TOD模式下智慧交通运输体系研究

金宇 黄俊松 邢大伟

摘要 在交通强国建设背景下，建设以公共交通为主导的城市交通系统，是实现城市可持续发展的重要方式。文章从城市交通系统存在的问题出发，基于新一代信息技术在TOD的应用，对涵盖智慧公共交通、智慧枢纽的智慧交通运输体系进行了探索性设计，以实现公交线网优化、客流预测和运力智能调节等，促进TOD空间结构优化和信息技术深度融合。在此基础上，探讨了结合自动驾驶和MaaS技术的TOD智慧出行体系。

关键词 TOD;公共交通;智慧枢纽;自动驾驶;MaaS

中图分类号 F299.23 文献标识码 A 文章编号 2096-8949（2022）03-0013-03

0 引言

TOD（Transit Oriented Development）模式是“以公共交通为导向的发展模式”[1]。TOD作为可持续发展的城市开发模式，旨在提倡在公共交通枢纽周边进行混合功能及高密度开发，通过城市公共交通与土地协同发展的模式促进城市形态与空间的形成。

2019年9月份，中共中央、国务院印发《交通强国建设纲要》，提出到2035年，实现都市区1小时通勤、城市群2小时通达、全国主要城市3小时覆盖。推进TOD模式是实现交通强国2035远景目标的要点之一，是促进城市交通结构合理发展、提高土地利用效率的有效途径。当前，对TOD模式的研究主要在站点辐射范围内土地空间开发、交通组织、慢行交通系统设计等方面[2-3]，而结合大数据、人工智能等新技术应用，对TOD模式下的城市智慧交通运输体系研究甚少，难以指导智慧交通运输信息化规划和建设。

该文以问题为导向，从TOD模式下的城市交通结构优化出发，基于新一代信息技术，对TOD模式下的城市智慧交通运输体系进行探索性设计，以求横向上推动城市土地规划和交通规划重构，纵向上打破交通系统壁垒，使各交通方式融为一体，提升城市整体交通系统的承载力。

1 TOD概念

TOD模式是指以公共交通为导向的开发模式，是以公交、地铁、轻轨等公共交通站点为中心，步行可达的距离为半径，形成紧凑、多功能、宜居的城市街区或生活区，引导居民使用公共交通，从而促进公共交通与土地利用协调发展，减轻环境污染，缓解交通拥堵。

TOD具有以下作用：

（1）调整人口分布、活动密度、出行分布，通过城市多中心建设提升区域经济发展潜力。

（2）优化交通网络结构，形成集成的和可达性高的公共交通体系，提升公共交通吸引力。

（3）实现交通系统与用地的一体化和深度结合，通过公共交通站点集约建设，满足居民生活需求，提升居民出行的便捷性，促进职住平衡。

（4）减少交通拥堵，降低环境污染，优化出行能源结构，提升出行安全性。

2 TOD模式下智慧交通運输体系设计

当前，城市智能交通系统是将交通系统的不同要素（公交/轨道、道路设施/运载工具、动态交通/静态交通等）分开研究，天然割裂了各子系统之间及不同交通要素之间的联动关系。而在智慧交通背景下的城市智能交通要更多地从各子系统的协调联动、统一决策等角度考虑，来实现城市智能交通系统的一体化规划、设计和建设。

TOD模式下可实现城市交通系统与土地利用的一体化规划和建设，在常规公交、轨道交通沿线规划的控制用地范围内，以空间连接为基础，通过人工智能、大数据、云平台，以及移动支付互联网等新技术应用，布设智慧公共交通、智慧枢纽、智慧社区等模块，将交通和沿线用地形成一个虚拟的运营整体，通过大数据分析和精准引导实现公交线网优化、客流预测和运力智能调节，构建数据驱动、精准管控、智能出行等为特征的城市智慧交通运输体系，以信息化手段实现交通对城市发展的带动作用。

2.1 智慧公共交通

TOD模式下城市公共交通系统特征为：以大运量轨道交通为骨干、中低运量公共交通为辅助、个性化机动车交通为补充，构建和谐、绿色的区域交通出行体系。基于新一代信息技术应用，建设覆盖全面的交通信息监测体系，建立公共交通大数据平台和智能公共交通系统，实现TOD内车流、客流、物流和信息流的汇聚共享，并基于数据融合分析和预测，实现公共交通智能化发展和一体化融合。

2.1.1 公共交通大数据平台

通过汇聚公共交通大数据（行业基础数据、实时路况数据、车辆运行数据、设施运维数据、应急救援数据等），构建公共交通大数据平台，对公共交通海量数据进行统一管理、智能分析，挖掘数据价值，为城市管理和决策提供全面、详实的数据保障。同时共享交警、公路、民航、铁路、旅游、气象等与公众出行密切相关的信息资源，实现数据跨区域、跨行业、跨部门交换、共享，实现对公共交通态势全面精准感知、全景可视化展示。

2.1.2 智能公共交通系统

在TOD社区内统筹建设智能场站、智能车辆，实现基础设施智能化，同时，建立融合轨道、公交等多种公共交通方式的线网优化、运行调度、运行监管、运维管养、出行服务、决策支持等系统平台，实现线网布局合理化、运营调度高效化、运行监管可视化、信息服务便捷化、管理决策科学化。以公共交通线网空间优化为例，现有的公共交通网络大多基于城市规划区域、OD客流推断进行给定，由于数据质量、交通调查数据的时效性等因素的综合影响，线网规划与实际的服务需求差异较大。在交通数字化转型背景下，需要对包括轨道、常规公交和慢行系统在内的交通设施进行优化布置、合理整合。通过整合区域公共交通数据资源，基于站点间的实际客流OD数据、居民活动轨迹数据、手机信令数据等进行客流识别及精准客流OD分析和预测，并综合考虑城市功能聚集情况、现有公交服务水平等因素，对公共交通的容量、需求、状态进行研判，实现公共交通线网优化和运力调度优化，匹配交通供给与实际交通需求。

2.2 智慧交通枢纽

城市综合交通枢纽是集轨道交通、公交、出租车、自驾车、自行车、慢行交通等多种交通方式于一体的立体换乘中心。在TOD开发模式下，交通枢纽客流聚集效应明显，客流来源多样，枢纽换乘关系复杂，枢纽各种交通运营管理主体相对独立，如何衔接不同交通运输方式，提高换乘效率至关重要。同时，TOD社区集工作、商业、文化、教育、居住等于一体，周边区域车流、人流聚增，需要缓解枢纽区域道路交通压力。

TOD模式下智慧交通枢纽建设主要从全面信息感知、交通协同调度、公众信息服务、智慧停车服务、应急管理等入手，多维度收集车流、客流、物流及业务数据等，并将信息技术与交通枢纽需求深度融合，通过数据分析预测，实现交通枢纽的统筹控制。TOD模式下的城市智慧交通枢纽业务框架如图1所示。

2.2.1 全面信息感知

在交通枢纽内全面布置视频、RFID、温度传感器等感知终端，并汇聚公交、出租车、轨道等多种运输方式运行数据，全面感知TOD城市综合交通枢纽的运行态势。包括对枢纽内的客流量、客流密度、拥堵程度的实时监测;对枢纽内车辆的实时监控，自动识别违法运营车辆，为规范场点运营管理秩序提供支撑;对安全隐患进行识别、预警以及突发事件的自动检测、报警，为枢纽应急管理提供支撑。

2.2.2 交通协同调度

基于交通枢纽信息感知数据，对枢纽客流进行及时、准确的分析和预测，总结客流变化规律，合理组织换乘路线，并对公交、轨道交通、出租等运行状态数据建立指标化模型，为各运输方式运力调配提供决策依据。

2.2.3 公众出行服务

建立统一的枢纽公众信息服务平台，通过LED显示屏、广播、静态引导标识、手机、电脑等方式向出行者提供枢纽及TOD社区内的功能分区信息、轨道/公交到达信息、换乘路径信息、出租车运力信息、突发事件信息、道路交通状态信息、停车场信息、商业服务设施信息、天气、医疗、消防等信息，以提高交通枢纽的运行效率。

2.2.4 智慧停车服务

建立枢纽停车诱导系统实现停车场数据采集和联网，并通过场外LED屏进行停车场内情况发布;基于空闲车位视频监控和停车场三维空间构建，结合蓝牙、Wi-Fi和RFID技术，合理规划行进路线，实现车辆精确定位导航;通过三维空间定位，指引车主寻找车位，提供代客全自动停、取车服务。

2.2.5 应急管理

TOD城市综合交通枢纽作为人流聚集区域，突发事件的响应能力尤为重要。通过建立应急指挥系统，实现枢纽突发事件的实时监测和预警和风险识别，并实现枢纽应急事件的统一通信和信息发布，协同各部门处置突发事件，实现突发事件客流快速疏散，提升枢纽运行效率和安全水平。

3 未来TOD下智慧出行模式探索

近几年，自动驾驶与MaaS（Mobility as a Service）等新技术、新模式陆续出现，给城市交通出行模式带来了很大挑战，自动驾驶等新技术影响下的TOD空间规划和城市智慧出行生态演变值得关注。

3.1 自动驾驶对TOD的影响

TOD是使公共交通的使用最大化的一种非汽车化的规划设计方式，可以实现各个城市组团紧凑开发的有机协调。而随着自动驾驶汽车等新技术的应用，交通出行更加便利，集中化的TOD模式似乎不再必要。其一，基于自动泊车，城市停车空间需求大大降低;其二，自动驾驶环境下汽车车距更小，车速更高，在车路协同技术支持下车辆可无需等待红灯。因此，未来更少的道路空间可以满足更多的出行需求。

然而，从交通经济性、出行便利性等角度考虑，随着自动驾驶技术等新技术逐步成熟，以轨道公交站点为核心的TOD模式也很难被完全取代，而利用自动驾驶技术，可以构建点到点的出行模式，强化TOD的交通接驳效率。

在TOD模式中，在TOD半径400～800 m范围内强调步行，而从400～800 m到2～3 km的次级区域内则需要公交、自行车等交通方式的接驳。在自动驾驶环境下，基于自动驾驶汽车按需统一调度，可以实现TOD与难以步行到达的外围区域的中短距离出行，作为轨道公交等大运量、长距离公共交通的补充。美国国家城市交通官員协会认为自动驾驶等交通方式将会成为轨道交通系统的弹性补充，通过自动驾驶车辆实现与轨道站点的接驳，可以促使人口相对分散地区公共交通的吸引力，促使城市布局更加紧密[4]。

3.2 TOD与MaaS的协同

传统的TOD模式更强调各交通方式在空间上的高度衔接，在信息化方面轨道交通、公交、共享单车等交通方式相对独立，缺少全域数据库，难以形成不同时空环境下出行者的完整出行链，从而实现出行数据深度挖掘和关联分析，提高TOD交通运行效率。MaaS（出行即服务）是在将多元交通工具整合到统一的服务平台的基础上，基于数据共享，运用大数据技术进行资源配置优化、决策，建立无缝衔接的、以出行者为核心的交通系统，并使用移动支付的新方法，来提供符合出行者需求的更为灵活，高效、经济的出行服务[5]，更强调信息技术与交通的整合。

从交通出行的本质来看，TOD和MaaS是相互支撑的。在TOD模式下，基于MaaS平台提供的多模式的交通服务和支付渠道，可以实现不同出行者出行链的构建，并描绘出行者在TOD中的活动画像。因此，提供出行需求数据分析，可以实现各种交通方式的按需运力调度和高效衔接，降低交通服务成本，缓解交通拥堵。同时精准的交通方式衔接也可以进一步节省交通空间，为开发创造更多的便利条件。在MaaS平台中，通过TOD开发，能够从空间上优化出行者的出行链结构，降低MaaS供需匹配和供给协同调度的维度。

4 结语

TOD模式是各大城市解决城市交通与土地利用问题的重要手段。在交通行业数字化转型背景下，为实现TOD交通空间结构优化和智慧交通运输系统建设有机结合，该文将智慧交通理念引入TOD开发模式中，建设智慧公共交通系统、智慧枢纽，实现各种交通运输方式的融合发展。同时，在未来自动驾驶与MaaS的出行模式下，需要推动自动驾驶等新技术对TOD站点与次级区域的交通联系的促进，推动TOD与MaaS出行模式在空间结构和公共交通系统优化方面的相互支撑，形成智慧出行新生态。

参考文献

[1]Wann-Ming Wey，Heng Zhang，Yu-Jie Chang.Alternative Transit-Oriented Development Evaluation in Sustainable Built environment Planning[J].Habitat International，2016.

[2]刘千树.基于TOD模式下的城市土地开发利用研究[D].北京：首都经济贸易大学，2016.

[3]刘学诚.成都市一般型TOD站点区域的城市慢行空间设计研究[D].成都：西南交通大学，2020.

[4]National Association of City Transportation Officials （NACTO）.Blueprint for Autonomous Urbanism[R].2017.

[5]王健.出行即服务（MaaS）的定义及发展概述[J].运输经理世界，2018（2）：76-78.