骑行行业：北京四环内骑行环境风险评估报告

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 清华大学龙瀛课题组由建筑学院长聘副教授/博导带领，以城市空间作为实验室，研究方向是城乡规划技术科学，研究兴趣是城市空间测度、机理认知与效能提升。龙瀛担任中国城市科学研究会理事，自然资源部科技创新团队首席专家，教育部虚拟教研室主任，清华大学生态规划与绿色建筑教育部重点实验室副主任，住房和城乡建设部智慧城市专业委员会委员，中国城市科学研究会城市大数据专业委员会副主任委员兼秘书长，中国城市规划学会城市规划新技术应用学术委员会副主任委员。曾获国家级青年人才项目、中国城市规划青年科技奖、全国优秀工程勘察设计金奖、国家级一流本科课程、华夏建设科学技术奖、北京市科学技术奖等，多年入选全球前2%顶尖科学家。 自 然 资 源 保 护 协 会 （NRDC） 自然资源保护协会（NRDC）是一家国际公益环保组织，成立于1970年。NRDC拥有700多名员工，以科学、法律、政策方面的专家为主力。NRDC自上个世纪九十年代中起在中国开展环保工作，中国项目现有成员40多名。NRDC主要通过开展政策研究，介绍和展示最佳实践，以及提供专业支持等方式，促进中国的绿色发展、循环发展和低碳发展。NRDC在北京市公安局注册并设立北京代表处，业务主管部门为国家林业和草原局。请访问网站了解更多详情http://www.nrdc.cn/ 课 题 编 写 人 员: 龙瀛清华大学建筑学院长聘副教授吴其正清华大学建筑学院硕士研究生苏南西清华大学建筑学院博士研究生李彦清华大学建筑学院助理研究员 目 录 前言� � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � �i 1.1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� � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � �8 2.1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 3.1各类骑行行为133.2自行车道类型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 北京骑行环境建设现状与政策建议� � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � �23 4.1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。 11 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。 1.1全球城市自行车骑行现状 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。 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）。 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。 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）。 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议题。 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。 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”， 静态要素此外，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。 概念界定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。 动态要素1.3研究范围与对象 交通参与者行人、骑行者、机动车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）。 基础设施路灯、机非车道隔离、人行横道、路面状况、公交车站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 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。 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。 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）。 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验。其中，对于交通参与者的骑行危险行为，研究团队利用固