将空间背景纳入建成环境与驾驶行为之间的非线性关系中

《TRANSPORTATION RESEARCH PART D-TRANSPORT AND ENVIRONMENT》：Incorporating spatial context in nonlinear relationship between built environment and driving behavior

本研究提出一种结合条件自动回归（CAR）的半参数多层模型，用于分析建成环境（BE）属性对机动出行的影响，同时考虑空间异质性和依赖性。基于北京2014年家庭出行调查数据，结果显示纳入空间因素的非线性模型拟合更优，分区BE属性对家庭车辆公里数（VKT）有显著非线性影响。

　　

丁传|刘天天|周新宇|杨莉娅|吴苏峰

中国杭州，北京航空航天大学国际创新研究院

摘要

重新审视气候变化问题促使人们研究建成环境（BE）与出行行为之间的联系，旨在为改变城市结构以减少机动出行提供基于证据的支持。许多研究已经探讨了建成环境属性与机动出行之间的非线性关系，但很少有研究充分考虑空间背景问题（即空间异质性和空间依赖性）。为了填补这一空白，本研究提出了一个具有条件自回归（CAR）规格的半参数多层次模型，以重新估计建成环境属性对机动出行的非线性影响，同时解决空间背景问题。我们将该模型应用于中国北京的的家庭出行调查数据。研究结果表明，在非线性分析中纳入空间异质性和空间依赖性可以提高模型的拟合度。即使控制了显著的空间效应，建成环境的区域属性对家庭车辆行驶公里数（VKT）仍具有明显的非线性影响。

引言

交通运输是温室气体排放（如二氧化碳（CO₂）的主要来源，导致全球变暖和严重的生态退化。城市和交通规划研究人员致力于研究建成环境（BE）如何影响出行行为，以确定减少对汽车的依赖并缓解交通带来的负面生态影响的干预措施（Bhat和Guo，2007；Yu等人，2019）。近年来，学者们研究了土地利用发展模式与出行行为之间的非线性关系。通过研究建成环境的阈值效应，他们希望为城市发展提供更准确的指导（Ding等人，2018a；Galster，2018）。重要的是要认识到，土地利用变化以非线性方式影响出行行为，因为它们取决于多种因素，并且在某些临界点可能会引起显著变化。例如，当某个地区的人口密度达到临界阈值时，居民对公共交通和步行的需求会急剧增加。

然而，探讨建成环境与出行行为之间非线性关系的文献仍然不足。很少有研究同时考虑非线性效应以及与出行行为相关的两个关键空间背景问题——空间异质性和空间依赖性。可以看出，建成环境在塑造出行行为方面存在显著的空间效应（Bhat，2000a；Cardozo等人，2012）。一方面，建成环境的影响因地理位置而异（Hong和Goodchild，2014）。这种系统性的空间变化——称为空间异质性——在非线性分析中常常被忽视，因为许多研究隐含地假设了空间同质性。另一方面，居住在地理位置相近地区的家庭往往表现出相似的出行行为，这是由于共享的相邻土地利用结构和交通条件。这种相邻空间单元之间的相似性趋势反映了空间依赖性，通常通过空间自相关指标来量化（Anselin，1988；Cressie，2015）。以往的研究主要集中在非线性、空间异质性和空间依赖性这三个方面中的一个或两个方面，而很少同时考虑这三个方面。

为了弥补这些不足，我们开发了一个具有条件自回归（CAR）规格的半参数多层次模型。本研究利用北京的家庭出行调查数据进行实证分析。据我们所知，这是建成环境-出行行为领域首个提出统一混合结构的研

本研究的结构如下：第2节回顾了关于建成环境对出行行为影响领域的三个方法论问题的文献。第3节介绍了具有CAR规格的半参数多层次模型。第4节介绍了本研究使用的研究数据。第5节展示了结果并进行了讨论。最后，第6节提供了本文的主要结论。

部分摘录

文献综述

近年来，在讨论建成环境如何影响出行行为时，非线性已成为一个重要的问题。传统上，人们假设方程中的每个变量都遵循预定义的（主要是线性的）关系。然而，最近的研究表明，非线性关系普遍存在（Ding等人，2018a）。因此，任何预定义的关系都可能降低预测的准确性。因此，学者们在研究时需要考虑非线性效应。

方法论

本研究重新评估了建成环境如何影响出行行为，同时解决了三个方法论挑战：空间异质性（指出行行为和建成环境效应在不同地区的系统性变化）；空间依赖性（指相邻地区之间的相似性）；以及非线性关系。为了有效应对这些复杂性，我们采用了通过广泛文献回顾确定的多种创新策略。

数据和变量

数据来源于2014年在北京进行的官方家庭出行调查。我们选择了北京的主要城区作为研究区域。该调查采用了分层随机抽样方法，确保抽样比例与每个区域的人口规模相匹配。此外，还进行了第二次访问以提高数据的可靠性。问卷涵盖了多个方面，使我们能够获取居民的相关信息。

结果

使用之前描述的具有CAR规格的半参数多层次模型，我们首先运行了一个零模型来检验各区域之间的空间异质性和空间依赖性的形式，如方程（8）所示。表2展示了结果，而图2和图3分别显示了结构化和非结构化空间效应的后验均值。这些后验均值图清晰地可视化了这两个组成部分，证明了模型区分空间结构化

结论

本研究引入了一个具有CAR规格的半参数多层次模型，用于评估建成环境属性如何影响家庭机动出行。该模型旨在从非线性角度重新审视区域建成环境因素如何影响家庭驾驶行为。它同时捕捉了由空间背景（即空间异质性和空间依赖性）引起的空间效应，这两个因素在现有文献中经常被提及，但很少被同时考虑。

CRediT作者贡献声明

丁传：写作——审阅与编辑、撰写初稿、监督、方法论、调查、正式分析、概念化。刘天天：写作——审阅与编辑、撰写初稿、调查、正式分析、概念化。周新宇：方法论、正式分析、数据管理。杨莉娅：写作——审阅与编辑、可视化、项目管理、资金筹集。吴苏峰：数据管理、调查、资源获取、验证、写作——审阅

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文报告的工作。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金（72074215）的支持。