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今天推送的是“城乡交通与市政基础设施专栏”的研究文献。(专栏编辑:卓健)。
卡利亚里和智慧城市机动性:分析与比较
来源: GARAU C, MASALA F, PINNA F. Cagliari and smart urban mobility: analysis and comparison[J]. Cities, 2016(56): 35-46.
近年来,学界对“智慧城市”的讨论持续升温,但对于“智慧城市”概念,仍然缺乏一个统一的定义。通常认为,“智慧城市”通过信息通讯技术的运用,来节约时间、改善个体的机动性、使人们更容易获取信息和服务并能积极参与到城市的决策制定中。对于城市交通而言,城市机动性的“智慧”取决于高效的公共交通方式,安全和连续的自行车道网络以及有效的交替停车系统。本研究认为,“智慧机动性”的概念体现在两个方面,首先是技术,其次是技术和市民需求的整合程度。
但是,由于数据的缺失和指标体系的不完善,目前对于“智慧机动性”的定量研究仍有不足。为此,研究提出了一套定量指标体系用以评估智慧机动性,并选择了意大利卡利亚里作为案例研究,最后将卡利亚里的情况和其他国际城市进行比较,并就卡利亚里智慧机动性的提升给出针对性建议。
(1) 研究方法
本研究所使用的指标体系参考自研究团队之前的研究。这套指标体系包含6 个一级变量,分别涉及公共交通、自行车道、自行车共享、小汽车共享、私营机动性支撑系统和公共交通支撑系统;每个一级变量下又包含多个二级变量。其中,前四个一级变量为可测度变量,即可通过可获取数据计算具体的数值;而后两个一级变量使用数值1 或0 来衡量其“有”或“无”。根据搜集到的数据,先将各类不同类别的数据进行标准化,然后对各类一级变量下的二级变量进行加总并求平均值,得到各个一级变量的值,最后将各个一级变量的值加总求均数,则可得到该城市智慧机动性的综合指标值。
除了使用数学公式对数值进行计算,本研究还运用图示的方式,将每个一级变量涵盖的两个二级变量分别作为坐标系的X 轴和Y 轴,分析城市处于该坐标系的哪个象限,从而判断该城市机动性的“智慧”程度。例如,对于“自行车共享”这个一级变量,X 轴表示“自行车站点密度”,Y 轴表示“每千人自行车享有量”,则在“自行车共享”的坐标系中,智慧机动性的最佳象限为第I 象限。
(2) 案例剖析
意大利卡利亚里近年来在提升智慧城市机动性方面做出努力,并实施了“城市机动性规划(UMP) ”。这些努力通过改善城市的人行道、自行车道和公共交通网络,以及运用智能手机应用、网站和信息面板等科技手段,使卡利亚里的城市机动性在近几年来得到显著提升。研究团队将前述的指标体系应用于卡利亚里的“智慧机动性”分析中,并将其与其它19 个国际城市进行对比。数据采自2014 年,主要包括三类:第一类是可度量指标数据,即前四类一级变量所涉及的数据,具体主要涉及服务密度与使用人群;第二类是与私营机动性支撑系统相关的数据;第三类则是与公共交通支撑系统相关的数据。通过对数据的分析以及城市间的比较和排序,可以发现,尽管卡利亚里近几年在城市机动性方面做出了重大努力,其在各变量的排序中总是处于中间位置,与其他国际城市相比仍有较大差距。欧洲城市在交通设施的得分上处于领先地位;欧洲和美洲城市在私营机动性支撑系统上均表现优异;而大多数案例城市在公共交通支撑系统上都获得了较高评价。就综合得分而言,前7 位均为欧洲城市,而卡利亚里位于第17位。
图:卡利亚里都市区公共交通网络
研究团队进一步将各个城市的每类一级变量放在前述的坐标系中进行单独分析,通过分析各个城市在坐标系中的不同位置来更加直观地比较其“智慧机动性”的优劣。
研究总结认为,通过城市“智慧机动性”的图示表达,可以有效分析投资在城市机动性上的城市资本与社会需求的吻合度,并进一步评价“智慧城市”的政策实施情况。在本研究中采取的坐标系中,其位置越接近第I 象限和第III 象限对角线的城市,其资本与需求的整合度越高。同时,研究发现私营交通服务越发达的城市,其位置越接近I、III 象限对角线,也说明其交通供给与需求处于更为平衡的状态。
最后,本研究就促进卡利亚里“智慧机动性”的提升提出若干针对性建议,主要涉及交通服务支付方式的整合、交通换乘点的整合、自行车道的改善、自行车和小汽车共享的推广以及电动汽车的发展等方面。
(供稿: 邹祖钰)
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