基于居民时空出行特征城市交通出行效率研究

时间:2022-06-20 19:40:08 浏览量:

 基于居民时空出行特征的城市交通出行效率研究

 摘要:传统的道路交通运行情况主要对速度、饱和度、密度、排队长度、延误等指标进行评价,而交通出行效率是指居民以最少的出行投入完成某种出行活动,强调的是“全过程”出行和“全出行链”的总体效率。因此,研究城市交通出行效率对于提高居民的出行体验和幸福感、缓解城市交通拥堵、支持社会经济发展具有重要的意义。研究城市出行效率的内涵和本质;从全过程出行距离、出行耗时、出行速度等维度,按照全方式、单一交通方式分别对比分析北上广深等四个城市交通出行效率;针对评价分析提出的问题进行反思,从规划和管理两个层面提出相关对策建议,目的是提升城市交通的可达性和出行效率。

 0 01 1 引言

 出行效率是指居民以最少的出行投入(包含最少的货币成本和时间成本、最舒适和最安全的出行体验等),利用某种交通方式完成某种出行目的的活动。出行效率强调的是“全过程”出行,真正实现“门到门”服务,包括从家到车站或停车场、从车站或停车场到达目的地过程中取车或两端接驳、等车、开车或乘车、换乘等环节的“全出行链”总体效率,全过程的出行链效率决定了公共交通的服务水平以及与其它交通方式的吸引力。文献[1] 基于路网的

 密度和间距构建居民出行效率分析方法,并对合理的街区尺度、路网间距进行了推导;文献[2] 通过现场调查、电话调查、网上问卷相结合的方式,对上海市民的出行效率进行调查与分析,并提出了相关政策建议;文献[3] 提出了可达性、机动性、生产率、效用等 4 种交通效率度量方法;文献[4] 基于交通效率的视角,采用总出行时间来衡量土地利用形态的交通效率和宏观可达性;文献[5] 基于通过分析时间价值视角下出行效率与城市交通拥堵的关系,构建出行者的出行效率模型,并深入探讨基于出行效率移动互联对城市交通拥堵的影响;文献[6] 从交通出行便捷与交通减排两个目标综合评估的角度,提出基于中观尺度的城市交通出行满意度和交通碳排放的定量测算方法,并利用数据包络分析法探讨城市交通综合效率评价方法。文献[7] 在出行调查软件的基础上进行开发了“出行录”小程序,对深圳市 86 人和北京市 3 个地铁站(西直门、中关村、三元桥)的两正四负情绪维度(包括开心、有意义、沮丧、痛苦、烦躁和疲倦)、基础设施满意度和公共交通出行幸福感进行调查研究。本文基于北京(2014 年调查)、上海(2014 年调查)、深圳(2016 年调查)、广州(2017 年调查)等四个超大城市的交通综合调查和大数据挖掘的结论数据为基础进行实证研究①② 。

 2 02 城市出行效率的内涵

 目前,国内外评价道路交通运行指标主要包含拥堵指数、拥堵持续指标、出行时间指数、拥堵严重度,国内评价道路运行指标主要包含运行速度、道路交通运行指数(交通拥堵指数)。由于居民更关注的是整个出行过程中的总体效率,这些指标对道路交通运行情况有较好的表达,但不能从居民出行视角来反映出行(指居民利用某种交通方式并占用城市道路满足某种出行目的活动,一般要求出行距离超过 500 米)的内涵,也不能真实的、全方位的评价居民的出行感受,当然不能全面地评价城市整体出行效率。新时期交通发展不仅仅强调基础设施的建设规模与速度,更重要是强调出行的效率与品质。因此,交通出行效率更加强调的是“全过程”出行和“全出行链”出行,比如公共交通出行效率除了常规意义上乘车时间和距离,还包括两端的接驳出行、换乘出行;小汽车出行效率除了开车时间,还包括取车、停车以及步行至目的地的时间和距离(见图 1)。城市交通服务就必须回归“以人为本”的本源,通过提供高效、安全、公平、绿色的交通服务以满足人的出行活动需求是城市健康运行的根本目标。综上所述,出行效率的概念不仅容易被市民感知和接受,而且综合反映交通可达性、社会公平、环境保护、城市出行效率等方面,更是社会的一种价值观导向。

 03

 国内主要城市出行效率对比

 1 3.1 总体全过程出行效率 2017 年广州市全过程平均出行距离 6.9km(见表 1),全过程出行速度 12.1km/h,全过程出行时耗 34.3 分钟。与上一次(2005 年)调查相比,平均出行距离增长了 38%,平均出行速度增长了 11%,平均出行耗时增长了 25%,表明随着城市空间结构拓展和轨道交通网络完善,居民出行距离和出行时耗增加。与北京、上海、深圳等城市交通调查结果相比,广州平均出行距离与上海(6.9km)相当,低于北京(8.1km)和深圳(7.1km);出行速度略高于北京( 11.9km/h )

 , 低 于 上 海 ( 14.3km/h )

 和 深 圳(15.2km/h);出行时耗高于上海(29 分钟)和深圳(28分钟),低于北京(41 分钟);广州市居民平均通勤时耗为 43.4 分钟,比全日出行平均时耗高 22%,低于北京的 48分钟、高于上海的 42.7 分钟。

 从居民全过程平均出行耗时和出行速度两个指标来看,城市交通出行效率从高到低依次排序为上海、广州和北京(备注:1.深圳通勤时耗数据缺失无法判断;2.无法统筹考虑四个城市出行距离相等的情况,主要判断依据为出行时耗和出行速度,下同),并且在一定程度上也反映了上海、深圳、广州城市集约化发展程度高于北京,或者说北京出行空间尺度更大。

 2 3.2 各种交通方式全过程出行效率

 3.2.1 小汽车全过程出行效率 2017 年广州市小汽车全过程平均出行距离 11.5km、出行速度 18.1km/h(较 2005 年提升了 6%)、出行时耗 38.1分钟,出行速度的提升主要由于道路交通基础设施完善以及亚运会后一系列交通政策和管理措施(如中小客车总量调控政策、停车差别化收费措施等)的出台,进一步提升了道路网络容量。与北京、上海、深圳等城市交通调查结果相比,广州小汽车平均出行距离高于深圳(8.9km),低于北京(13.1km)和上海(13.2km);出行速度高于北京( 17.3km/h )

 和 深 圳 ( 14.4km/h )

 , 低 于 上 海(25.5km/h);出行时耗高于上海(31.1 分钟)和深圳(37.1 分钟),低于北京(45.4 分钟)。从小汽车全过程平均出行距离、出行耗时和出行速度三个指标来看,总体出行效率从高到低依次排序为上海、广州、北京和深圳(见图 2)。

 2 3.2.2 地铁全过程出行效率

 随着城市轨道交通网络的发展,其服务范围不断扩大和可达性也有较大幅度提升,2017 年广州市地铁全过程平均出行距离 12.8km,出行速度 15.7km(较 2005 年提高 26%),出行时耗 48.9 分钟。与北京、上海、深圳等城市交通调查结果相比,广州地铁平均出行距离低于深圳(14.3km)、北京 (17.8km )和 上海( 18.3km );出 行速度 高于北 京( 14.3km/h )

 , 低 于 深 圳 ( 17.9km/h )

 , 上 海(17.7km/h);出行时耗高于深圳(47.9 分钟),低于上

 海(62 分钟)北京(68.1 分钟)。从地铁全过程平均出行距离、出行耗时和出行速度三个指标来看,总体出行效率从高到低依次排序为深圳、上海、广州和北京(见图 3)。

 2 3.2.2 常规公交全过程出行效率

 2017 年广州市常规公交全过程平均出行距离 8km,出行速度 10.7km/h(较 2005 年提升了 7%)、出行时耗 44.9 分钟,出行速度的提升主要由于公交线网的优化、公交专用路权增加以及公交调度的完善。与北京、上海、深圳等城市交通调查结果相比,广州常规公交平均出行距离低于深圳(8.9km)、北京(9.8km)和上海(8.7km);出行速度与上海持平,高于北京(9.3km/h),低于深圳(11.4km/h);出行时耗低于深圳(46.8 分钟)、上海(48.8 分钟)和北京(63.2 分钟)。从常规公交全过程平均出行距离、出行耗时和出行速度三个指标来看,总体出行效率从高到低依次排序为深圳、广州、上海和北京(见图 4)。

 3 3.3 机动化出行方式全过程出行效率 通过构建机动化出行方式平均耗时,用于评价北京、上海、广州、深圳等四个城市的出行效率。主要思路为:以常规公交、地铁、小汽车三种机动化方式的出行耗时为基础,以三种交通方式的出行量为权重,测算四个城市的出行效率(见表 2),其计算模型如下:

 式中,—四个城市的机动化方式平均耗时(分钟),1、2、3、4 分别对应北京、上海、广州、深圳(下同),该指标越小说明城市机动化出行效率越高;

 4 04 对城乡规划和城市治理的思考和对策建议

 4.1 规划反思

 1 4.1.1 注重城乡规划的“服务”而非“覆盖”

 城乡规划目标是公平、效率、可持续,核心服务仍然是以人为本,规划应该更加关注人的出行。以城市轨道交通规划为例,2019 年广州市轨道交通线网总长度约 522 公里、站点 235 个,轨道交通实际服务人口不足规划覆盖人口的 60%(轨道交通站点按照 800 米计算)。因此,城乡规划更加注重规划的“服务”而非“覆盖”。

 2 4.1.2 完善公共交通规划细节提升交通可达性

 据调查,广州市常规公交与地铁全过程出行平均时间分别为 45 分钟、49 分钟,低于北京的 63.2 分钟、68.1 分钟和上海的 49 分钟、62 分钟,但常规公交出行在车外时间和地铁在地铁系统外时间占全过程时间的比例分别为 52%、49%,远远高于北京的 35%、41%,上海的 43%、44%,说明居民在使用公共交通系统出行时,有大量的时间是用在到达车站和从车站到达目的地上。公共交通两端出行时间比例较高,优化公共交通系统的“可达性”是提升公共交通吸引力关键一环。在今后的规划中,需要合理规划地铁线

 路布局、站点出入口以及常规公交站点站间距,提升公共交通系统的交通“可达性”。

 3 4.1.3 厘清公交优先与小汽车平衡关系

 《国务院关于城市优先发展公共交通的指导意见》(国发[2012]64 号)等政策文件鼓励优先发展公共交通,《北京城市总体规划(2016-2035 年)》中首次明确将公共交通优先发展作为城市发展的战略,各级地方政府也是不遗余力的大力支持“公交优先”,但对于城市道路运行速度或城市拥堵排名绞尽脑汁,挖空心思的进行道路基础设施提供交通供给,并且采取“限购”、“限行”等措施来缓解城市交通拥堵。地方政府制定的政策或措施既希望提倡“公交优先”,让更多的人选择乘坐公共交通,又要保证小汽车运行速度;但如果城市道路上小汽车能够快速行驶,在社会经济持续发展和居民购买力增强的背景下,又有多少人放弃小汽车而选择公共交通,那又谈何“公交优先”?从出行效率的角度来讲,城市运行速度的提高应该是优先保障运输更多出行者的交通工具的速度来提高城市出行效率。

 4 4.1.4 重视反映出行效率指标(出行量和周转量)而非统计指标(客运量)

 从承担人和货物运输的角度来讲,交通系统在一定时间内运输的人或货物越多、且占用交通资源供给较少,表明其运输效率较高。据调查,2017 年广州市常规公交客运量(630 万人次/日)低于地铁(768 万人次/日),但常规

 公交出行量(583 万人次/日)是地铁出行量(451 万人次/日)的 1.3 倍、常规服务人口是地铁的 1.2 倍,说明常规公交服务人群比地铁广,或者说从服务人群数量的角度来讲公交出行效率较地铁高。同时,从北上广深四个城市的小汽车出行强度、分担率、载客率、出行距离等参数,初步测算四个城市的小汽车每天的周转量分别为 8300 万pcu*km 、 6000 万 pcu*km 、 4400 万 pcu*km 、 3000 万pcu*km,说明四个城市中小汽车占用城市道路资源从多到少依次为北京、上海、广州、深圳。如果不考虑四个城市的市政道路资源容量差异(仅考虑道路长度)、交通管理的精细化水平等,测算其小汽车周转量和道路资源供给比分别为 1.0、0.9、0.6、0.4,则初步判断未来城市交通恶化或交通拥堵的城市顺序分别为北京、上海、广州、深圳。因此,重视反映出行效率指标而非统计指标能更加清晰的制定城市治理的方向和政策。

 4.2 对策建议

 1 4.2.1 规划层面

 (1)构建复合公共交通发展走廊和节点,提高全过程公共交通的可达性和出行效率。根据前文数据分析可知,广州市轨道交通实际服务人口仅仅是规划覆盖人口的不足60%,并且常规公交和轨道交通出行两端接驳时间占全过程时间的比例分别为 52%、49%,需要合理的规划和设计来提高交通可达性,从而提高出行效率。因此,积极构建以公共 交 通 为 导 向 的 开 发 模 式 (TOD , Transit-Oriented-

 Development),将商业、住宅、办公楼、公园和公共建筑设置在步行可达的公共交通站点开发的范围内,减少“门到门”服务的出行距离、出行耗时,提高交通可达性和交通出行效率。比如,香港公共交通沿线覆盖了大量的人口和就业岗位,全港 45%的人口居住在地铁站 500m 范围内,其中九龙、香港岛等地铁站点服务的居民高达 65%,并且凭借完善的步行连廊(超过 700 条的立体步行连廊连接了周边的包含办公、商业等建筑以及码头、巴士运输站、地铁站等),实现公共交通占机动化出行分担率约为 90%(即90%使用机动化出行的人群使用了公共交通),从整体上提高了城市的出行效率。

 (2 2 )提供合理的路网密度和街区尺度提高出行效率

 2016 年 2 月,国务院出台了《关于进一步加强城市规划建设管理工作的若干意见》提出:要树立“窄马路、密路网”的城市道路布局理念,但是没有提出具体的适用范围和量化标准,比如多“窄”算“窄”?多“密”算“密”?人与车如何平衡?与开发强度如何协调?等问题③ 。因此,通过研究不同道路等级的道路网密度、车道平均宽度、道路面积率等道路网规划指标进行多重约束和控制,在广州市城市道路全要素设计的研究中[14] ,以注重慢行和公共交通(倡导较高的道路密度、注重支路网的发展、为加密慢行网络和公交网络提供设施基础)、平衡机动性和可达性(提倡“完整街道”的理念,协调好各类交通方式之间的资源分配和运行组织)、促进用地与交通的协调

 (规模指标和功能协调)为原则,按照城市 CBD 地区、历史城区、居住区、工业园区、交通枢纽地区等进行分类,利用“二维”指标分级的方法,提出当区域的道路网密度为 10-15km/km²和平均道路宽度为 20-25 米时,则认为区域的道路网结构满足“窄马路、密路网”的特征,有利于提高交通可达性和出行效率。

 (3 3 )探索建立一套新的交通规划范式。随着城市特别是特大城市、超大城市社会经济的快速发展,交通供需不平衡、不充分问题将日趋严重。面对空间资源和环境资源的紧约束,探索建立一套新的交通规划范式,实现“以车位本→以人为本→以生活质量为本”的转变,让规划更多关注人的出行效率以及出行过程体验。比如,实施可持续城市移动性规划(Sustainable UrbanMobility Plan,SUMP),促进交通规划更加关注多群体公众和相关利益群体的参与(包含政府、市民、企业、规划人员等),更加关注城市的可持续性、经济活力、社会公平、公众健康和生态环境质量,更加关注人的出行,确保交通的可达性和安全性,减少空气和噪音污染、温室气体排放和能源消耗,提高人员和货物运输的出行效率和成本效益,提高城市环境的吸引力和质量,见表 3。

 2 4.2.2 管理层面

 (1 1 )优先提高集约交通和绿色交通的可达性和出行速度。当城市空间布局和城市形态结构发展相对稳定后,出行距离会保持在一定的范围,提高城市的出行效率的本质

 就是提高交通可达性和出行速度,或减少出行耗时。然而,交通的本质是实现人和物的移动,保障大运量交通的路权和两端接驳的可达性、便捷性,即提高集约交通出行速度、绿色交通分担率④ 以及货物集约运输效率,与“公交优先”、“低碳出行”理念相辅相成,也体现出社会公平的价值观,从而提高城市的出行效率以及城市向着绿色、可持续方向发展。

 (2 2 )从区域或城市群的层面进行城市治理。随着社会经济发展和交通方式变革,城市群、城市密集区或城市毗邻地区的城际出行需求逐渐频繁且需求品质越来越高,因此需要从更大空间的层面去关注人的出行效率和出行过程体验。以广佛同城化为例,从出行活动来看,广佛一日交互量约 163 万人次,其中广州往佛山 81 万人次,佛山往广州 82 万人次;从职住来看,广州居住佛山就业人口约 12万;佛山居住广州就业人口约 18 万;从人口分布来看主要集中在广佛市界临近区域,且沿广佛城际铁路走廊有增强趋势。因此,立足于区域或城市群层面,从空间层面和人群需求考虑差异化的城际交通系统实现高质量的城际出行服务,并且从规划协同机制、信息共享机制、行政共建管理机制等层面进行跨行政区机制体制改革与创新,从而提高城市群层面居民的交通出行效率[15] 。

 (3 3 )整合各种交通方式数据、支付等资源实现“一站式”出行服务。从居民出行感受来讲,出行效率低于预期感受的出行耗时或出行速度时,则证明在整个“出行链”

 过程中产生交通延误或拥堵,造成出行效率下降,从而导致居民出行时间价值的损失,影响城市社会经济的健康发展。随着互联网、大数据等信息技术的快速发展,居民的全过程出行可以通过信息化平台、APP 等提前感知信息,提高了交通出行效率。比如,通过信息平台、APP(如广州市“行讯通”)获取公交到站时间信息,通过互联网地图、可变信息版、信息平台获取道路运行情况和“最佳”行驶路径,通过智能电召系统、信息平台、APP 等可以与出租汽车、网约车、顺风车、共享单车等交互,实现这些交通工具与市民需求的智能匹配等。然而,这种通过信息化平台、APP 等服务让居民提前感知信息提升出行效率仅仅局限于整个“出行链”的某个或某几个环节,要想从根本上提高城市出行效率,实现居民的快速“门到门”服务,必须高度整合各种交通方式、全面共享各种交通方式涉及数据资源、统筹各种交通方式支付体系、构建一体化安全和保险体系等,从而打造“一站式”出行服务或出行即服务,实现出行准备时间(出行者)、等待时间(出行者)、响应时间(交通工具)、路径时间(交通工具)的最小化以及全过程出行更安全、全过程支付更便捷、全过程出行更舒适(出行者),真正提供无缝衔接、安全便捷和舒适的全链条出行服务。

 5 05 结语

 以往分析城市居民出行特征由于技术缺陷导致数据不连贯,主要以某一过程、某一出行环节为基础进行分析,对社会公平性(包含出行公平性)、政策制度以及与技术相结合发展路径方面讨论不足。本文以北京、上海、广州、深圳四个超大城市交通综合调查成果(包含大数据挖掘)为基础,从“全过程、全链条”出行的视角出发,按照全方式和单一方式(包含小汽车、常规公交和地铁)的全过程出行,分别对比分析四个城市交通出行效率(从居民全过程总体出行效率来看,从高到低依次排序为深圳、上海、广州和北京),并从公平、效率、政策等维度以及规划、管理等层面提出相关建议,希望其分析思路、方法以及相关思考和建议对其它城市提供启示。然而,本次分析由于四个城市交通综合调查年份不统一,考虑的交通方式不完整(单一交通方式评价分析仅仅考虑小汽车、常规公交和地铁,尚未覆盖步行和自行车等交通方式),四个城市的城市形态、空间尺度、出行距离、职住特征等因素不同,没有将城市出行效率的相关指标与交通基础设施供给状况、交通管理政策以及城市形态特征(包含城市空间布局、道路网络形态以及轨道交通形态)等统筹考虑,并且本次出行效率分析仅考虑出行的时空成本,尚未考虑到出行的货币成本,以及对人的出行感受和出行过程体验和弱势群体(残疾人、老年人等)的基本出行权利的保障等方面研究还存在不足,未来需要在这些方面进一步深化研究。

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