慕尼黑工业大学最新的低空经济系列研究

慕尼黑工业大学最新的低空经济系列研究

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2025年08月26日 08:31

慕尼黑工业大学

最新的低空经济系列研究

PART 1

驾驶限制区政策的仿真评估框架 

➤推进基于证据的可持续交通政策的制定：

我们开发了一个综合性的仿真评估框架，用于在政策实施前评估驾驶限制区政策效果，填补了可持续城市交通规划中的研究空白。通过基于MATSim的智能体建模，我们的研究证明了住宅区域的定向限制措施能够在保持交通效率的同时减少汽车使用和排放。该框架使政策制定者能够全面评估交通影响、环境效益以及不同人群的公平性考虑——为支持向可持续交通系统（例如低空交通系统）转型的循证政策设计提供了强有力的工具。

PART 2

低空交通的机场接驳：出行方式选择偏好与定价考虑

✈️ 连接地面与空中交通：理解城市低空交通用户偏好：

随着城市探索交通运输的第三维度，我们通过在德国巴伐利亚州和奥地利进行的综合性陈述偏好调查，研究了公众对机场接驳城市低空交通（UAM）服务的采用意愿。研究发现，行业定价预期与用户支付意愿（0.84欧元/公里）之间存在显著差距，现有交通方式的高满意度对UAM采用构成挑战。这项研究为UAM利益相关者提供了关于现实市场准入策略的相关见解，强调了向潜在用户展示清晰价值主张的重要性。

PART 3

数据驱动的城市低空交通机场选址：聚类方法的比较分析

◆城市低空交通的基础设施规划：

我们在慕尼黑大都市区系统性地比较了六种基于聚类的低空交通机场布局方法，研究表明数据驱动方法显著优于基于专家经验的选址策略。K-means++方法表现最佳，实现了10.05%的出行时间节省、7.16%的可达性提升，以及更好的交通公平性（基尼系数为0.512）。我们的研究证明，计算效率高的聚类方法能够为低空交通基础设施规划提供实用、可扩展的解决方案，无需大量领域专业知识或计算资源。

PART 4

不确定出行者偏好下的城市低空交通网络规划：序贯双层随机优化方法

●应对城市低空交通网络设计中的不确定性：

基础设施规划决策往往需要在需求模式明确之前做出。我们开发了一种新颖的序贯双层随机优化框架，通过离散选择建模和蒙特卡洛仿真纳入行为不确定性，实现了需求不确定条件下的现实低空交通网络规划。该方法应用于慕尼黑大都市区，相比现有方法在广义出行成本节省、需求覆盖和可达性方面均有显著改善——为公共机构的低空交通早期部署决策提供了有力的工具。

PART 5

结合土地利用的多阶段、容量限制的低空交通系统部署的可持续多目标框架

★可持续且适应性强的城市低空交通的系统部署框架：

我们提出了一个综合性的多目标优化框架，用于渐进式的低空交通机场部署，该框架整合了真实土地利用数据、容量约束和环境考虑。我们的多阶段方法支持从基础电动垂直起降飞行器（eVTOL）服务向先进模块化飞行器（MFV）服务的渐进演化，四阶段策略部署每日净利润将增加131,500欧元。该框架确定了最优基础设施成本补贴范围（20-40%），并展示了战略性分阶段部署如何平衡运营效率、环境可持续性和经济可行性——为政策制定者和规划者的低空交通系统部署提供了实用性指导。

研究影响总结

●本系列研究在以下方面推进了城市低空交通领域的发展：

低空政策创新：基于证据的可持续交通政策评估的仿真框架

低空市场理解：低空交通用户偏好和模式转变障碍的实证洞察

基础设施规划：高效的低空交通机场选址的数据驱动方法

低空路网设计：不确定性条件下低空交通网络设计决策制定的随机优化方法

低空系统部署：平衡运效率、经济效率和环境目标的多阶段低空系统部署框架

这些研究共同为从传统地面交通向可持续城市低空交通的转型提供了全面的路