绿色交通的到来——我们的主要城市充电基础设施准备好了吗？

《Journal of Transport Geography》：The arrival of green transportation — Are our major cities ready with charging infrastructures?

　　

摘要针对电动汽车（EV）充电供应与动态城市需求之间持续存在的空间错配问题，本研究提出了一种新颖的空间感知优化框架，耦合了高斯两步浮动捕获区（Ga2SFCA）方法、地理加权 XGBoost（GeoXGBoost）和 NSGA-II 多目标演化算法。以武汉和长沙两地为案例研究，在统一的 H3 六边形网格尺度上严格量化了可达性，整合动态日间移动热力图以有效减轻可修改面积单元问题（MAUP）。GeoXGBoost-SHAP 语义诊断揭示了建成环境决定因素强烈的跨城市空间非平稳性。此外，多场景消融研究表明，传统无约束选址模型存在结构性缺陷：去除空间公平性惩罚会引发城市建成区核心的“中心集聚”基础设施集中现象，而忽视基于机器学习的适宜性权重会导致“盲目填补缺口”和乡村边缘的闲置“幽灵站”。在平衡公平紧迫性和环境适宜性的双权重空间张量指导下，优化后的 NSGA-II 求解器在受约束的资源预算（??=100～1500）范围内生成了鲁棒的帕累托前沿。通过提取短期、中期和长期分阶段部署策略，耦合引擎成功规避了不可行的“空间投资陷阱”（如过度拥堵的核心区），将基础设施重新分配至高回报的流动走廊和近中心扩展缓冲带。最终，该框架为发展公平且财务稳健的智能交通生态系统提供了精准指导、情境感知的决策支持。

引言在全球能源结构转型的背景下，新能源汽车产业已成为实现碳中和目标的核心战略领域。快速便捷的充电网络是推动中国电动汽车（EV）健康发展的重要基础。截至 2025 年底，全国充电桩保有量达到 2009.2 万台，满足超过 4000 万辆电动汽车的充电需求，但尚未达到中国政府国务院发布的《新能源汽车产业发展规划》中提出的 2025 年 1:1 车桩比的理想目标。以中部省会城市武汉和长沙为例，截至 2024 年底，武汉当年新建充电桩超过 7 万个，车桩比为 1.4:1。2023 年，长沙电动汽车保有量超过 32 万辆，渗透率达 35.4%，位居中部省会城市首位。尽管武汉和长沙的新能源汽车充电设施发展迅速，但仍存在许多问题：传统车辆占用充电车位，导致电动汽车无法充电；充电设施分布不均；一些充电桩经常闲置且缺乏及时维护，常被称为“僵尸桩”（闲置或低效使用的充电桩）。这种时空适应性的缺乏表现为三个方面：（1）需求动态：通勤和休闲等出行场景的时空波动导致充电需求波动（“潮汐”效应），传统静态规划模型难以捕捉；（2）空间异质性：中心城区土地资源约束和外围区域服务覆盖不足造成“马太效应”；（3）多源数据壁垒：POI、交通流和用户行为数据的碎片化削弱了设施配置的科学依据。

可达性研究起源于 20 世纪 50 年代。Hansen (1959) 等学者率先将数学模型引入公共服务设施的布局，Wachs 和 Kumagai (1973) 将可达性定义为基于时间、距离或成本的出行能力。后来，Dalvi 和 Martin (1976) 提出可达性代表空间位置克服交通阻力的内在优势，强调通过交通系统到达目的地的便利性。随着 GIS 技术的发展，研究人员开始整合土地利用和人口分布等数据以动态评估交通可达性。例如，Kalogirou 等 (2006) 结合爱尔兰人口、医院和路网数据构建了加权模型，以分析医疗资源覆盖情况，而 Zenk 等 (2005) 通过 GIS 和空间回归模型揭示了底特律不同种族和收入水平社区之间超市可达性的差异。

近年来，高斯两步浮动捕获区方法被广泛应用于新能源汽车充电设施的可达性评估。例如，Sheng 等 (2025) 采用 G2SFCA 方法结合多源城市空间数据，对广州市电动汽车充电站（EVCS）的可达性进行了网格分析，揭示了“西高东低、核心集聚”的空间格局，并揭建成环境对可达性的非线性影响。Gao 等 (2025) 也将 G2SFCA 方法应用于大湾区的多尺度研究，证实了充电设施显著的“核心 - 边缘”不平衡，并通过多机制回归分析了自然、社会经济和建成环境因素的驱动效应。这些研究为传统公共服务可达性模型在电动汽车充电领域的精细化扩展提供了实证支持。

当前公共服务可达性研究往往依赖大规模数据，导致精度不足，实际指导意义有限。现有研究经常忽视不同群体的差异化需求，导致公共服务设施供应与居民需求不匹配。因此，需要更高精度的多尺度数据评估来克服传统数据的局限性，增强研究的科学性。同时，社会经济和人口因素对可达性有显著影响（Delamater 等，2012），需要更清晰的分类方法来解析可达性与居民社会属性之间的关联，为精准设施配置提供依据，例如 Chen 和 Guestrin (2016) 利用 XGBoost 的特征重要性筛选变量子集以提高因子模型预测有效性；Huang 等 (2025) 利用 XGBoost-SHAP 模型分析生态区演变的关键因素。遥感技术正逐渐融入社会经济研究，例如：You 等 (2023) 基于遥感评估应急避难所的有效性，K. Wang 等 (2023) 测量城市贫困的空间分布。通过利用高精度遥感数据，可以动态分析公共服务使用的公平性和便利性，结合居民属性的差异（如社区密度、通勤模式），推动可达性研究从宏观统计走向微观精细化管理，为差异化政策制定提供多维支持。未来，整合遥感、人口流动等多源数据建立“空间 - 社会”协同分析框架，将优化公共服务资源配置的效率和公平性。

研究表明，缺乏可用且选址合理的充电设施是电动汽车发展的主要制约因素（You 等，2024），因此合理规划建设充电站至关重要。全城电动汽车充电需求预测可被视为一个时空回归问题，在城市规划、充电指导和电网稳定性方面发挥着重要作用（Kuang 等，2025）。早期研究主要使用统计方法，如线性回归和自回归积分滑动平均（ARIMA）模型（Williams 等，1998）。这些模型简单且计算速度快，但受限于线性假设，导致预测不精确。后来，各种机器学习方法如随机森林（Breiman, 2001）和支持向量回归被用于电动汽车充电需求预测，并取得了良好效果（Ge 等，2020）。最近开发的神经网络和深度学习不仅能准确建模时间关系，还能学习多变量和多节点特征，使其成为电动汽车充电需求预测研究的热议话题。除了电动汽车充电需求数据，越来越多的研究开始关注其他辅助准确预测的影响因素（Zhang 等，2021, Lu 等，2025, Lu 等，2024），其中价格是一个主要影响因素。将价格信息纳入模型可以动态捕捉用户行为并减少预测滞后（Hu 等，2024）。此外，兴趣点等土地利用信息有助于确定充电站周边的便利设施（S. Wang 等，2023）。

在布局优化领域，NSGA-II 算法因其在求解帕累托前沿方面的高效性而被广泛采用。该算法在电动汽车充电站选址和容量的联合优化中得到了显著改进和应用。Li 等 (2025) 提出了一种具有增强约束处理能力的改进 NSGA-II 模型，同时最小化用户成本（充电费和等待时间）和电网稳定性指标（电压偏差、系统损耗）。在 IEEE 33 节点系统上的验证显示，用户成本仅增加 3% 的情况下，电压偏差被控制在 2% 以内。Ameer 等 (2025) 结合 Benders 分解与 NSGA-II 实现了充电站选址和定价的联合优化，在城市级案例中将覆盖率提高了 35%，并有效减少了用户绕行距离和站点拥堵。此外，Cintrano 等 (2024) 将日常出行模式与 NSGA-III 变体集成用于选址优化，强调用户满意度和建设成本之间的平衡。这些最新研究突出了 NSGA-II 在解决“经济 - 用户便利性 - 电网友好性”等多目标问题中的优势，特别适合包括最小化新设施数量和最大化加权可达性在内的复杂权衡问题，为本文的多目标优化框架提供了优秀的方法论参考。

为了合理规划建设新能源汽车充电站并满足广大用户的需求，本项目聚焦于城市化进程中电动汽车的布局问题，基于充电站的最优服务能力和效率，综合考虑各种因素的情况，研究城市公共充电网络的布局优化模型和求解方法。

章节片段
研究区域
武汉，湖北省省会，位于江汉平原东部，长江与汉江交汇处。该市管辖 13 个区和 6 个功能区，总面积约 8569.15 平方公里。截至 2025 年底，武汉常住人口约 1381 万，城镇化率达 85%，路网总长度 1.68 万公里，在用电动汽车 68.5 万辆，标志着该市成为国家级

方法论
本研究提出了一种综合方法论框架，用于优化电动汽车（EV）充电站的空间布局，通过耦合空间可达性评估与机器学习驱动的决定因素分析。具体而言，如图 3 所示，综合框架包含四个高度互联的组件：
(1) 空间可达性评估：研究区域利用 Uber H3 六边形分层空间索引作为统一分析单元进行离散化

充电站可达性评估
如图 4 所示，武汉充电站资源分布呈现显著的区域差异。武昌、江汉等核心城区人口密集，需求强劲，充电站密度非常高，可达性高且相对较高，表明这些区域的充电需求在很大程度上得到了满足。新洲区中部、汉南区东部和江夏区南部具有相对较低的

空间公平充电网络的政策启示
综合多目标优化结果和 GeoXGBoost 语义诊断，本研究提取了缓解电动汽车基础设施空间错配的深刻政策启示。至关重要的是，市政规划者必须从盲目的密度膨胀和机械的填补缺口转向情境感知、分阶段部署策略。受边际效用递减规律驱动，基础设施投资应在短期、中期和长期之间动态排序

总结与结论
本研究通过提出一种新颖的空间感知优化流程，系统性地解决了电动汽车（EV）充电供应与城市需求之间深刻的空间错配问题。通过无缝耦合高斯两步浮动捕获区（Ga2SFCA）方法、地理加权 XGBoost（GeoXGBoost）和 NSGA-II 多目标演化求解器，我们建立了一个能够在...范围内执行分阶段、资源受限的基础设施布局的稳健框架。

CRediT 作者贡献声明
梁英杰：写作 – 初稿，形式分析，数据整理。陈浩：可视化，资金获取。李乐乐：写作 – 审查与编辑，监督，方法论，概念化。程双：可视化，资金获取。王敏：验证，软件。

资助
本研究由湖南省自然科学基金（批准号 2023JJ30232）和湖南省教育厅科学研究基金（批准号 24B1125）资助。

致谢
作者感谢审稿人和编辑的宝贵意见和建议。

梁英杰|陈浩|李乐乐|程双|王敏
湖南科技大学地球科学与空间信息工程学院，中国湘潭 411201