劉冰 史帥 朱俊宇

隨著空氣污染暴露風(fēng)險受到廣泛關(guān)注，為騎行者提供低暴露路徑選擇的騎行網(wǎng)絡(luò)，成為促進“健康城市”建設(shè)的重要舉措。既往研究尚未探明呼吸健康視角下的主動出行路徑選擇機制，也缺乏微環(huán)境污染暴露與實際出行活動的整合分析，對主動出行的暴露模式及其影響因素的認識不足[1]。

本研究以PM2.5作為指標(biāo)污染物，利用騎行大數(shù)據(jù)對研究范圍進行PM2.5濃度實測、暴露估算和路徑選擇行為的分析及研究，彌補了中國騎行網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃在空氣污染暴露角度的空白，并為制定面向騎行呼吸健康的規(guī)劃干預(yù)措施提供依據(jù)。

1 研究概述

1.1 研究背景

1.1.1 PM2.5對呼吸健康的影響廣受關(guān)注

1984年，“健康多倫多2000”會議正式提出了“健康城市”的概念[2]，以應(yīng)對工業(yè)化、交通機動化發(fā)展帶來的污染加劇問題。呼吸健康是人們的基本需求之一，有研究證實空氣污染現(xiàn)今已成為世界上最大的單一環(huán)境健康風(fēng)險（the world’s largest single environmental health risk）[3]，對人類健康造成了嚴(yán)重威脅。吸入含高濃度污染物的空氣會增加呼吸道感染的易感性[4]，加重呼吸系統(tǒng)疾?。ㄈ缈人浴⒋⒒蚝粑щy）[5]，并增加死亡風(fēng)險[6-8]；而對低濃度污染物的長時間暴露①也會導(dǎo)致呼吸道抵抗感染的能力下降，增加罹患慢性支氣管炎、肺氣腫以及心血管疾病的風(fēng)險[9]。PM2.5作為一種可吸入的細顆粒物，經(jīng)呼吸道進入肺部深處和血液循環(huán)，對人體產(chǎn)生廣泛的影響[10]。流行病學(xué)表明，PM2.5的短期和長期暴露都會對健康產(chǎn)生不利影響，可引發(fā)中風(fēng)、心血管疾病、慢阻肺疾病、肺癌、急性下呼吸道感染和人體組織的炎癥反應(yīng)等[11-13]。近年來，PM2.5空氣污染造成的健康風(fēng)險日益受到人們的關(guān)注，成為公共健康的熱點議題[14-15]，面向健康微氣候環(huán)境的規(guī)劃設(shè)計研究也愈受重視[16]。

1.1.2 倡導(dǎo)自行車出行要求改善騎行網(wǎng)絡(luò)環(huán)境

自行車交通是一種綠色、環(huán)境友好的主動交通方式（active travel mode），被認為是減少小汽車使用、減輕空氣污染問題的良方；同時，騎行可以增加體力鍛煉，有益身心，這也成為吸引人們騎車出行的一個激勵因素。當(dāng)今，自行車交通在全球得到倡導(dǎo)。例如，在哥本哈根，騎行友好的綠色基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)使自行車的出行分擔(dān)率（指各種方式在出行總量中的比例）上升到28%，在通勤出行中的比例已高達41%[17]。新加坡出臺了《主動交通法案2017》（Active Mobility Act2017）和《陸路交通總體規(guī)劃2040》（Land Transport Master Plan 2040），倡導(dǎo)“走騎搭”（步行、騎行、搭乘公交）出行方式，提出結(jié)合公園連接道建設(shè)騎行廊道[18]。在中國，《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》要求“促進城市與人民健康協(xié)調(diào)發(fā)展”[19]；2021年住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部頒布GB/T 51439—2021《城市步行和自行車交通系統(tǒng)規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)》，提出將主動交通網(wǎng)絡(luò)與景觀綠化相結(jié)合，改善騎行環(huán)境[20]。北京在全國首次提出建設(shè)“步行和自行車友好城市”的目標(biāo)，并于2021年4月開始實施DB11/ 1761—2020《步行和自行車交通環(huán)境規(guī)劃設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)》[21]。騎行網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為綠色基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分，是健康城市的重要載體。因此，亟待通過合理的組織、設(shè)計和利用，發(fā)揮騎行網(wǎng)絡(luò)促進健康出行的積極作用。

1.1.3 街道微環(huán)境污染暴露與騎行健康密切相關(guān)騎行活動是一種典型的時空行為過程，其污染暴露量與騎行者在街道上受到的暴露濃度、暴露時長有密切關(guān)系。暴露濃度，是指人們暴露在微環(huán)境中的污染物濃度。由于騎行者更接近交通尾氣且吸入深度高，街道微環(huán)境的空氣污染對騎行者的健康危害不可低估。為此，倫敦在《市長交通戰(zhàn)略2018》（The Mayor’s Transport Strategy 2018）中明確將“清潔的空氣”列入健康街道的10項指標(biāo)之中[22]。街道空氣污染濃度主要受污染源強度與污染物擴散能力的影響，不同街道微環(huán)境的暴露濃度水平具有明顯差異。既有研究表明，NO2濃度與機動車交通量具有強相關(guān)性[23]；PM2.5的污染來源則更多，如汽車尾氣、街邊餐飲、建筑工程等。根據(jù)筆者對上海四平街區(qū)的抽樣調(diào)查，除了路線遠近和安全，街道空氣質(zhì)量是騎行者路徑選擇時考慮的第3位因素。由于缺乏街道污染暴露水平的具體數(shù)據(jù)，騎行者往往僅能依靠感知經(jīng)驗進行路徑判斷，故而有時會做出暴露風(fēng)險較大的選擇?？梢姡_展街道微環(huán)境PM2.5暴露測度工作并提供暴露風(fēng)險信息，對于引導(dǎo)騎行者選擇健康路徑、改善呼吸健康極為必要。

1.2 研究目的

目前，關(guān)于促進主動出行的研究大多專注于建成環(huán)境和出行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[24]，主要從安全性、便捷性、舒適性等角度對騎行活動進行分析，鮮有把呼吸暴露②納入騎行的影響要素，對于呼吸暴露與騎行路徑選擇之間關(guān)系的研究尚存在盲區(qū)。有學(xué)者對街道污染物進行了測量和模擬，發(fā)現(xiàn)有時更改路線可能會使每天的通勤時間增加幾分鐘，但可大大減少長期通勤的污染暴露，這尤其有益于經(jīng)常騎車上下班的人群[25]；還有研究表明，即使在較低的PM2.5暴露濃度差異下，也會產(chǎn)生長期的呼吸健康影響[26]。鑒于騎行者對呼吸健康問題的普遍重視，考察街道空氣污染暴露這一要素與其路徑選擇的關(guān)系具有現(xiàn)實意義。

本研究針對街道微環(huán)境中PM2.5濃度水平對騎行者選擇路線的影響進行實證分析，旨在找出呼吸暴露因素以及騎行時耗、綠化景觀等其他因素在路徑選擇中的作用機制，以形成有利于降低騎行呼吸暴露風(fēng)險的規(guī)劃干預(yù)方法，為優(yōu)化騎行網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、改善騎行呼吸健康提供關(guān)鍵的技術(shù)支撐。

2 研究方法和研究范圍

2.1 研究方法

本研究首先利用移動監(jiān)測設(shè)備獲取街區(qū)騎行網(wǎng)絡(luò)PM2.5濃度分布，結(jié)合騎行軌跡大數(shù)據(jù)，計算得到不同路徑的騎行暴露量；然后采用抽樣調(diào)查和個體行為分析的方法，重點考察“感知暴露”（perceived exposure）與“告知暴露”（informed exposure）2種情景下騎行者的路徑選擇偏好以及影響因素。感知暴露能反映人們基于感知經(jīng)驗對實際騎行中暴露風(fēng)險的重視程度；告知暴露則可進一步衡量在暴露量改變的情況下，人們?yōu)闇p少暴露風(fēng)險而做出路徑變化的意愿（圖1）。

1 研究技術(shù)路線Research technical route

2.2 研究范圍

以上海市四平街區(qū)為研究范圍，常住人口約9.6萬人，總面積266 hm2，分為西側(cè)高校區(qū)和東側(cè)居住區(qū)兩大分區(qū)，用地功能以教育、居住、商業(yè)辦公為主（圖2）。范圍內(nèi)有1條高架快速路（最北側(cè)的中山北二路），3條主干路（四平路、大連路和大連西路），2條次干路（控江路、江浦路），其他均為支路，其中包括3條景觀環(huán)境宜人的綠道（蘇家屯路、撫順路和校園路，圖3）。

2 研究范圍內(nèi)的用地布局Land use within the study area

3 研究范圍內(nèi)的騎行網(wǎng)絡(luò)與PM2.5濃度采樣點分布Cycling network and PM2.5 concentration sampling points within the study area

不同級別道路的斷面形式具有顯著差異。其中，主、次干路紅線寬度30～50 m不等，均設(shè)有非機動車道，并采取了多種機非隔離方式（欄桿隔離、硬質(zhì)隔離、綠化隔離）。支路（含綠道）寬度在15～30 m，多為機非混合方式，僅彰武路、本溪路、赤峰路設(shè)有劃線的非機動車道。

通過對各路段機動車數(shù)量的統(tǒng)計，得到高峰時段機動車交通流量分布，發(fā)現(xiàn)其基本與道路等級分布一致，即快速路和主干路＞次干路＞支路，連通性較好的支路如赤峰路、彰武路、鞍山路的流量大于其他支路?；诠蚕韱诬囂摂M租賃點和騎行起訖大數(shù)據(jù)，獲得研究范圍內(nèi)的騎行起訖點（origin-destination, OD）分布圖（圖4），可見東、西2個分區(qū)內(nèi)部的聯(lián)系總體強于二者之間的聯(lián)系，因此在比選路徑的研究中未作跨區(qū)考慮。

4 居民騎行OD分布OD distribution of cycling travel

3 PM2.5濃度采集及數(shù)據(jù)分析

3.1 研究路段PM2.5濃度采集

本研究采用全路段覆蓋的PM2.5濃度實測方法，共布設(shè)33個位于研究路段騎行道上的采樣點（圖3）。調(diào)查者使用深圳科爾諾公司生產(chǎn)的多合一氣體檢測儀（型號GT-1000-LT-2，量程0～999 μg/m3，精度0.1 μg/m3），騎車到達指定采樣點處，將儀器采樣口指向騎行方向，手持至距地面1.2 m處（騎行呼吸高度），大約經(jīng)過30 s左右，待儀器數(shù)值穩(wěn)定后再記錄污染物濃度數(shù)值。實驗日選在2019年秋季，上海市風(fēng)環(huán)境相近、空氣質(zhì)量良好的日期（表1），采集時段為早、晚高峰。

表1 實驗日天氣情況Tab. 1 Weather conditions for experiments

3.2 數(shù)據(jù)分析

3.2.1 研究路段PM2.5濃度可視化分析

經(jīng)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，盡管不同日期以及早高峰、晚高峰的PM2.5濃度分布有一定差異，但其共性也很明顯（圖5）。以四平路為界，西側(cè)高校區(qū)的PM2.5濃度總體上低于東側(cè)居住區(qū)。其中，控江路、江浦路、鞍山路、本溪路幾乎始終維持較高PM2.5濃度；校園路的PM2.5濃度最低，四平路、大連路總體的PM2.5濃度較低，偶有升高的情況。大連西路則多數(shù)情況下濃度較高，有時濃度較低。街區(qū)內(nèi)部的蘇家屯路、撫順路2條綠道，PM2.5濃度并不低，取各次實測數(shù)據(jù)的算數(shù)平均值作為各路段的平均PM2.5濃度，發(fā)現(xiàn)其在20～40 μg/m3之間波動。

5 各次實驗的PM2.5濃度分布狀況PM2.5 concentration distribution for each experiment

3.2.2 騎行路段的呼吸暴露量估計

本研究使用吸入劑量作為量化路段PM2.5暴露水平的指標(biāo)。暴露水平指暴露量的大小，吸入劑量是騎行中所經(jīng)過路段的微環(huán)境污染物濃度、暴露時長以及騎行呼吸速率的函數(shù)。根據(jù)調(diào)查得到的PM2.5濃度分布結(jié)果，可估算出騎車者經(jīng)過路段k的暴露量（μg），將軌跡經(jīng)過的各路段暴露量相加可得到個體基于出行軌跡的PM2.5暴露量，計算式為：

式中：Eij是從節(jié)點i騎行至節(jié)點j的污染物的吸入劑量（μg）；k為節(jié)點i至節(jié)點j之間的某個路段；C為某路段污染物平均濃度（μg/m3）；T是經(jīng)過某路段所用時間（min），可由路段長度與騎行速度獲得，本研究中騎行速度選取騎行者多次騎行實驗的平均值，約為8 km/h；I是騎行者在某路段的呼吸速率（m3/min），參考已有研究數(shù)據(jù)取0.036 m3/min[24]。

根據(jù)共享單車騎行軌跡大數(shù)據(jù)，識別出各路段高峰時段（07：30—09：00和17：30—19：00）自行車的騎行流量：除了校園路和校區(qū)周邊的彰武路、赤峰路外，總體上干路騎行量要大于支路。再根據(jù)式（1），計算得到各路段的PM2.5累積暴露量。而各路段單位長度的PM2.5累積暴露量可以綜合反映PM2.5濃度和騎行流量疊合后的暴露情況（圖6）。

6 各路段的PM2.5平均濃度與單位長度累積暴露量Average PM2.5 concentration and cumulative exposure per unit length in road sections

在此基礎(chǔ)上，進一步分析街道PM2.5濃度高低與騎行流量大小之間的關(guān)系，可以發(fā)現(xiàn)四平街區(qū)有3種代表類型：1）高暴露-高騎行量街道，包括控江路東段、江浦路南段，這些街道需改善騎行的空氣環(huán)境或者減少騎行量；2）低暴露-高騎行量街道，主要包括校園路、四平路、赤峰路、大連路，體現(xiàn)了PM2.5暴露風(fēng)險較低的騎行網(wǎng)絡(luò)特征；3）高暴露-低騎行的街道，其中包括居住街區(qū)內(nèi)部的蘇家屯路、撫順路2條綠道，其PM2.5濃度水平相對較高，對于這類街道，即使今后吸引更多的騎行者，也不利于充分發(fā)揮其作為社區(qū)綠道的健康促進作用。

4 基于呼吸暴露的騎行路徑選擇分析

4.1 基于呼吸暴露的路徑選擇結(jié)果

以熟悉研究范圍內(nèi)騎行環(huán)境的居民為受訪者，采取問卷星網(wǎng)上調(diào)查方式和敘述性偏好（stated preference, SP）為主的研究方法。首先設(shè)定10組比選路徑用于騎行者個體偏好分析：將起訖點相同的2條對照路徑作為一組，它們能體現(xiàn)PM2.5暴露水平、騎行時耗、安全隔離設(shè)施、是否經(jīng)過綠道等特征變量屬性。以呼吸暴露感知差異較為顯著的街道作為設(shè)定路徑中的主要路段，如校園路、四平路、蘇家屯路等，再結(jié)合共享單車OD分布最終確定10組典型騎行路徑（圖7、8）。由受訪者根據(jù)個人感知的PM2.5暴露量對各組路徑進行選擇（即感知暴露），獲得有效問卷372份；然后受訪者根據(jù)被告知的PM2.5暴露量對同組路徑再次做選擇（即告知暴露），以此考察個體在知情后的選擇行為變化，相應(yīng)有效問卷為200份③。PM2.5本身雖無色無味，但會通過氣溶膠消光特性影響能見度[27]，比如空氣輕度污染時，PM2.5在24 h平均值會達到75～115 μg/m3，從而形成灰霾?；姻苍诳諝赓|(zhì)量不良時多發(fā)，人們可大致感知空氣清新或污濁的程度。為使受訪者能夠更直觀地理解不同PM2.5暴露濃度的影響差異，將計算出的各條路徑PM2.5暴露量轉(zhuǎn)化為上海市在嚴(yán)重灰霾天氣情況下的等效暴露時間。

7-1 組1：基于感知暴露情景的騎行比選路徑及其屬性信息Group 1: Alternative cycling routes and attribute information under perceived exposure scenario7-2 組1：基于告知暴露情景的騎行比選路徑及其屬性信息Group 1: Alternative cycling routes and attribute information under informed exposure scenario

8 組2～組10騎行比選路徑及其屬性信息Alternative cycling routes and attribute information of group 2 to group 10

總體上，對于呼吸暴露風(fēng)險的感知有利于公眾采取有效措施來減少污染暴露。本研究中，用受訪者對騎行路徑空氣質(zhì)量評價的標(biāo)準(zhǔn)差反映他們對不同路徑呼吸暴露認知的差異性（表2）。研究發(fā)現(xiàn)：對于經(jīng)過校園路（如組3的路線A）、撫順路（如組10的路線A）等景觀綠道的路徑，人們感知差異較小，普遍認為空氣較清新；而對于經(jīng)過四平路（組7的路線A）、阜新路（如組8的路線B）等路徑的感知評價差異較大，認為空氣較清新和較污濁的大抵持平。

表2 感知暴露和告知暴露情景的路徑選擇結(jié)果Tab. 2 Route choice results of perceived and informed exposure scenarios

表4 告知暴露情景的選擇模型擬合結(jié)果Tab. 4 Parameter estimates of the MNL model under informed exposure scenario

首先分析感知暴露情景下的選擇結(jié)果。從路徑選擇結(jié)果來看，45%的受訪者對所選路徑的感知評價要優(yōu)于對照組，20%的受訪者認為2條路徑感知評價相當(dāng)，說明大多數(shù)人傾向于不選擇感知暴露較高的路徑。從路徑長度來看，選擇短路徑的比例為58%，比選擇長路徑的高出16%，說明省時是騎行路徑選擇的主要因素；而那些長路徑占優(yōu)的路線中，比如第5組，線路A雖比線路B長，但受訪者認為其空氣質(zhì)量好于B，因而選擇比例也較高，說明有些人愿意增加騎行距離來換取更低的PM2.5暴露量。

接著比較告知暴露情景下的選擇結(jié)果，發(fā)現(xiàn)騎行者在得知PM2.5暴露量后，選擇短路徑的比例減少了9%；與此同時，騎行者選擇低暴露路徑的比例由45%增加到了61%。以上結(jié)果表明，居民自身感知的呼吸暴露風(fēng)險對騎行路徑的選擇有重要影響，告知暴露則會進一步加強其對選擇決策的影響，此時，人們對低時耗的要求有所降低，而對低暴露的要求更加重視。

4.2 路徑選擇的影響機制分析

采用多項Logit模型，分別構(gòu)建基于感知暴露及告知暴露的路徑選擇模型，以量化呼吸暴露因素在個體路徑選擇行為中的作用。路徑的效用公式如下：

式中：Uij為騎行者從路徑ij所能獲得的總效用，β1、β2、β3、β4分別表示污染物暴露量E（exposure）、騎行時耗T（time）、綠化景觀G（greenway）、機非隔離類型D（division）等影響變量的擬合參數(shù)，在假定正態(tài)分布條件下，可求出參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差和平均值。對于各變量的數(shù)值，在2種情景下，Eij分別采用路徑ij的暴露感知評價值和基于PM2.5實測濃度的暴露量計算值；Tij為路徑ij騎行所用時間的計算值；Gij中1為綠道，0為非綠道；Dij中1為機非隔離，0為機非混行。根據(jù)隨機效用理論，騎行者會選擇對其效用最大的路徑。

使用Nlogit 4軟件對數(shù)據(jù)進行分析，得到感知暴露與告知暴露2種情景下的多項Logit（MNL）選擇模型參數(shù)（表3、4）。

表3 感知暴露情景的選擇模型擬合結(jié)果Tab. 3 Parameter estimates of the MNL model under perceived exposure scenario

在感知暴露模型中，除機非隔離類型變量外，其他變量均具有統(tǒng)計顯著性。其中，空氣質(zhì)量等級分值與選擇結(jié)果負相關(guān)（空氣質(zhì)量越好，空氣質(zhì)量等級評分越低，選擇比例越高），表明騎行者傾向于選擇空氣清潔的路線；騎行時耗的影響也非常顯著，反映出騎行者對較短路徑的偏好。然而，表征路徑綠化景觀類型的“綠道”的系數(shù)為負，且僅在10%水平上顯著，顯示騎行者對綠道的選擇并無特別偏好，這與認為“綠道更具騎行吸引力”的觀點不符。究其原因，校園路等3條綠道均位于校區(qū)和居住街區(qū)的最內(nèi)部，繞行距離較遠，因而會影響騎行者的選擇意愿，這與他們偏好短路徑的結(jié)果相一致。

在告知暴露模型中，機非隔離類型變量對騎行路徑選擇的影響仍不顯著，說明騎行在機非混行的支路和機非隔離的干路上均較為安全，對有無隔離的路徑選擇偏好差別不大；其他變量對騎行路徑的選擇均有顯著影響，但其影響程度有所變化。其中，PM2.5暴露量越少，被選擇的可能性越高，這與感知暴露模型一致；騎行時耗則反之，受訪者沒有表現(xiàn)出對組內(nèi)較短路徑的選擇偏好，可能的解釋是他們非?？粗豍M2.5告知暴露量的影響，寧愿耗費更長的騎行時間去換取更低的暴露風(fēng)險?！熬G道”變量與路徑選擇之間的負相關(guān)關(guān)系更為顯著，除了綠道居于街區(qū)內(nèi)部會增加繞行距離外，還與撫順路、蘇家屯路等綠道的PM2.5暴露水平并不低有關(guān)。可見，在得知綠道不“綠”的風(fēng)險后，綠道對騎行者的吸引力有所下降。

5 基于呼吸健康的騎行網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化策略建議

本研究以實證方法，證明了PM2.5暴露量與騎行路徑選擇之間存在密切關(guān)系。騎行者十分注重騎行微環(huán)境的呼吸健康影響，無論在感知暴露或告知暴露情景下，都傾向于選擇低呼吸暴露的騎行路徑。研究還揭示了PM2.5暴露量與騎行時耗、綠化景觀、機非隔離類型等變量對路徑選擇行為的作用機制，發(fā)現(xiàn)在街區(qū)日常騎行尺度下，PM2.5暴露量與騎行距離存在一定的權(quán)衡關(guān)系。當(dāng)感知空氣質(zhì)量較好或相差不大時，騎行者傾向于選擇較短的路徑；當(dāng)被告知暴露風(fēng)險時，他們愿意選擇時耗略長而PM2.5暴露量低的路徑。

基于上述研究發(fā)現(xiàn)，為了創(chuàng)造有利于呼吸健康的騎行環(huán)境，對騎行網(wǎng)絡(luò)進行呼吸暴露的規(guī)劃干預(yù)十分必要。在健康騎行路徑的規(guī)劃設(shè)計中，應(yīng)充分重視騎行者對路徑選擇的需求偏好，構(gòu)建出行便捷、空氣清新、綠化宜人的呼吸健康型騎行路徑。針對當(dāng)前騎行網(wǎng)絡(luò)對呼吸健康因素考慮不足的問題，提出4方面優(yōu)化建議。

1）街區(qū)排放管控：降低主要騎行路徑的PM2.5暴露濃度。線路順直、PM2.5暴露量較低的騎行路徑，會顯著提高騎行者的選擇意愿。但在實際騎行網(wǎng)絡(luò)中，低時耗路徑、低暴露路徑存在空間錯配，健康而省時的騎行路徑在網(wǎng)絡(luò)中明顯缺失，致使騎行者常根據(jù)個人感知誤選了暴露較高的路徑。盡管有些高暴露路徑對于單人次出行的風(fēng)險增加不多，但騎行者長期累積的PM2.5吸入量不容忽視。因此，為了改善多數(shù)騎行者的呼吸健康，應(yīng)切實降低主要騎行路徑的PM2.5濃度，一方面在規(guī)劃時應(yīng)加強污染物擴散的模擬仿真，將騎行主要線路布設(shè)在空氣流通且質(zhì)量好的街道上；另一方面，對于現(xiàn)狀PM2.5暴露較高的騎行路段，如商業(yè)活動集中的控江路、阜新路、彰武路等，要針對性地通過增加機非綠化隔離、適當(dāng)分流過境車輛、加強街谷通風(fēng)等措施加以改善。

2）騎行路徑優(yōu)化：合理控制低PM2.5暴露路徑的繞行距離。人們愿意適當(dāng)增加繞行來選擇呼吸健康的騎行路徑，尤其是當(dāng)替代路線避開了高污染濃度的路段而顯著降低PM2.5暴露量的時候。但如果繞行距離過長，就會減弱騎行者選擇低暴露路線的積極性，因此需要合理控制繞行距離，根據(jù)日常通勤、生活目的的流向特征規(guī)劃騎行網(wǎng)絡(luò)，使有利于呼吸健康的路線不宜過于偏遠。在本研究中，校園路位于建筑密度低又“無車”穿行的校區(qū)內(nèi)，其空氣質(zhì)量明顯優(yōu)于外圍道路。第2組的高時耗路線繞行校園路，時間增加了3 min，PM2.5吸入量減少卻高達25%，這足以看出開放空氣質(zhì)量好的“大街區(qū)”為騎行者帶來的潛在健康好處。若能在空氣優(yōu)質(zhì)的地區(qū)加密騎行網(wǎng)絡(luò)，進一步減少繞行距離和時間，則可更大程度上促進騎行者的呼吸健康。

3）綠道布局重構(gòu)：提升綠道的空氣質(zhì)量和健康促進作用。綠道是騎行安全、環(huán)境安寧、景觀優(yōu)美的線性開放空間，居民普遍認為綠道空氣清新，對綠道的呼吸健康作用有較強的認同感。構(gòu)建以綠道為骨架的健康騎行網(wǎng)絡(luò)，將有利于提高整體騎行環(huán)境品質(zhì)，帶動更多居民選擇綠色出行。然而，像校園路這樣的低暴露綠道極少，居住街區(qū)內(nèi)部綠道的實測PM2.5濃度有時甚至高于外圍干路，綠道在騎行路徑選擇中的吸引力被大打折扣。因此，要提高綠道的利用率并發(fā)揮它們對騎行健康的促進作用，除了環(huán)境景觀美化、減少繞行、增加沿線活動吸引點外，降低綠道的PM2.5濃度十分關(guān)鍵。由于綠道上的機動車流量小，沿線污染源不多，其較高暴露的原因可能在于空氣污染擴散不利，需要根據(jù)風(fēng)環(huán)境分析對綠道布局、街谷設(shè)計等進行規(guī)劃干預(yù)，解決綠道不夠“健康”的問題。

4）健康導(dǎo)向設(shè)計：加強街區(qū)整體的呼吸健康導(dǎo)向設(shè)計。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，以四平路為界的東側(cè)居住街區(qū)與西側(cè)校園區(qū)整體PM2.5濃度水平相差較大。居住街區(qū)采用了舒適宜人的“窄街密路”網(wǎng)絡(luò)，旨在鼓勵居民使用支路騎行，但“外低內(nèi)高”的PM2.5濃度分布不利于街區(qū)內(nèi)騎行者和其他活動人群的呼吸健康，這一問題顯然無法通過單條路徑的微環(huán)境治理來解決。對比“無車校園”，居住街區(qū)具有外圍過境交通量大、內(nèi)部小汽車使用量多、建筑密度較高、街谷形態(tài)封閉的特點，這些都易造成PM2.5內(nèi)部積聚。因此，需要整體考慮街區(qū)尺度的污染暴露減量措施，形成面向騎行呼吸健康的“小街區(qū)”模式（圖9）。首先，應(yīng)重視高密度街區(qū)的PM2.5源頭管理，完善“公交+慢行”系統(tǒng)、減少小汽車的使用；其次，將主要騎行路徑與風(fēng)廊相結(jié)合，促進空氣流通和污染物擴散，充分利用公園等開放空間引入新鮮空氣；最后，控制風(fēng)廊沿線的建筑密度、高度和后退距離，避免在騎行主路徑上形成空氣渦流和PM2.5污染聚集。目前，空氣污染擴散模擬技術(shù)日趨成熟，可為騎行網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方案提供比選依據(jù)，進而找出有效提升騎行呼吸健康的規(guī)劃干預(yù)策略。

9 面向騎行呼吸健康的“小街區(qū)”模式示意Diagram of small-block-pattern for cycling respiratory health

6 結(jié)論與啟示

本研究利用騎行大數(shù)據(jù)開展了四平街區(qū)的PM2.5濃度實測、暴露估算和路徑選擇行為分析，得到2個主要發(fā)現(xiàn)：一是考察了街區(qū)內(nèi)PM2.5騎行暴露模式的地域分異特征，結(jié)果表明騎行路徑的合理組織能夠減少騎行暴露量；二是揭示了騎行者在感知暴露和告知暴露情景下，PM2.5暴露量以及騎行時耗、綠化景觀、機非隔離類型等因素對路徑選擇的偏好影響作用。這一研究面向騎行呼吸健康，可為中國騎行網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃提供新的依據(jù)。

1）在居住街區(qū)內(nèi)部支路上，騎行者可能面臨著較大的PM2.5呼吸暴露風(fēng)險。而減少街區(qū)的機動車尾氣排放量，是形成低暴露空氣環(huán)境的一大關(guān)鍵。為了改善騎行網(wǎng)絡(luò)的呼吸健康環(huán)境，應(yīng)盡量開放空氣質(zhì)量好的開敞空間（大型綠地、公園等）內(nèi)部路徑，使騎行者獲得更多的健康收益；同時，借鑒“無車校園”的經(jīng)驗，對窄街密路式的“小街區(qū)”模式進行改良，通過設(shè)置機非分離、街谷開敞、串聯(lián)活動中心的騎行綠道，并實施小汽車需求管理，以擴大地面無車的騎行區(qū)范圍，促進騎行者的呼吸健康。

2）通過研究模型驗證了騎行者對低暴露、短時耗均有顯著偏好。在騎行網(wǎng)絡(luò)中，除了部分低時耗-低暴露的路徑，多數(shù)情況需要騎行者在低時耗、低暴露的不同路徑之間做出權(quán)衡。模型結(jié)果表明，感知暴露、告知暴露情景下路徑選擇會發(fā)生變化，即騎行者在被告知PM2.5暴露量后對低暴露路徑的選擇意愿進一步提高。這說明騎行者對PM2.5潛在的健康風(fēng)險十分重視，愿意為了減少暴露而選擇騎行時間更長的路線，該結(jié)論與國際研究一致[28-29]。由于繞行的低污染濃度路徑的總暴露量可能并不占優(yōu)勢，加之騎行者只愿意接受有限的額外距離來避開高暴露路線[30]，低暴露的路徑不宜過于偏離騎行主要流向。

3）意愿調(diào)查顯示，居民選擇騎車的主要原因除方便靈活（82.5%）、快捷省時（70.2%）外，對鍛煉身體（48.1%）的認可度也較高。但路徑選擇模型的分析結(jié)果顯示，騎行者對于適合休閑健身的綠道的選擇偏好并不顯著，這主要與居住街區(qū)內(nèi)綠道的PM2.5暴露濃度不低，且與工作地、學(xué)校等主要目的地繞行較遠有關(guān)。如果把綠道設(shè)在短路徑、低暴露疊合的路線上，在街區(qū)內(nèi)形成連續(xù)、便捷的綠道網(wǎng)絡(luò)，將會為健康騎行提供更好的空間載體，有望成為騎行網(wǎng)絡(luò)的骨架。

4）本研究還發(fā)現(xiàn)了告知暴露的積極意義，它使騎行者能夠主動采取降低呼吸暴露風(fēng)險的措施。尤其從長期來看，大量騎行者為健康而選擇低PM2.5暴露路徑，其效果也是值得肯定的。今后應(yīng)加強對街區(qū)騎行網(wǎng)絡(luò)PM2.5等空氣污染物濃度的實時動態(tài)監(jiān)測，以便為敏感人群提供出行路線指引。對于騎行量大的高暴露路段，除了采取促進污染物擴散或加強隔離的切實方法外，還應(yīng)指導(dǎo)騎行者加強個人防護，以降低騎行活動中的PM2.5暴露風(fēng)險。

綜上，為了鼓勵更加健康的騎行活動，必須構(gòu)建有利于呼吸健康的騎行網(wǎng)絡(luò)，這需要采取“街區(qū)排放管控+騎行路徑優(yōu)化+綠道布局重構(gòu)+健康導(dǎo)向設(shè)計”相結(jié)合的規(guī)劃干預(yù)措施。在騎行網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃時，應(yīng)加強污染物擴散模擬和呼吸暴露風(fēng)險評估，使安全、便捷、舒適的騎行網(wǎng)絡(luò)充分發(fā)揮促進健康的積極作用。

致謝(Acknowledgments)：

感謝摩拜科技有限公司提供數(shù)據(jù)支持。

注釋(Notes)：

① 根據(jù)世界衛(wèi)生組織（WHO）推薦的定義，暴露是指人體與一種或一種以上的物理、化學(xué)或生物因素在時間和空間上的接觸。

② 呼吸暴露，是指呼吸系統(tǒng)暴露在污染環(huán)境中的污染物吸入情況。

③ 問卷調(diào)查采取問卷星網(wǎng)上調(diào)查方式，于2020年2—3月在四平街區(qū)社區(qū)群發(fā)放。在“告知暴露”情景下，將受訪者分為2組，分別針對PM2.5和NO2暴露影響進行調(diào)查，故PM2.5樣本量少于“感知暴露”情景下的調(diào)查樣本量。

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圖表來源(Sources of Figures and Tables)：

文中圖表均為作者繪制。