基于物元分析的自行車交通體系評價方法研究

陳陽　馬健霄　徐志豪　錢思文

摘 要：建立一套合理的自行車交通系統評價體系是解決目前電動自行車和共享單車迅猛發展所帶來的通行空間及停放空間問題的關鍵。在分析目前自行車交通系統存在問題基礎上，依據影響自行車交通系統發展的因素和指標選取原則，以可達性、安全性、便捷性和舒適性作為自行車交通體系的評價指標，從慢行交通網絡、交通空間、交通環境和自行車停車設施等方面確定關聯指標，應用AHP-熵值法確定指標權重，利用物元分析理論構建了自行車交通體系綜合評價模型，并提出對應的評價方法。通過案例分析，驗證了該評價方法的科學性與實用性。該研究成果為合理規劃建設慢行交通系統及系統高效運行管理等提供科學依據。

關鍵詞：自行車交通體系；物元分析法；綜合評價方法；AHP-熵值法

中圖分類號：U412.37 文獻標識碼：B 文章編號：1006-8023（2018）05-0084-07

Abstract： The establishment of a reasonable evaluation system for bicycle traffic systems is the key to solve the problem of access space and parking space caused by the rapid development of electric bicycles and shared bike. Based on the analysis of the current problems in the bicycle transportation system， according to the factors affecting the development of the bicycle transportation system and the selection criteria of the indicators， accessibility， safety， convenience， and comfort are used as evaluation indicators for the bicycle transportation system. The related indicators are determined in terms of traffic space， traffic environment， the slow traffic network and bicycle parking facilities. The AHP-entropy method is used to determine the index weights， and the matter-element analysis theory is used to construct a comprehensive evaluation model of the bicycle transportation system and a corresponding evaluation method is proposed. Through case studies， the scientific and practicality of the evaluation method are verified. The research results provide scientific basis for rational planning and construction of slow traffic system and efficient operation management of the system.

Keywords： Bicycle transportation system； matter-element analysis method； comprehensive evaluation method； AHP-entropy method

0 引言

自行車交通在我國居民出行方式中占有重要地位，隨著慢行交通設施的不斷改善，出行比例也在不斷增高，與小汽車出行空間矛盾逐漸顯現。隨著機動車擁有量的不斷增長，自行車交通空間被逐漸蠶食，出行環境也在慢慢惡化。慢行空間被占用、無障礙設施不完善以及過街設施的不合理設置，均損害了出行者的出行權益[1-2]。

電動自行車和共享單車迅猛發展，對慢行系統規劃提出了更高的要求，諸多城市順勢開展了自行車交通系統規劃，但是這些研究主要集中在系統規劃策略及規劃方法層面，針對自行車交通系統還缺乏一套評價標準及體系。

1 評價指標體系構建

評價指標的選取和優化必須基于城市自行車交通的自身發展特點，遵循系統性原則、客觀性原則、一致性原則和可操作性原則[3]，以大量的實際調查資料為基礎，并廣泛地吸收專家的研究成果，經過總結、分析和對比來確定。根據城市自行車交通體系的可達性、安全性、便捷性和舒適性作為自行車交通體系的評價指標，從慢行交通網絡、交通空間、交通環境和自行車停車設施等方面來確定關聯指標，進而構建城市自行車交通評價指標體系[4-6]，見表1。

2 物元分析評價模型的建立

物元模型能將定性和定量因素進行關聯開展研究[7]。針對城市自行車交通體系的評價目前還沒有一個統一標準，評價體系的大多也只是一個概念，很難對自行車交通體系做出明確的評價，但對于任何一種復雜事物，都具有其相應的特征規律，同時也就具有這些特征所對應的量值，因此可以利用物元分析法進行評價。物元分析評價法主要根據學者、專家的經驗知識對評價指標進行等級標準的劃分，處理不相容系統中的問題，建立模型實現質和量的轉化，最終給出明確的評價等級。同時，由于關聯函數取負值的特點，使物元分析法能全面分析待評估自行車交通體系屬于某種等級的程度，可以使得評估結果更為精細化。

指標權重確定主要有層次分析法及熵值法，但兩個方法都有一定的缺陷：層次分析法主觀隨意性較大[8-10]，而熵值法盡管可以保證權重的客觀性，但在樣本數據較少的情況下不能準確地反映出指標間的內在規律[11]-[14]。本文將層次分析法和熵值法進行結合，既可以減弱AHP決策方法帶來的主觀隨意性的干擾，也可以弱化因樣本數據不足帶來的熵值法不準確的問題，可得到更加客觀合理的權值。

2.1 確定評價指標的權重

利用層次分析法（AHP）和熵值法確定城市自行車交通體系評價指標的權重。首先明確問題，形成遞階層次結構，根據問題目標建立模型，進行各層元素間的兩兩比較，并建立判斷矩陣。通過對判斷矩陣的計算，進行層次單排序和一致性檢驗，最后進行層次總排序，得到各因素的組合權重。其次是用熵值法確定指標權重，將樣本數據進行標準化處理，對指標的信息熵進行計算，并得出指標之間差異性指數，進而得出指標權重。最后用熵值法修正層次分析法得出的權重，得出最終的綜合權重。

則城市自行車交通體系P的等級為j，且有：

（1）當0≤Kj0<1時，表示評價指標符合某個等級的要求，其值大小表示符合要求的程度，數值越大，越接近該級標準。

（2）當-1≤Kj0<0，表明評價指標不符合某個等級要求，但具有可轉化為符合該級標準條件。

（3）當Kj0<-1時，表明評價指標不符合某個等級的要求，且不具備轉化為符合該級標準的條件，其數值越小，距離該級標準越遠。

3 實證性研究

本文以泰興市為例，選取該城市區域作為評價單元，并采用基于物元分析的評價模型對自行車交通體系進行評價。

3.1 指標計算

根據指標量化模型，結合調查收集到的有關城市自行車交通體系的數據資料，得到各項評價指標數據值見表3。

3.2 利用物元分析計算關聯度和等級評定

3.2.1 確定待評指標經典域和節域

物元分析以可拓數學為基礎，劃定泰興市自行車交通體系發展水平為五個等級，即“優秀、良好、中等、較差、很差”。表示為P1、P2、P3、P4、P5。經典域是根據相關標準、專家意見、研究區的區域特點等確定，根據以上標準可建立各待評指標的經典域物元矩陣R1、R2、R3、R4、R5和節域物元矩陣Pp。

根據物元計算公式（7）、公式（8）可求出評價指標的節域物元量值以及經典物元量值。

3.2.2 建立待評價物元矩陣

根據表2可建立待評價物元矩陣公式：

3.2.3 確定城市自行車交通體系關于各等級的關聯度函數

根據關聯度計算公式（6）可計算出各項評價指標的關聯度見表5。

3.3 評價結果分析

由表評價指標量值，根據關聯度計算公式和綜合關聯度計算公式可得出關聯指標（見表5）和評價指標（見表6）的關聯度，以自行車道路密度這一指標的計算結果為例介紹各參數的指示意義。該指標對應評價等級的關聯度分別為：K1（v1）=-0.405，K2（v1）=-0.207，K3（v1）=0.38，K4（v1）=-0.38，K5（v1）=-0.367，可以判定自行車道路密度這一指標屬于中等級別。同理也可得到一級指標隸屬等級，根據表6綜合關聯度值可得出以下結論：

自行車交通體系可達性與“良好”等級關聯程度最高，綜合關聯度為0.160 439，說明可達性水平較好。其中自行車路網密度對應等級為“中等”，該城市在自行車道建設方面還應該加大力度。

自行車交通體系安全性與“中等”等級關聯程度最高，綜合關聯度為0.008 706，但該數值較小，說明勉強符合這一等級。其中自行車有效寬度和車道被占用比例對應等級為中等，且數值較大，表明符合這一標準。在自行車車道類型方面對應等級為“較差”，該城市在交通規劃時可以注重慢行交通建設，設立自行車專用車道或物理分隔的自行車道。

在便捷性方面對應“中等”等級，綜合關聯度為0.073 598，表明城市自行車交通體系基本可以實現便捷特性。其中停車設施的自備率和步行取車方面對應“中等”等級，在停車方面，停車設施的供給基本可以滿足需求，步行取車距離也基本方便。在照明設施方面，其對應等級為“優秀”，說明泰興市的自行車道照明設施已經非常完善了。

在舒適性方面不符合評價標準，但是如果數值越大，越容易轉化為該等級。由表6可知綜合關聯度最大值為-0.101 968，由于其較接近于0，因此該指標易于轉化為“良好”這一等級。其中空氣污染指數對應等級為“中等”，非機動車車流中電動車的比例對應等級為“較差”，綠化設施的覆蓋率和路面鋪裝質量均對應等級“良好”，由此表明在空氣質量以及實現電動車和自行車互不干擾程度還不夠高，需要進一步提高和完善。

總的來說，從綜合關聯度來看，泰興市自行車交通體系建設發展水平不符合評價標準，綜合關聯度數值為-0.076 3，但是其很接近于0，則該城市發展水平易于轉化為“良好”這一等級。以此來看，泰興市自行車交通體系在安全性和便捷性方面還有很大的提升空間，有關部門應該加強這兩方面的建設。

4 結論

本文提出了基于物元分析的綜合評價方法，從定性和定量角度綜合考慮，突破了以往評價的局限性，使整個自行車交通體系的評價更全面，更準確。其次是采取AHP-熵值法確定指標權重，以主觀和客觀相結合的方式，使結果更為客觀、科學。通過構建評價指標體系對城市自行車交通體系進行評價，有待于深入研究自行車騎行的交通影響因素及優化，對慢行系統的高效協調運轉有著十分重要的意義。

【參 考 文 獻】

[1]吳潔. 城市慢行交通系統規劃研究[D].長沙：中南大學，2014.

WU J. Research on development and planning of slow-traffic system case study[D]. Changsha： Central South University， 2014.

[2]李聰穎，馬榮國，王玉萍，等. 城市慢行交通網絡特性與結構分析[J]. 交通運輸工程學報，2011，11（2）：72-78.

LI C Y， MA R G， WANG Y P， et al. Characteristics and structure analysis of urban slow mode traffic network[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering， 2011， 11（2）：72-78.

[3]張貴，陸振波. 友好型非機動車交通評價指標體系的構建[J]. 交通運輸工程與信息學報，2010，8（1）：114-119.

ZHANG G， LU Z B. Establishment of friendly bicycle traffic evaluation index system[J]. Journal of Transportation Engineering and Information， 2010， 8（1）：114-119.

[4]滕愛兵，韓竹斌，李旭宏，等. 步行和自行車交通系統評價指標體系[J]. 城市交通，2016，14（5）：37-43.

TENG A B， HAN Z B， LI X B， et al. Evaluation system for pedestrian and bicycle transportation[J]. Urban Transport of China， 2016， 14（5）：37-43.

[5]胡賽陽. 基于低碳發展的交通體系評價指標的構建[J]. 科技管理研究，2014，34（13）：233-237.

HU S Y. Construction of evaluation index of traffic system on the basis of low-carbon development[J]. Science and Technology Management Research， 2014， 34（13）：233-237.

[6]余修平，蔣育紅，張林鵬. 城市公共自行車系統適應性評價指標體系研究[J]. 安徽冶金科技職業學院學報，2015，25（2）：49-52.

YU X P， JIANG Y H， ZHANG L P. Discussion on the evaluation index system of urban public bicycle system suitability[J]. Journal of Anhui Vocational College of Metallurgy and Technology， 2015， 25（2）：49-52.

[7]鄢勇飛，朱順應，王紅，等.基于物元分析法的火車站交通影響評價模型[J].城市交通，2008，6（6）：71-75.

YAN Y F， ZHU S Y， WANG H， et al. A matter-element based traffic impact evaluation model for rail stations[J]. Urban Transport of China， 2008， 6（6）：71-75.

[8]馬健霄，孫偉，韓寶睿.城市道路交通安全模糊評價指標體系建立及應用[J].森林工程，2008，24（1）：65-67.

MA J X， SUN W， HAN B R. Construction and application of fuzzy evaluation index system in traffic safety of urban road[J]. Forest Engineering， 2008，24（1）：65-67.

[9]劉傳旺，吳建平，任勝偉，等.基于層次分析法與物元分析法的水安全評價[J].水資源保護，2015，31（3）：27-32.

LIU C W， WU J P， REN S W， et al. Water safety assessment based on analytic hierarchy process and matter element analysis method[J]. Water Resources Protection， 2015， 31（3）：27-32.

[10]WANG Y， DING H， YANG F. Study for evaluation method based on neural networks[J]. Applied Mechanics and Materials， 2013， 411-414：1948-1951.

[11]倪九派，李萍，魏朝富，等.基于AHP和熵權法賦權的區域土地開發整理潛力評價[J].農業工程學報，2009，25（5）：202-209.

NI J P， LI P， WEI C F， et al. Potentialities evaluation of regional land consolidation based on AHP and entropy weight method[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2009， 25（5）：202-209.

[12]王富喜，毛愛華，李赫龍，等.基于熵值法的山東省城鎮化質量測度及空間差異分析[J].地理科學，2013，33（11）：1323-1329.

WANG F X， MAO A H， LI H L， et al. Quality measurement and regional difference of urbanization in Shandong Province based on the entropy method[J]. Scientia Geographica Sinica， 2013， 33（11）：1323-1329.

[13]胡松，吳海俊，趙慧. 基于層次熵分析法的自行車交通系統評價及應用研究[A]. 中國城市規劃學會城市交通規劃學術委員會.2016年中國城市交通規劃年會論文集[C].中國城市規劃學會城市交通規劃學術委員會，2016.

HU S， WU H J， ZHAO H. Research on evaluation and application of bicycle traffic system based on hierarchical entropy analysis[C]. China Urban Planning Society Urban Transport Planning Academic Committee， Proceedings of China Urban Transport Planning Annual Meeting 2016， 2016.

[14]梅檸. 基于AHP-熵值法的低碳綠色公路運輸發展研究[D].大連：大連海事大學，2013.

MEI N. Research on the development of low carbon green road transportation based on AHP-entropy method[D]. Dalian： Dalian Maritime University， 2013.

[15]樊引琴，劉婷婷，李婳，等.物元分析法在黃河水質評價中的應用[J].水資源與水工程學報，2013，24（2）：166-169.

FAN Y Q， LIU T T， LI H， et al. Application of matter element analysis method to water quality evaluation in Yellow River[J]. Journal of Water Resources and Water Engineering， 2013， 24（2）：166-169.

[16]HUANG X F， HUANG X Q， FANG G H， et al. Matter element analysis in benefit evaluation of reservoir reinforcement[C]. Science and Engineering Research Center， Proceedings of 2016 International Conference on Computational Modeling， Simulation and Applied Mathematics （CMSAM2016）， 2016：6.

[17]QIN Z B， LIU Z H， PENG Y Y， et al. A highway safety level evaluation model based on matter element analysis[J]. Advanced Materials Research， 2011， 219-220：412-415.