2019开年大赛 | 上届优秀获奖团队专访：【吕京弘】基于共享单车骑行大数据的电子围栏规划模型研究

本期导读

由北京市城市规划设计研究院与中国城市规划学会城市规划新技术应用学术委员会共同主办的第三届“城垣杯·规划决策支持模型设计大赛”已于2019年2月1日拉开帷幕，现已进入成果提交阶段（3月1日至4月30日），请参赛者于截止日期前提交成果，成果以“报名编号+参赛者姓名+项目名称”作为附件名称并回复至大赛官方邮箱：[e-mail]，点此了解大赛详情。

作为本届大赛的合作媒体，城市数据派www.udparty.com受邀对第二届获奖代表进行专访。本期专访上届一等奖获得者，来自麻省理工学院、伦敦大学学院、慕尼黑工业大学联合团队的吕京弘、张永平（指导老师）、林雕合作完成的《基于共享单车骑行大数据的电子围栏规划模型研究》。吕京弘作为团队代表接受采访，为你揭秘“第一项针对共享单车停放问题进行精细量化分析的研究”是如何炼成的~

本期专访

吕京弘

麻省理工学院城市规划硕士在读

麻省理工学院城市规划硕士在读，伦敦大学学院高级空间分析中心硕士。点击查看获奖作品展示PPT

城市数据派：你们的团队成员来自麻省理工学院、伦敦大学学院、慕尼黑工业大学，不同的国家，非常具有特色，这么多元化的团队是如何形成的？这种团队特色对合作和最终成果有什么影响？

吕京弘：我们团队中的三个人虽然目前在不同的国家和学校，但是之前在同一所学校学习过，并且共同参加过一些会议、兴趣小组等。大家都对数据分析、建模、城市研究等话题有浓厚的兴趣，所以这次比赛也是我们共同合作的一个难得机会。

在准备这次比赛的过程中，我们处于不同的国家和时区，没有办法坐在一起讨论问题，所以都是线上交流。我们所学和所擅长的技术有所不同，每个人负责不同的技术部分并在线上交流。虽然远程交流的成本比较大，但是在研究中互相合作，最后也取得了十分满意的成绩。

城市数据派：现有的共享单车电子围栏规划的背景和主要技术是什么？此次研究相对于传统课题研究的改进主要体现在哪里？

吕京弘：我们做研究的时候大概是一年前，那时候主要有国家交通运输部等十个部门发布的《关于鼓励和规范互联网租赁自行车发展的指导意见》提出了有关电子围栏的政策性指导意见，北京和上海在内的多个城市也对共享单车电子围栏设施进行了小范围试点。但是还没有精细的政策去指导共享单车电子围栏的具体位置。我们的研究主要是希望对电子围栏的政策进行一些补充，希望能够通过分析共享单车骑行数据去估计电子围栏可能的位置。

研究方法和技术路线

在我们做电子围栏的研究时，利用共享单车骑行数据进行的研究多为骑行特点的时空分析，或者估算共享单车带来的环境效益等。但是共享单车市场的爆发也带来了许多问题。所以从共享单车带来的社会问题出发，希望能够从一定程度上提供解决方法，让共享单车健康地发展下去，支持城市的可持续发展。

城市数据派：研究过程中遇到的挑战有哪些？ 

吕京弘：比较大的一个挑战是模型中使用的数据比较单一，主要依赖于单车骑行大数据，比较缺乏其他的数据支持。如果我们有比如说多家公司单车骑行数据、人行道上可停放的区域、城市基础设施等数据，肯定会增加运算量，但是应该会得到更具备参考性的结果。

城市数据派：位置分配模型有不同的类型分别针对不同的研究目的，请问是如何选择出问题类型的？ 

吕京弘：这次研究的目的定为最大化地覆盖共享单车停放需求，所以我们选取了最大化覆盖范围作为问题类型。根据不同的研究目的也可以选择不同的问题类型，比如说如果想节约成本、尽可能减少电子围栏的数量，那么就可以选择最小化设施点数这个问题类型。

模型算法

城市数据派：电子围栏的位置布局规划中，所谓的最优情景是怎么衡量的？

吕京弘：我们设立了6个情景，即在全上海市规划2500、5000、7500、10000、12500和15000个电子围栏。在不同情境下，我们计算了上海市每个区内能够被满足的单车停放需求。

各规划情景下电子围栏设施点位置

我们发现被满足的边际停放需求随着电子围栏数量的增长而降低，例如围栏个数从2500增加到5000时能够额外满足超过16%的停放需求，而围栏个数从10000个增长到12500个时，仅能额外满足2.3%的停放需求。我们选择7500个电子围栏为最优情景，因为在这个情景下全上海第一次有超过90%的单车停放需求可以被满足。

最优情境下的电子围栏

城市数据派：目前有哪些城市实际设置了电子围栏？实际设置中的方法是什么？和研究的模型有什么区别？

吕京弘：不同的共享单车运营商在各自进行电子围栏的建设，比如摩拜建成了4000多个电子围栏，ofo在北京和上海进行试点，小鸣单车在福建、广东和湖南有10000余个电子围栏等。目前电子围栏多为试点，因此电子围栏的位置大多是在中心城区内有高密度停车需求的地方。有通过城市建模来区分城市内可停车和不可停车的区域，但没有通过骑行大数据和系统地规划电子围栏位置。我们的模型运用了骑行大数据和位置分配模型，系统地规划了在城市内电子围栏的位置和规模，既包括高密度停放区域也包括低密度停放区域。

城市数据派：运用模型的计算结果在实际落位的时候需要注意的地方是什么？

吕京弘：研究结果基于共享单车骑行数据，即基于用户在实际骑行行为中单车的停放位置。模型结果精细到了每一个共享单车电子围栏的位置和大小，在结果中也可以看到这些计算出的电子围栏位置大多位于交叉路口、公交站点附近。但是模型中暂时没有纳入政策制度、城市基础设施和民众意愿等限制因素。所以在将结果实际落位的时候，我们还要将上述因素考虑进来，例如城市该区域是否能够停放单车、民众是否希望在该处设置停放点等。

城隍庙和豫园附近

四平路大连西路路口

城市数据派：获奖成果中提到“第一项针对共享单车停放问题进行精细量化分析的研究”，“第一项”是指该研究为首创吗?

吕京弘：在我们做这份研究的时候，还没有看到针对无桩共享单车停放问题的量化研究，已有的多为针对无桩共享单车政策性的梳理和建议，或者是针对有桩共享单车的量化分析。所以我们认为这是第一项用量化方法尝试分析单车停放问题并希望给出精细的电子围栏设施布局建议。

城市数据派：不同国家在城市模型这块的研究各自处于什么阶段？在城市的实际规划、建设与管理中，模型是否被广泛应用？

吕京弘：随着技术发展和数据公开，各个国家都在尝试城市模型并且在实际规划建设中使用，比如说从环境和交通等角度出发的软件和平台等等。城市模型离不开城市数据和计算机的计算能力，如果在数据方面能够做到更加精细化、更加公开，再加上有强大的运算能力，也许可以有更多城市模型助力城市的管理和可持续发展。

大赛获奖作品集

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