面向新城的土地利用-交通整体规划建模方法

钟鸣，董一鸣，汉特·道格拉斯，孙江涛，马晓凤，刘少博，吴宁宁

(1.武汉理工大学，a.智能交通系统研究中心，b.国家水运安全工程技术研究中心，武汉430063；2.卡尔加里大学，土木工程系，卡尔加里T2N 1N4，加拿大；3.武汉市交通发展战略研究院，武汉430017)

0 引言

在高质量发展的背景下，随着国内大量新城出现，新城规划方法的科学性也需要进一步提升与改进。在传统城市规划过程中，既有方法往往存在规划策略单一，未考虑土地利用与交通之间，以及新城与旧城(或主城)之间的协调性，导致区域土地开发强度过大、交通拥堵或交通基础设施能力浪费等问题。现有新城交通规划和土地利用规划的研究中，许多科研与实践工作者对新城与旧城进行单独规划，割裂了土地利用与交通系统之间的联系，导致在设计、建设与城市运营时出现问题，如新城与主城间交通走廊拥堵或“鬼城”等。

就地理区位而言，新城与主城相互联系且相互制约，故不能在规划实践中分而治之。此外，城市土地利用与交通紧密相关、相互影响：一方面，社会经济活动在空间上的分布造成人员和物资的交通运输需求；另一方面，由于区域出行量增长使区域交通出现拥堵，降低了区域可达性，最终影响区域的用地开发与空间密度增长。针对以上问题，诸多学者开展了土地利用与交通规划的耦合关系模型研究。

1964年美国学者Lowry(劳瑞)在匹兹堡市的交通规划中基于空间相互作用模型提出了Lowry 模型，模型通过将区域活动与空间关系进行互动，根据相互关联构建相应的土地利用模型[1]。1983—1991年间，Putman[2]在Lowry 模型的基础上完成了一体化ITLUP(Integrated Transportation and Land Use Package)模型的构建，该模型通过区域收入对家庭数进行预测，通过区域不同就业类型对就业量进行预测，通过交通方式与交通分配实现预测结果的交互。

空间投入产出模型在土地利用与交通整体规划模型中加入了不同区域之间的经济关系，与Lowry 模型的不同在于模型内部不仅考虑区域的土地利用和交通系统之间的联系，且引入空间的投入产出关系，增加了区域之间的资金流动。该模型可直接利用基于投入产出关系的土地利用模块预测交通出行分布，还可根据价格对土地利用和交通设施进行模拟，为政府制定规划和政策提供有效的理论支持。基于此框架的土地利用-交通整体规划模型有MEPLAN、TRANUS和PECAS等[3]。

PECAS 土地利用-交通整体规划模型是进一步研究前人的空间投入产出模型而得出的。模型分为区域宏观经济模块(简称ED)、土地开发模块(简称SD)、社会经济活动空间分配模块(简称AA)和交通供给模块(简称TR)[4]。以钟鸣[5]为代表的PECAS模型团队，已在上海、武汉开展了大量的前期研究，团队根据武汉市2008年的社会经济活动数据对武汉市PECAS模型进行了校核[5]，该模型可用于估算空间利用系数[6]、分析出行和空间消费行为的社会差异[7]以及交通设施广义经济影响[8]等。

对于模型在新城规划应用方面的研究表明，一般预测分析中较少考虑新城交通与土地两者之间的协调关系，以及新城与旧城之间的关系[9]。已有相关研究多将新城独立进行交通需求预测[10]，或从交通引导土地开发的角度，对新城的土地利用形态进行预测[11]。因此有学者依据新城交通问题，提出新城交通应该加强新城与中心城的连通性，在交通建设时土地利用和交通建设应该符合绿色发展的要求，除新城土地利用与交通系统协调外，新城与主城的关联性也应考虑到新城规划中[12]。

因此，针对新城规划的建模方法还存在以下问题：第一，规划方法与模型的区域相互独立，即没有统筹考虑新城规划与主城现状；第二，未考虑土地利用的独立性，以及交通系统的综合性下新城与主城的互动耦合关系。因此本文拟通过对土地利用与交通整体规划模型进行优化解决以上两个问题。

1 面向新城的整体规划模型构建

本文需要分别研究新城与老城人口、就业分布及土地、空间开发的详细过程，故采用土地利用模型与交通模型“连接型”交互方法，即使用土地利用模型分别预测新城与老城的人口与经济总量，进行空间分配并输出人口、岗位分布数据到交通规划模型，交通规划模型利用该数据完成交通需求与供给分析和预测，最终预测出新城未来年社会经济活动空间分布、土地利用形态及交通运营状况，为后续交通与土地利用研究提供数据支持。

1.1 面向新城规划的整体规划模型框架和特征

土地利用模型与交通规划模型之间的交互框架通常可以分为两种，即整合型和连接型。“整合型”与“连接型”的主要区别在于：前者中的土地利用模块将交通规划模块中的出行生成和出行分布阶段直接取代，土地利用模块与交通规划模块之间通过OD出行矩阵进行交互；后者将土地利用模块输出的区域人口就业数据作为交通规划模块的输入，从而展开“四阶段”分析，实现交通需求与供给预测。

在PECAS的土地利用模型中，模型初始输出结果可以是交通小区家庭数与分行业经济产值，交通小区人口数可根据交通小区家庭数乘以平均家庭人口数得到，交通小区就业数可通过分行业经济产值除以劳动生产率矩阵得到，将交通小区人口与就业岗位数输入到交通需求预测模块中完成交通规划“四阶段”。如图1所示，在“连接型”整体规划模型中，土地利用模型与交通需求预测模型均独立运行，仅仅通过人口与就业数据的交互建立一种比较松散的连接关系。在这种模型架构下，土地利用模型仅仅将预测得到的社会经济活动空间分布结果输出给交通需求预测模型，在运行交通需求预测模型之前需要将PECAS预测得到的各个交通或者土地利用小区的社会经济活动量转化为交通需求预测模型所需的人口与就业数据。

图1 “连接型”城市整体规划模型架构Fig.1 "Connected"integrated land-use transport modeling architecture

基于以上“连接型”PECAS 整体规划模型框架，本文提出面向新城规划的整体规划模型建模方法，通过修改PECAS 整体规划模型中的架构和输入等，实现新城区域未来年的社会经济活动和土地利用形态的模拟，如图2所示。该模型相对于传统模型来说，建模方法既可以充分考虑新城与主城存在的独立性，又可以在此基础上考虑主城与新城之间的联系。由于新城规划中往往存在指定扶持与引入的社会经济活动种类与发展规模、土地利用形态和交通系统，因此，构建面向新城规划的整体规划模型不仅需针对上述模块的特点进行模拟，还应契合实际真实合理地模拟新城的发展情况。主城与新城之间的不同主要体现在以下几个方面：

(1)新城与主城所承载的社会经济活动种类与总量有所不同，具有独立性，故应该通过社会经济活动总量预测模块进行分别预测。

(2)在社会经济活动空间分配过程中，分属新城与主城的社会经济活动应该被分配到其相应的土地与空间上，但需要注意，分配过程不仅仅受到新城与主城土地利用规划(如控规)的约束，还受到两者既有社会经济活动空间分布及连接两者交通系统的影响，如与新城、主城相关产业都具有紧密投入产出关系的产业将很可能选址在新城与主城相邻的地域。

(3)由于(1)和(2)的原因，新城与主城的空间开发量和土地利用形态有所不同，所以应该分别建模预测。

(4)新城与主城交通基础设施有所不同，但是同时又是互联互通的，承载着新城与主城之间大量的交互交通流量，所以需要在建模过程中统一对两者进行预测分析。

考虑新城与主城所模拟的社会经济活动、空间及用地形态及交通状态等存在着即有相互独立的部分又相互联系的部分，在构建面向新城规划的城市整体规划模型时需要在传统PECAS模型框架基础上对其进行修改，如图2所示，在区域经济与人口预测模块、社会经济活动空间分配模块及空间开发模块中，对于主城(简称OT)与新城(简称NT)的社会经济活动总量、社会经济活动空间分布形态及土地开发等预测都是分别开展的，但是在交通模块的分析中需要将两者统一起来进行分析、预测，以此实现在建模中考虑主城和新城在社会经济活动与土地利用形态方面相互独立，但是在交通方面存在交互关系的特点。

图2 面向新城规划的城市整体规划模型架构Fig.2 Architecture of New Town Planning using an integrated land use-transport model

1.2 面向新城规划的PECAS整体规划模型构建方法与步骤

本文构建模型涉及14 大类社会经济活动，包括第一、第二产业及其管理部门、第三产业、政府机构及城市与农村家庭。

(1)在产品与服务方面，考虑第一和第二产业的“总产品”及第三产业的服务、第一和第二产业的内部管理及政府职能。

(2)在劳动力方面，考虑“管理与技术人员”(白领阶层)、服务人员和生产人员(蓝领阶层)及其他人员(如从事第一产业的农林渔业者)。

(3)在空间面积种类方面，考虑住宅、第一、第二及第三产业所需要的空间面积和办公空间。

(4)14 大类社会经济活动具体为：农业活动产出A01与农业活动消耗A02、工业活动产出A03与工业活动消耗A04、交通邮电仓储产生A05与交通邮电仓储消耗A06、商业服务活动A07、科技教育活动A08、文体娱乐等公共活动A09、政府服务活动A010、政府财政A011、地方财政A012、城市家庭数A013、农村家庭数A014。

(5)时空分辨率方面，以覆盖武汉市及长江新城的716个交通小区为空间分析单元，以每年为土地利用和交通网络更新步长进行建模，预测从基础年(2015年)至未来年(2035年)内武汉及长江新城土地利用与交通系统的发展变化及两者之间的相互影响与作用关系。

具体步骤如下：

(1)根据研究对象提出面向新城规划的PECAS整体规划模型的顶层设计，如图3所示。

图3 面向新城规划的PECAS整体规划模型框架设计Fig.3 Top-level design of New Town Planning using PECAS

(2)根据顶层设计，将已有湖北省投入产出表集计并采用Fratar法得到武汉市投入产出表。

(3)实现宏观经济预测模块。其值由各行业社会经济活动产量和消耗等历史年度数据，通过指数平滑法进行预测后累加而成，通过该模块分别预测未来年武汉市及长江新城区域人口就业、各行业经济总量。

(4)实现社会经济活动空间分配模块。利用宏观经济预测模块分别预测并得到主城与新城的社会经济活动总量，将其分别分配到主城与新城不同的交通小区之中，社会经济活动空间分配模型基于随机效用理论，依据多层Logit 模型中的区位选择对社会经济活动进行分配，依次为位置选择、生产/生活方式选择、买卖市场选择。由于篇幅限制，本文仅列出位置选择层模型的函数，即

式中：Wa,z为小区z的活动a强度；La,z为小区z的活动a的区位效用；Ta为活动a的总强度；λa为活动a的区位效用函数的离散参数；sa,z，αsize,a为小区z中活动a的相对期望规模及其系数；αinert,a为小区z中活动a的敏感性系数；Pa,z为小区z中活动a上一模型年度的强度；Ia为活动a的上一模型年度的敏感系数；Ca,z为小区z中活动a的效用函数常量；Xv,z为小区z的区位属性v；αtech,a为活动a使用生产技术的复合效用函数的系数；Utech,a,z为小区z中活动a使用生产技术tech的复合效用。

(5)实现空间开发模块。根据区域土地利用数据和控规数据等分别实现主城与新城土地利用与空间开发的预测。根据社会经济活动总量预测结果，结合外部条件的输入(如土地开发政策、用地数量与用地价格等)，进行空间性质的转变、空间量的增减，从而模拟空间开发行为。将空间开发划分为6类，依次考虑区域的每一个地块情况，选择可能开发的类型，并在给定现有年价格的情况下，计算不同地块上的空间变化情况，具体为

式中：QInt,v,i,d为土地类别d上现有空间类型v分配给临时空间类型i的数量；k为迭代次数；Qext,v,d为土地类别d上现有空间类型v的现有量；d为用地类别编号；v为现有空间类型编号；i为临时空间类型编号；λi,d为效用函数离散参数，用于分配给土地类别d上的i类临时空间类型；I(d)为d类土地上临时空间类型的集合；UInt,v,i,d为d类土地上单位v类空间分配给临时空间i的效用；Ri为i类临时空间的单位价格；Rstd,i为将现有空间转换为i类临时空间的参考价格；RMA，i为年度i类临时空间的平均价格；RSeM，i为现有空间转换为i类临时空间的模型范围内的参考平均价格；Fd为土地类别d上分配的现有空间效用函数的容量系数；Qcur,i,d为土地类别d上i类临时空间的现有数量；Qcap,i,d为土地类别d上i类临时空间的可用容量；ϖd为土地类别d的效用函数中的容量系数；ni,d为土地类型d上现有i类空间的比例；QExt,v=i,d为迭代过程中，上一年度的临时空间i与本年度的v类空间类型一致时，叠加作为i类空间的现有量；CATr,v,i为效用函数常数项，适用于现有空间类型v分配给i类临时空间的类型；CRTr,v,i为效用函数常数项，适用于现有空间类型v分配给i类(特定)临时空间的类型；CNC，i为效用函数常数项，适用于现有空间类型i无变化情况下；αexprop,i为分配到i类临时空间时，对现有空间的比例敏感度的效用函数系数；αprice,i为分配到i类临时空间时，价格敏感度的效用函数系数；αmaprice,i为分配到i类临时空间时，模型范围内平均价格敏感度的效用函数系数；αcap,i为分配到i类临时空间时，可用容量敏感度的效用函数系数；Qcap，d为d类土地上可供开发的空间量；Dmax,i,d为d类土地上i类空间的规定最大允许密度。

(6)实现交通模块，基于“连接型”整体规划框架，将土地利用模型分别预测的主城与新城的人口与就业赋值给相应的交通小区，基于“四阶段”交通规划建模方法对整个区域(包括主城与新城)开展未来年交通需求与供给合理性分析与预测。

(7)根据实际调查数据和宏观经济数据对模型中的参数进行估计和校正。

2 面向新城规划的城市整体规划模型的实证模型与结果分析

2.1 实证模型区域介绍

“两江、四岸、三镇”格局一直是武汉市对外的城市名片，但是武汉市一直缺乏具有国际影响力的城市新区，因此在武汉市政府超前理念下，启动规划建设武汉“第四镇”——长江新城。起步区规划范围约40 km2，且靠近武汉市中心；中期建设将沿着起步区域扩展到100 km2，远期规划将达到500 km2，图4为长江新城区位图。

图4 武汉长江新城区位图Fig.4 Location map of Wuhan Yangtze River New Town

随着长江新城规划的出炉，长江新城范围内的土地利用和交通规划政策也相继出台。2018年8月23日关于《武汉长江新城起步区控制性详细规划》颁布，明确了长江新城起步区具体的产业布局、土地利用、交通发展与环境保护等规划，长江新城将构建“一轴、双核、四区、多廊”的空间结构。“一轴”为沿新区大道-高线公园延展的城市发展主轴；“双核”为谌家矶、武湖超级TOD核心区；“四区”为青年活力乐居片区、总部基地服务片区、产城融合创新片区及国际交往服务片区；“多廊”为垂江生态廊道和水系连通廊道。

基于1.2节提出的整体规划模型建模方法和步骤，构建面向新城规划的整体规划建模方法，并依据基础年(2015年)调查数据对模型输出结果进行校核，通过不断修改模型参数与设置，使模型趋于实际。由于篇幅限制，仅从社会经济活动空间分配模块的居住空间量数据与交通方式划分结果进行校核示例。

在土地利用的社会经济活动空间分配模块校核中，主要对劳动力和服务出行距离、货物运输距离和建筑面积3个方面进行校核，选取居住空间类型的建筑面积进行示例，建筑面积可通过社会经济活动中的租金价格来表征，依据2015 居住空间单位面积租金数据，对模型的预测值进行拟合，如图5所示。建筑面积数据包含Commodity(各类活动占地建筑面积)、ZoneNumber(小区编号)、Floorspace(建筑面积)、Price(价格)与Tolerance(容差值)。本次校正中，建筑面积容差值设置为25%[6]。结果显示，预测准确率达到99%以上，故本文所构建模型的土地利用模块可反映实际情况。

图5 2015年居住空间单位面积租金的预测值与观测值拟合曲线Fig.5 Fitting results of predicted value and target value in rent unit area of living space

根据出行调查数据，以及2015年度的地铁与公交出行数据对方式划分的百分比进行交通模块校准，如表1所示，模型预测值与实际观测值误差不超过1%，且除自行车与步行方式外，最大误差不超过0.2%，故交通模块的运行结果符合实际，可将本文研究的整体规划模型应用于新城土地利用与交通需求预测中。

表1 交通方式占比校正结果Table 1 Correction result of traffic mode percentage

2.2 实证模型宏观经济预测模块预测结果

根据长江新城规划，将长江新城未来年不同产业总量利用S 曲线划分为长江新城不同年份的社会经济活动总量。依据1.2 节中描述的14 类社会经济活动进行分析，结果显示，不同社会经济活动表现出不同的增长情况，其中，工业活动产出A03和工业活动消耗A04、商业服务活动A07和科技教育活动A08表现出正增长，其他经济活动表现出负增长情况，正是由于未来年长江新城的规划是大力发展第二产业和第三产业，其他社会经济活动将逐渐减少，如图6所示。从增长和减少趋势来看，符合S 曲线的趋势，增长和减少趋势先是平缓，然后速度激增，最后达到稳定。在家庭数方面，长江新城未来年的规划是城市区域，所以城市家庭数A13(单位：户数)数据是逐渐增加，相对应的农村家庭数A14(单位：户数)数据逐渐减少，增长/减少趋势同样符合S曲线情况。

图6 长江新城不同社会经济活动历年变化图Fig.6 Yearly various activity totals in new town

2.3 实证模型社会经济活动空间分配模块预测结果

根据面向新城规划的整体规划模型中社会经济活动空间分配模块对未来年的各种社会经济活动进行预测，得到不同年份的社会经济活动量，本文选取农业活动与工业活动进行展示，如图7和图8所示，由于所示结果均采用相同的等级分层，故图7和图8各给出一个图例。

图7 按年按小区分配的农业活动量A01AgOperFig.7 Agricultural activity allocated by each zone in planning year-A01AgOper

图7表示2015年、2020年、2025年、2030年和2035年武汉市和长江新城区域的农业生产活动量的分布与增减趋势。结果显示，武汉市农业活动基本分布在周边，靠近市区的农业活动为0；随着年份的增加，农业活动量随之增加，但是农业活动分布几乎没有变化，比较符合实际的农业生产发展；长江新城区域的农业生产活动量逐年减少，基本符合长江新城的规划。

图8显示，武汉市工业生产分布较广，工业活动量逐年增加，但是工业活动分布几乎没有发生变化。个别交通小区增长量相对较大，原因在于该交通小区的土地空间量也相对较高，比较符合实际的工业生产发展变化；长江新城的工业生产活动量也逐年增加，相较于武汉主城的工业活动增速而言，长江新城增速较快，符合长江新城规划。

图8 按年按小区分配的工业活动量A03IndusOperFig.8 Industrial activity allocated by each zone in planning year-A03IndusOper

2.4 实证模型交通系统模块预测结果

交通需求预测模型采用“四阶段”建模，人口就业数据由面向新城规划的PECAS整体规划模型输出的交通小区社会经济活动总量转化而来。

基于交通小区的人口与就业数据确定“四阶段”的出行生成，采用类分析方法进行出行生成预测，通过2008年基于不同出行目的的调查数据和PECAS 预测的未来年不同交通小区人口数据，计算城市与农村在不同出行目的下不同的出行总量，从而得出不同出行目的下的出行产生率。将PECAS整体规划模型输出的社会经济活动量转化为不同社会经济活动的岗位数，结合不同出行目的的岗位比例计算城市与农村两个区域中不同出行目的下的出行吸引率。本文利用TransCAD软件的Zone or Subzone Size(s)功能计算各交通小区的出行产生量与出行吸引量，计算结果显示区域的吸引总量基本与区域的产生总量相同，因城市会带来更多的就业机会，故城市的出行吸引量高于农村的出行吸引总量。鉴于长江新城未来年定义为城市区域，因此2035年长江新城区域的出行生成量变化与武汉市主城区域的变化一致。

通过Balance功能对出行产生量和吸引量进行平衡后，采用重力模型法进行“四阶段”的第二阶段——出行分布。运用TransCAD 中的Gravity Application 功能进行出行分布建模，结果表明，不同出行时间下的出行量不同，出行时间集中于短时间，且出行总量在45 min 内与出行时间呈正比，在45 min 时到达峰值后出行总量逐渐减少为0，符合Gamma函数的出行分布。

为分析人们对不同出行方式的选择，基于多层Logit 模型进行交通方式划分，在模型中将出行方式划分为步行、自行车、公交、地铁、出租车和私家车6 类。利用TransCAD的Logit Model Application功能进行建模，经校核后计算得到不同出行方式下的出行总量，分析武汉市整体对于不同出行方式的选择占比和长江新城的出行方式选择占比，如表2所示。

表2 2035年武汉主城与长江新城不同出行方式占比Table 2 Proportions of mode choice in old city and new town in 2035

预测数据显示，武汉市2035年出行方式选择最多的是步行，其次是自行车。由于长江新城规划年以地铁和公交网络为主导，因此在未来年长江新城出行方式选择最多的是地铁，其次是公交车。上述两个区域中出租车方式均最低，基本符合实际出行规律与规划建设。

为评价城市规划方案提供数据支持，采用路阻函数法(BPR)进行交通分配。使用TransCAD 软件中Traffic Assignment功能进行模型构建，计算不同道路的流量，通过不同道路的流量数据和该道路的实际通行能力得到不同道路的V/C比值，该比值反映了道路的通行情况，如图9和图10所示。

由图9、图10可知，武汉市2035年全市道路通行情况整体良好，市中心出行拥堵较为明显，拥堵严重区域主要集中在过江桥梁；长江新城的建设，使长江新城与市区连接走廊存在一定拥堵。相对地，长江新城区域内未来年路网基本未出现拥堵，仅存在几条快速路呈轻微拥堵，初步判断长江新城规划年的路网与区域人口、就业及用地布局相匹配。

图9 武汉市2035年不同道路的V/C比值Fig.9 V/C of different roads in Wuhan in 2035

图10 长江新城2035年不同道路的V/C比值Fig.10 V/C of different roads in New Town in 2035

2.5 实证模型土地利用与交通系统协调性分析

为建立城市交通与土地利用闭环系统，国内学者通过城市交通与土地利用的评价指标分析，构建两者的协调性评价体系，但研究多着重于城市主城，考虑新城与旧城协同规划发展的研究较少。本文通过面向新城规划的整体规划模型，从土地集约化、交通服务水平与环境质量3个方面构建土地利用与交通系统协调性评价体系，如图11所示。综合考虑整体规划模型的输出结果，在一级指标土地集约化下选取人口、就业密度作为指标体系的二级指标；在交通服务水平下选取快速路与主干道拥堵路段比例作为指标体系的二级指标；区域私家车出行量比例越高，车辆排放对区域环境影响也会提高，因此环境质量下选取人均公里数作为指标体系的二级指标[13]。

图11 交通与土地利用协调性评价体系构建技术路线Fig.11 Construction of technical route for coordination evaluation system of transportation and land use

根据面向新城规划的整体规划模型输出的2035年武汉市不同交通小区家庭(包括城市和农村)数量以及就业量，并根据人口密度计算方法与就业密度计算方法得到不同交通小区的人口密度与就业密度，如图12和图13所示。

图12 武汉市2035年交通小区人口密度Fig.12 Population density of zone in Wuhan by 2035

图13 武汉市2035年交通小区就业密度Fig.13 Employment density of zone in Wuhan by 2035

结果显示，武汉市主城与长江新城均为武汉市2035年人口密度与就业密度较高的区域，且人口密度呈现出以这两个区域为中心向周边辐射逐渐减小的现象。根据武汉市对长江新城的规划，2035年长江新城将成为具有国际影响的城市新区，伴随就业机会增多，该区域人口密度与就业密度相对较高，因此判断模型预测的人口与就业密度与规划一致。

根据交通需求预测模块的交通分配结果，结合武汉市市域和长江新城的拥堵路段比例指标计算公式[13]可知，上述两者的交通系统效率与服务水平指标分别为0.216和0.187，表明在未来年武汉市整体的道路拥堵会比长江新城区域稍微严重。相对而言，长江新城人口密度较武汉市整体较大，依据交通分配结果与区域路网数据，经过公式[13]计算显示，武汉市人均车公里数为2773.98，长江新城为65.23。

由以上人口与就业密度，交通系统效率与服务水平，人均车公里数指标，借由相关学者在交通与土地利用协调性评价指标的权重值[14]，对武汉市市域与长江新城的交通与土地利用协调性进行评判，通过公式[14]计算，前者综合值为0.406，长江新城区域为0.528。基于交通与土地利用协调性等级评价表[14]，综合值位于[0.4,0.5)为不太协调，[0.5,0.6)为基本协调，可知武汉市交通与土地利用协调性为“不太协调”，长江新城区域的协调性较武汉市稍好，但是考虑未来年规划中长江新城的人口就业数量过多，未来年易出现交通与土地利用协调性由“基本协调”转变为“不太协调”，因此建议对长江新城规划进行优化，可适当考虑缩减就业岗位数量，从而降低人口数量，提高区域的交通与土地利用之间的协同程度。

3 结论

面对中国主城区与新城区协同规划发展的趋势，本文提出面向新城规划的整体规划模型建模方法，该模型可以在分别考虑主城与新城区社会经济活动分布与土地空间开发的前提下，对城市的整体交通系统进行统筹考虑。一方面，该模型相对于传统的人口就业预测模型，精细度可达到小区级；另一方面，模型既能充分考虑新城与主城在交通基础设施发展与交通需求产生的系统性和新城在产业与土地利用等方面的独立性，又重视主城与新城协同规划对区域发展的影响。

模型预测的社会经济活动总量增减符合S 曲线，并为社会经济活动空间分配模块提供输入条件，结果(由于篇幅有限，以农业活动量与工业活动量为例)显示，经济活动与空间分配预测与预期的产业结构发展规律一致，符合长江新城规划。根据模型预测的社会经济活动总量及其空间分布，以交通小区为空间单元，系统地研究区域交通系统的供需状况，结果显示，基于整体规划模型的“四阶段”交通模块预测结果与预期比较相符，可用于评价城市规划方案。

综上所述，本文采用的面向新城规划的整体规划模型构建方法采用了新城与主城社会经济发展总量、社会经济活动分布与相应土地空间开发独立建模，而交通系统融合建模的思路，在不脱离城市主城协同发展的情况下，相对于传统的新城规划方法，其模拟结果更加精确，与实际发展规划更加契合。

致谢：武汉研究院2018年开放性课题《武汉长江主轴交通需求预测与适应性方案研究》提供的研究项目，使得整体规划模型以武汉市长江新城为案例进行验证。