基于模糊综合评判法的自行车骑行环境评价——以北京市为例

张智勇， 邵越， 黄鑫灿， 黄天星

(北京工业大学城市交通学院交通工程北京市重点实验室， 北京 100124)

城市交通的快速机动化带来了大量交通问题，其中交通环境污染问题尤为突出。2020年9月22日，中国在第七十五届联合国大会上提出：“中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。”为了实现这一目标，各个城市持续推进绿色交通出行方式，公租自行车、共享单车等出行方式成为有益的实践，自行车交通出行量也呈逐年上升趋势。然而机动车交通与自行车交通争夺有限的道路资源，恶化了自行车骑行环境，影响了自行车交通出行的进一步发展。目前，相关部门在制定自行车道改善工程计划工作时，多以现有道路设施来改善自行车交通的出行环境，根据经验确定道路改造的优先次序，缺少定量评价指标和方法。为了提高决策的科学性，需要建立一套基于城市道路现状特征的自行车骑行环境评价指标与方法。

在自行车交通评价领域，中外学者做了大量研究，主要从安全性、道路基础设施及骑行感受度出发，对自行车的出行安全和舒适进行探析，选取合适的指标和方法用以构建评价体系来评估自行车的道路环境。

从安全性角度，Luan等[1]采用数据驱动建立基于负二项分布的决策树模型，进而深入解析自行车逆行与建筑环境之间的关联，探讨出逆行行为严重影响了自行车的骑行安全；Ding等[2]利用最短路径法和加权最短路径法建立了自行车路径模型，并对自行车安全性进行分析，通过建立自行车碰撞模型，得出环境、交通和骑行者等因素也影响着自行车安全性。从基础设施角度，骑行者表现出对独立骑行空间的需求[3- 4]。Caviedes等[5]通过对实测的骑行者生理反应归一化处理来探究机动车数量、行驶速度、骑行距离(路线)和自行车道基础设施类型等因素对人们骑行压力的影响；在友好型慢行交通理念的指导下，陈阳等[6]以可达性、安全性、便捷性和舒适性的原则选取指标，分析现状道路基础设施，采用层次分析法计算指标权重进而构建自行车交通评价体系。从骑行感受角度，刘颂等[7]通过以黄浦滨江绿道为例，构建骑行感知评价指标体系，对环境感知的重要性和满意度进行排序，提出了绿道骑行环境优化建议；朱彤等[8]利用问卷调查和视频调查的方式对选取的指标进行调查，构建了城市道路自行车出行者满意程度模型，得到通畅性与环境舒适性对出行者满意度影响最大。王维凤等[9]以自行车出行品质为研究对象，通过回归统计方法构建了基于出行感受的自行车出行品质评价模型，并提出了出行品质分级标准。

目前，中外学者在自行车交通系统评价指标与方法、自行车出行路径决策以及骑行感受评估模型方面取得了显著成就。但对城市道路自行车骑行环境体系研究较为匮乏，缺少科学依据对道路进行优先级改善；并且以往评价指标大都从安全、舒适、通畅和出行者满意度等方面进行分类，少有研究把道路和交通作为划分指标依据。为此，在现有研究成果的基础上，将道路、交通因素相结合，全面考虑骑行时所遇状况，运用层次聚类优化初选指标；为避免单一性，依据组合赋权和模糊综合评价法来构建城市道路自行车骑行环境定量评价模型；并以北京市朝阳区具体道路为例，建立基于实际情况的自行车骑行环境模型，为科学评判自行车骑行环境提供新思路。

1 自行车骑行环境评价指标分析

自行车的骑行环境是支撑居民出行的重要保障，骑行环境的质量直接决定了人们骑行过程中的满意程度。因此，要全面分析自行车骑行环境影响因素，筛选出具有代表性的因素作为评价指标。在借鉴相关研究成果的基础上[8-11]，将从道路状况和交通运营状况两个方面来探究分析。

1.1 道路状况

道路状况主要涵盖非机动车道设置类型、道路路面坡度、路面破损程度、交通标志标线的完整度、道路两侧的绿荫覆盖率和道路夜间照明设施等内容。①城市道路未设置非机动车道，自行车交通量过大会导致整条道路的通行能力减弱。非机动车道的类型也影响着自行车的骑行安全，设置物理隔离和实线划分能够减小其他车辆对自行车骑行的干扰[9]；②道路的坡度过大、非机动车道多处破损导致路面凹凸不平以及道路上自行车交通标志标线完整度不高，都会使居民不愿选择自行车作为日常出行的交通工具[7]；③当晴天曝晒或刮风下雨时，道路两侧没有树木或者建筑物进行遮挡，人们会选择其他出行方式[12]。分析可知，道路状况直接决定了自行车出行的舒适度。

1.2 交通运营状况

交通运营条件也是影响道路自行车出行舒适度的重要因素。在城市道路中机动车与非机动车相互争夺有限的道路资源，致使自行车出行受到了干扰。其干扰主要存在于机动车违法占用非机动车道、出租汽车和私家车临时靠边停车、机动车在自行车道长时间违章停车以及共享单车和电动三轮车乱停乱放等方面[8]。此外，在住宅密集的自行车道上还存在着非机动车逆行现象，这无疑是增添了更多的道路冲突，打破了正常的交通秩序。

1.3 确定评价指标

从道路状况和交通运营状况对城市道路自行车骑行现状进行剖析，全面考虑自行车骑行环境的影响因素，运用层次聚类分析优化初选指标，能够反映出自行车骑行环境的具体实况[13]。具体操作流程为：①建立初始数据矩阵。通过邀请5位该领域的决策专家对初选指标进行1～10打分，删掉平均值低于5分的指标，将保留的指标分值作为数据分析矩阵；②亲疏程度测算。在SPSS软件中输入指标变量以及专家评分分值，从而得到近似矩阵以及聚类图。根据输出的结果建立自行车骑行环境评价体系如表1所示。

表1 城市道路自行车骑行环境评价指标体系

2 自行车骑行环境评价模型构建

针对自行车骑行环境评价这一问题，还没有统一的评价标准作为其评价依据，大量定性指标没有具体范围，比如自行车道设置类型、标志标线完整度以及照明设施完善程度等属性不明确，需要借助于区间打分来完成。因此，为了更加客观地得到各项指标对自行车骑行环境的影响程度，我们利用组合赋权来计算指标权重。还引入了模糊综合评价模型，利用隶属函数来反映骑行环境对评价指标分级标准的符合度进而提高系统评价的客观性[11]。

2.1 指标权重的确定

采用主观和客观赋权法结合得到综合权重[14-15]，既可以参考经验来赋权，也可以避免主观因素的过多干扰。采用层次分析法(analytic hierarchy process，AHP)[16]进行主观赋权，通过专家决策构造重要度矩阵，进行层次排序和一致性检验，得到指标的主观权重为

选取熵值法[17]进行客观赋权，即利用客观数据来获取指标权重。为了消除指标数据之间的差异性(单位、量纲不统一)，需要对实测数据进行归一化处理，进而计算客观权重τi。

(1)

(2)

(3)

令α和β分别为AHP法和熵值法的权重系数，则组合赋权系数ρi可表示为

ρi=ασi+βτi

(4)

式(4)中：α>0；β>0；α2+β2=1。

指标权重确定的关键在于如何确定α和β的值，即求解综合评价值得分最高时α和β的值。满足约束模型条件为

(5)

结合Lagrange条件极值原理，将层次分析法和熵值法所得权重代入式(6)、式(7)求出经过归一处理的α′和β′的值，得到最终的综合权重ρ′i为

(6)

(7)

(8)

2.2 模糊综合评判模型的构建

模糊综合评判法是一种基于模糊数学原理，利用隶属函数，将模糊概念定量化分析评价的方法。现已广泛应用于模糊数学领域[18]，基本步骤如下。

步骤1确定评价体系的指标集、评价集。将评价对象影响因素构成的集合称为指标集C={C1,C2,…,Cm}，将评价对象的评价结果构成的集合称为评价集V={V1,V2,…,Vp}。因为评价指标用于模糊语言表述，需要引入[0,1]隶属函数来对模糊指标量化[19]。采用由参数a、b、c、d确定的线性关系函数形式，可表示为

(9)

(10)

(11)

式中：x为样本数据指标量化值;a、b、c、d分别对应Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级和Ⅳ级路况的评价标准区间中值，不同指标参数取值不同。

步骤2构造模糊判断矩阵并进行模糊合成。先对各指标进行评价，确定其对评价集的隶属程度，再得到其模糊子集rij=(ri1,ri2,…,rip)，由此可建立单指标的模糊判断矩阵R，可表示为

(12)

利用合适的算子∘将各指标的模糊权向量A=(a1,a2,…,am)与单指标的模糊判断矩阵进行合成，从而得到骑行环境的模糊综合评价结果向量B,可表示为

B=A∘R

=(b1,b2,…,bp)

(13)

步骤3综合评价并对评价结果分析。由于模糊综合评价得到的结果只是一个模糊向量，需要进一步处理其结果以得到综合评价分值，利用式(14)将其转化为分值，即

(14)

式(14)中：S为综合评价分值；qi为区间中值，i=1，2，…，p。

进而得到更为直观的评价结果。

3 实例验证

以北京市朝阳区6条不同等级、不同功能的城市道路(南磨房路、西大望路、松榆北路、武圣路、东三环辅路、北工大路)为例，根据道路现状情况，对每条道路的各影响因子进行打分，评分情况如图1所示。通过设计相关道路实验来采集指标量化数据，采用组合赋权法求得指标权重，并构建出模糊综合评判模型对道路自行车骑行环境进行综合评价。

图1 实验道路各评价指标得分情况

3.1 确定指标权重

根据对城市道路的骑行特点分析，构建了包含13个影响因素的评价指标体系。通过邀请相关领域的5名专家进行1～9重要程度比较，构造出相应的判断矩阵，并进行一致性检验，从而得到评价指标的主观权重值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)；另外对6条路段进行实地调查，获取高峰时段的道路基础设施状态与自行车道交通运营状况，量化各条道路的评价指标(表2)，利用式(1)～式(3)计算出指标的客观权重值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)；将得到的σi与τi代入式(6)和式(7)中，求得归一化处理后的对应重要度系数值：α′=0.487 7，β′=0.512 3。利用式(8)最终确定评价指标的综合权重值如表3所示。

表2 实验道路高峰时段指标量值

表3 自行车骑行环境评价指标综合权重结果

图2给出了道路自行车骑行环境的评价指标权重分布。可以看出，不同影响因素下的指标权重差异性较大。道路状况指标权重大小分布较为均匀，而交通运营状况指标权重分布参差不齐；骑行路面破损程度、交通标志标线完整度、绿荫率和道路照明设施完善性是道路状况下的重要因素；机动车占用非机动车道行驶、电动车和摩托车在非机动车道上行驶、行人在自行车道上行走以及非机动车逆行行为均为交通运营状况下的重要影响因素。

图2 实验道路的指标权重分布

3.2 建立模糊综合评判模型结果分析

由于自行车骑行环境评价中多项指标定义不明确、具有模糊性，为了消除这一缺点，利用隶属函数对其进行定量化评价。通过参考前人在该领域的研究以及相关规范，确定各项评价指标的内涵及自行车骑行环境的评价标准如表4所示。依据实测数据和所建立的评价标准来确定隶属函数值，构造出模糊判断矩阵并对其模糊合成得到模糊评价结果，再将其结果转化为分值从而确定道路等级。以道路1为例，具体步骤如下。

表4 自行车骑行环境评价指标说明及分级标准

步骤1将道路1的实测数据代入式(9)～式(11)中，构建出不同二级指标的隶属度矩阵为

(15)

(16)

步骤2将表3中二级指标权重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)与隶属度函数R11和R12分别代入式(13)得到一级指标的隶属函数矩阵为

(17)

步骤3再把一级指标权重ρ′=(0.359 1，0.641 9)与R1进行模糊合成，即

B1=(0.359 1,0.641 9)×

(18)

计算结果(0.268 4，0.327 2，0.268 3，0.137 1)作为道路1用以模糊综合评判法的结果，因为评价结果是一个向量，需要对该向量进一步处理，利用式(14)将其转化为百分制得分。

=0.268 4×95+0.327 2×85+0.268 3×70+

0.137 1×30

=76.21

(19)

因此，道路1的综合评价得分为77.21分。以此类推，利用该思路求解其余5条道路的综合评分以及道路状况和交通运营下的评价分数。并根据得分情况确定其道路等级(运营优秀、运营良好、建议改造和必须改造)，6条道路的评价结果如表5所示。

表5 实验道路总体得分情况

可以看出，这6条道路自行车骑行环境综合评价得分处于在65～85分，其中只有一条道路评价结果为运行良好，其余均为建议改造，说明此区域内针对自行车骑行环境问题还有很大改善空间。分别从道路状况和交通运营状况进行对比，发现道路条件良好的道路有南磨房路、西大望路和东三环辅路，交通运营条件良好的道路有松榆北路、东三环辅路以及北工大路。对于不同道路进行改善需要从两方面进行综合考虑，有针对性地实施改善措施。其中西大望路综合得分最低，该道路的道路状况得分远远高于交通运营状况，说明西大望路在道路设施方面基本良好，但在交通运营方面存在很大不足，应优先对交通运营方面进行改善。具体优化建议如下。

(1)按照评分结果，应明确划分人行道、自行车道以及非机动车道(图3)，严禁机动车、行人在非机动车上行驶(走)。完善对机动车驾驶员、自行车骑行者、行人等相关法律法规，除了加强对机动车的违法处罚以外，还应对自行车未安装前后灯、酒后骑行、超速骑行等行为予以相应程度的罚款。

图3 道路功能

(2)在自行车道出入口设置障碍物，防止机动车通行。

(3)规划道路两侧自行车停车场，使非机动车有序停放，避免乱停乱放导致浪费道路资源现象发生。

(4)控制电动车和摩托车的骑行速度，做好机动车停车路侧停车规划，减少非机动车道被占面积，并提高骑行者的安全意识。

(5)在资金充足的情况下，可以提升道路的照明设施条件、重划交通标志标线(图4)，使得道路自行车骑行环境更加理想。

图4 自行车交通标识

4 结论

(1)以自行车骑行环境为研究对象，结合城市道路实际情况，从道路设施和交通运营两方面深入剖析自行车骑行的影响因素，利用层次聚类筛选出13项指标构建自行车骑行环境评价体系。采用组合赋权法和模糊综合判法对道路进行评价，使结果更加科学、精确。

(2)以北京市的具体道路为例，对所提模型进行可行性验证，通过不同道路的评分分析，证明所构建的评价模型能够对道路自行车骑行环境做出有效评价，这对以后的自行车道改善工程计划工作提供了新思路。

(3)在自行车道路和交通事件对骑行环境进行研究评价，未考虑到骑行人群本身属性的影响程度。为了弥补不足，今后将在以下方面展开研究：①从多因素影响出发，将骑行者的出行目的、出行偏好和个人属性列入评价指标；②利用可视化叙述性偏好法(stated preference，SP)实验生成模拟路线选择情景，与实地路段调查相结合，从而获得更为的全面的骑行环境评价分析。