为了迈向更可持续的未来，地方政府已经投资于替代交通方式和多模式出行，其中自行车是这些努力的中心。这种运输方式的障碍之一是安全。
通过降低限速和/或缩小街道，加上自行车道，可以提高骑自行车的安全性
许多城市——尤其是北美的城市——不是为骑自行车而设计的，而且它们缺乏保障骑自行车者安全的基础设施。新冠肺炎大流行降低了这一障碍，因为所谓的“covid -19热潮”使人们把骑自行车作为一种交通方式，以避开人群或进行日常锻炼。
疫情期间减少的汽车流量也有助于提高他们的安全感。但是，一旦我们——希望——回归，会发生什么呢正常的pre-COVID环境?人们继续骑自行车会感到安全吗?
在这项工作中，我们分析了来自3个截然不同的城市(匹兹堡、波士顿和伦敦)的自行车事故数据，以了解与自行车安全相关的变量，并确定不同城市之间的差异。
我们检查了几个变量，包括速度限制、街道宽度、到十字路口的距离、自行车道的存在、街道的拓扑结构、街道的坡度，以及通过该街道段的交通量的网络代理。
虽然分析结果在预期的关联方面并不令人惊讶，但令人惊讶的是，为不同城市建立的模型极为相似。这是至关重要的，因为许多地方政府采取了一种模仿的方法来规划，因此，自行车安全的街道设计可以在城市之间转移。
具体地说，我们的模型表明——在其他的观测中——范围很广快街道降低了自行车的安全性，而专用自行车道的存在提高了安全性。因此，通过降低限速和/或缩小街道来减缓交通，再加上自行车道，可以提高骑自行车的安全性。
开发的模型还可以帮助我们制定与基础设施更新相关的政策。例如，本文顶部的图显示了我们从匹兹堡市的模型中获得的结果的交互式地图的快照。通过点击每个点，用户可以获得它的安全得分。
低风险的地方标为绿色，而高风险的地方标为红色。利用这些结果，人们可以开始确定哪些地方不像需要的那样安全，并探索什么样的基础设施变化将对自行车安全产生最大的影响，可能在预算和政策限制下。
显然，如今的城市资金紧张，他们不能仅仅安装自行车道，或重新配置所有街道的宽度。然而，我们的模型可以用于在这些约束条件下做出最优决策。
例如，以地图(a)所示区域为重点，我们想提高其整体自行车安全，但当地政府有预算限制。根据我们的模型，通过在该地区的非本地街道上安装自行车道(地图(b))，将增加26%的自行车安全。
当然，本研究缺少的一个重要方面是人们对安全的感知，这肯定与从硬数据和模型中得到的实际安全评分不同。在地方当局的决策中纳入这些因素对于实现可持续运输的最终目标至关重要。
你可以在以下空间了解更多关于我们的工作:https://pittsmartliving.org/
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