规划问道
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（专栏编辑：王兰，同济大学建筑与城市规划学院教授）
针对积极交通评估和规划的行人需求估计
来源：DHANANI A, TARKHANYAN L, VAUGHAN L. Estimating pedestrian demand foractive transport evaluation and planning[J]. Transportation Research Part A,2017,103: 54-69.
来自伦敦大学学院的研究者提出了一个基于可步行性来估计建成环境和行人活动的关系的方法，并基于伦敦市的建成环境变量，应用该评估方法建立了行人需求模型。该方法的创新性在于整合了空间句法测度方法和容积面积比（Volume Area Ratios） 测度方法，利用高分辨率地理数据提取建成环境变量；优点是在针对交通政策和实践的分析中具有较高的灵活性，能够在决策中与其它社会和空间指标进行对比。该方法既能进行当前行人需求的估计，也能通过量化建成环境的变化以估计未来的行人需求，可用于从街道尺度到行政区尺度的积极出行基础设施规划和政策评估。
1. 研究背景
目前较少研究提供评估步行活动强度的方法，也较少有研究成果转化为设计工具以应用于交通规划。本研究关注了4类建成环境变量，并基于这些变量和实测出行数据，构建了行人需求模型，从而测试步行活动强度，用于指导实践。
2. 可步行性和建成环境变量
在可步行性的研究中，通常将步行活动分类为交通性步行和休闲性步行，本研究重点关注前者。在大部分关注家庭周围环境和步行活动联系的研究中，欠缺对作为一个整体的城市系统功能的考察，特别是那些并不发生在住宅周围的出行活动。因此，本研究致力于将城市视作一个一体的、连续变化的和相互联系的系统，以促进城市任意位置的出行活动。
通过文献综述，本研究确定考察的4类建成环境变量为：土地使用特征、公交可达性、街道网络结构和居住人口密度。其中，街道网络结构传统上会采用街道连通度、地块尺度和交叉口密度进行测度，而本研究选择的测度方法为空间句法“网络中心度”测度，能够将街道网络视为一个整体系统。
3. 方法
研究首先生成覆盖整个伦敦的25m2单元格（可供街道尺度的分析），然后采用插值法构建建成环境变量数据集。相比于将数据分配给离散的区域（如人口普查区），使用这种栅格来计算变量能够捕捉城市空间更细微、更连续的变化。此外，它支持跨越大范围的与其它数据集（如社会经济等指标）的交互操作。
为了评估建成环境变量在估计整个伦敦行人活动的位置和强度方面的有效性，研究需要行人活动的实测数据集。本文作者获取了“伦敦出行需求调查”数据，生成起讫点连线，用于计算真实的行人活动强度。用于聚合数据的空间单元是直径为350m的六边形，它们连续覆盖了整个大伦敦地区。
接下来是细化选择上述4类建成环境变量。土地使用特征关注功能混合度和开发强度，研究采用了香农多样性指数（Shannon’s Diversity Index） 测量用地功能的“多样均衡性（Diversity Equitability）”，用建筑总容积（高度和基底面积的乘积） 和面积的比值表示开发强度，这样可以用更易获取的建筑高度数据代替建筑总面积数据。在公交可达性方面，研究基于公交站点的缓冲区计算可达性：公共汽车和电车站半径500m，地铁和火车站半径1 000m。居住人口密度方面选取了两个变量：每个地块的住宅地址数量和居住人口密度。道路网络结构采用空间句法方法进行测度，包括用于度量空间网络的“接近中心度（Closeness Centrality） ” 和 “中介中心度（Betweenness Centrality）”。
为了建立建成环境变量和行人活动数据的关系模型，研究将每个建成环境变量的25m2栅格数据聚合到350m直径的六边形单元上。最后，使用真实的行人活动数据来建立建成环境变量与行人需求的关系，然后调整变量权重，最终生成行人需求模型。
4. 统计检验与结果
针对4类建成环境变量（具体为9项备选的自变量） 采用泊松回归模型逐一进行评估，从而确定进入最终回归模型的自变量。其中，因变量为实测的行人密度数据。泊松归回采用了交叉验证的方法以确定预测力最高的变量，即将行人密度数据被随机分为60%的训练集和40%的测试集。
评估结果显示9项建成环境自变量中，模型预测力较高的4项为：①土地使用多样性、均衡度和强度的交互变量；②人口密度；③搜索半径为2000m时的接近中心度；④铁路和公共汽车可达性的组合变量。这些变量被筛选出来进入最终的回归模型。结果显示，采用训练集得到的模型能够解释测试集92%的方差，这表明模型具有较好的预测力。
5. 讨论
居住人口密度与行人活动强度有显著的关系，但并未显示出像其它因素那样的高水平决定性。这提示我们要更多去思考建立一个考虑空间结构而不是基于地理区划的模型。
基于空间句法的接近中心度测度对行人活动的解释力大于交叉口密度，这表明城市街道空间几何形状在塑造行人行为方面的重要性，而这难以通过传统的交叉口密度或连通度测量捕捉到。
模型中公交可达性和接近中心度的高权重表明其重要解释性，甚至未来可以尝试只基于上述两类变量来开发行人需求模型。在测量接近中心度的环节，本文作者评估了不同的搜索半径，最终确定2000m的搜索半径为最优。2000m大约相当于步行25min所达的距离，这比较符合Marchetti在1994年提出的出行时间行为理论，因此本文作者主张将这一规律作为组织伦敦中心地区步行出行的原则。
需要指出，这一模型在伦敦之外的可推广性有待验证。公交可达性和行人活动之间可能存在循环因果关系，因为公共交通可能集中在步行需求较大的地区；或者在公共交通增加的地区，步行需求可能会增加。
6. 结论
本研究提出的方法可以作为一个积极的交通评估、规划和设计工具，它在预测行人需求方面的能力已得到证明。本方法的核心在于建成环境变量选取的灵活性，以及将分析构建于连续变化的空间单元，这使得其它多种空间尺度的数据集也能够应用该方法。了解城市如何在连接和重叠一系列空间中影响人的行为，可以最大限度地发挥规划干预的作用，促进城市中的积极出行。
（供稿：孙文尧，同济大学建筑与城市规划学院博士研究生；李潇天，同济大学建筑与城市规划学院硕士研究生）
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