李曾曾 金 柱

（1.長安大學 經濟管理學院，陜西 西安 710064；2.西安建筑科技大學 冶金工程學院，陜西 西安 710055）

一、引言

共享單車在物聯網技術的幫助下迅速發(fā)展，有效地促進了公共交通出行，降低了汽車出行比例，減少交通擁堵和交通污染[1]。然而，隨著共享單車的快速發(fā)展，越來越多的城市道路問題也暴露了出來。盡管單車運營公司和城市治理部門在不斷進行改進，但街道上的騎行環(huán)境仍然沒有為共享單車出行提供足夠的空間和吸引力。因此，迫切需要評估城市道路環(huán)境的可騎行性，識別影響騎行的關鍵因素，并在最需要的地方提供舒適的騎行環(huán)境，以滿足城市居民的騎行需求。許多研究表明自行車旅行與建筑環(huán)境屬性（如自行車基礎設施、就業(yè)密度、土地使用組合和道路基礎設施）之間存在正相關[2-4]。雖然，已有一些研究從建筑環(huán)境的角度探討不同道路因素對自行車共享使用的影響[5]，但關于城市道路系統可騎行性評估的研究還比較少。

此外，大多數關于城市可騎行性評估的現有研究都是基于問卷調查或現場調查的數據[6]。雖然這些研究提供了有價值的見解，但這些數據具有局限性。一些研究也進行了基于海量出行數據的嘗試，但這些研究很少考慮到騎行行為對騎行環(huán)境的反饋。因此，如何利用開放的大數據資源構建客觀、全面的城市道路可騎行性評估體系，使其適用于任何城市還有待解決?；谶@一情況，本文考慮騎行環(huán)境和騎行行為兩個方面的因素建立了城市道路可騎性評價模型。這有助于城市管理者了解共享單車在使用過程中存在的問題，使其根據城市道路網的特點，對共享單車進行準確的規(guī)劃和管理，為政府改善道路共享單車騎行環(huán)境提供參考。

二、研究城市的選擇及數據來源

成都、西安、寧波分別代表我國西南地區(qū)、中西部典型城市、東部發(fā)達地區(qū)次要代表城市。西安目前已建成8條地鐵線路；成都建成區(qū)面積1421.6平方公里，已建成12條地鐵線路；寧波是中國東南沿海港口城市，建成區(qū)面積344.02平方公里，目前已建成4條地鐵線路。

本研究利用了哈啰單車的共享單車系統交易數據，使用了2022年9月14日至2022年9月20日一周的早高峰時段的數據。根據訂單的起點和終點信息，使用高德API獲取軌跡點數據。三個城市共獲得244163條記錄數據，其中西安為124968條，成都為39867條，寧波為79328條。為了表征不同城市的路網屬性，我們依靠OSM（Open Street Map）從2022年的基本路網矢量數據中提取出來。經過道路數據過濾后得到60211條道路，其中西安11974條道路，成都34494條道路，寧波13743條道路。

三、研究方法

在現有研究的基礎上，本文構建了舒適性、安全性、連通性和交通管控阻力四個維度的騎行環(huán)境評價體系。舒適度指標包括自行車道的可用性（X1）和道路長度（X2）。本文采用轉彎頻率（X3）和騎行速度（X4）來反映道路騎行的安全性。用路網密度（X5）和交叉口密度（X6）表示連通性。紅綠燈等待時長（X7）表示交通管制阻力的大小。

本文采用熵權法測算了每個路段的可騎行性指數。熵權法是結合熵值提供的信息值來確定權值的研究方法。選擇這種方法是因為它克服了人為和任意影響權重的主觀性，避免了多個變量之間的信息重疊[7]。

首先，構造包含m個路段和n個指標的數據矩陣其中Xij表示第i個路段的第j個指標值；其次，利用熵權法計算出每個指標的權重；最后，計算第i條道路的騎行性評價指標、騎行舒適性評價指標、騎行安全性評價指標、騎行路路連通性評價指標、騎行交控阻力評價指標。

四、研究結果

（一）可騎行性指數表現

權重大小表示各影響因素對于可騎行性影響的大小程度。例如，在表1中，對于每個城市，舒適度是最重要的影響因素，其次是連通性。影響最大的三個因素分別是自行車道的可用性、道路長度和交叉口密度。

表1 每個城市各維度指標的權重

根據各城市可騎性指數的四個維度可知各城市道路可騎性四個維度的指數得分最高為DI，均值為83.14，其次為SI（49.43）和COI（44.66），最低的是CI（2.63），各城市的騎行舒適度都有待改善。三個城市中，寧波的騎行SI（58.53）和COI（50.38）明顯高于其他城市，表明寧波的城市道路建設對騎行更友好，有利于安全連續(xù)騎行，而西安和成都的騎行SI和COI需要改善。

（二）可騎行性指數的空間分布

從空間分布上看，如圖1所示，可騎行性指數（RI）在三個城市之間有所不同，但總的來說，RI較高的道路主要分布在城市的中心部分。不同的道路網絡模式具有不同的可騎行性分布特征；西安擁有典型的縱橫路網，分布較為均衡，而成都的路網則從中心部分向城外部分遞減；寧波道路RI分數的總體趨勢也是中高外低。可騎行性指數的不均勻空間分布可能是自行車基礎設施投資和分布不均勻的表現。實證研究表明，自行車基礎設施與自行車共享使用頻率的增加有關[2，8]。這三個城市外圍的單車可騎行性相較于市中心較低，表明加強城市外圍的單車基礎設施建設，是讓整個城市的單車可騎行性同步提升的關鍵點。

圖1 城市可騎行性分布（從左到右依次為西安，成都，寧波）

從四個維度在每個城市的分布可知，在舒適性方面，舒適性較高的道路在西安、寧波分布較廣，騎行CI較低的道路在成都分布較多。在安全性方面，西安市SI較高的道路廣泛分布在城市南部，這是由于西安這部分地區(qū)發(fā)展較快，路網發(fā)達，自行車交通設施較為齊全。在成都，中高SI等級的道路較多，高SI等級的道路多位于路網稀疏的地區(qū)。寧波公路SI分布，分布特征與成都相似。在連通性方面，三個城市差異很大，其中西安的道路分布較為均衡，成都的道路連通性由中心向外遞減，城市中心的道路連通性最高。寧波的路網有分塊分布的趨勢，這可能與城市不同城區(qū)的路網發(fā)展程度不同有關，但總體趨勢也是中高外低。這表明不同的城市道路網絡特征和城市自行車政策對自行車騎行具有的影響作用。在交通延誤方面，三個城市的延遲時間較低，總體趨勢是中心區(qū)域交通管控延遲高于周圍。這一結果表明，在規(guī)劃和構建自行車路線時，盡量避開交通信號燈過多的道路以減少交通延誤時間。

五、結論及建議

本研究通過比較三個不同城市，探討了不同城市之間道路可騎性的差異。結果發(fā)現：首先，對騎行性影響最大的維度是舒適性，影響因素是自行車道的可用性；其次，各個城市的可騎行性得分分別為西安3.16，成都7.31和寧波15.10。路網分布均衡的道路可騎行性較高；最后，這項研究發(fā)現，城市周邊地區(qū)的自行車騎行能力低于市區(qū)，因此城市需要改善市區(qū)以外地區(qū)的自行車基礎設施，同時保持市區(qū)的自行車騎行能力。

道路環(huán)境復雜，影響騎行的道路環(huán)境因素眾多。由于數據采集和技術的限制，本研究僅考慮了道路環(huán)境中的七個指標，未來應通過從更完整的角度考慮更多的影響因素來進一步研究道路可騎性評價。城市共享單車經營模式符合我國低碳經濟發(fā)展要求，是以人為本理念在城市交通出行方面的具體體現。通過建立并完善相關法律制度、加強城市公共基礎設施建設力度、科學地對城市公共自行車進行分布，可進一步發(fā)展公共自行車系統。