城市交通与土地利用互动关系研究

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1、北京工业大学博士学位论文城市交通与土地利用互动关系研究姓名:罗铭申请学位级别:博士专业:交通运输规划与管理指导教师:刘小明;陈艳艳20081001摘要摘要近年来,由于经济社会的快速发展和城市现代化步伐的加快,我国的交通事业获得长足发展,土地开发利用强度日益增大,但二者也产生了很多矛盾,同时也带来了诸多新的问题,比如:在中心开发区,开发强度过大,导致出行产生过于集中;城市整体布局不合理,导致交通分布不合理;新城开发的用地模式不适合公交一方式选择不合理等等。国内外的学者就二者的矛盾进行了多方面的研究探讨,主要集中在微观、宏观以及协调性研

2、究等方面,微观方面主要有:土地利用密度与需求关系、居住与就业选址等;宏观方面主要有:城市规模、用地、布局与交通系统的关系等;协调性方面主要是灰色关联度、耦合法等评价模型以及理论层面的优化模型等。以往研究多侧重于密度、居住及就业选址等,研究因素较为单一,尚缺乏多因素共同影响下的互动关系研究,而且互动关系协调研究方面评价模型较多,优化模型较少,同时,由于国情不同,国外研究很多不适应于中国,而国内定量研究较为缺乏。针对上述不足,本文主要从以下几个方面进行了研究:首先,深入的分析了土地利用与交通系统之间的互动关系,分析了土地利用对于交通的生

3、成、出行方式以及对于交通出行时间的影响,并着重探讨了交通系统对于土地利用的关键性因素——广义可达性的涵义、模型、分类以及应用;并采用了大量实例对上述关系进行了定量化的描述。其次,基于互动关系分析的结论,为完善已有需求预测方法不能充分考虑土地混合等因素对需求预测影响的不足,以神经网络预测方法,建立了多因素影响下的交通生成预测模型和出行方式预测模型,并以北京市朝阳区为例,借助交通规划软件TRANSCAD,进行了朝阳区2020年的交通需求预测;然后,以需求预测的结果为基础,探讨了土地利用与交通复合系统的协调概念,评价及优化模型方法,利用数

4、据包络分析方法,建立了评价优化一体化模型,并以朝阳区为例,计算了朝阳区1994年、2005年以及2020年的协调度,提出了可以优化改进的建议;最后,根据协调度模型提出的优化方案,结合土地利用与交通系统互动关系北京工业大学工学博士学位论文的分析,提出了解决复合系统不协调的调控手段及其建议,主要从交通设施建设,交通组织管理,交通引导土地利用以及时间混合用地模式等。实现了反馈循环过程。本文取得的主要成果有:定量化的互动关系分析;广义可达性的提出及模型建立;土地利用与交通系统共同影响下的交通生成和出行方式预测模型;土地利用与交通复合系统协调

5、度评价及优化模型;调控手段建议,混合时间用地模式以及以上模型在北京市朝阳区的应用和成果。关键词:土地利用.交通复合系统互动关系协调度广义可达性神经网络需求预测模型数据包络分析AbstractTranfficdemandisaproductofland—use,andtheorientationofthetransportationsystemultimatelyimpactsland—use.Thetwosystemsinteractandrestrictoneanother.Theyhavealotofcontradictions

6、,butalsobroughtaboutmanynewproblems.Forexample:intensityoflanddevelopmentistoolarge—tripgenerationistooconcentrated;urbanlayoutisunreasonable-trafficdistributingisunreasonable;land—usemodeisnotfitwithtransit—modesplitisunreasonable.Theresearchinoverseaandinhomeisin3fie

7、lds:microcosmic,macroscopicalandcoordinatialfields.Inmicrocosm:therelationoftheintensityofland—useandthetrafficdemand;thesitechoiceofresidentandwork.Inmaroscale:therelationofurbanscale,land—use,layoutandtransportsystem.Incoordinate:someevaluationmodelsandtheoptimizatio

8、nalmodelsintheory.intheaboveresearch,thefactoryissingle,andislackofmufti-factories.Theoptimezationalmodelsismuchlesst

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