（交通运输规划与管理专业论文）城市通勤交通与居住就业空间分布关系——模型与方法研究.pdf

学位论文版权使用授权书 l i i ii iii l lt iit it i l liii 17 817 7 3 本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特 授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索， 并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国 家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 学位论文作者签名：槐 导师签名： 签字同期：加7 0 年6 月2 日签字只期：如加年6 月弦日 中图分类号：u 4 9 1 u d c ：6 5 6 学校代码：1 0 0 0 4 密级：公开 北京交通大学 博士学位论文 城市通勤交通与居住就业空间分布关系模型与方法研究 m o d e la n dm e t h o d o l o g yo fr e l a t i o n s h i pb e t w e e nu r b a n c o m m u t ea n dr e s i d e n t i a lw o r k p l a c el o c a t i o n 作者姓名：李霞 导师姓名：邵春福 学位类别：工学 学科专业：交通运输规划与管理 研究方向：城市交通规划与管理 学号：0 6 1 1 4 1 8 6 职称：教授 学位级别：博士 北京交通大学 2 0 1 0 年6 月 _ 】 j 致谢 本论文的工作是在导师邵春福教授的悉心指导下完成的，首先由衷地感谢导 师邵春福教授多年来的悉心指导与关怀，无论是论文的选题、大纲的拟定，还是 资料的收集和论文的审阅始终凝聚着导师的大量心血。导师渊博的学识、严谨的 治学态度以及灵活的思维方式深深地感染和激励着我，使我受益匪浅。在学习期 间，导师给了我充分空问作自由的探索，拓宽了我的视野，让我能更顺利的完成 这篇论文；当我在学习中遇到困难时，又总是能得到导师富有建设性和前瞻性的 建议。 饮水思源，师恩难忘。在此衷心感谢邵春福教授对我的关心和指导。在今后 的研究和工作中，时刻牢记恩师的教诲，使它成为推动我不断前进的动力。 预答辩组的朱晓宁教授、袁振洲教授、何世伟教授等专家对我的科研工作和 论文都提出了许多的宝贵意见，在此表示衷心的感谢。 此外在论文的写作过程中，得到了众多师兄弟姐妹的诚挚的帮助和关心。谨 在此向杨励雅博士、聂伟博士、熊志华博士、姚智胜博士、赵熠博士、陈晓明博 士、岳昊博士及胡超凡、许旺土、马壮林、董春娇、李娟、李琦、赵丹、孙轶轩、 朱诺、刘银红、王书灵、廖军洪、高跃文、张辉、夏天和诸葛承祥等众多同门表 示衷心的感谢。 最后，感谢家人对我的理解和支持，使我能够在学校专心完成学业。 中文摘要 中文摘要 城市通勤交通与居住就业空间分布之间存在互动关系。国内外研究表明，把 握城市中交通与居住就业空间关系的形成机理和影响因素，揭示其内在的规律， 了解居民在进行居住空间选址时的行为规律和互动关系，对于制定切实可行的城 市交通政策尤为重要。本论文以我国大城市为对象，从微观和宏观的角度，研究 城市通勤交通与居住就业空间分布相互关系模型与方法，为城市交通规划的制定、 交通政策分析以及城市空间结构调整提供理论基础。 首先，归纳总结国内外关于城市交通与居住就业相互关系的研究历程、研究 成果及未来研究方向，为论文的研究提供基础。第二，从宏观层面，分析城市通 勤交通与居住就业空间分布的互动机理，从微观层面分别用网络广义极值理论和 小波神经网络理论建立城市居民居住就业和交通方式联合选择模型，并对两类模 型的解释能力和预测能力加以对比分析。第三，从宏观和微观角度研究轨道交通 对居住就业和出行方式选择的影响，用交叉分层l o g i t 模型对轨道站点周边居住地 选择和出行方式选择进行建模，同时在样本数据有限情况下研究城市轨道交通沿 线房地产价格的变化规律，提出基于支持向量机的回归预测模型，以北京轨道交 通1 3 号线为例，验证模型的有效性。第四，基于职住平衡理论，从居住空间分布 优化角度建立拥挤路网下居民住宅分布的多目标优化模型，给出基于多目标值排 序组合选择的遗传算法，并给出算例分析。第五，用数据包络分析方法( d a t a e n v e l o p m e n ta n a l y s i s ，d e a ) ，结合模糊数学，对居住就业空间分布与通勤交通的 影响关系进行分析，建立中观评价模型。从就业空间分布优化角度，对非d e a 有 效的决策单元进行投影分析，计算改进的目标值。目标值的改进方向与居住就业 平衡理论一致。最后，以北京市各行政区为例进行了评价分析。 本论文的主要创新性成果如下： 1 、从微观角度研究居住就业与城市通勤交通出行关系，基于随机效用最大化 理论，构建了居住和出行方式联合选择的网络广义极值模型，进行直接弹性和间 接弹性分析，尝试刻画同益增长的交通拥堵情况的影响变化及其在不同的就业地 模式下对居住再选址和出行方式转变的潜在影响；同时与小波神经网络模型的预 测能力和解释能力加以对比。 2 、建立了基于最d x - - 乘支持向量机回归的轨道交通沿线房地产价格预测模 型，该模型能够在先验数据有限的情况下，较为准确地预测出城市轨道沿线房地 产价格的分布规律。 3 、建立了轨道站点周边居住和出行方式联合选择模型，针对空间相关性问题， 北京交通大学博+ 学位论文 采用交叉分层l o g i t 模型进行参数估计，定量研究轨道交通对居住选择和出行方式 改变的潜在影响，有利于把握轨道站点周边居民出行空问分布特征，同时为合理 规划轨道站点周边土地利用布局提供参考。 4 、构建了网络均衡状态下居住空间分布多目标优化模型，以居民居住地到工 作地的平均出行距离成本最小，系统总出行时间成本最低，居民居住选址效用和 社会效益最大作为目标函数，同时把路网平衡下的条件转化为优化目标的约束条 件；在分析多目标优化p a r e t o 最优解特点的基础上，提出了基于多目标值排序组合 选择的多目标遗传算法对拥挤路网下居住空间分布进行优化，同时保证路网居住 和就业的平衡关系，以此减少过量通勤交通，缓解交通拥堵，为交通规划和政策 的研究提供参考。 5 、运用d e a 方法对居住就业空间分布对交通出行的影响进行分析，建立中观 评价模型。研究居住就业空间匹配均衡对通勤交通出行影响的程度，通过评价结 果分析，能够识别出影响二者协调发展的关键因素，找出导致决策单元无效的原 因，通过对非d e a 有效的决策单元的投影分析对居住和就业空间分布进行优化。 关键词：通勤交通；广义极值；居住选址；方式选择；小波神经网络；支持 向量机；交叉分层l o g i t ；d e a 分类号：u 4 9 1 1 n s p i r a t i o nf o rt h i sd i s s e r t a t i o na l er e v i e w e d s e c o n d l y , m ei l l t e r a c t i o n m e c h a n i s m b e m e e nu r b a nc o m m u t i n ga n d j o b s h o u s i n gs p a t i a ls t r u c t u r eh a sb e e ne x p l o r e d 舶m b o t h m a c r o s c o p i c a n dm i c r o c o s m i c p e r s p e c t i v e n e t w o r k g e va n dw n na r e r e s p e c t i v e l ye m p l o y e dt om o d e lj o i n tc h o i c eo fr e s i d e n t i a l w o r k p l a c el o c a t i o na n d c o m m u t em o d es p l i t t h ep r e d i c t i v ea n dr e p r e s e n t a t i v ec a p a c i t yo f t h e s et w om o d e l s 硼e c o m p a r e d t h i r d l y , t h ei m p a c to ft h ec o n s t r u c t i o no fr a i lt r a n s i to nr e s i d e n t i a ll o c a t i o n a n dc o m m u t em o d ec h o i c ei sd e s c r i b e db yc t o s s n e s t e dl o i t s i i i l u l t a i l e o u se s t i m a t i o n m o d e l ；m e a n w h i l e ，l s s v ri su s e dt of o r e c a s tr e a le s t a t ep r i c e sa l o n gu r b a nr a i lt r a n s i t i nt h el i g h to fs m a l ld a t as a m p l e s r a i lt r a n s i tl i n e13i nb e i j i n gi st a k e na se x a m p l e st o i l l u s t r a t et h ea p p l i c a t i o no ft h i sm o d e l f o u r t h l y , b a s e do n j o b s h o u s i n gb a l a n c et h e o r y , am u l t i 。o p t i m i z a t i o nm o d e lf o rr e s i d e n t i a l l o c a t i o ni se s t a b l i s h e da l l ds 0 1 v e db v m u l t i 。o b j e c t i v eg e n e t i ca l g o r i t h m l a s t l y , t h er e l a t i o n s h i pb e t w e e nu r b 趾c o 砌 i l u t e 锄d j o b s 。h o u s i n gs p a t i a ls t r u c t u r ei se v a l u a t e db a s e do nd a t ae n v e l o p m e n ta n a l y s i s ( d e a ) f i o mm e s o s c o p l cp e r s p e c t i v e as e r i e so fe v a l u a t i n gi n d e x e sa r e i n 仃o d u c e d f r o m e i n p l n c a js t u d yo f18b e i j i n gd i s t r i c t s ，k e yi n f l u e n c ef a c t o r so f t h er e l a t i o n s h i pb e t 、7 l ，e e l l u r b a nc o m m u t ea n dr e s i d e n c ea n de m p l o y m e n tc o n f i g u r a t i o na r ei d e n t i f i e d 锄dm e n o n e f f e c t i v ed e c i s i o nm a k i n gu n i t sa r e i m p r o v e db yp r o j e c t i o na n a l y s i sw h i c hi s c o n s i s t e n tw i t hj o b s h o u s i n gb a l a n c e t h e o r y t h ef o l l o w i n ga r et h em a i ni n n o v a t i o n so ft h i sd i s s e 砌t i o n ： 北京交通大学博士学位论文 1 aj o i n tr e s i d e n t i a ll o c a t i o na n dt r a v e lm o d ec h o i c em o d e l su n d e rd i f f e r e n t e m p l o y m e n td e s t i n a t i o ns c e n a r i o sa r ed e v e l o p e dw h i c hr e p r e s e n t i n gt h er e l a t i o n s h i p b e t w e e nj o b s - h o u s i n g s p a t i a ld i s t r i b u t i o na n dt r a v e lt ow o r kf r o mam i c r o s c o p i c p e r s p e c t i v e b a s e do nr a n d o mu t i l i t ym a x i m i z a t i o nt h e o r y , d i s c r e t ec h o i c em o d e l s p e c i f i e da sn e t w o r kg e n e r a l i s e de x t r e m ev a l u e ( n e t w o r k g e v ) h a sb e e ne m p l o y e dt o i n v e s t i g a t et h ej o i n td e c i s i o n so fw h e r et ol i v ea n dh o wt og e tt ow o r k p l a c ew h i c h a t t e m p t st od e s c r i b et h ec h a n g eo fa g g r a v a t e dt r a f f i cc o n g e s t i o na n dd i s c o v e rt h e p o t e n t i a lc h a n g ec a u s e db yr e s i d e n t i a lr e l o c a t i o na n dt r a v e lm o d es h i f tu n d e rd i f f e r e n t e m p l o y m e n tl o c a t i o np a t t e r n s i na d d i t i o n ，aw n nj o i n tc h o i c em o d e li sc o m p a r e dw i t h n g e vm o d e li nt e r m so f p r e d i c t a b i l i t ya n dt r a n s f e r a b i l i t y 2 al s s v rm o d e li sd e v e l o p e dt of o r e c a s tr e a le s t a t ep r i c e sa l o n gu r b a nr a i l t r a n s i ti nt h el i g h to ft h ea d v a n t a g eo fs v r d e a l i n gw i t hs m a l ld a t as a m p l e s t h ek e r n e l f u n c t i o ni sg a u s s i a n r b fp r o v i d i n gah i g h e rp r e d i c t i v e a c c u r a c yt h a nt r a d i t i o n a l h e d o n i cp r i c ea p p r o a c h 3 o na c c o u n to ft h ea d v a n t a g e so fc r o s s - n e s t e dl o g i tm o d e ls t r u c t u r et oa l l o w c a p t u r i n gt h ep o t e n t i a ls p a t i a lc o r r e l a t i o nb e t w e e ns p a t i a l l yc o n t i g u o u sa l t e r n a t i v e s ， c r o s s - n e s t e dl o g i tm o d e li ss p e c i f i e dt oe s t i m a t et h ej o i n tc h o i c eo fr e s i d e n t i a ll o c a t i o n a n dc o m m u t em o d ea r o u n dt h em e t r os t a t i o n sw h i c hh e l pf o rt h eu n d e r s t a n d i n gt h e c h a r a c t e r i s t i e so fs p a t i a lt r a f f i cd i s t r i b u t i o n 1 1 1 ei m p a c to ft h es c e n a r i o so ft r a v e lt i m e i n c r e a s i n go nt h ec h o i c ep r o b a b i l i t ys w i t c h i n gi ss i m u l a t e di nt h i sm o d e l 4 am u l t i o b j e c t i v eo p t i m i z a t i o nm o d e li sd e s i g n e dt oo p t i m i z eh o u s i n gu n i t si n t e r mo fr e s i d e n t i a ll o c a t i o nu n d e rm a dn e t w o r ke q u i l i b r i u m m u l t i o b j e c t i v eg e n e t i c a l g o r i t h me m e r g e sa st h er e q u i r e m e n tt os o l v es u c hk i n do fm o d e l f i r s t ，m u l t i o b j e c t i v e f u n c t i o n sc o m p o s e do fm i n i m u ma v e r a g et r a v e lc o s tf r o mh o m et o w o r k p l a c e ， m i n i m u mt o t a lc o m m u t ec o s ta n dm a x i m u mu t i l i t yo fr e s i d e n t i a ll o c a t i o na r el i s t e d u n d e rt h ee n v i r o n m e n to fr o a dn e t w o r ke q u i l i b r i u mw h i c hi sc o n s i d e r e da sc o n s t r a i n t s f o rm u l t i o b j e c t i v eo p t i m i z a t i o nm o d e la sw e l l s e c o n d ，b a s e do nt h ec h a r a c t e r i s t i c s a n a l y s i so fm u l t i - o b j e c t i v ep a r e t oo p t i m u ma l t e r n a t i v e s ，t h es e l e c t i o no fm u l t i o b j e c t i v e v a l u eo r d e r i n ga n dc o m b i n i n gi sp r o p o s e dt os o l v et h i sm u l t i - o b j e c t i v eo p t i m i z a t i o n m o d e li nw h i c hj o b s - h o u s i n gb a l a n c ei s r e m a i n e d , t h u sd e c r e a s i n gt h ee x c e s s c o m m u t i n ga n dr e l i e v i n gt r a f f i cc o n g e s t i o n f i n a l l y , an u m e r i c a le x a m p l eo fr e s i d e n t i a l l o c a t i o n o p t i m i z a t i o ni sp r e s e n t e da n dt h er o a dn e t w o r ki sc o n f i g u r e dt ol i n kt h e r e s i d e n t i a lz o n e st ow o r k p l a c ez o n e s t m sm o d e li ss i m u l a t e db ym u l t i o b j e c t i v e g e n e t i ca l g o r i t h ma n di sp r o v i d e dw i mas e to fp a r e t oo p t i m u ma l t e r n a t i v e s 英文摘要 5 d a t a e n v e l o p m e n ta n a l y s i si se x p l o r e dt oe s t a b l i s ht h ei m p a c te v a l u a t i o nm o d e l a n do nt h eb a s i so f f u z z ym a t h e m a t i c st h e o r y , t h ei m p a c to fr e s i d e n t i a la n de m p l o y m e n t s p a t i a lc o n f i g u r a t i o no nt h ec o m m u t et r a v e li s c o r r e s p o n d i n g l ya n a l y z e d p r o j e c t i o n a n a l y s i s i s c o n s e q u e n t l yc a r r i e d o u tt o i m p r o v en o n e f f e c t i v ed m u sa n dt h u s o p t i m i z i n gt h ee m p l o y m e n ts p a t i a ld i s t r i b u t i o n k e y w o r d s ：u r b a nc o m m u t e ；g e n e r a l i z e de x t r e m ev a l u e ；r e s i d e n t i a ll o c a t i o n ； m o d ec h o i c e ；w a v e l e tn e u r a ln e t w o r k ；s u p p o r tv e c t o rm a c h i n e ；c r o s s n e s t e dl o g i t ； d e a c l a s s n o ：it 4 9 1 v 北京交通人学博十学位论文 目录 目录 中文摘要。i a b s t r a c t i i i l 绪论。1 1 1 研究背景与意义1 1 1 1 研究背景1 1 1 2 研究意义2 1 2 研究思路与内容3 1 2 1 研究思路3 1 2 2 研究内容4 1 3 研究方法与技术路线5 1 3 1 研究方法5 1 3 2 技术路线6 2 国内外研究综述7 2 1 国外研究综述7 2 1 1 理论模型研究7 2 1 2 实证模型研究1 4 2 1 3 综合评述18 2 2 国内研究综述18 2 2 1 理论实证研究18 2 2 2 综合评述2 0 2 3 本章小结2 0 3 城市通勤交通与居住就业空间分布互动关系研究。2 3 3 1 城市通勤交通与居住就业空间分布互动机理2 3 3 1 1 相关概念的界定2 3 3 1 2 城市通勤交通与居住就业空间循环互动2 4 3 1 3 城市居住就业与通勤出行因果关系2 5 3 2 基于离散选择模型的城市通勤交通与居住就业地选择关系2 6 3 2 1n e t w o r k g e v 模型。2 6 北京交通大学博士论文 3 2 2 特性变量及选择项集合的确定2 7 3 2 3 居住就业选址和出行方式联合选择模型3 0 3 2 4n e t w o r k g e v 模型参数估计31 3 3 城市通勤交通与居住就业地选择小波神经网络预测模型3 5 3 3 1 小波神经网络理论3 5 3 3 2 小波神经网络求解步骤3 6 3 3 3 模拟分析一3 9 3 4n e t w o r k g e v 与w n n 模型对比分析4 1 3 5 本章小结4 3 4 城市轨道交通建设影响下居住地和方式选择研究4 5 4 1 城市轨道交通与居住就业空间分布关系宏观机理4 5 4 1 1 轨道交通与居住就业空间分布形态关系4 5 4 1 2 轨道交通对居住地选择的影响4 6 4 1 3 轨道交通对出行方式选择的影响4 7 4 1 4 轨道交通对房地产价格的影响4 9 4 2 轨道交通沿线房地产价格预测研究5 0 4 2 1 支持向量机回归5 1 4 2 2l s s v r 参数和核函数选择5 3 4 2 3 轨道站点周边房地产价格的l s s v r 预测模型5 4 4 2 4 实例分析5 6 4 3 城市轨道交通与居住就业空间分布关系微观机理5 9 4 3 1 轨道站点周边居住地选择和出行方式联合选择模型5 9 4 3 2 交叉分层l o g i t 模型6 2 4 3 3 实例分析6 4 4 4 本章小结6 6 5 路网均衡状态下居住空间分布优化研究6 7 5 1 路网均衡状态下居住空间分布多目标优化模型6 7 5 1 1 多目标优化理论6 8 5 1 2 多目标优化模型。7 0 5 1 3 模型主要参数说明。7 3 5 2 多目标优化遗传算法7 3 目录 5 2 1 多目标遗传算法权重确定7 4 5 2 2 多目标遗传算法求解步骤7 4 5 3 算例分析7 6 5 4 本章小结8 l 6 城市通勤交通与居住就业空间分布关系评价研究8 3 6 1 城市交通系统与居住就业系统的输入输出8 3 6 1 1 居住就业平衡对通勤交通影响8 3 6 1 2 城市通勤交通与居住就业指标8 5 6 2 城市交通与居住就业协调关系的d e a 评价模型8 7 6 2 1d e a 评价方法的思路8 7 6 2 2d e a 评价模型建立8 7 6 2 3 评价分析流程8 9 6 3 实例分析9 0 6 3 1 北京市城郊区县交通与居住就业协调关系评价9 0 6 3 2 通勤交通与就业空间分布优化9 4 6 4 本章小结9 5 7 研究结论与展望9 7 7 1 主要研究成果9 7 7 2 论文的主要创新点9 8 7 3 研究展望9 9 参考文献1 0 1 作者简历115 独创性声明1 1 7 学位论文数据集1 1 9 北京交通火学博士论文 x 图清单 图清单 图1 1 论文的研究框架4 图1 2 论文研究的技术路线6 图2 1 竞租价格模型和随机效用模型基本原理对比1 3 图2 2 交通与土地利用一体化模型研究基本框架1 4 图3 1 城市通勤交通与居住就业空间分布循环反馈图2 4 图3 2 城市通勤交通出行与居住就业问的因果关系环2 5 图3 3 就业居住和通勤方式选择的n e t w o r k g e v 模型结构2 9 图3 - 4n e t w o r k g e v 模型阶段估计流程图31 图3 5 小波神经网络结构图3 6 图3 - 6 小波神经网络算法流程图3 8 图3 7 小波神经网络建模过程、相关问题及解决办法3 9 图3 8 隐层节点数不同情况下误差曲线图4 0 图4 1 城市快速轨道交通与城市居住就业空间分布影响关系4 6 图4 2 轨道交通站点到居住区距离与轨道交通出行比例关系图4 8 图4 3 轨道交通沿线房地产价格预测模型结构图5 6 图4 _ 4l s s v r 预测效果与实际效果对比图一5 8 图4 5 轨道站点周边相邻区域空间相关示意图6 0 图4 _ 6 轨道站点周边居住和通勤方式选择c n l 模型结构6 1 图5 1 多目标优化p a r e t o 最优解构成6 9 图5 2 多目标遗传算法计算流程图7 6 图5 3 居住地和工作地简化路网图7 7 图5 - 4 工作小区总容量固定网络变换图7 7 图5 5 各个工作小区容量固定网络变换图8 0 图6 1 居住就业与通勤交通关系评价指标体系8 5 图6 2d e a 评价方法的流程。9 0 图6 3 居住就业空间分布与通勤交通间的协调发展指数9 2 图6 4 北京市各区域居住就业均衡与通勤交通状态协调度9 4 北京交通人学博十论文 表清单 表清单 表2 1 经典城市交通与土地利用一体化模型1 7 表3 1n e t w o r k g e v 模型变量选取2 8 表3 - 2n e t w o r k g e v 模型选择项集合2 9 表3 5n e t w o r k g e v 模型分配参数3 2 表3 _ 4 工作地在不同区位时模型参数估计结果3 4 表3 6 工作地在不同区位时出行时间和出行费用的直接弹性3 4 表3 7 小波神经网络模型与n e t w o r k g e v 模型预测精度分析4 l 表禾1 轨道周边不同用地模式对小汽车出行率的影响4 9 表4 _ 2 北京轨道交通1 3 号线沿线楼盘价格及属性特征5 7 表4 _ 3 北京轨道交通1 3 号线沿线预测数据集楼盘实际价格及l s s v r 拟合值 5 8 表4 4c r o s s - n e s t e dl o g i t 模型选择项集合6 0 表4 5 轨道站点周边居住和出行方式联合选择影响因素6 1 表4 - 6 交叉分层l o g i t 模型变量参数估计结果6 4 表4 - 7c n l 模型分配参数估计结果6 5 表4 _ 8c n l 模型实际比例和预测比例。6 5 表4 - 9 小汽车出行时间增加1 0 时模拟变化6 5 表5 1 工作小区总容量固定p a r c t o 部分最优解集合居住空间分布比例7 8 表5 2 工作小区总容量固定p a r c t o 部分最优解集合目标函数值7 8 表5 3 两种确定最优解方法比较7 9 表5 _ 4 居住小区住宅优化分布数量7 9 表5 5 各工作小区有容量限制p a r e t o 部分最优解集合一8 0 表5 - 6 各工作小区有容量限制p a r e t o 部分最优解集合8 0 表昏l 就业人口比指标8 5 表6 - 2 北京市d e a 模型各区域输入输出指标数据表8 6 表6 - 3 协调程度模糊等级及划分标准8 9 表6 4 d e a 评价模型输入剩余输出亏空指标颞力与掣( d 结果9 1 北京交通大学博士论文 表6 5 各决策单元协调指数及a 值9 3 表6 - 6 北京市各区域居住就业均衡与通勤交通状态协调度叩计算结果9 3 表6 - 7 非d e a 有效d 删 改进的目标值9 5 i 绪论 1 绪论 1 1 研究背景与意义 1 1 1 研究背景 随着城镇化规模的扩大，职住分离问题日益突出，就业地与居住地的失衡引 发了大城市的交通拥堵，城市居民的平均通勤时间和通勤距离日益增长。目前， 我国大中城市普遍存在交通拥堵、事故频发、空气污染加剧等问题。北京市、上 海市中心区的高峰期车辆平均时速不n 2 0 k m m 交通拥堵还导致交通运输效率下 降，能耗增加，空气污染加剧。相比欧美发达国家主要城市而言，我国多数大城 市的城市化和机动化的进程发展速度相对过快。就业郊区化和住宅蔓延化与小汽 车通勤出行量的增长之间有着很强的相关性【。 通勤出行活动指居民在居住地与工作地之间的空间移动，在各种出行目的中， 以上班为目的的通勤出行比例高达4 0 - - - 6 0 ，以通勤为主体的早晚高峰出行量 过于集中，加剧了城市交通系统的供求矛盾。因此，解决好通勤出行问题对于缓 解城市交通拥堵具有重要意义。从居民通勤行为角度研究城市空间结构，有利于 更好地揭示城市交通与土地利用关系，为解决城市交通拥挤等问题提供相应对策。 城市居住就业空间分布决定了城市通勤交通出行时空分布特征。需要特别指 出的是，城市通勤交通与居住就业空间布局之间存在着深刻的互动关系。城市居 民通勤出行空间分布很大程度上反映了城市土地利用格局与空间分布特征。二者 之间的互动反馈关系从活动产生开始，是否拥有小汽车会影响到出行的决定，即 目的地选择、出行方式选择及路径选择。路段上的流量又影响到出行时间，出行 距离以及出行费用，而这些指标体现在可达性上。城市交通可达性对城市经济、 商业和文化活动用地的空间分布具有决定作用。可达性提高，会吸引投资者和用 户的选址决定以及用户的活动并引起土地价格的升高进而影响居住地的选择，引 起出行活动变化。 从城市空间结构与交通关系理论与实践发展历程来看，霍华德的田园城市、 卫星城、新城镇及有机疏散等可以视为城市空间分散布局多中心结构理论，出发 点是缓解大城市交通问题。多中心结构有利于分散中心区交通压力，通过居住就 业平衡调整具有缩短通勤时间的潜力。我国的特大城市如北京和上海等，针对单 中心结构带来的交通拥挤、人口密度过于集中等问题，在城市总体规划中提出了 多中心城市空间格局构架来缓解一系列大城市发展问题。 北京交通大学博士论文 北京市“十一五”时期交通发展规划指出城市布局调整及出行结构的改善将 是决定“十一五”期间交通发展前景的两大关键，力争在这两方面取得突破性进展， 维持交通供需基本平衡。我国特大城市交通发展的空间战略研究一以上海为例 一书从上海存在的城市交通问题出发，阐述了空间结构优化对于疏解特大城市交 通拥堵的必要性【2 】。天津市城市总体规划纲要( 2 0 0 4 - - 2 0 2 0 年) 进一步明确天津 的城市定位与性质，强调调整和优化城市的空间布局结构，完善现代化综合交通 体系，构建可持续的生态格局等指导性规划思路。珠江三角洲地区改革发展规划 纲要( 二0 0 八一二o 二o ) 提出粤港澳地区优化空间结构、构建高可达性交通网络 和优质环境发展策略。城市规划与城市交通规划的主要目标之一是实现居民出行 的机动性和灵活性，为居民的生活和工作提供舒适、方便可达的空间，这不仅取 决于居住地和工作地的空间布局结构，亦与居住地与工作地之间的空间平衡关系 紧密相连，研究二者之间的关系有助于掌握它们之间的内在机理，通过优化居住 就业空间布局协调城市通勤交通与居住就业空间分布间关系，以期从根源上解决 交通拥堵问题，实现城市交通的可持续发展。 综上所述，从国家中长期交通科技发展、人民生活中的日常出行、智能交通 基础理论和交通科学的发展等方面，本领域的研究均属于解决国家重大需求问题 中的基础科学及其应用问题，对于提升我国城市交通的基础理论及其应用水平均 具有重要意义。 本论文依托国家重点基础研究发展计划( 9 7 3 ) 项目课题“城市交通系统的组 织优化与控制研究 ( 项目编号2 0 0 6 c b 7 0 5 5 0 5 ) 展开。 1 1 2 研究意义 研究城市通勤交通与居住就业空间布局相互关系，可以