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(专栏编辑:卓健,同济大学建筑与城市规划学院教授)
基于指标的城市交通韧性评估方法
来源:MARTINS M C D M, DA SILVA A N R, PINTO N. An indicator-based methodology for assessing resilience in urban mobility [J]. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 2019(77): 325-363
在当前气候变化和社会经济不稳定的背景下,“韧性”成为评估城市系统对内生和外生冲击做出响应能力的重要概念。交通是城市系统的基本组成部分,对冲击具有天然的敏感性。目前城市交通中有关韧性的研究,大多采用非常复杂的模型进行分析,但考虑到大多数从业者面对数据匮乏和缺乏专业工具的情况,目前还缺乏简单有效的城市交通韧性评估方法。
本研究使用常用的交通出行OD调查结果作为评估韧性的总体指标,分析多少机动方式完成的出行可以转换为非机动方式(步行和自行车)。并应用于巴西的两个案例研究:圣保罗州的一个中等规模城市圣卡洛斯和阿拉戈亚斯州的首府马西奥的大都会地区(MRM)。
1. 研究方法
本研究首先假设在系统受到严重冲击的情况下仍然需要出行,进一步假设即使出行距离很长也可选择非机动交通方式,进而研究因环境冲击发生交通方式转换的可能性。
(1) 最大可能距离(MPD):提出最大可能距离的概念,表示任何人愿意步行或骑自行车的理论最大距离,超过阈值的出行只能采用机动交通方式。
(2) 韧性划分:将所有出行分为四类:特殊出行是因为MPD为考虑出行者的个人特征和地形,而导致实际采用非机动出行的距离比MPD值大的出行;持久型出行指各自MPD 限制内通过非机动方式进行的出行;可适应出行指在MPD范围内由机动交通方式完成的出行;可转换(有风险) 出行指超出MPD限制而必须采用机动方式的出行。前三种被视为韧性出行。
2. 结果与讨论
(1) 最大可能距离值:为确定MPD值,本文选择在多个MPD增加的场景中改变另一种MPD值,从最小距离0km开始,到能够仅在非机动模式下完成的全部出行,即为MPD值。当全部出行可以转换为非机动模式时,圣卡洛斯达到了11km的自行车MPD值,马西奥的大都会地区达到28km的自行车MPD值,二者的显著差异是两个地区规模差异导致的结果。
(2) 出行细分与韧性水平:通过描绘韧性水平随骑行MPD的变化而变化的趋势,发现两个地区的变化速度不同,圣卡洛斯变化的速度较快。数值表明,在更大的交通系统(如MRM)中实现高水平的韧性更为困难,因为出行距离较远,非机动方式没有那么吸引人。
(3) 各交通小区的出行空间分布:在圣卡洛斯,可转换的出行位于城市的外围地区,持久和可适应的出行位于中心地区;在MRM中,可转换的出行始终位于北部城镇的上部,以及东部沿海地区,这些片区可达性较低。
(4) 收入水平对韧性的影响:韧性水平有所提升的大量出行(从可转换到持久型的出行) 大多是由较不富裕的人完成的。然而,在较不富裕的人群中,可适应(机动化)出行的相对比重仍然很高。
本项成果只是研究项目的第一阶段成果,这项长期研究的主要目的是制定一套决策支持方案,用于帮助缺乏数据和低专业知识的发展中国家的小型政府辅助决策。
(供稿:张诗洁,同济大学建筑与城市规划学院硕士研究生)
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