周昱 王百里 刘红杏 吴祥丽
摘要：本文结合交通影响前评价的特点与要求，提出了交通影响后评价指标体系，给出了各个指标评价值定量化计算的方法，并基于属性数学模型，建立了交通影响后评价指标属性测度模型。通过对苍南县城新区36-1地块交通影响后评价的实例分析，验证了评价指标体系和评价模型的实用性和有效性。
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关键词 ：交通规划；交通影响后评价；评价指标体系；属性数学；属性测度模型
一、引言
近年来，科学协调城市发展与交通功能的交通影响评价机制（TIA，Traffic Im?pact Anasysis，中文简称交评）已得到国内外交通专家的充分肯定和广泛应用，并颁布制定了一系列相对成熟的法律法规和技术规范。[1][2]这些标准和规范促使交通影响评价在控制和改善项目周边区域交通功能上发挥了重要作用，也在一定程度上保障评价结果的合理性和准确性。但是，随着交通影响评价工作大规模地开展，在实际运营过程中所暴露出的基础数据的共享程度低、第三方编制单位的良莠不齐、部分开发商急功近利等问题，干扰了交通影响评价的科学性和准确性，致使其在部分开发项目上并未起到应有的管理控制及规划作用。为了指导和监督交通影响评价工作，相关学者提出了持续性交通影响后评价（TIPE，Traffic ImpactPost-Evaluation）机制[3]，旨在通过对项目影响区域内道路交通状况进行持续性跟踪调查，找出原交通影响评价方案潜在的隐患和不足，最终提出必要的整改措施，纠正和引导城市建设项目的开发。
目前，许多学者研究交通影响后评价工作，但国内这类评价仍处于发展完善阶段。王元庆等阐述了交通影响后评价的相关概念和进行交通影响后评价的必要性[4]；霍娅敏等在此基础上建立了较为全面的交通影响后评价体系，并运用实际案例对其进行定量分析，但在许多指标的筛选上与交通功能后评价指标内涵重叠，未能区分两者的评价功能和目的[5]；王晓燕等则结合模糊综合评价法和关联矩阵法，运用实际案例对交通影响后评价进行定量分析，但采用此方法存在数据统计量大且权重难以确定的难题。[6]归纳起来，现有交通影响后评价体系有以下三个缺陷：（1）评价功能不明确，现有的交通影响后评价指标与交通功能后指标内涵重叠度较高，部分工作应当归属交通功能后评价。（2）评价结构不合理，对于交通影响程度的评价不够深入，也未对开发过程中的实施状况进行监督。（3）评价方法不完善，采用综合模糊评价法，在对模糊集的取值大小进行运算时往往会致使部分中间信息缺失，造成评价结论不准确。据此，本文重新构建更符合客观需求的交通影响后评价指标体系，再采用层次分析法确定各个指标的权重系数，最后选用评价方法更合理的属性数学方法针对交通影响评价进行后评价。
二、交通影响后评价涵义
1.基本定义及内容
交通影响后评价是一套监督交通影响前评价的准确性和科学性指标体系。运用这套评价理论和方法[7]，对交通影响前评价结论进行回顾和总结，对预期目标实际产生的偏离进行分析，找出产生较大偏差的原因及潜在的隐患，从而储存和积累建设项目可行性研究、交通影响前评价等方面的经验教训，提出合理的改进措施，并将其反馈到今后的土地开发前期研究中去，以达到不断提高并改善建设项目可行性研究和交通影响前评价的可信度的目的。
2.指标体系建立
交通影响后评价是一项复杂的工作，评价内容广泛，涉及到与交通相关的各个方面。严格来说，不同项目由于用地性质和建筑使用功能的不一致，应当有一套相应的评价指标和评价体系。但是，为了促使交通影响后评价体系的规范化、精细化和科学性，需要从中筛选出一些具有共性的指标来检验交通影响前评价工作。值得注意的是，交通功能后评价的工作流程与交通影响后评价类似，两者都是以项目运营后产生的实际交通数据为依托进行的后评价工作。但前者主要目的是检验项目完成后交通功能上的风险性、适合性以及可持续性；后者则是对交通影响前评价的监督和反馈。两者在指标的筛选及构建上应当有所侧重。例如，交通持续性评价应当归属交通功能后评价范畴，而交通需求预测后评价更适合用于检验交通影响前评价。
据此，本文在借鉴国内外一些交通影响后评价案例，参考城市交通规划的技术标准的基础上[8][9]，从交通影响前评价的研究内容和实施流程角度出发，充分考虑后评价的功能和定位，把交通影响后评价划分为交通需求预测后评价、交通改善措施后评价、交通适应性后评价三大体系（见表1）。其中，交通需求预测后评价分别从背景交通需求、项目机动车交通需求、项目非机动车交通需求三个部分检验交通影响前评价的需求预测阶段的准确性。交通改善措施后评价的目的是针对交通影响前评价中提出的改善措施实际的效果进行评价，主要涵盖公共交通改善、静态交通改善、人行交通改善、机动车改善四个方面，对不同的后评价项目需要参照交通影响前评价中提出的改善措施筛选出有针对性和代表性的指标进行评价。交通适应性后评价则是结合现状交通数据，定量地分析现状交通是否适应城市交通的发展，主要从道路、公共交通、交通组织、交通环境的角度出发(见表1）
3.指标定量化计算方法
由表1可知，交通影响后评价指标体系涵盖三个子系统，共三十八项指标。这些指标的定量化计算需要依托现状调查数据，再采用工程学原理分别进行计算。通常来说，计算后的指标为现状评价指标，而后评价需要对前评价的实施效果进行客观对比。因此，大部分指标需要通过如下所示公式（1）进行偏差换算。
其中，Ik 为第k 项指标的偏差率；Nij为项目投入使用初期第i 年进行的交通影响后评价工作中第j 个子系统的指标现值；Pij 为对应Nij 的预测值，通常需要采用交通影响前评价中预测方法将预测年限换算为第i 年；aj 为第j 个子系统的权重，满足
。显然，不同类型指标所对应子系统和权重不同。例如，道路流量预测类指标可分为主干路、次干路、支路；停车需求预测类指标可分为路内停车场、地面停车场、地下停车场。同时，也存在部分指标无法采用式（1）中的方法定量化计算。其中，指标I4 、I9 、I11 、I13 具有按一定比例分布特点。这四类指标样本含量均较小，适用于T检验来进行独立样本双总体检测，分析交评前后数据的显著性差异。指标I25 、I35 、I36 、I37 、I38 属于问卷调查类指标，通过问卷调查的方式，让不同类型群体在不同等级选项上进行判断，公式为：
其中，t =25，36，37，38（2）式中：Pij 为问卷调查中第i类人群中第j类评价的人员数量占第i类人群人口总数比例，这些群体可分为居民、驾驶员、物业人员、公交运营部门人员、交管部门人员等。Cj 为第j类评价的得分值，由专家经验确定。以出行便利性I35 为例，评价类型可分为明显改善、略有改善、没有变化、有所变差等4项，其得分值分别为3、1、0、-3。
三、交通影响后评价的属性数学模型
目前较为成熟的交通影响后评价理论方法主要有矩阵分析总结评价法、成功度评价法、系统动力学模型、人工神经网路模型法、模糊综合评价法等。其中，矩阵分析总结评价法及成功度评价法的主观判断、定性分析多，使后评价的客观性不足。系统动力学模型适用于经济效益预测评价，但交通影响后评价更注重的是与前评价的规划方案及实施效果的对比分析。人工神经网络模型法在样本充足条件下能处理大型复杂系统。当前我国交通影响后评价尚属于起步阶段，无法提供大量符合需求的样本。模糊综合评价法中对模糊集的取值大小运算具有随意性，往往会致使部分中间信息缺失，造成评价结论不准确。程乾生分析了属性数学模型和模糊数学模型的差异，应用案例表明采用属性数学模型进行交通影响后评价更为合理。[8]据此，本文首先对交通影响后评价等级进行划分，然后建立单指标属性测度模型，最终对属性测量进行综合测度分析。
1.评价等级的划分
依据表1 中交通影响后评价指标体系，可设X 为交通影响后评价的对象空间，则对X 中的每一个元素x 均需要对38 个指标进行测量。再依据交通影响后评价指标的功能大小将评价领域集V的分为完全成功V1 、基本成功V2 、部分成功V3 、不成功V4 与失败V5 五个等级，即V ={V1，V2，…，V4，V5}，如表2 所示。其中，aj，i -1 -aj，i 代表第j 项指标的Vi 类评价的取值范围。
3.多指标综合测度分析
在交通影响后评价中，每个指标代表的涵义不同，关联程度也不同。假定第j个指标权重为wj ，则满足
，
。此处，先采用层次分析法计算确定各级评价指标权重wj ，再由各指标权重wj 和单指标测度函数μxji(t) 可得到多指标综合属性测度，如公式（6）所示。显然，公式（6）能满足归一化要求。
4.系统属性识别分析
设{V1，，V2，?，V } n -1，Vn 为属性空间X的一个分割，指标x 属于属性空间X中评价领域Vi 类的属性测度为μx(Vi) ，满足
，已知μx(Vi)，1?i ?n ，属性识别是判断指标x 属于属性空间F中，评价领域中的哪一类Vi 。目前属性识别方法有最小代价准则、最大属性测度准则、置信度准则。由于交通影响后评价的属性空间属于有序分割，此处采用置信度准则。判别方法为：若λ 为置信度，则有
，可以认为指标x 属于Vk 类。λ 一般取值范围为0.5<λ <1，一般取值0.6~0.7之间。
四、实例分析
1.案例概况
本文以苍南县城新区36-1地块建设项目交通影响评价为例。该项目2014年初投入使用，总用地面积61610平方米。交通影响前评价目标年限定于2017年，交通影响后评价的数据基准点选择为2015年1月。从运营一年来的效果看，该项目建成后路网的通行能力、服务水平满足要求，基本实现项目产生交通量与周边道路交通量的协调与平衡。但无法准确获知交通影响前评价分析预测的可靠性和改进措施的成功度。有必要对该项目进行交通影响后评价。
2.单指标评价属性测度分析
通过对案例建设项目的交通影响前评价每个指标的特征分析，并咨询相关领域专家，最终确定案例地块建设项目的交通影响后评价单指标评价的等级划分，见表3。
此处以背景交通量为例，说明案例地块交通影响后评价指标体系中单指标属性测度分析过程，如下所示：
步骤1:构造函数。按照公式（3）~（6），构造弱势群体公平性属性测度函数。
步骤2：数据调查。通过对案例地块交通数据调查，并核对交通影响前评价数据，可得到研究范围内主要道路背景流量特征，见表4。从表中可知，前后评价的流量均存在一定的偏差。其中，主干路的流量平均偏差为4.5%，权重取0.7；次干路的流量平均偏差为4.3%，权重取0.2；支路的流量平均偏差为6%，权重取0.1。利用前述公式（3），可知背景交通流I1 的指标值x1 =5.9% 。
步骤3:计算属性测度。将x1 =5.9%代入到公式（7）～（11）中，计算出弱势群体公平性指标属性测度为(0.76，0.24，0，0，0)，此时流量增长率I1 的属性测度计算完毕。若置信度取值为0.6，则发现指标流量增长率I1 的评价等级为完全成功，可认定改需求预测技术较为成熟。
3.二级评价指标测度分析
本案例中，首先由问卷调查获得数据，依据公式（1）和公式（2），分别计算得到这个地块交通影响后评价的38个指标为：x =（0.059，0.093，0.073，0.98，0.112，0.312，0.0091，0.0077，0.93，0.233，0.89，0.312，0.091，0.01，0.424，0.338，0.237，0267，0.298，0.108，0.325，0.056，0.236，0.128，1.47，0.271，0.144，0.272，0.087，0.061，0.204，0.464，0.371，0.475，1.31，2.03，1.03，1.92）。接着按上述步骤计算这38个指标的单指标属性测度。然后依据专家给出的权重系数，分别计算二级评价指标属性测度。最终得到交通需求预测属性测度U1 =（0.573，0.194，0.112，0.121，0），改善措施后评价属性测度U2 =（0.397，0.219，0.186，0.198，0），交通适应性后评价属性测度U3 =（0.233，0.201，0.347，0.192，0.027）。按置信度准则，本案列中取置信度λ =0.6 。因此，案例地块交通影响后评价的二级评价指标中交通需求预测和交通改善措施评价结果为第二级V2（基本成功），交通适应性后评价的评价结果为第三级V3（基本成功）。由此可见，苍南县城新区36-1地块交通影响前评价中需求预测类指标的技术较为成熟，评价结果合理可靠；交通改善措施中提出的建议合理中肯，开放商执行到位，而交通适应性后评价仍存在不足，需要改进。
4.综合测度分析
当x ∈X 时，依据公式（6）可知，综合属性测度的矩阵合成运算为U =wμ-1 ，且权重矩阵A=（0.5，0.3，0.2）。据此，由上文数据可以得到上海外滩综合改造工程交通影响后评价的多指标综合属性测度为：U=（0.4522，0.2029，0.1812，0.1583，.0054） 。在本案例中，取置信度λ =0.6 。因此，按置信度准则，案例地块交通影响后评价结果为评价领域中的第二级V2（基本成功）。从评价结论可知，案例地块交通影响前评价具有一定合理性、科学性。但从交通适应性评价角度看，仍存在交通配套设施有待完善，出行者满意度不高等不足。
五、结论
交通影响后评价是一个复杂且崭新的课题，其研究有助于完善交通影响评价机制，有效追踪项目开发中交通影响持续性和动态性，协调城市交通供需平衡，完善监督交通影响前评价工作。本文基于项目后评价原理，提出交通影响后评价评价指标体系，采用属性数学方法，将指标间的定性关系定量化，使综合评价更科学、合理。通过苍南县城新区36-1地块交通影响后评价实例分析，验证了前述评价指标体系和评价模型方法的实用性、有效性。
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（作者单位：上海理工大学管理学院）
