教育部人文社科申报书参考模板1

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1、B表(自此往下不得出现申请人个人身份信息,否则申请书作废!)课题名称土地开发模式合理化与减少小汽车排放量的模拟研究——以天津市为例研究方向及代码城市经济学(79047)研究类别应用研究计划完成时间2014-7最终成果形式论文、咨询报告、模拟模型申请经费总额(万元)7其他来源经费(万元)一、本课题研究的理论和实际应用价值,目前国内外研究的现状和趋势(限2页,不能加页)当前中国各大城市中出行的时间成本日益增高,成为严重影响城市经济效益,生活舒适度和减低尾气排放等宜居城市建设的障碍。一方面汽车的销售达到年1700万辆量并以每年

2、10-20%的速度增长,尽管有限购令、出行限制、停车收费等“出行需求”的控制,但仍不能完全化解小汽车交通对城市道路的压力,更造成汽车尾气排放的空气污染问题。另一方面城市高攀的房价令购房者只能向城市边缘置业,造成与就业地点的长距离通勤。公共交通不能够完全满足城市居民日常出行的需要,小汽车的出行量呈快速上升的趋势。城市的规划和土地利用在很大程度上对小汽车的盛行起了倡导作用。以美国为例,一方面公路系统的巨额投资远远超过公共交通体系,另一方面低密度的城市扩张和单一的土地使用性质使居住地和就业地分离,缺乏社区零售,城市外扩的边际成

3、本缺乏对汽车出行所造成的尾气排放和空气污染的量化体现和补偿体系。在国际上,什么样的土地开发模式对于减少小汽车出行量和相应的尾气排放量已成为一个跨学科的前沿课题受到多方关注。本课题在国内外理论研究的基础上针对中国城市中如何采用合理的土地开发模式来减少小汽车出行量和相应的尾气排放量做定性和定量的分析,并运用计算机模型进行模拟测算和假设论证。一、理论和实际应用价值1.理论价值1)在国外土地-交通-空气质量模型(LUTRAQ)研究的基础之上建立适用于我国城市的理论框架和模型(LTA);2)在调查数据的基础上引入地理信息系统(GI

4、S),利用GISNetwork和TransCAD做交通量预测,对其在我国的适用性和改进方法做论证,此过程和方法有较高的理论价值和普适性;3)对我国城市居民选择小汽车出行的决定因素做研究,并建立回归模型,弥补此领域实证研究的不足;4)对传统城市经济理论中建设用地呈自然增长和外扩的模式做出理论上的补充,提供集约用地和公交导向等合理化用地的规划远景演示。2.实际应用价值1)减少尾气排放:汽车尾气在北京等城市已占到空气污染源的近50%,治理尾气排放是达到“十二五”减排目标,遵守我国在国际上的承诺和提升我国环保领军形象的战略性课题

5、;2)改善土地开发模式:目前我国城市土地利用政策与减排、空气质量提升之间尚未建立明确的联系。本课题对解决我国城市如何通过积极的土地规划策略来减少小汽车排放量的问题提供有效的工具和实证参考,其研究成果如果能够得到广泛的应用,在改善土地开发模式,促进高效率土地利用,提高居住与就业和商业的匹配,缩短通勤距离等有较高的参考价值;3)减少小汽车出行、缓解道路堵塞:目前我国城市中对于汽车购买和出行更多着眼于政策限制,本课题从降低驾车出行必要性的角度出发,剥离汽车的保有量和出行量,是“节流”之外添“疏导”的新策略。在促进城市交通绿色化

6、,降低出行成本,提高城市运营效率等方面有很高的实用价值。二、研究现状和趋势近年来一些政府和科研机构开始尝试以改善土地开发模式的方法,从根源上减少小汽车的出行3量/交通量(VMT)和尾气排放量。此类课题研究隶属土地经济与交通经济的交叉领域,是城市土地规划学科与交通量预测理论模型的衍生科研,它的理论基础有两个:1.排放量和交通量测算的理论和模型,主要包括监测设备采样法和交通量预测模型TDM(TrafficDemandModel);2.城市土地开发模式对小汽车出行量/交通量的影响。下文分别阐述其现状和趋势。1.排放量和交通量测

7、算的理论和模型目前对于小汽车排放量的测算基本方法是:排放量=交通量(VMT)X单位距离排放系数因此对于交通量的测算非常关键。而交通量的测算通常有两大类方法:1)通过监测设施对样本路段做观测采样,通常需要对各级别路段做统计,之后计算出不同级别路段的平均出行量,进而应用到市域或其它范围的出行量测算。这个方法的缺点是只能对目前现状做观测,对未来的预测必须结合历史数据和线性回归等方法做计算,对没有安装监测设备的城市不适用。另外对大城市来说设备的安装量即采样的样本数要求比较高。从理论上来说这个方法是被动的观察,并不能够建立起城市土

8、地开发模式等“主观能动因素”对小汽车出行量的影响关系。2)通过交通量的预测模型(TDM)来计算,这个方法要求对工作范围做交通小区的划分并取得各小区的基本人口和土地使用现状(密度、性质)以及出行行为的基本统计。它的优点是能够涵括城市土地开发模式对出行的影响,并通过预测未来土地使用的变化来预测出行量。国外的研究包括早期的

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