《Transportation Research Interdisciplinary Perspectives》：Linking urban form, bus stop typologies, and first–last-mile mode-use patterns: Evidence from an urban–peri-urban transit network in Indonesia
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摘要
首末公里（First- and last-mile, FMLM）连通性仍是快速城市化的大都市区域中公共交通面临的主要挑战，这些区域的交通可达性条件具有高度异质性。本研究考察了印度尼西亚梭罗拉亚（Solo Raya）的Batik Solo Trans系统中
摘要
首末公里（First- and last-mile, FMLM）连通性仍是快速城市化的大都市区域中公共交通面临的主要挑战，这些区域的交通可达性条件具有高度异质性。本研究考察了印度尼西亚梭罗拉亚（Solo Raya）的Batik Solo Trans系统中，公交站点类型学（bus-stop typologies）与观测到的FMLM出行模式之间的关系。研究利用跨越城市核心区和城郊区的92个公交站点，整合了基于地理信息系统（GIS）的空间分析、实地观测和用户调查。研究人员采用层次聚类法（Hierarchical Clustering）和K均值聚类法（K-Means Clustering）对城市形态、可达性和多式联运指标进行分析，识别出五种站点类型，同时将FMLM出行方式使用作为行为结果进行独立分析。结果显示出了清晰的空间-行为分化。在高密度城市商业区，非机动化接驳比例达到84.04%，而在外围孤立公交节点区，私人机动化接驳比例则高达75.40%。城市类型通常支持更多样化的FMLM选择，而城郊环境则表现出更强的私人机动化依赖和有限的接驳工具使用。研究结果表明，FMLM模式反映了空间和交通条件的组合效应，而非单一的可达性指标。通过将空间分类与行为解读分离，本研究将站点类型定位为一个中观层面的分析框架，用于诊断异质性的FMLM条件，并支持在城乡过渡带的公交网络中制定因地制宜的规划策略。
论文解读
1. 研究背景、问题与研究意义
在快速城市化背景下，新兴大都市地区的出行需求激增，对公共交通系统提出了更高要求。尽管快速公交（Bus Rapid Transit, BRT）等大容量交通模式能提升走廊层面的机动性，但其有效性在很大程度上取决于乘客如何到达和离开公交服务，即首末公里（First- and last-mile, FMLM）连通性问题。不完善的人行道基础设施、碎片化的土地利用模式以及薄弱的多种交通方式整合，严重制约了公交系统的客流量和整体表现。
现有研究已认识到，FMLM可达性受建成环境的多维因素影响，如开发强度、街道连通性、土地利用模式和辅助交通方式的可用性。然而，多数研究倾向于孤立地分析单个变量（如密度、距离）的影响，忽略了这些因素共同构成的复杂空间环境。此外，针对站点环境的类型学研究多集中于描述站点本身的特征，较少探讨这些独立识别的空间类型是否对应着不同的、可被观测到的FMLM出行行为模式。特别是在一个同时包含紧凑的城市核心区和分散的城郊区的单一公交网络内，这种研究空白尤为显著。
因此，本研究旨在填补这一空白。其核心意义在于：第一，将城市空间结构、交通可达性、多式联运和实际出行行为整合在一个共同的站点级分析框架内。第二，通过将空间分类与行为解读严格分离，验证了空间定义的站点环境是否具有行为上的区分度，避免了分类过程的循环论证。第三，为在城乡过渡带异质性交通环境中识别差异化的FMLM需求，提供了一种可转移的规划思路。
2. 研究方法与技术路线
为实现上述目标，研究人员采用了多阶段的分析框架。首先，研究区域设定在印度尼西亚的梭罗拉亚（Solo Raya）大都市区，聚焦于Batik Solo Trans（BST）BRT系统覆盖的区域，包括城市核心区（苏拉卡尔塔市）和六个周边县区。数据来源包括：
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数据采集：通过实地观测和问卷调查收集一手数据，记录公交站周边的多式联运设施和乘客实际使用的FMLM方式。从开放街道地图（OpenStreetMap, OSM）、卫星影像和官方交通文件中获取二手数据。研究数据集共包含92个BST公交站，其中城市核心区32个，城郊区60个。
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关键变量定义：研究定义了三个维度的指标来描述站点环境：城市形态（建筑密度、兴趣点浓度、交叉口密度）、可达性（街道网络密度、出行距离、出行时间）和多式联运（公交走廊数量、多式联运设施）。每个公交站点的分析单元定义为500米步行集计区（Pedestrian Catchment Area, PCA）。
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核心分析方法：采用两阶段聚类分析法。第一阶段，使用沃德（Ward）连接法的层次聚类（Hierarchical Clustering）来确定数据的自然分组结构和最优聚类数。第二阶段，使用K-Means聚类算法对初始分组进行迭代优化，以获得更稳定和内部一致的分类结果。值得注意的是，聚类分析是针对城市核心区和城郊区数据集分别进行的，并且观测到的FMLM出行方式数据未参与聚类过程，仅在后续分析中作为独立的行为结果进行比较。
3. 研究结果
3.1 建成环境、可达性与多式联运的差异
对比分析显示，城市核心区与城郊区的公交站点在各项指标上存在显著差异。城市核心区的站点拥有更高的建筑密度、兴趣点（POI）浓度、交叉口密度和街道网络密度。相应地，城市核心区用户的平均出行距离（0.57 km）和时间（5.70分钟）远低于城郊区用户（8.67 km和26.25分钟）。城市核心区的多式联运设施也更丰富。
3.2 基于聚类分析的公交站点类型学
通过两阶段聚类分析，研究在城市核心区识别出3种类型，在城郊区识别出2种类型，共计5种公交站点类型：
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低密度商业区（城市）：建筑密度和POI浓度最低，交叉口密度较低，但街道网络密度较高。出行距离最长，多式联运设施最少。
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城市居住-商业综合区（城市）：POI浓度和交叉口密度最高，建筑密度中等。出行距离和时间高于城市平均水平，多式联运设施有限。
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高密度城市商业区（城市）：建筑密度最高，POI浓度接近平均值。虽然交叉口和街道网络密度相对较低，但用户的出行距离和时间最短，拥有最多的公交走廊和多式联运设施。
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中等整合度的城郊公交节点区（城郊）：各项指标在城郊范围内处于中等水平，代表一种半结构化、活动中心分散的环境。
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外围孤立公交节点区（城郊）：建筑密度、POI浓度和交叉口密度均最低。尽管出行距离和时间在城郊范围内较短，但街道网络密度和多式联运设施也最弱，代表了功能性和基础设施上的孤立状态。
3.3 不同站点类型的FMLM出行模式
五种站点类型展现出截然不同的FMLM出行模式：
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在高密度城市商业区，非机动化接驳（步行和骑行）占比最高，达到84.04%，私人机动化和网约摩托车占比极低。
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城市居住-商业综合区的非机动化接驳仍占主导（67.55%），但公交接驳比例是所有类型中最高的（14.21%），显示出更多元的接驳结构。
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低密度商业区的非机动化接驳比例大幅下降至49.33%，网约摩托车（29.38%）和私人车辆（21.29%）成为重要补充。
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在中等整合度的城郊公交节点区，私人机动化接驳成为主流（54.48%），非机动化接驳仍有相当比例（43.73%）。
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外围孤立公交节点区的私人机动化接驳依赖程度最高，达到75.40%，非机动化接驳降至24.07%。
3.4 聚类后统计特征描述
通过Kruskal-Wallis检验量化了五种类型之间的差异。结果显示，所有变量在不同类型间均存在统计学显著差异。其中，出行距离、出行时间和街道网络密度的效应量（epsilon-squared）最大，表明可达性相关的特征是区分不同类型的最强指标。
4. 讨论与结论
讨论总结：
研究揭示了FMLM出行模式的城乡梯度差异。紧凑、功能整合的城市环境主要与非机动化接驳相关联，而向城郊边缘地带过渡时，私人机动化依赖逐渐增强。这表明FMLM可达性具有强烈的空间依赖性。研究特别指出，街道网络的“量”不等于功能的“质”。例如，低密度商业区虽有较密的街道网络，但因缺乏活动和多式联运支持，非机动化接驳率并不高。同样，外围孤立公交节点区虽出行距离短，但因环境孤立，依然高度依赖私人机动车。这证明功能性可达性是站点环境各要素的综合体现，而非单一距离指标所能衡量。此外，网约摩托车等灵活出行方式在不同类型中的作用也不同，其在城市核心区是可见选项，但在城郊样本中未被观测到，凸显了其作用的上下文依赖性。总体而言，五种类型展现了一个从强非机动化到强私人机动化的连续谱系，证实了FMLM是一个多维度和地点依赖的条件。
研究结论翻译：
研究结果表明，在Batik Solo Trans公交网络中，首末公里（FMLM）出行模式呈现出清晰的城乡分化。紧凑且功能整合的城市环境主要与非机动化接驳相关，而更具过渡性的环境则支持步行、公共交通和灵活机动化方式的多样化组合。在城郊边缘地带，随着活动模式变得分散和多式联运支持的减弱，私人机动化接驳日益突出。这一模式表明，同一公交网络内的FMLM可达性具有很强的地点依赖性，不能通过关于公交接驳的统一假设来充分表征。研究将公交站点类型学定位为一个中观层面的分析桥梁，连接了城市形态、可达性、多式联运与观测到的FMLM出行模式。通过将类型构建与行为解读分离，该方法避免了定义聚类时使用随后用于解释聚类的相同行为信息。观测到的出行模式差异为独立推导出的空间类型学的行为相关性提供了一个外部描述性基础。对于研究人员和规划者来说，这意味着网络数量不应被视为等同于公交用户所体验的功能性可达性。
