通过计算马萨诸塞州剑桥肯德尔广场区域的行人数量，麻省理工学院副教授Andres Sevtsuk提出了一种新的街道网络行人流量模型，可用于城市规划。学分:麻省理工学院Chr istine Daniloff麻省理工学院校园的一个关键部分与肯德尔广场(Kendall Square)重叠，肯德尔广场是东剑桥的一个繁华区域，学生、居民和技术员工在课间、会议和用餐时在这里匆匆穿梭。他们都去哪里？有什么方法可以解释这种每天都在进行的步行交通吗？事实上是有的:麻省理工学院副教授安德烈斯·塞夫楚克(Andres Sevtsuk)已经将肯德尔广场(Kendall Square)作为新发布的行人运动模型的基础，该模型可以帮助规划者和开发者更好地掌握所有城市的步行交通流量。
Sevtsuk的工作强调了一个社区元素的功能，超越了它的物理形式，使模型可以从剑桥到开普敦使用。
塞夫楚克说:“这个模型让我们能够估计可能会发生多少次行人出行。“它还预测出行分布。这直接取决于行人周围有什么，以及他们可以步行到达多少目的地。”
Sevtsuk的模式可能有助于填补城市规划的空白。新开发项目需要交通影响评估(TIA)报告，估计项目可能产生的汽车流量，这是正常的。但是对于行人交通没有标准的对等物，这使得大多数负责城市项目决策的官员和规划者有更大的不确定性。
总之，数行人可以帮助行人计数。
塞夫楚克说:“从数字上处理(汽车)交通的历史由来已久，每一项道路投资都伴随着成本效益分析。但是这些好处是为了在汽车里移动。桌子周围有数字的人是交通工程师。城市有大量的车辆网络数据，但我们对大多数城市的人行道知之甚少。”
介绍这一模型的论文“街道网络上的行人流量估计”发表在《美国规划协会杂志》上。唯一的作者是麻省理工学院城市科学和规划的查尔斯和安·斯波尔丁职业发展副教授，也是麻省理工学院城市形态实验室的主任。
繁华的主街
该模型本身借鉴了网络分析，将大多数行人出行视为不同起点和目的地之间的功能性旅程:家庭、办公室、地铁站、餐馆和其他便利设施。Sevtsuk在大多数行程中设置了最大半径，并允许高达15%的“绕行率”，这意味着模型中的行人行程可以比最短路径走得更远，从一个点到达另一个点。
为了获取模型的数据，Sevtsuk从城市获得了物业级别的数据，并让观察员在一天中的两个时段(中午12点到下午2点和晚上高峰时段4点到8点)对肯德尔广场60个街道段的行人进行计数，以进行校准
除此之外，塞夫楚克和他的研究助理发现，这些肯德尔广场街道段的平均中午有872名行人，晚上有1711名行人。肯德尔广场的主街——有一个地铁站、许多麻省理工学院的建筑、谷歌和亚马逊的办公室以及其他公司——在四个小时的晚上平均有11311次行人出行。
“我们必须有真实世界的数据来校准模型，这就是我们对所有街道进行精确估计的原因，”塞夫楚克说。“代表性样本只需出现在某些街道上。但是，一旦在这60条街道上进行了校准，估计就可以适用于更多的街道——可以估计数百或数千条街道。”
画板的工具
正如塞夫楚克所强调的，该模型可以应用于几乎任何城市环境，而不仅仅是物理上类似肯德尔广场的位置。给定步行的目的地和连接它们的体面的街道条件，人们将在各种各样的社区周围行走。
“这些估计不仅仅是一些类似地方的比较，”塞夫楚克说。“它们是根据用途直接估算的从特定建筑到附近其他特定建筑的行程。”
诚然，这项研究确实对肯德尔广场产生了一些特别的观察，在那里，大约40%的工人和学生似乎每天都步行去午餐场所。
但更广泛地说，Sevtsuk强调，该模型也可以整合到城市规划中，以多种方式帮助塑造仍在规划中的发展——估计行人流量，帮助做出分区决策，以及确保零售临街区位于行人流量大的地方等。
“特别有用的是，它不仅可以应用于像肯德尔这样的现有地区，还可以应用于新规划的地方，”Sevtsuk指出。“即使我们正在规划一个新的区域，只要知道未来发展的建筑配置是什么，以及它可能包含什么样的土地用途，我们就可以对行人流量有一个有根据的预测。”
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