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共享單車對南昌交通的影響及應對措施

2017-11-01 10:40:49鄭蘭蘭鄧明君
數碼設計 2017年4期

鄭蘭蘭*,鄧明君

(華東交通大學交通運輸與物流學院,江西南昌,330013)

共享單車對南昌交通的影響及應對措施

鄭蘭蘭*,鄧明君

(華東交通大學交通運輸與物流學院,江西南昌,330013)

隨著工業的發展,機動出行比例逐年增長,機動車道的供給與交通主體出行需求的矛盾導致機動化出行面臨著越來越多的問題。在交通基礎建設建設過程中,慢行交通的成為新的發展對象。共享單車由于其便捷性和經濟性迅速成為了慢行交通系統中的主力軍。本文通過對南昌的交通現狀的了解,從正、反兩面論述共享單車對南昌交通現狀的影響,以探求相應的應對措施。

共享單車;南昌交通;慢行交通

引言

共享單車是“互聯網+交通”的創新之舉,作為互聯網技術和傳統單車結合形成的新型工具,共享單車在城市推行受盡矚目。社會各層對共享單車貶褒不一,評論各不相同。下面筆者將以南昌交通為例,在交通層面上對共享單車的推行進行分析。

1 背景及共享單車的特性

隨著我國經濟迅速發展,機動車保有率增長迅速。在城市道路資源有限的情況下,交通需求與交通供給之間的矛盾日益加大,城市交通問題日益明顯。顯然,交通擁堵、交通安全、交通污染已經成為制約交通發展的“瓶頸”。

共享單車的提出不僅符合我國十八大五中全會提出的五大發展理念—“創新、協調、綠色、開放、共享”而且有望打破傳統交通結構的桎梏,調整交通結構,實現交通結構向慢行交通方向的轉變。

1.1 背景

共享單車是指在商場、校園等交通吸引源地區向行人提供用手機APP進行分時租賃的自行車服務的模式。共享單車的發展史(如圖1所示)可以追溯到1965年的荷蘭阿姆斯特丹市,第一代公共自行車系統在這個歐洲國家問世;1995年第二代公共自行車系統出現在丹麥哥本哈根;2007年,世界上第一家真正的商業化共享單車公司首現巴黎;2014年,北大畢業生戴威及其四名合伙者首次在中國提出了裹著“共享經濟”外殼的共享單車,實現了從現金支付模式到互聯網支付模式的轉變。

圖1 智能化制動系統試驗平臺設計結構圖

1.2 特性

共享單車的出現是“互聯網+交通”的創新之舉,不僅解決了居民出行“最后一公里”的問題,同時也因綠色環保、高效便捷、低價健康受到了歡迎,但仍存在法律法規規制不足、服務商應盡責任履行不到位、消費者自律不夠、市政配套缺失、市民共享意識不強等問題[2]。共享單車作為一個新生產物,網絡尋車、網絡支付、停放不受限制是它最大的特點。共享單車出行會累積慢行交通大數據,行程不同國家、不同地區之間的大數據庫,這將為城市智能交通的發展提供大數據支持。

1.3 南昌交通現狀

交通本質是人和物的移動,傳統的出行可分為公共交通和私人交通。南昌傳統交通方式有私家車、出租車、公交車、摩托車、電動車、自行車和步行等。根據南昌城市交通調查數據顯示:私家車出行占28.8%,公交車出行占26.0%,步行占15.8%,電動車出行占14.8%,出租車占7.7%,摩托車占1.1%。下面從出行方式來了解南昌交通現狀。

(1)公共交通

?南昌公交線網覆蓋率不高、直達性差、非直線系數高。根據《南昌城市綜合規劃(2006-2020年)》,公交線網分為快速路、骨干線路、基礎線路和輔助線路等四個層次。至2020年,四個層次公交線路總計約200條,近期加強建設的公交專用網絡46km,遠期建設的軌道走廊公交專用車道建設總規模137km。南昌市區面積7,402.36平方公里,公交線路總長度達3923.6公里,公交站點數1560個,城市中心區線網覆蓋率為90%,公交出行分擔率達到17.50%,公交占機動化出行比率估值達到45%。

?南昌軌道交通不成網。目前,南昌市軌道交通情況是:一號線已開通,二號線、三號線均正在施工,四號線、五號線正在規劃。南昌軌道交通1號線全場28.8km,共24個站點,日平均乘客對20萬人次。南昌市現有人口高達530萬,地鐵線路不成網,服務區域嚴重受限,導致地鐵出行分擔比例低。

(2)私人交通

根據《2016年南昌市統計公報》,截至2016年底,南昌市市民汽車保有量達到86萬輛,增長10.6%。年末民用轎車保有量53萬輛,增長17.1%,其中私人轎車保有量48萬輛,增長20.6%。汽車保有率增加,進一步加劇了交通需求與交通供給之間的矛盾。

綜上可知,南昌市公交線路網覆蓋率不高、直達性差;地鐵線路單一不成網、服務區域嚴重受限,導致公共交通出行不便,分擔比例低,而私家車出行比例高,造成道路交通嚴重擁堵。

圖2 南昌軌道交通圖

圖3 南昌現有軌道交通路線圖

2 共享單車對南昌交通的正向影響

南昌市自2000年以來,經濟發展迅速,城中心區覆蓋范圍急劇向外擴展,交通吸引源增加,居民出行量增長,交通問題日愈嚴重。共享單車的出現打破了原有的交通出行模式,成為第三方出行模式。它的出現使城市道路交通結構重新調整,甚至可能影響了未來城市綜合規劃和交通規劃。

其中共享單車能有效緩解的交通問題有:?共享單車在短途出行中的作用?共享單車提高了公共交通的出行比重?節約了有限的道路資源。

2.1 共享單車在短距離出行中的作用與分擔

出行方式是預測交通需求的重要工具,南昌市相對我國其他省會城市來說相對落后,市民出行相對更依賴步行、自行車、電動車等慢行交通。目前,大多的商業圈、生活居住區、醫院和學校等交通吸引源距離地鐵站點、公交站點的長度在800m到2000m的范圍。這個距離不遠不近。針對這個問題,筆者在南昌市隨機抽取了252位居民展開了問卷調查,通過數據整理和歸納,分析了共享單車在短距離出行中的作用以及在出行時耗上的效益。

據問卷調查數據顯示:約有72.6%的居民在短途出行中選擇共享單車作為交通工具。與步行相比,共享單車每1000米可節約8分鐘,有效的縮短了出行時耗。

圖4 短距離出行情況調查表

同時,共享單車也在長距離出行中起到了短途接駁的作用,提高了居民出行效率。

2.2 共享單車對提升公交出行占比分析

機動化作為衡量交通現代化的指標,發展勢頭不可阻擋。交通擁堵、停車難已經限制交通發展的因素,在某種程度上停車換乘系統(P&R,PARK and RIDE)可以緩解交通源的交通壓力[2]。

從縱向,P&R換乘系統是指在城市中心區外提供提車換乘場地,加之優惠的公交收費政策,引導乘客借助公共交通進入城中心區,達到緩解城市中心區擁堵的目的。共享單車和P&R換乘系統可以協調配合,降低進入中心區的私家車比例,減少對道路資源的占用,提高公交出行的比例,縮短居民出行的時耗。

從橫向,南昌市現有公共交通網密度低,覆蓋率不高,共享單車高的市場占有率使得部分公交無法覆蓋的區域可以選擇共享單車出行。原本公交站點周邊輻射半徑為300-500米;根據問卷調查結果顯示(如圖2-2所示),隨著共享單車的普及,公交站點橫向輻射半徑可增大至500-1500米,公交線網覆蓋率提高至30%。伴隨公交站點輻射范圍的增大,公交線路網覆蓋率得到了提升,降低了公交線網的非直線系數降,縮短了居民出行時耗,有利于提升公交出行占比。

圖5 公交站點輻射半徑調查圖

2.3 共享單車道路資源占用分析

居民出行是空間上的移動。城市總體規劃給路面交通分配道路資源是有限的,如何在有限的道路路面資源下使居民盡可能高效的出行。筆者認為方法有兩種:一是根據交通現狀合理對道路進行交通設計如優化交通流線、優化信號配時等;二是調整交通系統結構,根據交通發展趨勢重新對路權進行劃分,使各交通流各司其職,減少不同交通流之間的相互干擾,從而達到提高通行能力的目的。

相應的,通過對居民傳統出行方式(步行、自行車、摩托車、小汽車、公交、地鐵等)的交通面積占有比,來分析并探求共享單車在道路資源占有上的優勢。國內外交通領域的學者專家們對交通工具和各種不同交通工具出行效率做了詳盡的分析得到了如下表所示的數據[3]。

表1 交通工具占道路面積

圖6 人均交通面積圖

由上述圖表可知,在傳統的五種交通方式中,小汽車出行是效率最低、占用道路資源最多的一種出行方式。與共享單車相比,一輛小汽車所占用的道路資源可以供5輛單車通行。也就是說在相同的道路資源情況下,一個小時內同一斷面上共享單車的通行能力比小汽車的通行能力大。

所以,針對南昌現下交通發展趨勢,發展共享單車是一個緩解現狀交通的好方法。

3 共享單車對南昌的反面影響

3.1 對市容的影響

目前,南昌市共享單車數量超8萬輛,據不完全估測預計再迎來14萬輛?,F下,共享單車“停車難”和“停車亂”已成為市容市貌整治的終點。共享單車占用盲道,行人便道甚至機動車道的現象數見不鮮。問題不僅僅如此,共享單車由于其流動性大而被不法商人貼上各種小廣告,嚴重影響市容市貌。

3.2 對道路交通的影響

3.2.1 亂停對道路交通的影響

從橫向來看,共享單車隨意停放占用了有限的道路交通資源,縮窄了機動車道的寬度,使本就匱乏的交通資源更少,不僅干擾了機動車的正常運行而且不利于共享單車使用者的人身安全。

3.2.2 過多的非機動車出行對機動車行駛的影響

從縱向來看,共享單車的迸發式增長是城市綜合規劃預期外的產物,城市總體規劃未為城市自行車道預留足夠用地,導致現有路權分配不均,使得現有慢行交通結構中的自行車道無法滿足需求。部分非機動車占用機動車道通行,非機動車與機動車之間的相互干擾形成了一個惡性循環。

4 應對措施分析

(1)非機動車停車布局規劃

非機動車大中型交通吸引源如車站、醫院、商場、體育場等場所均需依據非機動車日平均交通量在適宜的地方設置做相應的非機動車停車位。非機動車停車場選址需滿足以下條件:對使用者是安全和便利的;對管理者是便于管理;不宜選在交叉口附近[4]。非機動車停車方式有:有樁停車、停車位、停車架式等。其中停車架式能在相同情況下為更多共享單車服務。

(2)非機動車停車的監管

非機動車停車監管問題可以市場問題市場解決。服務商可以通過電子信息技術使共享單車無法在指定范圍外鎖車;管理方可建立誠信檔案系統,若同一人三次以上在指定范圍外鎖車則拉入黑名單,取消其此品牌單車使用資格;使用方需秉持高水平的公民素質,自覺在指定范圍停車。

(3)非機動車的交通秩序管理

首先需要建立一個完善的交通管理制度,其次調整相應的路權,接下來停車場規劃完善,最后大力度宣傳交通安全和綠色出行的理念。除上述的客觀條件外,主觀因素即主要因素是使用者。高素質出行才有好的交通秩序。

(4)慢行系統合理規劃

慢行交通系統是城市交通系統中的重要組成部分。慢行交通系統現狀主要問題是:一是機動車、非機動車、行人的沖突主要體現在路段沖突和交叉口沖突;二是慢行系統被機動車道割裂現象嚴重[5];三是行人和非機動車公用的板塊道路對非機動車停車欠缺考慮。建成一個完善的慢行交通系統體系,需上承接城市總體規劃,下考慮問題現狀對問題各個擊破。

5 結束語

慢行交通系統作為城市道路結構中不可或缺的一環,它與機動出行結合完成交通主體的移動。共享單車作為慢行交通系統中一個新生事物和主力軍,這作用不言而喻。然而,一個事物由新生到成熟,相應的管理制度完善需要一個過程。在這個過程中,種種不利于原有交通體運行的因素應如何規避或解決,這是個值得探討的問題。本文從背景、特性、共享單車對南昌現狀交通的正反兩方面影響分析及改s進措施四個方面有詳細的闡述。

[1]王偉."互聯網+"時代,共享單車該怎么管[J].運輸經理世界,2017,Z1:66-71.

[2]陳軍.停車換乘P&R規劃研究[D].長安:成安大學,2011.

[3]陳長勝,李亮.城市交通擁堵問題的探討[A].王蕓.大城市交通高層學術論壇論文集[C].武漢:華中科技大學出版社,2005.55-58.

[4]趙彩.中小城市停車場規劃[J].科技信息.2007(29):365-366.

[5]李曄.慢行交通系統規劃探討--以上海市為例[J].城市規劃學 刊,2008,(3):78-81.

The Influence And Response Of Shared Cycling In Nanchang

ZHENG Lanlan*,DENG Mingjun
(School Of Transportation And Logistics,East China Jiao Tong University,Jiangxi Nanchang,330013,China)

With the development of industry,the proportion of motorized travel increases year by year,and the contradiction between the supply of road resources and the traffic demand of traffic agents is increasing,which leads to more and more problems.In the process of traffic infrastructure construction,slow-moving traffic has become a new object of development.Shared bicycles have become the main force in the slow traffic system because of their convenience and economy.In this paper,through the understanding of the traffic situation in Nanchang,we discuss the influence of sharing bicycles on the traffic situation in Nanchang from the positive and negative sides,so as to explore the corresponding countermeasure.

Shared Cycling; Traffic of Nanchang; Slow-moving traffic

U491.2+65

A

1672-9129(2017)04-0088-04

鄭蘭蘭,鄧明君.共享單車對南昌交通的影響及應對措施[J].數碼設計,2017,6(4):88-91.

Cite:ZHENG Lanlan,DENG Mingjun.The Influence And Response Of Shared Cycling In Nanchang[J].Peak Data Science,2017,6(4):88-91.

10.19551/j.cnki.issn1672-9129.2017.04.022

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