公平且更安全的多目标自行车网络设计方法——连接绿地与蓝地空间(Green and Blue Spaces)

《Kuwait Journal of Science》：An equitable and safer multi-objective cycling network design approach to connect green and blue spaces

　　

在城市规划中，将绿地与滨水空间（Green and Blue Spaces, GBS）通过功能性自行车网络进行整合，对实现可达与可持续发展至关重要，其与更健康的生活方式和环境效益明显相关。本文提出一种多目标自行车网络扩展方法，在考虑成本(cost)、覆盖范围(coverage)、公平可达性(equitable access)与安全性的同时，优化既有骑行设施与绿地及蓝地空间之间的连通性。该方法提供一组非支配解(non-dominated solutions / Pareto最优解)作为决策支持菜单，所有解均生成从既有自行车道至绿蓝空间的完全连通路径，保证网络设计具功能性、对骑行友好、更安全并促进主动出行(active transportation)。为验证方法有效性，研究人员以英国南安普顿市(Southampton)为例生成方案菜单(menu of solutions)，结果表明模型能在各准则间不同折衷情形下，生成连接既有骑行设施与绿蓝地的网络扩展设计方案。

论文解读——《An equitable and safer multi-objective cycling network design approach to connect green and blue spaces》

一、研究背景与意义

现有城市自行车基础设施常面临资金不稳定、设计不连续、缺乏专业规划工具等障碍，导致网络呈碎片化斑块状，迫使骑行者进入繁忙机动车道，降低感知安全性并抑制潜在用户。传统自行车网络设计多采用单目标或加权求和法将冲突目标（成本、连通性、公平性、安全性）压缩为标量，掩盖了真实权衡关系。此外，既有研究较少同时将绿地与蓝地空间（Green and Blue Spaces, GBS）连通性、基于剥夺指数(deprivation index)的社会公平性(equity)以及以安静度(quietness, 作为安全性的代理指标)衡量的路线安全性作为首要优化目标。鉴于骑行者偏好接触自然并回避主干道，且弱势群体社区应享有均等主动出行机会，有必要发展能显式平衡上述多目标、并保证既有骑行区与GBS间全连通的决策支持工具。本文由Bruno Salezze Vieira、Ranga Abeysooriya、Dawn-Marie Walker与Edilson F. Arruda（Southampton Business School, University of Southampton）完成，发表于《Kuwait Journal of Science》。

二、关键技术方法概述

研究人员以英国南安普顿市为案例，基于OpenStreetMap获取道路网与既有骑行道，结合Ordnance Survey MasterMap Greenspace Layer获取绿地多边形，英国2019 Indices of Multiple Deprivation (IMD) 获取街区剥夺评分。路网建模为有向图G=(N,E)，将既有的骑行区、绿地区、蓝地区划分为互不相交的Zone集合Z。边属性含建设成本c_ij（取路段长度）、安静度贡献q_ij（长度/限速，反比于车速）、公平性贡献e_ij（长度/节点平均IMD值，IMD越小越贫困则贡献越大）。建立混合整数规划(Mixed Integer Programming, MIP)含四目标：最大化Zone间连通数Σ(f_a+b_a)、最小化新增车道总成本Σc_ijx_ij、最大化总安静度Σq_ijx_ij、最大化总公平性Σe_ijx_ij，通过网络流变量?_ija与连通指示变量y_ab、f_a、b_a强制GBS与骑行Zone间存在完全连通路径且无跨Zone回路。求解分两阶段：(1) 枚举连通度水平求成本–覆盖率基线Pareto前沿（ε-约束法逐层求解辅助MIP P2）；(2) 对基线各解允许移除Θ=4条连接释放预算，分别做仅最大化安静度(A1)、仅最大化公平性(A2)、先安静度后公平性(A3)、先公平性后安静度(A4)四类再优化，生成扩展非支配解菜单。模型用C语言编码，Gurobi 11.01求解，实例含77 745条边、37 653节点、128个Zone。

三、研究结果

5.3.1. Baseline scenario (A0)

通过枚举不同连通度下最小成本方案获成本–覆盖率Pareto前沿，显示边际连通度增加呈指数成本增长；超过约60%覆盖率后每增一条连接的成本增幅稳定在约3.8%，表明网络扩展后期成本弹性趋于恒定，为决策者提供量化取舍基准。

5.3.2. Alternative scenarios (A1–A4)

• •
  场景A1（优先安静度）：在相同预算下减少θ条连接并最大化quietness，安静度相较基线提升且随θ增大而增，低覆盖率时波动大、>60%后稳定；公平性近似基线无显著变化。
• •
  场景A2（优先公平性）：同理，equity较基线显著提升，quietness近似基线。
• •
  场景A3（先安静度后公平性）：两步序贯优化使两目标均较基线获可观增益，equity增幅同A2，quietness略低于A1。
• •
  场景A4（先公平性后安静度）：两目标亦均获显著增益，quietness增幅同A1，equity略低于A2。
  结果表明单目标场景对未优化目标几无改善，而平衡序贯分配可在同预算下同时提升安静度与公平性；若决策者偏重某目标可选对应优先序（A3偏equity优先，A4偏quietness优先）。

5.3.3. Visualisation of the solutions

基线A0解（90%覆盖率）所示新增车道（黄色）沿最短路径连接各Zone与GBS，保证全连通。A1解在相同区域偏向选用低速住宅侧街替代主干道（蓝色标注）；A2解微调路径以穿越更高剥夺度(lower IMD)街区。可视化证实模型可据优化侧重灵活重构推荐路网，同时保持预算可比与GBS连通约束。

四、讨论与结论翻译

讨论指出该模型依赖标准空间数据集（OSM路网、GBS多边形、IMD或同类剥夺指数），具高度地域可移植性；可作模块化决策支持工具嵌入地方当局规划流程，成本函数可细化区分车道类型及土地征收约束，未来可拓展动态分期建设排序与坡度、景观及交通量精细代理变量。

结论翻译如下：

本研究提出了一种新颖的自行车网络设计公式，聚焦于创建连接绿地与蓝地空间（green and blue spaces）的连通、骑行友好网络。这与全球推进可持续交通、通过接触绿蓝空间提升生活质量、减轻医疗负担及改善环境指标（如空气污染）的趋势相一致。研究人员将该模型应用于英国南安普顿市，结果证明方法可为决策者提供在不同成本、覆盖率、安静度与公平性折衷间的方案菜单（menu of solutions）；相较于仅关注成本–覆盖率的基线，同时考虑多目标的平衡方案可在相同预算下获得显著改善。未来工作可包括依据地形坡度惩罚陡坡路段、奖励景观路线或结合起讫点(origin-destination, OD)流数据，以及用交通量、车道宽度、重型车比例精细化安静度（安全性代理）计算，以更准确反映用户舒适度感知。