道路交通環(huán)境對(duì)自行車(chē)騎行路徑選擇影響

黃 潔，湯文蘊(yùn)，張愛(ài)華，錢(qián)林波

（南京林業(yè)大學(xué) 汽車(chē)與交通工程學(xué)院，江蘇 南京 210037）

0 引言

國(guó)家主席習(xí)近平于2020年9月22日在聯(lián)合國(guó)大會(huì)上提出“雙碳”目標(biāo)：二氧化碳排放力爭(zhēng)于2030年前達(dá)到峰值，努力爭(zhēng)取2060年前實(shí)現(xiàn)“碳中和”。目前交通行業(yè)主要從發(fā)展新能源汽車(chē)方面降低碳排放和節(jié)約能源，非機(jī)動(dòng)車(chē)出行不僅能強(qiáng)身健體，而且在一定程度上能達(dá)到節(jié)能減排的效果，而良好的騎行環(huán)境屬于誘導(dǎo)出行者選擇自行車(chē)騎行的潛在因素。對(duì)自行車(chē)騎行者的路徑選擇行為特征進(jìn)行研究，并根據(jù)其偏好特征針對(duì)道路設(shè)計(jì)、交通管理等方面制定相關(guān)方案和措施，如合理設(shè)置機(jī)非分隔帶等，可以為提高自行車(chē)出行的安全性、吸引出行者選用自行車(chē)出行提供理論基礎(chǔ)。同時(shí)，現(xiàn)有路徑導(dǎo)航軟件中針對(duì)自行車(chē)的推薦騎行路線僅考慮距離、時(shí)間等因素，并未考慮道路特征以及個(gè)體需求，缺少個(gè)性化服務(wù)。此外，研究自行車(chē)騎行路徑選擇偏好有助于自行車(chē)交通體系的規(guī)劃與建設(shè)。因此，研究考慮個(gè)體屬性和道路屬性的自行車(chē)騎行路徑選擇行為顯得十分必要。

在現(xiàn)有針對(duì)影響非機(jī)動(dòng)車(chē)騎行路徑選擇行為因素的研究中，國(guó)內(nèi)學(xué)者主要從道路環(huán)境、交通環(huán)境、個(gè)人因素等方面對(duì)騎行者路徑選擇行為進(jìn)行研究。Ana和Suzanne從道路環(huán)境、交通流特性、道路屬性、路徑特征等角度研究騎行人的行為，并對(duì)相關(guān)因素的影響程度進(jìn)行排序。自行車(chē)出行選擇行為與出行者的性別、收入、年齡、騎行者的經(jīng)驗(yàn)有關(guān)系，女性以及年紀(jì)較輕的騎行者或沒(méi)有騎行經(jīng)驗(yàn)的騎行者對(duì)騎行環(huán)境的安全性敏感度較高。1974年，Mcfadden最早建立的離散選擇模型從微觀個(gè)體角度分析決策行為，被廣泛應(yīng)用于路徑選擇、交通方式選擇等交通行為決策問(wèn)題研究中。Majumdar采用MNL模型和RPL模型發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)是影響路徑選擇程度最大的因素，隨后根據(jù)這些關(guān)鍵因素推導(dǎo)出WTP（Willingness to Pay）估計(jì)。隨著離散選擇模型在國(guó)內(nèi)研究的不斷推廣，2004年，關(guān)宏志首次以中文書(shū)籍的形式比較全面的介紹了非集計(jì)模型在交通行為分析領(lǐng)域的應(yīng)用。國(guó)內(nèi)學(xué)者在研究影響騎行路線決策行為中發(fā)現(xiàn)出行距離、出行時(shí)間、道路安全性、環(huán)境舒適性等是顯著因素。何少辰提出一種基于蟻群算法的城市居民自行車(chē)出行路徑優(yōu)化方法，考慮了選擇偏好、騎行路徑長(zhǎng)度以及坡度等相關(guān)屬性要素的影響。Li討論了騎行者在分離式自行車(chē)道上和街道式自行車(chē)設(shè)施上的舒適感。韓軍紅運(yùn)用多元有序Logit模型從多個(gè)指標(biāo)分析私人自行車(chē)騎行的影響因素及特征。王凱研究通勤者的出行行為，發(fā)現(xiàn)早到和遲到風(fēng)險(xiǎn)偏好也不盡相同。

目前研究主要從路徑環(huán)境方向進(jìn)行展開(kāi)，致力于改善道路環(huán)境，為自行車(chē)騎行提供良好空間來(lái)激發(fā)自行車(chē)交通，而相關(guān)研究表明設(shè)計(jì)良好的環(huán)境設(shè)施是潛在因素，并不會(huì)直接影響騎行選擇行為，不同出行目的下個(gè)人對(duì)騎自行車(chē)的喜好是重要影響因素。因此，僅僅通過(guò)改善環(huán)境因素并不能有效提高騎行選擇概率，需要結(jié)合出行者的出行目的，才能更好地解釋騎行路徑環(huán)境對(duì)騎行選擇概率的影響。本文從騎行目的出發(fā)思考為什么個(gè)體會(huì)選擇騎行，不再僅限于學(xué)生和通勤人員，面向各種職業(yè)的調(diào)查對(duì)象采集數(shù)據(jù)，將個(gè)體的性別、年齡和出行目的與道路環(huán)境進(jìn)行交叉融合分析，為改善騎行環(huán)境措施的進(jìn)一步細(xì)化提供支持。同時(shí)，通過(guò)研究不同群體在各種出行目的下對(duì)騎行環(huán)境的偏好特征，結(jié)合土地利用性質(zhì)分析出行吸引來(lái)規(guī)劃設(shè)計(jì)路徑的道路環(huán)境，更具有現(xiàn)實(shí)意義。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與描述性統(tǒng)計(jì)分析

1.1 數(shù)據(jù)調(diào)查與整理

本文數(shù)據(jù)是通過(guò)行為調(diào)查（Revealed Preference,RP）和意向調(diào)查（Stated Preference,SP）來(lái)獲取。RP調(diào)查是對(duì)居民已完成的選擇性行為調(diào)查，使用過(guò)去每個(gè)人的選擇結(jié)果及相關(guān)數(shù)據(jù)，反映了被調(diào)查者的具體屬性及其在現(xiàn)實(shí)生活中真實(shí)情況的選擇；SP調(diào)查是對(duì)某一選擇狀態(tài)，了解被調(diào)查者在這一選擇狀態(tài)下的選擇結(jié)果。SP調(diào)查的最大特點(diǎn)在于調(diào)查的內(nèi)容是尚未發(fā)生的事情。但SP調(diào)查也存在缺陷，由于受訪者的回答容易被限定在一定的范圍內(nèi)，被調(diào)查者有時(shí)是在非現(xiàn)實(shí)、未體驗(yàn)的條件下做出的選擇，更多的認(rèn)為“應(yīng)該”如何選擇，從而放寬判斷標(biāo)準(zhǔn)。

基礎(chǔ)問(wèn)卷部分包括被調(diào)查者的性別、職業(yè)、年齡、收入、居住小區(qū)和居住時(shí)間等類(lèi)型問(wèn)題。RP調(diào)查內(nèi)容主要是平均每月騎自行車(chē)次數(shù)、出行目的以及騎行忍耐時(shí)長(zhǎng)。SP調(diào)查內(nèi)容是假設(shè)給出若干條路線，在不同出行目的下，記錄騎行者的路徑選擇情況。本文調(diào)查以南京市區(qū)部分道路為研究場(chǎng)景，假設(shè)的情景是從新街口到夫子廟的四條可選路徑，設(shè)定五種出行目的，分別為上班、購(gòu)物、健身、生活出行和休閑娛樂(lè)，如圖1所示。

圖1 SP問(wèn)卷中構(gòu)造的路徑選擇情景

本次調(diào)查時(shí)間是2019年5月，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷隨機(jī)發(fā)送給南京的居民，最終獲取315份有效問(wèn)卷，在情境中分為5個(gè)出行目的，有4條路徑選擇，因此共6 300條有效路徑選擇數(shù)據(jù)。同時(shí)，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查，獲取4條路徑的道路參數(shù)，如非機(jī)動(dòng)車(chē)道寬度、有無(wú)綠蔭、機(jī)非隔離帶形式等。通過(guò)這些數(shù)據(jù)來(lái)研究在考慮個(gè)人屬性以及出行目的的情況下，騎行者對(duì)不同道路屬性的路徑選擇行為。

1.2 調(diào)查數(shù)據(jù)分析

通過(guò)整理調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)，可以得到個(gè)人屬性和騎行數(shù)據(jù)如表1所示。在接受調(diào)查的人群中，男女比例均衡，男性占比47%，女性占比53%，說(shuō)明此次調(diào)查問(wèn)卷的數(shù)據(jù)在性別上分布均勻；收集的數(shù)據(jù)中服務(wù)業(yè)人員、公司職員和專(zhuān)業(yè)人士所占比例較大（大于50%），說(shuō)明自行車(chē)騎行的受眾群體主要是通勤人員，也與本次假設(shè)情景的情況相符合，假設(shè)情景的出發(fā)地和目的地的用地性質(zhì)為商業(yè)金融用地；年齡分布以26~50歲（占63.5%）居多，未成年人占比12.7%，50歲以上占比6.1%，符合老人年紀(jì)大和未成年人社會(huì)活動(dòng)少、身體素質(zhì)不夠完善、在騎行安全方面保障性較差有關(guān)。

表1 個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性和騎行特征統(tǒng)計(jì)表

統(tǒng)計(jì)自行車(chē)騎行特征分析發(fā)現(xiàn)，騎行休閑娛樂(lè)和上班上學(xué)的居民較少（占比分別為11.4%、18%），這表明像通勤這種對(duì)出行時(shí)間要求較高的出行，居民通常不會(huì)選擇自行車(chē)出行方式。騎行目的為健身（占比25.3%）大于20%，這符合騎行能鍛煉身體的特點(diǎn)；受調(diào)查者中25.3%和20%的人分別以購(gòu)物、生活出行為騎行目的，說(shuō)明居民日常出行以騎行為主。在每月騎行次數(shù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中，騎行次數(shù)6~10次居多（占比32.1%），可見(jiàn)自行車(chē)騎行在日常生活中頻次低，也與騎行出行目的健身購(gòu)物相對(duì)應(yīng)。另外，近30%的受調(diào)查者認(rèn)為10~20分鐘是騎行時(shí)長(zhǎng)的上限，所以自行車(chē)騎行更適用于短途短時(shí)的出行。

對(duì)調(diào)查的道路屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析，對(duì)相關(guān)性較大的數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除與整理，最終將無(wú)綠蔭長(zhǎng)度、路寬小于3米以及分隔欄長(zhǎng)度列為道路屬性中對(duì)騎行者選擇路徑影響的因素。經(jīng)過(guò)分析，將調(diào)查的道路屬性（無(wú)綠蔭長(zhǎng)度、寬度3m以下的路長(zhǎng)度、分隔欄長(zhǎng)度）轉(zhuǎn)化為其與路線長(zhǎng)度的比例，更利于各因素的系數(shù)分析。

2 模型構(gòu)建

廣義線性模型（Generalized Linear Model,GLM）是傳統(tǒng)線性模型的普遍化形式，不再局限于測(cè)量數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，可以適用于二分類(lèi)數(shù)據(jù)和計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)?？紤]本文研究對(duì)象是騎行者對(duì)路徑的選擇情況，該結(jié)果屬于分類(lèi)變量，即選擇或者不選擇，選擇路徑為1，不選擇路徑為0，因此本文考慮采用廣義線性模型對(duì)其進(jìn)行建模。

隨機(jī)效用理論通常將效用函數(shù)U分為非隨機(jī)變化的部分（固定項(xiàng)）和隨機(jī)變化部分（概率項(xiàng)）兩大部分，并假設(shè)它們呈線性關(guān)系?？梢杂檬剑?）表示：

其中：U為出行者n選擇路線i的效用；V為出行者n選擇路線i效用函數(shù)的固定項(xiàng)；ε為出行者n選擇路線效用函數(shù)的隨機(jī)項(xiàng)，相互獨(dú)立且服從Gumbel分布。

在GLM中假定效用函數(shù)的固定項(xiàng)V視為線性函數(shù)，用式（2）表示：

其中：β為參數(shù)；β為第j個(gè)自變量X的參數(shù)；x為第j個(gè)因素的解釋變量組成的變量。

選擇Logit函數(shù)log[ P/ (1-P)]作為連接函數(shù)，即：

其中：P為路線i被選擇概率。

3 參數(shù)標(biāo)定結(jié)果分析

本文首先將物理環(huán)境屬性（無(wú)綠蔭比例、道路寬度在3m以下的路長(zhǎng)比例、分隔欄長(zhǎng)比例）加入GLM模型中進(jìn)行主效應(yīng)分析，經(jīng)過(guò)R語(yǔ)言運(yùn)行，得到參數(shù)結(jié)果如下：

表2 基于GLM的自行車(chē)騎行路徑選擇模型標(biāo)定結(jié)果

由變量系數(shù)的P值可知，三個(gè)參數(shù)的回歸系數(shù)檢驗(yàn)均是顯著的，無(wú)綠蔭比例、道路寬度小于3米的比例和機(jī)非分隔欄長(zhǎng)度比例對(duì)騎行者選擇路徑的行為存在著明顯的影響，這與已有研究和相關(guān)常識(shí)相一致。無(wú)綠蔭的道路長(zhǎng)度和道路寬度小于3米的標(biāo)定參數(shù)為負(fù)，表明這兩個(gè)變量與騎行者路徑選擇呈負(fù)相關(guān)，即無(wú)綠蔭或?qū)挾刃∮?米的道路越長(zhǎng)，騎行者選擇這條道路的概率越低。機(jī)非分隔欄比例的系數(shù)為正，說(shuō)明具有機(jī)非分隔欄的道路越長(zhǎng)，騎行者選擇該道路的概率越大。由表達(dá)式可知，其他條件不變時(shí)，當(dāng)路徑中綠蔭比減少10%，則騎行者選擇該路徑的概率下降4.2%；道路寬度小于3m比增加10%，選擇該道路的概率下降5%；而機(jī)非分隔欄比增加10%，選擇該路徑的比例增加16%，這表明騎行者對(duì)機(jī)非分隔欄的敏感度是無(wú)綠蔭道路長(zhǎng)和寬度小于3米的3~4倍，人們更注重騎行環(huán)境的安全性。主效應(yīng)寬度小于3米（-2.811）與無(wú)綠蔭比（-2.316）的系數(shù)值說(shuō)明騎行者對(duì)道路寬度與對(duì)環(huán)境的敏感度基本相當(dāng)。

進(jìn)一步，本文分別從騎行者的個(gè)人屬性（性別、年齡）和出行目的兩個(gè)方面對(duì)道路特征為無(wú)綠蔭、寬度小于3米、有機(jī)非分隔欄的道路選擇行為進(jìn)行研究分析。在主效應(yīng)模型中加入交互項(xiàng)，考慮個(gè)人屬性和出行目的對(duì)選擇不同騎行道路的調(diào)節(jié)作用。

從參數(shù)估計(jì)結(jié)果可以看出，不同的道路屬性與個(gè)人屬性以及出行屬性之間的交互效應(yīng)也不相同，對(duì)三個(gè)不同道路屬性與個(gè)人屬性及出行目的之間的交互結(jié)果進(jìn)行分析可以得到以下結(jié)論。

在本文建立的三種模型中，性別對(duì)模型標(biāo)定結(jié)果解釋不顯著，表明男女對(duì)選擇有無(wú)綠蔭、道路寬度小于3米和有無(wú)機(jī)非分隔欄的騎行環(huán)境的要求差異性不明顯。從表3的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，個(gè)人屬性中不同年齡段的居民對(duì)無(wú)綠蔭道路長(zhǎng)度不敏感，表明各個(gè)年齡段的騎行者對(duì)騎行環(huán)境綠化程度敏感度差異性不大。根據(jù)表3的標(biāo)定結(jié)果可以計(jì)算出當(dāng)出行者分別以通勤、購(gòu)物和健身為目的時(shí)，無(wú)綠蔭比增加10%，概率分別下降2.94%、7.06%和6.71%。當(dāng)綠蔭比例達(dá)到0.91時(shí)，購(gòu)物者選擇該路徑的概率接近95%。相對(duì)于無(wú)目的出行（4.2%），無(wú)綠蔭增加10%，通勤選擇的概率降幅較低，而購(gòu)物健身騎行者對(duì)環(huán)境的綠化更為敏感。這可能由于在通勤途中，時(shí)間緊迫，騎行者無(wú)暇顧及周?chē)牡缆翻h(huán)境，而購(gòu)物等出行由于時(shí)間充裕，可充分選擇適宜的路徑。

表3 無(wú)綠蔭環(huán)境下自行車(chē)騎行路徑選擇模型標(biāo)定結(jié)果

在表4中，寬度小于3米與年齡的交叉項(xiàng)系數(shù)為正，表明在寬度小于3米的道路和年齡的雙重影響下，年齡越大選擇寬度小于3米的道路可能性越大。年紀(jì)較大的騎行者由于擁有豐富的騎行經(jīng)驗(yàn)，對(duì)路寬小于3米的敏感度較低，因此相對(duì)于年輕的騎行者更能接受較窄具有約束性的道路條件。根據(jù)表4的模型標(biāo)定結(jié)果，可以得出寬度小于3米的非機(jī)動(dòng)車(chē)道長(zhǎng)每增加10%，以通勤、購(gòu)物、健身、生活出行和休閑娛樂(lè)為出行目的選擇該路徑的概率分別降低3.74%、6.54%、7.18%、10.62%和8.33%。相比較于無(wú)目的出行的騎行者（5%），以購(gòu)物、健身、生活出行和休閑娛樂(lè)為目的的騎行者選擇寬度小于3米的概率較低，他們對(duì)寬度小于3米的道路長(zhǎng)敏感度高，這可能是因?yàn)榻o予出行者足夠時(shí)間空間，他們就會(huì)在意騎行環(huán)境的舒適性，因此更注重騎行空間。

表4 寬度小于3米環(huán)境下自行車(chē)路徑選擇模型標(biāo)定結(jié)果

從表5的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，分隔欄比例與性別的交叉項(xiàng)系數(shù)為正，年長(zhǎng)的騎行者偏愛(ài)于有隔離措施的路徑，他們騎行更穩(wěn)重一些，即使騎行技術(shù)相對(duì)較高，但并不愛(ài)冒險(xiǎn)，因此更喜歡在有隔離設(shè)施的非機(jī)動(dòng)車(chē)道上行駛。根據(jù)表5的計(jì)算結(jié)果可以得出機(jī)非分隔欄比例每增長(zhǎng)10%，以通勤、購(gòu)物、健身、生活出行和休閑娛樂(lè)為目的的出行選擇該路徑的概率會(huì)增長(zhǎng)17.37%、4.1%、5.56%、4.98%和7.78%。以通勤為目的的概率增幅是以其他為出行目的的2~4倍，表明通勤人員更偏愛(ài)于有分隔欄的道路，由于上班的緊迫性，更注重騎行安全。因此對(duì)于通勤人員較多的道路，應(yīng)更注重機(jī)非隔離設(shè)施的布設(shè)，當(dāng)路徑中機(jī)非隔離欄比例達(dá)到0.5時(shí)，通勤者選擇該路徑的概率趨近于1。

綜合表3至表5的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，性別對(duì)騎行路徑中各類(lèi)道路環(huán)境的影響差異相對(duì)較小，而不同年齡段的騎行者具有不同的騎行經(jīng)驗(yàn)與冒險(xiǎn)偏向方面，對(duì)騎行路徑中各類(lèi)道路環(huán)境的影響差異主要體現(xiàn)在自行車(chē)道寬度以及機(jī)非分隔帶方面。此外，從結(jié)果中可以看出，通勤出行者更在意機(jī)非分隔帶的形式，主要原因在于通勤出行主要在早晚高峰時(shí)期，機(jī)動(dòng)車(chē)道流量較大對(duì)自行車(chē)的騎行影響更大。該擬合結(jié)果對(duì)指導(dǎo)慢行交通規(guī)劃系統(tǒng)具有指導(dǎo)意義，比如關(guān)于老城區(qū)的道路改造，在規(guī)劃紅線范圍內(nèi)，為通勤人員的主要出行路段設(shè)置機(jī)非分隔欄、適當(dāng)減少非機(jī)動(dòng)車(chē)道寬度和綠植面積，能在合理保留老城區(qū)現(xiàn)有用地結(jié)構(gòu)的前提下，改善非機(jī)動(dòng)車(chē)出行環(huán)境。

表5 機(jī)非分隔欄環(huán)境下自行車(chē)路徑選擇模型標(biāo)定結(jié)果

4 結(jié)論與展望

本文以南京市調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建GLM模型分析騎行者對(duì)具有不同道路屬性的偏好，發(fā)現(xiàn)騎行者對(duì)道路的敏感度為機(jī)非分隔欄大于寬度小于3米和無(wú)綠蔭道路，相對(duì)騎行環(huán)境綠化程度和舒適性，騎行者對(duì)騎行道路的安全程度敏感度更高。

此外，在每個(gè)模型中加入道路環(huán)境與個(gè)人屬性和出行目的的交叉項(xiàng)，考慮性別、年齡和出行目的的影響下，居民對(duì)騎行道路環(huán)境的選擇情況。通過(guò)模型擬合結(jié)果對(duì)比分析不同個(gè)人屬性和出行目的選擇不同路徑的偏好，結(jié)果顯示：年齡對(duì)騎行環(huán)境的敏感性較高，老年群體更能接受寬度小于3米的道路，而年輕群體更能接受分隔欄較少的道路。出行目的顯著影響著騎行者對(duì)騎行環(huán)境的選擇：以購(gòu)物和健身為目的的出行者對(duì)綠化道路的敏感程度非常接近，因此結(jié)合土地利用性質(zhì)可以考慮住宅區(qū)、商業(yè)區(qū)和公園綠地區(qū)的道路綠化布設(shè)；通勤人員會(huì)更在意騎行環(huán)境的安全性，而對(duì)綠化舒適性敏感度較低。

本文基于鼓勵(lì)出行者選擇騎行出行的目的，研究發(fā)現(xiàn)了騎行目的與道路環(huán)境之間的關(guān)系，并提出可以結(jié)合起訖點(diǎn)的土地利用性質(zhì)來(lái)規(guī)劃設(shè)計(jì)道路環(huán)境，對(duì)實(shí)際的工程應(yīng)用具有良好的支撐作用。在后續(xù)的研究中，可以從自行車(chē)選擇與土地利用的關(guān)系出發(fā)，進(jìn)一步研究出行吸引對(duì)自行車(chē)騎行選擇的影響。