大型基础设施对地缘区人居环境的影响研究

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摘要 基础设施的价值本源是对人的需求满足，通过与人居环境系统相互作用，表现为对良好人居环境的追求。以可持续的人居环境为目标，以系统思想分析大型基础设施和人居环境系统的作用机理，构建相互作用模型。即基础设施作为人居环境的承载体，通过能源动力、水资源、交通运输、邮电通讯、生态环境和防灾等子系统聚集，实现功能耦合，对自然、人类、社会、居住和支撑等子系统构成的人居环境系统产生相关作用。同时，人居环境系统的适应性促使其与基础设施影响反馈以构成闭环。以上海某典型交通枢纽地区的交通基础设施为例，设计了4个层次29个指标的大型交通基础设施对地缘区人居环境影响度指标体系，基于GA-BP混合算法的影响度模型进行测度。结果表明，大型基础设施与地缘区人居环境呈显著正向相关；社区配套设施完备程度是大型基础设施影响人居环境的主要传导途径；环境污染等指标反映出大型基础设施对人居环境的负面影响，是规划和建设的重点控制路径。

关键词 大型基础设施；人居环境；作用机理模型；影响度；GA-BP神经网络

中图分类号

X2 文献标识码 A

文章编号 1002-2104（2011）11-0139-07doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2011.11.023

基础设施具有服务的公共性和两重性；效益的间接性和综合性；运行的系统性和协调性；建设的超前性和形成的同步性；经营的多样性和垄断性等特点［1］，在城市化过程中处于基础性地位。大型基础设施耗费的资源和投入的资金规模庞大，对于社会、经济、民生和环境的影响多元而深远，一方面对社会经济发展产生积极的拉动作用，另一方面也可能对区域环境带来难以估量的消极后果。大型基础设施的地缘区域是受其影响最为显著的区域。这些影响一部分是显性的，随建设和运营发挥效用，例如对经济增长的贡献；另一部分是隐性的，由于信息不对称导致的反映偏差，随着时间的发展，受众感受度会出现差别和变异，隐性影响将逐渐显露甚至涌现，主要表现在居民就业、生活水平、收入状况、弱势群体感受和文教卫生等方面。作为公有公用项目，大型基础设施的价值本源在于对社会中人的需求的满足程度，表现为对良好人居环境的追求。目前，大型基础设施项目规划建设的可行性论证和后评价多从经济效益角度进行评价，评价的维度仅限于单个项目，忽视将区域内基础设施作为整体对人居环境的影响［2］。用人居环境科学的观点来研究大型基础设施的影响，应将其置于大型基础设施―人―社会―经济―自然的复杂系统中，分析各子系统的相互作用机理，以改善人居环境为目标，系统评价大型基础设施对地缘区人居环境的影响。

1 国内外相关研究

基础设施是以保证社会经济活动、改善生存环境、克服自然障碍、实现资源共享等为目的而建立的公共服务设施［3］，是城市赖以生存和发展的物质基础，是社会生产和人民生活不可缺少的基本条件。大型基础设施是对城市经济起重要作用的、形态与规模占据很大的空间、影响范围往往具有区域性意义的生产性基础设施，狭义上包括6大子系统：城市能源动力系统、城市水资源系统、城市交通运输系统、城市邮电通讯系统、城市生态环境系统和城市防灾系统［4］。基础设施对区域经济发展具有引导与从属功能，包括改善生产环境与效率、空间经济集聚与扩散，以及基础设施短缺对区域经济发展的影响等［5-6］；城市基础设施的足额供应及其服务功能和质量的安全，是城市国民经济和社会发展所必备的服务和保障系统［7］。大部分基础设施的投资建设对城市和区域的经济发展具有显著的正相关关系［8-12］，但两者并不总是协调发展，甚至相互制约，需要基础设施与城市大系统中经济、社会、资源、环境和人口等各子系统按合理比例关系的协调发展［13-14］。

随着人口增长、城市化水平提高、资源日渐短缺，人居环境越来越受到关注。希腊建筑师C. A. Doxiadis［15］提出了聚居环境（Human Settlement）的概念，创立了“人类聚居学”的学科体系；吴良镛提出建立我国人居环境科学的理论原则，奠定了中国人居环境研究的基础，提出人居环境作为复杂的开放巨系统，包括“自然、人类、社会、居住、支撑”5 大系统和“全球、区域、城市、社区、建筑”5大层次［2］。基于城市尺度的人居环境以人为中心，强调人文与自然协调、生产与生活结合［16］、物质享受与精神满足的统一［17］。城市人居环境不仅包括一切服务于城市居民并为居民所利用的物质实体和空间，还包括贯穿于其中的人口、资源、环境、社会经济发展等各方面［18］，是城市中各种维护人类活动所需要的物质和非物质结构的有机结合体。主要包括城市的自然生态环境、居住生活环境、基础设施环境、社会交往环境和可持续发展环境5个子系统［19］。以人为本，坚持城市的“可居住性”，建设宜人的城市，确保“人类居住区更安全、更健康、更舒适、更公平、更持久，也更具效率”已成为世界各国的重要发展战略［20］。

2 大型基础设施系统与城市人居环境系统相互作用机理

基础设施系统和人居环境都是多层次动态复杂开放巨系统，各个子系统互相影响、互相支撑，通过相关性和反馈机制协调运作，既具有自组织属性，也具有他组织属性。因此，既要保证自组织系统的良性演化，又要从外部为此系统提供必要的物质、能量和信息等，促进他组织功能的有效发挥。在与相关系统持续交互作用的过程中，大型基础设施系统通过调节自身的结构和行为方式，实现整个系统的演化。这种动态适应包括两个层次: ①基础设施内部各子系统在平衡状态下完成导致结构调整的自身调节作用；②各子系统之间的聚集和耦合，参与构成新的结构。作为城市人居环境子系统――支撑系统的重要组成部分，基础设施的动态适应性及其与人居环境系统的反复相互作用是基础设施系统发展和进化的基本动因。

一方面，大型基础设施的建设对于构建可持续的人居环境至关重要。国家和地区是以城市为中心节点的地域系统，而大型基础设施是国家和地区经济圈形成的条件，是区域产生聚集效应的决定性要素。基础设施6大子系统（能源动力系统、水资源系统、交通运输系统、邮电通讯系统、生态环境系统和防灾系统）的聚集，实质是通过各子系统之间的功能耦合网（见图1），不断地对自然系统、人类系统、社会系统、居住系统和支撑系统产生直接或间接的作用和影响，实现其作为城市人居环境的支撑系统和承载体的共同功能。所谓耦合，是指

构成整体各部分的性质和存在互为条件、互为因果。基础设施各子系统之间以及子系统与人居环境系统之间进行着物质、能量和信息等的交换，存在着非线性相互作用，导致了基础设施系统结构的不稳定性。为实现与人居环境系统的相互耦合，基础设施系统应具有多样的适应方式，形成特定的、直接或间接的多因果相互联结方式。该类方式不仅表现为技术、经济上的联系，还表现为数量和品质上的匹配，以及时间与空间上的制约，以保持相对稳定的均衡状态。这就要求大型基础设施的建设不仅要满足其功能需要，而且必须改善城市自然环境、保护生态环境、完善居住环境，促进人与自然的和谐，形成可持续的发展状态。

另一方面，人居环境建设是大型基础设施持续发展的动力，人居环境的状态对基础设施产生反作用，使其状态、功能和适用性发生改变。基础设施作为城市发展的重要支柱，反映了社会发展成熟度、经济运行稳定度和人民生活的质量，是人居环境可持续发展的生命线系统。人居环境因相关基础设施的存在而改变了原有状态，产生了正向或反向的影响，进而影响着政治、文化的发展历程。大型基础设施系统与城市人居环境系统协调发展的目标是实现可持续的人居环境。将大型基础设施系统作为整体，将自然系统、居住系统、人类系统、社会系统、支撑系统作为人居环境大系统的子系统，构建大型基础设施与人居环境的影响模型（见图2）。考虑到人居环境系统内部各子系统的交互关系（图2虚框所示），将大型基础设施作为人居环境系统中支撑系统的组成部分，对人居环境子系统产生直接或间接影响。同时，人居环境的适应性反过来指导和促进大型基础设施建设，两者相互影响构成闭环，不断根据反馈信息修正调整，实现大型基础设施建设可持续发展，人居环境不断改善。

3 大型基础设施对城市人居环境影响度评价

人居环境是以“人”为核心，与人类生存密切相关的活动空间，大型基础设施对人居环境的影响因素众多，因素之间相互联系、关系复杂。在大型基础设施对城市人居环境影响度的评价指标选取过程中，应综合考虑科学性、系统性、动态性、可比性、代表性、稳定性以及动态与静态相结合等，尽可能做到全面、科学、合理地反映大型基础设施与人居环境相互影响的因素，保证评价结果的科学性和准确性。

3.1 指标体系构建原则

根据大型基础设施与人居环境系统相互作用机理的研究，指标体系构建遵循以下原则。

（1）以“人”为本原则。人居环境建设的最终目的是为人类提供一个舒适、安全的生存、生活空间，实现可持续发展，实现科学发展。人既是建设者，又是受益者。

（2）可操作性。人居环境和大型基础设施都是开放的复杂巨系统，在评价过程中，不管是定性分析还是定量分析，各评价指标要具有代表性，评价数据要具有可得性。

（3）全面性。指标体系的选择要能全面地反映大型基础设施与人居环境五大子系统的相互作用关系。如果出现遗漏，评价结果可能就无法准确地反映最终结果。

（4）层次性。从系统角度按一定的规则将人居环境影响体系分为若干层次，针对不同层次，采取不同指标。

3.2 基于GA-BP 混合算法的影响度计算模型

大型基础设施对人居环境的影响分析是多属性综合评价问题，各指标要素之间相互影响，存在着复杂的非线性关系，确定要素权重是科学评价的关键问题。采用遗传算法优化的BP神经网络算法（GA-BP）评价大型基础设施对人居环境的影响度，在确定要素权重时对主观因素的处理具有一定的优势。

3.2.1 GA-BP 混合算法

GA-BP算法通过对典型样本的学习，发挥神经网络自学习、自组织、自适应能力强和容错能力强的优点，通过训练，以连接权的方式反映指标间的非线性关系。将遗传算法与BP神经网络算法进行混合训练，利用遗传算法对初始权值进行优化，在解空间中定位出一个极好的搜索空间，运用BP网络算法搜索出最优解。GA-BP算法分别利用了遗传算法的高搜索效率与全局搜索能力和BP算法局部搜索能力强的优点，对神经网络进行混合训练，既弥补了遗传算法难以进行局部优化，只能寻找到近似最优解的缺陷，又克服了BP算法收敛速度慢，容易陷入局部最优的不足。与模糊评价法、层次分析法等主观评价法相比，GA-BP算法能准确模拟专家评定工作，避免人为因素和模糊随机性的影响。

3.2.2 计算步骤

遗传算法优化神经网络的实现主要包括以下步骤：

（1）选定网络结构和学习规则。随机产生一组网络权重值，完整的神经网络权重值Wi为：

Wi={W1i,W2i,W3i,b1i,b2i,b3i,i=1,2,…,P}

相当于一个染色体，随机产生这样的染色体共P个，也就是种群的规模。

（2）将每个染色体对应的初始权值和阈值代入BP网络，计算在每个对应染色体下神经网络的训练误差ΔEi，从而得到染色体的适应值：

f(i)=M/ΔEi

为了防止适应值太小，式中M为一个大数。遗传算法朝着使适应值函数增大的方向进化。

（3）选择若干适应值最大的个体构成父本。选择概率为：

Pk=f(i)/∑f(i)

式中f(i)为第i个个体的适应值。在进行选择运算时，上一代中适应值最大的染色体直接进入下一代，不进行交叉变异等遗传操作，以防止最佳染色体的退化。

（4）利用交叉、变异等遗传操作算子对当前代群体进行处理，产生出新一代群体。

P1=αP1+(1-α)P2

P2=(1-α)P1+αP2

（5）变异运算与交叉运算一样，选出两条不同染色体的不同基因座上的基因进行变异。

（6）重复(2)-(5)步骤，使权值分布不断进化，直至得到BP网络误差最小的一组完整的初始权值和阈值。

（7）将训练好的初始权值带入建立好的BP神经网络，进行神经网络训练。

4 算例：某区域大型交通设施对人居环境的影响度

某区域（简称“C区”）处于沪宁、沪杭发展轴汇合的“Y”型支点，已建成由高架、地铁、内外环线、市内交通组成的立体交通网络，并有高速公路直通沪宁、沪杭，区域内的虹桥综合交通枢纽是连接上海和长江三角洲重要的大型交通基础设施。C区作为依托交通优势推进上海与长三角联动发展的重要服务功能区，是典型的大型交通基础设施地缘区。

4.1 交通基础设施对城市人居环境影响度评价指标体系

基于大型基础设施与城市人居环境相互作用机理的分析，参考国内外相关文献，通过专家意见进行相应修改，将C区大型交通基础设施作为整体，考察其对人居环境的影响，构建了大型交通基础设施对地缘区人居环境影响度的评价指标体系，共分为四个层次，分别为目标层、准则层、领域层和指标层（见表1）。

4.1.1 数据来源

交通基础设施对城市人居环境影响度评价模型指标体系的数据主要来源于三种方式：①设计调查问卷方式；②参考相关统计年鉴资料；③访谈相关机构。主要采用三种不同的取值方式。需要主观赋值的指标，采取打分的方式，从1到5表示指标得分由低到高。①如安全感、舒适感等，采取问卷调查的形式获取相应数据，以平均值作为评价值；②公共事业配套设施完备率、市政建设配套设施完备率、社区安全状况等，随机抽样选取3处C区内住宅小区，以样本平均值作为评价值。③其余数据通过相关统计年鉴获取。

针对交通基础设施对人居环境影响的特点，选取交通客流量作为人居环境系统中支撑系统的主要指标，表示交通基础设施对人居环境的直接作用形态。在考察其他基础设施子系统的影响时，可选取适应性基础设施表征指标进行相应替换，以反映该类基础设施对地缘区人居环境影响的程度。

4.1.2 数据初步处理

（1）指标值计算

案例选取2005-2007年该区相关数据，各指标实质是描述大型基础设施对该因素的影响度，如“恩格尔系数”指标，更为准确的表达方式应该为“恩格尔系数影响度”。

（2）原始数据无量纲化处理

依据数据自身特点和简化计算需要，采用非直线无量纲化方法对所有指标的原始数据进行处理，将原始数据转化为（1-5）的任意整数值。处理过程如下。

4.2 基于GA-BP 算法的交通基础设施对人居环境影响度模型

4.2.1 BP神经网络训练的样本数据获取

网络训练的样本数据来自两种途径。①通过问卷调查，邀请业内专家评判大型基础设施对人居环境影响度模型中各要素的权重。此次调查共发出30份问卷，收回25份，有效回收率为85%。②根据遗传神经网络的工作原理，通过计算机程序随机生成20组项目的评价指标值，取值为1-5中的任意数，取值越大，说明指标越重要。将归一化后的指标值和专家评判出的指标权重通过线性加权法计算出最终评价值（结果略）。

4.2.2 算法模拟

（1）建立神经网络模型，为包括输入层、隐含层以及输出层的单隐含层感知器模型。根据决策目标，确定输入节点为29，输出节点1个，表示对人居环境的影响度。隐含层内的节点数目根据经验优化关系计算公式进行多次模拟确定。

L=m+n+α

其中L为隐含层节点数，m为输入层节点数，n为输出层节点数，a为1-10间的常数。

利用MATLAB7.0软件选取节点数量范围为7-20进行模拟，测算确定网络模型中隐形层内的节点数目为12时，可以在较少的训练次数下得到最小的误差。

（2）将前20个实例作为训练样本，后5个实例作为检测样本，进行训练。设置初始种群规模M为25，交叉概率Pc为0.80，变异概率Pm为0.07，进化代数为100。训练结果见表2。

将表中后5组数据分别输入到训练好的网络中，将GA-BP神经网络的训练结果与期望输出进行比较。可以看出，训练好的GA-BP神经网络模型比较准确地进行大型基础设施对城市人居环境影响度计算，且计算结果的偏差相对稳定（见表3）。

4.3 评价结果及分析

将C区2005-2007年人居环境系统指标进行模型模拟，仅能说明基础设施给该指标存量带来的变动，属于静态分析，无法科学反映研究的根本目的，即考察基础设施对地缘区人居环境系统的动态影响。因此，将2005-2006年和2006-2007年C区各人居环境系统影响变量的增幅作为对象，用指标年度增幅占年初指标数值的比例来表示。将增幅数据输入到GA-BP模型模拟后，可以反映交通基础设施对历年人居环境水平变化的直接贡献。根据模拟结果，2006年以及2007年的交通运输设施对C区人居环境影响度指标分别为0.35与0.37。选取2005年交通运输设施对人居环境水平的贡献为基准1，则2006年和2007 年分别为1.53和2.18。结果表明：交通基础设施与C区人居环境具有明显的正向相关关系，交通基础设施对地缘区的人居环境总体上起到了促进作用；两者呈同向变动趋势，大型基础设施增加的幅度越大，对地缘区人居环境水平改善的贡献越大。

5 结 论

通过分析大型基础设施与人居环境的作用机理，构建以可持续的人居环境为目标的评价指标体系，基于GA-BP算法建立大型基础设施对人居环境影响度模型。通过上海市典型交通枢纽地区大型交通基础设施对该地缘区人居环境影响的算例模拟，可以得到以下结论。

（1）分析大型基础设施对人居环境水平的贡献度，可以判断出大型基础设施在人居环境改善过程中的促进或阻碍作用。算例中，交通基础设施与C区人居环境之间的关系是正向的，且两者同增趋势明显，分析期内该区交通运输设施的建设有效地促进了地缘区人居环境改善。

（2）根据不同指标对影响度的贡献大小，可以判断出大型基础设施对人居环境发挥影响作用的主要传导途径，从而为大型基础设施的规划和建设确定重点的控制路径。算例中，社区配套设施设备完备率对人居环境影响的权重较大，其中市政建设配套设施完备率的权重为0.765，公共事业配套设备完备率的权重为0.475。社区配套设施完备程度通过对人居环境系统其它子系统和构成要素的传导作用，反映基础设施对人居环境产生的重要影响，可作为C区交通基础设施建设过程的管理与控制重点。

（3）在大型基础设施对人居环境的影响过程中, 有些指标权重为负，说明在基础设施的建设在该要素上，对人居环境系统产生了负面影响。具有负面影响的因素往往具有隐性特征，但其传导作用很强，处置不当会引发一系列连锁反应，在大型基础设施规划建设中需要重点关注。算例中，权重为负且传导作用较强的指标为总悬浮颗粒物浓度，权重取值为-0.415，需要在项目决策阶段和建设时期，主动控制并积极应对，有效地降低负面影响及其扩散。

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Effect Degree Modeling of Large scale Infrastructure to Geo regionalHuman Settlements

LIU Hui min

(School of Economics and Management, Tongji University, Shanghai 200092, China)

Abstract Infrastructure value originates from satisfaction of human beings needs, interacts with human settlement system, and reflects the demand for good environment. From a target of sustainable human settlements, it established a model to analyze the interaction mechanism between large scale and urban human settlements. The infrastructure system couples by the accumulation of subsystems among energy power, water resource, transportation, post and telecommunication, ecological environment and disaster prevention, and interacts with human settlement system composed of nature, human being, society, habitation and supporting subsystems. Meanwhile, human settlements provide feedback to infrastructure to come into closed loop. On the basis of GA BP hybrid algorithm, taking the transportation infrastructure in a typical transportation junction region of Shanghai as an example, it evaluated the effect degree between the large scale infrastructure and geo regional human settlements. Results showed that large scale infrastructure had significant correlation with geo regional human settlements, community service facilities maturity was the main conductive pathway, and environmental pollutions had negative effect to human settlements.

Key words large scale infrastructure; human settlement; interaction mechanism; effect degree; GA BP neural network