基于騎行感受的自行車出行品質評價應用研究

王維鳳，葉建紅，方雪麗，陳小鴻，陳錦秀

(1.上海市路政局，上海200023；2.同濟大學道路與交通工程教育部重點實驗室，上海201804)

基于騎行感受的自行車出行品質評價應用研究

王維鳳1，葉建紅2，方雪麗2，陳小鴻2，陳錦秀1

(1.上海市路政局，上海200023；2.同濟大學道路與交通工程教育部重點實驗室，上海201804)

騎車者對出行環境的真實感受是評價自行車出行品質的根本依據。選擇上海市中心城區32條典型自行車路段進行調研，獲取這些路段的物理設施特征與交通流運行特征，通過視頻拍攝得到40個視頻片段，邀請126名志愿者對視頻中呈現的自行車出行品質進行評分。基于此構建基于出行感受的自行車出行品質評價模型，并給出出行品質分級標準。以上海市中心區干路為例進行自行車出行品質評價，僅32%的干路評級為中等和良好，進而識別關鍵影響因素和改善措施。最后，選擇上海市一條自行車路段進行出行品質改善示范，驗證了出行品質評價模型和分級標準的適用性。

自行車交通；騎行感受；出行品質；評價模型；分級標準；設施改善；上海市

0 引言

隨著交通擁堵、資源短缺、環境污染及氣候變化等問題日益加劇，自行車交通正在全球范圍內得到重新關注與認識，不少城市和地區紛紛提出改善自行車出行環境、提高自行車使用率的中長期規劃與實施策略[1-2]。住房城鄉建設部聯合國家發展改革委、財政部等要求各地充分認識加強自行車交通系統建設的重要性和緊迫性，全面改善自行車出行環境[3]。為了創建騎行友好的出行環境，有必要改變傳統評價自行車出行品質的方法，建立便于實際應用的出行品質評價標準。

近年來，國內外對基于出行者感受的自行車出行品質評價開展了一些有益的探索研究。文獻[4]在美國佛羅里達州奧蘭多市，招聘60名志愿者在20 km道路上實地騎行，要求志愿者即時給出騎行感受，在此基礎上建立了交叉口自行車出行品質評價模型。文獻[5]對哥本哈根市拍攝了158個自行車騎行視頻片段，并邀請180名志愿者觀看這些視頻片段，給出其評級感受，從而建立自行車出行品質滿意度模型。文獻[6]引入交通壓力指數(level of traffic stress)描述自行車出行環境質量。交通壓力指數綜合考慮了出行者對騎行環境的忍耐度和繞行距離，數值越高，自行車出行環境越需要改善。在中國，文獻[7]通過研究騎行者的路徑選擇行為，得到人們對環境因素的偏好規律，以此為基礎探討評價和改善自行車出行環境的方法。文獻[8]在南京市選擇5條步行與自行車共享道開展使用者對道路運行狀況的感知調查，建立了共享道服務水平評價模型。文獻[9]通過增加機動車違法停車因素，對美國自行車兼容性指數模型(bicycle compatibility index model)進行優化。這些研究成果為本次基于騎行感受的自行車出行品質評價應用研究提供了思路與方法借鑒。

1 自行車出行品質評價模型

1.1 調查方法

本文采用基于視頻的評分法獲取出行者對自行車騎行環境的真實感受。出行品質包含安全品質、舒適品質以及整體品質，分值范圍均為1～5分(1分最差，5分最好)。在上海市中心城區選取32條典型自行車路段，調查這些路段的物理特征以及交通流運行特征。利用手持攝像機對調研路段進行視頻拍攝，共獲取40個視頻評級片段。邀請126名志愿者，觀看視頻片段并對視頻中呈現的自行車出行品質進行打分。

1.2 模型構建

通過逐步回歸等統計方法，剔除共線性強的影響因素，確定關鍵性因素作為回歸變量，分別對機非物理隔離自行車道、機非劃線隔離自行車道和機非無隔離自行車道，構建安全品質、舒適品質模型，進而利用安全品質和舒適品質指數構建整體出行品質評價模型。

表1所示不同類型自行車出行品質評價模型中，pe為非機動車道寬度/m；fb為助動車流量/(輛·h-1)；fd為助動車混入率/%；fe為機動車流量/(輛·h-1)；pd為鋪面質量；pc為路邊遮陽比例/%；fh為占用非機動車道的路內停車比例/%；pb為是否存在上坡；BLOSs為安全品質；BLOSs-h，BLOSs-1，BLOSs-n分別對應機非物理隔離、機非劃線隔離、機非無隔離自行車道的安全品質；BLOSc為舒適品質；BLOSc-h，BLOSc-1，BLOSc-n分別對應機非物理隔離、機非劃線隔離、機非無隔離自行車道的舒適品質；BLOSt為整體品質。

其中，pe從1～5 m每增加1 m為1個區間，對應賦值為1，2，3，4；fb為20～1 100輛·h-1分為 4個檔次(20～＜290，290～＜560，560～＜830，830～1 100)，對應流量最低的第一檔賦值為1，最高的第四檔賦值為4；fd為0(非機動車道上全部為自行車)～1(非機動車道上全部為助動車)分為4個檔次，對應賦值為1，2，3，4；fe為110～1 180輛·h-1分成4個檔次(110～＜378，378～＜646，646～＜914，914～1 182)，對應流量最低的第一檔賦值為1，最高的第四檔賦值為4；pd不平整賦值為0，平整則賦值為1；pc無遮陽賦值為1，少于50%賦值為2，超過50%賦值為3；fh無路內停車賦值為1，少于50%賦值為2，超過50%賦值為3；pb無上坡賦值為0，有上坡賦值為1。

3個安全品質模型、3個舒適品質模型以及整體品質模型的相關系數R2分別為0.81，0.87，0.85，0.82，0.81，0.80，0.89。各影響因素的回歸系數檢驗P≤0.05，說明所建立的回歸模型具有統計學意義。由不同類型自行車出行品質評價模型統計參數結果可知：

表1 不同類型自行車出行品質評價模型Tab.1 Different evaluation models for cycling service

1）機非隔離形式是影響安全感受的首要指標。從無隔離、劃線隔離到物理隔離，安全感受越來越高。非機動車道寬度是機非物理隔離車道上影響安全感受的重要指標，助動車流量和助動車混入率影響力依次遞減；非機動車道寬度是機非劃線隔離車道上影響安全感受的重要指標，機動車流量、助動車混入率影響力依次遞減；機動車流量是機非無隔離車道上影響安全感受的重要指標，助動車混入率影響力次之。

2）鋪面質量是影響舒適感受的首要指標。在機非物理隔離和劃線隔離車道上，路邊遮陽比例、占用非機動車道的路內停車比例對舒適感受的影響力依次遞減。在機非無隔離車道上，路邊遮陽比例、占用非機動車道的路內停車比例及是否存在上坡對舒適感受的影響力依次遞減。

3）安全感、舒適感對自行車整體出行品質的影響力依次遞減。

2 自行車出行品質分級標準

2.1 出行品質分級標準

本文在對自行車出行品質進行量化分析基礎上，進一步建立與騎車者出行特征相對應的出行品質分級標準。基于出行頻率的差異性，將自行車出行者分為三類群體：I類，自行車周使用次數為從不使用或者1～2次；II類，自行車周使用次數為3～6次；III類，自行車周使用次數超過7次。

若志愿者對視頻評級為滿意或較好，態度視為接受；若志愿者對視頻評級為中等，態度視為中立；若志愿者對視頻評級為較差或差，態度視為不接受。I類群體中對某視頻片段給予接受評級結果的人數與所有I類群體參與評選該視頻的人數之比，即作為I類群體對某視頻片段的可接受程度；依此類推，分別得到II類和III類群體對該視頻片段的可接受程度。

將三類群體的可接受程度均大于80%的視頻片段定位為良好級別；將I類群體的可接受程度小于80%且II類和III類群體的可接受程度大于80%的視頻片段定位為中等級別；將I類和II類群體的可接受程度小于80%且III類群體的可接受程度大于80%的視頻片段定位為較差級別；將三類群體的可接受程度均小于80%的視頻片段定位為差級別。提取對應等級視頻片段的特征參數，代入出行品質評價模型中，進而獲得各級別的出行品質極值范圍，最終可以得到自行車出行品質分級標準(見表2)。

表2 出行品質分級標準Tab.2 Cycling level of service standard

圖1 典型出行品質分級道路Fig.1 Typical roadways with different cycling level of service

2.2 典型出行品質分級道路

本文選取曲陽路、海寧路、密云路和川黃路4條路段作為典型出行品質分級道路(見圖1)，利用自行車出行品質評價模型計算，得到出行品質指數分別為3.7，3.1，2.8和2.4，其出行品質等級分別為良好、中等、較差和差級別。導致曲陽路出行品質良好的主要影響因素是采用物理分隔、非機動車道寬度較寬、鋪面平整以及路邊遮陽比例較高；導致海寧路出行品質為中等的主要影響因素是機非僅采用劃線隔離，無物理設施分隔；導致密云路出行品質較差的主要影響因素是機非采用劃線隔離、非機動車道較窄；導致川黃路出行品質差的主要影響因素是機非間無隔離、鋪面不平整和路邊遮陽比例較低等。

3 出行品質分級結果分析

3.1 出行品質分級結果

出行品質評價模型與分級標準可用于對路段現狀自行車交通設施進行客觀與量化評估。以上海市中心區干路為例進行自行車出行品質評價，可得到現狀中心區干路自行車出行品質分級結果。

如表3所示，上海市中心區所有干路中，52%的路段處于出行品質較差及差水平，大多數自行車使用者不能接受該類路段；只有26%的路段能夠為大多數騎車者提供可接受的出行品質；能夠提供良好品質、具備吸引機動化出行者選擇自行車出行的路段僅占6%。另外，對于大量的禁非道路(16%的路段)，也需要進一步論證是否對非機動車開放以及開放的規模。

表3 上海市中心區干路自行車出行品質分級結果Tab.3 Cycling level of service on arterial roadways in Shanghai central area

表4 上海市中心區主干路自行車出行品質對比Tab.4 Comparison on cycling service of major corridors in Shanghai central area

3.2 出行品質改善重點

通過出行品質評價模型進一步分析導致上海市中心區干路自行車出行品質差的關鍵影響因素，對比出行品質差和出行品質良好的路段，找出影響因素的取值特征(見表4和表5)。

表5 上海市中心區次干路自行車出行品質對比Tab.5 Comparison on cycling service of the minor corridors in Shanghai central area

根據影響因素取值特征可知，導致中心區主干路出行品質差的主要影響因素包括機非之間無物理隔離、部分非機動車道寬度偏窄、部分道路植樹不夠導致遮陽比例偏低、路內停車占用非機動車道。導致次干路出行品質差的主要影響因素為機非之間無物理隔離、部分非機動車道寬度偏窄、路內停車占用非機動車道。這些關鍵影響因素的識別為中心區干路自行車出行品質的提升明確了重點改善對象(見表6)。

根據評級為差的中心區干路特征，改善重點在于機非隔離形式、非機動車道寬度、鋪面質量、路邊遮陽比例等方面，可看出關鍵點在于安全因素和舒適因素兩大方面，有一方面極差而另一方面達不到良好，或兩方面均較差即會被評級為差。因此，改善路徑可分為兩類：將其中一類因素改善至良好以上，其他因素改善至較差以上；將兩類要素均改善至中等以上。由此，該路段的騎行環境尚能改善至被接受。若要將路段騎行環境改善至良好以上，則各方面因素均須得到有效提升。

針對評級為差的中心區干路路段集中體現的問題，除機動車流量暫時難以改變外，可行的改善措施包括：增加機非分隔措施，優先使用物理隔離，至少應有劃線隔離，提高騎車者安全感受；管制路內停車，在機非物理隔離無法實施的情況下，使用劃線隔離并管制路內停車，為非機動車留出安全行駛空間；加設路邊遮陽設施，如植樹或有蓋連廊，提升騎行舒適感受；平整路面鋪裝，有條件可設置彩色鋪面。

4 自行車交通設施改善示范

本文利用自行車出行品質評價模型和分級標準，進一步開展自行車交通設施改善示范研究。基本思路為：選擇1條出行品質為差或較差級別的自行車路段，識別導致該路段出行品質差的關鍵影響因素，進而針對這些因素實施改善措施并進行改善效果分析。

表6 上海市中心區主、次干路自行車出行品質提升重點措施Tab.6 Measures for improving cycling service of major/minor corridors in Shanghai central area

圖2 改善前的寶安公路Fig.2 Bao'an Road before improvement

表7 寶安公路改善前道路設施特征Tab.7 Characteristics of Bao'an Road before improvement

圖3 改善后的寶安公路Fig.3 Bao'an Road after improvement

表8 寶安公路改善后道路設施特征Tab.8 Characteristics of Bao'an Road after improvement

4.1 示范設施選擇

所選擇的改善設施應具有一定的代表性，同時具備實施的可能性與條件。本文選擇上海市寶安公路的一段自行車道作為改善示范對象。寶安公路是連接上海市寶山、嘉定兩區，穿越滬嘉高速公路、204國道和126省道等主要公路的城鄉接合部重要干路。基于2013年10月街景地圖，寶安公路(菊盛路—菊泉街)(以下簡稱“寶安公路”)的基本情況如圖2和表7所示。

將表7中的相關參數值帶入出行品質模型，可得到改善前寶安公路的出行品質指數為2.8，屬于較差等級，大多數人不愿接受該出行品質。導致該路段自行車出行品質不高的主要影響因素包括：機非僅采用劃線隔離、鋪裝不平整、行道樹遮陽比例低等。對上述影響因素，提出相應改善措施：隔離形式由劃線隔離改為物理隔離，提高騎行者的安全性；鋪面質量由不平整改為平整，提高騎行者的舒適性；路邊遮陽比例由少于50%提高至50%以上，在炎熱季節，提高騎行者的舒適性。將改善后的寶安公路道路屬性數據代入出行品質模型，得到改善后出行品質指數為3.5，達到良好等級，可基本滿足所有人的騎行需求。改善后的寶安公路基本情況如圖3和表8所示。

4.2 改善效果驗證分析

為驗證出行品質評價模型的有效性，分析上述自行車交通設施改善措施是否對提高出行品質具有真實效用，本文繼續對自行車出行者開展抽樣調查，被試者對寶安公路改善前后的自行車出行品質進行評價，從而獲得改善前后的評價等級。進一步對比由出行品質評價模型計算得到的改善前后評價等級，判斷本研究所建立的出行品質評價模型是否接近實際。根據三類自行車騎行群體分類依據，共邀請30名I類、12名II類、7名III類騎車者對寶安公路改善前后的自行車出行品質進行評價，得到評價結果如表9所示。

對比出行品質評價模型評價結果與實際出行者抽樣調查結果可以看出，本文建立的評價模型計算結果與實際調查結果非常接近，誤差在10%以內(見表10)。因此，出行品質評價模型具有較高的可信度，能夠作為自行車出行品質評估與設施改善的決策參考工具。

5 結語

自行車出行易受道路設施條件和外部環境因素的制約，決定了其出行品質評價不能局限于對速度和延誤等出行效率的衡量。本文基于出行者對真實騎行環境的感受與評分，考慮騎行安全性、舒適性，構建了自行車出行品質評價模型，并進一步考慮騎車者差異化的出行特征，建立了與出行群體分類相關聯的出行品質分級標準。最終，通過選擇示范路段進行改善，驗證了出行品質評價模型與分級標準的適用性。

需要指出，本文主要是針對路段進行自行車出行品質評價，下一步可利用類似方法對自行車穿越交叉口進行出行品質評價模型構建，從而形成完整的自行車出行品質評價結果。

表9 寶安公路改善前后自行車出行品質評價結果Tab.9 Evaluation results of cycling service on Bao'an Road before and after improvement

表10 出行品質改善結果誤差分析Tab.10 Error analysis of cycling service before and after improvement

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Users'Experience Oriented Cycling Service Evaluation

Wang Weifeng1,Ye Jianhong2,Fang Xueli2,Chen Xiaohong2,Chen Jinxiu1
(1.Shanghai Road Administration Bureau,Shanghai 200023,China;2.The Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education,Tongji University,Shanghai 201804,China)

Users'experience provides a foundation for evaluating cycling service.This paper investigates characteristics of facilities and traffic flow on the 32 selected typical cycling road segments.The research invited 126 participants to assess the cycling service based 40 video records from the road segments.The paper develops a service evaluation model based on users'experience,and presents level of service standard.For example,only 32%arterial roadways within Shanghai central area are considered as acceptable by 126 volunteer participants,which help to identify service element for improvement.Taking a road segment as a case study to demonstrate cycling service evaluation,this paper discusses the applicability of proposed model and level of service classification standard.

bicycle transportation;cycling experience;service quality;evaluation model;classification standard;facilities improvement;Shanghai

2015-10-09

王維鳳(1970—)，女，吉林汪清人，博士，高級工程師，規劃設計處副處長，主要研究方向：公共交通、步行和自行車交通等。E-mail:wwf160730@163.com