规划研究动态

合集下载

基于强化学习的动态路径规划算法研究

基于强化学习的动态路径规划算法研究

基于强化学习的动态路径规划算法研究人类在日常生活中会遇到很多路径规划问题,例如规划行车路线、选择最短的步行路线等等。

而在机器人、智能控制等领域,路径规划算法更是不可或缺的一部分。

其中,强化学习作为人工智能中的重要研究方向之一,被广泛应用于路径规划问题中。

本文将探讨基于强化学习的动态路径规划算法,并阐述其研究进展和未来发展趋势。

一、强化学习简介强化学习(Reinforcement Learning)是机器学习中的一种方法,其描述了一个智能体(Agent)与环境(Environment)之间互动的过程。

智能体在环境中进行行动,每次行动会产生奖励或惩罚,从而逐步学习到一个最优的策略。

强化学习的核心在于智能体通过试错来进行学习,而不是事先给定数据或规则。

因此,强化学习可应用于许多领域,例如制造业、交通管理、游戏等等。

二、强化学习在路径规划中的应用路径规划问题是指在给定环境下,找到从起点到终点的最优路径。

而在强化学习中,路径规划问题一般被看作是一个马尔科夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)。

在MDP中,一个智能体在当前状态下,根据其经验选择一个行动,进入到新的状态并得到奖励或惩罚。

智能体的目标就是在每一个状态下,选择最佳的行动,最终得到最优路径。

基于MDP的路径规划算法一般分为两类,一类是基于价值函数(Value Function)的算法,另一类是基于策略函数(Policy Function)的算法。

其中,基于价值函数的算法较为常见。

该类算法通过估计路径中每个状态的价值,最终选取路径最小的那个状态为最优状态。

三、动态路径规划算法的思路在实际场景中,往往会遇到环境随时间变化的情况,例如交通拥堵、路段封闭等。

这时,静态路径规划算法就无法满足需求,需要引入动态路径规划算法。

动态路径规划算法的基本思路是,在每个时间步中重新计算最优路径。

具体来说,算法需要考虑当前环境状态下的最优路径。

电子地图的动态路线规划与导航研究

电子地图的动态路线规划与导航研究

电子地图的动态路线规划与导航研究随着科技的发展和智能手机的普及,电子地图在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。

从寻找目的地到规划最佳路线,电子地图已经深入到我们的生活中,并在交通出行中发挥着重要作用。

本文将探讨电子地图的动态路线规划与导航研究,包括其原理、技术和应用。

动态路线规划是电子地图中的一项关键技术,它能够根据实时交通信息、用户的出行需求和道路条件,实时地为用户提供最佳的路线规划。

动态路线规划的核心是交通流量数据的实时获取和处理,包括道路拥堵情况、交通事故和施工等临时路况变化。

通过分析大量的交通数据,电子地图可以准确预测交通状况,并在线路规划中避免拥堵路段,提供更快捷的导航方案。

实时路况数据的获取主要通过车载传感器、交通摄像头、移动设备的GPS和用户反馈等方式。

车载传感器可以收集到车辆在道路上运行的速度和轨迹信息,交通摄像头可以提供道路上车流量的观测数据,移动设备的GPS可以定位用户的位置和行驶速度,而用户反馈则是通过用户在交通拥堵时主动上传道路状况或者通过移动设备的导航软件上报。

这些数据通过网络传输到后台服务器,经过处理和分析后被用于动态路线规划。

动态路线规划算法的设计主要包括路况预测和路径搜索两个核心部分。

路况预测的目标是通过历史数据和实时数据分析,预测未来一段时间内的交通情况。

其中,历史数据主要用于分析道路在不同时间段的交通状况的规律性变化,而实时数据则用于反映当下的交通状况。

路径搜索算法则是根据预测的交通情况,从起点到终点中搜索符合用户需求且交通状况最佳的路径。

最常用的路径搜索算法包括最短路径算法、最小生成树算法和最短路径树算法等。

电子地图的动态路线规划与导航在交通出行中有着广泛的应用。

首先,它可以帮助用户避开拥堵路段,节省时间和燃料消耗。

通过实时路况信息的更新,电子地图可以准确预测道路状况,并根据需求提供多条备选路径,使用户选择最佳路线。

其次,动态路线规划与导航对公共交通出行也有着重要意义。

规划研究动态

规划研究动态
方 案 ;同 时 ,推荐采 取 “ 骨干客 运系统 建设推 动
规 划的修编 工作 已全 面展 开 ,为适应 城市 空间结 构 的调整 ,落实公共 交通 引导城市 发展 的核心 理
念 ,并 与湖南省 “+ ”城际轨道交通实施方案相 35 协 调 ,长 沙市规 划管理局 组织 了 “ 长沙市轨 道交 通线 网规划修编 ”的国内采购招标。
Lo d n n o ,De a t n f P a n n & Tr s o a i n p rme t o l n i g n a pr t , t o 20 . 0 6
[ 李沛. 1 】 当代全球性城市中央商务区(B ) 划理论 c D规 初探[ . M】北京:中国建筑工业出版社,19 . 99
服 务升级 、主 动性场 站建设 与枢纽培 育 、分 区经
营促进市 场整 合 、客 运系统逐 步升级 ”等推 进公
交系统 建设实 施与 整合 策略 ,并 明确 近期 中心 城
2 0 T a e e o [ ] 0 3 rv l p r R 。Ne R t w Y r:Ne ok w Y r ok
M er p l a a s o t t n Co ncl 2 0 . t o o i n Tr n p ra i u i 0 3 t o ,
【 ] y n y Ma i l n s c tsBiay R .S d e : rn Was a d Aso i e n r t h a
[】 smayS a ln E wad At a ai T e e 2 Roe r cno , d r . p c C : h d Ne frMoe R i Ac est h n a a BD[ ] o r al cs o te Ma h  ̄ n C R.

基于群体智能的动态路径规划技术研究

基于群体智能的动态路径规划技术研究

基于群体智能的动态路径规划技术研究随着智能化时代的到来,路径规划技术成为人工智能领域中的热门话题。

路径规划是指基于一定的搜索算法和评价准则,在地图或场景中自动寻找一条从起点到终点的最短路径,并在此过程中避开已知的障碍物和危险区域。

而传统的路径规划技术往往只考虑单车、行人或车辆等特定个体,缺乏多个个体之间的合作和协调机制,无法适应大规模复杂环境下的路径规划需求。

因此,基于群体智能的动态路径规划技术成为了解决这一问题的有效手段。

一、群体智能算法的原理传统路径规划算法通常采用的是启发式搜索算法,如A星算法、Dijkstra算法等,通过对地图中节点之间距离和路径条件进行评估,确定一条最短路径。

而在群体智能算法中,个体之间不是独立运动的,而是通过相互协作和竞争来达成一个全局最优解。

常用的群体智能算法包括蚁群算法、粒子群算法、人工鱼群算法、差分进化算法等。

以蚁群算法为例,其基于蚂蚁在寻找食物时发现最短路径的行为模式,通过一系列规则来模拟蚂蚁之间的信息交流和协作,最终找到最优路径。

在群体智能算法中,每个个体都具备一定的智能和决策能力,同时也依赖于其他个体的行为和反馈信息。

因此,群体智能算法具有一定的自适应性和鲁棒性,能够在不同环境下自主地学习和适应。

二、基于群体智能的动态路径规划技术的研究进展随着机器人、自动驾驶等智能化领域的发展,基于群体智能的动态路径规划技术的研究也取得了巨大的进展。

在多智能体系统中,研究者们将群体智能算法与传统路径规划算法相结合,开发了一系列新型的路径规划算法和协调控制策略。

其中,代表性的有以下几种:1. 基于虚拟领袖机制的群体智能路径规划算法:该算法通过建立虚拟领袖来协调多智能体之间的运动,使得整个群体能够实现平滑合作,避免碰撞和拥挤,并在最短时间内到达目的地。

2. 基于荧光素单元的群体智能路径规划算法:该算法模拟了荧光素单元在夜间规避光源的行为,通过分析群体中智能体的领域特征和附近智能体的运动信息,实现了自适应的路径规划和协调调节。

土地利用总体规划实施动态评估研究

土地利用总体规划实施动态评估研究

土地利用总体规划实施动态评估研究摘要:土地利用总体规划实施动态评估是城市和乡村发展中的关键环节,有助于确保规划的可持续性和适应性。

本论文旨在探讨动态评估的方法、作用和影响,以及其在不同领域中的应用评估。

先介绍了土地利用总体规划的基本原则和步骤,以及动态评估的定义和背景。

然后讨论了动态评估方法与工具,接下来详细阐述了动态评估的作用,最后探讨了动态评估的影响,通过本文的研究,我们强调了动态评估在土地利用总体规划中的重要性,并呼吁规划者和政策制定者积极采用这一方法,以推动可持续发展和社会进步。

关键词:土地利用总体规划;动态评估;可持续发展;资源优化;城市规划引言:土地利用总体规划是城市和乡村发展的基础,它涵盖了土地用途、基础设施、环境保护等方面的规划和管理。

然而,传统的规划往往基于静态数据和假设,无法应对社会、经济和环境因素的不断变化。

动态评估作为一种重要的规划工具,旨在解决这一问题,强调规划的灵活性和适应性。

本论文旨在探讨土地利用总体规划实施动态评估的方法、作用和影响,以期为规划者、政策制定者和研究者提供有关如何更好地应对城市和乡村发展挑战的见解。

一、土地利用总体规划与动态评估土地利用总体规划是一个城市和乡村发展的关键工具,它有助于确保土地资源的合理分配和可持续利用。

总体规划通常包括对土地用途、建设项目、基础设施和环境保护等方面的规划和管理。

然而,传统的总体规划往往是基于静态的假设和数据进行制定的,忽视了社会、经济、环境等因素的不断变化。

土地利用总体规划通常包括以下几个基本原则和步骤,首先,规划者需要明确城市或乡村发展的长期和短期目标,以及社区的需求。

这包括居住、商业、工业、农业和环境保护等各个领域的需求。

规划者需要收集和分析各种数据,包括土地利用情况、人口统计数据、经济指标、环境影响等。

这些数据有助于了解当前的情况和趋势。

基于数据分析,规划者制定土地利用政策和目标,包括土地用途分配、基础设施建设、环境保护措施等。

基于强化学习算法的动态路径规划研究

基于强化学习算法的动态路径规划研究

基于强化学习算法的动态路径规划研究近年来,随着人工智能技术的快速发展,强化学习算法在动态路径规划领域的应用得到了广泛的关注和研究。

基于强化学习算法的动态路径规划可以使机器智能地适应环境的变化,实时生成最优路径。

本文将对基于强化学习算法的动态路径规划进行研究和探讨。

首先,我们需要了解什么是动态路径规划。

动态路径规划是指在考虑环境变化影响的情况下,通过选择合适的路径来实现目标。

这个过程需要根据环境的状态进行实时的决策,以达到最优路径的生成。

传统的路径规划算法往往是基于静态环境的,不适合应对动态变化的场景。

而基于强化学习算法的动态路径规划可以通过学习和优化,使智能体能够根据环境状态的变化进行实时决策,更好地适应变化。

在基于强化学习算法的动态路径规划中,智能体通过与环境的交互学习,不断优化选择行动的策略,以最大化累积奖励。

其中,智能体是指路径规划的主体,环境是指路径规划所处的实际环境。

在每个时间步骤,智能体根据当前的状态选择行动,环境返回给智能体新的状态和即时奖励。

通过不断的试验和学习,智能体会更新策略,并且在后续的决策中能够更加准确地选择行动。

在设计基于强化学习算法的动态路径规划系统时,需要考虑以下几个重要因素。

首先,需要明确路径规划的目标和约束。

根据实际应用场景的需求,确定路径规划的目标,例如时间最短、距离最短或是其他特定目标。

同时,还需考虑到实际约束条件,如道路限速、避免拥堵等。

其次,需要选择合适的强化学习算法。

强化学习算法有许多种,例如Q-learning、Deep Q Network(DQN)、Actor-Critic等。

在选择算法时,需要根据实际应用场景和任务的复杂性进行权衡和选择。

然后,需要定义状态和动作空间。

状态是指智能体在路径规划过程中所处的环境状态,动作则是智能体在每个时间步骤可以选择的行动。

合理定义状态和动作空间对于路径规划的准确性和效率至关重要。

此外,还需要定义奖励函数。

奖励函数在强化学习算法中起到了至关重要的作用,它可以指导智能体的学习过程。

机器人导航系统中的动态路径规划算法研究

机器人导航系统中的动态路径规划算法研究

机器人导航系统中的动态路径规划算法研究导语:机器人导航系统是现代机器人技术中的关键技术之一。

在实际应用中,机器人往往需要根据环境的变化实时调整路径,并避免障碍物。

因此,动态路径规划算法的研究变得尤为重要。

本文将从机器人导航系统的基本原理出发,探索动态路径规划算法的研究现状和发展趋势。

一、机器人导航系统的基本原理机器人导航系统是指机器人在未知环境中能够自主地规划路径,并通过感知技术和运动控制实现目标位置的导航。

其基本原理包括环境感知、路径规划和运动控制。

环境感知主要通过传感器获取环境信息,例如摄像头、激光雷达等;路径规划则是根据环境信息和目标位置,确定机器人的移动路径;运动控制则负责控制机器人按照规划的路径进行移动。

二、静态路径规划算法的缺陷静态路径规划算法在预先确定完整地图的情况下,能够实现较好的路径规划效果。

然而,在实际应用中,环境会不断变化,包括障碍物移动或出现新的障碍物等。

静态路径规划算法无法应对这些变化,导致路径规划失效或效果不佳。

三、动态路径规划算法的研究现状为了解决静态路径规划算法的缺陷,研究人员提出了一系列动态路径规划算法。

其中,基于模型的算法是常用的方法之一。

该算法通过建立环境模型,预测障碍物的运动轨迹,并在路径规划过程中考虑这些预测结果。

另外,基于潜力场的算法也被广泛研究。

该算法通过在环境中引入虚拟力场,使机器人受到力的作用,从而规避障碍物。

此外,遗传算法、粒子群算法等智能优化算法也被引入动态路径规划中,用于寻找最优解。

四、动态路径规划算法的挑战尽管动态路径规划算法取得了一定的进展,但仍然存在一些挑战。

第一,环境的变化通常是不确定和非线性的,预测障碍物的轨迹是一个难题。

第二,随着机器人的快速移动和环境的复杂性增加,实时性和计算效率成为了瓶颈。

第三,算法的鲁棒性需要进一步提高,以应付不同环境下的异常情况。

五、动态路径规划算法的发展趋势为了解决动态路径规划算法面临的挑战,研究人员提出了一些新的思路和方法。

动态规划的发展及研究内容

动态规划的发展及研究内容

动态规划的发展及研究内容动态规划(dynamic programming) 是运筹学的一个分支,是求解决策过程(decision process) 最优化的数学方法。

20 世纪50 年代初美国数学家R.E.Bellman 等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process) 的优化问题时,提出了著名的最优化原理(principle of optimality) ,把多阶段过程转化为一系列单阶段问题,逐个求解,创立了解决这类过程优化问题的新方法——动态规划。

1957 年出版了他的名著Dynamic Programming ,这是该领域的第一本著作。

动态规划问世以来,在经济管理、生产调度、工程技术和最优控制等方面得到了广泛的应用。

例如最短路线、库存管理、资源分配、设备更新、排序、装载等问题,用动态规划方法比用其它方法求解更为方便。

虽然动态规划主要用于求解以时间划分阶段的动态过程的优化问题,但是一些与时间无关的静态规划(如线性规划、非线性规划),只要人为地引进时间因素,把它视为多阶段决策过程,也可以用动态规划方法方便地求解。

多阶段决策问题多阶段决策过程,是指这样的一类特殊的活动过程,问题可以按时间顺序分解成若干相互联系的阶段,在每一个阶段都要做出决策,全部过程的决策是一个决策序列。

要使整个活动的总体效果达到最优的问题,称为多阶段决策问题。

引言——由一个问题引出的算法[ 例1] 最短路径问题现有一张地图,各结点代表城市,两结点间连线代表道路,线上数字表示城市间的距离。

如图1 所示,试找出从结点A 到结点E 的最短距离。

图1 我们可以用深度优先搜索法来解决此问题,该问题的递归式为其中是与v 相邻的节点的集合,w(v,u) 表示从v 到u 的边的长度。

具体算法如下:function MinDistance(v):integer;beginif v=E then return 0elsebeginmin:=maxint;for 所有没有访问过的节点i doif v 和i 相邻thenbegin标记i 访问过了;t:=v 到i 的距离+MinDistance(i);标记i 未访问过;if t<min then min=t;end; end;end; 开始时标记所有的顶点未访问过, MinDistance(A) 就是从 A 到 E 的最短距离。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

规划研究动态 Planning Research Information栏目主持:江苏省城市规划学会规划编制专业委员会江苏省城市规划设计研究院 规划研究所 陈国伟国外轨道交通引导城市空间发展研究经验及其启示我国正处于经济和城市化的快速发展期,各个城市的建设空间都在拓展,特大城市更是处于城市结构的转型时期,遇到的城市问题和开发困难度尤其大。

同时我国面临着土地资源匮乏、人口多等特殊国情,以美国式小汽车导向的蔓延式发展显然是不明智的。

笔者回顾国外轨道交通引导城市空间发展的主要理论和经验,结合我国城市发展的实际,分析轨道交通所应扮演的角色,同时提出相关新命题,以期推动研究的深入开展。

关于城市空间的概念界定在城市发展过程中,城市空间的概念非常的广泛,只要是处理城市相对空间位置关系上的各种物质要素及其组合关系均可视为城市空间,既有宏观层面又有微观层面。

本文研究的是宏观层面,一般来说,其包括空间结构、城市形态和用地功能三个方面。

城市空间结构是城市用地功能活动及其内在联系的高度概括,是一种内涵的、抽象的描述。

城市的形态则是对城市用地功能和空间结构的表象描述,是构成城市所表现的发展变化着的空间形式的特征。

用地功能是城市空间存在的基础,一般有生产功能、居住功能和服务功能等。

在城市规划思想界,对于城市空间的发展历来存在着争论。

对于空间结构的讨论主要集中于采取单中心还是多中心发展等观点,对于城市形态主要集中于采取紧凑型还是分散型发展等观点,对于用地功能的讨论主要集中于混合利用还是功能分区等观点。

这些争论促使城市空间向更加优化的方向发展。

轨道交通引导城市空间发展的理论基础(一)交通引导城市形态演变理论美国的城市地理学家J.S.Adams(1970)从交通的角度出发,将城市形态(主要包括用地结构)的发展历史分为以下四个时代:步行与马车时代(1890年以前);电车时代(1890-1920年);汽车时代(1925-1945年);高速公路时代(1945年-现在)。

1975年Schaeffer和Sclar系统地探讨了城市交通系统与城市空间形态的关系,他们认为,城市空间形态在交通系统影响下经历了由“步行城市”到“轨道城市”直至“汽车城市”的过程。

Newman和Kenworthy于1996年再次深入研究了交通系统对城市空间形态的影响,把城市空间形态划分为传统步行城市、公交城市和汽车城3个阶段。

通过对比“轨道城市”和“汽车城市”,可以发现轨道城市形态明显比汽车城市形态要紧凑,更加符合可持续发展,因此90年代以后国外城市交通开始进入公共交通复兴时代。

(二)轨道交通与土地价值关系理论诺贝尔奖获得者、经济学家WilliamVickrey(2001)提出,大容量快速轨道交通应按照其边际成本来收费经营(运行良好的系统其边际成本接近于零),而通过其周边的土地收入来筹集建设资金。

而Roderick B.Diaz(1999)通过研究亦发现轨道交通具有高度的可达性效能,不仅能够节省轨道交通利用者的出行时间和经济成本,而且也能够减少道路交通的拥挤程度从而产生“磁力效应”,吸引各种生活、商务、商业、文化、娱乐等设施向轨道站点周边集中,刺激站点周围土地的高密度开发。

但同时根据可达性递减原理,轨道交通周边的用地价值会随着距离的增大而减小。

(三)公共交通导向的城市开发理论基于对小汽车导向的郊区蔓延的反思,Peter Calthorpe(1993)在其著作《下一代美国大都市地区:生态、社区和美国之梦》中建构了大都市地区的新发展模式——公共交通导向的城市开发理论(TOD)。

其提出了TOD设计的九大原则,涉及选址、土地利用的混合模式、密度、环境、空间尺度等方面。

Cervero(1997)则提出了TOD模式成功的3个原则:密度(Density)、多样性(Diversity)和设计(Design),合称3D。

因此,TOD的核心内容是:以公共交通车站(一般为轨道交通车站)为中心,以适宜的步行距离为半径,在这个范围内混合使用土地,实行中、高密度开发;将覆盖面广、使用选择性强的公共设施围绕车站集中布局,便于居民使用;通过步行、自行车和公交等各种出行方式的高效率换乘,取代汽车在城市中的主导地位。

国外轨道交通引导城市空间发展的实例国外轨道交通引导城市空间发展的成功案例很多,具有代表性的城市有丹麦的哥本哈根、瑞典的斯德哥尔摩、日本的东京以及新加坡等。

(一)丹麦的哥本哈根哥本哈根,是轨道交通引导城市外围地区紧凑发展的典型案例。

早在1947年,由于人口的增长,城市将不得不向外扩展,以轨道交通导向发展的著名“手指形状规划”被采纳(如图1)。

该规划明确要求城市要沿几条狭窄走廊发展,走廊间由限制开发的绿楔隔开,但当时未提出走廊的边界宽度。

1987年的区域规划的修订版中正式规定,所有的区域重要功能单位都要设在距离轨道交通车站步行距离1公里的范围内。

随后的1993年的规划修订版更是依据国家环境部制定的“限制引导”政策,要求区域内被轨道交通服务所覆盖的地区,要在当地直接规划区域到距离轨道站点1公里的范围内进行集中城市建设。

现在,在车站周围已经有足够的可利用土地以满足哥本哈根区域未来三十年里各类城市用地使用的需要。

在车站地区(如图2),采用了TOD的土地发展模式,开发从车站向外发散,连接居住小区,轴线两侧集中了大量的公共设施和商业设施,新城中心区不允许小汽车通行,步行、自行车和地面常规公交在该区域共存,这使得轨道交通出行非常方便,使人们愿意选择在车站周围进行工作或居住,促进了站点周边的土地开发。

(二)瑞典的斯德哥尔摩在过去的50多年里,斯德哥尔摩已经从战前的单中心城市转变成了战后的以地铁为骨架的多中心大都市,城市的土地使用形态也与地铁线网紧密结合(如图3)。

这要归功于城市发展的长远规划:城市的扩张要集中在轨道交通系统覆盖的新城,利用轨道交通来引导城市结构的形成。

但要真正实现多中心的城市结构,避免新城成为“卧城”,就需要在疏解城市人口的同时也疏解城市的功能。

因此在设计第一代卫星城镇的时候,规划最重要的原则就是按照居住人口和就业人口相等的比例来规划新城的规模,即达到居住人口和就业人口的平衡。

最后新城次中心的确削弱了斯德哥尔摩图1“手指形态规划”示意图图2 车站地区规划图图3 斯德哥尔摩的轨道系统与主要新城市中心的吸引力,诱发高效的、双向的交通流。

由于轨道交通引导的多中心结构的成功塑造,在高峰期,斯德哥尔摩规划交通系统的双向客流量之比为45:55,这在其他轨道交通系统中并不常见。

然而,多中心的结构在当前正受到挑战,正如规划的那样,斯德哥尔摩第一批新城(Vallingby,Farsta和Skarholmen)有大体相当的就业和居住数,后来的新城却大不相同:Spanga新城就像是一个大的居住区,居住人口是职工数的三倍,最近规划建设的新城Skarpnack也是以居住为主,基本上成为了“卧城”。

(三)日本的东京被誉为轨道交通王国的日本东京是世界上典型的以轨道交通为主导的大都市。

在东京首都圈内由17条国铁JR线(新干线)、13条私营铁路系统构成的巨大的铁路及轨道交通网络骨架。

东京现有380个站,为日本1/4人口近3000万人提供服务。

东京全天交通方式构成中,轨道交通占了58%,中心区高峰小时交通方式构成中轨道交通甚至达到了91%。

如今东京已经形成了铁路与城市轨道网维系的多中心结构,主要分为“一核七心”的东京市区城市结构和以轨道网络为骨架的都市圈多中心结构(如图4)。

东京都市圈的形成是在轨道交通系统的引导下发展起来的。

东京郊区的居民沿着辐射状城市轨道形成区域发展,并在城市轨道交通的终点站产生城市次中心。

在东京大都市圈中,商业区的分布越来越密集的沿轨道线分布(如图5)。

例如,比城市中心还要高度发展的商业区是山手线上的池袋、新宿和涉谷等地区。

直到1940年,东京等有轨电车和国家铁路等辐射线路,延伸到郊区的私营铁路不允许进入城市中心,被迫将终点站建在山手线上,一些大的私营铁路公司在池袋、新宿和涉谷等站设置了换乘站,这些换乘中心吸引了大量的客流。

于是逐渐形成了繁荣的商业区、娱乐区和中等商务区。

(四)新加坡新加坡是一个城市国家,总面积约为700平方公里,人口约为450万(2007年)。

在1967-1971年期间,新加坡编制了第一个概念规划。

这是一个环状发展方案——Ring Plan(如图6),发展环的核心是水源的生态保护区,禁止任何开发活动;城市中心在南海岸的中部,将发展成为一个国际性的经济、金融、商业和旅游中心;沿着快速交通走廊(大容量快速交通体系和高速公路),形成兼有居住和轻型工业的新镇(new towns),市中心的人口和产业将疏散到这些新镇。

20世纪80年代以来,开发指导规划以土地使用和交通规划为核心,根据概念规划的原则,快速交通将导向新城的发展,而在当时新加坡政府选择了高速公路的导向开发,先后建成了8条高速公路,串联了各新城,但是为建设快速公路网络,新加坡耗用了12%的国土资源,与用于解决86%的国民居住的住宅建设所耗用的土地面积相当,这与新加坡土地资源匮乏的国情产生了根本的矛盾,而且交通拥挤开始出现。

为此,新加坡改变了以高速公路导向的土地发展模式,转而以轨道交通来进行导向发展,同时积极的控制小汽车的数量。

从1987年第一条地铁线的投入使用,经过 图4 东京都市圈多中心结构示意图 图5 东京商业中心与轨道交通的关系图6 新加坡的环状发展方案(Ring Plan)二十多年的发展,新加坡的轨道线已经拓展到了7条,轨道交通线已发展成为最为集中的交通走廊。

新开发的轨道交通连接新市镇,用地布局采用TOD策略,促使轨道交通成为居民主要的通勤交通方式。

现阶段,所有的城市新中心均位于轨道交通旁,使得“环状规划形态”得到了保持。

轨道交通在结合新市镇发展的大前提下,进一步强调与站点周边地区土地利用的协调,对土地使用进行优化,在靠近站点的周边地区、出入口方便可达的地区优先布置一些综合性的、易于吸引人流的商贸、购物、居住等设施,从而强化其对人流的吸引,改善对地区的服务。

(如图7)对我国城市空间发展的启示(一)国外轨道交通引导空间发展经验总结1、在大城市结构转型时期,如果缺乏正确引导,例如新加坡在上世纪80年代高速公路导向发展那样,不仅会消耗大量的土地资源,还会产生严重交通拥挤。

2、轨道交通有利于多中心结构的形成,轨道交通具有良好的可达性,为外围中心提供了增长点,同时其运营速度达到30-40公里/小时,解决了外围次中心与城市中心之间联系不便的问题,这在瑞典的斯德哥尔摩和日本的东京有着非常好的体现。

3、轨道交通有利于紧凑城市形态的形成,站点可达性随距离增大而减小的特点围绕站点开发能控制在一定的边界内,例如在步行的距离内,从而为城市的紧凑发展提供了可能。

相关文档
最新文档