为移动性规划完成技术准备

    “我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾” ；“形成节约资源和保护环境的空间格局、产业结构、生产方式、生活方式，还自然以宁静、和谐、美丽”。国家政治战略的调整需要引发我们深入思考：城市交通仅仅围绕交通流和交通量来制定对策方案吗？在城市交通规划中，如何考虑居民的生活质量，以及对空间结构所发挥的组织作用？

在新的发展阶段，城市交通面临了新任务：在资源和环境约束下，用尽可能少的交通保障居民获得公共服务的权益和使用设施的能力。这既是我国发展的需求，也是国际共同的趋势。欧盟的可持续移动性规划就是这方面变革的一个范本。

传统的交通分析模型建立在小样本的交通调查（一般为城市居民的2-5%）、意愿调查（一般样本数为数百至1-2万左右）所采集的数据基础之上。作为城市交通流动平均值的表征，基于OD的模型初步能够适应交通设施布局规划、公交系统规划；而交通行为模型则能够概略回答不同类型个体对交通政策的响应，为相关决策提供一定的支持。但是面对移动性规划，需要研究居民空间活动与城市建成环境相互作用，研究城市空间联系结构演化规律，现有的交通分析模型显得力不从心。究其原因，主要在于传统模型对于累积效应与经常性行为间关系表述能力的欠缺。

面对未来的发展，城市交通分析技术必须解决如下问题：

①   表征城市建成环境累积效应作用下的居民惯常性空间活动模式；

②   能够评价不同空间分区、不同类型居民使用城市空间的能力；

③   能够通过不同空间分区、不同类型居民的空间活动模式差异，来发现其后隐藏的规律线索；

④  能够有效地利用移动通信、公交IC卡、车辆牌照等连续追踪观测数据资源，并将其转化为“决策能力”。

为此，需要将人文地理中的活动空间技术概念加以适当领域专门化，用于交通规划。其新技术包括如下要点：

核心技术概念：活动空间是对居民空间活动模式的一种整体描述，其集计结果既反反映了居民群体对建成环境响应的结果，也说明了居民生活质量、社会参与程度，以及城市空间利用情况。

所关注的个体活动空间特征：范围、集聚区域、空间活跃度和活动强度。

对空间分区进行集计所关注的特征：群体类型划分与群体结构、活动的空间集聚区域与强度。

针对可持续移动性规划的应用方式：现状评估——包括居民生活质量、社会参与度等；问题诊断——基于大数据的归因分析，识别影响因素；未来预测——基于归因分析和横向比较，对未来趋势和结构的预测。

移动通信数据、公交IC卡数据、车辆牌照数据等具有连续追踪的检测特点，从不同角度为研究居民活动空间提供了重要的信息。

同时，这类数据的技术处理方式也与传统调查数据有极大的不同。对高维观测数据的压缩、对个体空间活动采用兴趣值和兴趣点来构建多维子空间属性、通过流形和子空间分析探索高维稀疏信息背后的本征结构、基于关联进行归因分析等，正在逐步形成基于大数据实现居民活动空间分析的新方法体系。这必将为支持可持续移动性规划提供新的技术支持。