多层级覆盖下的多目标低排放区规划

《Sustainable Cities and Society》：Multi-objective low emission zone planning under multi-level coverage

　　

- 低排放区（LEZ）选址需平衡暴露度、实施成本与人口覆盖范围。
- 多层次覆盖结构考虑了所选LEZ区域之间的叠加效应。
- 采用两种优化方法生成替代LEZ配置方案。
- 科尼亚案例结合了空气质量、交通、人口、成本及GIS数据。
- 均衡型LEZ方案在保持接近最小暴露水平的同时实现了更广泛的人口覆盖。

**引言**

低排放区（Low Emission Zones, LEZs）根据排放标准限制车辆通行，仅允许合规车辆进入，对不合规车辆予以罚款或禁止通行。其主要目标是减少与交通相关的污染物，如氮氧化物、颗粒物和碳排放，并降低人群因这些污染物面临的健康风险。LEZ现已在欧洲乃至其他地区的城市广泛运行，但在空间范围、执法设计和目标车辆类别方面差异较大。除了污染控制之外，LEZ已成为管理高密度城市核心区交通拥堵以及推动车队向更清洁技术更新的工具。LEZ数量正在快速增长，尤其是随着各城市寻求符合欧盟空气质量标准。据清洁城市运动（Clean Cities Campaign）统计，2019年欧洲有228个活跃LEZ，2022年为320个，预计到2025年将达到507个（Clean Cities Campaign, 2022）。在国家层面，LEZ主要集中在意大利、德国、英国、法国和西班牙（So, 2026）。这一趋势表明，欧洲LEZ已不仅仅是环境措施，而是要求进行空间决策，将空气质量改善与实施成本和人口覆盖范围联系起来。如今，LEZ设计已成为一个结构化的城市规划问题，结合了通行管制、交通规划和排放管理。在LEZ选址问题中，决策者必须同时考虑候选实施区域的影响范围、覆盖人口、基线暴露指标、实施成本和预算限制。由此产生的问题是一个候选LEZ选址问题，需要在预定义的候选实施区域中分配有限的公共资源。

本研究考虑一个拥有预定义LEZ实施候选区域的城市，并确定在环境、经济和覆盖标准下应选择哪些区域。城市子区不被分配到所选区域中；该模型转而追踪每个子区域是否被覆盖及其覆盖程度。这一结构允许多个LEZ影响同一子区域，并在不依赖经典分配模型的情况下捕捉基于覆盖程度的效益。

尽管LEZ作为环境和交通政策已被广泛研究，但大多数现有研究侧重于实施后对LEZ进行评估。相比之下，在多个候选区域竞争有限公共资源时，在LEZ措施应部署于何处这一前置规划决策所受到的关注要少得多。这一决策与评估现有LEZ不同，因为地方政府必须在观察到环境、出行和社会结果之前，就选择一个可行的实施区域组合。因此，该问题不仅涉及识别污染地点，还涉及确定哪些候选区域的组合能在环境效益、实施支出、人口触达和空间可行性之间提供可接受的平衡。特别是，现有的LEZ优化研究对多层次覆盖的处理有限，且对候选区域选址问题中暴露度、实施成本和覆盖人口的联合考虑不够充分。为弥补这一规划空白，本研究开发了一种用于预定义LEZ实施区域选择的多目标混合整数规划模型。该模型表征了累积覆盖效应、候选区域特有的暴露度降低潜力、预算和组合规模限制，以及候选区域之间的空间不兼容性。利用归一化加权求和法（NWS）和增广ε-约束法（AUGMECON2）生成替代方案，并通过非支配解分析检验其权衡关系。计算实验辅以基于数据的科尼亚（土耳其）应用，使用空气质量观测数据、交通信息、经校准的网格级人口估计、候选区域特有的实施成本以及基于GIS的覆盖关系。

本文的贡献可总结如下：（i）将LEZ实施区域选择建模为多目标、基于覆盖的选址规划问题，而非纯粹的排放排名问题；（ii）引入多层次覆盖结构来表示多个所选LEZ对同一城市子区域的联合作用；（iii）在同一个线性混合整数规划框架中处理环境暴露度、实施成本和覆盖人口；（iv）将NWS和AUGMECON2方法生成的解汇总并筛选，以识别非支配LEZ方案并检验其权衡关系；（v）针对土耳其科尼亚开展基于数据的案例研究，利用当地环境、人口、成本和空间输入检验所开发模型的适用性。

本文其余部分组织如下。第2节回顾相关文献。第3节描述LEZ选址问题。第4节给出数学模型。第5节介绍多目标求解方法。第6节报告计算实验、非支配解分析、权衡分析和敏感性分析。第7节呈现基于数据的案例研究。第8节总结全文并概述未来研究方向。

**章节概要**

**文献综述**

文献分为三个相关的研究脉络。第一个脉络考察已实施LEZ政策的环境、健康、出行和社会影响。第二个脉络聚焦于LEZ规划和运营中使用的优化和决策支持方法。第三个脉络考虑多目标覆盖和选址模型，这些模型为候选区域选择提供了方法论基础。本综述不逐一列出研究，而是重点强调各脉络所确立的结论、其研究

**LEZ选址问题描述**

LEZ政策根据排放标准限制选定车辆类别在指定城市区域的通行权。由于此类政策很少适用于整个城市，地方政府必须决定选择哪些区域进行实施。该决策涉及环境、经济和人口相关考量。本研究将该问题建模为离散型LEZ选址问题。城市由城市子区表示，每个子区具有已知的人口和基线

**数学模型**

本节呈现了为LEZ选址问题开发的基于覆盖的多目标数学模型。该模型通过覆盖关系将城市子区与候选实施区域联系起来，并确定应选择哪些候选LEZ。在此选址过程中，环境效益并非单独考虑。该模型还考虑了预算限制、可选区域的最大数量、最低覆盖人口要求以及

**开发LEZ模型的多目标求解方法**

第3节引入的三个目标可能导致不同的LEZ配置。因此，求解程序设计为在不同偏好结构和ε水平下生成替代非支配方案。求解程序结合了字典序收益表、NWS和AUGMECON2。所得解经汇总并过滤重复项和帕累托支配关系，如**图2**所示。

选择这两种方法是因为它们从不同的角度搜索目标空间。

**计算实验**

计算实验基于合成生成的LEZ选址算例。每个算例由城市子区、候选LEZ、人口值、基线暴露水平、实施成本、覆盖关系、削减系数、不兼容对和重叠信息组成。计算实验针对拥有100、200和300个城市子区的算例进行。选择这些规模是为了代表逐步更大的规划问题并检验如何

**基于数据的案例研究**

所开发的模型被应用于土耳其科尼亚的核心城区。研究区域面积约15.97平方公里，包括历史市中心及其主要进出通道。商业活动、住宅区、旅游相关出行和道路交通集中在阿拉丁山、巴扎区和梅夫拉纳博物馆周围。这些活动之间的密切空间关系使该区域适合考察暴露度降低与

**结论**

本文考察了在政策部署之前战略性地选择低排放区实施区域的问题。该问题被表述为一个多目标混合整数规划模型，旨在最小化人口加权的残余暴露度和总实施成本，并最大化覆盖人口。数学模型将二值覆盖扩展为多层次结构，并包含候选区域特有的削减效应、预算和基数限制、最低人口

**作者贡献声明**

?eyma Mavzero?lu：概念构思、方法论、软件、形式分析、数据管理、可视化、撰写——初稿。Turan Paksoy：监督、概念构思、验证、撰写——审阅与编辑。Ahmet Peker：监督、验证、撰写——审阅与编辑。

**利益冲突声明**

作者声明不存在任何已知可能影响本文所报告工作的竞争性财务利益或个人关系。

**资助**

本研究未获得公共、商业或非营利机构资助方的任何专项资助。

**生成式AI及AI辅助技术在写作过程中的声明**

在准备本工作期间，作者使用了OpenAI的ChatGPT来提高语言的清晰度、可读性和论文呈现方式。作者根据需要对输出进行了审阅和编辑，并对已发表文章的内容承担全部责任。

**数据可用性**

数据应请求提供。

**未引用参考文献**

Delgado-Lindeman等，2025年，OpenStreetMap贡献者，QGIS开发团队

**CRediT作者贡献声明**

?eyma Mavzero?lu：撰写——初稿、可视化、软件、方法论、形式分析、数据管理、概念构思。Turan Paksoy：撰写——审阅与编辑、验证、监督、概念构思。Ahmet Peker：撰写——审阅与编辑、验证、监督。

**利益冲突声明**

作者声明不存在任何已知可能影响本文所报告工作的竞争性财务利益或个人关系。

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