通勤方式特征与影响要素分析，百度数据——规划日课（10.16）

1、通勤方式特征与影响要素分析，百度数据

来自：百度地图慧眼

北京通勤方式的空间分布特征

从空间分布来看，在北京市中心城区，不同交通方式存在明显的差异。就机动车通勤而言，距离城市主中心越远，比例越高，且城市东部和北部地区的机动车通勤比例明显高于城市的南部和西部地区；与之相反的是，距离城市中心越远，慢行交通的通勤比例越低，城市南部、西部地区的通勤比例要高于城市的东部和北部地区。

由此可以看出，机动车通勤和慢行通勤的分布都同时遵循同心圆和扇形两种空间分布模式，表明通勤方式的空间分布具有距离衰减性和空间异质性。其它通勤方式的分布也呈现类似的特征。

图 6 机动车通勤比例空间分布图

图 7 慢行通勤（自行车通勤和步行通勤）比例空间分布图

通勤和出行方式与其它空间要素的相关性

理解各类通勤和出行方式与其它空间要素的关系，有助于通过优化城市空间布局，实现更高效、绿色的交通组织。借助上文的分类结果，我们将初步探讨用地混合、道路布局和轨道交通服务三类要素与通勤和出行方式分布之间的关系，论证低碳交通规划的一些观点。

需要注意的是，通勤是以上下班为交通目的，出行则包含各种交通目的。后续的调查数据表明，通勤方式与出行方式高度相关。因此下文的部分讨论将结论从通勤方式推广到出行方式。

（1）高用地混合度可以有效压缩机动车出行率

由下图可以看出，北京市中心城区中用地混合度高的地区，其机动车出行率普遍偏低；反之用地混合度较低的地区，其机动车出行率则相对较高。这表明土地混合利用对压缩机动车出行率是卓有成效的。

正如低碳交通规划理论所指出的，合理的土地混合利用可以将一系列相互关联的功能紧凑的安排在同一区域内，从而大大缩减交通距离，减少交通成本，提高步行比例，压缩机动车出行率。

图 8 用地混合度（左图）与机动车出行比例（右图）的对比

（2）供应充足时轨道交通服务可以压缩机动车通勤率，不足时效果不显著

轨道交通建设对出行方式的影响显得更为复杂。从北京的情况来看，大致以地铁10号线为分界，内外呈现不同的相关性。在10号线以内，地铁站点的覆盖度较高，此时地铁通勤的比例与地铁站点的密度正相关，机动车通勤的比例则与地铁站点密度呈负相关；而在10号线以外，情况则正好相反，地铁站点建设对压缩机动车通勤作用不显著，甚至站点周边地区机动车通勤率更高。

这或许可以部分归结为通勤成本问题。考虑通勤成本主要由时间成本、经济成本、舒适度成本等部分组成。

10号线以内地区可以获取相对快捷的地铁服务，且乘车环境较好，区位较居中，而机动车交通则比较拥堵，因此地铁通勤成本相对较小；在10号线以外地区，地铁建设成为大型住区建设的驱动力，地铁站点周边集聚了大量通勤人口，而地铁服务能力相对滞后，使乘坐地铁的舒适度大大下降，候车、换乘时间变长，外部效应的存在使得地铁通勤成本反而高于机动车通勤成本，造成了站点周边地区机动车通勤率“逆增长”。

图 10  机动车通勤比例与地铁站点密度的关系

（3）高路网密度鼓励慢行交通

与用地混合类似，高路网密度会压缩机动车出行比例，并对慢行交通产生激励。其中一部分原因是路网密度较高的地区沿街界面较多，功能混合度一般比较高；另一部分原因可能是高密度的路网提供了更多的慢行交通选择，而大量的道路交叉口会显著降低机动车速度。

图 11 机动车出行率与路网密度的关系

图 12 慢行出行比例与路网密度的关系