2023北京四环内骑行环境风险评估报告.pdf
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1、北京四环内骑行环境风险评估报告2023 年 10 月清华大学建筑学院龙瀛课题组自然资源保护协会2 02 3.1 报 告目 录前言 i第1章:北京自行车骑行环境现状与研究基础 11.1 全球城市自行车骑行现状 21.2 北京非机动车交通现状与风险因素 31.3 研究范围与对象 31.4 风险因素概念界定 41.5 数据采集方法 51.6 数据处理方法 6第2章:骑行环境风险因素识别方法 82.1 风险因素体系构建 92.2 风险因素权重 92.3 风险因素测度模型构建 112.4 模型识别结果分类方法 11第3章:北京四环内骑行环境风险因素识别结果 123.1 各类骑行行为 133.2 自行车道
2、类型 133.3 其他风险因素分布 143.4 自行车道风险指数 193.5 各风险因素识别结果统计 203.6 模型识别结果聚类 203.7 风险骑行行为初探 22第4章:北京骑行环境建设现状与政策建议 234.1 北京市慢行交通相关政策 244.2 与风险因素对应的具体案例分析 244.3 北京自行车骑行环境建设政策建议 28结语 30附件1:道路信息采集单元与采集日程 31附件2:风险因素检测模型 33参考文献 34前言根据中国自行车运动协会数据,截至2022年,全国有1亿多人经常参与骑行,有近千万人积极参与自行车运动。同时,2022年中国电动自行车保有量已达3.5亿辆,电动自行车出行逐
3、渐成为一部分人群主流的出行方式。如此大规模的传统自行车与新型电动自行车同时出行,大大增加了骑行环境的安全风险。2023年2月8日,北京市朝阳区人民法院召开了非机动车交通事故案件审理情况新闻通报会,并向社会发布了非机动车交通事故案件审判白皮书(2021年度2022年度)。白皮书显示:2021年至2022年,北京市朝阳区人民法院共审理非机动车交通事故案件535件,收案量同比增长51%。在国家大力提倡绿色出行的背景下,安全的骑行环境尤为重要,因此研究团队对北京中心城区(四环内)的自行车骑行环境开展了安全性评估工作。本期报告在自然资源保护协会(NRDC)与清华大学建筑学院龙瀛副教授的团队合作下,基于识
4、别的12项风险因素评估了北京四环内2963.4km(图1)的骑行道路。希望本报告能够客观反映北京市在骑行环境建设方面的现状,为未来更安全的骑行环境建设提供参考。图1:北京四环以内道路1 1第 1 章 北京自行车骑行环境现状与研究基础首先,本章对比北京以及全球各大典型城市自行车骑行现状及城市管理的相关规定。在此基础上,针对近年来北京市公开的非机动车交通事故进行了梳理,通过溯源事故诱因,提炼出与北京自行车骑行密切相关的风险因素。进而明晰风险因素的概念,并确定本报告的研究对象。最后,介绍了本报告数据基础的构建方法与概况。自 然 资 源保护协会报告/北京四环内骑行环境风险评估报告/21.1 全球城市自
5、行车骑行现状目前全球多个城市均出现电动自行车和传统自行车并存的骑行现状。电动自行车保有量激增,全球各大典型城市均出现了各种类型的电动自行车(表1-1)。尽管各城市的电动自行车外型稍有差异,但基本上都是通过动力辅助装置来助力骑行,并且基本都设置了速度上限。表1-1:各城市主流电动自行车特征城市伦敦温哥华悉尼墨西哥城北京电动自行车特征电动自行车(Pedelec),包含踏板辅助装置,且仅在骑车人踩踏板时启用,一旦达到 25km/h就会停止电动自行车(Pedelec),包含踏板辅助装置,且仅在骑车人踩踏板时启用,一旦达到32km/h就会停止电动自行车(Pedelec),包含踏板辅助装置,且仅在骑车人踩
6、踏板时启用,速度上限为25km/h+10%包含踏板辅助动力装置的电动自行车,速度上限为32km/h合法的电动自行车是指以车载电池为辅助能源、能够踏板骑行、具有电助力功能的两轮自行车基于多用户并存的骑行环境,全球多个城市对传统自行车和电动自行车的出行提出了要求,包括速度限制、合法性、是否允许在自行车道上、是否要求佩戴头盔这四项(表1-2)。在传统自行车方面,仅墨西哥城与北京对佩戴头盔没有要求,其他指标均一致;在电动自行车方面,与其他城市类似,北京对电动自行车同样有限速要求,并且若在非机动车道上则为15km/h,相较其他城市而言区分更为细致。表1-2:各城市传统自行车与电动自行车对比城市速度限制/
7、合法性/允许在自行车道上/需要头盔传统自行车电动自行车伦敦无速度限制/是/是/是25 km/h/是/是/是温哥华无速度限制/是/是/是32 km/h/是/是/是悉尼无速度限制/是/是/是25+10%km/h/是/是/是墨西哥城无速度限制/是/是/否32 km/h/是/否/否北京无速度限制/是/是/否25 km/h(在非机动车道上为15km/h)/是/是/是自然资源保护协会3/北京四环内骑行环境风险评估报告/报告综合全球多个城市目前对传统自行车和电动自行车的规范要求现状,可见在电动自行车日益流行的全球趋势下,如何在与传统自行车共存的情况下让电动自行车的安全性逐步提高,是一项越来越值得关注的全球性
8、议题。1.2 北京非机动车交通现状与风险因素非机动车交通事故能够更真实地反映现实情形中威胁自行车骑行安全的风险因素。根据如下关键词:“交通事故”、“北京市”、“自行车”、“电动自行车”、“2022年”、“2023年”、“一审法院认定事实”,全面搜集了2022至2023年公开的北京市交通事故判决案例,研究团队共筛选得到86条非机动车参与的案例。其中,66条案例有电动自行车参与,20条案例无电动自行车参与(图1-1)。通过梳理分析每个事故发生的具体原因,发现9条案例与“大型车辆的存在”直接相关,主要为重型货车与非机动车直接发生碰撞造成事故;2条案例与“路边停车”直接相关,尤其是在开车门时易与非机动
9、车发生碰撞;2条案例与“非自行车的交通主体存在”直接相关;2条案例与“逆行”直接相关;1条案例与“自行车道被阻挡”直接相关。图 2022 至 2023 有非机动车参与的交通事故判决案件分类 无电动自行车参与有电动自行车参与概念界定 骑行环境 静态要素 动态要素 基础设施 路灯、机非车道隔离、人行横道、路面状况、公交车站 交通参与者 行人、骑行者、机动车 可移动设施 路边停车、堆放杂物 绿化环境 行道树、绿化带 天气状况 降雨、大风、雾霾 风险因素 图1-1:2022至2023有非机动车参与的交通事故判决案件分类此外,研究团队还基于2020年北京市五环内的微博文本数据进一步探究了群众反映的自行车
10、出行安全相关的环境风险及现实问题。根据“自行车”、“电动自行车”以及各类具体风险因素等关键词进行搜索,发现微博用户的评论主要反映了路边停车、自行车道被阻挡、逆行、恶劣的路况、不戴头盔等风险因素。通过如上两类信息渠道对自行车骑行安全风险因素的搜集归纳,可以发现北京市自行车骑行安全现状存在一定的安全隐患,然而受限于现有相关数据的可获得性与质量,使更加细致地检测问题并精准刻画北京市自行车骑行环境现况收到了阻碍。因此,确定具体的风险因素,并针对各类具体风险因素展开大范围精细化的测度评估亟待解决,以指导相关工程实施及政策优化。1.3 研究范围与对象本研究的研究范围为北京中心城区四环内,研究对象为北京四环
11、内所有自行车道(含四环),包括胡同等其他无自行车道的路段。研究所采用的道路路网数据来自高德地图(图1-2)。自 然 资 源保护协会报告/北京四环内骑行环境风险评估报告/4图1-2:北京四环以内道路1.4 风险因素概念界定在对北京自行车骑行环境中各类风险因素建立大致认知的基础上,研究团队进一步界定了风险因素的概念。首先,将骑行环境中的所有要素划分为静态要素与动态要素两大类。静态要素包括自行车道相关的基础设施与绿化环境。其中,基础设施包括路灯、路面状况、公交车站、机非车道隔离设施等。动态要素包括交通参与者、可移动设施与天气状况。在开展本研究前,研究团队针对更小尺度的建成环境及人为因素进行了探索和实
12、验。其中,对于交通参与者的骑行危险行为,研究团队利用固定摄像头拍摄的视频数据,针对骑行者速度过快、急变速、逆向行驶、危险距离以及行人与非机动车数量等风险因素进行了基于深度学习的自动识别。此外,对于街区尺度,研究团队利用主动感知的方法,自主采集了以骑行者视角为中心的骑行环境视频数据,并初步建立了风险因素体系,包括道路宽度、道路裂缝、夜间灯光等。为了更加综合地评估北京市四环内约55.4平方千米所有的骑行道路,在以往研究的基础上结合事故判例、微博数据所反映的真实情况,研究团队最终选取了基础设施、交通参与者、可移动设施这三类静态、动态要素作为本研究的风险因素(图1-3)。自然资源保护协会5/北京四环内
13、骑行环境风险评估报告/报告图 2022 至 2023 有非机动车参与的交通事故判决案件分类 无电动自行车参与有电动自行车参与概念界定 骑行环境 静态要素 动态要素 基础设施 路灯、机非车道隔离、人行横道、路面状况、公交车站 交通参与者 行人、骑行者、机动车 可移动设施 路边停车、堆放杂物 绿化环境 行道树、绿化带 天气状况 降雨、大风、雾霾 风险因素 图1-3:风险因素概念界定1 移动采集指的是在采集设备移动过程中获取数据的方法,如借助移动设备搭载运动相机、行车记录仪等1.5 数据采集方法由于现有开放获取的道路街景图像均为机动车视角拍摄的,无法满足本研究对自行车道的分析需求,因而研究团队采用了
14、移动感知的方法1构建数据基础,即研究人员在自行车道上骑行,通过录像设备模拟骑行者的第一视角来录制骑行视频,进一步通过计算机程序处理所得数据为后续分析提供基础。在 采 集 设 备 方 面(图1-4),研 究 团 队 采 用GoPro11作为视频采集设备,并通过骑行支架固定于电动自行车车把上。除此之外,还通过手机支架将手机也固定于车把上,便于骑行时查看导航。采集人员在采集过程中全程佩戴头盔。在采集方法方面,针对不同等级的道路,研究团队采取不同的采集策略以适应北京四环内多样的道路现况。同时根据道路类型确定采集方向是否需要双向采集,例如两车道及以上且规划有自行车道的道路需要双向采集,两车道且无自行车道
15、的道路与其余更低等级道路均只需要单向采集,以避免重复采集环境相似的骑行视频而影响后续评估准确性。研究团队通过整理以上采集工作要点与注意事项,编制了采集工作手册以标准化采集流程,同时应对各类突发状况。研究团队还将北京四环内的所有需采集道路按道路总长度与每天所能采集长度,分为48块采集单元(见附件1)。在完成采集计划的制定后,由两位研究人员历时两个月完成了所有道路的采集。具体采集日程与对应的采集单元见附件1。最终,共采集了2629GB、103小时的骑行视频,总骑行轨迹长度为2963.4km。图1-4:实际采集工作照片自 然 资 源保护协会报告/北京四环内骑行环境风险评估报告/6此外,在数据采集方面
16、,除了上述移动感知方法,研究团队还在清华大学校园内尝试了固定感知方法获取数据,以探究骑行者风险骑行行为。针对校园内的重点区域,借助固定设置的监控摄像头数据对骑行者的骑行行为进行了补充分析,共获取到24个路口,约60个摄像头点位的6天的数据(图1-5所示)。图1-5:固定摄像头拍摄数据分为十字交叉路口和道路中段1.6 数据处理方法在完成移动感知数据采集工作后,共获得了三类数据:GoPro拍摄的视频、从GoPro视频提取的GPS轨迹,以及作为备份的手机记录的GPS轨迹。首先,检查GPS轨迹数据的完整性,以决定采用何种GPS轨迹进一步处理;其次,根据GPS轨迹中的线图层生成20m的定距点,并将GPS
17、轨迹中的点图层与最近的20m定距点相连接,以确定所需图像的点位数据;最后,根据图像点位数据中的时间信息,在GoPro视频中截取对应图像(图1-6所示)。自然资源保护协会7/北京四环内骑行环境风险评估报告/报告视视频频视视频频提提取取的的轨轨迹迹手手机机记记录录的的轨轨迹迹检检查查轨轨迹迹数数据据优先采用提取的轨迹若轨迹有缺失,则使用手机的轨迹补充数数据据基基础础图图片片采采样样点点位位数数据据(线线图图层层)(点点图图层层)沿沿线线生生成成定定距距点点将将距距离离最最近近的的轨轨迹迹点点与与定定距距点点相相连连接接导导出出为为文文件件,通通过过点点、时时间间通通过过文文件件中中的的点点位位与与
18、时时间间,抽抽取取视视频频中中对对应应点点位位的的图图像像数数据据处处理理图 数据处理流程图1-6:数据处理流程在经过上述处理流程之后,共得到北京四环内20m间距的自行车道图像116107张(图1-7)。图1-7:北京四环内自行车道图像数据集2 2第 2 章 骑行环境风险因素识别方法本章介绍了自行车道风险因素体系的构建,以及如何为各个风险因素分配权重。在此基础上,通过构建图像识别模型,对所得到的所有图像进行风险因素自动识别,并针对每一类风险因素列举识别到的所有情况。自然资源保护协会9/北京四环内骑行环境风险评估报告/报告2.1 风险因素体系构建考虑到本研究针对北京四环内所有城市道路,覆盖范围大
19、、涉及要素多、骑行场景复杂,已有研究的风险要素体系无法完全满足本研究的需要。因此亟需围绕本次骑行环境风险因素评价构建新的风险因素体系。通过自行车风险相关文献综述以及与参与“通往健康和公平城市之路”项目的专家进行一系列讨论,并从中国社交媒体平台微博和中国法院判例记录中获得自行车事故信息作为补充,综合上述工作基础,研究团队构建了一套包含12类要素的自行车骑行环境风险因素体系。其中静态要素共6个,分别为:自行车道种类、自行车道宽度、公交车站的存在、出入口的存在、恶劣的路况、人行道与自行车道无高差;动态要素共6个,分别为:路边停车、自行车道被阻挡、大型车辆的存在、非自行车的交通主体存在、逆行、不戴头盔
20、。具体指标对应含义见表2-1。表2-1:自行车骑行环境风险因素体系编号类型风险因素含义1静态要素自行车道种类与机动车道完全分离的自行车道用护栏与机动车道分离的自行车道用涂装与机动车道分离的自行车道无专门的自行车道2自行车道宽度自行车道宽度小于1.5m3公交车站的存在存在于自行车道上的非港湾式公交车站4出入口的存在停车场和建筑物入口5恶劣的路况自行车道上的积水、坑洼、裂缝6人行道与自行车道无高差人行道与自行车道高度相同7动态要素路边停车路边停放的车辆8自行车道被阻挡阻塞自行车道的建筑设施和非机动车9大型车辆的存在自行车道或邻近道路上存在的大型车辆10非自行车的交通主体存在出现在自行车道上的行人、
21、宠物等11逆行逆行的骑行者12不戴头盔不戴头盔的骑行者2.2 风险因素权重为了给每个风险因素确定对应的百分比权重,以便于后续风险指数的计算。研究团队采用“德尔菲法专家问卷”的方式,德尔菲法也称为专家调查法,是一种采取通讯方式分别将所需解决的问题单独发送到各个专家手中,征询意见,然后回收汇总全部专家的意见,并整理出综合意见。随后将该综合意见和预测问题再分别反馈给专家,再次征询意见,各专家依据综合意见修改自己原有的意见,然后再汇总。这样多次反复,逐步取得比较一致的预测结果的决策方法。研究团队共邀请26位行业专家进行了2轮打分。针对每个风险因素的危险自 然 资 源保护协会报告/北京四环内骑行环境风险
22、评估报告/10程度,每位专家都进行0-100打分。最后,收集汇总所有专家的打分结果,求取每个风险因素的危险程度均值并转换到百分比格式,以形成每个风险因素的风险权重(表2-2)。表2-2:自行车骑行环境风险因素权重编号类型风险因素权重(%)1静态要素自行车道种类10.224.937.365.1100.02自行车道宽度9.93公交车站的存在9.14出入口的存在7.15恶劣的路况6.26人行道与自行车道无高差5.07动态要素路边停车9.58自行车道被阻挡9.59大型车辆的存在10.810非自行车的交通主体存在6.811逆行8.512不戴头盔7.5其中,针对自行车道种类,由于共有固定隔离带、移动隔离带
23、、自行车道划线与无自行车道这4种类型,因此需要对每一类自行车道分别确定权重。需要说明的是,这四类自行车道中,无自行车道的风险程度最高,则以其权重作为基准,其余类型的自行车道按比例计算风险权重。结果如图2-1所示:自然资源保护协会11/北京四环内骑行环境风险评估报告/报告人行道与自行车道无高差恶劣的路况非自行车的交通主体存在出入口的存在不戴头盔逆行公交车站的存在自行车道被阻挡路边停车自行车道宽度自行车道种类大型车辆的存在风险因素指标权重与机动车道完全分离的自行车道用护栏与机动车道分离的自行车道用涂装与机动车道分离的自行车道无专门的自行车道各类自行车道权重图9 自行车骑行环境风险因素权重与各类自行
24、车道权重图2-1:自行车骑行环境风险因素权重与各类自行车道权重在确定了各类风险因素权重的基础上,即可根据如下公式计算风险指数:风险指数=(风险指标数值/该指标最大值*对应权重)2.3 风险因素测度模型构建针对12类风险因素,需要根据其动态静态属性分别搭建专门的检测模型(见附件2)进行识别。具体而言,需要让计算机能够从图片中框选出指定的目标要素。为达到该目的,还需对计算机模型进行训练,告知它们何为“路边停车”“恶劣的路况”等。通过选取包含特定风险因素的图片来训练模型,逐步提高模型识别的准确率,最终将其提高到85%左右。各风险因素的模型准确率见附件2。需要说明的是,自行车道宽度采用另一套算法单独计
25、算2。在使用模型识别完所有图片后,研究团队还人工检查了所有图片结果,以保证最终识别结果的可靠性。2.4 模型识别结果分类方法根据模型识别的结果,研究团队希望进一步探究每一类风险因素都包含哪些具体情况,因而采用层次聚类法根据识别结果的相似性对每一类风险因素的识别结果进行进一步分类。通过模型识别结果聚类,一方面可以对不同的类别进行管控,如不同类型的大型车辆、不同颜色的电动自行车骑行者、阻挡自行车道物品;另一方面进一步理解风险等级,例如固定隔离带中停放自行车、公交车站等可通行的隔离设施,以及沉降程度不同的路面。3第 3 章 北京四环内骑行环境风险因素识别结果本章基于模型识别的结果,首先展示了各类骑行
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