作为新一代城市空地一体化交通网络的重要构成元素之一，城市低空垂直起降场网络在城市交通规划中已普遍得到关注，城市低空垂直起降场选址与布局直接决定了城市未来空中交通出行的效率及便捷性。如何从群体出行流成本视角出发，融入城市通勤出行OD流大数据，实现城市低空垂直起降场网络优化研究，将利于城市空间交通服务从原有数值模拟建模发展为数据驱动建模​。本文构建了城市垂直起降场网络选址优化方法框架，重点研究了融合城市建成区环境约束的候选起降场筛选方法、群体流时空特征分析建模、耦合空地行程决策的起降场网络选址模型。本文以中国一线城市南京市为研究区，整合多源地理空间大数据，尤其是通信运营商的手机信令OD流大数据，开展南京市城市垂直起降场网络选址优化实验分析。实验结果表明，算法模型通过在预处理阶段引入“人均净值阈值（EPS_NET）+ Top‑K”剪枝，整体变量规模压缩约 99.79%，显著提升混合整数规划的可计算性与分支‑定界效率，模型在同等算力与求解参数下稳定收敛到全局最优，表明该方法在大样本场景下具有良好的计算可行性与稳健性；起降场位置方面，将起降场优先布局于出行需求旺盛、人口高密的主城与跨江走廊，可显著提升服务可达性并带来实质收益。基准方案下，共 9,192 名潜在旅客中有 1,864 人被有效覆盖（19.8%）；对应的总成本节约为 44,682 元。选址结果呈现“中心集聚—廊道延展—外缘稀疏”的典型结构，与人口空间分布高度一致；飞行段时间的中位占比约 16%，而首末接驳合计约 84%，绝大多数门到门时间由首末接驳决定；因此，相比单纯提高 eVTOL 巡航速度，围绕站点选址与接驳组织的地面首末优化能在不增加空域压力的前提下，更有效缩短门到门时间并放大体系效率。本文提出的研究方法，实现了​多源数据融合的数据驱动建模、耦合空地行程决策的方法创新、考虑群体流时空差异性的人因工程创新，将为多交通模式协同的城市低空垂直起降场网络选址优化提供方法参考。
 

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