汪光焘

国际欧亚科学院中国科学中心副主席

原建设部部长

第十一届全国人大环资委主任委员

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引言

研究城市交通需要与时俱进，在遵循交通系统自身发展规律的基础上，改变传统由交通设施和工具，或者由客运、货运组织着手的研究方法；运用多学科的思维和系统论的方法，从服务人的需求和组织城市运行的角度来研究城市交通，即要以服务功能和运行效率为主线来研究城市交通。其研究对象是城市交通网络的构建和运行。城市和城市交通的发展离不开科技进步和信息化的推动。 城市交通与信息化的研究，不能仅停留在智能交通，深远地讲，要从城市交通需求管理、交通量预测及分配、交通秩序管理等方面综合研究城市交通网络 的构建和运行，研究如何利用改善城市交通运行状况，从而提高城市运行效益，实现可持续发展。

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城市交通研究技术路径回顾

一般性回顾

城市交通研究经历了若干阶段。一般认为，城市交通研究从道路上出现汽车之后的防车祸措施研究开始。随着交通量增加与交通问题加剧，先后出现了适应汽车运行的定性道路网规划和交通流运行规律的理论研究，随后提出了基于居民出行调查的定量交通规划。20世纪50年代，交通工程学的兴起推动了高速公路的发展，也推进了交通工程建设和交通行为管理的产生。20世纪70年代，由于认识到交通设施建设不可能满足交通需求的增长，学者们开始考虑交通与外部环境之间的有机联系，又着重提出交通需求管理、以静制动、智能计价系统等措施。自此，人们更加注重用经济政策、法律等来调控交通需求，提出既要重视工程又要重视政策法律。

如今，中国城市资源环境问题突出，必须深入认知自然规律，转变城市发展模式和思维方式。同时随着技术进步与智能交通的长足发展，改进技术方法和提出与之相适应的对策和措施成为可能。

思维方式回顾——交通需求管理理

论与实践

增加交通设施供给和实施交通需求管理是改善城市交通运行效益的两个基本方面。受到交通设施不能无限制增长的制约，20世纪70年代，各国兴起了交通需求管理研究和实践，研究新的交通供给方式、价格的经济策略、行政管制措施等，统筹考虑综合的、让多数公众理解的交通需求管理方案。从某种角度讲，交通需求管理不只是技术问题，更是社会工程，需要注重社会公正、公平以及政府财政的承受能力。

中国已进入从增加设施供给为主，向更加重视交通需求管理和制定城市交通政策引导城市发展转变。立足以适应公众就业和生活需求为基本要求，坚持以公共交通优先发展和绿色出行、推进客货发展集约运输和减少污染排放为基本目标，政府以经济手段、法律制度、行政政策和必要行政措施，社会以信息公开和信息服务，企业以诚信提供优质服务和公共产品的方法，调控出行者行为，调节交通流的时空分布，保障城市高效、安全、低耗运行。

技术方法回顾——交通流理论和交

通模型

交通流理论是运用物理与数学的定律来描述交通特性的学问。历经百年，城市交通研究由最初的定性分析向定量与定性相结合的方向发展。系统、严谨的交通模型的重要性日益凸显，模型应用日趋广泛，与之相关的道路交通流理论、网络交通流理论和交通控制理论与技术方法体系已经形成。

30多年前，交通工程学和交通需求模型引入中国，并迅速应用到交通规划和建设中。例如，20世纪80年代，为解决中国机动化交通迅猛发展带来的交通拥堵问题，中国城市规划设计研究院在天津市首次根据综合交通调查数据，运用交通数据分析模型，试做了中国第一个城市交通规划；上海市根据居民出行调查数据，建立交通方式划分、交通分布和分配等交通规划与交通预测模型；深圳市根据交叉口通行能力模型，首先应用改善交叉口设计、提高交叉口通行能力的技术；北京市在前三门区域运用交通信号设计理论进行线控信号研究，以改善交通信号设置，后续又引进面控信号系统；同时，公安部交通管理局研发适应中国机非混合交通特点的自适应信号控制系统，由同济大学道路与交通工程研究所研究信号周期、绿信比、绿时差优化模型、信号相位自适应选优等模型与算法，研发自适应信号控制软件，于20世纪90年代初，在南京市建成运行中国第一个自适应信号控制系统。随着智能交通系统的发展，交通流理论被赋予新的内涵和任务。由于交通信息化服务的介入，例如数据采集、传输和计算技术水平提高、地理信息系统推广建设、信息动态服务逐渐普及等，现代交通流理论将会取得长足进步，对实际问题的处置将发生新的变革，需要对交通模型进行创新研究。

小结

总体而言，城市交通研究呈现以下趋势：

1）研究视野由点、线、面到系统性发展，由研究局部交通问题向寻求整体交通解决方案发展，由主要研究交通设施供给向寻求供需平衡发展；

2）研究内容由最初的注重现状或近期交通问题向近远期结合发展，逐渐关注对未来交通的预测并寻求近远期结合、可持续的交通解决方案；

3）研究目标由交通系统内部(如效率、安全等目标)扩展至交通系统外部(如环境和能源目标)；

4）研究方法由最初的定性分析向定量与定性相结合的方向发展，广泛采用严谨而系统的交通模型来模拟和预测交通系统运行，为交通系统优化和交通决策提供依据。此外，交通模型已经开始发挥越来越重要的作用，但是其实用性和精度仍有待提高。与此同时，随着信息化技术不断进步、互联网和移动互联网的快速普及，交通大数据技术快速发展，采用创新的可视化方式首次实现全程、动态、即时、直观地展现交通运行状态，为城市交通学理论和技术的突破提出了新的要求。

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城市交通网络与信息化发展

社会学家总是以居民的行为和社群关系作为城市定义的基础；地理学家拉采尔(F.Ratzel)认为城市是指地处交通方便、覆盖一定面积的人群和房屋的密集结合体；思想家亚里士多德认为人们来到城市是为了生活，他们定居在那里是为了生活得更好。因此，城市交通的本质是服务人的需求(包括就业需求和生活需求，不能仅理解为出行需求)，组织城市的可持续运行，特别是要应对信息化发展和适应后工业化时代。

城市交通网络构建和运行的概念

什么是城市交通网络的构建和运行

城市交通学研究范围重点包括：

1）城市内部交通研究的重点，是地面道路交通、快速路、公共交通、停车、物(货)流、交通秩序管理6个系统及其相互协调。

2）城市对外交通研究重点，是公路、铁路、航空、内河航运、海运、管道运输等交通运输系统与城市内部交通的衔接，即场站、交通枢纽等。

3）城际交通系统研究重点，是适应城镇密集地区中心城市与周边地区紧密联系的都市圈交通。都市圈交通超越行政边界，要注重中心城市与周边中小城镇之间的衔接，其特点是以同城化的通勤交通为主。

上述重点相互关联，体现了城市交通的整体性、综合性，统称为城市交通网络。它由地面道路交通、快速路、公共交通、停车、物(货)流、交通秩序管理六大系统融合构成，并强化组织自行车、行人的衔接，处理好城市交通和对外交通枢纽及场站的衔接，以及中心城市与都市圈范围内城镇和集中居住区域的衔接。这一网络的构建和运行是城市运行的最基础要素。

为什么要作为城市交通学研究对象

城市交通包含难以计数的要素，是由人们自行选择，按照当地一般规律动态运行的有机整体。既要考虑土地等自然要素，又要研究人为的已经提供的社会环境；既要研究现实状况，又要战略思考城市发展和有机更新。不仅需要关注系统内要素之间的关系，也要关注不同系统要素间的互相配合。城市交通网络的构建和运行以“网络”和“节点”为研究对象更加接近现实。而且信息化、云计算、大数据时代对交通模型和交通网络理论的研究会更有价值。

因此，城市交通学研究对象是城市交通网络的构建和运行。强调网络的整体性，即整体大于部分之和；明确城市交通网络中各子系统服务功能，探讨各子系统的协调，使城市交通网络发挥各系统自身功能和系统间的融合，以及各系统要素在相关系统中的作用；区分老城区和新城区的不同区域的运行组织模式，维持城市运转，提高其运行效益。

信息化发展背景下城市交通网络构

建和运行的新机遇

研究城市交通问题要继承，更应创新。信息化发展背景下，既要研究信息化发展与城市交通系统的相互作用，也要研究如何适应信息化发展来组织城市交通网络的构建和高效运行，最终达到促进城市交通学发展的目的。

互联网和移动互联网的发展

文献显示，中国网民数量达到6.68亿人，其中以手机用户为主体的移动互联网用户5.94亿人，占网民总量的88.9%。基于互联网平台开发的交通运输服务已快速渗透至客运、货运、铁路、停车、维修、公共交通、出租汽车、航空等各个交通行业。根据当前主要的智能手机应用软件平台统计数据，与交通相关的热门手机应用约60余款，累计下载量超过50亿人次(见下图)。移动互联网已经是交通信息的重要来源。

2015年中国移动端手机应用下载量统计

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城市交通网络构建

与城市交通需求管理政策

城市交通网络构建和运行的效益是城市可持续发展的关键。城市交通需求管理是制定城市交通政策的基础，城市交通政策将指导城市交通网络的构建和运行。因此，科学的运用和发展需求管理理念和措施是指导城市交通网络构建和运行的重要课题。

城市交通需求管理思维是城市交通

网络构建和运行的重点

城市交通需求管理思维是由中国城镇化发展阶段所决定的。《2012中国新型城市化报告》指出，中国城镇化率突破50%。这意味着中国城镇人口首次超过农村人口，越来越多的农村居民涌入城市。受到城市空间范围的限制和资源条件的制约，未来的城市必将趋向集约、低碳和可持续的发展模式，这就决定了无限制的增加交通基础设施建设、满足出行需求的发展模式必将被交通需求管理思维所取代。同时，信息化和科技发展为交通需求管理理念的应用提供了重要手段，是未来交通需求管理应用的必然趋势。

城市交通政策的科学决策应当依据

数据采集和分析

城市交通政策指导、约束和协调城市交通活动，由政府部门基于城市交通战略思维和规划的框架制定，依据城市经济和社会发展状况、资源环境约束情况以及城市交通发展趋势确定，注重实施的可操作性和对解决现实问题的指导作用，直接影响城市交通网络的总体运行状况。

城市交通政策的科学决策应当立足现有情况(人口流动状况、城市群布局、城市规模等)，基于数据采集和分析人的真实、动态需求，跟踪需求的动态变化规律，才能制定符合实情、又有时效的城市交通政策。政府决策既要分析系统内部数据的相关关系，又要综合分析相关系统数据，才能制定出让公众接受、社会公认的城市交通政策，才能有效实现交通需求管理的目标。

城市交通需求管理更加突出数据分

析和运用

城市发展和有机更新决定城市交通网络的构建和运行是动态的，构建与运行之间是互动、互补的。通过对信息化数据的深入分析，可以从不同视角精确把握交通需求特征，从而为实施有针对性的交通需求管理政策提供依据，交通需求管理政策实施效果评价及优化也依赖于信息化数据。

城市交通需求管理的内容既包括法律制度和行政措施，也包括工程建设方案和实施方案，还应考虑未来可能会拓展至创新型商业模式。信息化为交通需求管理研究提供条件，也体现交通需求管理对研究城市交通问题的重要性。交通信息化使人们对复杂和多方式城市交通网络获得更为及时(或者实时)和详细的运行状态，从而帮助人们选择合适的出行时间，优化出行方式，采用合理的路径，甚至取消出行(例如以网购方式代替购物出行)。因此，交通信息化已成为城市交通网络构建和运行不可或缺的组成部分；对信息化数据的分析和运用，是交通需求管理的重要方向，也是城市交通学的内涵要求。

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基于大数据的城市交通模型技术创新

交通理论和模型是交通系统研究的基础，交通理论与技术的革新与很多领域的发展状况密切相关。建立适应中国国情的城市交通模型，要适应信息化技术发展，迎合互联网时代发展趋势，按照交通需求管理的目标，制定城市交通政策并开发运用数学模型来研究城市交通网络的构建和运行。

交通模型技术现状问题

20世纪中叶以来，建模方法日趋多元化，建模对象更加系统化，同时建模领域涵盖范围不断拓展。随着交通模型的理论研究不断深入，基于不同的理论和方法(例如概率论、矩阵论、控制论、人工智能理论等)产生了许多数学模型及其变种。但是，这些数学模型大多存在以下共同问题。

1）模型中的一些假设与实际差距较大，造成这些模型犹如空中楼阁。以“同质性”假设为例，现有的数学模型，尤其是中观、宏观层面的模型，常常以具有相同理性、相同属性以及相同需求等的个体为假设前提对交通问题进行建模。显然，这样的数学模型无法体现真实世界中人们需求的多样性。

2）现有模型存在盲人摸象、以偏概全的问题。

由于传统数据采集技术和手段的局限性，基于抽样数据的建模方法占据主流地位，存在由局部推断全貌的弊端。由于抽样的随机性产生的误差是现有大多数数学模型的共同隐患，而趋于全体的大数据为我们了解全貌提供机遇。

3）现有模型主要着眼于对车流或人流的建模，对需求的分析和模拟不足。无论是基于微观的个体行为特征，还是基于宏观的物理波动理论，大多数数学模型都仅限于对车流与人流的模拟。但城市交通本质是建立在城市居民生活(出行)需求基础之上，缺乏需求分析及建模将给揭示城市交通的本质带来困难。

4）许多模型存在马后炮现象，缺少对未来趋势的预估判断。很多现有模型均是建立在已知事实的基础上，滞后于事物发展。建立在趋势统计基础上的宏观模型，无法捕捉小概率异常事件，而微观层面的预测往往基于昨日重现的思想，对模型样本依赖性很强。

大数据时代为交通模型技术创新提

供新契机

大数据技术改变了人们对于数据获取、分析和应用的理解与认识。大数据时代交通科技发展体现五个趋势。

1）量变到质变的研究基础。传统研究方法局限于对有限的样本进行分析与统计，大数据提供了海量数据样本，多元数据的融合使个体信息的数量和精度得到提升，为交通领域个体行为的深入研究奠定了基础。非集计方法的研究得到快速发展，微观层面交通预测的方法和手段越来越丰富。

2）持续动态的观察视角。传统方法受数据采集方式约束，以静态数据分析为主要手段，而大数据技术着眼于一段时间或全部时间内的动态发展数据，着眼于动态数据之间的联系与发展规律，为解释交通现象、城市活动的特性及其演化机理提供了重要的观察手段与研究保障。

3）由结果到规律的思维方式转变。传统模型研究需要妥善地建立数据模型，通过条件推导结果，大数据技术善于由结果推断模型，通过大量的事实总结规律，形成知识，为交通研究提供新的思维方式。例如文献针对传统重力模型的局限性，依托大量观测数据建立的无参数辐射模型提高了交通分布与迁移行为的预测精度，成为交 通模型研究的重要理论创新。

4）大数据为重新认识和重构需求提供条件。一方面，可以通过社交网络了解人与人之间的互动，也可以通过网络舆情了解需求的动态变化，还可以通过网络舆论引导和优化需求(例如通过网络舆论引导居民错峰出行等)。另一方面，随着信息化的快速发展，居民出行方式及行为在悄然改变。居民可以在足不出户的情况下购物、点餐等。这种需求者自身不出行的出行量，是传统模型无法捕捉到的。而在大数据的支持下，可以透过实时、动态的需求变化预测未来出行，进而主动预防拥堵。

5）大数据带来的影子世界。信息化高度发达的未来，人们的日常行为都将以数据的形式被保存，城市生活的点点滴滴都将被记录，构成各种情况下的全息影像，即由人们在社交网络媒体发布信息及数据不断积累构成的影子世界。在云计算等超级计算技术的支持下，这些数据影子可以组成另一个虚拟的世界，从这个影子世界可以看到特定行动带来的结果，可以得到决策上的支持，而随时随地产生的数据又会使这个虚拟世界不断更新。总而言之，大数据时代为交通领域的研究提供新的契机，带动多方面新的发展，为对微观个体行为、出行需求特征与演变规律和传统交通模型等多方面的重新认识乃至重构提供重要的技术支撑。

交通模型技术创新的关注点

信息化、“互联网+”对个体交通需求的影响。

信息化、“互联网+”对城市交通供给和需求带来的影响非常深远，而不局限于一种获取信息手段。它深刻改变了人的思维模式，使得人们更加强调即时性、开放性、利他性和体验性等，在一定程度上提高了人们对交通信息的需求和交通方式的要求；同时也改变了人的生产生活方式，培养了人们全新的就餐、购物、出行习惯等；更进一步引发人们时间分配的变化，产生新的需求。因此，把“互联网+”看成一种重新组织生产和生活的方式，可能会加速人类社会从工业社会迈入信息社会。

创新基于活动分析的交通模型技术。

交通模型是连接城市活动与交通网络的分析手段。相比于国外，中国城市的人口发展、就业动向、空间布局以及经济社会发展均具有一定的特殊性，不能完全照搬国际成功案例，需要进行本土化处理；同时，适应大数据时代的发展规律，需要着重分析交通网络、交通需求和城市活动之间的相互作用关系(促进、制约)。

基于个体活动的需求分析是交通模型的发展方向，网络均衡是交通模型的核心。手机信令、公交IC卡刷卡记录等大数据和来自商业网站的开放数据将促进新数据环境的形成，这将推动交通模型由出行模型向活动模型发展。基于活动的交通模型侧重刻画个人的选择决策过程，进而更深层次分析城市活动机理及交通网络状态，为城市交通研究提供量化支持。

创新支持城市交通网络智能化管理的模型技术。

城市交通基础设施网络相对固定，应对复杂环境下的多样化需求是其最大挑战。因此，需要着重研究人在社会环境、城市交通网络双重作用下的行为(需求)，以及研究城市交通网络在人和社会环境双重变化的需求约束下如何服务(构建和运行)。

大数据带来的全样本(是否为全样本存在争议，但是可以获取更多要素的、要素间的、多时空下的数据则毫无疑问)可以在一定程度上解决样本量不足带来的问题；同时，大数据带来的从寻求因果关系到关联关系、由标准化模式向自组织学习的思维方式转变，使得发现错综复杂事物间的关系变成可能，从而可以研究开放、复杂环境下交通网络各要素间的关系，改善原有封闭式模型带来的弊端，更多地从多角度、多层次认识交通规律，提高城市交通网络的构建和运行效益。

智能交通技术通过信息交流与互动，使交通网络和出行活动更为精明，通过交通大数据环境，为交通研究提供新的观测手段与研究基础，同时促进交通系统各要素的联系与衔接，使城市交通呈现开放性、自适应性、自组织性、动态性的复杂系统特征，推动交通理论研究向系统化、网络化方向发展。总之，以信息技术为手段，促进城市交通网络不同对象的联系与协同，使整个交通系统更加优化，使人的需求更好地得到满足，使交通系统更加安全、环保、可持续是中国城市交通的发展方向与目标。

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小结

从城市交通学研究目标和对象来讲，服务于人的需求，组织城市可持续运行，应当体现社会公平和可持续发展，保护和改善生态和人居环境。研究城市交通网络的构建和运行是提高城市运行效益的关键，未来城市交通需求管理应当更加注重指导城市交通网络的构建和运行，建立适应中国国情的城市交通模型。

大数据时代为城市交通学的发展提供机遇，应用信息技术改善城市交通是当前的重要课题。

本文刊载于《城市交通》2016年第1期，获取更多文章请点击“阅读原文”。

201611期

编辑：耿雪

审核：张宇

排版：段竞泽