规划问道本刊“学术动态（Planning Reviews）”栏目，推介国内外学术书籍和文献报告、关注国际研究动态和前沿热点、分享规划案例研究。本期“城乡交通与市政基础设施”专栏，向大家推介一篇关于共享自动驾驶电动汽车出行的研究文献。
（专栏编辑：卓健，同济大学建筑与城市规划学院教授）
来源：PEER S, MÜLLER J, NAQVI A, et al. Introducing shared, electric, autonomous vehicles (SAEVs) in sub-urban zones: simulating the case of Vienna[J].Transport Policy, 2024, 147: 232-243.
1. 研究概要
共享自动驾驶电动汽车（SAEVs）作为一种新型出行方式，具有优化出行成本、减少碳排放和改善交通效率的潜力，因此在全球范围备受关注。然而，当前关于SAEVs的研究主要集中在高密度的城市中心区域，对于低密度的郊区研究较少。本研究以奥地利维也纳郊区为研究对象，探讨了SAEVs的可行性及其对出行行为、碳排放和交通效率的影响。通过多智能体交通仿真（MATSim），设计了多种情景模拟，包括不同车队规模、价格策略，以及私家车使用成本下的交通方式转移情况，为郊区SAEVs的发展提供了理论和实践的参考。
2. 研究意义
（1）本研究面向郊区的低密度交通环境展开，与城市中心研究相比，郊区交通特征具有低通勤密度、私家车依赖高、公共交通可达性弱等特征。SAEVs在这种区域的应用潜力和挑战值得深入探讨。
（2）SAEVs可服务于“最初一公里/最后一公里”接驳，缓解郊区居民对私家车的依赖，并促进公共交通的使用，探讨SAEVs的受众与适用场景有利于规划更高效合理的郊区交通结构。
（3）本研究为政策制定者提供如何调整SAEVs价格策略、优化车辆数目配置和改善交通方式分配的实证依据。
（4）SAEVs的引入对郊区的碳减排目标具有直接意义，同时其对步行、骑行等健康行为的潜在替代效应也提醒决策者在部署时需关注社会公平和可持续性。
3. 数据来源
从OpenStreetMap中获取路网数据，以及分为居住、工作、教育、购物、休闲和交通的土地类别与设施数据；公开的人口密度（Eurostat，2019）和就业密度（Wirtschafiskammer sterreichs，2019）数据；根据2013-2014年Österreich Unterwegs调查中的旅行日记和交通统计站进行校准得到的基线模拟数据（无SAEVs）；MATSim使用的评分函数参数来自对奥地利工人进行的代表性日记调查中收集的陈述偏好和显露偏好数据。
4. 研究方法
研究基于多智能体交通仿真（MATSim），该软件是一个基于代理的模拟框架，其中代理人在一天中的固定地点执行给定的一系列活动。模型以维也纳市及其周边地区为中心，半径约为30km。模拟区域面积约4100km²，人口约230万，其中170万居住在维也纳。由于计算量原因，对居住在模拟区域内的12.5%的人口进行模拟。模型中每个智能体代表一个个体，其出行行为基于活动链构建，涵盖交通方式选择、路线选择和时间调整等决策。
（1）情景设计
① 基础情景：当前交通模式（私家车、公共交通、步行和骑行）作为对照组。
② SAEVs引入情景：设定不同规模的SAEV数量，模拟小型（12辆/1000设施）和大型（25辆/1000设施）两种数量配置，所有SAEV均为最大载客量4人的需求响应型车辆。并调整其使用成本，三种价格方案分别为：免费使用、低票价（0.10欧元/min）、高票价（0.30欧元/min）。价格变量反映了经济激励机制在用户交通工具选择中的作用，测试其对私家车和公共交通的吸引力。
③ 私家车限制情景：增加私家车燃油成本或车辆拥有成本，探讨对SAEVs和其他出行方式的替代效应。
（2）仿真分析指标
① 交通模式转移；② 碳减排潜力；③ 社会健康影响；④ 运营效率。共4个指标。
（3）实验设计
本实验以无SAEV的基线模拟为基准，通过九个情景组合评估共享电动自动驾驶车辆（SAEV）在维也纳郊区的潜在应用表现。
实验变量包括车辆数（每1000个设施配置12辆或25辆SAEV）、票价水平（0欧分、10欧分、30欧分/分钟），以及私家车使用和拥有成本的调整（燃料成本增加100%、车辆拥有成本增加25%或两者同时增加）。较低票价模拟公共交通的高补贴模式，而较高票价接近私人运营SAEV车辆的价格预测。后三组实验通过提高私家车成本测试政策干预下SAEV使用率的上限。
5. 研究结论
（1） 交通模式转移：SAEVs在郊区的使用率有限，仅吸引了7%-14%的私家车出行转移。在增加私家车使用成本的情景下，SAEVs吸引力提高，私家车出行减少了17%-20%。但同时，步行、骑行和公共交通使用量出现下降，表明SAEVs在一定程度上替代了健康出行方式和集约型交通工具。
（2） 碳排放与环境影响：碳排放在基础情景中减少了约5%-11%，在私家车限制政策的加强下，最高可达32%的减排幅度。SAEVs的使用优化了部分交通路线，但整体出行效率受限，导致通勤时间平均增加。即使如此，单辆SAEV平均仅能替代2.7至3.5辆私家车，表明其效率仍然有限。
（3） 社会效应与公平性：SAEVs对低收入群体的吸引力不足，因价格设定较高或服务覆盖范围有限，这可能加剧社会交通公平问题。在健康行为（如步行和骑行）替代效应下，可能出现长期的负面社会影响，如健康成本增加。
（4） 政策建议：价格策略优化方面，需要结合补贴政策降低SAEVs使用成本，特别是针对低收入群体的优惠措施；与公共交通协同方面，SAEVs应主要作为轨道交通节点的接驳工具，而非完全替代集约型公共交通；限制私家车使用方面，应提高燃油成本、停车费用或通过车辆税政策减少私家车吸引力，以增强SAEVs和公共交通的竞争力。
6. 总结与未来展望
本文从郊区交通特性出发，结合SAEVs的新兴出现趋势，提出了一个多情景交通模拟框架，系统分析了SAEVs对交通方式、环境和社会效益的影响。研究结果表明，SAEVs的引入在郊区具有一定的减排潜力，但其效果高度依赖政策推力和系统优化。SAEV在郊区的环境效益和社会经济影响仍需综合考虑，并需通过配套政策的引导提升其可持续性。
本次研究仍有诸多不足，模型仍有优化空间。未来研究可从以下角度进一步优化：引入潜在出行需求和城市扩张效应的模拟，探索SAEVs长期影响；综合考虑私家车拥有率、电动车普及和人口特征动态变化的情景设定；模拟供需动态互动及充电问题，测试多种调度和收费策略；结合更细致的社会经济数据，分析个体异质性对交通选择的影响。扩展空间异质性分析，探索不同城市区域的适配性及政策建议。并关注技术与社会的协同发展，为交通政策和城市规划提供更加全面的决策依据。
（供稿：胡晋源，同济大学建筑与城市规划学院硕士研究生）
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原文始发于微信公众号（城市规划学刊upforum）：【学术动态】共享自动驾驶电动汽车（SAEVs）在郊区交通中的潜力分析：维也纳的案例模拟 | 2024年第6期
