“城市仿真”數據底座助力軌道交通高質量規劃與發展
劉劍鋒、鄧進、郝伯炎、楊冠華、劉海旭、胡舟、張楠
習近平總書記強調：“考察一個城市首先看規劃，規劃科學是最大的效益，規劃失誤是最大的浪費，規劃折騰是最大的忌諱”。目前在軌道交通規劃數字化轉型領域存在三項痛點問題：一、數據是實現科學規劃的前提，目前可用于城市軌道交通規劃的眾多數據源產生于非軌道交通行業的數據源，其時效性、樣本量、精確度均難以滿足科學規劃需求；二、長期以來，大數據在城市軌道交通規劃領域大多處在“看圖”和“看趨勢”為主的階段，“好看”而“不好用”已成為當前行業發展的主要痛點；三、目前軌道交通規劃與仿真領域，被TransCAD、PTV、Cube等歐美仿真軟件壟斷，隨國際形勢的變化面臨“卡脖子”的問題。北京城建設計發展集團北京城建交通設計研究院圍繞多年軌道交通規劃建設經驗優勢，堅持推動工業化、信息化、智能化轉型，為城市軌道前期規劃與城市信息模型（CIM）深度融合提供強力支撐。
第一，融合城市多源數據，打破信息壁壘。軌道線網規劃作為復雜系統工程，依靠單一數據難以實現更全面、更精細、更準確的軌道線網規劃，需要深度融合城市廣域時空范圍內的不同領域的數據。將交通運行數據、人口流動數據、土地利用數據、地理信息數據融合，增加CIM模型的決策評估維度。充分利用大數據挖掘、人工智能和區塊鏈等先進技術，對城市多源數據進行有效的處理和挖掘，提取有價值的信息和知識。構建智能化數據分析大腦，利用機器學習、深度學習等方法，對城市多源數據進行特征挖掘、分類聚類、關聯分析等操作，發現城市運行中存在的問題和潛在的需求。此外，還可以將手機信令數據、傳感器數據、互聯網地圖數據等非傳統數據源進行融合，擴展數據維度，進一步提升規劃精度和時效性。例如，利用衛星數據和遙感數據，對城市的土地利用和自然資源進行監測和評估，為軌道線網規劃提供更全面的城市背景信息。通過構建數據標準與共享平臺，制定統一的數據規范和接口協議，實現不同來源、不同格式、不同領域的數據的互聯互通和互操作，打破數據孤島和信息壁壘。
第二，精細數據顆粒度，構建“樓宇級”數據體系。構建形成了全國60座主要城市的建筑體粒度的數據體系，覆蓋城市人口崗位、職住出行、基礎設施、人群畫像等信息。圍繞軌道交通空間層級，可將軌道交通劃分為線網、線路、車站、出入口以及樓宇五個層級。在宏觀層面，軌道交通線網、線路將城市總規中主要功能組團連接起來，帶動城市發展；在中觀層面，車站與出入口是軌道交通與城市聯系的紐帶，銜接地塊與軌道客流；從微觀層面，樓宇是參與軌道出行人群的最初起點與最終目的地。樓宇作為先天承載城市功能的有形實體，是軌道交通規劃過程中的最小單元與最細粒度數據載體，通過將多源數據融合形成的城市職住分布、人氣活力、商業業態、基礎設施等信息劃分至“樓宇級”，可借助BIM技術實現微觀小場景仿真，例如站內客流動線模擬、軌道交通微觀接駁分析、TOD商業規劃選址。形成“樓宇級”數據體系，有助于整合軌道數據資源，補齊軌道數字化短板，推進實現“線網、線路、車站、出入口、建筑體”規劃數據五位一體，實現軌道規劃一張圖、規劃方案一張網，構建“樓宇級”數據體系。
1.“樓宇級”人口數據
第三，構建數據底座平臺，賦能軌道交通高水平規劃。為了進一步推進軌道交通規劃數字化轉型，北京城建設計發展集團北京城建交通設計研究院以“樓宇級”數據體系為基礎，以自研GIS計算引擎為核心，以獨立知識產權的模型算法為抓手，打造“城市仿真”數據底座平臺。平臺采用“1+N”即“一個數據底座，N個應用系統”的架構模式，支撐集團全量軌道交通規劃數據接入、存儲、加工、計算功能。
（1）軌道交通沿線人口崗位監測評估
支持對軌道車站周邊或線路沿線500米、800米、1公里等不同尺度范圍常住人口、流動人口、就業崗位、分時段人口數量及空間分布的快速統計分析，除傳統圓圈范圍，創新性實現了車站周邊5分鐘、10分鐘、15分鐘步行可達范圍內的各項指標分析。
2.軌道交通車站周邊建筑體級人口崗位分布
（2）軌道交通沿線出行需求監測評估
支持對軌道交通車站周邊、線路沿線及軌道交通走廊等不同分析尺度，分工作日/周末、全天分48個時段的出行發生量、吸引量、出行OD等指標的監測評估。
3.軌道交通線路沿線出行OD分布
（3）軌道交通沿線基礎設施監測評估
支持對車站周邊、軌道沿線以及步行可達范圍內便利店、學校、醫院、公園等超過700類設施的高效查詢分析，及分類型建筑開發規模統計分析，實現對軌道周邊設施和業態分布的綜合監測評估。
4.軌道交通線路沿線分類型建筑開發狀況
（4）軌道交通沿線交通接駁監測評估
支持對軌道交通車站周邊半徑300/500/800米范圍、車站分象限區域或車站不同出入口5min/10min/15min步行可達范圍內道路網密度、公交接駁站點及線路等交通接駁狀況的監測評估。
5.北京軌道交通10號線步行10min可達性分析
（5）軌道交通客流特征綜合分析
支持對軌道交通網-線-站三級客流特征高效查詢，將軌道交通車站分為居住類、辦公類、商業類等不同類型，實現不同類型車站客流特征與周邊人口崗位、出行需求、基礎設施、交通接駁等服務狀況的相關性分析，為規劃方案客流研判提供決策支撐。
6.軌道交通車站客流與服務狀況匹配性分析
（6）軌道交通發展潛力評估
支持對軌道周邊現狀用地、規劃用地數據的統一管理和高效查詢分析，實現基于現狀與規劃用地地塊信息對比的潛力地塊自動篩查，基于大數據高效完成軌道交通發展潛力量化評估。
7.軌道交通車站周邊潛力用地分析
（7）軌道交通線站位方案決策支持
支持對軌道交通線網/線路規劃方案人工導入、在線繪制、在線編輯等，構建了包含人口崗位、出行需求、基礎設施等指標在內的多維度評估體系，實現不同軌道交通線路路由方案、車站選址方案及出入口設置方案的比選分析與綜合決策。
8.不同線路方案沿線覆蓋人口崗位對比分析
（8）軌道交通TOD規劃決策支持
支持對軌道交通線網-線路-車站三大層次，從協調、聚集、便捷、經濟、形象等五大緯度進行TOD綜合評估，實現站點分類分級，基于資料庫案例機器學習，實現各級站點規劃設計指標管控指引。
9.典型城市TOD發展水平對比分析
“城市仿真”大數據平臺具備自主知識產權以及成熟可控的技術體系，能夠保證在國際環境變化的情況下正常穩定運行。目前平臺已參與全國千余項各類型城市軌道交通規劃設計工作中，規劃方案制定時間下降37%以上，樓宇級人口數據準確度可達85%，經濟效益達8億元。平臺能夠為軌道交通科學規劃、管理、決策提供有力的數據支撐，在行業內發揮積極引領作用。平臺服務交通行業內多家政企客戶，結合“紙質工作數字化、重復工作平臺化、復雜工作智能化”的思路，先后服務北京市交通委、北京市規自委、北京地鐵運營公司、中國國際工程咨詢有限公司等客戶完成“交通影響評價、軌道TOD用地管理、軌道商業店鋪選址、地鐵建設規劃方案測算與審批”等新型業務，全力推動交通規劃領域科學規劃決策水平的提升，全面助力城市軌道交通高質量發展與精細化提升。
