时空约束对运动出行的影响

杨亚璪 翁唐政

（重庆交通大学 交通运输学院，重庆 400074）

近年来，全球汽车保有量随着城市的发展不断增加（见图1，数据来自国际汽车制造商协会（Organisation Internationale des Constructeurs d’Automobiles，OICA）），城市交通的机动化水平显著提高。由于私家车能够在较短时间内满足出行者的日常出行需求，因此城市居民的首选出行方式逐步从传统的步行、自行车以及公交车转向私家车。

图1 全球汽车保有量的增长趋势Fig.1 Growth trend of global car ownership

然而，汽车保有量的快速增长使得城市路网容量也趋于饱和，甚至还产生诸多交通问题，例如早晚高峰的拥堵加剧了居民的时间负担［1］，客运交通结构的不平衡造成了严重的运力资源浪费等。各国都在积极寻求平衡私家车与其他出行方式的解决办法，以期缓解城市道路的交通压力。

除了汽车保有量的不断增长之外，私家车的时空不合理性愈加明显。例如，在欧美国家的一些城市中，5 km范围内各种出行方式的时间差异虽然并不大，但私家车的出行分担率却达到了惊人的40%~50%［2-5］。这是由于私家车解决了“首尾一公里”的难题，免去了公交出行中乘客到站、等待和换乘的时间，其时间效率更高、出行更加便捷，进而逐步成为出行者在任何出行距离下的首选方式。在此环境下，除私家车外的其他出行方式都受到了不同程度的制约，这引起了社会各界的广泛关注。如何解决出行方式的时空不合理性、如何在不同时空范围内选择合适的出行方式，成了当前城市交通中亟待解决的难题。

鉴于以上问题，巴黎、哥本哈根以及阿姆斯特丹等城市寻求了一种折中的方式，即积极推行以步行、自行车为代表的运动出行，力图将其分担率提高至20%~40%。通过引导出行者选择运动出行，增加其在短距离出行范围内的分担率，缓解城市交通压力，使出行方式的时空范围趋向合理化。这是由于运动出行具有人均占用道路面积较小、流通速度更快且较为灵活，不易受到交通冲突制约等特征。因此运动出行与其他出行方式并不构成强烈的冲突，相反，还能有效缓解私家车带来的交通压力；在时间和空间层面，虽然运动出行的速度要慢于其他出行方式，但其受到的物质条件限制不高，更加适合时限要求不高、短距离的出行。若能提高城市中运动出行在短距离出行范围内的分担率，就能优化各种出行方式的时空分布，使之变得更加合理，同时运力资源也将得到有效分配和利用。

运动出行能够做到“门对门服务”，高效地利用时间与空间。但时空也成为了制约出行者选择运动出行的关键所在，这是由于人们更加偏向选择单位距离上出行时间更短或单位时间下出行距离更长的出行方式。鉴于运动出行受到时空的制约较大，学者们针对运动出行的时空约束条件开展了较多的研究，以寻求不同约束条件对运动出行的影响程度。本文从点的视角出发，研究出发时间与建成环境对运动出行选择的制约效果；从线的视角入手，分析出行时间与出行距离对运动出行选择的影响变化。在结构上，首先对时空约束与运动出行的概念进行解释；其次梳理时空单约束与时空组合约束对运动出行的影响，在该过程中总结了相关理论模型的运用以及时空约束的划分方式，归纳了时空对运动出行的影响规律；最后总结当前研究的不足，并提出未来的研究方向。

1 时空约束与运动出行

1.1 时空约束

时空作为一个简易的集合名词，其构成要素包含时间与空间两部分。虽然人们的日常出行活动与时空密切相关，但能力的限制使得自身的活动范围并不能随意挑选及延伸。因此，通常把出行活动在时间和空间的限制条件定义为时空约束（Spatiotemporal Constraints），并以此来研究区间范围内时空对出行行为的影响。

不同时空条件下的出行状态一直以来都是出行行为领域的研究重点。随着时间地理理论体系的逐步构建，出行者在时空约束下的出行行为也愈发清晰。Hägerstrand［6］作为该理论的提出者，通过结合能力、耦合、权利3方面约束，以图像化的方式（时空棱柱）模拟了出行者的日常出行行为，其优点在于能够清楚展示出行者在不同时空位置所做的出行决策。时空棱柱的提出不仅为研究出行行为提供了便利，还为后续的理论与实践研究奠定了坚实基础。Miller［7］针对先前的时间地理理论提出见解，认为该理论下的出行方式并不贴合现实，可在时间地理理论的基础上结合可见性理论，通过代入出行者的感知，形成以用户为中心的出行行为。他还将时空棱柱三维化，更加具体地呈现时空与出行行为间的作用关系，见图2（t为时间，x、y为距离）。时空棱柱还能与其他软件适配使用，例如与地理信息系统（Geographic Information Systems，GIS）相结合，能有效预测出未来出行者的出行需求及可达性［8-9］。因此，利用时空棱柱分析时空约束下的出行行为正在逐步发展成为主流。

图2 时空棱柱的三维空间示意图Fig.2 Three-dimensional spatial diagram of spatiotemporal prism

由于时空约束中的要素多而杂，且不同形式的时空约束产生的制约作用存在差异，因此本文在考虑时空约束对运动出行的影响时，对时空约束进行拆分，以点和线的视角选定了其中的首要约束条件，如：出发时间、行程时间、出行距离以及建成环境，然后逐项详细探讨上述4类约束条件对运动出行的制约效果。

1.2 运动出行

在近20年的文献中，常将步行和骑行用作推行可持续性城市移动规划（Sustainable Urban Mobility Plan，SUMP）或是身体活动计划（Physical Activity，PA）的主要手段。而当下更多的是以保障出行者的身心健康作为契机来推行此类出行方式。全国公共交通学科首席科学传播专家王健根据其现有意义，将Active Travel或Active Mobility 翻译成“运动出行”［10］，并对该定义下的出行方式进行了统一命名。

起初，运动出行主要指以自我为驱动（例如步行和骑自行车），在总行程中部分或完全使用自身能力以到达到目的地的出行行为［11］。随着社会经济的发展以及新型交通工具的出现，传统的步行和骑行已经满足不了人们日益增长的出行需求。因此，部分学者在原先的基础上增加了其他出行方式，为运动出行的定义加入了更加宽泛的概念，即出行者只需部分或完全使用人力驱动（滑板、溜冰鞋、轮椅等）或利用新型微出行方式（例如：电动自行车、电动滑板车、电动踏板车等）完成出行活动［12］的行为都被认作是运动出行（见图3）。

图3 运动出行方式集合Fig.3 AT or AM mode collection

运动出行的独特性不仅体现在出行工具上，其受到的制约也与其他出行方式不同。这是由于运动出行是一种完全暴露在出行环境中的出行方式，因此其受到的制约条件更多、影响更深。本文将涉及运动出行影响因素的文献进行关键词分析，通过对大量的文献关键词进行频次统计（见图4）发现，学者更偏向从单一的时空约束条件去揭示其对运动出行的制约影响。

图4 运动出行影响因素关键词词云Fig.4 Keywords cloud of AT or AM influencing factors

2 时间约束下的运动出行

时间作为影响人类活动的敏感要素之一，一直以来都对出行者的出行活动产生制约，进而改变出行者的出行决策。时间对出行行为的影响主要在于出发时间和出行时间这两个方面。

2.1 出发时间对运动出行的影响

出行者在生成出行需求时，通常根据出行目的的类型决定出发时间。这是由于不同目的的出行活动所受到的时间约束条件存在差异，出行活动的时间约束越多，出发时间的选择就需越精细。因此，根据出行活动所受到的约束条件数量及类型，可将出行活动分成非工作活动（购物、运动、探亲、休闲娱乐等）与工作活动（通勤、通学、通商等）两类，以此分析不同出行活动下的出发时间对运动出行的制约影响。

非工作活动的出发时间并不固定。除强制性活动的影响外，出行者可根据自身意愿及情况灵活安排出发时间。调查发现，当出行者选择运动出行前往非工作活动地点时，其出发时间存在一定的规律性：从全日来看，当非工作活动不受强制性活动影响时，居民更倾向于在上午通过运动出行到达非工作活动地点，反之则更倾向于在下午或晚上通过运动出行到达目的地，但在总体上，运动出行者在出发时间的选择方面，更愿意在上午前往非工作活动地［13］；从分时来看，老年人与生理缺陷者对运动出行的偏好性、规律性尤为明显，这两类特殊人群在06：00—08：00 和13：00—17：00 选择运动出行开展休闲娱乐、运动及购物等非工作活动的概率较高［14］，而在其他出发时间段内，对运动出行的选择概率较低，这或许与出发时间段的道路环境存在关联性。若出发时间处于通勤高峰时段，道路的巨大交通流会对上述两类特殊人群的身心安全造成威胁，他们更愿意避开通勤高峰，选择出行环境更为安全的出发时间来完成之后的非工作活动。除此之外，普通居民由于受到强制性活动的影响，选择运动出行的时段普遍在19：00—20：00，且选择概率随时间的推移而小幅度增长，但其他时段内选择运动出行的概率较低［13］。

工作活动由于存在着到达时间等限制，因此需要运动出行者对出发时间进行更加精准的选择。虽然也有学者指明了选择运动出行时的最佳出发时间段［15-16］，但对当前的通勤环境而言，他们预测的出发时间段在精度上略显不足。通过期望效用理论或前景理论确定的出发时间精度更高、更有解释力，同时能够计量不同出发时间对其他出行方式的偏向程度（选其他出行方式对于运动出行而言也是一种制约）。其中期望效用理论是通过量化不同出发时间下的家庭、工作及出行效用，并结合出行者对不同出行方式的感知效用［17-18］，以谋求出行者最大效用的方法，其对确定最佳出行方式也有一定的帮助。在选取运动出行的感知效用时，通常优先考虑运动出行专有路权的安全性等［14，19］。前景理论则是通过参照点假设来界定出发时间，比较不同出发时间下的成本价值，以确定适合的出行方式［20］。宗刚等［21］基于上述两种理论，比较不同出发时间（出行场景）对出行方式的影响，发现期望效用理论中，出发时间对出行行为的影响要远小于累积前景理论，因此其认为累积前景理论更贴合出行者的出行决策，能更清楚地显示出发时间对出行方式的制约作用（见表1）。

表1 基于效用与前景理论的出发时间决策模型Table 1 A departure time decision model based on utility and prospect theory

2.2 出行时间对运动出行的影响

一直以来，运动出行总遭人诟病。究其原因是在相同起讫点的自由流状态下，运动出行的出行时间远大于其他出行方式，而选择运动出行节省的成本价值远不及其消耗的时间价值［26，28］，因此出行者更偏向于选择机动化出行，进而抑制了运动出行分担率的增长。所以，出行时间可作为制约运动出行的关键因素之一。但Zhou 等［5］发现在5 km 范围内，私人汽车、公交车以及运动出行所花费的出行时间并不存在明显差距，这不仅与进站、换乘等时间有关，还与道路环境赋予的出行阻抗有着极大的潜在联系，所以应当综合考虑多种因素影响下的出行时间，对平衡短距离内不同出行方式的分担率有重大意义。除此之外，出行者还受到锚定效应的影响［29］，其普遍认为运动出行的出行时间较长，因此不愿选择运动出行，但事实上运动出行的实际到达时间明显短于感知到达时间［30］。作为城市管理者应积极引导居民选择运动出行，增强运动出行的时间感知，这对运动出行的推广有着良好的反馈循环。

虽然出行时间对运动出行的影响总体呈负相关［31-32］，但市政部门可通过相关措施增加单位距离上其他方式的出行时间，或提供相对独立的路权，减少运动出行的出行时间［33］，以此增加运动出行的选择概率。与增加其他方式的出行时间相比，减少运动出行的出行时间带来的选择概率增长更多，例如Bagheri 等［34］发现，若能减少5 min 的运动出行时间，那么就会有19%的私家车出行转变为运动出行。由于运动出行不会受到进出口及换乘时间的影响，仅需协调好交通起讫点（Origin-Destination，OD）间的基础服务设施对运动出行时间的制约作用，因此减少运动出行的出行时间并不困难。

3 空间约束下的运动出行

就城市而言，论述空间约束可以小到两个地点之间的路程，也可以大到城市的空间结构框架、功能区划分。当前有关空间约束对运动出行影响的研究，主要基于城市中两点空间距离和不同功能区周边的建成环境两个方面。

3.1 出行距离对运动出行的影响

出行者的出行行为极易受到未来行程所需出行距离的影响，即出行者基于对行程远近程度的判断来选择适合的出行方式。这是由于出行者的潜意识中，认为不同出行方式对应着各自的服务范围，见图5。为分析出行距离的限制作用，一般将出行距离划分成多段距离区间（见表2），以研究不同区间内出行行为的变化规律。

表2 不同城市的距离区间划分标准Table 2 Criteria of distance intervals for different cities

图5 多种出行方式平均服务距离范围（以北京市为例）Fig.5 Average service distance range of multiple travel modes （in Beijing）

通常把出行距离在5 km以内的行程定义为短距离出行，且在该区间内出行行为转换规律基本达成共识：运动出行作为短距离出行区间内的首选方式，其选择概率会随出行距离的百分比增长而逐渐衰减［39］，平均衰减程度大致为每增加10%的出行距离，其出行分担率就会减少1%［40］（其中自行车、微出行的衰减幅度要明显小于步行［36］）。另外，在距起始点1.2 km处，运动出行与私家车的出行分担率开始发生转移［41］，随着距离的增加私家车出行的选择概率不断增加。Neves 等［4］通过调查发现，英国威尔士的首府加的夫的城市居民中，短距离区间内运动出行的替换潜力高达41%，因此巩固短距离区间内运动出行的分担率显得十分重要。虽然出行者对运动出行的选择偏好集中于短距离区间，但由于运动出行有着较强的灵活性，可将其作为辅助出行方式，用以接驳其他公共交通方式，形成“多式联运”，进而满足中长距离的出行需求。所以，居住区与公共交通站点之间的距离也决定了运动出行的选择概率［37，42］。

在中长出行距离区间内，私家车的出行分担率占总出行方式的较大部分，且在一定距离范围内私家车出行的选择概率与距离呈正相关性。Ashalatha等［33］通过调查发现私家车出行分担率转换的关键距离在10 km 处，而牛凯等［37］认为15 km 处才是私家车转换地铁等公共交通的关键转折点，且在该区间范围内，公共交通才能重新拥有较大出行分担率。

3.2 建成环境对运动出行的影响

相比其他约束条件，建成环境是空间约束的实体化表现。研究者通常先将建成环境数据导入Arc-GIS 中量化相关环境变量，再将变量代入各自特定的模型中去研究空间物理环境与运动出行间的关系。在模型运用方面，尹超英等［43］、Wang 等［44］以及Habib 等［45］分别运用MNL、Probit 以及交叉分类多层模型，捕捉缓冲区内建成环境对出行方式选择的影响程度。由于城市空间存在着异质性，其主要表现为居住和工作缓冲区内建成环境存在差异，进而影响出行者的出行行为［46］。除此之外，对比先前的研究成果发现，个别指标对不同缓冲区内出行行为的影响截然相反。

在建成环境约束条件中，对运动出行选择起到决定性作用的指标主要包括缓冲区内的建筑密度、街道连通性、公交站点可达性、土地利用混合度以及基础服务设施等要素。以建筑密度为例，无论居住区还是工作区，其建筑密度始终与运动出行的选择概率呈正相关性。这是由于建筑密度的增加意味着建筑间的间距缩小，运动出行能够凭借其小巧灵活的优势，高效地完成短距离出行活动，因此选择运动出行更为适合［31，47］。在站点可达性方面，通常以起始点与公交站点间的距离或站点连通的线路数量作为衡量标准，站点的可达性越高，选择相对应的出行方式更加便利，更容易与运动出行形成竞争关系，不利于运动出行的选择［48-49］。虽然以上指标在居住区与工作区内存在异质性，但是对于运动出行的制约影响总体上保持一致。

在土地利用混合度以及街道属性方面，不同缓冲区对出行方式的制约影响有所不同。例如，尹超英等［43，50］认为居住缓冲区内土地的利用混合度越高，代表该片区内各类功能区的距离范围越近，出行者选择运动出行的比例也会有所增加；但Wang等［44］和Liu 等［47］表示工作区的土地利用混合度越高，其潜在的交通量也就越大，规划者更偏向于将其建设成利于机动化出行的片区，故对运动出行有着较强的制约效果。同理，在街道连通性方面，当居住区的连通性较高时，比较有利于运动出行的选择，而连通性的工作区则更利于机动化出行［51］，这是由于高连通性的居住区内部的直达性更好，能够在有效缩短出行距离的同时减少出行时间，更利于运动出行；而工作缓冲区内的连通性越高，私家车的出行越便利，也就不利于运动出行的选择。

然而，已有的研究成果并未发现基础服务设施会随功能区类型的改变而对出行方式产生相反的制约效果，其制约影响仅针对出行方式的类型。当建设与出行方式对应的基础服务设施时，就有利于增加其出行分担率，但对其他出行方式有着较强的制约效果。例如，当缓冲区内的园林绿化面积较高，自行车道、人行横道比标准值略宽时，有利于运动出行的选择［19，31］；反之，则会促进该片区内私家车的选择。因此，加快建设与运动出行相关的服务设施，对增加运动出行的分担率有实质性帮助。除此之外，有学者探讨了住宅形式与运动出行的制约关系，并通过调查发现公寓及联排式住宅的居民选择运动出行的概率更高［16，51］，更有利于增加运动出行的出行分担率。

4 时空共同约束下的运动出行

时空棱柱是分析时空组合约束对出行行为影响的最佳选择，其本质是利用出行数据中的相关参数来刻画个体的出行行为。其构建的时空约束框架首先需要确定固定活动的出发时间和预计到达时间（t1、t4）、自由活动的出行距离（s2-s1）以及持续时间（t3-t2）等参数；其次需结合出行者的自身能力情况，来确定当前时空范围内较为适合的出行路径及出行方式，见图6。该方式不仅能够分析出行者的当前出行状态，还能对未来的出行行为进行预测。因此将运动出行作为首要选择的出行者，需要合理规划自身的时间与空间，以此完成出行活动。

图6 时空棱柱下的出行行为示意图Fig.6 Schematic diagram of travel behavior under the prism of spatiotemporal

时空棱柱除了能够确定出行者实时的出行状态，还能分析时空组合对运动出行的制约效果。通常，在选定具体的时空组合约束时，优先选择出发时间、活动时间以及出行距离作为主要约束条件，而把其他潜在因素，例如出行时间、目的地吸引力以及辅助设施等作为次要约束条件，综合分析以上约束条件对运动出行及其他方式的制约影响。可以发现，时空组合对不同出行方式的影响程度存在差异，即公交与运动出行受时空组合制约的敏感性要普遍高于私家车。例如在短距离范围内，公交与运动出行的选择概率随出行时间的增长发生较大波动，其变化幅度远大于私家车［52-53］；在长距离出行时，地铁的选择概率与活动时间存在负相关性［52］；在相同出行时间内，运动出行的选择概率取决于距离的增长变化［54-56］。上述的研究结果从侧面可以证明，在不同时空约束作用下，出行方式的选择概率并非仅受到单一时空约束而呈线性变化，因此综合考虑时空组合与出行方式选择的非线性关系更具有研究意义。

除此之外，Li 等［53］和Liu 等［55-56］在考虑自身能力的基础上，附加了两类时空约束，即其他家庭成员和特殊机构（医院、银行等），以综合考虑多种时空约束共同作用下的出行行为，更贴合日常出行规律，见表3。

表3 不同出行目的下的时空组合约束Table 3 Spatiotemporal combination constraints for different travel purposes

5 结论与展望

虽然已有研究对影响运动出行的时空约束条件进行了分析，但仅探讨约束产生的变化趋势难以支撑运动出行的推广，在分析角度与深度上还存在一定的局限性。随着社会活动节奏的不断加快，出行者对时空的敏感度在不断加深，因此，在以下4个方面还值得开展进一步的研究。

（1）分析出行时间（出行距离）与运动出行的非线性关系。在探讨出行时间（出行距离）与运动出行的关系时，出行者的心理、态度等潜变量事实上也起到了一定的制约作用。现有研究只明确了运动出行的出行分担率随出行时间（出行距离）的增长而逐渐下降，未对两者间的具体变化影响进行分析；不同影响因素相互叠加后会对研究结果产生微小变动，使得显性影响因素与研究对象之间呈非线性关系。有必要结合出行者的旅行日记或位置动态更新数据，进一步完善出行时间（出行距离）与运动出行的分担率间的动态变化情况，确定出行时间（出行距离）对运动出行制约的关键节点及影响程度，这对促进运动出行与其他出行方式间的有效衔接有实质性帮助。

（2）考虑空间异质性的建成环境指标阈值。随着社会经济的发展，人们的物质与精神追求愈加丰富，出行需求也愈加多样化。除通勤外，以购物、运动、休闲娱乐为主要出行目的的非通勤活动比例在不断增加，总体呈上升趋势，因此仅比较工作区与居住区周边的建成环境指标对运动出行的限制作用缺乏创新性，不能体现空间异质性下建成环境指标的差异，有必要重点关注其他出行目的缓冲区内的建成环境指标对运动出行的制约作用，以丰富建成环境与运动出行间的内在机理。除此之外，分析量化后的建成环境指标阈值对运动出行的影响差异也十分必要。例如，通过量化模型确定缓冲区内不同建筑密度、街道连通度等建成环境指标的阈值，能够确定制约或激励运动出行的转换条件，对提升缓冲区内的运动出行指数，优化交通设施资源的空间配置，提升交通服务质量都有促进作用。

（3）分析多种时空组合约束下的运动出行特征。能够对出行行为产生制约的时空条件种类繁多，影响程度不一。以往的研究更多聚焦于时空单因素对运动出行的制约作用，且考虑时空组合中的约束条件较为单一，难以体现不同时空组合对运动出行影响的差异，基于时空组合分析对出行行为制约的研究成果较少。因此，需要对时空约束条件进一步细分，以此丰富现有的时空约束条件。在此基础上，根据不同的出行场景、特征属性，对时空约束条件进行组合，分析运动出行分担率随时空组合限制的具体变化规律。此外，还需分析运动出行对时空约束中内在因素的敏感程度，确定起到主要约束作用的影响因素，为优化出行决策提供理论支撑。

（4）还原复杂出行链下的时空约束。面对日益增长的出行需求，出行者为减少日常出行次数，通常会整合多种出行目的，利用“出行即服务”（Mobility as a Service，MaaS）系统有效规划自己的出行路径，以最短的出行距离及时间高效完成出行需求。已有研究仅考虑了简单出行链的时空约束对运动出行的制约作用，即以单一的固定活动作为主要出行目的的时空约束。然而，在现实情况中，当出行者前往主要出行目的所在的区域时，可能会在中途增加一个或多个次要活动，以此形成复杂出行链。次要活动的增加必然导致原本简单出行链的总出行时间和距离发生变化，这对于运动出行而言，产生的制约作用也十分明显。因此，复杂出行链的时空约束对运动出行的制约影响是当前研究的薄弱之处，且十分具有研究价值。