路网密度对城市公共汽车交通发展的影响
2016-12-14路晓东
蔡 军,路晓东
(大连理工大学建筑与艺术学院,辽宁大连116024)
路网密度对城市公共汽车交通发展的影响
蔡 军,路晓东
(大连理工大学建筑与艺术学院,辽宁大连116024)
结合统计数据的量化分析对判断路网密度及作用具有重要意义。从路网模式、车流特性及信号控制、交通拥堵三个层面阐述路网密度提升对促进公共汽车交通发展的作用机理。基于2007—2010年《中国统计年鉴》相关数据,量化分析路网密度与公交客运密度的关系以及路网密度对交通结构的影响,从宏观层面验证路网加密对公共汽车交通发展的促进作用。最后,结合旧金山、香港、首尔等城市路网案例,进一步指出借助路网加密促进公共汽车交通发展,不仅需要城市干路体系的支持,更需要城市支路体系的支持。
路网密度;路网模式;公共汽车;交通结构;支路
1 研究现状
20世纪上半叶,以步行服务为主导的传统高密度、方格网道路在机动化交通发展后遭到质疑。美英等国家提出路网分级和邻里单元理念[1],推崇逐级衔接原则和枝状路网结构[2]。这导致美国城市典型路网模式的改变,主要表现为路网间距加大、断头路增多和支路网密度降低(见表1)。既往研究认为高密度、方格网型路网可使居民更为自由地选择出行方式和路线,为步行、自行车等交通方式提供便利的发展空间,与城市公共交通发展相适应[5-6]。新城市主义主张采用高密度路网(见图1)满足机动车、公共汽车、自行车和步行的交通需求[7-8]。文献[9]对旧金山湾区1.44万个居民的出行调查数据进行分析,发现交叉口密度增加(交叉口密度与路网密度成正比)会促进选择步行和公共汽车出行概率的增加。文献[10]发现交叉口密度最高的地区比密度最低的地区每车的车公里数少26%。
在国内研究方面,文献[11-14]认为路网密度不足会导致居民出行不便,降低步行、自行车、公共汽车的竞争力,使人们更加依赖私人小汽车。文献[15]通过Trans CAD软件计算,认为较低的路网密度和较严格的道路交通管制均会降低城市路网的可达性,导致机动车出行分担率提高以及步行和自行车出行分担率降低。与上述观点相反,文献[16]认为在中国高密度城市形态下,由于城区扩张和收入水平提高,形成了以小汽车为主导的混合通勤结构,而小尺度街区、密集路网等土地利用变量则是助长小汽车通勤的诱因,并进一步指出公共汽车线网密度在步行与小汽车、电动自行车与小汽车的比较中均表现为有助于提高小汽车通勤的选择概率。
图1 断头路大街坊与方格网小街坊Fig.1 The large-scale block with cul-de-sac vs.the small-scale block with grids
2 路网密度与公共汽车交通发展的内在机理
2.1 路网模式
公共汽车线路布设需要满足一定的横断面宽度(车道数)和道路线形条件,并保障一定的交通秩序和速度。公共汽车行驶速度比社会车辆低,且进出站需要利用边侧车道,因此边侧车道对公共汽车运行具有重要影响。设可布设公共汽车线路的路网密度为D公交,公共汽车可应用的边侧车道密度为D公交车道;对于双向路网, D公交车道=2D公交。公共汽车选线时,曲折的线路不利于保障车速,并造成迂回;丁字路、断头路不适于公共汽车运行。因此,方格网或类格网型道路适于公共汽车运行,特别是其中高密度、连续性、体系性较好的路网。对于可供公共汽车运行的道路体系,道路横断面车道数量越多,便于公共汽车利用的边侧车道在总车道资源中所占的比例越低。对于高密度路网,可通过单向交通等组织方式保障其良好运行,该类案例亦较多见。不可否认,某些过密的路网会由于路幅偏窄、交叉口偏密而降低公共汽车运行效率,但鉴于路网规划的相关技术要求和高密度路网的应对策略,出现路网密度过高而造成公共汽车运行效率下降的可能性极小。因此,通常较密的路网更有利于公共汽车适用车道密度的提高,也更有利于公共汽车发展。
表1 美国城市路网演变Tab.1 Evolution of US urban road network
2.2 车流特性及信号控制
设同一道路上公共汽车-社会车辆速度差与道路平均车速之比为λ速度差比。对于连续行驶、无信号控制的道路(如快速路),λ速度差比与公共汽车的停站时间正相关。对于有信号控制的道路,城市干路可按社会车辆的运行需求设置信号配时以实现绿波交通。然而由于停站需求,公共汽车很难跟上绿波,因此实施绿波控制的城市干路对社会车辆车速的促进作用大于对公共汽车的促进作用。而支路借助干路交通控制的剩余可穿越空挡进行交通组织,很难实现绿波交通控制。公共汽车在支路上运行时,支路小于干路因此,高等级道路在微观层面更利于社会车辆运行效率的相对提高,会影响居民出行方式选择向个体机动化交通转移。此外,与支路相比,干路上运行的公共汽车具有相对于自行车更高的速度,这有利于提高相对于非机动车的竞争力。但也应注意,干支路网密度增大有助于公共汽车线网加密,乘客到站、离站距离较小,也有利于公共汽车竞争力的增强。
2.3 交通拥堵
当交通压力较大时,往往采用延长信号周期的办法。对于相邻0.5~0.6km的干路交叉口,适宜的相位差为40~60 s,对应的绿波带速为30~54km·h-1,信号周期为80~120 s。由于交通压力大,假设将信号周期延长至160s时,对应的绿波带速降为22.5~27km·h-1。然而车辆从上游交叉口行驶至下游交叉口排队的过程中,速度大于绿波带速,假定平均速度为36km·h-1,则所需时间为50 s,相对于相位差可余30 s。该时间可用于停站与乘客上下车,这种情况下公共汽车运行有可能与绿波协同。在未出现拥堵、一个信号周期内可以通过交叉口时,公共汽车相对于社会车辆的竞争力有所提高。如果两个信号周期才能通过,公共汽车的停站上下客时间也与信号等候时间重合,虽然未能实现按照绿波带速通行,但公共汽车与社会车辆的速度差异变小。
此外,在拥堵情况下,干路的实际车速与不考虑绿波控制的支路车速更为接近,路网等级差异带来的交通效用差别减小。但由于公共汽车运力受到影响,会产生车内拥挤,而社会车辆为专用车辆,不存在车内拥挤。因此,拥堵导致的速度差异减小所带来的公共汽车竞争力相对提升,因公共汽车内拥挤而部分抵销。该情况下,公交专用车道设置、交叉口公交优先有利于公共汽车速度提升和吸引力提高。多车道道路便于公共汽车线路的集中和专用车道的设置。而高密度路网具备更多的车道资源,有条件提供公交专用车道,并可能提供公交专用路。
3 量化与普适分析方法探索
3.1 量化与普适分析的必要性
鉴于交通组织的一般要求,过高或过低的路网密度较为少见。因此,问题的关键在于路网加密对常规密度路网改善交通组织的实际作用如何。关于路网密度与公共汽车发展的机理分析表明:提高路网密度对公共汽车发展具有促进与抑制双重作用,但促进作用相对较大。国内相关研究以机理性逻辑推断、模型测算为主,类似文献[9-10]的统计分析较少,且文献[16]通过杭州的量化分析提出对立观点。
模型测算研究存在简化交通方式竞争和道路运行状态的问题。仅凭国外数据、机理分析得到的路网密度提高对公共汽车发展具有促进作用的结论,可以用不合国情、理论可行而实践未知等理由予以反驳。即便可以用中国部分城市的统计数据予以证明,还可用不符合市情而予以回绝。更为重要的是,在机动化快速发展的今日,不少城市的公共交通出行分担率下降,借助公共汽车发展数据验证路网加密的实际作用几无可能。路网加密、路网等级结构改善对公共汽车发展的促进作用极可能隐含在对私人小汽车使用率提高的减缓作用中。因此,采用量化、普适方法深入分析路网密度对公共汽车发展的实际影响具有重要的理论与实践意义。
3.2 量化分析的可能性
中国可获取的居民出行调查数据较少且陈旧,很少有某一城市的连续性数据和全套数据。更为关键的是,该类数据往往缺乏对应年份的路网密度统计。因此,很难通过居民出行调查成果得到大量可用于路网密度与公共汽车出行影响关系分析的有效数据。而采用历年《中国统计年鉴》中具有年度连续性的相关数据则可在一定程度上解决上述问题。
表2展示了2010年中国各省市的城市、就业、道路、机动化规模及公共汽车使用情况。其中,就业人口密度为城镇就业人口与城区面积(即城市辖区面积)的比值,由于各地区人口的年龄结构及就业人口占总人口的比例差异较小,故可用以代表人口密度,以消除户籍人口与城市人口差异的影响;个体机动车密度为各省(市)个体小型客车拥有量与城区面积之比,可用以代表私人小汽车拥有率;路网密度为道路长度与建成区面积之比;公交客运密度为公共汽车交通年客运量与建成区面积之比。年末道路长度指年末道路长度以及与道路相通的桥梁、隧道的长度,按车行道中心线计算;路网密度的统计标准为只统计路面宽度在3.5 m及以上的各种铺装道路,包括开放型工业区和住宅区道路,不含封闭小区、工厂、大学等的内部道路。这与城市规划中所界定的城市道路虽存在统计口径差异,但城市建成区新增且列为市政道路的道路宽度一般大于7 m,因此3.5 m以上宽度的市政道路与城市规划中的城市道路长度统计较为接近,依然可用该值替代城市路网密度。由此,统计年鉴的相关数据提供了量化分析的可能,并可利用多年连续数据展开分析。
表2 2010年中国各省(市)相关统计数据Tab.2 Statistic data of Chinese provinces(cities)in 2010
3.3 相关数据的适用性
年鉴数据为各省(市)上报的数据,含各省(市)隶属城市。但年鉴数据的准确性常常存在质疑,故本文通过统计数据与平均数据的偏离度、统计数据对社会经济情况的反映程度判断所选数据的可靠性。
2010年全国平均城区就业人口密度730.39人·km-2,个体机动车拥有量257.06辆·万人-1,路网密度7.11km·km-2,公交客运密度35.32万人次·km-2。可将全国平均值作为标准值1,对全国各省(市)的就业人口密度、个体机动车拥有量、路网密度、道路平均宽度、公交客运密度的相对值展开分析。由图2可见,多数省(市)的城区就业人口密度、个体机动车拥有量、公交客运强度、城区路网密度、道路平均宽度为平均值的0.5~1.5倍,偏离较小,说明统计口径较一致。
城镇就业人口与户籍人口比越高,表明该地就业率越高、人口吸引力越大。全国城镇就业人口与户籍人口比平均值为0.097。由图3可见,北京、天津、山西、辽宁、黑龙江、上海、浙江、福建、广东、新疆高于全国平均值;广东高出较少,与常识认知存在偏差。总体来看,就业岗位与户籍人口比与近5年人口增长率较吻合。
虽然部分省(市)的数据偏离常态,但年鉴中的多数数据依然反映了客观现实,可信度较高。特别指出,该类数据涵盖了全国多数城市;不同省(市)的隶属城市在布局、规模等方面具有差异性,省(市)的合计值消除了具体城市比较时个性差异的影响。因此,该类数据比居民出行调查数据更具普适性。
图2 2010年中国各省(市)城区统计指标分析Fig.2 Statistical indicators analysis of Chinese provinces(cities)in 2010
图3 2010年中国各省(市)城镇就业人口与户籍人口比及人口增长率Fig.3 Ratio of urban employment population and household population,population growth rate of Chinese provinces(cities)in 2010
图4 2007—2010年中国部分省(市)公交客运密度统计值与模拟值Fig.4 Statistic and regressed values of bus ridership density of Chinese provinces(cities)in 2007—2010
4 路网密度与公共汽车交通发展的量化分析
4.1 路网密度与公交客运密度的关系
单位用地上的公交客运密度与居住人口密度正相关,居住人口密度与就业人口密度成正比,因此公交客运密度与就业人口密度正相关。如图2所示就业人口密度与公交客运密度相对值的相随关系证明了这一点。根据常理,个体机动车密度越高,私人小汽车拥有率越高,公共交通出行分担率越低,因此公交客运密度与个体机动车密度负相关。设公交客运密度为y,就业人口密度为x1,个体机动车密度为 x2,路网密度为x3,对应的参数分别为a1,a2,a3,常数为c。可初步判定,a1应为正值,a2应为负值。若回归分析得到的a3为正值,则路网密度提高有利于公共汽车发展。
如图4所示,2007—2010年中国部分省(市)年公交客运密度统计值与模拟值拟合效果良好。表3中回归分析的决定系数(Coefficient of Determination)较大,回归分析可信;参数a1为正,a2为负,验证了前文推断。a3为正,表明路网加密有利于公共汽车交通发展。
4.2 路网密度对交通结构的影响
个体机动车密度与私人小汽车拥有率成正比关系。若高路网密度有利于公交客运密度与个体机动车密度比值的提高,也就意味着高密度路网更有利于交通结构改善。如表4所示为2007—2010年各省(市)公交客运密度与个体机动车密度比值的回归参数;图5为统计值与模拟值比较。鉴于建成区面积、就业人口、路网长度统计口径的差异,故在进行分析时去除就业人口密度、路网密度、公交客运密度的异常数据。
交通结构的影响因素还包括当地的地形、气候、交通政策、城市布局、人均收入等。该回归分析基于104个样本数据,虽然决定系数R2仅为0.528 5,但仍证明路网密度提高对交通结构优化和公共汽车交通发展具有促进作用。基于2010年平均城区路网密度值(7.11km·km-2),城区路网密度提高1%对选择公共汽车的促进作用与个体机动车密度提高7%对选择公共汽车的抑制作用相当。
5 支路的作用
旧金山是美国人口密度最高和公共交通最发达的城市之一。旧金山市区的主干路为方格网型,其路网的主要差别为支路的模式与密度(见图6)。如图6a所示路网密度为15.7km·km-2,比图6b高30%以上;图6a中公共汽车站密度为14.75个·km-2,比图6b 7.75个·km-2高1倍;图6a中交叉口密度比图6b高近4倍。文献[9]调查发现交叉口密度增加25%,选择步行的概率增加45%,选择公共汽车的概率增加62%;路网密度提高1%,选择公共汽车的概率增加2.5%。
表3 公交客运密度回归参数Tab.3 Regression parameters of bus ridership density
香港拥有高密度支路网,发达的支路和公共汽车线路成为香港公共交通的有力支撑,例如荃湾、红磡、中环等地区。韩国经历了从蚕院洞(Jamwon-Dong)、新川洞(Sincheon-Dong)等大间距路网居住区到注叶洞(Juyeop-Dong)、木渎洞(Mudu-Dong)等高密度路网居住区的演变过程;富川、首尔的新规划片区(高层住宅)往往采用9~10km·km-2的路网密度。《城市道路交通规划设计规范》(GB 50220—95)特别指出“城市支路应满足公共汽车运行要求”。文献[17]认为,发达的支路系统有利于布设公共汽车线路并提供便捷的步行、自行车体系接驳公共汽车;建议城市居住区和中心城区的支路网密度分别为8~10km·km-2,12~16km·km-2。文献[18]认为以轨道交通、公共汽车和私人小汽车为主导的居住区路网密度可提高至8~12km·km-2。
现代交通应从“只有增加机动车道宽度才能适应交通发展”的思路转变为“合理布设道路网络,辟通主干路两侧次干路、支路,分流交通流,使城市交通既畅通又可达”的观念[19]。发达的支路不但可以布设公共汽车线路,还有利于缩短步行到站(含干路、支路车站)距离,因此支路密度提高具有增加步行和公共汽车选择概率的双重作用。路网密度,尤其是通行公共汽车的城市道路网密度,需要干路的支持,更需要支路的支持。
6 结语
本文采用中国省级行政区的数据,从宏观层面通过量化分析验证了路网加密、路网结构改善对公共汽车交通发展的促进作用。加密公共汽车通行道路以及在其基础上增设公交专用车道(路),是从路网角度保障公共汽车交通发展的有利条件。在宽疏、窄密之间,不只是道路通行能力的提升,更是实现理想交通结构的有效保障。
表4 2007—2010年公交客运密度与个体机动车密度比值的回归参数Tab.4 Multiple regression parameters between bus ridership density and private vehicle density in 2007—2010
图5 公交客运密度与个体机动车密度比值的统计值与模拟值比较Fig.5 Comparison on statistical data with simulated value of the ratio between bus ridership density and private vehicle density
图6 旧金山湾区住区路网比较Fig.6 Comparison on road network patterns within residential areas in San Francisco BayArea,US
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Impact of Road Network Density on Promoting Bus Traffic Development
Cai Jun,Lu Xiaodong
(School of Architecture&FineArt,Dalian University of Technology,Dalian Liaoning 116024,China)
Quantitative analysis with statistical data is important to estimate road network density and evaluate its functions.Elaborates the impacts of road network density to bus traffic development in the aspects of traffic network features,flow patterns and traffic signal control as well as traffic congestion.Using data from Chinese statistical Yearbook(2007—2010),the paper analyzes the relationship between road network density and bus ridership density,and the impact of road network density on transport patterns.It also verifies a positive impact of increasing road network density to promote bus traffic development at macro scope.Finally,by discovering cases of San Francisco,Hong Kong,and Seoul,the paper further highlights a critical role of enhancing collector and local road network density in boosting bus traffic development.
road network density;road network modes;bus;traffic structure;collector and local road
1672-5328(2016)02-0001-09
U491
A
10.13813/j.cn11-5141/u.2016.0201
2014-01-01
国家自然科学基金项目“面向交通结构优化的支路网规划理论与方法研究”(51278075);国家自然科学基金项目“面向城市规划的道路交通噪声预估与住区声环境保障技术研究”(51208074)
蔡军(1970—),男,山东平原人,博士,教授,主要研究方向:城市路网规划、城市交通规划。E-mail:caimans@126.com