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基于IC 卡數(shù)據(jù)的城市地鐵綠色出行碳減排機(jī)理分析

2023-07-08 13:04:22席逸元李文翔
中國水運(yùn) 2023年6期
關(guān)鍵詞:影響分析模型

席逸元,李文翔

(上海理工大學(xué),上海 200093)

近年來研究數(shù)據(jù)表明,公交和地鐵等綠色交通可以減少碳排放,因此它成為城市公共交通建設(shè)的熱點(diǎn)[1-2]。

隨著以人為核心的智慧城市理念備受重視,可以獲取的時(shí)空大數(shù)據(jù)類型越來越豐富[3]。郭瑞軍、羅敏等[4-5]研究城市軌道交通客流運(yùn)行特性和居民出行特性。Barry等[6]通過對(duì)原始數(shù)據(jù)包括出行者的出行線路的處理,研究和預(yù)測(cè)客流的分布。在以往國內(nèi)外學(xué)者對(duì)城市軌道交通碳減排[7-8]的研究中,顧宇、趙榮欽等[9-10]基于地鐵IC 卡數(shù)據(jù)探究地鐵對(duì)沿線居民碳排放影響。簡(jiǎn)文良和姚宇等[11-12]基于地鐵的建成環(huán)境對(duì)碳減排的影響進(jìn)行研究。趙鵬軍[13]基于隨機(jī)森林(Random Forest,RF)算法對(duì)地鐵出行數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練,具有很強(qiáng)推廣性。

本文主要通過獲取地鐵IC 卡數(shù)據(jù),利用碳減排算法計(jì)算出各OD 站點(diǎn)的碳排放量。獲取地鐵站周邊的POI 數(shù)據(jù),基于GBDT 機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行回歸分析,尋找各影響因素與碳減排量的重要性。

1 基于IC 卡數(shù)據(jù)的地鐵碳減排計(jì)算方法

本文依據(jù)CM-028-V01 方法學(xué)對(duì)出行者乘坐地鐵出行的減碳量進(jìn)行計(jì)算,計(jì)算主要包括基準(zhǔn)線碳排放因子確定、出行距離計(jì)算和減排量計(jì)算3 個(gè)過程。碳減排計(jì)算流程圖如圖1 所示。

圖1 碳減排計(jì)算流程圖

1.1 確定不同方式的碳排放因子

地鐵出行人公里排放因子選為0.0345kgCO2/pkm,小汽車出行人公里排放因子選為0.0812 kgCO2/pkm。

1.2 路徑規(guī)劃確定出行距離

使用高德地圖AMapSearchAPI 獲取出行距離。

1.3 每人次碳減排量計(jì)算

每人次汽車出行碳排放量的計(jì)算公式:

每人次地鐵出行碳排放量的計(jì)算公式:

每人次地鐵出行的碳減排公式:

其中,EB,P 和EC,P 為小汽車和地鐵的碳排放量(kgCO2/人次);Ekm,i、Ekm,j 為汽車和地鐵的碳排放因子 (kgCO2/km);Di、Dj 分別為小汽車和地鐵的行駛距離(km);ER,P 為每人次出行的碳減排量 (kgCO2/人次)。

2 基于GBDT 模型的地鐵出行減碳機(jī)理分析

2.1 影響因素的選取與獲取

查閱相關(guān)文獻(xiàn)[14]確定,本文選取了出行距離、非直線系數(shù)和建成環(huán)境等影響因素,具體獲取流程如圖2所示。

圖2 基于GBDT 模型的碳減排機(jī)理分析流程圖

2.2 基于GBDT 模型的回歸分析

GBDT 預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建流程如下:

(1)初始化模型

估計(jì)損失函數(shù)L(yi,γ)最小的模型參數(shù)γ:

L(yi,γ)為損失函數(shù);N 為訓(xùn)練樣本個(gè)數(shù)。

(2)計(jì)算殘差

設(shè)T 為迭代次數(shù),按下式計(jì)算模型的殘差rit:

(3)將rit作為樣本Zi的標(biāo)簽,將殘差作為下一次訓(xùn)練的真實(shí)值。得到新的樣本數(shù)據(jù)集[(Zi,rit),i=1,2,…,N],作為下一次訓(xùn)練的樣本數(shù)據(jù),擬合得到下一棵回歸樹模型。

(4)計(jì)算葉子節(jié)點(diǎn)Rjt的最佳擬合值γjt,如下式:

(5)加強(qiáng)學(xué)習(xí),更新第t 次迭代模型,如下式:

(6)輸出最終模型fT(Zi),如下式:

3 結(jié)論分析

3.1 變量獲取統(tǒng)計(jì)

建成環(huán)境要素分為起點(diǎn)和終點(diǎn),變量的定義和統(tǒng)計(jì)如表1 所示。

表1 變量的定義和統(tǒng)計(jì)

3.2 自變量重要性分析

圖3 顯示自變量相對(duì)重要性排序。其中出行距離占23.1%,非直線系數(shù)占9.3%,總建成環(huán)境占68.6%。

圖3 所有解釋變量的重要性排名

3.3 關(guān)鍵自變量的非線性效應(yīng)分析

圖4 顯示起點(diǎn)位置5 個(gè)重要建成環(huán)境因素對(duì)碳減排量的影響。其中,(a)(b)(c)(d)分別顯示起點(diǎn)處距離市中心的距離、道路網(wǎng)密度、醫(yī)療服務(wù)數(shù)量、公交車站數(shù)量與碳減排量的關(guān)系。

圖4 起點(diǎn)關(guān)鍵建成環(huán)境

圖5 顯示終點(diǎn)關(guān)鍵建成環(huán)境變量對(duì)碳減排的影響。其中,圖5(a)(b)(c)(d)分別顯示終點(diǎn)處離市cbd 距離、公交站數(shù)、科教文化、醫(yī)療服務(wù)與碳減排量的關(guān)系。

圖5 終點(diǎn)關(guān)鍵建成環(huán)境變量對(duì)碳減排的影響

圖6 顯示其他變量對(duì)碳減排的影響,其中(a)(b)顯示出行距離、非直線系數(shù)與碳減排量大致符合線性趨勢(shì)。

圖6 其他變量對(duì)碳減排的影響

4 結(jié)論

根據(jù)上述分析發(fā)現(xiàn),總建成環(huán)境占68.6%,出行距離占23.1%。非直線系數(shù)因素占9.3%。本研究有助于更好地了解碳減排的影響因素,并為決策者在城市規(guī)劃中提供政策參考。

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