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    基于多源數(shù)據(jù)的城市街區(qū)緊湊度與騎行活動(dòng)關(guān)聯(lián)效應(yīng)研究*
    ——以蘇州為例

    2022-11-22 06:42:16林中杰
    西部人居環(huán)境學(xué)刊 2022年5期
    關(guān)鍵詞:使用量路網(wǎng)片區(qū)

    傅 彬 葉 宇 林中杰

    1 研究背景與相關(guān)綜述

    1.1 研究背景

    緊湊城市立足于城市高密度開發(fā)的大背景,倡導(dǎo)促進(jìn)土地功能混合利用、大力發(fā)展公共交通以及提高城市公共服務(wù)設(shè)施質(zhì)量與利用率[1]。其要義在于追求更高密度城市形態(tài)的同時(shí),還要充分考慮到各個(gè)空間要素,并從城市空間結(jié)構(gòu)的角度出發(fā)有效促進(jìn)城市空間的合理利用。2016年10月聯(lián)合國(guó)《新城市議程》指明了推動(dòng)緊湊城市的研究和實(shí)踐在全球范圍內(nèi)的重要意義。

    城市形態(tài)對(duì)城市環(huán)境健康的影響毋庸置疑,在城市生活逐漸被基于互聯(lián)網(wǎng)的線上活動(dòng)取代的今天,居民進(jìn)行適量的室外身體活動(dòng)對(duì)于提升居民健康顯得尤為重要。各項(xiàng)研究也表明,居民步行和自行車出行對(duì)于身體質(zhì)量指數(shù)[2](BMI,Body Mass Index)有一定的影響:慢行活動(dòng)(主要指步行與自行車騎行)提高運(yùn)動(dòng)量,可有效降低出行者患慢性病的風(fēng)險(xiǎn)[3]。而在緊湊城市原則下推動(dòng)的城市設(shè)計(jì)和規(guī)劃策略常常被認(rèn)為能通過影響步行和騎自行車的便利性、吸引力和安全性,提升慢行活動(dòng)的機(jī)會(huì)和意向,從而有效地提升城市居民的健康程度。但這一相關(guān)性尚未得到準(zhǔn)確的定量測(cè)量和檢驗(yàn),因此本研究試圖通過建立緊湊城市的量化指標(biāo)、采集和分析多源數(shù)據(jù)對(duì)一系列空間形態(tài)指標(biāo)的健康城市效果進(jìn)行評(píng)估。

    1.2 騎行活動(dòng)與建成環(huán)境研究簡(jiǎn)述

    長(zhǎng)期以來(lái),建成環(huán)境對(duì)騎行活動(dòng)的影響一直是研究熱點(diǎn),出現(xiàn)了多學(xué)科綜合研究的局面。國(guó)外研究認(rèn)為建成環(huán)境綜合測(cè)度的“5D模型”,即密度、多樣性、城市設(shè)計(jì)、目的地可達(dá)性、公交換乘距離是影響騎行活動(dòng)的主要因素[5]。

    國(guó)內(nèi)關(guān)于建成環(huán)境和騎行活動(dòng)的研究尚在起步階段,早先的研究主要側(cè)重于工作日與周末、上下班高峰期等不同時(shí)間維度下對(duì)共享單車出行的影響因素異同[6]。近年來(lái)開始有研究從建成環(huán)境的空間尺度來(lái)分析相關(guān)性,如朱瑋研究了出行目的、網(wǎng)點(diǎn)分布、出行方式轉(zhuǎn)換、使用模式對(duì)人們使用公共自行車的意愿的影響[7];惠英探究了區(qū)域建成環(huán)境對(duì)共享單車出行量日變特征的影響,人口、交通可達(dá)性以及各類POI 數(shù)量均會(huì)正向影響區(qū)域共享單車的出行量[8];張磊從街區(qū)視角研究發(fā)現(xiàn)街區(qū)尺度小、土地利用多樣化程度高、建筑密度大、公共交通設(shè)施布局完善等因素對(duì)共享單車出行有著促進(jìn)作用[9]。

    不難發(fā)現(xiàn),針對(duì)反映市民體力活動(dòng)程度的相關(guān)研究都趨向于使用大數(shù)據(jù)分析來(lái)替代實(shí)地調(diào)研和問卷采集的傳統(tǒng)方式,并基于更智能化的平臺(tái)與分析方式。從研究?jī)?nèi)容來(lái)看依舊存在不足之處:針對(duì)影響體力活動(dòng)的環(huán)境因素內(nèi)容過于片面,通常只集中于某一兩個(gè)方面進(jìn)行相關(guān)性的分析。

    1.3 既有的緊湊城市量化研究簡(jiǎn)述

    到目前為止,對(duì)于緊湊度的衡量標(biāo)準(zhǔn)及評(píng)價(jià)手段尚無(wú)統(tǒng)一定論。緊湊度的相關(guān)量化研究始于20世紀(jì)60年代初,理查德森(Richardson)[10]、吉布斯(Gibbs)[11]和科爾(Cole)[12]提出緊湊度公式。此后,西方相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者對(duì)緊湊城市理論的關(guān)注不斷增加,加爾斯特(Galster)[13]、伯頓(Burton)[14]、卡青格(Cutsinger)[15]等在定量研究與實(shí)踐測(cè)算上開展了一系列對(duì)緊湊度的研究,由最開始的單指標(biāo)測(cè)度法、多指標(biāo)測(cè)度法,逐漸發(fā)展到現(xiàn)在被廣泛使用的、測(cè)度更加全面的指標(biāo)體系測(cè)度法。但指標(biāo)體系測(cè)度法局限性依舊存在:第一,從中微觀尺度層面定量研究緊湊城市的范例還較為缺乏;第二,中微觀尺度的量化指標(biāo)精度不夠高。

    針對(duì)以上問題,本研究聚焦于中微觀尺度,針對(duì)研究尺度進(jìn)行了適應(yīng)性調(diào)整,完善和細(xì)化了具體指標(biāo)的測(cè)算方式和數(shù)據(jù)精度,對(duì)緊湊度與城市騎行活動(dòng)相關(guān)性進(jìn)行了深入的分析。相對(duì)于傳統(tǒng)定性研究和基于小樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析,利用大規(guī)模、多源城市數(shù)據(jù)的“緊湊度模型”,可以高效、快速和科學(xué)地實(shí)現(xiàn)問題導(dǎo)向下的城市分析。

    2 研究設(shè)計(jì)

    2.1 緊湊度指標(biāo)

    國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者對(duì)緊湊城市提出了不同的理解和定義:伯頓(Burton)從密度、功能混合和強(qiáng)化三個(gè)特征來(lái)度量緊湊城市的指標(biāo)體系;李琳[16]將緊湊度分為主體和客體,并再向下分出二級(jí)指標(biāo)建立緊湊度指標(biāo)體系;金俊[17]從經(jīng)濟(jì)性、高效性與舒適性三個(gè)維度構(gòu)成緊湊城市指標(biāo)體系。

    不難發(fā)現(xiàn),眾學(xué)者對(duì)于緊湊城市理論的理解雖都有延伸,但主要還是圍繞“城市高密度”“形態(tài)緊湊集約”“城市功能混合高效”等內(nèi)涵展開。由此,本文對(duì)緊湊城市的概念理解主要從城市密度、城市形態(tài)、城市效率三個(gè)方面入手,最終確定了8個(gè)二級(jí)指標(biāo),具體計(jì)算方式如表1所示。

    表1 緊湊度二級(jí)指標(biāo)及計(jì)算方式匯總Tab.1 summary of compactness secondary indicators and calculation methods

    2.2 慢行數(shù)據(jù)采集

    本研究選取蘇州市為研究對(duì)象,結(jié)合蘇州共享單車的高普及率,將影響健康的慢行體力活動(dòng)主要著眼于市民對(duì)于共享單車的使用。獲取的騎行活動(dòng)數(shù)據(jù)是由共享單車租賃站點(diǎn)采集獲得,并采用泰森多邊形法根據(jù)租賃站點(diǎn)劃分有效區(qū)域,建立自變量緊湊度量化模型與因變量騎行活動(dòng)數(shù)據(jù)在關(guān)聯(lián)效應(yīng)分析上的對(duì)應(yīng)關(guān)系(圖1)。

    圖1 研究框架示意圖Fig.1 schematic diagram of the research framework

    需要指出的是:蘇州目前的所有共享單車只以定樁租賃的形式投放(沒有無(wú)樁共享單車),且只有一家永安行公司進(jìn)行運(yùn)營(yíng)與管理,因此本研究所獲取的數(shù)據(jù)可以有效反應(yīng)研究片區(qū)內(nèi)市民對(duì)于共享單車的使用情況。由于共享單車使用量是基于分布在各地的租賃點(diǎn)產(chǎn)生的,因此我們將圍繞每個(gè)租賃站點(diǎn)周圍的城市空間屬性來(lái)構(gòu)成自變量與應(yīng)變量的對(duì)應(yīng)關(guān)系(圖2)。經(jīng)過對(duì)市民租賃共享單車這一行為進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn):當(dāng)處于城市中任意位置的市民需要使用共享單車時(shí),通常會(huì)前往距離他最近的共享單車租賃點(diǎn)。因此本文采用泰森多邊形法[18]劃分,每一個(gè)泰森多邊形即為單個(gè)分析單元,且每個(gè)泰森多邊形內(nèi)有且僅有一個(gè)共享單車租賃點(diǎn),位于泰森多邊形內(nèi)的任意位置到此租賃點(diǎn)的距離是最短的。

    圖2 自變量與應(yīng)變量的對(duì)應(yīng)關(guān)系示意圖Fig.2 correspondence between independent variable and dependent variable

    此外,因變量Y為每個(gè)租賃站點(diǎn)統(tǒng)計(jì)得到的“借出”和“歸還”的次數(shù),即市民在租賃站點(diǎn)“使用”和“歸還”共享單車,均會(huì)被統(tǒng)計(jì)為一次共享單車的有效使用。前文提到,研究是聚焦于城市空間屬性對(duì)市民使用共享單車決策的影響,因此無(wú)論是“使用”還是“歸還”,都與租賃站點(diǎn)周圍的城市屬性有關(guān)。

    2.3 研究片區(qū)的選取

    研究片區(qū)選擇了具有不同的城市形態(tài)與肌理的三個(gè)區(qū)。姑蘇區(qū)的有機(jī)生長(zhǎng)模式保留了傳統(tǒng)的古城肌理,表現(xiàn)為雙棋盤式的高滲透性網(wǎng)格結(jié)構(gòu),用地功能混合程度很高;高新區(qū)為典型的新區(qū)模式,以發(fā)展帶動(dòng)規(guī)劃,混合尺度的街道網(wǎng)絡(luò),每個(gè)街區(qū)的城市功能較單一;工業(yè)園區(qū)借鑒了新加坡新城模式,等級(jí)制街道網(wǎng)絡(luò),商務(wù)居住工業(yè)分離,住區(qū)圍繞鄰里中心呈組團(tuán)式生長(zhǎng)。三個(gè)不同類型的行政區(qū)在一定程度上能代表中國(guó)許多新老城市的發(fā)展模式。

    三個(gè)研究片區(qū)的邊界分別被主要交通干道、河道(自然邊界)分隔,且片區(qū)內(nèi)部都分布有共享單車租賃點(diǎn)(分別為79、109、59個(gè)),根據(jù)租賃點(diǎn)進(jìn)行泰森多邊形劃分后如圖3所示。

    圖3 三個(gè)研究片區(qū)的選取和租賃點(diǎn)劃分Fig.3 selection of three research areas and division of rental sites

    3 數(shù)據(jù)分析

    3.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的獲取

    蘇州基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù):永安行官網(wǎng)可供查詢的共享單車租賃站點(diǎn)分布圖使用的是高德地圖,為了便于數(shù)據(jù)統(tǒng)一,所有的城市路網(wǎng)、建筑、公交站點(diǎn)、地鐵站點(diǎn)、城市POI數(shù)據(jù)等都在高德地圖開源網(wǎng)站上抓取。

    共享單車使用量數(shù)據(jù):利用Python抓取三個(gè)研究片區(qū)一個(gè)月(30 天)的共享單車使用量作為騎行活動(dòng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

    3.2 針對(duì)具體指標(biāo)的實(shí)際測(cè)算

    3.2.1 城市街區(qū)功能混合度測(cè)算

    將POI數(shù)據(jù)根據(jù)城市功能的主要內(nèi)容分為四大類,分別是居住功能、商業(yè)功能、公共服務(wù)功能、商務(wù)辦公功能。具體計(jì)算基于香農(nóng)—維納指數(shù)(Shannon Wiener index)[20]展開量化,具體公式為:

    Pi即為某功能類型下的所有POI數(shù)量占POI整體數(shù)量的比例。

    3.2.2 可達(dá)性相關(guān)指標(biāo)測(cè)算

    公交可達(dá)性的測(cè)算方法中最直接、有效的指標(biāo)即測(cè)算居住小區(qū)到鄰近公交站點(diǎn)(含地鐵站)之間的路徑距離。但蘇州古城區(qū)內(nèi)大部分街坊并沒有“居住區(qū)”的概念,而兩個(gè)新區(qū)的封閉式小區(qū)普遍有統(tǒng)一管理的出入口。為了統(tǒng)一所有研究區(qū)域的算法,本文將所有可達(dá)性的出發(fā)點(diǎn)定為每一棟建筑,而不是居住區(qū)的出入口。

    3.2.3 開放空間輻射指數(shù)測(cè)算

    開放空間由于其沒有明確的出入口,難以進(jìn)行點(diǎn)對(duì)點(diǎn)矩陣分析,本文采用服務(wù)區(qū)分級(jí)打分的方式來(lái)間接測(cè)算(根據(jù)“出行意愿隨距離衰減規(guī)律”[21]設(shè)置分等級(jí)的“服務(wù)區(qū)”,對(duì)服務(wù)區(qū)設(shè)置服務(wù)強(qiáng)度分?jǐn)?shù),如表2所示)。

    表2 出行意愿隨距離衰減規(guī)律Tab.2 law of attenuation of travel intention with distance

    3.2.4 基于DepthMap的路網(wǎng)選擇度測(cè)算

    研究基于空間句法軟件DepthMapX選擇 500 m、1 500 m 和全局選擇度對(duì)蘇州全市街道進(jìn)行連續(xù)分析,其中500 m和1 500 m分別能夠較好地反應(yīng)人步行與騎行的行為選擇[22]。選擇度(choice)是指空間系統(tǒng)中某一元素作為兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間最短拓?fù)渚嚯x的頻率,考察空間單元作為出行最短路徑所具備的優(yōu)勢(shì),反映了空間被穿行的可能性,選擇度越高的空間,則更有可能被人流穿行。

    經(jīng)過實(shí)際測(cè)算后,8類共計(jì)10個(gè)緊湊度指標(biāo)可視化后的示意圖如圖4所示。

    圖4 緊湊度指標(biāo)可視化示意圖Fig.4 visual diagram of compactness index

    3.3 多元回歸分析

    在進(jìn)行多元線性回歸分析之前需要將因變量轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化正態(tài)分布。為保證各個(gè)自變量之間不存在嚴(yán)重共線問題,進(jìn)行多元線性回歸前需要進(jìn)行共線性診斷。結(jié)果顯示,模型的容差與方差膨脹因子均在合理范圍內(nèi)(表3),各自變量間不存在共線性問題。

    表3 多元線性回歸分析結(jié)果——模型摘要Tab.3 multi-source linear regression analysis results-model summary

    三個(gè)片區(qū)的多元線性回歸分析模型擬合優(yōu)度(調(diào)整后R2)為0.128,但對(duì)研究片區(qū)進(jìn)行逐個(gè)回歸分析,模型擬合優(yōu)度可以達(dá)到整體的二到三倍,說(shuō)明三個(gè)研究片區(qū)本身具有較強(qiáng)的異質(zhì)性。之所以最終選擇三個(gè)片區(qū)整體回歸分析的結(jié)果,主要是由于本研究目的是探尋影響騎行活動(dòng)的相關(guān)因素,雖然模型整體擬合優(yōu)度不高(騎行活動(dòng)還受到天氣、房?jī)r(jià)、職住平衡等其他社會(huì)和自然因素的影響),但并不影響針對(duì)顯著相關(guān)的指標(biāo)的具體分析。統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如表5所示。城市街區(qū)緊湊度具體的8個(gè)二級(jí)指標(biāo)中,顯示具有顯著相關(guān)(顯著性<0.05)的有5個(gè)變量包括:容積率、1 500 m路網(wǎng)選擇度、地鐵站點(diǎn)可達(dá)性、功能多樣性、道路交叉口密度。

    4 基于回歸結(jié)果的分析

    4.1 容積率相關(guān)的影響

    容積率與共享單車的使用量始終呈正相關(guān),意味著容積率越高,共享單車使用量越大,符合緊湊城市理念倡導(dǎo)的城市“高密度發(fā)展”。高新區(qū)低容積率的前三區(qū)塊都是城市公園(玉山公園、新區(qū)公園)以及游樂園;姑蘇區(qū)整體較均質(zhì)、內(nèi)部開放空間較少,容積率低的僅有蘇州大公園片區(qū)和在外圍對(duì)應(yīng)護(hù)城河設(shè)置的公園、綠化帶;園區(qū)也主要是公園與沿河的綠化帶。圍繞著公園、綠地廣場(chǎng)的共享單車租賃點(diǎn)使用量相對(duì)較小,說(shuō)明將共享單車作為休閑騎行活動(dòng)的使用者較少,多作為非休閑用途使用。這與嚴(yán)亞磊、于濤等人的研究結(jié)果一致[23]。

    4.2 地鐵可達(dá)性的相關(guān)影響

    地鐵站點(diǎn)可達(dá)性與共享單車的使用量呈正相關(guān)。本文通過居住單元到鄰近地鐵站點(diǎn)之間的平均路徑距離來(lái)表示地鐵站點(diǎn)可達(dá)性,數(shù)值越高,市民到達(dá)地鐵站點(diǎn)需要經(jīng)過的路程越遠(yuǎn),可達(dá)性越低。因此,我們應(yīng)該將兩者的正相關(guān)關(guān)系理解成:越不方便到達(dá)地鐵站點(diǎn)的位置自行車的使用量越多。此外,將工作日和周末的變化量圖示對(duì)比發(fā)現(xiàn),工作日地鐵附近的共享單車使用量普遍高于周末,并且工作日的使用量多集中于上午7點(diǎn)與下午5點(diǎn)的上下班或上下學(xué)的通勤時(shí)間段內(nèi),而周末由于上下班通勤人數(shù)減少,地鐵周圍租賃點(diǎn)的共享單車使用量也對(duì)應(yīng)減少。

    結(jié)合上述兩點(diǎn)結(jié)果,很好地說(shuō)明了共享單車是市民出地鐵站后到達(dá)目的地“最后一公里”所常用的接駁工具;地跌站點(diǎn)距離較遠(yuǎn)的市民常使用共享單車作為交通工具到達(dá)地鐵站點(diǎn)。這與張海等人的研究結(jié)果一致[24]。

    4.3 功能多樣性的影響

    功能多樣性從結(jié)果表層意義上來(lái)看,對(duì)共享單車使用量呈負(fù)相關(guān)的作用。香農(nóng)指數(shù)在一定程度上顯示了研究區(qū)域城市功能配比合理與否。完善合理的功能混合,可以讓市民在某一區(qū)域內(nèi)部就完成社會(huì)活動(dòng),對(duì)于交通工具的使用就會(huì)大大減少,因此,市民對(duì)共享單車的使用量就會(huì)減少。但是這并不意味著緊湊城市所倡導(dǎo)的功能混合就不利于城市居民的健康,相反,高密度功能混合會(huì)提高居民步行的意愿從而提高城市居民的健康,其相關(guān)性將在后續(xù)的研究中分析。

    4.4 城市道路網(wǎng)絡(luò)的影響

    姑蘇區(qū)路網(wǎng)保留了傳統(tǒng)的街巷空間和城市肌理,沒有社區(qū)組團(tuán)的概念,斷頭路或者限行路段少,因此路網(wǎng)的連通度很高,高滲透性、高連通度且尺度適宜的街巷給騎行提供了更多的選擇,也讓騎行者能夠到達(dá)城市更多的地方。園區(qū)低選擇度的路網(wǎng)則是由于存在面積較大的封閉式小區(qū),路網(wǎng)的連通性有所降低,騎行的路線選擇也被局限在了主干道上,但園區(qū)相對(duì)新區(qū)路網(wǎng)尺度小且劃分更加規(guī)律,這點(diǎn)有利騎行。高新區(qū)的路網(wǎng)跨度普遍比較大,而且網(wǎng)絡(luò)尺度不均,部分街區(qū)長(zhǎng)達(dá)1 300 m,街區(qū)跨度過大導(dǎo)致路網(wǎng)的連通度低,因此所有可能的騎行路線選擇都被疊加在了主干道上,不利于騎行。總而言之,路網(wǎng)跨度在200 m到600 m的范圍內(nèi)屬于適宜騎行的跨度范圍,路網(wǎng)間距不應(yīng)超過1 000 m。

    對(duì)各個(gè)研究片區(qū)的選擇度進(jìn)行內(nèi)部縱向?qū)Ρ群罂梢姡ū?),姑蘇區(qū)路網(wǎng)選擇度相對(duì)較低的地段大多存在斷頭路,降低了路網(wǎng)連通度;園區(qū)低選擇度的地段主要存在面積較大的封閉式小區(qū),導(dǎo)致連通性降低,騎行的路線選擇也被局限在了主干道上。由此可見,斷頭路、過大的封閉小區(qū)、路網(wǎng)連通度過低也會(huì)影響到騎行的路線選擇。

    表4 三個(gè)研究片區(qū)路網(wǎng)選擇度對(duì)比分析Tab.4 comparative analysis of road network choice degree in three research areas

    4.5 道路交叉口密度

    道路交叉口密度與共享單車使用量呈負(fù)相關(guān)。在騎行道路上有過多的交叉口,意味著會(huì)產(chǎn)生更多的紅綠燈和不同向的人流車流;交叉口的噪音、污染和過快的車速也會(huì)降低騎行者的安全感,降低騎行意愿。此外,每遇到一個(gè)岔路口,騎行車都會(huì)有一次方向決策,并且在交叉口停留的時(shí)間等因素都會(huì)影響自行車的騎行的連貫性,這與潘海嘯等人[25]的研究結(jié)果一致。

    5 討論與展望

    5.1 研究認(rèn)知的實(shí)踐轉(zhuǎn)化:騎行友好型的緊湊街區(qū)設(shè)計(jì)

    5.1.1 構(gòu)建適宜騎行的城市道路網(wǎng)絡(luò)

    經(jīng)過對(duì)三個(gè)研究片區(qū)路網(wǎng)選擇度結(jié)果的綜合分析,我們可通過對(duì)路網(wǎng)進(jìn)行橫向?qū)Ρ炔⑻岢鲞m宜騎行的尺度。這個(gè)尺度范圍的低端,即跨度在200 m左右的街區(qū)跨度,可認(rèn)為是兼顧步行和騎行的適宜尺度。已經(jīng)建成的路網(wǎng)改動(dòng)靈活度不高,但依舊可以從連通度和道路交叉口兩個(gè)指標(biāo)入手。在對(duì)古城區(qū)的研究中發(fā)現(xiàn),其南面存在大量的斷頭路致使路網(wǎng)的連通性不高;而高新區(qū)由工業(yè)區(qū)轉(zhuǎn)型,道路跨度往往比較大,部分高選擇度的路網(wǎng)尺度跨度超過1 000 m。針對(duì)上述兩種問題,通過對(duì)不同街區(qū)進(jìn)行深入調(diào)研,可采取局部延伸斷頭路“打通”路網(wǎng)的辦法;對(duì)于跨度過大的街區(qū),在不破壞原本街區(qū)內(nèi)功能和肌理的前提下用低等級(jí)的新建道路“切割”,也可達(dá)到增加路網(wǎng)的選擇度和連通性的目的。

    5.1.2 提升騎行環(huán)境的安全性和通暢性

    騎行道路上過多的交叉口會(huì)降低騎行意愿。通過相關(guān)措施和法規(guī)嚴(yán)格保障自行車路權(quán),可以明顯降低交叉口對(duì)騎行活動(dòng)帶來(lái)的負(fù)面影響。為了保證交叉口騎行活動(dòng)的通暢性,條件允許時(shí)應(yīng)設(shè)立自行車專用“綠色通道”,在交叉口設(shè)置供自行車通行的獨(dú)立路面,以保證自行車過街的安全性與通暢性。

    5.1.3 完善地鐵出站口與共享單車接駁設(shè)計(jì)

    對(duì)于地鐵可達(dá)性影響的量化分析證實(shí)了共享單車是市民出行的“最后一公里”常用的接駁工具。地鐵出站后選擇接駁方式的使用時(shí)間是影響其決策最主要的因素,即接駁方式時(shí)間越長(zhǎng),該接駁方式的效用就越低[26]。因此,應(yīng)完善地鐵出站口與共享單車租賃點(diǎn)接駁的設(shè)計(jì)。例如為租賃點(diǎn)設(shè)置雨棚等措施來(lái)增加市民出站后使用共享單車的可能性。

    5.2 研究局限與展望

    本文所構(gòu)建的街區(qū)緊湊度模型也存在著一定的局限性。指標(biāo)體系著重量化的是城市形態(tài)的數(shù)據(jù),對(duì)于城市經(jīng)濟(jì)和其他社會(huì)問題的討論不足,城市是一個(gè)復(fù)雜的“綜合體”,形態(tài)上的測(cè)算結(jié)果只可以作為一方面的參考。對(duì)于反應(yīng)城市居民健康程度的量化指標(biāo),本文在研究最初考慮過許多指標(biāo):例如空氣污染指數(shù)(API)、碳排放系數(shù)、慢性病發(fā)病率等指標(biāo),但由于本文研究的尺度與數(shù)據(jù)本身的精度不匹配或者數(shù)據(jù)獲取難度等問題,最終選擇了共享單車使用量這個(gè)能夠在一定程度上代表市民的慢行體力活動(dòng)數(shù)據(jù)。

    在此基礎(chǔ)之上,后續(xù)更多深入的研究可以此展開。例如采用步行活動(dòng)來(lái)代表市民的慢行體力活動(dòng)數(shù)據(jù)是下一階段工作的重點(diǎn),對(duì)騎行和步行活動(dòng)兩方面的研究可相對(duì)更全地表征慢行活動(dòng);針對(duì)微觀尺度的城市空間緊湊度的研究,可以發(fā)掘城市活動(dòng)更深層次的矛盾和問題,為城市更新和城市“針灸”提供量化數(shù)據(jù)的支持;開放式街區(qū)適宜尺度研究,通過不同尺度的道路網(wǎng)絡(luò)、街區(qū)開放程度對(duì)居住空間緊湊度的影響,來(lái)優(yōu)化和調(diào)整街區(qū)尺度。

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