城市道路共享单车可骑行性评价

李曾曾 金 柱

（1.长安大学 经济管理学院，陕西 西安 710064；2.西安建筑科技大学 冶金工程学院，陕西 西安 710055）

一、引言

共享单车在物联网技术的帮助下迅速发展，有效地促进了公共交通出行，降低了汽车出行比例，减少交通拥堵和交通污染[1]。然而，随着共享单车的快速发展，越来越多的城市道路问题也暴露了出来。尽管单车运营公司和城市治理部门在不断进行改进，但街道上的骑行环境仍然没有为共享单车出行提供足够的空间和吸引力。因此，迫切需要评估城市道路环境的可骑行性，识别影响骑行的关键因素，并在最需要的地方提供舒适的骑行环境，以满足城市居民的骑行需求。许多研究表明自行车旅行与建筑环境属性（如自行车基础设施、就业密度、土地使用组合和道路基础设施）之间存在正相关[2-4]。虽然，已有一些研究从建筑环境的角度探讨不同道路因素对自行车共享使用的影响[5]，但关于城市道路系统可骑行性评估的研究还比较少。

此外，大多数关于城市可骑行性评估的现有研究都是基于问卷调查或现场调查的数据[6]。虽然这些研究提供了有价值的见解，但这些数据具有局限性。一些研究也进行了基于海量出行数据的尝试，但这些研究很少考虑到骑行行为对骑行环境的反馈。因此，如何利用开放的大数据资源构建客观、全面的城市道路可骑行性评估体系，使其适用于任何城市还有待解决。基于这一情况，本文考虑骑行环境和骑行行为两个方面的因素建立了城市道路可骑性评价模型。这有助于城市管理者了解共享单车在使用过程中存在的问题，使其根据城市道路网的特点，对共享单车进行准确的规划和管理，为政府改善道路共享单车骑行环境提供参考。

二、研究城市的选择及数据来源

成都、西安、宁波分别代表我国西南地区、中西部典型城市、东部发达地区次要代表城市。西安目前已建成8条地铁线路；成都建成区面积1421.6平方公里，已建成12条地铁线路；宁波是中国东南沿海港口城市，建成区面积344.02平方公里，目前已建成4条地铁线路。

本研究利用了哈啰单车的共享单车系统交易数据，使用了2022年9月14日至2022年9月20日一周的早高峰时段的数据。根据订单的起点和终点信息，使用高德API获取轨迹点数据。三个城市共获得244163条记录数据，其中西安为124968条，成都为39867条，宁波为79328条。为了表征不同城市的路网属性，我们依靠OSM（Open Street Map）从2022年的基本路网矢量数据中提取出来。经过道路数据过滤后得到60211条道路，其中西安11974条道路，成都34494条道路，宁波13743条道路。

三、研究方法

在现有研究的基础上，本文构建了舒适性、安全性、连通性和交通管控阻力四个维度的骑行环境评价体系。舒适度指标包括自行车道的可用性（X1）和道路长度（X2）。本文采用转弯频率（X3）和骑行速度（X4）来反映道路骑行的安全性。用路网密度（X5）和交叉口密度（X6）表示连通性。红绿灯等待时长（X7）表示交通管制阻力的大小。

本文采用熵权法测算了每个路段的可骑行性指数。熵权法是结合熵值提供的信息值来确定权值的研究方法。选择这种方法是因为它克服了人为和任意影响权重的主观性，避免了多个变量之间的信息重叠[7]。

首先，构造包含m个路段和n个指标的数据矩阵其中Xij表示第i个路段的第j个指标值；其次，利用熵权法计算出每个指标的权重；最后，计算第i条道路的骑行性评价指标、骑行舒适性评价指标、骑行安全性评价指标、骑行路路连通性评价指标、骑行交控阻力评价指标。

四、研究结果

（一）可骑行性指数表现

权重大小表示各影响因素对于可骑行性影响的大小程度。例如，在表1中，对于每个城市，舒适度是最重要的影响因素，其次是连通性。影响最大的三个因素分别是自行车道的可用性、道路长度和交叉口密度。

表1 每个城市各维度指标的权重

根据各城市可骑性指数的四个维度可知各城市道路可骑性四个维度的指数得分最高为DI，均值为83.14，其次为SI（49.43）和COI（44.66），最低的是CI（2.63），各城市的骑行舒适度都有待改善。三个城市中，宁波的骑行SI（58.53）和COI（50.38）明显高于其他城市，表明宁波的城市道路建设对骑行更友好，有利于安全连续骑行，而西安和成都的骑行SI和COI需要改善。

（二）可骑行性指数的空间分布

从空间分布上看，如图1所示，可骑行性指数（RI）在三个城市之间有所不同，但总的来说，RI较高的道路主要分布在城市的中心部分。不同的道路网络模式具有不同的可骑行性分布特征；西安拥有典型的纵横路网，分布较为均衡，而成都的路网则从中心部分向城外部分递减；宁波道路RI分数的总体趋势也是中高外低。可骑行性指数的不均匀空间分布可能是自行车基础设施投资和分布不均匀的表现。实证研究表明，自行车基础设施与自行车共享使用频率的增加有关[2，8]。这三个城市外围的单车可骑行性相较于市中心较低，表明加强城市外围的单车基础设施建设，是让整个城市的单车可骑行性同步提升的关键点。

图1 城市可骑行性分布（从左到右依次为西安，成都，宁波）

从四个维度在每个城市的分布可知，在舒适性方面，舒适性较高的道路在西安、宁波分布较广，骑行CI较低的道路在成都分布较多。在安全性方面，西安市SI较高的道路广泛分布在城市南部，这是由于西安这部分地区发展较快，路网发达，自行车交通设施较为齐全。在成都，中高SI等级的道路较多，高SI等级的道路多位于路网稀疏的地区。宁波公路SI分布，分布特征与成都相似。在连通性方面，三个城市差异很大，其中西安的道路分布较为均衡，成都的道路连通性由中心向外递减，城市中心的道路连通性最高。宁波的路网有分块分布的趋势，这可能与城市不同城区的路网发展程度不同有关，但总体趋势也是中高外低。这表明不同的城市道路网络特征和城市自行车政策对自行车骑行具有的影响作用。在交通延误方面，三个城市的延迟时间较低，总体趋势是中心区域交通管控延迟高于周围。这一结果表明，在规划和构建自行车路线时，尽量避开交通信号灯过多的道路以减少交通延误时间。

五、结论及建议

本研究通过比较三个不同城市，探讨了不同城市之间道路可骑性的差异。结果发现：首先，对骑行性影响最大的维度是舒适性，影响因素是自行车道的可用性；其次，各个城市的可骑行性得分分别为西安3.16，成都7.31和宁波15.10。路网分布均衡的道路可骑行性较高；最后，这项研究发现，城市周边地区的自行车骑行能力低于市区，因此城市需要改善市区以外地区的自行车基础设施，同时保持市区的自行车骑行能力。

道路环境复杂，影响骑行的道路环境因素众多。由于数据采集和技术的限制，本研究仅考虑了道路环境中的七个指标，未来应通过从更完整的角度考虑更多的影响因素来进一步研究道路可骑性评价。城市共享单车经营模式符合我国低碳经济发展要求，是以人为本理念在城市交通出行方面的具体体现。通过建立并完善相关法律制度、加强城市公共基础设施建设力度、科学地对城市公共自行车进行分布，可进一步发展公共自行车系统。