城市建成环境在异常天气条件下对多模式公共交通使用行为的影响

《Journal of Transport Geography》：The impact of urban built environment on multi-mode public transportation behavior under abnormal weather conditions

本研究通过空间杜宾模型分析异常天气下城市建成环境对多式换乘系统韧性的影响，发现通勤人口比例和公共服务设施密度提升韧性，交叉口密度增加则降低韧性，并存在空间溢出效应。

　　

王晓霞|王翔|范振龙|邹宏|潘志成|刘鹏

广东工业大学土木与交通工程学院，中国广东省广州市

摘要

自行车共享系统与地铁系统的整合是多模式公共交通（MPT）的关键形式，对于缓解城市交通拥堵至关重要。然而，由于自行车共享服务发生在外部环境中，因此容易受到城市建筑环境及异常天气条件的影响。本研究旨在识别影响这种换乘系统在异常天气下韧性的建筑环境特征。我们建立了一个空间权重矩阵，并计算了“自行车-地铁换乘率”（BMVR）的全球和局部Moran's I指数，以探讨不同交通分析区域（TAZs）之间MPT出行的空间相关性。随后，我们开发了一个空间Durbin模型（SDM），以分析异常天气下城市建筑环境对MPT换乘的影响，并确定TAZs之间建筑环境的空间溢出效应。研究结果表明：（1）在异常天气下，城市建筑环境对BMVR的影响具有正向的空间相关性；（2）多个建筑环境变量显著影响交通韧性。具体而言，通勤人口比例较高和公共服务设施密度较大能够通过减轻换乘量下降来增强系统韧性，而交叉口密度较高则会加剧这种影响并降低韧性；（3）建筑环境变量还会产生显著的空间溢出效应，表明交通韧性是一个受邻近环境影响的整体现象。本研究的结果为城市规划者提供了有针对性的指导，以通过优化局部建筑环境来构建更能抵御天气相关冲击的MPT系统。

引言

将共享自行车与地铁系统整合是解决“首末公里”问题并提高公共交通可及性的关键多模式公共交通（MPT）形式（Cheranchery等人，2025年；Du等人，2017年；S. Sun等人，2020年；X. Wang等人，2023年；Xin等人，2023年）。然而，这种广泛采用的通勤模式的韧性特别容易受到异常天气的影响。虽然极端天气事件（如暴风雪）较为罕见，但低温和雨天等更常见的情况会持续扰乱换乘行为并减少乘客数量（Bean等人，2021年）。然而，目前仍缺乏对城市建筑环境如何调节这些影响以及如何塑造系统韧性的理解。为了解决这一空白，本研究探讨了异常天气、建筑环境与自行车-地铁整合之间的相互作用。我们提出了一种新的指标——自行车-地铁换乘率（BMVR），以量化天气引起的换乘量下降，并采用空间建模方法来确定哪些建筑环境特征会加剧或缓解这些中断。

先前的研究已广泛记录了异常天气对城市交通的影响。对于提供遮蔽设施的传统公共交通系统（如地铁），其影响通常是间接的，表现为运营延误或拥挤，而非乘客数量的显著下降。相比之下，共享出行服务受到直接影响，这一发现无论是在基于车站的系统还是无桩系统中都是一致的（Younes等人，2020年）。在各种气象因素中，学术界普遍认为温度和降水是影响自行车共享需求的最重要因素（Kimpton等人，2022年；Kumar，2021年）。早期的定量研究证实，虽然温暖天气会增加使用量，但降雨和湿度会起到显著的抑制作用，这一发现已在多项关键研究中得到验证（El-Assi等人，2017年；Kumar，2021年；Younes等人，2020年）。然而，更近期和细致的分析表明这些关系往往是非线性的。例如，一项大规模的比较研究发现温度与乘客数量之间存在倒U形关系，在27–28°C时需求达到峰值，之后在更高温度下下降（Bean等人，2021年）。同样，其他气象因素也表现出阈值效应。例如，只有当湿度超过60%或降雨量超过一定水平时，乘客数量才会急剧下降（Liu等人，2025a）。Wessel还指出，即使预报有雨，乘客数量也可能减少3.6%，表明出行决策是预先做出的（Wessel，2020年）。此外，天气的影响并非对所有骑自行车者都相同。休闲或偶尔使用自行车的人以及经验较少的人通常比订阅者或通勤者更敏感于恶劣天气（Morton，2020年；Mur和Angulo，2009年）。天气不仅影响是否骑车的决定，还影响出行本身的特点。例如，寒冷的温度不仅会减少出行次数，还会缩短平均出行时间（Hyland等人，2018年）。Gebhart和Noland的研究揭示了一个与多模式整合直接相关的空间细节，他们发现距离地铁站较远的用户对天气影响的敏感性更高（Gebhart和Noland，2014年）。这表明建筑环境起着调节作用，尽管研究结果可能较为复杂。例如，虽然专门的自行车基础设施通常能促进乘客数量，但在雨天其积极作用可能会被削弱，表明仅靠基础设施可能无法完全克服与天气相关的障碍（Hong等人，2020年）。在这些基础影响分析的基础上，研究已发展到预测建模阶段，学者们使用先进的时间序列和机器学习模型（如自回归积分移动平均模型和长短期记忆模型）结合天气数据来预测需求（Yan等人，2021年；Wang等人，2024年；Huang等人，2022年）。除了需求预测之外，地铁-自行车共享整合的研究范围最近还扩展到了系统级效率和多种服务模式。例如，最近的研究提出了综合出行路径指导策略，以平衡个人偏好与系统运营成本（Liu等人，2024年），并探讨了用户在地铁连接中使用共享自行车和电动自行车的选择行为（Liu等人，2025b）。尽管方法论上有所改进，但文献仍主要关注总体乘客数量，而非多模式换乘的具体行为，同时城市建筑环境在调节这些天气影响中的作用也尚未得到充分探索。

同时，大量文献证实了城市建筑环境对自行车共享使用的强烈影响，传统上通过“5D”来分类：密度、多样性、设计、目的地可达性和距离交通枢纽的距离。例如，高人口和就业密度始终被认为是自行车共享需求的主要驱动因素（Chen和Ye，2021年；Kutela等人，2024年；Mateo-Babiano等人，2016年；Zhang等人，2017年）。多样性方面，研究表明，多种土地用途的混合，特别是商业场所（如商店和餐馆）的高密度，通过产生多样化的出行需求显著提升了乘客数量（Faghih-Imani等人，2014年；Mateo-Babiano等人，2016年；Wang等人，2025a）。街道网络的设计也很关键。例如，研究表明，次级道路的增多通过提供更直接、交通拥堵较少的路线增强了自行车-地铁换乘，而主干道则可能产生抑制作用（Wang等人，2024b；Wang等人，2025年；Zhang等人，2017年）。此外，距离交通枢纽的距离也是一个关键因素，自行车共享作为地铁系统的补充模式起着重要作用，这种关系在不同城市环境中存在空间差异（Zhou等人，2023年）。虽然这些研究将建筑环境与整体自行车共享使用紧密联系起来，但这些特征如何调节异常天气对多模式换乘韧性的影响仍是一个重要的且未充分探索的研究空白。

为了解决这一空白，本研究开发了一个综合分析框架，以研究异常天气、建筑环境与自行车-地铁整合之间的三方相互作用。我们首先提出了一种新的指标——自行车-地铁换乘率（BMVR），以具体量化天气引起的换乘量下降。随后，我们使用空间Durbin模型（SDM）来确定哪些建筑环境特征会加剧或缓解这些中断，同时考虑空间溢出效应。本研究的创新包括：

• (1)
  研究异常天气条件下相邻城市区域之间多模式换乘韧性的空间相关性。
• (2)
  探索多维城市建筑环境因素如何影响多模式换乘韧性。
• (3)
  研究城市建筑环境的空间溢出效应对多模式换乘韧性的影响。

章节片段

异常天气条件下的BMVR计算

本研究的因变量是BMVR，这是一个用于衡量异常天气导致的MPT中断的指标。由于无法获得来自统一支付系统的关联行程数据，本研究基于共享自行车行程与地铁站的时空接近性来估计换乘行为。现有文献表明，如果行程的起点或终点位于预定义的地铁站缓冲区内，则可将其识别为“换乘行程”（Guo和He，

研究区域

本研究选择的研究区域是华盛顿特区，如图1所示。华盛顿特区的MPT系统发展较为完善，包括地铁系统、公交系统、轻轨和打车服务等多种交通方式。此外，它是美国最早实施自行车共享计划的城市之一，已有超过14年的运营历史。因此，华盛顿特区的MPT系统具有很高的代表性，这也是本研究选择该区域的原因

结果与讨论

在深入分析两种最异常的天气情景的空间分布之前，首先计算了所有TAZs中每个温度和降雨量组别的平均BMVR，结果见表3。表3显示温度与BMVR之间存在强烈的负相关关系。最冷的组别（I类，0°C）的BMVR最高，证实了低温严重抑制了换乘活动。随着温度的升高，BMVR逐渐

结论

为了系统地揭示城市建筑环境在异常天气下对MPT的影响机制，本研究在异常天气条件下构建了一个SDM，并探讨了城市建筑环境对BMVR的直接影响。然后，通过空间溢出效应分析，研究了相邻交通区域的建筑环境对BMVR的间接影响。这种方法允许对交通系统的韧性进行全面评估

CRediT作者贡献声明

王晓霞：监督、概念化。 王翔：撰写——初稿、可视化、软件、数据整理。 范振龙：调查、正式分析。 邹宏：撰写——审阅与编辑、方法论。 潘志成：软件。 刘鹏：撰写——审阅与编辑、验证。

致谢

本研究得到了以下机构的联合资助：

国家自然科学基金（资助编号：42571352）。

中央高校基本科研业务费（资助编号：300102344501-2-1）通过长安大学道路运输脱碳工程研究中心。

中国学位与研究生教育发展中心主题案例项目（资助编号：ZT-2411845005）。

研究生创新计划项目

利益冲突声明

作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系：王晓霞报告称得到了长安大学的财务支持。如果还有其他作者，他们声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。