張智勇， 邵越， 黃鑫燦， 黃天星

(北京工業(yè)大學城市交通學院交通工程北京市重點實驗室， 北京 100124)

城市交通的快速機動化帶來了大量交通問題，其中交通環(huán)境污染問題尤為突出。2020年9月22日，中國在第七十五屆聯(lián)合國大會上提出：“中國將提高國家自主貢獻力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現(xiàn)碳中和?！睘榱藢崿F(xiàn)這一目標，各個城市持續(xù)推進綠色交通出行方式，公租自行車、共享單車等出行方式成為有益的實踐，自行車交通出行量也呈逐年上升趨勢。然而機動車交通與自行車交通爭奪有限的道路資源，惡化了自行車騎行環(huán)境，影響了自行車交通出行的進一步發(fā)展。目前，相關(guān)部門在制定自行車道改善工程計劃工作時，多以現(xiàn)有道路設(shè)施來改善自行車交通的出行環(huán)境，根據(jù)經(jīng)驗確定道路改造的優(yōu)先次序，缺少定量評價指標和方法。為了提高決策的科學性，需要建立一套基于城市道路現(xiàn)狀特征的自行車騎行環(huán)境評價指標與方法。

在自行車交通評價領(lǐng)域，中外學者做了大量研究，主要從安全性、道路基礎(chǔ)設(shè)施及騎行感受度出發(fā)，對自行車的出行安全和舒適進行探析，選取合適的指標和方法用以構(gòu)建評價體系來評估自行車的道路環(huán)境。

從安全性角度，Luan等[1]采用數(shù)據(jù)驅(qū)動建立基于負二項分布的決策樹模型，進而深入解析自行車逆行與建筑環(huán)境之間的關(guān)聯(lián)，探討出逆行行為嚴重影響了自行車的騎行安全；Ding等[2]利用最短路徑法和加權(quán)最短路徑法建立了自行車路徑模型，并對自行車安全性進行分析，通過建立自行車碰撞模型，得出環(huán)境、交通和騎行者等因素也影響著自行車安全性。從基礎(chǔ)設(shè)施角度，騎行者表現(xiàn)出對獨立騎行空間的需求[3- 4]。Caviedes等[5]通過對實測的騎行者生理反應(yīng)歸一化處理來探究機動車數(shù)量、行駛速度、騎行距離(路線)和自行車道基礎(chǔ)設(shè)施類型等因素對人們騎行壓力的影響；在友好型慢行交通理念的指導(dǎo)下，陳陽等[6]以可達性、安全性、便捷性和舒適性的原則選取指標，分析現(xiàn)狀道路基礎(chǔ)設(shè)施，采用層次分析法計算指標權(quán)重進而構(gòu)建自行車交通評價體系。從騎行感受角度，劉頌等[7]通過以黃浦濱江綠道為例，構(gòu)建騎行感知評價指標體系，對環(huán)境感知的重要性和滿意度進行排序，提出了綠道騎行環(huán)境優(yōu)化建議；朱彤等[8]利用問卷調(diào)查和視頻調(diào)查的方式對選取的指標進行調(diào)查，構(gòu)建了城市道路自行車出行者滿意程度模型，得到通暢性與環(huán)境舒適性對出行者滿意度影響最大。王維鳳等[9]以自行車出行品質(zhì)為研究對象，通過回歸統(tǒng)計方法構(gòu)建了基于出行感受的自行車出行品質(zhì)評價模型，并提出了出行品質(zhì)分級標準。

目前，中外學者在自行車交通系統(tǒng)評價指標與方法、自行車出行路徑?jīng)Q策以及騎行感受評估模型方面取得了顯著成就。但對城市道路自行車騎行環(huán)境體系研究較為匱乏，缺少科學依據(jù)對道路進行優(yōu)先級改善；并且以往評價指標大都從安全、舒適、通暢和出行者滿意度等方面進行分類，少有研究把道路和交通作為劃分指標依據(jù)。為此，在現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上，將道路、交通因素相結(jié)合，全面考慮騎行時所遇狀況，運用層次聚類優(yōu)化初選指標；為避免單一性，依據(jù)組合賦權(quán)和模糊綜合評價法來構(gòu)建城市道路自行車騎行環(huán)境定量評價模型；并以北京市朝陽區(qū)具體道路為例，建立基于實際情況的自行車騎行環(huán)境模型，為科學評判自行車騎行環(huán)境提供新思路。

1 自行車騎行環(huán)境評價指標分析

自行車的騎行環(huán)境是支撐居民出行的重要保障，騎行環(huán)境的質(zhì)量直接決定了人們騎行過程中的滿意程度。因此，要全面分析自行車騎行環(huán)境影響因素，篩選出具有代表性的因素作為評價指標。在借鑒相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上[8-11]，將從道路狀況和交通運營狀況兩個方面來探究分析。

1.1 道路狀況

道路狀況主要涵蓋非機動車道設(shè)置類型、道路路面坡度、路面破損程度、交通標志標線的完整度、道路兩側(cè)的綠蔭覆蓋率和道路夜間照明設(shè)施等內(nèi)容。①城市道路未設(shè)置非機動車道，自行車交通量過大會導(dǎo)致整條道路的通行能力減弱。非機動車道的類型也影響著自行車的騎行安全，設(shè)置物理隔離和實線劃分能夠減小其他車輛對自行車騎行的干擾[9]；②道路的坡度過大、非機動車道多處破損導(dǎo)致路面凹凸不平以及道路上自行車交通標志標線完整度不高，都會使居民不愿選擇自行車作為日常出行的交通工具[7]；③當晴天曝曬或刮風下雨時，道路兩側(cè)沒有樹木或者建筑物進行遮擋，人們會選擇其他出行方式[12]。分析可知，道路狀況直接決定了自行車出行的舒適度。

1.2 交通運營狀況

交通運營條件也是影響道路自行車出行舒適度的重要因素。在城市道路中機動車與非機動車相互爭奪有限的道路資源，致使自行車出行受到了干擾。其干擾主要存在于機動車違法占用非機動車道、出租汽車和私家車臨時靠邊停車、機動車在自行車道長時間違章停車以及共享單車和電動三輪車亂停亂放等方面[8]。此外，在住宅密集的自行車道上還存在著非機動車逆行現(xiàn)象，這無疑是增添了更多的道路沖突，打破了正常的交通秩序。

1.3 確定評價指標

從道路狀況和交通運營狀況對城市道路自行車騎行現(xiàn)狀進行剖析，全面考慮自行車騎行環(huán)境的影響因素，運用層次聚類分析優(yōu)化初選指標，能夠反映出自行車騎行環(huán)境的具體實況[13]。具體操作流程為：①建立初始數(shù)據(jù)矩陣。通過邀請5位該領(lǐng)域的決策專家對初選指標進行1～10打分，刪掉平均值低于5分的指標，將保留的指標分值作為數(shù)據(jù)分析矩陣；②親疏程度測算。在SPSS軟件中輸入指標變量以及專家評分分值，從而得到近似矩陣以及聚類圖。根據(jù)輸出的結(jié)果建立自行車騎行環(huán)境評價體系如表1所示。

表1 城市道路自行車騎行環(huán)境評價指標體系

2 自行車騎行環(huán)境評價模型構(gòu)建

針對自行車騎行環(huán)境評價這一問題，還沒有統(tǒng)一的評價標準作為其評價依據(jù)，大量定性指標沒有具體范圍，比如自行車道設(shè)置類型、標志標線完整度以及照明設(shè)施完善程度等屬性不明確，需要借助于區(qū)間打分來完成。因此，為了更加客觀地得到各項指標對自行車騎行環(huán)境的影響程度，我們利用組合賦權(quán)來計算指標權(quán)重。還引入了模糊綜合評價模型，利用隸屬函數(shù)來反映騎行環(huán)境對評價指標分級標準的符合度進而提高系統(tǒng)評價的客觀性[11]。

2.1 指標權(quán)重的確定

采用主觀和客觀賦權(quán)法結(jié)合得到綜合權(quán)重[14-15]，既可以參考經(jīng)驗來賦權(quán)，也可以避免主觀因素的過多干擾。采用層次分析法(analytic hierarchy process，AHP)[16]進行主觀賦權(quán)，通過專家決策構(gòu)造重要度矩陣，進行層次排序和一致性檢驗，得到指標的主觀權(quán)重為

選取熵值法[17]進行客觀賦權(quán)，即利用客觀數(shù)據(jù)來獲取指標權(quán)重。為了消除指標數(shù)據(jù)之間的差異性(單位、量綱不統(tǒng)一)，需要對實測數(shù)據(jù)進行歸一化處理，進而計算客觀權(quán)重τi。

(1)

(2)

(3)

令α和β分別為AHP法和熵值法的權(quán)重系數(shù)，則組合賦權(quán)系數(shù)ρi可表示為

ρi=ασi+βτi

(4)

式(4)中：α>0；β>0；α2+β2=1。

指標權(quán)重確定的關(guān)鍵在于如何確定α和β的值，即求解綜合評價值得分最高時α和β的值。滿足約束模型條件為

(5)

結(jié)合Lagrange條件極值原理，將層次分析法和熵值法所得權(quán)重代入式(6)、式(7)求出經(jīng)過歸一處理的α′和β′的值，得到最終的綜合權(quán)重ρ′i為

(6)

(7)

(8)

2.2 模糊綜合評判模型的構(gòu)建

模糊綜合評判法是一種基于模糊數(shù)學原理，利用隸屬函數(shù)，將模糊概念定量化分析評價的方法?，F(xiàn)已廣泛應(yīng)用于模糊數(shù)學領(lǐng)域[18]，基本步驟如下。

步驟1確定評價體系的指標集、評價集。將評價對象影響因素構(gòu)成的集合稱為指標集C={C1,C2,…,Cm}，將評價對象的評價結(jié)果構(gòu)成的集合稱為評價集V={V1,V2,…,Vp}。因為評價指標用于模糊語言表述，需要引入[0,1]隸屬函數(shù)來對模糊指標量化[19]。采用由參數(shù)a、b、c、d確定的線性關(guān)系函數(shù)形式，可表示為

(9)

(10)

(11)

式中：x為樣本數(shù)據(jù)指標量化值;a、b、c、d分別對應(yīng)Ⅰ級、Ⅱ級、Ⅲ級和Ⅳ級路況的評價標準區(qū)間中值，不同指標參數(shù)取值不同。

步驟2構(gòu)造模糊判斷矩陣并進行模糊合成。先對各指標進行評價，確定其對評價集的隸屬程度，再得到其模糊子集rij=(ri1,ri2,…,rip)，由此可建立單指標的模糊判斷矩陣R，可表示為

(12)

利用合適的算子°將各指標的模糊權(quán)向量A=(a1,a2,…,am)與單指標的模糊判斷矩陣進行合成，從而得到騎行環(huán)境的模糊綜合評價結(jié)果向量B,可表示為

B=A°R

=(b1,b2,…,bp)

(13)

步驟3綜合評價并對評價結(jié)果分析。由于模糊綜合評價得到的結(jié)果只是一個模糊向量，需要進一步處理其結(jié)果以得到綜合評價分值，利用式(14)將其轉(zhuǎn)化為分值，即

(14)

式(14)中：S為綜合評價分值；qi為區(qū)間中值，i=1，2，…，p。

進而得到更為直觀的評價結(jié)果。

3 實例驗證

以北京市朝陽區(qū)6條不同等級、不同功能的城市道路(南磨房路、西大望路、松榆北路、武圣路、東三環(huán)輔路、北工大路)為例，根據(jù)道路現(xiàn)狀情況，對每條道路的各影響因子進行打分，評分情況如圖1所示。通過設(shè)計相關(guān)道路實驗來采集指標量化數(shù)據(jù)，采用組合賦權(quán)法求得指標權(quán)重，并構(gòu)建出模糊綜合評判模型對道路自行車騎行環(huán)境進行綜合評價。

圖1 實驗道路各評價指標得分情況

3.1 確定指標權(quán)重

根據(jù)對城市道路的騎行特點分析，構(gòu)建了包含13個影響因素的評價指標體系。通過邀請相關(guān)領(lǐng)域的5名專家進行1～9重要程度比較，構(gòu)造出相應(yīng)的判斷矩陣，并進行一致性檢驗，從而得到評價指標的主觀權(quán)重值σi=(0.037 0，0.031 2，0.057 1，0.045 9，0.064 9，0.110 6，0.023 3，0.044 5，0.045 6，0.081 4，0.109 5，0.171 2，0.179 7)；另外對6條路段進行實地調(diào)查，獲取高峰時段的道路基礎(chǔ)設(shè)施狀態(tài)與自行車道交通運營狀況，量化各條道路的評價指標(表2)，利用式(1)～式(3)計算出指標的客觀權(quán)重值τi=(0.050 9，0.054 3，0.076 4，0.077 1，0.055 6，0.056 5，0.049 0，0.105 6，0.081 0，0.091 8，0.112 6，0.082 3，0.107 0)；將得到的σi與τi代入式(6)和式(7)中，求得歸一化處理后的對應(yīng)重要度系數(shù)值：α′=0.487 7，β′=0.512 3。利用式(8)最終確定評價指標的綜合權(quán)重值如表3所示。

表2 實驗道路高峰時段指標量值

表3 自行車騎行環(huán)境評價指標綜合權(quán)重結(jié)果

圖2給出了道路自行車騎行環(huán)境的評價指標權(quán)重分布。可以看出，不同影響因素下的指標權(quán)重差異性較大。道路狀況指標權(quán)重大小分布較為均勻，而交通運營狀況指標權(quán)重分布參差不齊；騎行路面破損程度、交通標志標線完整度、綠蔭率和道路照明設(shè)施完善性是道路狀況下的重要因素；機動車占用非機動車道行駛、電動車和摩托車在非機動車道上行駛、行人在自行車道上行走以及非機動車逆行行為均為交通運營狀況下的重要影響因素。

圖2 實驗道路的指標權(quán)重分布

3.2 建立模糊綜合評判模型結(jié)果分析

由于自行車騎行環(huán)境評價中多項指標定義不明確、具有模糊性，為了消除這一缺點，利用隸屬函數(shù)對其進行定量化評價。通過參考前人在該領(lǐng)域的研究以及相關(guān)規(guī)范，確定各項評價指標的內(nèi)涵及自行車騎行環(huán)境的評價標準如表4所示。依據(jù)實測數(shù)據(jù)和所建立的評價標準來確定隸屬函數(shù)值，構(gòu)造出模糊判斷矩陣并對其模糊合成得到模糊評價結(jié)果，再將其結(jié)果轉(zhuǎn)化為分值從而確定道路等級。以道路1為例，具體步驟如下。

表4 自行車騎行環(huán)境評價指標說明及分級標準

步驟1將道路1的實測數(shù)據(jù)代入式(9)～式(11)中，構(gòu)建出不同二級指標的隸屬度矩陣為

(15)

(16)

步驟2將表3中二級指標權(quán)重ρ′1=(0.122 8，0.119 7，0.186 6，0.172 4，0.167 6，0.230 9)和ρ′2=(0.056 7，0.118 1，0.099 2，0.135 1，0.173 1，0.195 8，0.222 0)與隸屬度函數(shù)R11和R12分別代入式(13)得到一級指標的隸屬函數(shù)矩陣為

(17)

步驟3再把一級指標權(quán)重ρ′=(0.359 1，0.641 9)與R1進行模糊合成，即

B1=(0.359 1,0.641 9)×

(18)

計算結(jié)果(0.268 4，0.327 2，0.268 3，0.137 1)作為道路1用以模糊綜合評判法的結(jié)果，因為評價結(jié)果是一個向量，需要對該向量進一步處理，利用式(14)將其轉(zhuǎn)化為百分制得分。

=0.268 4×95+0.327 2×85+0.268 3×70+

0.137 1×30

=76.21

(19)

因此，道路1的綜合評價得分為77.21分。以此類推，利用該思路求解其余5條道路的綜合評分以及道路狀況和交通運營下的評價分數(shù)。并根據(jù)得分情況確定其道路等級(運營優(yōu)秀、運營良好、建議改造和必須改造)，6條道路的評價結(jié)果如表5所示。

表5 實驗道路總體得分情況

可以看出，這6條道路自行車騎行環(huán)境綜合評價得分處于在65～85分，其中只有一條道路評價結(jié)果為運行良好，其余均為建議改造，說明此區(qū)域內(nèi)針對自行車騎行環(huán)境問題還有很大改善空間。分別從道路狀況和交通運營狀況進行對比，發(fā)現(xiàn)道路條件良好的道路有南磨房路、西大望路和東三環(huán)輔路，交通運營條件良好的道路有松榆北路、東三環(huán)輔路以及北工大路。對于不同道路進行改善需要從兩方面進行綜合考慮，有針對性地實施改善措施。其中西大望路綜合得分最低，該道路的道路狀況得分遠遠高于交通運營狀況，說明西大望路在道路設(shè)施方面基本良好，但在交通運營方面存在很大不足，應(yīng)優(yōu)先對交通運營方面進行改善。具體優(yōu)化建議如下。

(1)按照評分結(jié)果，應(yīng)明確劃分人行道、自行車道以及非機動車道(圖3)，嚴禁機動車、行人在非機動車上行駛(走)。完善對機動車駕駛員、自行車騎行者、行人等相關(guān)法律法規(guī)，除了加強對機動車的違法處罰以外，還應(yīng)對自行車未安裝前后燈、酒后騎行、超速騎行等行為予以相應(yīng)程度的罰款。

圖3 道路功能

(2)在自行車道出入口設(shè)置障礙物，防止機動車通行。

(3)規(guī)劃道路兩側(cè)自行車停車場，使非機動車有序停放，避免亂停亂放導(dǎo)致浪費道路資源現(xiàn)象發(fā)生。

(4)控制電動車和摩托車的騎行速度，做好機動車停車路側(cè)停車規(guī)劃，減少非機動車道被占面積，并提高騎行者的安全意識。

(5)在資金充足的情況下，可以提升道路的照明設(shè)施條件、重劃交通標志標線(圖4)，使得道路自行車騎行環(huán)境更加理想。

圖4 自行車交通標識

4 結(jié)論

(1)以自行車騎行環(huán)境為研究對象，結(jié)合城市道路實際情況，從道路設(shè)施和交通運營兩方面深入剖析自行車騎行的影響因素，利用層次聚類篩選出13項指標構(gòu)建自行車騎行環(huán)境評價體系。采用組合賦權(quán)法和模糊綜合判法對道路進行評價，使結(jié)果更加科學、精確。

(2)以北京市的具體道路為例，對所提模型進行可行性驗證，通過不同道路的評分分析，證明所構(gòu)建的評價模型能夠?qū)Φ缆纷孕熊囼T行環(huán)境做出有效評價，這對以后的自行車道改善工程計劃工作提供了新思路。

(3)在自行車道路和交通事件對騎行環(huán)境進行研究評價，未考慮到騎行人群本身屬性的影響程度。為了彌補不足，今后將在以下方面展開研究：①從多因素影響出發(fā)，將騎行者的出行目的、出行偏好和個人屬性列入評價指標；②利用可視化敘述性偏好法(stated preference，SP)實驗生成模擬路線選擇情景，與實地路段調(diào)查相結(jié)合，從而獲得更為的全面的騎行環(huán)境評價分析。