城市规划与发展战略
城市综合交通
公共交通与非机动化出行
活力街区、街道与城市设计
量化城市与大数据
原文 | Willa Ng 翻译 | 张子墨 杨兴
编辑 | 众山小 校核 | 众山小
文献 | 李镜宇 排版 | 赵雅薇
微博 | weibo.com/
这篇文章是通过应用开源软件SUMO对人本主义的城市道路设计进行微观仿真之后得出来的分析报告。该仿真分别建立了传统城市路网模型与优化后的城市路网模型,调整输入变量后运行仿真,查看各路网的表现状况并进行对比分析。仿真结果表明优化后的路网在缓解交通拥堵以及保障行人安全方面要明显更胜一筹。
图一、我们所倡导的道路网络包括那些既允许各类交通工具通行,又为使用公交、自行车以及步行的出行者留出专用空间的街道。(Google母公司Alphabet旗下智慧城市子公司Sidewalk Labs)
优化后的城市道路使步行、骑车和公交出行更加便利安全,这对每一位出行者都有利——甚至对于驾车出行的人来说也是颇有益处的。
今年早些时候,我们发布了一系列城市街道设计原则,我们认为这些原则在促进建设更加安全、有活力的城市街道的同时,让出行者可以到达城市中任何想去的地点。但由于交通现象的复杂性,这些原则并不总是如我们所预期的那样可以奏效。这也是为什么当交通部门考虑对道路进行重大改造时,一般先通过交通仿真的方式来帮助验证或调整他们的假设。
我们想以同样的方式检验优化后的道路,因此采用一款名为SUMO(Simulation of Urban Mobility)的开源软件构建了道路网络的微观仿真模型。通过对城市路网进行建模,SUMO对其也可以进行交通仿真。同时,程序也可以对各项变量进行调整,来适应非机动车模式(如公交、自行车和行人)以及进行新的街道设计。
为了评估优化后的城市道路,我们对一个城市的密集中心区域(面积大约为1/5平方英里)进行了路网仿真。
我们首先结合现在常见的传统城市道路(即道路空间的大部分都供小汽车、货车和自行车共同使用,而用于人行道的空间十分有限)构造,先对这种传统城市道路进行了仿真。这些道路所允许的最高时速为40英里,我们假设70%的出行者在这个路网上是开车出行的——这是考虑到美国市区平均通勤水平的一个保守估计值。
图二、在传统路网(如上图所示)中,每条道路都可以容纳不同类型的出行方式,但道路的大部分空间是专门为汽车设计的
之后,我们又创建了另一个版本的城市路网,该优化后的路网基本满足我们以人为本的理念:
首先,考虑到不同的模式,我们对城市道路进行了不同程度的调整。大道(允许所有交通方式)和公交街道(公交优先通行)向四周延伸,方便长途出行。与此同时,相对来说规模小一些的自行车道和步行道是分别以自行车和自行车为核心用户,使人们能够在社区中沿着这些慢行道路就能满足正常的出行需求。
其次,我们以通行速度来对道路进行划分。车速的微小变化对于发生交通事故的死亡率都有很大影响:一个行人被时速30英里的小汽车撞到后致死的概率比被时速25英里的小汽车撞到致死的概率要高70%。在我们所建立的道路网中将小汽车的平均时速从正常的30.5英里降低到18英里,并且使车辆在为步行(最高4英里每小时)和骑自行车(最高14英里每小时)所设计的街道上保持更低的速度,以进一步提高安全性。
第三,优化后的城市道路设计非常灵活。在这个特殊的路网中, “动态可变路缘”这一概念对自行车道有很大的益处。在高峰时段,采用可变路缘可以方便乘客的上下车或绕行;在非高峰时段,它们又可以扩大人行道空间,用来组织公共集会或设置拉网展架。
最后,优化路网为公共区域和公共交通争取到了更多的道路空间。我们为公交、自行车和行人分配了尽可能多的道路空间——此时只有33%的道路面积供汽车通行(没有街边停车位),而在常规情况下,这一比例为76%。
图三、优化路网包括东、西、南侧的大道。这些道路可供所有交通方式使用,但同时也留有专门的公交车道(黑色)、自行车道(绿色)以及机动车道(深灰色)。路网的北端是优先使有轨电车和公共汽车通行的公交街道;呈南北走向的是自行车和慢行车道;贯穿路网中间部分的是人行道,用以扩展核心步行网络。
我们相信这个优化后的路网将鼓励更多的人优先选择公交、自行车和步行出门,而把驾车出行排在以上选项之后考虑。(我们也倾向于实施限制定价,但仿真中并没有假设立即采用该政策。) 考虑到以上因素,在我们的仿真中假设只有40%的人选择驾车出行方式。
虽然这项工作仍处于探索阶段,但我们的初步仿真产生的效果显著。与典型的道路状况相比,我们所提出的以人为本的街道在以下几个关键的方面表现较好:
· 这两种类型的街道都能够承担同等水平的“人员吞吐量”(使用道路的总人数),表明人们即使是在没有机动车道的情况下仍然能在设计良好的社区内正常出行。
· 优化道路上所有的出行者面临的交通拥堵都相对更少一些,在不同层次的出行需求下,交通阻塞的几率也都更低。这主要是因为人们都转去选择了其他的出行方式,比如公交或者自行车。
· 优化道路的平均速度要相对较低,这表明安全状况有所改善,可以帮助城市实现零交通事故的愿景。但由于整体交通流量稳定,高峰时段的行程仍然较短。
· 优化道路为行人和公共领域重新开辟了重要的空间——同样,这或许可以使一个社区拥有更活跃的街道,还能支持小型企业和零售服务,从而可以让人们更便捷地到达他们想去的地方。
经过出行方式划分以及限速优化的路网对于交通拥堵、交通瘫痪有更强的抵御能力
仿真结果表明,当路网系统负荷4500名出行者的正常状况下,两种路网均有较好的表现。优化路网中的出等待时间则占总出行时间的25%,未经优化路网中的出行等待时间则占总出行时间的30%,但受益于其更快的车速,传统路网的总出行时间要略短于优化路网。
然而当路网系统负荷9000名出行者的繁忙状况下,传统网络出现了交通瘫痪现象,而优化路网依旧运行良好。在出行等待时间占比上,优化路网为31%,传统路网为41%;平均出行时长上,优化路网为3.8分钟,传统路网为4.3分钟,两项指标均为优化路网占优。
图四、以车为本的传统路网在高峰时段出现了拥堵现象(如图中红色堵塞车辆所示)
图五、优化路网在高峰时段对交通流的道路分配更加均匀,仿真结果显示:优化路网中的车辆拥堵现象有所减少,并且对于巴士(标注为黄色),有轨电车(标注为绿色)以及行人交通(标注为淡黄色圆圈)更加有利。在下图中也可以发现,优化路网也吸引了更多的骑行者(标注为蓝色)使用自行车道以及自行车优先道路。
当读者在观察仿真过程时,或许会发现原因所在:优化路网通过调整出行者出行方式,将大部分出行从低效率的小汽车出行中转移至其他交通方式:骑行者可以在大路或者公交街道上使用受保护的自行车道,也可以转移至自行车优先道路;行人能够安全的通行于行人优先道路;受益于公交专用道提供的快速出行服务,更多的出行者通过巴士或有轨电车出行。
另一项违背直觉的发现是,司机的出行体验也得到了改善。优化路网通过减少诸如左转,右转以及交叉口停车一类的冲突行为(小汽车可以专注于使用高速道路),降低了出行延误。
相比于小汽车,公共交通是高密度城市区域最高效的出行方式。然而问题在于,在传统街道设计中,公共交通需要与私家车共用道路空间,由此导致的延误以及不愉快的出行体验使得出行者转向私家车出行。
在我们经过优化的路网中,巴士以及有轨电车在大路以及公交街道上均可以使用专用道,保障了公交出行的可靠性并增加其相对于小汽车出行的竞争力。由下图所示,在传统路网仿真场景下,公交车辆由于信号灯的影响以及私家车混行问题,导致了频繁的停顿。而在优化路网仿真场景下,公交专用道则帮助公交车更加快速流畅的穿行于街道中。
图六、如图所示,在传统路网下巴士一类的公交车辆(标注为黄色)被困在小汽车车流中。
图七、如图所示,公交专用道使得巴士(标注为黄色)以及有轨电车(标注为绿色)毫无阻滞的穿过街道,从而鼓励更多的出行者使用公共交通而非小汽车。
高峰时段方面,优化路网场景中公共交通仅有32%的出行时间处于拥堵状态,而在传统路网中拥堵时段占到总出行时间的43%。(另外值得一提的是,针对公交进行优化的信号配时将进一步加快公交出行,我们本计划将这一措施纳入优化路网设计中,然而本次仿真并未考虑公交信号配时优化。)
行人优先街道能够为社区生活带来活力,并为地面一层的商家创造价值。
第三个结论是,相比于传统路网,优化路网受行人以及骑行者的欢迎程度更高。从一些GIF以及仿真截图中可以看出,优化路网中的行人优先街道比传统街道吸引了更多的行人流。当路网能够提供安全,令人愉快的人行道或步行街时,出行者会更倾向于使用它们。
图八、在传统路网中,行人(标注为浅黄色)被分流至人行道上。
图九、优化路网为行人提供了步行优先街道(标注为浅灰色和米色),并为骑行者(标注为蓝色)提供了自行车优先街道,创造了一个有活力的路网。
我们通过构建步行街,基本上建立起了一个属于步行者的“超级街区”——一个可以用于聚会,购物,举办社区活动的场所。人们可以怡然漫步而无需担心周围出现高速行驶的小汽车。尽管小汽车被允许在步行街上行驶,但必须以4英里每小时的低速行驶,这一设计旨在通过低限速将小汽车与步行街隔离开。将步行街与自行车专用道结合,一个能够促进交通活力的路网设计就完成了。
优化路网中也创建了仅限行人通行的“人行道”,对应于模拟场景中米色区域。虽然这些区域并未纳入实际仿真中,但我们仍希望出行者能够利用它们进行出行,并为地方街道带来活力。需要强调的是,我们的街道设计旨在增强路网的连通性与可达性,并为每个人创造安全的出行环境。
仿真实验的初期结果令我们感到鼓舞。当然,虽然仿真是一个很有效的研究工具,但它也有局限性。我们提出的出行愿景中,许多措施在建模量化方面具有一定的挑战性,例如路缘定价问题以及动态功能性路缘作为公共空间的使用时长问题(目前我们假设其仅供车辆使用)。我们认为解决这些问题只会使得优化路网的表现更优于传统路网,但这些假设仍需要通过试点实验进行进一步探索。
此外,仿真实验受限于输入数据,因此受到观测数据和出行预测的准确性以及分辨率的限制。为此,我们已经开始思考如何使得出行仿真更加强大(未来在这方面将进行更多研究)。
我们相信这一街道设计原则可以带来更安全的街道,更宽阔的公共空间,更经济的出行选择,更多的公交出行,骑行以及步行。但实施这些设计原则的最大障碍在于政策可行性,而非技术可行性。我们希望这些仿真实验可以为城市规划者以及社区提供决策基础,让他们就出行方案进行更有效的讨论,并最终确定最适合城市的街道方案。
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