社区居民适宜步行距离阈值研究

王　宁，杜豫川（同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室，上海 201804）

社区居民适宜步行距离阈值研究

王宁，杜豫川
（同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室，上海 201804）

为研究社区居民适宜步行距离阈值，在上海市进行小区内RP(Revealed Preference)调查，通过询问居民前往某处目的地的出行方式，实际测量居民住处到目的地的距离，得出步行距离；然后在虹桥火车站进行可接受步行时间的调查。综合步行距离和步行时间的数据，结合偏态分布与距离衰变方程的分析方法，得出适宜步行距离与步行使用率的关系式，并通过计算得到了距离阈值。结果表明，由可接受步行时间调查计算得到的极限步行距离阈值为1 500m，适用于城市规划的整体设计阶段；由步行距离调查数据计算得到的极限步行距离阈值为950m，可用于具体功能区的选址及交通衔接方式的选取；选取步行累计使用率为10%时对应的步行距离787m为适宜步行的距离阈值。

城市交通；步行距离阈值；RP调查；偏态分布；距离衰变函数

1　问题分析

步行不仅被认为是一种出行方式，还被当作城市宜居性的反映[1]。随着我国机动化进程的迅猛推进，人们对于步行设施的关注还存在很大的局限性[2]。由于步行距离设计值不合理，步行设施不能够很好地吸引客流，因此需要对居民步行出行的适宜距离进行评估，在规划设计中使步行设施能够满足居民的使用要求以吸引客流，引导提升步行这一出行方式的比例，这就是本文的出发点。

步行与建筑和社会环境的特点有密不可分的关系，受到包括目的地距离、安全性等社会属性以及其他步行者行为在内等因素的影响[3]。在过去20年美国的研究中，400m（0.25mile或者5min步行时间）之内，大多数美国人会选择步行而不是开车[4]，并且该距离被很多研究引用为可接受步行距离[5]。美国人的平均步行距离和时间在2011年为0.62mile和16min[6]，而在2009年为0.61mile和12min[7]。适宜的步行距离也有利于换乘系统吸引客流[8]。在Poskey J.2003年关于快速交通的TRB会议论文中，400m被认为是公共汽车站设置的合理范围[9]。从土地利用的角度，新建居住单元与其他功能单元相结合的最佳步行距离是450min（出行者步行10min距离）[10]。

国内对于慢行交通中步行距离的研究涉及较少，彭群洁[11]提出步行优势出行距离为0.8~1.5km之间，夏天[12]在其硕士论文中指出在通勤、上学等其他出行中，步行交通承担着1~2km以内的出行。但是研究没有给出具体的步行距离的调查计算方法。同时在一些研究中，步行时间也被用于代替步行距离[13]，但是由于步行速度的差异性，会出现很大的估计误差。因此，步行距离阈值的计算需要同时考虑步行出行距离和时间。

在获取适宜步行距离的方法上，由于感知距离和客观实际距离的差异，很难对步行距离的分布进行有效的估计。考虑以上情况，对SP调查和RP调查两种方法进行比选，SP方法在交通行为的调查中被广泛应用，并且能够用于在假设情景下的行为反应的调查，但SP调查存在被调查者在设定情景下，回答结果并不是其在实际情况下的选择的问题，较容易受主观因素的干扰[14]。在步行距离的调查过程中，主要询问的是居民现实生活中的步行距离，应当尽可能地减少主观因素的影响，以更好地得到居民实际的出行行为特征，因此，本文采用RP调查方法进行研究。

在描述受距离变化影响的要素时，常采用距离衰变方程[15]。本文在对调查结果的处理过程中，就采用距离衰减函数进行分析，提出适宜步行距离与极限步行距离两个概念，得出具体的步行距离范围及其适用范围。

2　调查简述

现实中很难对居民实际的步行出行距离进行很好的评测，因此本文进行了上海市小区内RP实际调查，寻求更为准确的居民步行出行适宜距离。首先进行小区内及周边环境调查，绘制社区详细平面图，并选择小区周边生活以及出行设施作为出行目的地；之后将被调查者已有出行行为作为研究内容，问卷相应问题的具体设计形式为：“您去小区门口的华联超市购物，通常采用什么交通方式？”，其中“华联超市”代表不同的出行目的地；同时问卷中询问被调查者在小区中的具体居住地址，由调查者在地图上测量被调查者居住地址与不同出行目的地之间的路径距离，得出相应的出行距离；最后结合被调查者所选择的出行方式进行结果分析。

在问卷的设计过程中，只考虑在理想状况下的居民步行选择情况，不考虑例如天气、负重、步行道路情况等客观因素，同时不单独对个人收入、年龄等个人经济社会属性进行分析，得出适用于较为广泛社会经济属性居民的步行距离阈值。

同时，设计额外问卷加入“可接受最长步行时间”作为极限步行距离的参考调查数据。

2.1调查地区选取

考虑因素：在调查中固定出行端点的一端，即目的地，那么就需要另一端（该调查中为出行者在小区内的居住地址）能够有更多的距离选择，这就要求小区具有一个较大的面积来获取更多的距离值，同时小区内的入住居民基数大，且具体住址能够较为均匀地分布在小区中。

经过以上的综合考虑和实地的考察观测，研究对象选取为：（1）宝山区的锦秋花园，目的地选择小区门口附近的联华新新超市、锦秋站公交车站、地铁7号线上海大学站三个地点；（2）徐汇区云都新苑住宅群，目的地选择龙漕路四东路公交站、餐饮饭店、便利水果店3个地点。供选择的交通方式有步行、自行车、电动车和私家车4种，其中私家车只是考虑搭车的情况。各目的地距离小区出口均有200m左右的距离。

为了便于测量距离，将小区划分为不同距离区块，能够方便地划分调查任务以及距离的大致范围。距小区大门起划分距离段（以100m为一个距离段），对于锦秋小区，每段发放25份调查问卷；对于云都新苑，每段发放15份问卷。

关于“可接受最长步行时间”的调查，由于上海市的各种交通方式比较全面，因此本调查选取居住在上海的居民作为调查对象。考虑到调查地点能够询问到的居民最好需要能够覆盖上海市各个区，因此需要选择人流集散地。经过综合考虑选择将上海虹桥火车站作为主要的调查地点，在后期数据筛选过程中再剔除非上海居住人口就能得到较为全面的调查结果。

2.2调查结果筛选、整理

在整个调查过程中，锦秋花园发放问卷230份，回收226份，有效问卷195份；云都新苑发放问卷150份，回收150份，有效问卷130份，具体的调查结果人数统计见表1。

表1　调查结果人数统计（单位：人）

其中，获取步行出行距离数据588份。

“可接受最长步行时间”调查回收的208份问卷，经过筛选，最终的有效问卷数为155份，有效率为74.5%。

3　步行距离阈值评测

提出两种步行距离的标准：极限步行距离与适宜步行距离。极限步行距离是指居民在该距离范围内可以步行出行，而适宜步行距离是指居民在该范围内更愿意选择步行出行。

3.1极限步行距离

3.1.1基于步行时间数据

在对比分析之前，需要对调查数据再进行处理，包括对极限步行时间这一近似正态分布的单样本进行t检验，来确定其置信区间的范围。

具体的计算过程如下：

155个调查样本（n=155）的平均步行时间μ=27.24min，标准差s=20.88min，均值标准误差=1.677，自由度n-1=154，同时查表得双侧t0.05(155)=1.975。

根据t检验统计量计算公式：

式中：t为样本平均值与总体平均值的离差统计量；x为总体平均值。

计算得出：

由于是双侧t检验，所以95%的置信区间为（27.24-3.31，27.24+3.31），由此计算出总体均值的95%置信区间为（23.93，30.55）（单位：min），即总体样本的极限步行时间有95%的可能性落在（23.93，30.55）（单位：min）的区间内。

按照普通人的步行速度以4~5km/h计算，取步行时间95%置信区间的下限23.93min，则通过步行时间得出的居民极限步行距离约为1 500m。

3.1.2基于步行距离数据

绘制588份步行出行距离分布频数条形图，以得出步行距离的递减规律，频数条形图如图1所示。

可以看出整体分布情况呈偏态分布，对于偏态分布，本文主要采用百分位数法进行分析，计算公式为：

式中：Px为百分位数的一种位置指标；L为第x百分位数所在组的下限；f为第x百分位数所在组频数；i为第x百分位数所在组组距；c1为小于L组段的累计频数；n为总频数。

本文距离只以最大为临界值，所以只需计算单侧距离范围，即计算P95，将有关数据代入式（2），得：

图1　步行距离分布频率直方图

即，有95%的步行出行距离集中在950m之内，也就是极限步行距离为950m。

3.1.3对比分析

从步行时间调查中得到的结论是极限步行距离为1 500m，而步行距离调查中得出的步行距离为950m，之间的差距很大，其具体原因为：1 500m是根据出行时间计算分析得到的意愿值，而对出行时间的感知受到主观因素的影响很大，比如在身体较为疲惫的情况下会感觉时间比较长，在挤公交车或者换乘交通的时候同样会有时间上的错觉。因此在调查中出行者感知的意愿极限步行时间为27min，但是实际上当其步行不到27min时就会产生已经度过了27min的感觉，也就是说调查得到的结果是偏大的，但是具体的误差值，就要涉及到心理学的分析方法。

综上所述，根据步行时间调查得出的1 500m极限步行距离主要可以用于城市规划的整体设计阶段，综合考虑各功能区的内部布局；而根据步行距离调查得出的950m极限步行距离，可以用于具体功能区的选址以及交通衔接方式的选取，最大限度地发挥步行的低碳节能优势。

3.2适宜步行距离

前文中主要调查分析得到了居民出行的极限步行距离，但是在实际中，居民在还没有达到极限的步行距离时已经会考虑用其他方式替代步行，即适宜步行距离要小于极限步行距离，这一节将从步行的累计使用频率与距离之间的关系来说明适宜步行距离。

综合考虑588份步行距离数据，根据不同距离段内的频数，计算累计频率，也就是步行累计使用率，计算结果见表2。

表2　步行累计使用率分布表

绘制累计使用率U与距离的衰变函数曲线，如图2所示。

图2　累计使用率与距离衰变函数曲线图

得出距离衰变函数为：

根据距离衰变函数可得：

式（4）和式（5）中：U为步行的累计使用率（%）；L为步行距离（m）。

步行距离与其相对应的步行累计使用率呈以常数e为底的对数关系，函数曲线不存在拐点，在实际的应用中，可以选取不同的步行使用率得出相应的适宜步行距离以满足不同的需求。本文选取步行累计使用率为10%时对应的步行距离为适宜步行距离，此时选择步行的人数只有10%，步行距离为787m。

结果说明：在787m的步行距离以内，居民选择步行出行的可能性超过10%，而在787m之后，选择步行的比例很低。787m的适宜步行距离对于大力推广低碳慢行交通有很好的参考价值，能够解释在何种距离范围下慢行交通系统会吸引足够的适用人群来提高系统的使用率。

4　结论

在进行步行距离调查时，不是直接询问居民出行的步行距离或者步行时间，而是通过询问居民前往某处目的地的实际出行方式选择，实际测量居民住处到目的地的距离，尽可能地避免主观因素对调查结果的影响。

本文提出了两种步行距离的标准：极限步行距离与适宜步行距离。极限步行距离是指居民在该距离范围内可以步行出行，而适宜步行距离是指居民在该范围内更愿意选择步行出行。

步行时间调查得出的1 500m极限步行距离主要可以用于城市规划的整体设计阶段，综合考虑各功能区的内部布局；而步行距离调查得出的950m极限步行距离，可以用于具体功能区的选址以及交通衔接方式的选取，最大限度地发挥步行的低碳节能优势。

由步行距离调查得出10%使用率下的787m的适宜步行距离，对于大力推广慢行交通有很好的参考价值，能够解释在何种距离范围下慢行交通系统会吸引足够的适用人群来提高系统的使用率。

同时本文还存在以下不足：

（1）调查的前提条件是不考虑例如天气、负重、步行道路情况等客观因素以及个人收入、年龄等个人经济社会属性，因此得到的结果是在理想状况下的步行选择行为，如果考虑以上因素，两种步行距离阈值会产生一定的差异。

（2）在进行步行距离的调查时，没有考虑往返距离对结果的影响，这会使步行距离的阈值估计值偏大。这两项内容也是之后进一步研究的重点。

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Resident Walking Distance Threshold of Community

WANG Ning,DU Yu-chuan
(Key Laboratory of Road and Traffic Engineering,Ministry of Education,Tongji University, Shanghai 201804,China)

The RP survey was conducted in districts of Shanghai to get the data of walking distance threshold,by asking residents′trip mode to particular destination and measuring of the actual walking distance between the destination and residents′shelter.Another questionnaire was carried out at Hongq⁃iao Transportation Hub to get the acceptable walking time.According to the data of walking distance and acceptable walking time,combining skewed distribution methods and distance decay equation,relation⁃ship between reasonable walking distance and usage of walking was calculated and two walking distance thresholds were obtained.The results show that calculated according to the survey of acceptable walking time,the limited walking distance is 1 500 meters,which could be used in overall design phase of urban planning;calculated according to the survey of walking distance,the limited walking distance is 950 me⁃ters,which could be used in selecting the location of specific functional area and traffic connection mode;the 787m walking distance which corresponds to 10%walking cumulative utilization rate is cho⁃sen as reasonable walking distance threshold.

urban traffic;walking distance threshold;RP survey;skewed distribution;distance de⁃cay equation

U491.1

A

2095-9931（2015）02-0020-05

10.16503/j.cnki.2095-9931.2015.02.004

2015-01-21

国家高技术研究发展计划（863计划）（2012AA112402）

王宁（1990—），男，硕士研究生，研究方向为交通运输规划与管理。E-mail:wnpp12@163.com