【文章编号】1002-1329 (2017)09-0058-06
【中图分类号】TU984.191
【文献标识码】A
【doi】10.11819/cpr20170908a
【作者简介】
刘 珺 (1988-),女,中国设计研究院上海分院师。
王 德 (1963-),男,同济大学建筑与学院教授,博导,中国学会国外学术委员委员,本文通信作者。
朱 玮 (1978-),男,同济大学建筑与学院副教授,中国学会会员。
王昊阳 (1988-),男,上海西岸开发(集团)有限公司项目主管。
王 灿 (1987-),男,同济大学建筑与学院博士研究生。
【修改日期】2017-08-23
精彩导读
【摘要】运用叙述性偏好法调查休闲步行环境选择行为,在此基础上构建离散选择模型,量化研究休闲步行者对于步行环境的偏好机制,辨识各关注要素的影响程度。研究发现,休闲步行者最关注的步行环境要素为机动车流量大小、遮荫情况和人行道有效宽度。选择上海市杨浦区鞍山新村地区作为实际案例,应用休闲步行环境偏好研究结论,评价现状步行环境,量化具体改造措施的实施效果,为步行环境改善方法的研究提供一种行为视角的新思路。
【关键词】叙述性偏好法;离散选择模型;休闲步行环境改善
RESEARCH ON IMPROVEMENT OF RECREATIONAL WALKING ENVIRONMENT BASED ON BEHAVIOR PREFERENCE
ABSTRACT: This paper uses the Stated Preference method to investigate the choice behavior of recreational walking environment, based on which a Discrete Choice Model to quantify the preference mechanism for walking environment by recreational walkers and to define the influence degrees of various related elements. Research results reveal that traffic volume, shade and pavement width are the main factors influencing pedestrian’s route choice behavior. Based on the model, Anshan New Area of Yangpu District, Shanghai, has been taken as an example to evaluate the existing conditions of walking environment, and quantify the effectiveness of specific improvement measure with the utility maximum principle.
KEYWORDS: Stated Preference Method; Discrete Choice Models; improvement of recreational walking environment
引言
随着生活水平的提高,追求健康和品质生活越来越成为潮流和时尚。休闲步行被公共健康部门作为解决肥胖、“三高”等城市亚健康问题的最为有效的锻炼活动而加以提倡[1]。然而,为满足休闲步行需求编制的绿道规划往往是区域尺度,即便在城市内部,也主要是串联城市重点建设的滨水廊道、历史街区、市民公园和商业综合体等公共空间,而如何改善与日常生活息息相关的社区休闲步行环境的研究和规划并没有得到足够重视。
既有文献和相关资料从理念层面和操作层面两个视角构建步行环境改善策略。在理念层面提出了完全街道、共享街道等概念[2],在操作层面也构建了系统的步行环境改善措施体系[3,4],但是缺乏对如何选择改造场地和措施以有效契合实际和日常休闲步行需求的讨论。部分研究[5]提出采用公众参与和成本效益分析法解决以上问题,而其中最为关键的步骤——评估步行环境改善效益,需要进一步深化研究。
行为偏好的相关研究主要是分析特定要素对步行环境选择行为的影响,国外有一定的研究积累。三分之二的受访者会选择最短步行路径[6]。此外,影响步行环境选择的重要因素还包括社会环境、人行道宽度、建筑立面[7]、环境愉悦感[8]和安全感[9]等,同时,出行目的也在步行环境选择中有一定作用。叙述性偏好法(state preference method,以下简称SP)和揭示性偏好法(reveal preference method,以下简称RP)是两种在政策研究和评估领域常用的方法。RP虽然难以量化环境因素对步行行为的影响,但直观真实,数据容易获得,被广泛采用。SP调查的是虚拟环境而非真实环境中的步行偏好特征,若实验设计合理,可准确测算环境要素对步行行为偏好的影响程度。凯利等(Kelly, et al)首次使用SP法分析步行环境偏好,发现机动车流量大小、有效通行宽度和卫生状况对步行环境选择影响最大[10]。国内相关研究中,王冬根等使用SP法研究广州市民住房区位选择偏好[11],潘晖婧使用SP法研究上海市自行车使用者骑行路径选择行为[12]。
本研究采用叙述性偏好法研究休闲步行者对于步行环境的偏好机制,辨识各关注要素的影响程度。通过问卷调查获得基础数据,调查区域为杨浦区内环以内的旧城区四平路街道周边地区,以及中环和外环之间的近郊居住区新江湾城附近,覆盖步行环境类型和步行人群群体较为全面。在把握休闲步行行为环境偏好的基础上,选择以居住功能为主、并且在适宜步行尺度范围内的四平路街道鞍山新村周边地区作为实际应用案例,评价其现状步行环境,定量判断步行环境改造措施的有效性。
采用SP法设计步行环境偏好问卷,在离散选择模型分析的基础上,研判影响步行环境选择的重要因素。实验设计包括选择方案生成和问卷表达。
为生成选择方案,需要在文献梳理[13~19]和预调查的基础上,确定影响休闲步行环境偏好的14项环境要素,分别是:大交叉口数量、小交叉口数量、机动车流量大小、人流量大小、有效通行宽度、遮荫情况、步行环境界面情况、绿化隔离情况、是否途经公园、是否途经街头广场、是否沿河、是否折返、是否有座椅以及步行路径长度等。进而定义这些环境要素的水平值(表1)。
▲ 表1 影响步行偏好的主要要素及其水平设定
Tab.1 Walking environment choice influence factors and levels
考虑到行人对交叉口的容忍度较低,且不喜欢使用人行天桥,大交叉口数量分成“没有”、“一个”和“一个,有天桥”三个水平,小交叉口数量分成“少量”和“多量”两个水平。步行环境界面可粗略分成建筑界面和围墙界面,而橱窗建筑界面和咖啡座建筑界面对于人流停滞时间和人行道有效宽度的影响有所不同,因此步行环境界面分成“橱窗建筑界面”、“带咖啡座的建筑界面”和“绿化围墙”三个水平。绿化隔离措施对步行者的安全感有较大影响,分成“有”和“无”两个水平。有效通行宽度指步行道横断面除去建筑前区、绿化带和设施带的部分,分为“较窄”和“较宽”两个水平①。机动车流量大小与行车密度和车速有关,车流高峰时段当车间距小于4辆小汽车且车速低于25km/h(或车辆流量超过1800辆/h)时②,认为车流量“较多”,其他情况认为车流量“较少”。人流量大小的水平设定跟车流量类似,高峰时段(问卷获得)通行面积大于3.7m2/人③时,认为人流量“较少”,其他情况认为人流量“较多”。遮荫情况水平的划分参考林荫道的设定标准④,即四车道及以上的机动车道绿荫覆盖率达30%以上,四车道以下的机动车道路绿荫覆盖率达50%以上,人行道及非机动车道的绿荫覆盖率达90%以上,定义为遮荫情况“较多”,其他为“较少”。步行路径的长度用步行时间来量度,按照5km/h⑤的步行速度进行计算,既要拉开差距,又要合乎现实情况,故分成“20min”、“45min”和“60min”三个水平。其他变量的水平均定义为“是”和“否”。
调查实验设计是影响结论准确性的主要因素[20]。针对影响要素水平的差异组合进行正交设计,可以很大程度上减少选择方案的生成数量,提升问卷调查效率,这是本研究的创新点之一。正交设计方法能够保证选项的均好性、代表性和可操作性[21]。问卷表达采用图示法,直观明了,降低做决策的难度,这是本研究的另一创新点。
在图1显示的问卷举例中,要求受访者依据两种步行环境情景的特征来进行选择,或者可以都不选。机动车流量大小、人流量大小、绿化隔离情况、有效通行宽度、步行环境界面和遮荫情况等要素尽量用贴近真实的图像来整合表达,其他是否经过交叉口、公园和河流等要素则用图标表达。
▲ 图1 调研问卷举例
Fig.1 Questionnaire example
调查实施
实地问卷调查时间为2013年8月份,在发放的400份问卷中,有效样本数为387份,有效率为97%。受访人群涵盖青年、中年和老年群体。样本中,男女性别比例为1:0.78。以中老年人和离退休人群为主,青年和中老年分别占比40%和60%。从家庭类型来看,两代同居较多,占比41%。从居住时间来看,3年以下、3~10年、10年以上的人数分别占比36%、40%和24%。样本整体结构较为均衡,基本满足模型分析的要求。
初步分析发现,休闲步行是常见的市民休闲活动之一。与休闲步行直接相关的是散步、快走、跑步、遛狗、逛公园,占比63%;而使用健身器材、逗留闲坐、陪小孩、棋牌活动、球类活动、广场舞健美操和钓鱼都与步行环境的空间节点有关,与休闲步行活动间接相关,因为这些活动均是步行到一定场地之后的停留活动,也可以看作是休闲步行活动的一部分,占比37%。
此外,休闲步行活动强度较高。这是通过步行活动频率较高、步行时间上存在高峰时段,以及步行时耗较长所体现的。步行活动的平均次数为1.2054次/天(中位数=1,众数=1,标准差=0.64104),82%的人每天步行一到两次。休闲步行起始时间分布主要集中在早上06:00到07:00和晚上19:00左右两个时间段。休闲步行活动时耗的分布表明其活动强度高峰持续的时间,86%的人步行时间持续1~2h左右。
行为偏好结果分析
针对1268次虚拟步行环境选择记录进行模型拟合,建立离散选择模型,构建效用函数研判各影响要素权重关系。根据随机效用理论,行人选择对其效用最大的步行环境情景。步行环境效用定义为:
其中:V为步行者从步行环境所能获得的总效用,αi表示各步行环境变量xi的效用系数。定性变量做虚拟变量处理。
研究发现,部分步行环境变量统计显著性不足,按显著度从大到小的顺序依次去掉不显著的变量,重新建模,直至所有变量都显著为止(显著度小于0.1),从而精简模型。模型的总体拟合优度(Mc Fadden’s LRI)为0.18,平均预测准确率为48%(表2)。
▲ 表2 模型拟合结果
Tab.2 Fitting result of the model
步行环境要素的影响程度是通过变量系数的绝对值反映的。机动车流量大小是影响最大的因素,其次是遮荫情况、人流量大小、有效通行宽度、人行道界面情况和是否途经公园(图2)。
▲ 图2 环境要素变量系数值
Fig.2 Value of walking environment variables
研究不同人群的休闲步行环境偏好有助于深入理解步行环境选择行为的多样性。从比较不同步行者的性别、年龄和地区三方面的模型结果来看,按年龄划分人群的模型解释能力提高很多,说明年龄对休闲步行环境偏好影响最大。按照年龄进行分类,分别建立青年、中年和老年三个模型(表3),模型的拟合度分别为0.11、0.26和0.34,中年和老年的模型拟合度优于之前的总体样本结果,相比全样本模型解释能力更好,更准确地反映各类人群的偏好特征。
▲ 表3 不同年龄休闲步行者行为模型拟合结果
Tab.3 Fitting result of the environment choice model of different age
注:“—”说明变量系数因统计不显著而被剔除。
从模型的系数可以看出,不同年龄的休闲步行者关注的环境要素不同,其偏好程度也有所不同。青年人最偏好带咖啡座的建筑界面,在年轻人的价值观念里面,路边的咖啡座是一种文艺、情调以及品质生活的象征,而老年人则认为自己并不会去喝下午茶,咖啡座反而占用了人行道的空间。老年人最在意车流量大小和遮荫情况,而中青年对遮荫情况的偏好并不显著。相对中老年人,青年人更加关注休闲步行活动是否途经公园和街头广场,可见适当布置步行活动设施对青年的吸引力会增强。另一方面来说,不同年龄段的人群都较为关注机动车流量的大小情况,这与全样本模型的结果一致。
选择鞍山新村周边地区作为研究案例,应用模型结果进行分析评价。不考虑居住小区内部的步行道,只涉及居住小区外部的城市道路人行道步行环境的评价和优化。以相同水平的步行环境的最长可能路段为基本单元,进行分段并编号。
5.1 休闲步行环境现状评价
评价休闲步行环境,要在量化步行环境要素的基础上,结合离散选择模型,估算步行环境效用。根据生活经验,休闲步行过程中会选择步行环境相对好的一侧,故选择步行环境要素水平较高的一侧进行评价。鉴于评价是针对各个路段客观物质环境的,步行路径长度和人流量大小两个变量不属于考虑范畴。
以理论的最优路段效用和最差路段效用作为极大值和极小值,平均划分四个取值区间,将步行环境分成“优秀”、“良好”、“中等”、“较差”四个等级,对于步行环境进行整体评价(图3)。
▲ 图3 步行环境现状评价
Fig.3 Evaluation of current walking environment
鞍山新村周边地区步行环境整体状况较好。大约一半的道路步行环境等级为“优秀”或者“良好”。最为典型的是苏家屯路,车流量不大,人行道有效通行宽度充足,遮荫状况很好,这与实际观察结果一致。
步行环境等级为“中等”水平的路段较多,包括大连路、控江路全部路段,四平路、铁岭路、阜新路、鞍山路、彰武路、本溪路、锦西路、抚顺路、江浦路和打虎山路的部分路段。其中,四平路和大连路为城市主干道,车流量较大,不适宜步行。江浦路和控江路是城市次干道,虽然是橱窗建筑界面,遮荫情况不错,但是路边摩托车和自行车停车对步行空间影响较大;彰武路问题类似,而且部分建筑的车行出入口穿越人行道带来人车关系混乱;而本溪路、阜新路、鞍山路、铁岭路、抚顺路和锦西路车流量较大,人行道有效通行宽度不足,情况较为类似。
步行环境等级为“较差”的路段为江浦路、中山北二路等外围交通性干道,以及锦西路、抚顺路和彰武路等部分路段。交通性干道车流量较大且速度较快,交通噪声和空气污染造成步行舒适性不足,且部分路段没有遮荫行道树,加之连续围墙的街道界面也非常无聊乏味,与生活经验相吻合。
5.2 改善措施效果评价
基于模型中的步行环境要素参数,以“行人效用提升最大化”为目标,可以估计步行环境改善措施的实施效果。
以彰武路部分路段为例,现状步行环境效用为0.68,评价等级为“中等”,存在的主要问题是车流量过大和有效通行宽度不足。针对以上问题,具体措施有两个:一是减少过境交通量,引导车流量分流;二是增加有效通行面积,自行车竖向集中停车。考虑行人步行环境偏好,改造措施优先采取前者,这时步行环境效用为1.91,评价等级为“良好”,因此需要进一步采取集约有效停车措施提升步行环境质量,改造后步行环境效用为2.23,评价等级为“优秀”。
选取步行环境现状“较差”和“中等”的路段进行改造,研究区域外围交通性道路步行环境改造目标为“中等”,内部生活性道路的步行环境改造目标为“优秀”。判断步行环境的核心改善措施,并估算改善效果。四平路、大连路、控江路、江浦路、彰武路、鞍山路、锦西路、本溪路和中山北二路的部分路段,使用单一改造措施不能达到预期效果,故进一步采取其他措施改善步行环境。步行环境改善之后,鞍山新村周边地区内部大部分路段步行环境达到“优秀”,外围交通性道路步行环境均达到“中等”(图4)。可见,有针对性地选择最大化效用提升的改造措施能够有效提高步行环境水平。表4选择典型路段举例详细说明改善措施和实施效果。
▲ 图4 改善措施实施后步行环境评价
Fig.4 Evaluation of walking environment after improvement
▲ 表4 典型路段步行环境改善措施及效果举例
Tab.4 Measures and effects of walking environment improvement
实际操作中,不同措施的实施难度也有所不同。因此步行环境的改善措施优先次序宜综合考虑实施效果与改造难度来综合判断。
本文以调查问卷为基础,应用叙述性偏好法(SP)设计虚拟步行环境选择行为调查,探索步行环境偏好特征。本研究中SP法的两点应用创新包括:对环境要素的水平差异组合进行实验设计,大大减少选择方案的生成数量;采用图文并茂的问卷表达形式,利用图片细致入微地表达步行情景所包含的要素及其水平,直观易懂,并辅以文字准确传达图片信息。在此基础上,构建离散选择模型进一步定量探讨行人对于休闲步行环境的偏好机制,结果表明,步行者最为关注的步行环境要素是机动车流量大小,其次是遮荫情况、人流量大小、有效通行宽度、人行道界面情况和步行环境是否途经公园。该研究将步行环境改善效果的定量评价方法应用于案例地区,为针对性地改善步行环境提供了一种行为视角的新思路。
注释
① Abu Dhabi Urban Street Design Manual中指出人行空间至少要1.8m宽。我国《城市步行和自行车交通系统规划设计导则》规定在居住区支路人行道单侧宽度为2.5~4.5m之间。本研究认为3m是人行道宽窄感知的分界点。
② 机动车流量大小与步行环境的舒适程度呈负相关,带来安全、噪声和空气污染问题。机动车车流量计量方式有平均日交通量、小时交通量、高峰小时交通量等。《上海市四次全市性综合交通调查报告》指出,2009年上海市早晚高峰出行时间段出行量占总量比重为31.7%。采用高峰小时机动车流量作为评价标准。机动车车流量通过观察难以衡量,需要借助其他数据作为评价标准。《交通拥堵与道路服务水平》中“拥堵”的其中一个界定指标是行车密度小于4辆小汽车的车身长度。此外,Abu Dhabi Urban Street Design Manual提出社区的机动车速应降低至25km/h以下。
③ Better Streets,Better Cities: A Guide to Street Design in Urban India中,人行道服务水平的相关研究将行人空间、流量和速度作为衡量标准,认为行人面积大于3.7m2/人时,有足够的面积可供行人自由选择步行速度、绕行其他行人和避免与其他行人冲突。
④ 参考《上海市林荫道评定办法(试行)》中规定的林荫道的标准,即人行道及非机动车道的绿荫覆盖率达90%以上,四车道以下的机动车道路绿荫覆盖率应达50%以上,四车道及以上的机动车道绿荫覆盖率应达30%以上。
⑤ Pedestrian characteristics study in Singapore等文献指出,正常人的平均步行速度为5km/h。
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