面向街道的步行与骑行环境评估
——以天津市为例
2018-12-20曹哲静辜培钦韩治远洋1
曹哲静,辜培钦,韩治远,姜 洋1,
(1.宇恒可持续交通研究中心,北京100020;2.清华大学建筑学院,北京100084;3.北京数城未来科技有限公司,北京100004)
1 研究背景
城市在经历了以小汽车为导向的快速发展后,交通拥堵与大气污染问题日益严峻,居民的关注点重新转向非机动交通方式。近年来,共享单车大规模涌现,使得自行车重新成为居民的主要出行方式之一。与此同时,街道环境质量问题凸显,例如非机动车道缺失、违法占道停车、沿街遮阴不足等。中央和地方政府先后出台了提升街道空间环境的政策措施和技术导则。2013年,住房城乡建设部发布了《城市步行和自行车交通系统规划设计导则》[1],各城市随即开始探索街道设计和环境改善的方法。2016—2017年,上海和昆明率先发布了城市街道设计导则,致力于打造优质的城市环境以及行人和自行车友好的街道空间[2-3]。
居民日常的步行和自行车出行行为受到环境质量的影响,现有评价街道环境的研究方法启示性与局限性并存:对设计的全面编码因涉及大量的人工成本而局限在微观尺度[4-5];运用“众包”方法收集居民观点则往往缺乏客观性[6]。如何量化街道的规划和设计指标,并衡量步行和骑行的环境质量成为重要议题。不少非机动交通量化评价工具在城市规划、交通、公共健康研究领域涌现。文献[7]将用地混合度、居住密度、街道连通度纳入可步行性指标体系,使客观衡量的城市形态与人们的体力活动联系起来。文献[8]基于净居住密度、零售用地容积率、街道连通度、用地混合度提出可步行性指标的概念,并进一步将居民肥胖、空气质量、社区生活质量与建成环境关联。文献[9]通过地理和观测数据定义社区可步行性。文献[10]设计了较已有研究更为综合的可步行性指数“苏格兰可步行性评估工具”,记录建成环境的功能性、安全性、美学性和设施可达性。文献[11]提出了一种基于距离衰减和社区空间效应并利用兴趣点(Points of Interest,POI)数据在大尺度上计算设施可达性的方法。然而这些研究主要关注设施可达性,忽视了空间品质和人的尺度。
近年来,中国学者也开展了可步行性评估。文献[12]基于步行需求三方面要素(使用频率、使用多样性、使用的距离衰减规律),建立了社区步行评价框架。文献[13]使用国外方法计算了深圳市福田区基于生活服务设施可达性的步行指数,发现与微博签到空间分布一致。文献[14]通过构建涵盖15个因子的三维指标评估了天津市历史街区步行环境舒适性。但是在中国城市背景下,如何将设施可达性特征和街道环境特征综合体现在街道非机动交通评价方法中仍待进一步探索。一些大城市近郊区存在机动车占用人行道、过街人行横道缺失等问题,需要进一步体现在评估体系中。此外,考虑到不断增加的骑行需求,街道骑行环境评估的重要性日益凸显;但目前相关研究多关注于非机动车道和机动车道的协调问题[15-16],未来需进一步增加对于骑行环境本身的测度。
针对现有街道评估工作对于街道环境、骑行性、本土化环境考量的不足,本文提出一种面向街道的步行和骑行环境评估方法:在传统方法量化街道非机动交通设施可达性的基础上,增加对街道步行和骑行环境安全性和舒适性的测度;进一步引入本土化的指标以适应中国城市的特征。本文以天津市为例,通过这一方法呈现直观清晰的分析结果,为规划提供有效的测度工具,从而指导街道设计,打造更宜居的城市非机动交通环境。
2 数据与方法
2.1 数据获取
本文通过开源渠道获取数据:通过开放街道地图(Open Street Map,OSM)获得天津市政道路及轨道交通线网,从高德地图服务接口获得中心城区兴趣点,利用腾讯街景照片识别人行道、非机动车道、隔离设施、绿荫率(遮阴路段占路段长度比例)、占道停车等指标,记录包括人行横道、人行天桥和人行地道等类型的市政过街设施,并通过商业渠道获得天津市外环内建筑基底图层,从而搭建天津市中心城区地理空间数据库(见图1)。
图1 天津市中心城区地理空间数据库Fig.1 Geospatial database of Tianjin central district
在家庭与出行数据层面,结合区位、街区形态等特征,选取天津市铜锣湾花园、龙亭家园、北宁湾宁静家园、金水畔家园、嘉春园、百合春天、天津开发里等7个住宅小区作为样本对象(见图2)。如表1所示,7个小区从建筑类型、城市区位、建造年份等方面涵盖了多种类型。在2016年冬天,对7个小区总计998户家庭的所有成员一日出行轨迹进行入户调查。调查问题包括出行目的、目的地、出行方式及出行时耗,同时调查登记了家庭人口、家庭收入及交通工具拥有状况。
图2 住宅小区区位及卫星图Fig.2 Location and satellite map of residential communities
2.2 步行与骑行环境指标体系及计算方法
针对中心城区1 569 km道路,本文根据文献[17]提出一种步行和骑行环境评估方法,从便捷性、安全性、舒适性三个角度综合考虑街道的步行与骑行环境(见表2)。便捷性指标考虑了社区周边的路网密度、过街设施密度及生活设施可达性的影响。安全性方面,必要的设施是步行、骑行安全的保障,即道路应设置人行道、非机动车道,交叉口应设置行人过街设施;同时,天津市停车侵占人行道及非机动车道的现象明显,严重增加了步行、骑行的安全隐患。因此,本文主要通过计算有无人行道、道路交叉口有无过街设施以及停车侵占人行道比例,测度道路的步行安全性;通过计算有无非机动车道、道路交叉口有无过街设施以及停车侵占非机动车道比例,测度道路的骑行安全性。舒适性方面,小尺度、建筑界面连续且有足量遮阴设施的街道可以提高步行舒适性。通过街道界面宽度、建筑贴线率和绿荫率衡量街道步行舒适性;通过非机动车道隔离形式以及绿荫率测度骑行舒适性。
表1 被调查住宅小区基本情况Tab.1 Basic characteristic of the selected residential communities
表2 步行指数、骑行指数评价指标Tab.2 Indicator of walkability and bikeability
在ArcGIS中将道路进行中心线简化及拓扑处理,共获得路段5 652条,并建构由m条道路和n项指标构成的数据矩阵
式中: {Xij}为第i条道路第j项指标的指标值。
对于便捷性指数,将道路切割为50 m等距的若干点。假如第i条道路被划分为K个等距点,基于路网等距间隔点,计算每个点对应的路网密度、过街设施密度和生活设施可达性。其中,路网密度Xi1为以该等距点为圆心1 km2缓冲区内的路网长度/(km·km-2);过街设施密度Xi2为缓冲区内过街设施数量与缓冲区内路网长度的比值/(个·km-1);对于生活设施可达性Xi3,通过调研访谈选取本地居民平日使用频率较高的菜市场、便利店、饭店餐馆、大型商场超市、休闲娱乐场所、银行、医院、公共汽车站、轨道交通车站等9类设施的兴趣点,在ArcGIS平台中计算该等距点到每类生活设施的最近路网距离Disp,p∈{1 ,2,3,4,5,6,7,8,9},并利用距离衰减计算公式(2)最终获得该等距点到每类生活设施的可达性系数
第i条道路上某点的生活设施可达性
则第i条道路的路网密度、过街设施密度、生活设施可达性为第i条道路上K个等距点的路网密度、过街设施密度、生活设施可达性的均值
对于第i条道路上有无过街设施Xi4、有无人行道Xi5、有无非机动车道Xi10指标,本文主要依托街景识别过街设施、人行道及非机动车道情况并相应进行1,0赋值。对于停车侵占人行道比例Xi6、停车侵占非机动车道比例Xi11,以及绿荫率Xi7(遮阴路段占路段长度比例),本文也主要依托街景识别相应的道路长度比例并进行赋值。无人行道及非机动车道的道路,为综合考虑人车混行、机非混行道路机动车停车带来的安全性问题,本文对无人行道路段的停车侵占人行道比例Xi6赋值为100%,对无非机动车道路段的停车侵占非机动车道比例Xi11赋值为100%。针对建筑贴线率,使用文献[18]提出的方法,在ArcGIS平台中确定街道界面线,并计算建筑贴线率Xi9,即建筑界面贴线长度占道路长度的比例,街道界面宽度Xi8为双侧建筑退线距离及道路宽度之和。对于非机动车道隔离形式Xi12赋值如下:无非机动车道0,划线隔离1,栏杆隔离2,隔离带3。
2.3 利用熵值法计算步行指数及骑行指数
熵值法根据指标间的变异程度(即信息量)求权重,能够克服人为确定权重的主观性,避免多指标变量间信息的重叠,自适应能力强,因而被广泛应用于社会经济等研究领域。具体计算步骤为:
1)建构由m条道路和n项指标构成的数 据 矩 阵X={Xij}m×n(0≤i≤m,0≤j≤n)。
2)由于不同指标具有不同的量纲和单位,为消除不可公度性,对基础指标进行无量纲化处理,得到同度量化指标值
表2中正方向指标(X1,X2,X3,X4,X5,X7,X8,X9,X10,X12)采用式(5)进行计算,负方向指标(X6,X11)采用式(6)进行计算。
3)计算指标比重
4)计算第j项指标的熵值
式中:若=0,则认为ln为0。
5)计算第j项指标的差异性系数
6)计算第j项指标的权重
7)计算第i条道路第j项指标的分值
8)第i条道路的步行指数。
第i条道路的步行评价指数、步行便捷性评价指数、步行安全性评价指数、步行舒适性评价指数分别为:
基于0~100区间内的标准化处理,第i条道路的步行指数、步行便捷性指数、步行安全性指数、步行舒适性指数分别为:
9)街道的骑行指数及其三项分指数指标采用类似步行指数的方法计算获得。
3 案例研究
3.1 整体指标统计分析
从表3来看,天津市中心城区步行环境质量(59分)整体优于骑行环境(45分);3个维度指标中,步行和骑行的安全性均最高,分别为80和49,高于便捷性和舒适性。从表4来看,总体路网密度情况较为一般,平均值仅为6.70 km·km-2;生活设施可达性情况较好,平均值为0.85。人行道建设状况较好,具有双侧人行道的道路达81.98%;而无非机动车道的道路比例高达65.54%。人行道和非机动车道均存在占道停车问题,被占道路长度分别占全路网的5.39%和14.54%。此外,虽然较多的道路缺少非机动车道,但由于具有过街设施的道路占比较高,且停车侵占非机动车道的问题不显著,故骑行安全性仍然较高;从骑行舒适性看,建筑贴线率及绿荫率均在50%以下,非机动车道隔离情况也较差,具有物理隔离的路段仅占6.51%,无法有效保障骑行环境的连贯、舒适。
3.2 按城市发展阶段划分区域的步行指数分析
天津城市发展历程的丰富性造就了特征鲜明的城市风貌与街道环境。针对城市发展不同时期分析街道的步行指数,探讨不同城市发展阶段的规划建设对城市环境的影响。本文根据天津城市发展阶段将其在空间上划分为4个区域(见图3)。对比不同圈层的步行指数(见图4),总分随建成年代更新而逐渐递减,且不同圈层内部道路的个体差异逐渐变大;便捷性的递减最为明显;安全性的递减比较平缓;舒适性除第四圈层指数分值较低外,其他3个圈层指数水平相当。
表4 基础指标统计数据Tab.4 Statistics of basic indicators
1)第一圈层,形成于租界扩张与道路建设时期(1860—1902年)[19]。由于租界各自为政,不同国家采用不同理念的道路规划,城市道路各成系统,缺少统一的衔接。如日租界多以小规模方格网状道路为主,而英租界则多为放射状道路格局。
图3 按城市发展阶段划分区域的步行指数分布Fig.3 Spatial distribution of walkability index in different development periods
图4 4个圈层的步行指数对比Fig.4 Walkability index of four zones
第一圈层范围和中心城区高分值的步行指数边界几乎重合,说明原租界区早期遗留下来并经过后期整治提升的步行环境处于全市较高水平,延续了西方街道设计风格中的高路网密度、高过街设施密度、高建筑贴线率和较好步行环境等特点。
2)第二圈层,形成于新中国成立前国民政府、日据时期的建设和战后恢复发展时期(1903—1948年)。主城区利用疏浚海河泥沙,垫平了旧城的西南部分,扩建了河北区和河东区;同时,城市中心经历了日本军事基地扩张和大量难民涌入导致居住用地扩张的过程。
高分值区域主要为老城厢片区、中山路片区、南运河沿线。其中老城厢片区发源于1404年的天津卫城,但如今的道路肌理主要以拆除城墙后城市扩张为基础形成。2003年,旧城更新保留了具有历史价值的建筑古迹,同时拆除了窄小的胡同和危旧房屋,打造以鼓楼为核心贯通原老城厢南北的新历史街区,并拓宽了道路,引入机动车道。老城厢片区总分较高主要由于较高的生活设施密度和较便捷的生活设施可达性。中山路片区以金刚桥为起点的中山路,是连接海河北区与天津北站的交通干路;沿路主要为传统居住区,夹杂2000年后新建公寓住宅,将中山路东侧的中山公园环绕其中,邻里社区氛围浓郁。中山路片区分值较高主要由于较高的便捷性和舒适性,体现为生活设施可达性、过街设施密度、绿荫率、建筑贴线率等指标较高。南运河沿线主要为板式住宅,但由于较好的滨水景观道设计使得道路具有较高的安全性和生活设施可达性。
3)第三圈层,形成于计划经济时期(1949—1978年)。以外围10个工业区和配套居民区的建设为主导,形成分散组团布局;同时主城区进一步向北扩展,形成了核心为居住区和商业区、中间带为居住和部分工业混合地带、西南片为科研教育和居住区、外围为工业和少部分居住混合区的格局。
高分值区域包括公共设施为主的文化中心片区、天塔片区,以及居住区为主的丁字沽片区、西长江道片区、王顶堤片区、中山门片区、王串场街片区、张兴庄片区。其中文化中心和天塔片区均属于市级文化活动与休闲中心,具有较高的生活设施可达性、绿荫率、建筑贴线率,便捷性和舒适性均较好。而步行指数较高的居住片区均具有较高的路网密度、生活设施可达性、过街设施密度、绿荫率、建筑贴线率,三类指标均具有较高分值。
4)第四圈层,形成于市场经济时期(1979年至今)。主要特点为建设新开发区(如华苑、北辰、梅江)、城市大型生态公园(如水上公园)、居住小区和房地产项目。资本驱动下开发区和房地产开发进一步促使主城区蔓延到外环线以外的范围。
高分值区域主要为新开发区的区政府所在地片区(如北辰区政府片区、东丽区政府片区)、综合产业园片区(如天士力集团片区、华苑科技园片区、瑞景地产片区)和新型居住区(如浯水道片区、金钟河大街片区)。三类片区由于生活设施配备较齐全,故具有较高的便捷性和舒适性。不足之处在于街道两侧各类生活设施密度较低。
综合分析分值较高的片区可以发现,促使分值较高的因素依次是生活设施可达性、绿荫率、建筑贴线率、过街设施密度、路网密度;这些指标应成为衡量天津街道建成环境的重要考量因素。
3.3 步行指数分维度评价
除了考虑城市发展阶段对步行指数的影响,本文进一步考虑依据交通环线划分的不同区域的步行指数变化情况,并结合道路等级(见图5)对步行指数分指标进行详细分析。
图5 天津市道路等级分布Fig.5 Roadway classification in Tianjin
1)便捷性指数:高分值区域呈现一核(原租界区)多点状。
由图6a可见,原租界区、五大道、中山公园等传统片区路网细密、设施丰富、步行便捷性高。快速路环线外产业区(如北部重机工业园、天穆镇都市产业园片区)产城一体化程度低,严重缺乏配套设施。快速路环线外居住区(如留园、梅江片区)路网稀疏且缺少相应生活设施,便捷性较低。在过街设施密度方面,快速路环线—外环密度极低,且存在道路过宽、未根据需求设置过街设施、人行横道线被隔断和绿化带拦截等问题。
图6 步行指数空间特征Fig.6 Spatial distribution of walkability index
图7 不同区域道路等级与步行指数交叉分析Fig.7 Correlation of roadway classification and walkability index in different districts
图8 天津市道路非机动车道设置情况Fig.8 Distribution of non-motorized vehicle lane in Tianjin
由图7a可见,不同区域中快速路辅路的步行便捷性均为最低。内环内支路的便捷性最高,但是在快速路环线—外环的支路便捷性排名急剧下降,这意味着在外围区域生活性道路周边反而各类生活设施不足,导致居民出行更加依赖机动交通工具。
2)安全性指数:外围低于内部且存在真空地带。
由图6b可见,高分值区域主要集中在和平区和河西区,分数较低的片区主要在外围新建片区,未充分考虑步行环境的精细化建设。
由图7b可见,快速路环线—外环由于过街设施缺乏、混行道路比例增加,且居住区周边停车侵占人行道现象比较突出,步行安全性大幅下降。内环内停车侵占人行道现象仍十分严重,造成了安全隐患,并直接影响步行环境品质。此外,主干路和次干路的安全性指数在不同环线区域均高于支路;主要由于支路道路宽度受限,难以划分专门的人行道,且由于道路等级较低,人们更倾向于沿街停车;因此城市支路步行环境的改善和沿街停车的监管应更加予以重视。
3)舒适性指数:高分值区域分散且碎片化。
由图6c可见,舒适性较差的区域主要集中在外围片区(如西北的红桥区、东部的东丽区和南部梅江片区)。主要原因是人行道宽度不足、通行空间被机动车和基础设施占用、无障碍设施不连续或缺乏、街道界面绿化带割裂、新建区域退线过大且被停车占用、各类生活设施密度较低、大面积围墙造成封闭界面等。
由图7c可见,步行舒适性与道路等级相关性较大,且道路等级越高,舒适性越低。快速路辅路及主干路常伴随着围墙、退线过大等现象,街道界面连续度不足。支路及次干路街道界面连续,特别在老城区底商丰富、街道尺度较为怡人,遮阴不足之处往往可由建筑提供荫蔽,步行舒适性较高。
3.4 骑行指数分析
图8显示了天津市中心城区道路非机动车道的设置情况,西北部优于东南部,东南部的非机动车道和非机动车隔离设施几乎缺失。由图9可以看出,骑行指数呈现由中心向外围递减的趋势,其中便捷性递减最为明显,安全性次之,且与步行指数高分区域基本重合,说明步行和骑行的环境较为统一。具体来看,停车侵占非机动车道问题主要集中在市中心,绿荫率较好的区域为中环—快速路环线。骑行指数总分值较低的区域主要为外围西侧的青云桥片区、东侧的津滨桥片区等;这些区域属于1978年后房地产和开发区建设驱动下较为混合的城乡接合部,因此缺少统一的道路规划和非机动交通系统建设。
由图10可见,骑行指数高的道路主要沿城市主干路分布,但趋势仍不十分明显,并没有形成连贯的高分自行车骑行网络。主干路具有最高的自行车指数,而支路由于宽度不够,常常无法设置非机动车道,造成骑行指数较低。
总体而言,骑行指数分值较低的区域存在路权、过街、停车、维护和环境几方面问题。路权方面,非机动车道宽度有限,缺少非机动车道标志,停车设施缺乏,施工导致非机动车道缺失,部分非机动车道被施划合法的停车位导致连续性被破坏,公共汽车上下车站与自行车骑行存在冲突。过街设施方面,缺少自行车专用过街设施、专用信号相位,且自行车左转缺少引导。停车设施方面,缺少沿街的自行车锁柱。设施维护方面,存在非机动车道路面排水不畅、施工路面不平等问题。环境方面,主要为部分道路过宽,缺少具有良好遮阴功能的行道树或构筑物。
3.5 步行、骑行指数与出行行为关系分析
本文对7个住宅小区的2 013个受访者进行出行方式调查,并对7个小区周边500 m范围内道路进行步行指数及骑行指数计算。利用皮尔斯相关系数进行分析(见图11),步行指数与步行出行分担率呈正相关关系,相关系数为0.63,并在0.95的置信区间内显著。这说明街道步行环境是影响天津市居民选择步行出行的重要因素,良好的步行环境有利于引导市民选择步行出行并降低机动交通的使用。
图9 骑行指数分布Fig.9 Distribution of bikeability index
图10 不同等级道路骑行指数Fig.10 Bikeability index of different level of roadways
图11 步行指数、骑行指数与出行分担率的关系Fig.11 Correlation of walkability index,bikeability index and travel mode share
骑行指数与自行车出行分担率正相关,但相关系数不显著,这可能因为骑行更多服务于通勤出行,受骑行环境的影响较小。对于骑行出行引导,住宅小区周边的骑行环境或许不是最关键因素,而应在更大尺度上构建连通的非机动车道网络,形成连接居住地与就业岗位之间方便的非机动车道网络环境,更值得城市规划及政策制定者注意。
4 讨论
天津市中心城区第四次居民出行调查结果显示如下特征[20]。1)非机动交通出行比例明显降低,由2000年85.65%降至2011年68.9%;其中步行出行比例相差不大;自行车出行比例下降最为迅速,从2000年51.00%降至2011年25.60%,降低的自行车出行主要转移至电动自行车和私人小汽车;基于家的出行方面,步行出行仍然占主要地位,高达52.9%。2)出行距离方面,各种方式出行距离逐渐提高,平均出行距离由2000年4.4 km升至2011年4.8 km,其中步行出行距离由2000年1.1 km升至2011年1.4 km,而自行车出行距离则有所下降,由2000年3.6 km降至2011年3.0 km。
从城市交通结构可以看出,步行需求逐渐上升,而骑行需求逐渐下降。这一变化可能源于天津市的步行环境品质总体优于骑行环境(见表3)。事实上自改革开放以来,天津市中心城区连续的非机动车道建设形成了鲜明的城市设计特色,自行车出行也成为中短距离通勤通学的主要交通方式。但随着城市的扩张与建设,天津市内环—外环东南部区域(河东区、河西区、东丽区)在机动车道建设过程中,形成了多车道的宽马路,缺少非机动车道的规划建设(如天津市文化中心片区),同时在城乡接合部(如津滨桥片区)存在道路宽度有限、路权划分不清、多种交通方式混行的问题,均阻碍了自行车出行。具体来看,步行和骑行环境的便捷性分数接近,而步行安全性(80分)和舒适性(52分)则远高于相应的自行车安全性(49分)和舒适性(29分),主要原因为非机动车道配给不足、缺乏机非隔离,导致骑行体验不佳。
因此未来需要提升非机动车道网络服务水平和设施环境,从而促进自行车出行比例的回升;同时加强步行环境建设,满足不断增加的步行交通需求。针对天津市绿色交通环境改善提出以下建议:
1)因地制宜优化步行环境。
对于内环内道路,安全性中占道停车问题的解决和舒适性中绿荫率的提升是改善整体步行环境的关键。由于土地资源紧张,内环内同时考虑步行环境的便捷性、安全性、舒适性更需要精细的城市设计和空间利用。快速路环线—外环需要着重解决过街设施缺乏、混行道路比例较高、居住区周边停车侵占人行道等安全性问题。快速路环线—外环的大型开发区、居住小区之间的间隔地带需要进一步提升便捷性和舒适性,尤其是促进城乡接合部步行环境的全面提升。此外,不同道路等级中,生活性道路周边需要提升各类生活设施设置的数量与品质,避免居民短距离出行对私人小汽车的过度依赖;快速路辅路及主干路常伴随着地块围墙、建筑退线较多等现象,造成街道界面连续度不足,应强化高等级道路界面和建筑退线的规划设计。
2)全面优化骑行环境。
近年来,天津市共享单车的兴起带动了自行车出行方式的回归,缓解了公共交通出行最后一公里问题。但倘若缺少良好的自行车交通系统和停车空间,可能造成共享单车供过于求,反而破坏了城市非机动交通环境。因此,应营造满足不同功能片区中短距离出行需求的良好自行车交通环境;解决市中心停车侵占非机动车道问题;在不同道路等级中形成连续的非机动车道网络,并加强支路非机动车道的合理空间设置。
5 结语
本文提出的步行和骑行指数是从行人和骑行者角度构建的较为理想化指标。事实上,城市的不同区位因道路等级、建成年代与风貌特色的不同,难以在空间上形成完全均衡的指数结果,如城市外围大型工业区的临近道路和一般城市快速路辅路两侧很少分布各类生活设施,城市支路宽度受限难以划分独立的非机动车道。但针对步行与骑行环境的大规模测度有利于对城市道路建成环境进行整体与客观的评价,为相关改善提供充分的依据。如何根据不同道路的属性优化现有步行与骑行环境,同时又在整体上形成彼此衔接的网络体系将是未来规划的重点。