城市空间与交通耦合作用下降低居民出行能耗的街区空间优化研究

In this study, Shijiazhuang as an example, through the residential survey data, satellite remote sensing image data access to urban spatial- transportation system characteristics, apply the statistical regression methods, geographic information systems, cellular automata and multi-agent to research the mechanism of the coupling of urban spatial and transportation from microscopic level. Geographical Simulation Systems is built to analyze energy consumption of urban blocks quantitatively, and reveal the evolution of energy consumption by the coupling of urban spatial-transportation system. Urban spatial development strategy is explored to optimize block spatial characteristic aiming to reduce trips energy consumption.This study will provide research evidence for the theory and practice of low-carbon cities in our country.

本课题以石家庄为例，通过居民调查数据、卫星遥感影像数据获取城市空间-交通系统特征指标，应用统计回归方法、地理信息系统、元胞自动机和多智能体等研究手段,从微观街区层面研究城市空间和交通系统耦合作用机制。进而构建地理模拟系统,对城市街区居民出行能耗进行定量分析，揭示城市空间-交通系统耦合驱动作用下，居住街区交通出行能耗演变规律，并探索降低居民出行能耗的街区空间优化策略。本课题对发展具有中国特色的低碳城市理论具有积极的意义。

从微观街区层面研究城市空间和交通系统的耦合作用，进而促进居民出行能耗的降低，促进环境友好型的城市空间的建设是本研究的重点。通过居民调查数据、卫星遥感影像数以及实地调查获得城市空间交通系统指标，应用统计回归方法、地理信息系统、元胞自动机等研究手段，从微观街区层面研究城市空间和交通系统耦合作用机制。重点研究交通枢纽和城市空间的耦合作用下对居民出行行为的影响和街区层面城市空间的优化策略。本研究取得以下主要研究成果。（1）从微观层面研究城市轨道交通站点周边城市空间结构及居民出行选择行为，构建了相应的分析模型。（2）以石家庄为例研究了城市空间和交通系统耦合作用下，微观层面城市空间优化策略。（3）研究了基于降低居民出行低能耗的轨道交通站点土地利用模式预测方法。