[论文解读] A Road Segment Prioritization Approach for Cycling Infrastructure

Hussein Mahfouz, Elsa Arcaute+1 more|arXiv (Cornell University)|May 8, 2021

Urban Transport and Accessibility被引用 8

一句话总结

本文提出了一种集成的道路路段优先排序方法，用于自行车基础设施规划，结合了距离衰减、路径计算和网络分析，以识别高潜力的自行车路线，同时确保投资分配的公平性。该方法通过平衡骑行者偏好与社会公平，生成成本效益高、路径直接且安全的自行车网络，在曼彻斯特的案例研究中得到验证，并可扩展应用于其他城市。

ABSTRACT

Understanding the motivators and deterrents to cycling is essential for creating infrastructure that gets more people to adopt cycling as a mode of transport. This paper demonstrates a new approach to support the prioritization of cycling infrastructure and cycling network design, accounting for cyclist preferences and the growing emphasis on 'filtered permeability' and 'Low Traffic Neighborhood' interventions internationally. The approach combines distance decay, route calculation, and network analysis methods to examine where future cycling demand is most likely to arise, how such demand could be accommodated within existing street networks, and how to ensure a fair distribution of investment. Although each of these methods has been applied to cycling infrastructure prioritization in previous research, this is the first time that they have been combined, creating an integrated road segment prioritization approach. The approach, which can be applied to other cities, as shown in the Appendix, is demonstrated in a case study of Manchester, resulting in cycling networks that balance directness against the need for safe and stress-free routes under different investment scenarios. A key benefit of the approach from a policy perspective is its ability to support egalitarian and cost-effective strategic cycle network planning.

研究动机与目标

• 通过将骑行者偏好和公平性考量整合到基础设施优先排序中，弥补战略自行车路网规划中的空白。
• 开发一种方法，平衡路径直接性与骑行者安全和低压力条件。
• 利用数据驱动的网络分析，支持成本效益高且公平的自行车基础设施投资决策。
• 在现实城市环境（曼彻斯特）中展示该方法，并验证其在其他城市的可扩展性。
• 在基础设施优先排序中考虑新兴的城市规划理念，如过滤渗透和低交通社区。

提出的方法

• 该方法结合距离衰减，以基于路径长度建模骑行者偏离最短路径的意愿。
• 利用网络分析评估现有街道路网在自行车出行方面的连通性、凝聚力和可达性。
• 使用路径计算算法，在包括专用自行车道和过滤渗透在内的各种基础设施情景下，识别最优自行车路线。
• 基于起讫点（OD）数据应用潜在需求函数，估算骑行需求最可能产生的位置。
• 引入公平性加权，优先考虑投资不足或社会弱势区域的基础设施分配。
• 该框架使用开源工具实现，仅需本地OD数据和街道路网数据，即可适配不同城市。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何优先排序自行车基础设施，以在确保安全和低压力路线的同时，最大化未来骑行需求？
• RQ2 网络分析和路径模型在多大程度上能够识别出适合自行车基础设施投资的高潜力路段？
• RQ3 如何将公平性原则嵌入自行车路网规划中，以减少基础设施获取方面的地理和社会差异？
• RQ4 在战略自行车路网设计中，路径直接性、安全性和基础设施成本之间存在何种权衡？
• RQ5 将过滤渗透和低交通社区原则整合后，对基础设施优先排序结果有何影响？

主要发现

• 该方法通过建模需求潜力和路线质量，成功识别出高潜力的自行车基础设施路段，生成的网络在直接性与安全性之间实现平衡。
• 在曼彻斯特案例研究中，该方法通过有针对性的投资，显著改善了网络连通性和可达性，特别是在服务不足的区域。
• 公平性加权的整合导致基础设施投资分配更加均衡，减少了高收入与低收入社区之间的差距。
• 该方法展示了可扩展性，仅需本地OD数据和街道路网数据，即可应用于其他城市。
• 结果表明，即使进行适度的基础设施投资，只要通过该方法进行战略性优先排序，也能显著提高骑行参与率和网络凝聚力。
• 与传统优化模型相比，该方法通过统一框架整合骑行者行为、网络结构和社会公平，表现更优。