《Sustainable Cities and Society》：BIKE (Bicycle Integration Key Elements) Index: Benchmarking urban bikeability and cycling readiness. Evidences from European capitals
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本研究针对城市自行车友好度评估缺乏标准化工具的问题，开发了名为BIKE指数的多维度可复现框架。研究人员通过整合自行车基础设施、骑行服务、环境约束以及安全与街道质量四个关键维度，对13个欧洲首都城市进行了系统评估。结果表明，阿姆斯特丹综合得分最高，罗马最低，且基础设施是主要的差异化因素。该指数为城市规划者提供了透明、可扩展的方法论，支持基于证据的决策制定，助力实现欧洲绿色协议交通减排目标。
在欧洲城市面临到205年将交通排放减少9%的巨大压力背景下，自行车出行作为一种低成本、低碳的可持续城市交通解决方案，其重要性日益凸显。数据显示，骑行在荷兰通勤中的比例在2024至2025年间增长了57%，巴黎在战略性基础设施投资后骑行交通量更是激增了166%。然而，欧洲各城市在支持自行车基础设施和文化方面存在显著差异，日常骑行率从荷兰城市的51%到希腊和葡萄牙的不足1%不等。这种差异暴露了一个关键问题：许多城市缺乏系统性的评估工具来指导基于证据的政策决策和衡量进展。现有的评估框架，如哥本哈根指数，往往依赖于专家判断，透明度有限，且并非基于公开数据集。其他一些指数则存在方法论文档缺失、忽略相关地理因素或现已停止更新等问题。因此，开发一个全面的、可重复的、基于开放数据的框架来评估城市骑行条件变得至关重要。
在此背景下，发表在《Sustainable Cities and Society》上的研究论文《BIKE (Bicycle Integration Key Elements) Index: Benchmarking urban bikeability and cycling readiness. Evidences from European capitals》应运而生。该研究旨在引入BIKE指数，一个用于评估城市间骑行条件的多维度、可复现框架，以应对当前缺乏标准化评估工具的挑战。
为了构建这一指数，研究人员主要运用了几项关键技术方法。首先，研究完全依赖于开放或公开可用的数据集，包括OpenStreetMap（用于自行车基础设施网络数据）、OpenRouteService（用于生成标准化的骑行路线和获取路段元数据，如坡度、路面类型和适用性）、Eurostat、Google Maps（用于获取自行车服务点兴趣点数据）以及E-OBS气候数据集（用于分析有利天气天数）。其次，研究采用了统一的空间分析单元，使用来自哥白尼城市地图集的本地行政单元边界，并结合全球人类住区图层的人口密度数据（阈值设定为>1000居民/平方公里）来精确定义每个城市的城市核心区范围，避免了非城市土地带来的偏差。第三，研究设计了一套标准化的骑行路线生成方法，在每个城市的边界上选取30个等距点，为每个点生成7条路线（4条径向路线和3条切向路线），最终每个城市产生210条模拟骑行路线，用于分析基础设施使用情况和街道适用性等。第四，所有基于邻近度的变量（如服务覆盖范围）均在一个500米 x 500米的规则网格上计算，这反映了广泛引用的5-7分钟步行距离标准。最后，为了将不同量纲和分布的变量整合成单一的复合分数，研究采用了基于中位数和绝对中位差的改进Z分数法进行标准化，并将结果缩放到0-100的范围，确保了指标间的可比性。
研究结果清晰地展示了13个欧洲首都城市在自行车友好度方面的显著差异。
3.1. 整体BIKE指数表现
BIKE指数的综合得分范围从阿姆斯特丹的最高分60.5到罗马的最低分34.2，相差26.3分，揭示了欧洲首都城市在骑行条件上的明显差距。城市可分为三个梯队：得分高于50分的城市（阿姆斯特丹、巴黎、哥本哈根、斯德哥尔摩、维也纳）代表了骑行环境最友好的地区；得分在40-50分之间的城市（马德里、布鲁塞尔、里斯本、柏林、卢森堡、都柏林）处于中等水平；而得分低于40分的城市（雅典、罗马）则存在显著的自行车基础设施和政策缺口。
3.2. 维度层面分析
在各个维度上，城市表现各异。基础设施维度（权重4%）是差异的主要来源，阿姆斯特丹（72分）、斯德哥尔摩（69分）和巴黎（65分）领先，而雅典（28分）、都柏林（37分）、罗马（37分）和柏林（39分）则存在明显不足。服务维度（权重2%）的差异最大（46分范围），巴黎（79分）和哥本哈根（7分）表现突出，斯德哥尔摩（24分）则呈现出基础设施强而服务弱的不平衡现象。环境约束维度（权重2%）的得分分布最为集中，都柏林（57分）最高，卢森堡（29分）因地形和气候挑战而成为明显例外。安全与街道质量维度（权重2%）也显示出较大差异，卢森堡（61分）领先，而罗马（3分）得分极低，巴黎（32分）尽管总分高，但在此维度上存在明显短板。
3.3. 跨维度绩效模式
分析揭示了城市的不同发展模式。阿姆斯特丹表现出均衡的优异表现。巴黎则以服务见长但安全表现较弱。哥本哈根在各维度表现均衡，但基础设施相对不突出。斯德哥尔摩和卢森堡等城市则表现出高度不平衡的配置。罗马在所有维度上均表现不佳。中间梯队的城市通常具有更平衡的绩效特征。
3.4. 敏感性分析
权重敏感性分析表明，当改变维度权重时，城市排名会发生一定变化。例如，如果加倍基础设施的权重，阿姆斯特丹和斯德哥尔摩等基础设施强的城市受益更多；而加倍服务的权重则使巴黎受益。这说明了不同政策优先级对评估结果的影响，也揭示了各城市在不同维度上的相对强弱项。
研究的讨论部分将BIKE指数与已有的相关指数（如Bike Score、 propensity to Cycle Tool等）进行了方法论上的比较，指出BIKE指数在构建覆盖面上更具优势，它同时考虑了网络可通行性、受保护基础设施覆盖、路线效率、服务可达性、地形限制、气候适宜性、安全性和街道设计等多个方面。外部效度评估显示，BIKE指数与2023年观察到的自行车使用量具有最强的相关性（r=.7），高于其他两个外部基准（Clean Cities Campaign和PeopleForBikes City Ratings），支持了该指数的准则效度。基础设施维度与自行车使用量的相关性最高（r=.53），而环境维度则呈现较弱的横截面相关性。
综上所述，本研究成功开发并应用了BIKE指数，这是一个基于开放数据、可复现的多维度框架，用于系统评估和比较城市的自行车友好度。研究证实了欧洲首都城市在骑行条件上存在显著差异，并指出基础设施是主要的差异化因素，但服务、环境和安全也扮演着关键角色。该指数为城市规划者和政策制定者提供了一个透明、可扩展的工具，能够支持基于证据的决策，助力创建更具可持续性和包容性的城市交通系统。尽管研究存在一些局限性，如对公开众包数据的依赖、城市边界定义不一致、使用代理变量（如国家级死亡率数据）以及固定的权重方案等，但BIKE指数无疑为未来的城市自行车友好度研究奠定了坚实的基础，并指明了扩展应用、方法学 refinement 和纵向研究等未来方向。
