研究背景与目标
现实挑战
- 交通运输业是中国碳排放增长最快的行业之一
- 道路交通碳排放占交通碳排放的70%-80%
- 现有研究忽视空间非平稳性和非线性效应
研究目标
- 量化RTCE和路网形态的空间分布特征
- 探索路网形态对RTCE的空间异质性影响
- 研究空间非平稳性、非线性影响机制
研究方法与技术路线
图1 本文技术路线
MGWR模型
多尺度地理加权回归模型，能够处理不同变量的多尺度效应， 揭示路网形态对RTCE的空间异质性影响。
模型性能对比
MGWR R²
0.718
GWR R²
0.579
OLS R²
0.527
SHAP方法
基于博弈论的Shapley值，量化各路网形态特征对RTCE的相对重要性， 解释变量间的复杂非线性关系。
重要性排序（前5）
RND
GC
SD
道路交通碳排放空间分布
图2 道路交通碳排放空间分布
京津冀地区
1,003.604
t/km²
珠三角地区
1,615.291
t/km²
长三角地区
849.074
t/km²
省会城市
1,168.886
t/km²
分布特征
道路交通碳排放呈现多中心分布格局，以经济发达地区为核心向周边递减， 东部地区（858.523 t/km²）显著高于中西部地区（575.162 t/km²）。
路网形态指标体系
道路等级分布
- • 高架及快速路与次干道长度比（TRS）
- • 高架及快速路与支路长度比（TRT）
- • 主干道与次干道长度比（PS）
- • 次干道与支路长度比（PT）
- • 主干道与支路长度比（ST）
交通网络密集度
- • 路网密度（RND）
- • 高速公路密度（MD）
- • 高架及快速路密度（TRD）
- • 主干道密度（PD）
- • 次干道密度（SD）
- • 支路密度（TD）
交通网络结构
- • 道路方向丰富度（RDR）
- • 道路类型丰富度（RCR）
- • 道路连接度（RC）
- • 平均聚集系数（ACC）
- • 网格系数（GC）
主要研究发现
空间异质性显著
路网密度（RND）影响
- • 珠三角地区影响最显著：0.636
- • 全国大部分城市呈正相关
- • 发达地区影响更为明显
道路方向丰富度（RDR）
- • 长三角地区影响显著：0.259
- • 南方地区数值较高：3.428
- • 与地形特征密切相关
空间非平稳性特征
RND带宽
45
强空间异质性
RCR带宽
215
中等影响尺度
GC带宽
293
全局性特征
路网形态分类与碳排放
| 路网类型 | 城市数量 | RTCE均值(t/km²) | 特征 |
|---|---|---|---|
| 高密低等级规则型 | 43 | 1,073.994 | 最高碳排放 |
| 高密低等级混乱型 | 45 | 1,022.794 | 相对较低 |
| 低密低等级规则型 | 38 | 395.871 | 理想低碳型 |
政策建议与启示
1
因地制宜规划
充分考虑路网形态的空间异质性、非平稳性和非线性特征，制定差异化的低碳路网规划策略
2
多维特征分析
从"密度-等级-结构"多维特征视角进行综合分析，避免单一指标的局限性
3
区域协同治理
根据不同特征的空间作用尺度差异，制定区域协同的治理规划策略
4
优化路网结构
推广低密低等级道路主导的路网形态，在高密度地区优先考虑混乱型路网设计
重点发现
东北地区
适当增加高架及快速路建设
西北地区
增加主干道密度效果显著
南方地区
提高道路连接度更有效
学术创新与贡献
方法创新
首次将MGWR模型和SHAP方法结合，揭示路网形态对RTCE的多尺度影响机制
指标体系
构建"密度-等级-结构"三维路网形态指标体系，实现全面量化分析
空间视角
基于302个城市功能区域，揭示路网形态影响的空间非平稳性和非线性特征
主要贡献
- 揭示了路网形态对RTCE影响的显著空间异质性
- 发现不同路网特征具有不同的空间作用尺度
- 识别出RND是影响RTCE的最重要特征
- 为低碳城市交通规划提供科学依据
以上内容由AI自动生成，内容仅供参考。对于因使用本网站以上内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。