基于PSPL调研法的广州市石牌街道自行车骑行者行为研究Word文档格式.docx

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本文从PSPL调研法中的公共空间和公共生活两个方面进行研究。

在公共空间方面，调研分析研究区域内自行车道的分布位置及其公共空间质量、城市街道中设置的自行车停车位和自行车集中停放点的分布位置及其沿街立面质量。

在公共生活方面，调研分析研究区域内的自行车流量统计、自行车骑行行为统计以及自行车停留和停放行为统计。

从公共生活方面的统计结果切入，结合公共空间方面的信息进行自行车骑行者的行为分析。

根据分析结果得出广州市石牌街道的自行车骑行者行为特征及其成因，并为其自行车公共空间优化提出有针对性的建议。

1.3研究路线

图1研究路线图

2研究现状

目前关于自行车骑行行为的国内外研究较为丰富，在对行为的分类上国外有研究从微观的角度抽象地将其分为两个层次：

操作层行为，指骑行者无需进行判断而做出的无意识行为；

选择层行为，指骑行者遇到障碍时根据交通状况和自身情况进行判断后做出的行为[1]。

在国内，柴攀（2016年）则根据骑行者感知环境要素后进行的行为将骑行行为具体地分为四类，除了正常的骑行行为外还有避让行为、占道行为和超越行为[2]。

根据研究对象的不同，可将目前的研究划分为以自行车流为对象的研究和以骑行者个体为对象的研究两种。

以自行车流为对象的研究所采取的方法多为数学建模分析方法，如基于规则的元胞自动机模型、自行车跟随行驶模型和Agent模型，基于力的社会力模型、矢量场模型和Logic模型[1]。

还有一些在上述模型的基础上进行改进的数学建模分析方法，李珊珊（2013年）在平交路口自行车行为的研究中针对行人避让、右转机动车以及期望路径特点分别改进建立新的模型，并最后得出平交路口中交通流各主体相互干扰的模型[3]。

除此之外，还有潘晓东等（2008年）为了分析自行车行驶安全性而采取具有可行性、合理性与科学性的实验设计方法[4]。

以骑行者个体为对象的研究所采取的方法多为数据统计分析方法，陈奇放等（2018年）通过问卷和大数据分析居民骑行行为的时空特征[5]，胡小海等（2017年）通过问卷调查研究自行车骑行休闲行为在骑行动机、频率、花费、强度和制约因素等骑行者个体方面的特征[6]，刘伟等（2012年）也通过问卷的调查方法分析广州市中学生骑自行车的危险行为[7]。

当然，在统计分析方法中也会使用部分模型进行分析，但主要是数据统计方面的模型，柴攀（2016年）采用二元Logistic模型和模糊聚类分析对自行车骑行者的环境感知与行为关系进行研究[2]，曹士强等（2015年）则使用广义回归神经网络模型对视频录像调查的图像数据进行统计分析[8]。

与此类似的是，一些新的技术随着影像记录和互联网的发展也运用到该领域的研究中，如视频录像调查[8]、[9]、手机APP运动轨迹记录[10]、[11]、网络文本分析[12]。

在研究内容上，研究骑行者行为特征的居多且研究时间较晚，主要包括微观行为特征和时空分布特征。

微观行为特征的研究集中在自行车骑行在运动中的速度、方向和骑行者的决策等方面[1]，而时空分布特征的研究则是在限定以某地区为研究区域的前提下进行的，如吕雄鹰等（2018年）对上海市进行了研究[11]，陈奇放等（2018年）对南京市中心市中心城区进行了研究[5]。

两者的研究结果存在一定的相似性和关联性，吕雄鹰等（2018年）分析得出了骑行交通的热点和走廊分布，陈奇放等（2018年）则认为随着距离的增加自行车骑行的集聚现象会减弱，两者皆认为工作日自行车出行较休息日多且存在早晚高峰[5]、[11]。

次之是对交通流的研究，相对研究时间较早，杨磊等（2006年）认为自行车交通流在路段中具有以下特性：

集群效应、轴流效应、膨胀效应、压缩效应、边缘效应和捷跨效应，在交叉路口还存在侧聚性、抢先性和扩散性[13]；

张起森等（2002年）认为自行车交通流具有单行性、摇摆性、结群性和多变性的特征[14]；

魏恒等（1993年）则建立了在灯控平交路口的自行车行驶状态和通行能力的分析模型[15]。

还有少数学者研究其他方面的内容，如：

自行车作为通勤方式的研究[16]、自行车出行者满意度的研究[17]等。

由此可见，关于自行车骑行行为的国内外研究基本都在近20年进行，研究历程较短，主要分为采用数学建模分析方法在交通方面研究自行车流的特征和采用数据统计分析方法在行为方面研究自行车骑行者的行为特征两类，本文则属于后者。

3研究区域

石牌街道，原名岗顶街，于1987年3月20日更名，位于广州新城中心区天河区的中西部，靠近城市中轴线。

区域面积约为4.3平方千米，但2018年常住总人口超过30万人，人口密度高达7万人每平方千米，人口高度集中。

居民住宅区不仅有现代化城市的小区，还有广州市历史最长、面积最大且最著名的城中村——石牌村。

石牌街交通发达，街辖区域内有主要道路10条，公交线路数十条，地铁三号线横穿辖区且设有华师站和岗顶站两个地铁站。

西北方向靠近广州火车东站且有地铁三号线的沟通，铁路运输方便。

区域内还有十分活跃的商业经济活动，以石牌西为中心有华南地区最大的电脑集聚商城，汇聚了各类品牌的电脑产品及配件；

有石牌农贸市场、肉菜市场等7个大型市场；

天河区商业氛围最浓厚且商铺密度最高的商业街——石牌东商业街；

集合了购物、休闲和文化于一体大型广场——天河娱乐广场等。

除此之外，在教育和医疗卫生方面街辖内有华南师范大学和暨南大学两所高校及多所中小学校，还有中山大学第三附属医院和广州华侨医院两所三级甲等医院。

图2广州市石牌街道区位图

4PSPL调研法

PSPL调研法（Publicspace&

publiclifeSurvey，即“公共空间—公共生活调研法”）由丹麦建筑师扬·

盖尔（JanGehl）在1966—1971年间依据丹麦皇家建筑学院的专项研究提出并不断完善和改进，是一种适用于评估城市的公共空间质量和市民的公共生活状况的调研方法[18]。

其中，公共空间是指街道、小巷、建筑物、广场、行人安全岛等小空间以及所有能被视为已建成环境的组成部分，而公共生活是指所有发生在上述建筑空间中的事情[19]。

目前该研究方法已被引进国内的研究并得到广泛的应用。

赵春丽等（2012年）通过研究提出者扬·

盖尔（JanGehl）的著作及其完成的设计项目，结合对他的访谈内容将PSPL调研法进行系统的介绍和总结[18]，被我国许多学者引用学习，在公共空间和公共生活方面为我国的城市地理研究做出了巨大贡献。

PSPL调研法适用于中小尺度的区域研究，在国内的研究中对较大尺度的区域进行研究的基本以市区[20]、[21]、[22]或行政村[23]为主，但更多的是对较小尺度区域进行的研究，如广场[24]、[25]、[26]、公园[27]、[28]、[29]和小区[30]、[31]等。

4.1调研内容[21]

PSPL调研法的调研内容分为两方面：

对公共空间（PublicSpace,PS）和公共生活（PublicLife,PL）的调研。

4.1.1公共空间

调研内容包括对公共空间各方面的评估：

公共空间质量、沿街立面质量、活动人群的性别和年龄、道路行走和骑车的通畅性等。

重点关注行人和自行车骑行者活动和停留场所，以分析公共空间对参与者行为的影响。

其中，公共空间质量和沿街立面质量的评估都有对应的标准。

本文主要调研石牌街道中自行车道的公共空间质量和自行车停车位的沿街立面质量，在目前已有的评估标准选择合适的指标进行评估。

4.1.2公共生活

调研内容包括行人、骑车者流量统计和停留活动统计。

通过统计数据的分析了解人们对城市公共空间的使用情况和规律。

本文主要调研石牌街道中设置自行车道的部分路段的自行车流量统计、骑行者骑行时和停留时所进行的行为统计。

图3沿街立面质量评估标准

图4公共空间质量评估标准

4.2操作方法

赵春丽等（2012年）认为PSPL调研法的具体操作方法包括地图标记法、现场计数法、实地考察法和访谈法，研究者通过利用各方法不同的侧重进行相互补充，从而完成研究所需要数据的收集[18]。

但笔者在提出者扬·

盖尔（JanGehl）的原著《公共生活研究方法》中发现，PSPL调研法的具体操作方法并不限于以上四种，著作中一共包括八种操作方法：

现场计数法、轨迹记录法、跟踪记录法、探寻痕迹法、影像记录法、步行测试法、日志记录法和地图标记法[19]。

PSPL调研法被引入到国内学习和使用后，上述八种方法根据研究的需求才演化为四种方法。

由于本文的研究对象为自行车骑行者，不同于目前大多数使用PSPL调研法的研究以行人作为研究对象，对应的需要收集的数据有所不同。

因此，本文据研究内容的需求在已有的操作方法中选择适合的方法并进行调整使用。

4.2.1现场计数法

现场计数法是PSPL调研法中的基本方法，在本文中用于进行自行车流量的数据统计。

因为城市每天具有很强的节奏感和一致性，在统计中通常以1小时为单位，每1小时计数10分钟，能够提供相当精准的一天城市生活节奏信息[19]。

在计数统计地点的选取上，多数围绕研究区域的中心区域进行，这些区域通常能更准确地反映人们活动的规律和状况。

但选取的地点也要具有代表性，并且要覆盖主要街道、广场和小区等其他重要类型的公共空间。

而地点选择的数量可以根据研究区域的面积来确定，地点还需均匀地分布在研究区域之内[18]。

另外，对应行人统计中记录的年龄和性别统计[18]，本文的调研内容除了记录统计自行车的流量数据，还需要对自行车的类别及其骑行空间的类别进行记录。

本文将广州市石牌街道的自行车类别分为：

普通人力自行车、共享单车、个人电动自行车和外卖电动自行车四种，将骑行位置的类别分为：

自行车道或人行道上、沿机动车道外侧、机动车道中三类。

4.2.2实地观察法

实地观察法是指通过对空间现场环境的观察，对公共空间质量评估和沿街立面质量评估中与物质环境相关的专项内容进行调研[18]。

针对自行车骑行者的行为研究，需要先确定与自行车骑行相关的公共空间质量评估指标和与自行车停放相关的沿街立面质量评估指标。

结合自行车骑行者的实际需求，笔者从现有的公共空间质量评估标准和沿街立面质量评估标准中进行挑选，并调整为合适的调研指标作为实地观察的目的依据。

表1公共空间质量评估指标

安全性

交通事故方面

路段交通风险

过街可视性

犯罪威胁方面

照明情况

监视情况

舒适性

骑行活动方面

骑行空间

道路连接性

路面平整情况

感官体验方面

视线障碍

道路指示系统

噪音和异味

愉悦性

体感方面

光线、温度和通风

精神方面

审美设计

表2沿街立面质量评估指标

非常活跃

活跃

一般

不活跃

非常不活跃

单元

小、多

小、较多

大小混合

大为主

个别

功能

丰富多样

较多变化

少量变化

基本不变

无变化

门面

多开放

较多开放

较多遮挡

基本遮挡

遮挡

停车位

足够

较多

较少

基本无

无

4.2.3影像记录法[19]

在公共生活研究领域中，照片相比文字具有更强的说服力，并且能够使枯燥的数据变得生动，因此照片被频繁地用以说明和记录场景中的情形。

在实地观察中，影像记录法主要用作辅助方法，为之后提供文档和分析的依据。

并且在日后对照片或视频的研究中，还会有可能从中发现研究对象之间新的关联性。

特别是在复杂的城市空间环境中，人眼的观察能力是十分有限的。

而照片和视频则能够帮助研究者进行更全面和更细致的信息挖掘，做到弥补人眼难以在现场中获取完整信息这一缺陷。

本文在调研过程中对主要的观察点和观察路段进行影像记录以辅助其他方法，但限于个人调研的能力仅使用照片进行记录。

4.2.4骑行测试法

一般情况下，通过一段道路的实际花费时间、用视线主观估计通过需要花费的时间和理论概念计算通过的时间三者是存在很大差异的。

扬·

盖尔（JanGehl）就此提出步行测试法，通过亲自在道路中行走，记录分析道路中使人们感到不愉悦甚至沮丧的障碍物，以此作为道路改善的参考[19]。

同样地，在道路中影响骑行体验的部分因素也只能通过研究者亲自进行骑行测试才能发现。

因此，本文改用步行测试法，通过骑行测试法记录骑行道路中影响骑行体验的因素。

除此之外，因为城市街道中自行车骑行者的流动性强，进行问卷和访谈研究的难度大，传统的PSPL调研法中能够通过问卷和访谈获得的质量评估标准数据无法直接获取，只能通过骑行测试法进行弥补。

4.2.5地图标记法[19]

地图标记法是在调研区域的地图中对发生的事情进行标记的方法。

它是PSPL调研法中的重要操作方法，是呈现调研结果主要使用的方法。

它提供了在给定公共空间中某一时间内活动状态的情境图，在前面的操作方法中包含的大量数据只有将收集的数据放入到地图中，才能从空间的视角去发现公共空间与公共生活之间的紧密联系。

本文利用XX地图的数据绘制石牌街道的建筑物底图，再结合实际情况和作图的简化需求绘制用于地图标记法的底图。

图5广州市石牌街道及周边建筑物底图

图6广州市石牌街道简化底图

5研究结果与分析

5.1自行车流量统计

利用现场计数法，在广州市石牌街道的主要道路中共选择了14个计数统计点，包括了已设置自行车道的路段、交汇口以及两个高校主要门口的路段。

计数时间各点均有5个时间段，其中上午2个时间段，中午1个时间段以及下午2个时间段，每个时间段统计时间均为10分钟。

5.1.1地区差异

自行车流量主要集中在中山大道西、天河路、五山路和石牌东路组成的“十字路”，这几条道路将广州市石牌街道划分为四个区域：

东北部的华南师范大学及周边商业街，东南部的暨南大学及周边商业街，西北部的以小区为主的住宅区和基于大厦的商务区，西南部的以城中村为主的住宅区、以电子产品销售与餐饮业为主的商业街以及医院。

图7广州市石牌街道自行车流量现场计数统计图

中山大道西和天河路作为东西方向贯穿广州市石牌街道的城市主干道，道路面积大且道路两侧经济活动繁荣，自行车流量最大。

对比以小区为主的住宅区西北部地区和以城中村为主西南部地区，西南部地区石牌东路和石牌西路的自行车流量较西北部地区天润路和天河北路大，可以发现城中村由于人口高度集中、商业街中的店铺小且类型多以及人均经济水平较低，对自行车出行的需求量大，从而产生更大的自行车流量。

两个高校的门口自行车流量也存在一定的规律，华南师范大学的西门和暨南大学的北门相比两校的正门都更靠近经济活动活跃的商业区域，因此自行车流量也相对更大。

5.1.2类别差异

在自行车流量的统计中还对各类别的自行车进行分开统计，自行车的类别划分如下：

普通人力自行车、共享单车、个人电动自行车和外卖电动自行车。

图8各类别自行车流量现场计数统计饼状图

从统计结果来看，目前广州市石牌街道中的电动自行车数量已经超过人力自行车，而共享单车的数量也已经超过了普通人力自行车。

电动自行车数量增加的原因，一方面是随着经济水平的提高更多人选择机动性更高的电动自行车出行，另一方面则是随着餐饮外卖行业的发展外卖电动自行车的数量水涨船高。

笔者认为随着城市人口的增加和对餐饮外卖行业更大的需求，外卖电动自行车还会以较快的速度增加直至餐饮外卖市场饱和。

至于共享单车的管理，随着该行业的逐渐稳定以及相关新规的落实将会逐步得到改善。

因此，目前广州市石牌街道关于自行车的的管理应该更重视电动自行车，尤其是外卖电动自行车的管理。

5.2骑行者骑行行为统计

广州市石牌街道部分路段虽然设置了自行车道，但是实际上有不少骑行者会选择沿机动车道外侧骑行，甚至有部分骑行者直接在机动车道中骑行。

笔者在自行车流量现场计数统计的同时，还对骑行者选择的骑行位置进行了统计。

图9各骑行空间自行车流量现场计数统计百分比堆积条形图

对比各类别的自行车在不同骑行位置通行的占比可以发现，普通人力自行车和共享单车的骑行者基本选择沿机动车道外侧、自行车道或人行道上骑行，且选择在自行车道或人行道上骑行的占比不小，只有极小部分会在机动车道中骑行。

两个类别电动车骑行者的选择则与普通人力自行车和共享单车的骑行者有所不同。

虽然大部分电动车的骑行者还是选择沿机动车道外测骑行，但是剩下的骑行者中有不少选择在机动车道中骑行而非自行车道或人行道。

选择在机动车道中骑行的个人电动车骑行者的数量接近自行车道或人行道上的数量，选择在机动车道中骑行的外卖电动车骑行者的数量甚至接近自行车道或人行道上数量的4倍。

相比之下，外卖电动自行车为了追求更快的配送速度，更倾向在道路障碍更少、行驶速度更快的机动车道中骑行。

因此，电动自行车骑行者较人力自行车骑行者不愿意在自行车道或人行道上骑行，而更愿意在机动车道中骑行，成为影响机动车流交通的重要因素。

除此之外，通过实地观察发现自行车骑行者确实存在柴攀（2016年）认为的避让行为、占道行为和超越行为[2]。

其中，观察发现的占道行为和超越行为较多，主要出现在交通灯路口和行车速度较为缓慢的机动车道，行为主体基本都是电动自行车骑行者，即存在杨磊等（2006年）认为的抢先性[13]。

5.3骑行者停留行为统计

自行车骑行者的停留行为主要分为两类，一类是在等待交通灯路口时的停留，另一类是在路段中休息或为了进行其他活动的停留。

5.3.1在交通灯路口的停留行为

在交通灯路口的自行车骑行者停留原因是遵守交通规则等待信号灯转变，无主观目的。

而且等待时间一般较短，因此不会进行其他行为。

通过现场的照片记录可以发现，骑行者会停留在路口的某一侧并产生聚集，即存在杨磊等（2006年）认为的在交叉路口存在侧聚性[13]。

图10在交通灯路口停留的自行车骑行者

5.3.2在路段的停留行为

因为自行车的车身窄小且方向的转动十分灵活，骑行者在道路上骑行时容易在交通流当中任意穿插和绕行超越。

因此，即使在非常拥堵的路况中，自行车骑行者一般也不会出现停留行为，而是在交通流中通过频繁变道继续前行[13]。

而自行车骑行者在路段中产生的停留行为，是具有一定目的性的，主要包括较长时间停留的休息行为和短暂停留的看手机行为。

自行车骑行者在路段中停留休息的现象主要出现在石牌东路的路段。

该路段餐饮店铺众多，存在巨大的外卖配送需求，集聚了大量的外卖电动自行车。

由于店铺门前的空地面积较小且人流量较大，在等待配送的过程中许多配送员会选择在附近的自行车道中停留进行休息。

短暂停留看手机的行为主体也主要是外卖电动自行车的骑行者。

骑行者到达配送地点主要通过手机导航实现，由于目前手机导航的精度仍然不够高，很多时候骑行者需要反复对比手机导航信息和实际地点中的参照物才能找到配送地点。

在该过程中骑行者为了保证安全会就近在路段的一侧停留查看手机，短暂停留看完手机之后就会继续骑行。

图11在路段停留休息的自行车骑行者

图12在路段停留看手机的自行车骑行者

5.4自行车道公共空间质量评估

根据路面材质的差别可将广州市石牌街道的自行车道划分为三类：

沥青材质路面的自行车道、水泥材质路面的自行车道、砖块材质路面的自行车道。

本文依据已调整的指标对石牌街道的自行车道进行公