姚樂野 張鈺鑫

摘要：[目的/意義]旨在有效解決超大型城市交通擁堵問題，探究數(shù)字孿生技術在城市交通規(guī)劃中的有效應用。[方法/過程]首先概述數(shù)字孿生技術的主要內(nèi)容；然后，基于高德地圖的城市交通設施POI數(shù)據(jù)（以成都市為例），采用核密度估計等方法對2016年、2022年城市交通設施空間分布情況進行分析，以掌握超大型城市交通設施規(guī)劃布局現(xiàn)狀以及存在的問題；最后，探究超大型城市實現(xiàn)數(shù)字孿生智慧交通規(guī)劃的路徑。[結果/結論]成都市在過去4年間著力于緩解中心城區(qū)車流問題，但中心城區(qū)土地使用率過高，道路早已不能滿足每日劇增的交通需求；停車難、找車位耗時長已成為市民駕車出行的第二難題；成都市雖呈現(xiàn)出交通由中心城區(qū)向外溢的趨勢，但雙城鐘擺式交通依然會在高峰時段加大公共交通壓力。因此，有必要通過布局傳感設備、利用數(shù)字孿生可視化、完善P+R停車場規(guī)劃等途徑，實現(xiàn)超大型城市數(shù)字孿生智慧交通規(guī)劃。

關鍵詞：數(shù)字孿生技術；超大型城市；交通規(guī)劃

分類號：K901.2

引用格式：姚樂野， 張鈺鑫. 數(shù)字孿生技術在超大型城市交通規(guī)劃中的應用探討： 以成都市為例[J/OL]. 知識管理論壇， 2023， 8（4）： 329-339[引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/355/.

數(shù)字孿生（digital twin）作為一種虛擬的表達，旨在將真實物理世界通過技術手段投射到數(shù)字虛擬世界，其核心在于將物理世界進行數(shù)字虛擬可視化，從而更直觀、清晰地對現(xiàn)實物理世界進行預測和分析。根據(jù)2021年《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年計劃和2035年遠景目標綱要》中提出的“要圍繞強化數(shù)字轉(zhuǎn)型、智能升級、融合創(chuàng)新做支撐，探索建設數(shù)字孿生城市，完善城市信息平臺和運行管理服務平臺”等相關建議，數(shù)字孿生技術助力城市發(fā)展已成必然趨勢。數(shù)字孿生在政府部門管理的應用實際上可以理解為數(shù)字時代的虛擬政府，即通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型、信息融合、科學歸納分析輔助政府科學決策，現(xiàn)實政府則注重人的管理，即如何在數(shù)據(jù)科學的基礎上為政府部門決策增添生命力。同時，二者又是相互融合的關系，現(xiàn)實政府通過虛擬政府進行科學決策，并與現(xiàn)實情況相結合，進而為居民提供便利的生活。

在數(shù)字孿生的應用中，城市交通管理問題一直作為切實的民生問題受到廣泛關注。隨著超大型城市（城區(qū)常住人口在1 000萬以上的城市）人口增長，居民車輛保有量增長問題接踵而至，高密度的汽車保有量在空間上會導致交通堵塞和交通飽和，在時間上會導致居民出行效率低、耗時長。因此，相關政府部門如何解決交通擁堵及保證交通安全，如何實現(xiàn)交通網(wǎng)絡現(xiàn)代化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型，如何優(yōu)化升級城市智能交通系統(tǒng)成為急需解決的問題。筆者將基于數(shù)字孿生技術，探究如何實現(xiàn)城市交通規(guī)劃的數(shù)字孿生。

1? 國內(nèi)外文獻綜述

1.1? 針對交通現(xiàn)狀的相關研究

隨著工業(yè)化、城市化的快速推進，交通治理成為城市管理中的一大焦點。周軍、蘇云亭等認為不合理的城市規(guī)劃、不完善的交通基礎設施、發(fā)展滯后的公共交通以及薄弱的道路交通管理能力是造成我國城市交通擁堵的主要原因[1]。王冰、張曉蓮指出道路擁堵等交通問題是一個兼具公共性和技術性的問題，但它首先涉及市民福利的公共問題，其次才是一個技術性問題[2]?；诠矄栴}視角，學者們從稅收政策、交通體系規(guī)劃、應急管理框架等多個方面進行探討。具體而言，開征交通擁堵稅、調(diào)整成品油消費稅、完善公共交通供給的財政補貼與稅式支出政策等是主要的稅收政策[3]；我國現(xiàn)代城市交通體系應結合城市發(fā)展特點，綜合運用強制性的行政手段與靈活性的經(jīng)濟杠桿[4]；城市軌道交通的大量出現(xiàn)，有必要建立政府為主導、軌道交通企業(yè)為核心、社會組織和公眾廣泛參與的城市軌道交通應急管理體系，以有效應對軌道交通突發(fā)公共安全事件等[5]。除關注城市軌道交通安全事件外，學者們也對城市道路交通事故進行了大量研究?？傮w上看，學者們認為交通治理是一種公共物品，雖然強制性手段比市場機制能更有效地處理交通治理問題，但也難免陷入“失靈”境地[6]，進而，技術成為學者們探討城市交通治理的重要手段。

1.2? 城市交通數(shù)字化治理相關研究

5G、人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等技術的應用促進了城市交通治理的數(shù)字化。早在1995年，美國運輸部就正式出臺了“國家智能交通系統(tǒng)項目規(guī)劃”，包括出行和交通管理、公共交通運營、應急管理、車輛控制和安全系統(tǒng)等七大領域[1]。在智慧城市和數(shù)字孿生城市的建設背景下，國外學者對城市交通治理的數(shù)字化進行了大量而深入的研究，M. Omer、L. Margetts等探討了城市橋梁監(jiān)測的數(shù)字化實現(xiàn)[7]；C. Beil、R. Ruhdorfer等詳細介紹了用于實現(xiàn)大型城市區(qū)域交通基礎設施分析的三維語義城市模型（City GML 3.0）[8]；U. A. Lenfers、N. Ahmady-Moghaddam等利用物聯(lián)網(wǎng)傳感器的實時數(shù)據(jù)打造智能聯(lián)運交通系統(tǒng)，以滿足高效、可持續(xù)性發(fā)展的空間和資源分配需求[9]；A. J. Saroj、S. Roy等提出一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的互聯(lián)廊道交通仿真模型，即數(shù)字孿生模型，該模型利用實時數(shù)據(jù)流對當前交通狀態(tài)進行建模，并對交通和環(huán)境績效指標（如出行時間、速度、能源消耗和車輛排放）提供動態(tài)反饋[10]?？梢钥闯?，國外在城市交通治理數(shù)字化領域的研究，已從基礎的獲取傳感數(shù)據(jù)、實現(xiàn)單一功能的交通治理數(shù)字化轉(zhuǎn)變?yōu)槔脤崟r數(shù)據(jù)流建模、實現(xiàn)多重功能的交通數(shù)字孿生。2012年，我國智慧城市建設的推進開啟了智慧交通建設的序幕。林述濤在明確交通基礎設施數(shù)字孿生基本概念的基礎上，構建交通基礎設施數(shù)字孿生的基本架構體系——“容器+服務”體系，該體系可為數(shù)字公路、智慧公路等提供一種基礎設施數(shù)字化的解決方案[11]。陳濤、易德新等系統(tǒng)介紹寧波市軌道交通BIM（building information modeling）協(xié)同施工管理平臺，該平臺有助于提高城市軌道交通土建施工階段的信息共享及業(yè)務流轉(zhuǎn)效率[12]。張貴忠、趙維剛等構建出集多源信息獲取及管理、結構智能分析與狀態(tài)評估、智能養(yǎng)修管理等功能于一體的數(shù)字化大橋運維平臺，該平臺可實現(xiàn)BIM建設管理、長期結構健康監(jiān)測、電子化巡檢、視覺檢測等功能[13]。羅燊、張永偉指出智能交通基礎設施是城市智能基礎設施的重要建設領域[14]。江濤、劉詠平構建出車路協(xié)同感知一體化平臺，以解決交通行業(yè)存在的業(yè)務數(shù)據(jù)信息孤島、多種交通數(shù)據(jù)融合協(xié)同程度不高等問題[15]。總體上看，國內(nèi)針對城市交通治理數(shù)字化的研究集中在交通基礎設施數(shù)據(jù)的采集、車路數(shù)據(jù)采集以及某一類型道路的數(shù)字化治理領域。

通過整理分析國內(nèi)外研究成果可以發(fā)現(xiàn)，國外學者將數(shù)字孿生運用在城市交通方面已取得較多的成果，國內(nèi)相關研究則停留在城市交通治理數(shù)字化的早期階段。交通治理問題是超大型城市面臨的主要民生問題，而當前學界利用數(shù)字孿生技術探討超大型城市交通規(guī)劃、實現(xiàn)城市交通治理的研究不夠深入，因此，筆者在總結數(shù)字孿生主要內(nèi)容的基礎上，結合成都市市區(qū)交通設施現(xiàn)狀，探討數(shù)字孿生技術在超大型城市交通規(guī)劃中的應用。

2? 數(shù)字孿生技術的特點及優(yōu)勢

2.1? 數(shù)字孿生的特點

數(shù)字孿生最早應用于航空航天業(yè)、軍工業(yè)與工業(yè)制造領域。2010年，數(shù)字孿生技術首次被美國國家航天局（National Aeronautics and Space Administration， NASA）應用于航天器的改進；2012年，NASA提出將數(shù)字孿生技術應用于軍用車隊管理和車輛維護中，該技術可將軍用車輛的使用、維護及車隊信息有機結合，最大程度實現(xiàn)模擬的保真性，從而保證車輛的使用安全[16]。

簡單來說，數(shù)字孿生技術是聯(lián)結真實物理世界與虛擬世界、鏈接物理實體與數(shù)字模擬體的“橋梁”，是對物理實體進行的數(shù)字化仿真。但需要強調(diào)的是，數(shù)字孿生與傳統(tǒng)仿真技術存在差異，數(shù)字孿生雖然基于仿真技術而產(chǎn)生、實現(xiàn)，但與仿真技術不同，數(shù)字孿生還包含對真實物理空間的監(jiān)控、感知、預測，通過運用虛擬孿生模型進行對真實物理世界的診斷、優(yōu)化，進而實現(xiàn)信息之間的循環(huán)迭代；而傳統(tǒng)的仿真技術相對獨立，功能較數(shù)字孿生來說也相對單一，無法實現(xiàn)對物理實體的優(yōu)化[17]。

2.2? 數(shù)字孿生的類型

數(shù)字孿生被定義為3種不同的類型，主要包括數(shù)字孿生原型（digital twin prototype， DTP）、數(shù)字孿生實例（digital twin instance， DTI）以及數(shù)字孿生聚合（digital twin aggregates， DTA）。DTP主要是對原生物理產(chǎn)物進行描述，它包含描述和生成虛擬版本或?qū)\生的物理版本所需的信息集合。DTI則主要針對在整個生命周期中需要獲取的特定重要物理對象（單個產(chǎn)品）的信息，即物理物品中單個產(chǎn)品的數(shù)字孿生。DTA雖然是對DTI聚合的描述，但這種類型聚合與DTI存在差異，DTA是由經(jīng)緯度而不是獨立的數(shù)據(jù)結構來表現(xiàn)其行為的[18]。

2.3? 數(shù)字孿生的優(yōu)勢

數(shù)字孿生的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在：以仿真技術為基礎，通過傳感器等物理設備精準接收物理世界的實時信息，同時融合大數(shù)據(jù)、人工智能等信息技術迅速作出反應，實現(xiàn)對物理世界全要素的閉環(huán)式精準分析，針對物理現(xiàn)實世界所出現(xiàn)的問題，可進行整體或具體多方面的信息分析與整合，以幫助決策者尋求最優(yōu)方案。

當前，數(shù)字孿生已可通過3種類型全面應用于城市管理中，其應用場景已非常全面，涉及交通運輸、城市監(jiān)控管理、天氣模擬、環(huán)境保護、醫(yī)療救援以及信息數(shù)據(jù)采集與管理等諸多方面。城市交通規(guī)劃作為熱點民生問題一直受到廣泛關注，成都作為西南地區(qū)經(jīng)濟、商貿(mào)、旅游業(yè)高速發(fā)展的新一線超大型城市，數(shù)字孿生在城市交通規(guī)劃中的應用也為成都城市交通帶來了新的機遇與挑戰(zhàn)。

3? 成都市市區(qū)交通設施現(xiàn)狀分析

3.1? 研究范圍

本文自主提取高德地圖成都市主城區(qū)2016年和2022年的城市交通設施poi數(shù)據(jù)，2016年共30 803條，2022年共46 412條。為使研究結果更加準確，數(shù)據(jù)主要對成都市整體交通設施進行分析，并將公交車、停車場和地鐵站3類交通主要設施單獨進行分析。

3.2? 研究方法

筆者使用交通核密度估算法，在ArcGIS平臺利用自然間斷點分級法，將2016年的成都主城區(qū)交通核密度劃分為3個等級，在此基礎上將2022年的數(shù)據(jù)新增一個等級。成都市主城區(qū)交通設施核密度分布如圖1所示：

3.3? 數(shù)據(jù)分析

3.3.1? 交通設施核密度

通過數(shù)據(jù)分析可得，2022年成都市超高核密度地區(qū)較2016年共增加33個，其總覆蓋面積達28.25km2 ，占城市面積的0.77%。從整體上看，自2016年至2022年6年期間，交通設施總體分布狀況變化明顯，成都市從原“一核心”帶動周邊的點狀式分布升級為“雙核心”同步發(fā)展的片狀式分布。通過圖1（a）可知，2016年成都市交通規(guī)劃中主要發(fā)展核心為中心城區(qū)，雖然2022年成都交通核心地區(qū)仍為中心城區(qū)，但較2016年，天府新區(qū)及周邊基礎交通設施得以明顯開發(fā)，這為中心城區(qū)分流至天府新區(qū)創(chuàng)造了基礎條件，符合《成都市數(shù)字文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)發(fā)展“十四五”規(guī)劃》中對于“雙核多極兩帶”的發(fā)展趨勢（見圖1）。

3.3.2? 單個交通設施核密度

從圖2的單個交通設施上看，以地鐵站核密度為例，2022年成都市地鐵站高核密度為2016年的3.41倍。通過圖2（c）、（d）對比可得出，6年間市政整體規(guī)劃調(diào)整為著力打通天府新區(qū)與中心城區(qū)鏈接，以建起“一軸雙核六走廊”為目標，向天府新區(qū)規(guī)劃多達22條線路，總規(guī)模達600公里的軌道交通線網(wǎng)。

除了搭建中心城區(qū)與天府新區(qū)的快速通道，成都市在過去4年間同時著力于緩解中心城區(qū)車流問題。根據(jù)公安部統(tǒng)計數(shù)據(jù)，截至2021年全國機動車保有量已達4.17億輛，成都市汽車保有量達全國第二，高達589.6萬輛且呈持續(xù)增長態(tài)勢，成都市平均每3.61人就擁有一輛汽車，汽車保有密度達409.07輛每平方公里。雖有限號政策的落地，但成都市中心城區(qū)土地使用率過高，中心城區(qū)的道路早已不能滿足每日劇增的交通需求，雖然2022年公交站點數(shù)量較2016年有較大增長（車站數(shù)量6年新增56.15%），但由于中心城區(qū)道路擁堵亦會影響公交車的正常運行，因此未能從根本上緩解城市交通擁堵問題。

擁堵并不是成都市民遇到的唯一問題，停車難、找車位耗時長已成為市民駕車出行的第二難題。以停車場核密度數(shù)據(jù)來看，2022年成都市停車場最高核密度為2016年的2.72倍，其中，中心城區(qū)4年間停車場數(shù)量增長率為35.58%，五城區(qū)中停車場數(shù)量增長率最高的為成華區(qū)（56.69%），最低的金牛區(qū)也有27.78%的增長，增幅最大的為武侯區(qū)（2 014個）（見圖2）。

3.4? 研究結果

上述成都市交通設施分布核密度研究結果表明，自2016年起，成都公共交通設施建設數(shù)量皆呈上升趨勢，可以看出，城市規(guī)劃部門有意通過增加公共交通設施投資以改善成都交通擁堵問題。然而根據(jù)中國城市規(guī)劃設計研究院發(fā)布的《2022年度中國主要城市通勤監(jiān)測報告》[19]顯示，成都的早晚高峰45分鐘通勤保障能力卻未有顯著改善，且單程60分鐘以上的通勤者仍占14%，較2016年無明顯減少，且存在軌道站外時間長、交通接駁難等問題。同時，成都市雖呈現(xiàn)出交通由中心城區(qū)向外溢的趨勢（天府新區(qū)發(fā)展迅速），上班族平均通勤距離超過9公里，但成都市目前現(xiàn)雙城鐘擺式交通模式，在高峰期時段公共交通壓力依舊較大。此外，我國超大型城市共計7個，除成都外，還有北京、上海、廣州、深圳、重慶、天津，他們均存在與成都相似的交通堵塞、極端通勤時間長等問題。例如，廣州通勤空間半徑在45分鐘通勤時間范圍內(nèi)增加32公里，但公交保障能力未隨通勤空間半徑的增加而拓展；北京60分鐘以上極端通勤比重高，同比增加3個百分點，高達30%；等等。因此，如何有效緩解中心城市交通高峰期壓力，如何對雙城鏈接地段交通線路進行合理規(guī)劃，以及作為一個超大型城市如何合理規(guī)劃未來軌道、公交站點，以最大程度緩解城市交通擁堵問題迫在眉睫。因此，面對成都及其他超大型城市的交通擁堵問題，在城市交通場景應用數(shù)字孿生技術可最大程度地從源頭緩解交通難題，為成都及其他超大型城市交通帶來新規(guī)劃、新布局，為超大型城市交通注入新的活力。

4? 數(shù)字孿生技術賦能超大型城市交通規(guī)劃

基于第3節(jié)的超大型城市成都交通現(xiàn)狀的實證分析，筆者認為應從以下6個方面解決交通問題：

4.1? 數(shù)字孿生技術城市交通治理運行路徑

根據(jù)數(shù)字孿生的特點，交通問題可在虛擬孿生體中進行實時模擬，并經(jīng)孿生體不斷地推理與計算，從而對實時交通情況快速形成更為科學、有效的解決方案。①在虛擬空間中建立起一個與物理世界交互協(xié)同的城市交通孿生平臺，將城市道路等一一對應到數(shù)字孿生城市中，目標是使現(xiàn)實世界與虛擬世界“虛實結合”。②在數(shù)字孿生交通治理中，交互運用傳感器、人工智能、大數(shù)據(jù)等高新科技手段，對交通情況進行實時感知，為實現(xiàn)數(shù)字智能化打下堅實基礎[20]。③在城市交通治理中形成數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)評價、數(shù)據(jù)決策、決策執(zhí)行的循環(huán)治理路徑（見圖3）。

城市交通數(shù)據(jù)經(jīng)由基礎設備傳輸至虛擬世界，在虛擬世界進行數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)評價。其中，數(shù)據(jù)評價包括城市整體規(guī)劃評價、城市交通道路規(guī)劃評價、城市基礎設施規(guī)劃評價等。數(shù)字孿生體根據(jù)數(shù)據(jù)評價的結果對交通擁堵的原因進行全面分析并做出具體數(shù)據(jù)決策，即從各角度對城市問題路段、規(guī)劃盲點、設施分布不均等進行提出改進建議，并交由相關部門進行決策執(zhí)行。

4.2? 加大布局傳感設備力度，實現(xiàn)超大型城市道路交通系統(tǒng)性分析

根據(jù)數(shù)字孿生交通治理運行路徑可以看出數(shù)據(jù)收集為數(shù)字孿生的首要任務。針對超大型城市路網(wǎng)復雜、人口眾多等特點，城市管理者可對道路交通進行系統(tǒng)性分析：利用大量的傳感器采集交通流量數(shù)據(jù)、路段總體軌跡數(shù)據(jù)以及駕駛員個體數(shù)據(jù)，具體包括車輛行駛時間、駕駛?cè)似骄鶗r速等，同時結合GPS數(shù)據(jù)收集駕駛?cè)嗽谕ㄟ^某特定地點時的平均速度、駕駛?cè)藙x車數(shù)據(jù)、車輛行駛速度在5公里以下的駕駛?cè)说然A數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行合理分類和標準化，剔除收集數(shù)據(jù)中的極端值和無實義值，通過數(shù)字孿生建模更準確地模擬出城市擁堵時間段的具體情況。此外，還可基于道路交通歷史數(shù)據(jù)，對城市擁堵的原因進行“人—車—路”全要素的系統(tǒng)性分析，例如是否存在原有路口設計不當從而導致事故易發(fā)路段的出現(xiàn)，造成城市擁堵等。相較于真實世界而言，數(shù)字孿生作為一個數(shù)字虛擬體可以更靈活地控制成本、風險以及測量變化，提供多維度多種類的城市交通解決方案[21]。根據(jù)上文成都市交通核密度分析結果，成都市城市規(guī)劃呈現(xiàn)出“雙核心”的特征，因此要在“雙核心”即中心城區(qū)與天府新區(qū)鏈接道路中的高速公路、橋梁、路燈、井蓋、周邊建筑物等基礎設施中加快進行傳感器部署，以方便對城市交通運行進行全面感知，提前預知規(guī)劃設計對城市發(fā)展可能產(chǎn)生的不良影響。

4.3? 利用數(shù)字孿生可視化，超前優(yōu)化超大型城市交通路網(wǎng)

超大型城市在其發(fā)展、演變、擴張中必然會存在的交通規(guī)劃預測水平不高、人性化程度低[22]等問題。因數(shù)字孿生體與現(xiàn)實世界一一對應，因此可從數(shù)字孿生體中直觀得出城市中未部署的公交車專用道、自行車專用道、行人專用道及已部署的公交車、自行車專用道的合理性。例如，成都二環(huán)高架作為成都核心交通環(huán)線存在常年交通堵塞問題。主要原因在于二環(huán)高架規(guī)劃初期缺少一定的前瞻性，規(guī)劃道路為雙向三車道，其中一車道改為Brt（bus rapid transit）快速公交車道后占用二環(huán)高架機動車行駛道，而居民私家車出行量并未因Brt快速公交而減少，導致雙機動車行駛道在高峰時段更加擁堵。然而，Brt公交與Tod（transit-oriented-development）交通作為成都城市發(fā)展的必然趨勢，直接將其取締或繼續(xù)保留都不是解決之道。因此，城市管理部門應靈活應用數(shù)字孿生技術對其進行升級。將二環(huán)線附近城區(qū)布局導入數(shù)字孿生系統(tǒng)后，結合數(shù)據(jù)判斷修建Brt專用高架或隧道的可能性，并重新規(guī)劃安排?？空军c及出口，在數(shù)字孿生體中測試最合理的brt公交?？奎c、班次間隔，同時結合高峰時間段各路段的交通狀況，對二環(huán)高架出口進行重新規(guī)劃，在緩解二環(huán)高架機動車堵塞的同時，仍保留居民對Brt公交的需求量。城市中心城區(qū)受建筑物等制約很難進行重新規(guī)劃，但可利用數(shù)字孿生技術最大程度地避免城市道路規(guī)劃初期不足的問題，還可對“問題道路”進行優(yōu)化，找出規(guī)劃漏洞并對其進行完善，從源頭出發(fā)，尋求最優(yōu)解，緩解城市交通擁堵問題。

4.4? 利用數(shù)字孿生技術，增強城市規(guī)劃前瞻性

在城市發(fā)展過程中，一些原本處于城市邊緣或城鄉(xiāng)結合部地區(qū)隨城市的擴張逐漸變成核心地區(qū)，這種由于城市發(fā)展而導致的交通結構不當?shù)膯栴}，需要從根源上加以解決。例如，成都天府新區(qū)近年來發(fā)展迅猛，逐步成為成都市新核心地區(qū)且仍在大力發(fā)展建設當中。因此，在天府新區(qū)的城市規(guī)劃過程中可將城市整體進行數(shù)字孿生可視化，模擬預測城市邊緣地區(qū)隨著建筑群興起，人流量增加至現(xiàn)有城市中心水平時，當前道路是否可滿足其交通流量需求。此外，成都天府新區(qū)也可在原城市邊緣地區(qū)、城鄉(xiāng)結合部、新核心地區(qū)建設開始前，利用數(shù)字孿生技術提前干預城市發(fā)展和運行軌跡，即先將交通道路進行合理規(guī)劃，預留所需交通建設空間，打通雙走廊連接處，最大程度地緩解雙城鐘擺式交通對城市交通帶來的壓力。例如，雄安新區(qū)在城市規(guī)劃初期對公共交通做出規(guī)劃空間預留，保證今后如有新增公交、地鐵線路依然可滿足交通需求，對于公共交通出行，則提前預知并構建合理化快速公交通道，結合交管部門的監(jiān)督，保證公共交通占機動車比例可達80%[23]。

4.5? 完善P+R停車場規(guī)劃，促進超大型城市綠色低碳出行

鑒于當前超大型城市的汽車保有量居高不下，結合市民對綠色出行的贊同，在新式地鐵規(guī)劃上，可利用數(shù)字孿生技術完善開車到站、乘地鐵到工作單位的P+R停車場規(guī)劃。P+R停車場作為一種綜合多種交通運行方式，可有效阻斷入城車流，進而高效促進綠色出行。2016—2022年，成都市市政也曾嘗試于地鐵路線旁構建P+R停車場，但從2021年建成的5號線華桂路車站P+R停車場僅有375個車位來看，其對于民眾的惠利杯水車薪。因此，若結合數(shù)字孿生技術對于交通堵塞源頭的判斷，在擁堵路段的地鐵站附近為居民提供盡可能多的停車位，則能有效緩解中心城區(qū)的擁堵，減少城區(qū)內(nèi)停車需求。因此停車場的選址與停車位數(shù)量可通過數(shù)字孿生技術進行模擬，甄別有車市民最可能出行的路線，在核心地鐵站附近合理規(guī)劃足量的車位，最大限度地引流車輛停駐，促進綠色低碳出行。

4.6? 城市規(guī)劃主體職能部門助力數(shù)字孿生技術發(fā)展

城市規(guī)劃主體職能部門已于上海、杭州、雄安新區(qū)等地開展試點并取得了一定的積極效果。因此，各職能部門應加快數(shù)字孿生技術在交通場景的應用布局，提高與城市交通相關的多部門協(xié)同作戰(zhàn)能力，打破公共部門信息壁壘，建立城市交通相關職能部門數(shù)據(jù)共享系統(tǒng)，完善城市數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，為數(shù)字孿生提供大數(shù)據(jù)支撐。城市居民作為數(shù)字孿生技術的受益主體，往往關心數(shù)字孿生的準確度以及實際效益，即數(shù)字孿生技術是否可以真正幫助市民節(jié)省交通時間。而數(shù)字孿生作為新型科技仍處于初級發(fā)展階段，城市居民對其不信任也限制了其發(fā)展與推廣。因此，城市規(guī)劃主體部門應注重與城市居民的對話與溝通，了解居民意見與顧慮，進一步以人為本優(yōu)化數(shù)字孿生系統(tǒng)。同時，城市規(guī)劃主體部門應提高對科技人才的支持，加大相關科技人才的培養(yǎng)，加快數(shù)字孿生模型的更新迭代速度。

5? 結論與建議

本文以西南地區(qū)集交通、經(jīng)濟、文化于一體的新一線超大型城市成都市為例，剖析其2016—2022年間各類交通設施數(shù)量呈上升，城市整體發(fā)展呈“一核心”向“雙核心”格局，各類交通設施的分布皆符合“雙核多極兩帶”的發(fā)展規(guī)劃。盡管相較于2016年，成都交通設施數(shù)量與密度皆有顯著增長趨勢，但仍難改變出行難、出行堵等交通問題。因此，成都交通設施分布仍應根據(jù)數(shù)字孿生技術進行空間提升，減少核密度冷點地區(qū)。針對與成都類似的新一線超大型城市交通難題，筆者提出以數(shù)字孿生技術為壓艙石，通過加大布局全城傳感器部署，擴大數(shù)據(jù)收集范圍，優(yōu)化未來城市道路規(guī)劃，輔以P+R停車場等設施建設，加快促進市民綠色出行，從源頭上解決交通擁堵問題。

面對復雜多樣的城市交通規(guī)劃模式，成都市政府管理部門應重視城市道路交通問題，將加大數(shù)字孿生城市建設提上日程，盡早盡快地將此技術真正應用到實踐中，致力于解決城市居民的通勤時間長的問題。同時，成都市應將城市交通情況向市民實時公示，收集并統(tǒng)計交通規(guī)劃方面的民眾期待，同時可將數(shù)字孿生中實時數(shù)據(jù)分析技術簡化后向公眾推出，保證居民可以利用實時分析數(shù)據(jù)最大程度避免擁堵，優(yōu)化出行時間。

參考文獻：

[1] 周軍， 蘇云亭， 梁彥彥.治理城市交通擁堵的國際經(jīng)驗與啟示 [J]. 價格理論與實踐， 2012（11）： 78-79. （ZHOU J， SU Y T， LIANG Y Y. International experience and inspiration in managing urban traffic congestion [J]. Price： theory & practice， 2012（11）： 78-79.）

[2] 王冰， 張曉蓮.公共政策的公共性測度——基于武漢市交通擁堵治理政策的實證研究[J]. 城市問題， 2013（6）： 67-74. （WANG B， ZHANG X L. Public policy measurement： an empirical study based on Wuhan traffic congestion control policy[J]. Urban problem， 2013（6）： 67-74.）

[3] 馬海濤， 王凱， 徐曉芳.新型城鎮(zhèn)化進程中交通擁堵治理的稅收政策研究 [J]. 稅務研究， 2014（11）： 21-24. （MA H T， WANG K， XU X F. Research on tax policy of traffic congestion control in the process of new urbanization[J]. Tax research， 2014（11）： 21-24.）

[4] 張力.倫敦現(xiàn)代城市交通體系建設與交通治理的經(jīng)驗與啟示 [J]. 生態(tài)經(jīng)濟， 2014， 30（9）： 125-128. （ZHANG L. The modern traffic system construction of London and its experiences on how to solve traffic problems [J]. Ecological economy， 2014， 30（9）： 125-128.）

[5] 盧文剛.基于復合治理視角的廣東城市軌道交通應急管理框架對策[J]. 科技管理研究， 2014， 34（1）： 224-229. （LU W G. Compound governance study on capability assesment for rail transit emergency system in Guangdong[J]. Science and technology management research， 2014， 34（1）： 224-229.）

[6] 雷明全.治理交通擁堵中的政府失靈[J]. 現(xiàn)代經(jīng)濟探討， 2012（3）： 36-39. （LEI M Q. Government failure to deal with traffic congestion[J]. Modern economic research， 2012（3）： 36-39.）

[7] Omer M， Margetts L， Parwaiz M， et al. Use of gaming technology to bring bridge inspection to the office[J]. Structure and infrastructure engineering， 2019， 15（10）： 1292-1307.

[8] Beil C， Ruhdorfer R， Kolbe T H， et al. Detailed streetspace modelling for multiple applications： discussions on the proposed CityGML 3.0 transportation model[J/OL]. ISPRS international journal of Geo-Information， 2020， 9（10）[2022-10-24]. https：//www.webofscience.com/wos/alldb/full-record/WOS：000586892100001.

[9] Lenfers U A， Ahmady-Moghaddam N， Clemen T， et al. Incorporating multi-modal travel planning into an agent-based model： a case study at the train station kelling husens trasse in Hamburg[J/OL]. Land， 2021， 10（11） [2022-10-24]. https：//www.webofscience.com/wos/alldb/full-record/WOS：000723729700001.

[10] Saroj A J， Roy S， Hunter M， et al. Development of a connected corridor real-time data-driven traffic digital twin simulation model[J/OL]. Journal of transportation engineering part A-Systems， 2021， 147（12） [2022-10-24]. https：//www.webofscience.com/wos/alldb/fullrecord/WOS：000708122300014.

[11] 林述濤.面向多源數(shù)據(jù)融合的交通基礎設施數(shù)字化架構研究[J]. 公路交通科技， 2018， 35（9）： 122-127， 145.（LIN S T. Study on digital architecture of transportation infrastructure for multi-source data fusion[J]. Journal of highway and transportation research and development， 2018， 35（9）： 122-127， 145.）

[12] 陳濤， 易德新， 高京生， 等.基于建筑信息模型的寧波市城市軌道交通數(shù)字化建設管理研究[J]. 城市軌道交通研究， 2019， 22（12）： 48-52， 56. （CHEN T， YI D X， GAO J S， et al. Study on digital construction management of urban rail transit based on BlM in Ningbo City [J]. Urban rail transit research， 2019， 22（12）： 48-52， 56.）

[13] 張貴忠， 趙維剛， 張浩.滬通長江大橋數(shù)字化運維系統(tǒng)的設計研發(fā)[J]. 鐵道學報， 2019， 41（5）： 16-26. （ZHANG G Z， ZHAO W D， ZHANG H. Design and development of digital operation and maintenance system for Hutong Yangtze River Bridge[J]. Journal of the China Railway Society， 2019， 41（5）： 16-26.）

[14] 羅燊， 張永偉. “新基建”背景下城市智能基礎設施的建設思路[J]. 城市發(fā)展研究， 2020， 27（11）： 51-56.（LUO Y， ZHANG Y W. Thinking of urban intelligent infrastructure in the context of new infrastructure construction [J]. Urban development research， 2020， 27（11）： 51-56.）

[15] 江濤， 劉詠平. 智慧交通中車路協(xié)同感知一體化平臺設計[J]. 中國新技術新產(chǎn)品， 2021（23）： 25-29. （JIANG T， LIU Y P. Research hotspots and progress on healthy city planning in China： a bibliometric analysis based on citespace [J]. China new technology and new products， 2021（23）： 25-29.）

[16] Glaessgen E H. Stargel D S. The digital twin paradigm for future NASA and U.S. Air Force Vehicles[C]//Proceedings of 53rd structure， structural dynamics， and materials conference： special session on the digital twin. Arlington： Air Force Office of Scientific Research， 2012.

[17] Boschert S， Rosen R. Digital twin—the simulation aspect mechatronic futures[M]. Berlin： Springer， 2016： 59-74.

[18] Grieves M， Vickers J. Digital twin： mitigating unpredictable， undesirable emergent behavior in complex systems [M]// Transdisciplinary perspectives on complex systems. Berlin： Springer， 2017： 85-113.

[19] 中國主要城市通勤報告[R]. 北京：中國城市規(guī)劃設計研究院， 2022.（Report on commuting in major cities in China [R]. Beijing： China Academy of Urban Planning and Design， 2022.）

[20] 向玉瓊， 謝新水. 數(shù)字孿生城市治理：變革、困境與對策[J]. 電子政務， 2021（10）： 69-79.（XIANG Y Q， XIE X S. Digital twin city governance： changes， dilemmas and countermeasures [J]. E-government， 2021（10）： 69-79.）

[21] ARGOTA SANCHEZ-VAQUERIZO J. Getting real： the chanllenge of building and validating a large-scale digital twin of Barcelonas traffic empirical data[J]. ISPRS international journal of Geo-Information， 2022， 11（1）： 1-28.

[22] 陳東靜. 城市交通規(guī)劃中的問題及改善研究[J]. 建筑發(fā)展， 2019， 3（7）： 158-159. （CHEN D J. Research on problems and improvement in urban transportation planning[J]. Architectural development， 2019， 3（7）： 158-159.）

[23] 周瑜， 劉春成. 雄安新區(qū)建設數(shù)字孿生城市的邏輯與創(chuàng)新[J]. 城市發(fā)展研究， 2018， 25（10）： 66-73. （ZHOU Y， LIU C C. Logic and innovation of building digital twin cities in Xiongan New Area [J]. Urban development research， 2018， 25（10）： 66-73.）

The Application of Digital Twin Technology in Megacity Transportation Planning： Taking Chengdu As an Example

Yao Leye1? Zhang Yuxin2

1School of Public Administration， Sichuan University， Chengdu 610065

2Johns Hopkins University Krieger School of Arts & Sciences， Washington D.C. 22202

Abstract： [Purpose/Significance] In order to effectively solve the traffic congestion problem in megacities， it is important to explore the effective application of digital twin technology in urban transportation planning. [Method/Process] This article begins by providing an overview of the main content of digital twin technology. Secondly， it analyzes the spatial distribution of urban transportation facilities using the POI data from Amap， with Chengdu City as an example. Methods such as kernel density estimation are employed to examine the spatial distribution of urban transportation facilities in 2016 and 2022， aiming to grasp the current status and existing problems in the planning layout of transportation facilities in megacities. Finally， it explores the path for megacities to achieve digital twin smart transportation planning. [Result/Conclusion] Chengdu has focused on alleviating the traffic congestion problem in the central urban area over the past four years. However， due to high land utilization in the central urban area， the existing roads have long been unable to meet the increasing daily traffic demands. Parking difficulties and the long time spent finding parking spaces have become the second challenge for citizens driving in the city. Although Chengdu has shown a trend of traffic overflowing from the central urban area， the pendulum traffic in the twin cities will still increase the pressure on public transportation during peak hours. Therefore， it is necessary to realize the digital twin intelligent transportation planning of megacities by laying out sensing equipment， using digital twin visualization technology， and improving P+R planning.

Keywords： digital twin technology? ? megacity? ? transportation planning