迈向城市数字孪生：面向阿尔及利亚阿尔及尔可持续出行建模的集成可解释人工智能原型框架

《Sustainable Cities and Society》：Towards an Urban Digital Twin: An XAI-Integrated Prototype Framework for Sustainable Mobility Modelling in Algiers, Algeria

　　

摘要 北非主要城市（尤其是阿尔及尔）的快速城市化使得交通系统面临日益增大的压力：拥堵侵蚀经济生产力，车辆排放恶化公众健康，高能耗出行模式加速碳支出。由于缺乏能够共同量化拥堵、能源需求和空气质量并以可供治理操作的形式呈现的可解释工具，这些压力进一步加剧。这凸显了对交通拥堵、能源需求和空气质量的集成时空建模的必要性，以便进行可持续的城市出行规划。本研究构建、验证并应用了一个原型框架，旨在为阿尔及尔建立城市数字孪生，在统一的地理空间环境中整合八种异构城市数据流，以共同建模交通拥堵、能源需求和空气质量。一个全面的混合数据集，包含直接观测记录和统计增强记录以增强模型鲁棒性，涵盖了 5,000 个路段和 57 个市镇的 500,000 条时空记录。随机森林和 XGBoost 模型通过与 SHAP 归因和场景模拟进行基准测试。所提出的框架提供了一个探索性的、基于场景的决策支持工具，可直接应用于阿尔及尔正在进行的修订中。紧凑混合用地和 TOD 场景展示了巨大的能源和环境收益——能源减少和 NO2 改善——确立了基于场景的定量证据基础，用于修订阿尔及尔总体规划框架中融入交通的土地利用，利用包含直接观测记录和统计增强记录的混合数据集，直接为北非城市制定时间针对性的需求管理政策提供信息。

引言 阿尔及尔 exemplifies（代表）了北非主要城市快速城市化特征所面临的交通挑战。在过去的三十年中，从中央计划经济向市场经济的转型加速了私家车拥有量（Houria & Fares, 2019），仅阿尔及尔省的私家车估计就有 160 万辆（NSO, 2022），而主要动脉走廊的每日交通量在早晚高峰时段经常超过设计容量。交通部门约占阿尔及利亚最终能源消费总量的三分之一，而阿尔及尔主要交通节点的环境 NO2 和颗粒物浓度持续超过世卫组织年度指南值（WHO, 2021）。公共交通基础设施包括阿尔及尔地铁（1 号线，18.9 公里，19 个车站）、萨赫勒有轨电车（23.2 公里，38 个车站）以及在 130 条线路上运营约 1,000 辆公交车的 ETUSA 公交网络（NSO, 2022），虽然已大幅扩展，但随着车辆拥有量的增加，私家车出行的方式份额持续上升，加剧了交通运力与需求之间的空间错配。

尽管承认这些挑战的严重性，规划当局仍然主要依赖传统的四阶段交通需求模型，文献中广泛记录了该方法学在捕捉实时动态、土地利用与出行行为之间的非线性反馈以及级联环境效应方面的结构性无能（Rudin, 2019; UN-Habitat, 2022）。数字孪生（DT）技术的出现被定义为物理城市系统的持续更新、数据驱动的虚拟副本，使其物理和数字对应物之间能够实现双向实时交互（Grieves & Vickers, 2017），提供了一种变革性的分析替代方案。当辅以超越预测、迈向透明特征贡献和预测归因分析的可解释人工智能（XAI）方法时，数字孪生可以同时预测城市系统状态、评估反事实规划场景，并以可供治理操作的形式向非技术决策者传达不确定性（Rudin, 2019; Bibri& Huang, 2022）。

文献的关键综述（第 2 节）显示，没有已发表的研究为任何阿尔及利亚或马格里布城市构建了集成 XAI-DT 框架，该框架使用原型框架共同解决交通热点检测、区级能源需求建模和环境影响评估。2025 年 1 月进行的文献检索使用搜索词（‘digital twin’ 或 ‘urban digital twin’）和（‘traffic’ 或 ‘mobility’）和（‘Algeria’ 或 ‘Morocco’ 或 ‘Tunisia’ 或 ‘Maghreb’ 或 ‘North Africa’），确认了这一区域文献中的空白。三个相互关联的方法论缺陷构成了这一证据空白的基础：(i) 阿尔及利亚城市结构化、多源出行数据集的近乎完全缺失；(ii) 该地区稀疏的智慧城市文献中黑箱 ML 模型的主导地位，这排除了可解释性和政策采纳；以及 (iii) 缺乏针对观测时空数据验证的基于场景的比较分析。

本文解决了所有三个缺陷，并对文献做出了以下原创贡献：
1. 阿尔及尔的 XAI-DT：提出了为阿尔及尔实施城市数字孪生而设计的集成 XAI 框架，在统一的高分辨率地理空间模拟框架内整合交通、能源和空气质量数据流，并针对保留的时空数据进行校准和评估。
2. 可解释的集成建模：应用并基准测试了具有完整超参数优化的随机森林和 XGBoost 算法，并使用基于 SHAP 的特征归因来克服黑箱限制，提供直接可供城市规划者操作的可解释空间情报。
3. 定量场景分析：产出了针对阿尔及利亚城市的三个规划场景（基准、紧凑混合用地和以公共交通为导向的开发（TOD））在三个可持续性维度（出行效率、能源消耗和空气质量）上的空间显式、定量比较。
4. 可扩展的开源模板：提供了一种方法论透明、与开源兼容的工作流，可复制到其他缺乏实时监控基础设施的阿尔及利亚和北非城市。
5. TOD 拥堵悖论的发现：定量证据表明，在放射状结构的北非城市中，如果没有成比例的公共交通能力扩张和汽车准入限制，TOD 式密集化会增加高峰小时拥堵，这一发现对全球南方的城市交通规划具有直接影响。

本文的组织结构如下。第 2 节批判性地回顾了数字孪生、基于 XAI 的交通预测以及城市能源 - 出行关联的文献，将本研究置于国际证据库中并确定研究空白。第 3 节描述研究区域、数据来源、特征工程管道、机器学习模型、SHAP 可解释性框架和场景设计。第 4 节展示模型验证结果、SHAP 归因发现和 TOD 拥堵悖论这一核心实证发现。第 5 节讨论理论意义、与现有研究的比较、局限性和政策建议。第 6 节得出结论并确定未来研究优先事项。

章节片段
城市规划中的数字孪生：从描述性智能到规范性智能
数字孪生概念最初由 Michael Grieves 于 2003 年引入，用于描述产品生命周期管理，此后在工程和城市领域经历了重大演变（Ketzler et al., 2020; Mylonas et al., 2021; Wang et al., 2023; Peldon et al., 2024）。在智慧城市议程和城市物联网（IoT）传感器基础设施普及的双重推动下，DT 概念已逐步扩展到城市系统。Ketzler 等人

研究区域 本研究涵盖阿尔及尔省（16 省），这是阿尔及利亚的首都和最大城市集聚区，位于阿尔及尔湾西岸，约北纬 36.74°，东经 3.06°（图 1）。该省面积为 1,190 平方公里，行政上划分为 57 个市镇，从密集建设的中心区：El Madania、Bab El Oued、Hussein Dey 和 Kouba（人口密度超过 25,000 人/平方公里）（NSO, 2022），到近郊市镇

城市出行模式描述性时空分析 对集成数据集的空间分析揭示了阿尔及尔省 57 个市镇高峰小时交通拥堵的显著异质性（图 4）。拥堵指数超过 CI > 0.85，表明与严重拥堵一致的条件，集中在 El Madania、Hussein Dey、Kouba、Bab El Oued 和 Alger-Centre 的中心和近中心市镇，与商业、行政、教育和医疗设施最高密度在空间上重合

结果解释：TOD 拥堵悖论——理论与政策启示 XGBoost 在拥堵指数、能源需求和 NO2 浓度方面取得的预测性能 R2 = 0.84 定量证实了树状机器学习模型在北非城市背景下进行高分辨率拥堵和环境排放预测的可行性，该背景以数据质量异质和传感器覆盖有限为特征。这些结果将 Hameed 等人（2021）从数据丰富的全球北方智慧城市环境中的基准发现扩展到了

结论 本研究提出、验证并应用了迄今为止专为阿尔及尔实施城市数字孪生而设计的集成 XAI 原型框架，在统一的地理空间平台内共同解决交通拥堵预测、区级能源需求建模和环境空气质量模拟。八种异构城市数据源被整合到一个三层模块化架构中，该架构结合了机器学习预测和基于 SHAP 的预测特征归因

资金来源 本研究未从公共、商业或非营利部门的资助机构获得任何特定赠款。

未引用参考文献 Van Der Voort et al., 1996

CRediT 作者贡献声明 Mohammed Rayane Khali：写作 – 初稿，可视化，软件，方法论，调查，形式分析，数据管理，构思。Hadjira Berbache：写作 – 审查与编辑，验证，监督，方法论，构思。

利益冲突声明 作者声明，他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能出现在影响本文报告工作的过程中。

致谢 作者对阿尔及尔省行政和技术服务部门以及大阿尔及尔地区交通管理局的宝贵合作以及对基本出行和基础设施数据的访问提供表示诚挚的感谢。特别感谢阿尔及尔地铁公司（RATP El Djaza?r）和 ETUSA 公交网络的技术部门提供的后勤支持和数据共享。这项研究是在 Mohammed Rayane Khali|Hadjira Berbache 城市技术管理研究所（GTU），城市、环境、水利与可持续发展实验室（VEHDD），姆西拉穆罕默德·布迪亚夫大学，28000，姆西拉，阿尔及利亚 城市规划系进行的