学会城市规划新技术应用学委会副主任委员，清华大学建筑学院研究员，清华大学生态规划与绿色建筑教育部重点实验室副主任，北京城市实验室创建人与执行主任
#1
中国城市可步行性研究的背景
自然资源保护协会（NRDC）作为一个非政府组织，约每隔两年发布《中国城市步行友好性评价报告》，2014年首次发布第一期，其中第三、四、五期均由清华大学建筑学院和NRDC共同合作完成。
随着中国老百姓生活水平的改善，越来越多的人关注步行的环境和基础设施。2008年《中华人民共和国城市容貌标准》提到“坡道、盲道等无障碍设施应畅通、完好，道缘石应整齐、无缺损”。2012年《关于加强城市步行和自行车交通系统建设的指导意见》要求“充分认识城市步行和自行车交通的重要性，加强步行道和自行车道建设、合理设置行人过街设施、加快自行车停车设施建设、保障步行和自行车的基本路权”。2013年《国务院关于加强城市基础设施建设的意见》明确“城市步行和自行车交通系统建设。城市交通要树立行人优先的理念，改善居民出行环境，保障出行安全，倡导绿色出行。设市城市应建设城市步行、自行车‘绿道’，加强行人过街设施、自行车停车设施、道路林荫绿化、照明等设施建设”。2013年《城市步行和自行车交通系统规划设计导则》要求“步行网络规划、步行空间设计、步行环境设计、自行车网络规划、自行车空间与环境设计、自行车停车设施设计、公共自行车系统、步行和自行车与公共交通的结合、步行和自行车与机动车交通的协调”。2021年《国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中的慢行网络成为一大亮点。
Walkability在2003年以前就开展了关于可步行性的早期探索。当年的新城市主义运动主张步行、骑行为主并以公共交通取代私家车出行的发展模式。并提出可步行性概念（Sealens,2003），初步构建可步行性理论框架。2003至2010年为初步探索期，大样本、大数据、多指标尝试验证理论框架，并尝试构建可步行性测度工具如Walk Score（美国公司）、 Walkability Index（Frank, Sallis, Saelens, et al.，2010）、可步行性量表等。2010年以来，步入实践发展阶段，侧重可步行性因素论证、测量工具开发、特定人群研究、城市规划与城市建设应用、步行活动与公共健康等方面的相关研究。
2006年，董禹在国内期刊首次提出塑造适宜步行的城市开发空间。2012年，许建、张新兰开展了基于可达性的步行网络评价的研究。里德·尤因、苏珊·汉迪、江雯婧开展了城市感知与人工审计的可步行性与城市设计的研究。国内关于可步行性的研究在评价指标构建、测度与优化策略等方面正逐渐与国际接轨。
清华大学建筑学院和NRDC合作，围绕步行指数与步行环境分别于2017年、2019年、2021年开展了三期探索。
2017年的合作报告是中国首次多城市的大规模步行指数测度与多尺度比较，并开发了步行指数可视化平台。
2019年的合作报告提出城市街道步行环境指数这一概念和评价指标体系，以及基于街景影像数据和虚拟审计的街道步行环境评价方法，并基于上述方法进行中国城市大规模测度，尝试提出步行环境改善的思路建议。
2021年的合作报告提出城市可步行性完善情况的研究方向，并以中国45个城市为例进行实证研究，同时结合城市可步行性完善变化的研究结果与近年来可步行性政策变化进行政策评估。
#2
中国城市可步行性研究的三期探索
三期探索之一
借鉴优化步行指数，测度中国287座主要城市
2017年《中国城市步行友好性评价报告》第三期《中国主要城市街道步行指数的大规模测度》的关键词为步行指数，研究范围为中国287个主要城市的中心城（实为利用每个地级市的最大城镇建设用地斑块推测得到的边界，而非总体规划中的“中心城”概念），总面积26,152km²，涵盖四类等级的城市，具体包括4个直辖市（ZXS）、15个副省级城市（FSJ）、17个省会城市（SH）、251个地级市（DJS）。
研究范围示意图
研究数据主要包括中心城道路网、城市设施分布、城市中心城区、城市中心点、乡镇街道办事处人口密度。其中中心城道路网源于2014年的测绘数据，并经过制图综合与拓扑处理，简化为拓扑无误的道路中心，共计769,407条街道。城市设施分布通过运用网络爬虫的方法，爬取某大型地图网站的2014年POI（Point of Interest，兴趣点）数据，包括共24大类，869小类，参照Walk Score设施分类标准并本土化，挑选POI数据并重新分成9大类，如学校、书店、公园等。城市中心城区不同于行政边界范围，定义为行政范围内的最大集中城镇建设用地范围，利用中国土地利用分布图，并结合2010年遥感影像图，通过半自动的方法识别全国287个城市的中心城边界范围。城市中心点定义为每个城市的行政中心（而非几何中心），例如北京的中心就是天安门，该数据通过人工识别的方法，找到每个城市的中心点位置。乡镇街道办事处人口密度来自2010年第六次人口普查。
研究方法上，引入城市功能相关的功能设施权重、步行指数、皮尔逊相关系数、距离衰减函数、功能混合度、功能密度、交叉路口密度、离城市中心距离等概念。比如有便利店、咖啡馆、娱乐商店、银行、公园、学校等功能才会吸引人，因此主要考虑城市功能的分布和城市尺度以及距离的衰减，来推测每条道路或者街道的步行指数。
测试结果显示，全国街道整体可步行性较好，但极差较大。针对副省级、省会及直辖市的城市步行指数平均值进行统计，在36座城市中，有12座城市的得分在80分或以上，有31座城市得分在70分或以上，表明大城市街道步行指数得分普遍较高。同时，对不同城市级别的典型城市步行指数做了研究，如重庆（直辖市最高）、厦门（副省级城市最高）、福州（省会城市最高）、巴中（地级市最高），并进行特征分析。
重点城市平均步行指数分布
这期报告给出中国280多个城市几万平方公里范围内大量街道的步行指数，改变了中国没有步行指数地图的现状。北京城市实验室的网站提供了相关的可视化平台，供大家查询。但本研究所测度的可步行性和步行指数主要考虑的是街道诱发步行活动的概率，并没有考虑设施层面的要素。
三期探索之二
中国城市活力中心的街道步行环境指数测度
2019年《中国城市步行友好性评价报告》第四期《中国城市活力中心的街道步行环境指数测度》对步行环境做了一些探索性的尝试。研究范围为50个中国大城市的71个城市活力中心的12，740条街道，城市活力中心定义为居住、工作和娱乐的中心。
选取的50个案例城市
运用指标体系评价法，借鉴已有研究中对步行环境的探讨和国内外城市街道设计元素，综合考虑大规模虚拟审计的可行性，从设施、环境和安全等层面提出9项城市街道步行环境的指标体系及评价标准，并邀请NRDC工作人员、ITDP工作人员以及来自清华、首都经贸、香港大学等高校的20位国内专家学者和从业者进行研究，给出各个步行环境的指标权重，并据此开发了可步行性评价系统。
研究结果显示，街道步行环境指数总分不高，普遍存在较大改善空间。71个城市活力中心的街道步行环境指数仅获得了41.9分的平均分，且得分超过50分的城市活力中心仅有10个。北方城市普遍在街道绿化上的得分偏低。中等规模或小城市普遍存在步道失修、缺乏专用自行车道和街道家具等现象。对慢行交通规划设计投入较多的城市，往往整体得分也较高。街道步行环境普遍存在较大改善空间，特别是专用自行车道等指标上，比如有些街道有趣又好走且设施也好，还有些街道无趣但好走且设施完整，而有些街道设施差且难走，有些街道步行环境先天不足，宽度有限且改造难度大，有些街道步行环境后天失调，被机动车占道等。
街道环境指数排名前十的城市活力中心
这期报告构建了城市街道步行环境评价指标体系，提出基于街景影像数据和虚拟审计的街道步行环境评价方法。以中国典型城市中的71个城市活力中心为例进行了街道步行环境的大规模测度，实证研究证实了指标体系的有效性、虚拟审计的可操作性和整体方法的逻辑自洽性。但在指标体系构建上，研究提出的九项指标并不能全面涵盖所有影响人们步行行为与体验的城市空间要素，其他如过街时长、针对行人的交通标识、无障碍设施，以及城市街道的声环境、视觉环境等感官感受都是未来研究中需要考虑的因素。研究范围偏小，城市中心的位置代表性有限，比如北京CBD代表不了整个北京的步行环境。
三期探索之三
中国城市街道步行友好性完善测度
2021年《中国城市步行友好性评价报告》第五期《中国城市街道步行友好性完善测度》关注更大城市范围的街道步行环境，同时关注街道步行环境的纵向变化。该报告刚发布，在清华大学生态规划与绿色建筑教育部重点实验室的网站和NRDC的网站都可全文下载。
其研究思路基本延续探索二（第四期报告），评价指标保持不变，人为评分时考虑了评分员的IoU一致性检验。数据来源为百度地图的街景图片，具体采用的是2013年和2019年多时相的街景照片，涉及45个大城市25,766个观测点，且每个城市保证至少500个观察点。为保障街景年份时间差大于3年，45个城市的评价年份并不一致，如北京市评价首尾年份分别为2013、2019，相差6年；而珠海市评价首尾年份分别为2014、2017，相差3年，同时考虑到各个城市并非每年匀速改善，本报告评价的城市改善情况仅代表在我们可获取的数据范围内整体改善程度的比较，且不代表该城市当前的现状情况。
针对上述两万多个观察点（每个点有四张街景图片、两个时间节点）的评价，我们编写了评价指南指导评分员评分，同时也对指标进行了修正，比如调整“舒适高宽比”指标为“有连贯建筑物”指标，指标和权重计算均延续了探索二（第四期报告）的方法。在可步行性评价系统的评价界面上，每个观测点有多年图片，故对最早年份和最新年份的街景设施状况进行对比。比如，针对天津市某个街道，系统有2013年和2017年的街景图片，假设有五位评分员，对其做一致性检验，以保证每个人对同样500张打分，结果可靠一致。否则，需对打分员进行重新训练，相互讨论，最终形成空间上的共识。
本期研究不仅关注现状，还关注变化。基于现状完善对比，将45个城市分为5大类，判断其步行友好性进展。横坐标ABCD表示现状，A特别好，B一般，C比较差，D特别差。改善方面ABCD也分成四档。现状好的城市其改善不一定较好，因为其可能在评估开始年份已经达到很好的状态，没有提升空间，故改善不好；现状不好的城市其改善不一定不好，因为其可能仍在不断的改善中，可以期待如果按照我们评估的改善速度继续改善，其未来很可能达到较好的状态。
城市步行友好性进展
评价指标方面，专用自行车道和街道家具这2项指标的现状评分及完善评分普遍较低，是未来值得关注的关键性提升指标。同时还可根据不同城市的现状和改善情况，按慢行系统的相关政策，设定以下等级：A有该城市单独的慢行系统相关的街道规划、手册或导则，B在该城市相关规划/其他文件中提到慢行系统，C仅有该省的慢行系统相关的街道规划、手册或导则，D仅在该省全域其他相关规划/其他文件中提到慢行系统，E仅在该省其他城市有慢行系统相关规划、手册或导则，F该省均无/暂未查到，同时具有多项政策则以最高级别计算。据此，开展政策对比分析和初步评估，比如上海现状评价结果和政策评估结果都不错。在此基础上，还可开展个城市步行友好性政策执行效果和政策执行力的评估，现状结果和政策比对即政策执行效果，现状改善情况和政策比对即政策执行力。根据上述结果可以发现，完善评价结果最好的城市，其政策也同样是最好的，可以在某种程度上反映出政策对于城市步行友好性完善的重要性。根据我们初步构建的三维评估模型，每个城市都可落到评估模型的每个空间网格，直观了解完善情况和政策情况，为未来政策调整提供参考。
在45个被评价城市中，北京步行环境现状、改善评级都处于最优级（AA类），且仅有北京有完善情况较好的指标，即机非隔离设施和步道无失修两项指标。比对比西坝河南路2013年和2019年的街景图片，可以发现其左侧增设步道且重新铺装，失修现象也得到了改善。再如北京王府井2013年和2019年的街景图片，也可看到步行设施的较大改观，虽然以设计师追求品质的角度看，步行环境从无到有的改善是不够的，以后还可做到从有到好。
本期报告研究表明城市步行友好性现状评价较好的前十名城市依次为：上海、兰州、武汉、成都、西安、深圳、厦门、北京、杭州、淄博。城市步行友好性完善评价较好的前十名城市依次为：青岛、杭州、深圳、北京、长沙、福州、苏州、温州、宁波、长春。本期研究虽基于不小数量的城市，但依然是空间抽样，下一步需要探索每个评价指标基于街景图片的深度学习模型，以扫描中国所有城市的步行环境。
#3
未来展望
以上三期探索，我们从城市功能、尺度、步行设施方面持续关注中国街道的步行友好性，从只关注一个面到关注时间上的动态，从只关注物质环境到关注政策耦合和分析，但未来还有很多方面值得改善。
在研究方法上，研发深度学习的测度方法，针对每个指标做大规模的训练；利用可穿戴相机等人本尺度研究工具，或可提供更接近人视角的街景图片提高审计精度。
在评价内容上，考虑开展针对特定人群的街道步行友好性评估，如儿童街道步行友好性，老人街道步行友好性等；更长期的角度考虑，步行的智慧性（城市街道步行设施或城市步行管理的智慧性）或可纳入评价。
供稿单位：中国城市规划学会城市规划新技术应用学术委员会
微博：中国城市规划学会、城市规划网、规划年会
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