当前，交通施工疏解治理工作正面临深刻变革，其核心形势可概括为以下三点：
1、问题严峻性升级：施工占道已成为引发城市交通拥堵的重要因素
近年来，施工占道对城市交通运行的影响日益凸显，已成为大城市治理中不可忽视的难题。监测数据显示，截至2024年，广州中心城区因施工导致的常发性交通拥堵节点已达15个，占全市常发性拥堵节点总数的近30%，充分说明施工占道不再是局部、临时的交通干扰因素，而是演变为了推动城市拥堵常态化的重要诱因。各类挖掘、封路、围挡工程直接压缩道路资源，降低通行效率，尤其在交通流量大的中心城区，极易引发连锁拥堵反应，严重影响路网整体运行效能，必须采取科学化、系统化的治理策略，保障工程建设效率并降低对存量交通运行的影响。
2、影响特征发生根本转变：具有显著的“全局性”和“系统性”
当前，城市道路网络日均在途运行车辆数高达1138万车次，在高饱和运行、复杂路网条件下进行占道施工，任意节点或路段的能力降低造成的交通压力都会以较快的速度向周边路网传导，引发“牵一发而动全身”的系统性交通运行问题。在这种背景下，传统的、局限于施工点位“车辆绕行”的疏解模式已显得力不从心，其治理效果往往十分有限。因此，当前的施工交通疏解必须跳出局部视角，转向区域路网系统总体优化组织，其核心思路是通过临时性的“网络重构”，对交通流量进行主动的、系统性的再分配。这种系统性的“网络重构”治理，其技术复杂程度、涉及的广度以及对多部门协同的要求都是前所未有的，但它无疑是应对高饱和度路网下施工占道挑战的必然方向。
3、治理目标面临全新要求：从“保障车辆通行”到“系统综合平衡”
针对占道施工交通组织，公众诉求已从基本的“保障车辆通行”升级为对出行体验、安全、公平等多维度的综合平衡，治理目标必须涵盖行人、非机动车和公共交通等所有交通参与者的利益。此外，占道施工普遍具有高时效性和精准性要求，传统依赖经验预判的被动响应模式已失效，必须建立快速响应与评估机制”，通过科学的前期评估和动态监测，实现从“事后补救”到“事前预判、事中调控””的主动式、精准化治理，以缩短应对周期，最小化施工干扰。
为应对占道施工引发的系统性交通挑战，必须从根本上改变治理模式，构建以数据驱动和仿真赋能为核心的系统、科学化疏解体系，形成“快速态势感知-科学高效组织-效果预演验证-动态监督评估”闭环治理体系，最终实现对交通影响的精准管控与高效疏导，保障城市路网在施工期间仍能维持高效运转。
1、开发一体化的信息平台，全方位快速感知施工场地周边态势
基于多源数据融合开发了支持施工疏解的一体化信息平台，能全方位掌握施工场地及周边物理特征、人车出行特征、交通系统运行态势特征。场地物理特征方面，系统涵盖了施工场地周边用地信息，道路、轨道、公交、停车设施基础信息；人车出行空间特征方面，包括区域人口与岗位基础信息、职住空间分布信息、人的出行特征数据（出行目的、方式、时间等）、车的出行特征数据（出行量大小、路径与时间分布）；交通系统运行态势特征方面，可感知场地周边任意路段车速、流量等基础信息，亦可获取地铁、常规公交客流及运行状态数据，并能对上述数据进行统计分析。
在一体化信息平台基础上，为提升对施工疏解治理的响应速度，开发了感知数据的一键导出功能，任意选定区域后将施工场地周边各类基础信息以标准文本形式导出，支撑施工疏解治理的高时效要求，显著提升了施工疏解组织效率。
图1 多源数据融合的一体化信息平台示意图
2、研发交通治理模型系统，数-模结合车流溯源支撑多层次交通疏解组织方案科学化制定
（1）研发运营级的交通治理模型平台，支持任意路段多场景交通发展态势推演。
以传统交通规划模型为基础，深度融合互联网位置大数据等新型数据源，研发了精细化交通建模技术，实现了交通模型从宏观“规划级”向精细化“运营级”的重大提升，为开展更细颗粒度的交通发展态势推演提供了核心支撑。
升级交通治理模型旨在构建服务于交通运营与治理决策的高精度模型，包括：通过构建考虑建筑物真实出入口及容量的交通小区连接线，使模型中的交通分布更贴近现实，避免了虚拟集散点带来的偏差；建立了包含77类细化标准的道路分类体系，综合考虑等级、速度、主辅道及分割带等因素，以精准模拟交通流的汇入、汇出及交织等微观行为；对主要路口进行车道级的进口道与出口道匹配，真实还原车流运行状态；在交通分配中引入信号控制数据（ICA分配），从路网层面客观评估通行时效。升级的交通治理模型具备强大的场景化推演能力，可支撑对任意路段在多场景下的交通流量进行精细化态势仿真，有效满足施工占道等复杂治理场景的精细化分析需求。
（2）高精车辆出行特征识别，精准把握车辆出行态势
车辆出行特征识别是施工疏解的核心基础，基于城市道路交通卡口广覆盖性、高密度分布的特征，研发了出行频次差异的频繁项集车辆出行OD识别与分类技术。通过长周期数据对车辆出行频次分类（低频、中频、高频），区分偶发出行与高频出行车辆，便于分类施策。
图2 治理模型在交叉口的车配配准
图3 基于ICA交通分配技术示意图
（3）数-模结合车辆溯源，精准支撑多层次交通疏解
一是数-模结合的车流溯源辨析交通构成特征。交通疏解组织的核心是识别车辆出行的空间分布和路径特征，并在一定道路网络条件采取针对性的引导与疏解策略。在识别出车流出行OD后，基于交通治理模型采用数-模结合对任意路段车流的来源与去向进行溯源分析。通过溯源，充分把握施工路段的车流的构成（过境交通、地区交通和进出交通构成），从而为交通疏解施工组织提供精细化支撑。
二是针对性的分层次疏解组织技术。在车流溯源的基础上，实施分层次的疏导措施。针对区域过境交通，以高快速路围合的远端进行引导，减少进入施工区域的车流需求；针对地区交通，待车流进入施工外围，利用周边次支路进行分流组织，减少周边车流进入核心管控道路；针对进出交通，无法避免从施工路段通过，在核心管控区通过精细化的渠化设计进行疏解。
图4 车流溯源结果示意图
3、构建中观动态仿真模型平台，快速推演施工拥堵的全周期演化过程，验证交通施工疏解方案的合理性。
开发大尺度中观动态交通仿真模型，解决了传统模型难以适应饱和交通流、响应速度较慢的技术难题，实现了大片区施工交通治理的快速仿真。基于中观仿真的片区级施工评估，通过多样化、层次化的指标体系，精准刻画拥堵形成与消散的时空动态变化特征，推动评估模式由“知堵”向“堵到哪里、堵多长时间”的动态化、精细化转变，为施工交通治理决策提供精准分析与快速响应支持，显著提升了施工交通疏解效率。
图5中观动态仿真模型界面
图6 基于中观仿真的拥堵形成与消散时空等值线
4、开展施工动态监测治理，提升施工期间交通治理的动态适应性。
对于重大施工疏解问题，传统疏解治理多注重在方案报批阶段的施工组织与管理工作，但实际上交通流量具有动态随机性，疏解条件也随着施工进度动态变化，因此施工过程中的监测与调整有助于提升施工疏解治理的效率。基于上述考虑，利用LBS互联网数据的实时动态性特征，提出了以LBS数据为核心支撑，以无人机和地面监测为辅助的空地网一体化动态监测评估分析技术，基于动态监测流量评估施工围蔽方案与交通需求的适配性，动态调整围蔽方案，以达到交通运行合理保障的目的。
图7 占道施工动态监测评估机制
有效支撑了五山立交、白云大道下穿隧道全封闭施工、广园路下塘西跨线桥全封闭施工的交通疏解助理工作。尤其是最近刚通车的下塘西立交施工中，通过宏微观协同模型与动态监测系统深度融合，实现了施工影响的可视化推演与实时优化。
基于多源数据（包括无人机航拍、视频监控及高德平台实时流量）建立精细化仿真模型，针对每阶段施工的第一周生成动态评估日报，精准识别交通瓶颈。施工期间发现并解决13项具体实施问题（如下塘西辅道南向北排队超1.5公里、广园中路东向西拥堵加剧等），针对性优化了6处交通组织方案（包括信号配时调整、车道功能重划分及引导标志增设）。
通过动态调控，围蔽第二阶段区域整体拥堵指数区域稳定，早高峰车速维持在18-22km/h，晚高峰车速维持在16-20 km/h，白云大道南北向南车流拥堵排队有所缓解，排队长度由1.6km缩短至0.8km，显著降低了对中心区交通的影响。
实践印证了“全周期精细治理”在城市存量交通设施改造中的核心价值。市交研院通过技术创新，将“数据、模型、协同”融入施工交通疏解治理全流程，实现“施工需求”与“通行需求”的动态平衡，破解了“牵一发而动全身”的治理难题。
未来，随着城市交通治理向“更智能、更精细、更协同”的方向发展，将为更多大城市施工交通疏解提供参考，推动“经验驱动”向“数据驱动”的深度转型，让城市交通施工疏解更具韧性与温度。
供稿 | 交通规划三所
编辑 | 科创与质量管理中心
