对连续线性基础设施的依赖。凭借紧凑的起降场设施，eVTOL可与现有交通节点整合，更直接地连接主要活动中心。因此，近期研究日益将eVTOL视为传统交通的补充模式而非独立替代品，其实际价值取决于能否有效嵌入真实多模式网络，并获得包括停机坪、充电设施与机队运营在内的可行地面基础设施支撑。

然而，现有文献存在重要空白：大量研究将城市空中交通（UAM）视为独立城市服务网络，或聚焦于机场接驳与城市空中出租车场景。相比之下，许多真实城际出行已依赖铁路作为主导出行骨干。在此背景下，eVTOL最有意义的作用可能是通过选择性替代漫长、迂回或耗时的铁路区段，以直飞连接补充铁路出行。这一视角得到铁路与航空互动长期文献的支持，也契合近期将UAM规划与多模式系统连接的努力。从方法论看，铁路一体化eVTOL规划不同于传统枢纽选址与纯城市起降场设计：候选接入节点已存在，其可达性由铁路网络决定，航空连接的价值取决于相对铁路服务能节省多少出行成本。从社会视角看，铁路一体化设计可利用现有交通接入点，瞄准直飞连接能创造显著时间节省的走廊。这些考量定义了一个战略性容量规划问题——选择性升级铁路车站为多模式节点。

为填补这一空白，本文提出铁路一体化规划框架，在混合整数线性规划（MILP）框架内将乘客分配与基础设施及运营决策耦合。每个候选航空连接均对照现有铁路路径及其可替代的铁路迂回进行评估。框架同时优化起降场选址、停机坪与充电容量、航班频率及机队规模。研究采用多商品流（MCF）模型进行精细分配，并提出结构化单跳（SOH）模型用于紧凑的重复分析。该研究发表在《Research》期刊。

关键技术方法

研究人员构建了铁路网络与人口分布数据，通过Voronoi分区将人口聚合至各车站，采用重力模型生成场景OD需求矩阵，并以区域铁路统计总量进行校准。研究建立了eVTOL多阶段飞行时间与能耗模型，以及充电时间模型。规划问题以MILP框架建模，包含两种分配公式：MCF模型在铁路与航空叠加网络上显式表示可转移OD需求；SOH模型将自由叠加网络分配简化为对有益铁路—航空—铁路（RAR）方案的二元选择，每个方案含一段直达航空段。案例研究基于中国广东省50节点真实铁路网络，求解使用MATLAB R2026a与Gurobi 13.0.2，在Apple M3计算机上完成。

研究结果

MCF与SOH规划场景下的规划结果

在K_max=20条件下，MCF选出11个起降场，SOH选出相同站点外加站点50。两种公式的选址与航线均集中于珠三角主要城市与城际走廊。MCF与SOH的日规划效益分别为41,428元/天与41,257元/天，仅相差0.4%；SOH变量数减少93.5%，求解时间缩短95.0%。站点19至28的对比显示，原铁路行程约184分钟，MCF路径约44分钟，节省75.9%时间与约280元/人成本；SOH路径约83分钟，节省55.2%时间与约203元/人成本。从站点1至其他49站的出行时间对比显示，两种优化网络均减少32个目的地的出行时间，节省主要集中于中长途或迂回路线目的地。最强交互站点对在两种公式下一致，均为站点38与49、35与49、16与35、7与19、7与20。各站点停机坪数量为2至4个，充电容量约175至432千瓦，站点16获得最大充电容量。

敏感性分析与扩展网络测试

K_max敏感性分析表明，规划效益从5个站点增至10个站点时增长约41.7%，此后变化甚微；超过K_max=12后网络不再扩张。π敏感性分析显示，当可转移需求比例为1%时不选择任何起降场；从2%增至5%时网络从2个站点显著增长至11或12个站点；MCF在π=0.10时达到20个站点上限，SOH在π=0.15时达到；此后效益增长反映网络内更密集的使用与再分配而非空间扩张。单因素配对敏感性测试表明，充电功率对规划效益影响最大，时间价值产生最大效益变化；45个配对案例中，两种公式所选站点集合的Jaccard指数中位数为0.92，规划效益中位绝对相对差异为2.12%。在80节点扩展网络上，SOH使用99.04%更少变量与52.26%更少约束，在1,156.6秒内达到0.1%目标间隙；MCF在24小时后仍保留2.46%间隙。

讨论与结论

铁路一体化eVTOL规划将注意力从孤立起降场与航空连接转向多模式网络。在此网络中，eVTOL作为铁路的选择性补充而非替代品。候选车站无法孤立评估，其价值取决于在铁路网络中的位置及航空连接可绕过的铁路迂回。走廊仅在需求与出行成本节省足以支撑所需基础设施与运营资源时才可行。需求测试揭示两种网络增长形式：站点上限约束前，更高可转移需求支撑更多站点；约束生效后，所选网络在不增加站点情况下服务额外需求。SOH以紧凑形式表示避免重复换乘的简单出行模式，其选址结果在测试场景中与MCF高度一致，表明无需以同等细节表示每条路径即可保留主要选址模式。部署可分阶段进行并校准至本地条件，早期投资可聚焦高价值车站区域，后期扩张可跟随观测需求。未来工作可扩展至日内运营、时间窗与机队路径规划，纳入铁路时刻表协调、维护停机与随机延误。