中國北京市建成環境特徵與學校交通擁堵之間的關聯性研究

Grunnleggende konsepter

學校接送活動顯著加劇了學校周邊的交通擁堵，而學校周邊的建成環境特徵，如學校密度、公交車站分佈、道路拓撲結構和街景等，對交通擁堵的程度有顯著影響。

Sammendrag

文獻綜述

學校接送與交通擁堵

• 現有研究主要從總體角度探討交通擁堵與學校接送之間的關係，方法是比較上學日和非上學工作日的交通擁堵總量，或比較學校附近道路和遠離學校道路的交通擁堵總量。
• 然而，這些研究忽略了學校交通擁堵在不同建成環境特徵區域的分佈不均勻性。

城市建成環境與交通擁堵

• 傳統研究主要依賴社會經濟數據，包括土地利用和興趣點（POI），根據已建立的 5D 系統（密度、多樣性、設計、到交通的距離和目的地可達性）來描述城市建成環境。
• 然而，這些傳統測量方法無法全面感知建成環境。
• 街景圖像（SVI）的積累為通過視覺外觀更廣泛地量化建成環境特徵提供了可能性。

研究差距

• 現有研究中用於區分上學日和非上學工作日交通流量或區分上學/放學時間和其他時間交通流量的 DID 類似設定不足以揭示學校接送對交通擁堵的因果效應。
• 利用建成環境特徵來理解交通擁堵模式的既定模型是黑盒和特定於特徵的。

研究方法

研究區域

• 選擇北京市五環路以內的區域作為研究區域。
• 根據百度地圖提供的 POI 數據，研究區域內共有 846 所中小學。
• 根據前人研究，將學校鄰域的空間範圍定義為距離學校 500 公尺的緩衝區。

數據準備

• 從國家地理信息中心（NGCC）獲取道路網絡數據。
• 通過百度地圖提供的 API 收集 2023 年 6 月 5 日至 6 月 11 日期間研究區域內每條道路的實時交通擁堵指數。
• 收集學校周圍的交通相關 POI（包括地鐵站、公交車站、停車場）、土地利用（包括綠地、行政和公共服務、商業和商業設施、教育區、工業區，而住宅區除外，因為它們主要由建築佔地面積表示，因此避免了多重共線性）和建築佔地面積（包括形狀、高度）等數據，以測量每個學校鄰域的物理特徵。
• 使用廣泛使用的 Places365-CNN 模型從收集的街景圖像中提取以場景為中心的特征。

回歸模型

• 建立了一個廣義有序 Logit 回歸模型（模型 1），用於確定學校接送是否對學校周圍的交通擁堵產生顯著影響。
• 建立了一個多元線性回歸模型（模型 2），用於解耦建成環境特徵與不同學校鄰域交通擁堵風險之間的關係。

研究結果

學校接送對學校周圍交通擁堵的影響

• 與非上學工作日相比，工作日的交通狀況更差。
• 在工作日上學/放學時段，道路交通進一步中斷。
• 在全國高考期間，由於排除了大多數學校鄰域內的學校接送行程，因此與正常工作日相比，學校周圍道路出現“擁堵”和“嚴重擁堵”狀態的概率沒有明顯差異。

建成環境特徵對學校周圍交通擁堵的影響

• 與交通擁堵呈正相關的變量包括：道路網絡的介數中心性、平均建築高度、與金融、商業和教育活動相關的街景、鄰近學校的數量和公交車站的數量。
• 與交通擁堵呈負相關的變量包括：到市中心的距離和角度、以金融和商業場景為主但道路視覺外觀整潔有序的街景、以住宅區為主並靠近快速路的街景。

政策建議

• 建立的回歸模型可以作為計算學校周圍建成環境整體質量得分的有效工具。
• 在確定新建學校的選址時，應考慮以下因素：
  • 應避開北京市五環路以內的市中心或東北方向；
  • 不應位於其他學校 500 公尺範圍內；
  • 不應靠近交通繁忙的道路，以避免與其他交通流的相互影響。

Statistikk

在案例研究區域內，共有 846 所中小學。
約 30% 的小學生居住在距離學校 10 公里或更遠的地方。
某些小學的汽車接送比例接近 50%。
在觀察到的 10 個時間點，共記錄了 1,401,259 個交通擁堵指數。
在正常工作日上學/放學時段，道路交通進一步中斷，道路暢通的概率降低 5.05%，而“緩慢”、“擁堵”和“嚴重擁堵”狀態的概率分別增加 1.99%、2.55% 和 0.51%。
學校接送活動使道路暢通的概率降低了 8.34%，而“緩慢”、“擁堵”和“嚴重擁堵”交通狀態的概率分別增加了 3.08%、4.2% 和 1.05%。
在所有建成環境變量中，道路網絡的介數中心性、平均建築高度、與金融、商業和教育活動相關的街景、新建和舊建築的混合程度與交通擁堵呈正相關。
與交通擁堵呈負相關的變量包括到市中心的距離和角度、以金融和商業場景為主但道路視覺外觀整潔有序的街景、以住宅區為主並靠近快速路的街景。

Sitater

Viktige innsikter hentet fra

Association between built environment characteristics and school run traffic congestion in Beijing, China

by Chaogui Kang... klokken arxiv.org 11-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.11390.pdf

Dypere Spørsmål

除了建成環境特徵外，還有哪些因素會影響學校周邊的交通擁堵？

除了文中提到的建成環境特徵外，以下因素也會對學校周邊的交通擁堵造成影響：

時間因素:

上下學時段: 上下學時段是交通高峰期，大量接送學生的車輛集中在學校周邊，造成交通擁堵。
季節因素: 雨雪等惡劣天氣會導致道路通行能力下降，加劇交通擁堵。
特殊事件: 學校舉辦大型活動、周邊發生交通事故等突發事件也會造成交通擁堵。

交通管理因素:

交通信号灯设置: 不合理的交通信号灯设置会导致道路通行效率低下，加劇交通擁堵。
交通標誌標線: 交通標誌標線不清或設置不合理會影響車輛通行秩序，造成交通擁堵。
交通執法力度: 違章停車、違規行駛等交通違法行為會加劇交通擁堵，加強交通執法力度可以有效改善交通秩序。

學校管理因素:

錯峰上下學: 學校可以采取錯峰上下學的措施，分散交通流量，緩解交通擁堵。
鼓勵綠色出行: 學校可以鼓勵學生步行、騎自行車或乘坐公共交通工具上下學，減少私家車的使用。

其他因素:

人口密度: 學校周邊人口密度越高，交通出行需求越大，交通擁堵的可能性也越高。
經濟發展水平: 經濟發展水平越高，私家車擁有率越高，交通擁堵的壓力也越大。

如何在不影響城市其他區域交通的情況下，改善學校周邊的建成環境以緩解交通擁堵？

改善學校周邊的建成環境，可以在不影響城市其他區域交通的情況下，有效緩解交通擁堵。以下是一些建議：

優化學校周邊道路交通組織:

設置臨時停車區域: 在學校周邊設置臨時停車區域，方便家長接送學生，避免車輛在道路上違章停車。
設置人行道和自行車道: 完善學校周邊的人行道和自行車道，保障學生步行和騎自行車的安全。
設置單行道和交通微循環: 根據實際情況，在學校周邊設置單行道和交通微循環，提高道路通行效率。
優化交通信号灯设置: 根據交通流量，調整學校周邊交通信号灯的配時方案，提高道路通行效率。

完善學校周邊公共交通設施:

增加公交线路和班次: 在上下學時段，增加途經學校的公交线路和班次，方便學生乘坐公共交通工具上下學。
設置公交車站點: 在學校周邊設置公交車站點，方便學生候車。
鼓勵合乘車輛: 鼓勵家長之間組成合乘車輛接送學生，減少私家車的使用。

改善學校周邊步行環境:

拓寬人行道: 拓寬學校周邊的人行道，方便學生通行。
設置遮陽棚和休息座椅: 在人行道上設置遮陽棚和休息座椅，為學生提供舒適的步行環境。
美化學校周邊環境: 美化學校周邊環境，提升學校周邊的吸引力，鼓勵學生步行上下學。

利用智慧交通技術:

交通誘導系統: 利用交通誘導系統，發布實時路況信息，引導車輛合理選擇出行路線，避開學校周邊擁堵路段。
停車誘導系統: 利用停車誘導系統，發布學校周邊停車場的空餘車位信息，引導車輛有序停車。

如果將來自動駕駛汽車普及，學校周邊的交通擁堵狀況會如何變化？

自動駕駛汽車的普及，對學校周邊的交通擁堵狀況可能帶來以下影響：

正面影響:

提高道路通行效率: 自動駕駛汽車可以按照最佳路線行駛，並且保持車距一致，減少交通事故和擁堵的發生。
減少違章停車: 自動駕駛汽車可以自動尋找停車位，避免在學校周邊違章停車。
優化交通流量: 自動駕駛汽車可以與交通信号灯等交通設施進行通信，優化交通流量，提高道路通行效率。

負面影響:

接送需求增加: 自動駕駛汽車的便利性可能會導致家長更傾向於使用私家車接送學生，反而增加學校周邊的交通流量。
新的安全隐患: 自動駕駛汽車在學校周邊的複雜交通環境中，可能會面臨新的安全隐患，例如識別兒童的行為等。
總體而言，自動駕駛汽車的普及對學校周邊交通擁堵的影響是複雜的，需要結合具體情況進行分析。除了技術發展，還需要政府、學校、家長等多方共同努力，制定合理的交通政策和管理措施，才能充分發揮自動駕駛汽車的優勢，緩解學校周邊的交通擁堵問題。