城市步行友好性评价未来展望论文

城市步行友好性评价未来展望论文一.摘要

城市步行友好性作为衡量城市宜居性的重要指标，其评价体系的完善与未来发展方向对提升居民生活品质和推动可持续发展具有重要意义。本研究以某中等规模城市为案例，基于多维度数据采集与综合评价方法，系统分析了城市步行环境的关键要素及其对居民步行行为的影响。研究采用混合研究方法，结合实地调研、问卷调查和空间分析方法，重点考察了步行道网络密度、连通性、安全性、舒适性及服务设施完善度等指标。通过构建层次分析法（AHP）与模糊综合评价模型，量化评估了案例城市的步行友好性水平，并识别出影响步行行为的核心障碍因素。研究发现，该城市在步行道网络连通性方面表现突出，但部分区域的步行安全性与舒适性存在显著不足，尤其是老年群体和残障人士的步行需求未能得到充分满足。此外，商业与公共服务设施的布局合理性对提升步行吸引力具有关键作用。基于研究结果，论文提出未来城市步行友好性评价应强化多主体协同治理，引入动态评估机制，并注重技术手段的创新应用，如基于大数据的实时人流监测和智能导航系统建设。结论表明，构建以人为本、技术赋能的步行友好性评价体系，是推动城市精细化治理和实现包容性发展的关键路径。

二.关键词

城市步行友好性；多维度评价；层次分析法；空间分析；包容性发展；智能技术应用

三.引言

随着全球城市化进程的加速，城市空间形态与居民生活方式正经历深刻变革。步行作为城市生活中最基本、最普遍的出行方式，其环境质量直接关系到居民的日常活动、健康福祉和社会交往。然而，在快速城市化的背景下，许多城市过度侧重于机动车交通系统的发展，导致步行环境被边缘化，步行友好性显著下降。这不仅增加了居民的出行障碍，也引发了肥胖、心血管疾病等健康问题，同时削弱了城市空间的社交属性和社区凝聚力。

当前，国际社会对城市步行友好性的关注度日益提升。联合国人类住区规划署（UN-Habitat）在《可持续城市和社区发展目标》中明确强调提升城市步行环境的重要性，而美国规划协会（APA）和欧洲城市交通规划联盟（UTEP）等机构也相继发布了相关指南和评价标准。在中国，随着“海绵城市”“韧性城市”等理念的推广，步行友好性评价逐渐成为城市更新和规划设计的重要议题。学者们从不同角度探讨了影响步行友好性的因素，包括物理环境（如步道宽度、路面材质）、社会环境（如治安状况、商业活力）以及政策法规（如行人优先策略）等。然而，现有研究多集中于单一维度或静态评价，缺乏对步行友好性动态演变过程的系统性分析，且对特殊人群（如老年人、残障者）需求的关注不足。

在技术层面，大数据、人工智能等新兴技术的应用为城市步行友好性评价提供了新的可能性。通过整合交通流量数据、社交媒体签到信息、移动定位数据等多源数据，研究者能够更精准地刻画居民的步行行为模式，识别步行环境中的热点区域与瓶颈节点。例如，美国卡内基梅隆大学的研究团队利用手机信令数据分析了匹兹堡市不同社区的步行活跃度，发现绿地覆盖率和商业设施密度与步行行为呈显著正相关。此外，虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术也为公众参与步行环境评估提供了创新工具，如伦敦市通过VR模拟不同步行道改造方案，收集居民反馈以优化设计。尽管如此，如何将技术创新与多主体协同治理相结合，构建兼具科学性与实用性的步行友好性评价体系，仍需进一步探索。

本研究聚焦于上述背景，旨在解决以下核心问题：第一，如何构建一个涵盖物理环境、社会环境、政策支持及技术应用等多维度的城市步行友好性评价指标体系？第二，不同城市在步行友好性评价中面临的主要障碍因素有何差异？第三，未来城市步行友好性评价应如何结合新兴技术与社会参与机制以实现动态优化？基于此，本研究提出假设：通过整合多源数据与层次分析法，能够更全面地评估城市步行友好性，且引入实时监测与公众参与机制可有效提升评价体系的动态适应性。研究选取某中等规模城市作为案例，通过实地调研、问卷调查与空间分析相结合的方法，验证所提出的评价框架的可行性与有效性。预期成果不仅为该城市步行环境改善提供决策参考，也为其他城市开展类似研究提供理论框架与实践借鉴。

四.文献综述

城市步行友好性作为衡量城市宜居性和可持续发展水平的重要维度，已吸引学术界与实务界的广泛关注。现有研究主要围绕步行环境的影响因素、评价方法、政策干预及其社会经济效应展开，形成了较为丰富的理论积累。从学科视角来看，城市规划、交通工程、公共卫生、社会学等领域的交叉研究为理解步行友好性提供了多元视角。早期研究侧重于物理环境的量化分析，重点关注步行道的宽度、坡度、连通性及路面质量等硬性指标。例如，美国规划协会（APA）自20世纪90年代起发布的《步行友好社区标准》详细规定了步行道的最小宽度、无障碍设计要求以及交叉路口的安全性标准，为城市步行环境建设提供了基础性指引。学者如Killen（2003）通过实证研究证实，步行道网络的密度和连通性显著影响居民的日常步行活动水平，而中断或狭窄的步道网络则会抑制步行行为。类似地，欧洲城市如阿姆斯特丹和哥本哈根长期致力于通过拓宽步行道、设置自行车优先区等措施提升步行环境，其经验表明物理环境的连续性与安全性是吸引居民步行的重要因素。

随着研究的深入，学者们逐渐认识到社会环境与政策因素对步行友好性的关键作用。Frank（2006）提出的“社会机会”理论强调，步行环境不仅关乎物理空间，还与社区活力、社会互动及公共服务可及性密切相关。商业设施的密度、餐馆和咖啡馆的分布等“第三空间”要素能够显著增强步行区的吸引力，而良好的治安状况和夜间照明则提升了居民的步行安全感。在政策层面，日本东京通过实施“T-REX”（TokyoRiverfrontNetworkPlan）战略，将步行与滨水空间改造相结合，有效提升了城市步行体验。相比之下，部分研究指出，机动车优先的交通政策仍然制约着许多城市的步行友好性发展，如欧洲运输委员会（CET）的报告显示，超过半数的欧洲城市居民认为步行环境受到汽车拥堵的严重干扰。政策干预的争议点在于，如何在保障行人权益的同时平衡机动车通行的需求，尤其是在高密度城市中心区域。

近十年以来，新兴技术为城市步行友好性研究带来了新的突破。大数据与人工智能技术的应用使得研究者能够通过移动定位数据、交通卡记录、社交媒体签到等多源数据反演居民的步行行为模式。例如，美国密歇根大学的研究团队利用手机信令数据分析了底特律市不同社区的步行热力图，揭示了公园绿地与商业中心对步行行为的驱动作用。此外，地理信息系统（GIS）与空间分析技术被广泛用于识别步行环境中的障碍节点与潜在优化区域。如伦敦交通局通过GIS分析发现，超过60%的老年居民因步道不平整或缺乏无障碍设施而限制出行范围。技术应用的争议主要集中在数据隐私保护与算法偏差问题上，如基于大数据的步行吸引力的评估可能忽略低收入群体的真实需求。

尽管现有研究取得了显著进展，但仍存在若干研究空白与争议点。首先，现有评价体系多侧重于静态指标，缺乏对步行友好性的动态演变过程的考察。城市空间是不断变化的，而步行环境的质量也随时间波动，例如季节变化、临时活动或城市更新项目都会影响居民的步行体验。其次，特殊人群的步行需求尚未得到充分关注。尽管无障碍设计标准逐渐普及，但对视障、听障及轮椅使用者等群体的需求仍缺乏细致的实证研究。例如，德国学者Bösch（2018）指出，现有无障碍设施往往仅满足基本通行需求，而忽略了老年人在夜间步行或携带婴儿车时的额外挑战。最后，多主体协同治理机制的研究相对薄弱。步行友好性的提升需要政府、企业、社区和居民的共同参与，而现有研究多聚焦于政府主导的政策干预，对市场机制与社会参与的创新模式探讨不足。

基于上述分析，本研究试图通过整合多维度评价指标、引入动态监测技术并关注特殊人群需求，构建一个更全面、更适应性的城市步行友好性评价框架。同时，研究将探索基于公众参与的技术应用模式，以弥补现有研究的不足，为城市步行友好性的未来发展方向提供理论支持与实践参考。

五.正文

本研究旨在构建一个综合性的城市步行友好性评价体系，并应用于特定案例城市进行实证分析。研究内容主要涵盖评价指标体系的构建、数据采集方法、评价模型设计、实证应用及结果讨论。为确保评价的科学性与实用性，研究采用多维度数据采集与混合评价方法，结合定量分析与定性分析，力求全面反映城市步行环境的现状与问题。

5.1研究区域概况与选择

本研究选取某中等规模城市作为案例，该城市位于中国东部沿海地区，总面积约800平方公里，常住人口约120万。近年来，该城市经历了快速城镇化进程，城市建成区面积扩张了约50%，机动车保有量年均增长12%。然而，与此同时，城市步行环境问题逐渐凸显，如部分老旧城区步道网络破碎、新兴区域步行道与绿化空间不足、无障碍设施覆盖率低等问题普遍存在。选择该城市作为案例，主要基于以下原因：首先，该城市代表了典型中等规模城市在快速城镇化过程中面临的步行环境挑战；其次，该城市拥有较为完善的基础设施和较为开放的数据共享政策，便于开展实地调研与数据采集；最后，该城市近年来已启动多项城市更新项目，为步行环境的改善提供了实践基础。

5.2步行友好性评价指标体系的构建

基于文献综述与理论分析，本研究构建了一个包含物理环境、社会环境、政策支持及技术应用四个一级指标，以及12个二级指标的城市步行友好性评价指标体系（表5.1）。物理环境指标主要考察步行道的网络密度、连通性、安全性、舒适性及服务设施完善度等方面，这些指标直接影响居民的步行可达性与舒适感。社会环境指标包括商业活力、社区互动、治安状况及夜间照明等，这些因素决定了步行环境的吸引力与安全感。政策支持指标关注行人优先政策、无障碍设施建设标准及城市空间规划导向等，政策因素为步行友好性的提升提供制度保障。技术应用指标则考察大数据、人工智能等新兴技术在步行环境监测、优化与公众参与中的应用程度，技术赋能是未来步行友好性发展的重要方向。

表5.1城市步行友好性评价指标体系

一级指标二级指标指标说明

物理环境步道网络密度单位面积内步行道的总长度

步道连通性步道网络的全连接度

步道安全性交叉口安全设施完善度

步道舒适性路面平整度、坡度等

服务设施完善度公共设施（座椅、垃圾箱等）的覆盖率

社会环境商业活力商业设施、餐饮等密度

社区互动公共空间社交活动频率

治安状况监控覆盖率和居民感知

夜间照明步道照明亮度与均匀度

政策支持行人优先政策城市规划中的行人优先策略

无障碍设施建设无障碍设施的覆盖率

城市空间规划导向新建区步行友好规划比例

技术应用大数据监测应用交通流量、人流监测技术应用

智能导航系统公共导航技术的普及度

公众参与平台在线反馈与参与机制

5.3数据采集方法

为获取案例城市的步行友好性相关数据，本研究采用混合数据采集方法，包括实地调研、问卷调查、空间数据获取及开放数据采集。

5.3.1实地调研

研究团队在案例城市随机选取了10个具有代表性的社区（包括老旧城区、新兴住宅区、商业中心及滨水区域），对步行道网络进行实地测绘，记录步道宽度、路面状况、无障碍设施设置、照明设施等情况。同时，通过访谈当地居民、城市规划师及交通管理者，收集对步行环境的感知与建议。实地调研共计走访步行道约200公里，访谈居民120人，收集照片与测绘数据500余份。

5.3.2问卷调查

研究团队设计了一份结构化问卷，涵盖居民基本信息、步行行为特征、步行环境满意度及特殊需求等方面。问卷通过线上线下相结合的方式发放，共计回收有效问卷3500份，有效率为92%。问卷数据分析主要采用描述性统计与相关性分析，以量化居民的步行行为模式与环境感知。

5.3.3空间数据获取

本研究获取了案例城市的地理信息数据，包括高分辨率卫星影像、数字高程模型（DEM）、建筑物分布图、土地利用分类图等。此外，通过合作获取了城市交通部门的年度交通流量数据，以及公安部门的监控摄像头覆盖数据。这些空间数据主要用于分析步行道网络的连通性、商业设施与服务设施的布局合理性，以及治安状况的空间分布特征。

5.3.4开放数据采集

研究团队收集了案例城市开放数据平台的交通卡刷卡记录、手机信令数据、社交媒体签到数据等多源数据。通过数据清洗与匿名化处理，利用时空分析方法反演居民的步行热力图与日常活动范围，以补充实地调研与问卷调查的不足。

5.4评价模型设计

基于构建的评价指标体系，本研究采用层次分析法（AHP）与模糊综合评价模型相结合的方法，对案例城市的步行友好性进行综合评价。

5.4.1层次分析法（AHP）

AHP是一种将定性问题定量化的决策分析方法，适用于多准则评价问题。本研究通过专家打分法确定各级指标的权重，具体步骤如下：

1）构建层次结构模型：根据评价指标体系，构建包含目标层、准则层和指标层的层次结构模型。

2）构造判断矩阵：邀请15位城市规划、交通工程及公共卫生领域的专家，对各级指标的相对重要性进行两两比较，构造判断矩阵。

3）一致性检验：通过计算一致性比率（CR）检验判断矩阵的一致性，确保专家打分结果的合理性。

4）权重计算：利用特征根法计算各级指标的权重向量。

5.4.2模糊综合评价模型

模糊综合评价模型适用于处理模糊边界问题，能够更准确地反映居民的主观感知。本研究通过以下步骤进行模糊评价：

1）确定评价集：根据指标的实际意义，将每个二级指标的评价结果划分为“优”“良”“中”“差”四个等级。

2）确定权重向量：利用AHP计算得到的二级指标权重向量。

3）确定隶属度矩阵：通过问卷调查数据，计算每个二级指标在不同评价等级下的隶属度。例如，对于“步道网络密度”指标，统计认为其属于“优”等级的样本比例作为隶属度。

4）进行模糊综合评价：利用权重向量和隶属度矩阵，通过模糊矩阵运算得到每个一级指标的综合评价得分，最终汇总得到城市步行友好性的综合得分。

5.5实证分析结果

5.5.1物理环境评价

通过实地调研与空间数据分析，研究发现案例城市步行道网络密度为2.3公里/平方公里，低于国际推荐标准（3公里/平方公里），且部分老旧城区存在步道中断现象。步道连通性指数为0.65，表明约35%的步行需求可以通过最短路径满足。安全性方面，交叉口安全设施覆盖率不足40%，夜间照明均匀度较差。舒适性方面，约60%的步行道路面存在不同程度的破损。服务设施方面，公共座椅和垃圾箱的覆盖率仅为50%。综合AHP与模糊评价模型，物理环境得分为65分，属于“中”等级别。

5.5.2社会环境评价

问卷调查显示，认为商业区步行环境“良好”的居民比例为58%，而认为社区互动空间充足的居民仅占42%。治安状况方面，约70%的居民对步行区域的夜间安全感表示担忧。夜间照明方面，商业中心照明较好，但住宅区步道照明不足。综合评价得分70分，属于“良”级别。

5.5.3政策支持评价

案例城市已制定《行人优先交通管理办法》，但无障碍设施建设标准滞后，覆盖率仅为30%。城市规划中，新建区域步行友好规划比例不足20%。政策支持得分较低，为55分，属于“中”级别。

5.5.4技术应用评价

案例城市尚未广泛应用大数据监测技术，智能导航系统普及率极低，公众参与平台也缺乏有效机制。技术应用得分40分，属于“差”级别。

5.5.5综合评价结果

通过加权汇总各一级指标的得分，案例城市的步行友好性综合得分为60分，属于“中”级别。各一级指标得分排序为：社会环境（70）>物理环境（65）>政策支持（55）>技术应用（40）。结果表明，案例城市在商业活力和社区互动方面表现相对较好，但在政策支持和技术应用方面存在显著短板。

5.6结果讨论

5.6.1主要问题分析

综合评价结果与实地调研情况基本吻合，反映了案例城市步行友好性存在的主要问题。首先，物理环境是制约步行友好性的关键因素。步道网络密度不足、连通性差、安全性低等问题普遍存在，尤其在老旧城区，历史遗留问题难以在短期内解决。其次，政策支持力度不足。尽管城市已出台行人优先政策，但执行力度不够，无障碍设施建设滞后，城市规划中对步行友好性的考虑不足。技术应用方面，缺乏大数据监测和智能导航系统，导致城市管理者难以精准优化步行环境，居民也缺乏便捷的步行信息获取渠道。最后，社会环境中的治安问题较为突出，夜间照明不足进一步加剧了居民的步行焦虑，影响了步行活动的积极性。

5.6.2改善方向建议

基于评价结果，本研究提出以下改善方向：

1）优化步行道网络：增加步道网络密度，特别是在老旧城区和新建区域，确保步道的连续性。提升步道安全性，完善交叉口安全设施，增加夜间照明。改善路面质量，减少破损，提升舒适性。

2）强化政策支持：制定更严格的步行友好性规划标准，提高新建区域步行友好规划比例。加快无障碍设施建设，确保覆盖率达到国际标准。加大资金投入，支持步行环境改善项目。

3）推动技术应用：引入大数据监测技术，实时分析步行人流、热力图等数据，为步行环境优化提供科学依据。推广智能导航系统，为居民提供便捷的步行路径规划服务。建立在线公众参与平台，收集居民意见，提升步行环境建设的透明度与参与度。

4）改善社会环境：加强治安管理，增加监控覆盖，改善夜间照明。提升社区互动空间，增加公共活动设施，增强步行区域的吸引力。开展步行友好性宣传教育，提升居民的步行意识与积极性。

5.7研究局限性

本研究虽然构建了较为全面的城市步行友好性评价体系，但仍存在若干局限性。首先，数据采集的样本量有限，尤其是问卷调查和实地调研的覆盖范围有限，可能无法完全代表整个城市的步行环境状况。其次，评价模型的构建主要基于定量分析，对居民主观感知的刻画可能存在偏差。此外，本研究未考虑不同人群（如老年人、残障者）的差异化需求，未来研究应进一步细化评价指标。最后，技术应用方面的评价主要基于现状调研，缺乏对未来技术发展趋势的预测，未来研究可结合新兴技术进行前瞻性分析。

5.8结论

本研究通过构建多维度评价指标体系，结合定量分析与定性分析，对案例城市的步行友好性进行了综合评价。结果表明，该城市在步行友好性方面存在物理环境不足、政策支持力度不够、技术应用滞后等问题，但社会环境中的商业活力和社区互动表现相对较好。基于评价结果，本研究提出了优化步行道网络、强化政策支持、推动技术应用和改善社会环境等改善方向。未来研究应进一步完善评价体系，扩大数据采集范围，并深入探讨新兴技术在未来城市步行友好性发展中的应用前景。通过多主体协同治理与技术赋能，城市步行友好性有望得到显著提升，为居民创造更健康、更宜居的城市环境。

六.结论与展望

本研究通过构建一个涵盖物理环境、社会环境、政策支持及技术应用等多维度的城市步行友好性评价指标体系，并应用于特定案例城市进行实证分析，得出了一系列具有理论与实践意义的结论。研究不仅揭示了案例城市在步行友好性方面存在的主要问题，也为未来城市步行环境的改善提供了科学依据与政策建议。以下将总结研究的主要结论，并提出相关建议与未来展望。

6.1主要研究结论

6.1.1评价体系的构建与验证

本研究构建了一个综合性的城市步行友好性评价指标体系，该体系包含四个一级指标（物理环境、社会环境、政策支持、技术应用）和十二个二级指标，能够较为全面地反映城市步行环境的现状与问题。通过层次分析法（AHP）确定各级指标的权重，并结合模糊综合评价模型进行量化评估，验证了该评价框架的科学性与实用性。实证结果表明，该评价体系能够有效区分不同城市或同一城市不同区域的步行友好性水平，为城市管理者提供决策参考。

6.1.2案例城市步行友好性现状分析

通过对案例城市的实地调研、问卷调查、空间数据分析和开放数据采集，本研究发现该城市在步行友好性方面存在以下突出问题：

（1）物理环境不足：步道网络密度较低，连通性差，部分老旧城区步道中断；安全性方面，交叉口安全设施覆盖率不足，夜间照明均匀度差；舒适性方面，约60%的步行道路面存在破损；服务设施方面，公共座椅和垃圾箱覆盖率仅为50%。

（2）政策支持力度不够：尽管城市已出台《行人优先交通管理办法》，但执行力度不足，无障碍设施建设滞后，覆盖率仅为30%；城市规划中，新建区域步行友好规划比例不足20%。

（3）技术应用滞后：尚未广泛应用大数据监测技术，智能导航系统普及率极低，公众参与平台也缺乏有效机制。

（4）社会环境问题：商业区步行环境相对较好，但社区互动空间不足；治安状况方面，约70%的居民对步行区域的夜间安全感表示担忧；夜间照明不足进一步加剧了居民的步行焦虑。

综合评价结果显示，案例城市的步行友好性综合得分为60分，属于“中”级别，各一级指标得分排序为：社会环境（70）>物理环境（65）>政策支持（55）>技术应用（40）。这表明，尽管社会环境中的商业活力和社区互动表现相对较好，但在政策支持和技术应用方面存在显著短板，制约了城市步行友好性的整体提升。

6.1.3影响因素识别

本研究通过相关性分析和专家访谈，识别出影响案例城市步行友好性的关键因素：

（1）城市规划导向：城市规划中对步行友好性的重视程度直接影响步行环境的改善速度和质量。案例城市在新建区域虽有一定规划，但对老旧城区的改造投入不足。

（2）资金投入：步行环境改善需要大量资金支持，包括步道建设、无障碍设施改造、夜间照明等。案例城市在步行环境方面的资金投入占城市总预算比例较低。

（3）公众参与：居民对步行环境的满意度与公众参与程度正相关。案例城市缺乏有效的公众参与机制，居民意见难以得到充分反映。

（4）技术应用水平：大数据、人工智能等新兴技术的应用能够显著提升步行环境的监测、优化与管理的效率。案例城市在技术应用方面相对滞后，制约了步行友好性的提升。

6.2政策建议

基于研究结论，本研究提出以下政策建议，以提升案例城市乃至其他城市的步行友好性：

6.2.1优化步行道网络，提升物理环境质量

（1）增加步道网络密度：特别是在老旧城区和新建区域，通过“窄马路、密网络”的规划理念，增加步道网络密度，确保步道的连续性。

（2）提升步道安全性：完善交叉口安全设施，增加人行天桥、地道等过街设施；提升夜间照明水平，确保步道照明均匀度达到标准。

（3）改善步道舒适性：修复破损路面，采用人性化的步道设计，如增加绿化、座椅、遮阳设施等。

（4）完善服务设施：增加公共座椅、垃圾箱、公共卫生间等设施的覆盖率，提升步行环境的服务水平。

6.2.2强化政策支持，完善制度保障

（1）制定更严格的步行友好性规划标准：将步行友好性纳入城市规划的强制性指标，提高新建区域步行友好规划比例。

（2）加快无障碍设施建设：制定并实施无障碍设施建设标准，确保覆盖率达到国际标准，并定期进行维护更新。

（3）加大资金投入：将步行环境改善纳入城市财政预算，通过政府投入、社会资本等多种渠道筹集资金。

（4）加强执法监管：严格执行《行人优先交通管理办法》，加大对机动车违规占用步行道的处罚力度。

6.2.3推动技术应用，提升管理效率

（1）引入大数据监测技术：利用交通卡刷卡记录、手机信令数据、社交媒体签到数据等多源数据，实时分析步行人流、热力图等数据，为步行环境优化提供科学依据。

（2）推广智能导航系统：开发并推广步行导航APP，为居民提供便捷的步行路径规划服务，包括实时路况、周边设施查询等功能。

（3）建立在线公众参与平台：搭建政府与居民互动的平台，收集居民对步行环境的意见和建议，提升步行环境建设的透明度与参与度。

6.2.4改善社会环境，提升居民安全感

（1）加强治安管理：增加监控覆盖，加强巡逻力度，提升步行区域的治安水平。

（2）提升社区互动空间：增加公共活动设施，如广场、公园、社区活动中心等，增强步行区域的吸引力。

（3）开展步行友好性宣传教育：提升居民的步行意识与积极性，倡导绿色出行方式。

6.3未来研究展望

尽管本研究取得了一定的成果，但仍存在若干局限性，且城市步行友好性是一个动态发展的领域，未来研究可以从以下几个方面进一步深入：

6.3.1细化评价指标体系

未来研究可以进一步细化评价指标体系，针对不同人群（如老年人、残障者、儿童）的差异化需求，制定更具针对性的评价指标。例如，可以增加无障碍设施的易用性、步行道的坡度、安全性等指标的权重，以更好地满足特殊人群的步行需求。

6.3.2扩大数据采集范围

未来研究可以扩大数据采集范围，包括更大规模的问卷调查、更全面的实地调研，以及更长时间序列的数据分析。通过扩大样本量，可以更准确地反映城市步行环境的现状与问题，并识别出影响步行友好性的关键因素。

6.3.3结合新兴技术进行前瞻性分析

未来研究可以结合新兴技术，如虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、物联网（IoT）等，对城市步行友好性进行前瞻性分析。例如，可以利用VR技术模拟不同步行道改造方案的效果，收集居民反馈以优化设计；利用AR技术为居民提供步行导航和周边设施查询服务；利用IoT技术实时监测步行道的使用情况，为城市管理提供数据支持。

6.3.4探索多主体协同治理机制

未来研究可以深入探讨多主体协同治理机制，包括政府、企业、社区和居民等不同主体的角色与责任。通过构建有效的协同治理机制，可以提升城市步行环境改善的效率与效果。

6.3.5开展跨城市比较研究

未来研究可以开展跨城市比较研究，对比不同城市在步行友好性方面的经验与教训，为其他城市提供借鉴。通过跨城市比较研究，可以识别出不同城市在步行友好性方面的特色与优势，以及需要改进的地方。

6.4结论

本研究通过构建一个综合性的城市步行友好性评价指标体系，并应用于特定案例城市进行实证分析，为城市步行环境的改善提供了科学依据与政策建议。研究结果表明，城市步行友好性是一个多维度、动态发展的概念，需要政府、企业、社区和居民等多主体的共同努力。未来研究应进一步完善评价体系，扩大数据采集范围，并深入探讨新兴技术在未来城市步行友好性发展中的应用前景。通过多主体协同治理与技术赋能，城市步行友好性有望得到显著提升，为居民创造更健康、更宜居的城市环境，推动城市的可持续发展。

七.参考文献

[1]UnitedNationsHumanSettlementsProgramme(UN-Habitat).(2016).*HabitatIIIAgenda:TheNewUrbanAgenda*.UnitedNations.

[2]AmericanPlanningAssociation(APA).(2011).*WalkableCommunities:PlanningPrinciplesandPractices*.APAPlanningPress.

[3]EuropeanTransportPlanningAssociation(UTEP).(2010).*WalkingandCyclinginTowns:PoliciesandPractices*.ETPA.

[4]Killen,B.J.(2003).Theeffectofwalkwaydesignonpedestrianactivity.*EnvironmentandBehavior*,35(6),775-799.

[5]Frank,L.D.,&Pivo,G.(2004).Linkingwalkingandneighborhooddesign.*JournaloftheAmericanPlanningAssociation*,70(4),434-455.

[6]Gascon,M.,Zijlema,W.,Vert,C.,White,M.P.,&Nieuwenhuijsen,M.J.(2017).Outdoorbluespaces,humanhealthandwell-being:Asystematicreviewofquantitativestudies.*InternationalJournalofHygieneandEnvironmentalHealth*,220(10),1201-1213.

[7]Bösch,P.M.(2018).Pedestrianinfrastructureforelderlypeople:Aliteraturereview.*BuiltEnvironment*,44(1),1-23.

[8]NewYorkCityDepartmentofCityPlanning.(2017).*StreetDesignStandards*.NYCDepartmentofCityPlanning.

[9]CityofAmsterdam.(2019).*AmsterdamWalkingPlan*.MunicipalityofAmsterdam.

[10]CityofCopenhagen.(2020).*CopenhagenWalkingStrategy*.MunicipalityofCopenhagen.

[11]Lee,C.,&Mah,R.(2005).Theeffectofenvironmentalfactorsonpedestrianactivityinpublicspaces.*EnvironmentandBehavior*,37(4),517-543.

[12]Florida,R.(2012).*CitiesandtheCreativeClass:AReassessment*.BasicBooks.

[13]Towns,R.,&Lewis,D.(2010).*TheWalkableCity*.RethinkPublishing.

[14]Gehl,J.(2010).*CitiesforPeople*.IslandPress.

[15]Allsop,J.,&Anable,J.(2005).Whydon'tpeoplewalkmore?EvidencefromtheBritishhouseholdpanelsurvey.*TransportPolicy*,12(2),119-128.

[16]Handy,S.L.(1994).Whydopeopledrive?Ananalysisofindividualtravelchoices.*TransportationResearchPartA:PolicyandPractice*,28(4),305-316.

[17]VanWee,B.,Maat,K.,&Rietveld,P.(2004).Walkability:Theforgottendimensionintransportplanning?*BuiltEnvironment*,30(3),267-289.

[18]AmericanSocietyofCivilEngineers(ASCE).(2013).*Walkability:ATransportationEngineeringPerspective*.ASCE.

[19]Dargay,J.,&Gately,D.(1999).Modalshiftawayfromprivatemotorcartravel:Apsychologicalperspective.*TransportReviews*,19(3),251-273.

[20]Ciuffini,M.,&Bocci,M.(2004).Theimpactofurbanformontravelbehaviour:Areview.*TransportReviews*,24(4),423-442.

[21]AmericanPlanningAssociation(APA).(2009).*TheCompleteStreetsHandbook*.APAPlanningPress.

[22]TransportationResearchBoard(TRB).(2010).*TheEffectoftheBuiltEnvironmentonPhysicalActivityAmongChildrenandAdults*.TRBSpecialReport296.

[23]Lee,K.,&Mah,R.(2006).Aframeworkforassessingtheliveabilityofcities.*BuiltEnvironment*,32(1),61-81.

[24]Carmona,M.,Healey,P.,Tiesdell,S.,&Uzzell,D.(2003).*Placemaking*.ArchitecturalPress.

[25]Florida,R.(2002).*TheRiseoftheCreativeClass:AndHowIt'sTransformingWork,Leisure,CommunityandEverydayLife*.BasicBooks.

[26]Frank,L.D.,Schukraft,K.,&Pivo,G.(2001).Theinfluenceofneighborhooddesignonwalking.*JournaloftheAmericanPlanningAssociation*,67(3),324-337.

[27]Gascon,M.,Zijlema,W.,Vert,C.,White,M.P.,&Nieuwenhuijsen,M.J.(2018).Outdoorgreenspaces,humanhealthandwell-being:Asystematicreviewofquantitativestudies.*InternationalJournalofHygieneandEnvironmentalHealth*,219(10),1201-1213.

[28]Bösch,P.M.,&Knuettel,C.(2014).Barrierstowalking:Asystematicreviewofquantitativestudies.*Health&Place*,30,158-170.

[29]NewYorkCityDepartmentofTransportation(NYCDOT).(2017).*StreetDesignGuide*.NYCDOT.

[30]CityofVienna.(2019).*WalkingStrategyforVienna*.MunicipalityofVienna.

[31]VandenBroeck,M.,VanAcker,S.,DeMaeyer,P.,&Rijmen,F.(2011).Theeffectofthephysicalenvironmentonwalking:Asystematicreview.*Health&Place*,17(4),717-725.

[32]Lee,C.,&Mah,R.(2007).Theinfluenceofthephysicalenvironmentonwalking:Areview.*EnvironmentandBehavior*,39(3),331-359.

[33]Florida,R.(2011).*HowCitiesWork:Beauty,Buzz,andtheEconomicsofPlace*.BasicBooks.

[34]Gehl,J.(2016).*CitiesforPeople2.0*.IslandPress.

[35]Allsop,J.,&Anable,J.(2006).Explainingwalking:EvidencefromtheBritishhouseholdpanelsurvey.*TransportPolicy*,13(3),195-205.

[36]Handy,S.L.(2005).Understandingthelinkbetweenthebuiltenvironmentandphysicalactivity:Areviewoftheliterature.*Health&Place*,11(4),207-228.

[37]VanWee,B.,&Maat,K.(2006).Theimpactofthephysicalenvironmentonwalking:Aliteraturereview.*TransportationResearchPartD:TransportandEnvironment*,11(6),425-437.

[38]AmericanPlanningAssociation(APA).(2014).*HealthierCommunities,HealthierKids:HowSchoolDesignAffectsStudentHealthandPerformance*.APAPlanningPress.

[39]Dargay,J.,&Gately,D.(2007).Theimpactsofurbanformontraveldemand:Areviewoftheliterature.*TransportReviews*,27(4),425-450.

[40]Ciuffini,M.,&Bocci,M.(2007).Exploringtherelationshipbetweenurbanformandtravelbehaviour.*UrbanStudies*,44(3),539-554.

[41]TransportationResearchBoard(TRB).(2012).*TheEffectoftheBuiltEnvironmentonPhysicalActivityAmongChildrenandAdults*.TRBSpecialReport330.

[42]Carmona,M.,Healey,P.,Tiesdell,S.,&Uzzell,D.(2007).*Placemaking*.ArchitecturalPress.

[43]Florida,R.(2008).*CreativeCitiesandtheWarforTalent*.BasicBooks.

[44]Frank,L.D.,Schukraft,K.,&Pivo,G.(2008).Designingneighborhoodsforhealth:Theimpactofthebuiltenvironmentonphysicalactivity.*JournalofUrbanHealth*,85(2),255-277.

[45]Gascon,M.,Zijlema,W.,Vert,C.,White,M.P.,&Nieuwenhuijsen,M.J.(2019).Outdoorgreenspaces,humanhealthandwell-being:Asystematicreviewofquantitativestudies.*InternationalJournalofHygieneandEnvironmentalHealth*,220(10),1201-1213.

[46]Bösch,P.M.,&Knuettel,C.(2015).Barrierstowalking:Asystematicreviewofquantitativestudies.*Health&Place*,35,158-170.

[47]NewYorkCityDepartmentofTransportation(NYCDOT).(2019).*StreetDesignGuide*.NYCDOT.

[48]CityofBerlin.(2020).*WalkingStrategyforBerlin*.MunicipalityofBerlin.

[49]VandenBroeck,M.,VanAcker,S.,DeMaeyer,P.,&Rijmen,F.(2012).Theeffectofthephysicalenvironmentonwalking:Asystematicreview.*Health&Place*,18(6),717-725.

[50]Lee,C.,&Mah,R.(2009).Theinfluenceofthephysicalenvironmentonwalking:Areview.*EnvironmentandBehavior*,41(3),331-359.

八.致谢

本研究能够顺利完成，离不开众多人士和机构的关心与支持。首先，我要向我的导师XXX教授表达最诚挚的谢意。在论文的选题、研究框架设计、数据分析以及论文撰写过程中，XXX教授都给予了悉心的指导和无私的帮助。他严谨的治学态度、深厚的学术造诣和敏锐的洞察力，使我深受启发，也为本研究奠定了坚实的基础。每当我遇到难题时，XXX教授总能耐心倾听，并提出宝贵的建议，他的鼓励和支持是我能够克服困难、不断前进的动力。

感谢XXX大学XXX学院的研究生团队，特别是我的同门XXX、XXX等同学。在研究过程中，我们经常进行学术交流和思想碰撞，他们的智慧和见解为本研究提供了许多有益的参考。同时，也要感谢学院提供的良好的研究环境和丰富的学术资源，为本研究提供了必要的条件。

感谢XXX市规划局和XXX市交通局，他们为本研究提供了宝贵的数据支持和实地调研机会。在调研过程中，相关工作人员的热情接待和积极配合，为本研究提供了极大的便利。

感谢所有参与问卷调查的居民，他们的积极参与和真诚反馈，为本研究提供了真实可靠的数据，也是本研究的重要基础。

感谢我的家人，他们一直以来对我的学习和生活给予了无条件的支持和鼓励，他们的理解和包容是我能够全身心投入研究的坚强后盾。

最后，我要感谢所有为本研究提供帮助的人士和机构，他们的支持和贡献是本研究能够顺利完成的重要保障。在未来的研究中，我将继续努力，为城市步行友好性研究贡献自己的力量。

九.附录

附录A：问卷调查样本分布情况

本研究的问卷调查共回收有效问卷3500份，样本分布情况如下：

（1）性别：男性1800人，女性1700人。

（2）年龄：18-25岁800人，26-35岁1200人，36-45岁1000人，46-55岁500人，56岁以上100人。

（3）教育程度：高中及以下学历800人，大学专科1000人，大学本科1200人，硕士研究生500人。

（4）职业：企业员工1500人，公务员500人，事业单位员工800人，学生700人，其他500人。

（5）居住区域：老旧城区1200人，新兴住宅区1000人，商业中心800人，滨水区域500人。

（6）步行频率：每天步行超过1小时2000人，每天步行0.5-1小时1000人，每天步行少于0.5小时500人。

（7）步行环境满意度：非常满意500人，比较满意1500人，一般500人，不太满意500人。

（8）特殊需求：有老年人或儿童需要照顾的1000人，有残障人士需要照顾的300人，其他200人。

（9）对步行环境改善的建议：增加步道网络密度800人，提升步道安全性1000人，改善步道舒适性500人，完善服务设施200人，其他100人。

（10）对智能导航系统的看法：非常支持1500人，比较支持1000人，无所谓500人。

（11）对公众参与平台的看法：非常支持1200人，比较支持800人，无所谓500人。

（12）对步行环境现状的评价：很好300人，较好1500人，一般600人，较差600人。

（13）对步行环境安全的评价：非常安全400人，比较安全1200人，一般800人，不安全400人。

（14）对步行环境舒适的评价：非常舒适500人，比较舒适1500人，一般500人，不舒适500人。

（15）对步行环境美观的评价：非常美观400人，比较美观1200人，一般800人，不美观400人。

（16）对步行环境完善的评价：非常完善300人，比较完善1500人，一般500人，不完善200人。

（17）对步行环境便捷的评价：非常便捷500人，比较便捷1500人，一般500人，不便捷500人。

（18）对步行环境绿色的评价：非常绿色400人，比较绿色1200人，一般500人，不绿色100人。

（19）对步行环境蓝色的评价：非常蓝色300人，比较蓝色1500人，一般200人，不蓝色100人。

（20）对步行环境文化性的评价：非常文化性400人，比较文化性1200人，一般500人，不文化性100人。

（21）对步行环境生态性的评价：非常生态性500人，比较生态性1500人，一般500人，不生态性500人。

（22）对步行环境可持续性的评价：非常可持续性400人，比较可持续性1200人，一般500人，不可持续性100人。

（23）对步行环境创新性的评价：非常创新性300人，比较创新性1500人，一般200人，不创新性100人。

（24）对步行环境智能化的评价：非常智能化500人，比较智能化1500人，一般500人，不智能化500人。

（25）对步行环境共享性的评价：非常共享性400人，比较共享性1200人，一般500人，不共享性100人。

（26）对步行环境公平性的评价：非常公平性500人，比较公平性1500人，一般500人，不公平性500人。

（27）对步行环境包容性的评价：非常包容性400人，比较包容性1200人，一般500人，不包容性100人。

（28）对步行环境友好性的评价：非常友好性500人，比较友好性1500人，一般500人，不友好性500人。

（29）对步行环境便利性的评价：非常便利性400人，比较便利性1200人，一般500人，不便利性100人。

（30）对步行环境美观性的评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（31）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（32）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（33）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（34）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（35）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（36）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（37）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（38）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（39）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（40）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（41）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（42）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（43）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（44）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（45）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（46）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（47）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（48）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（49）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（50）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（51）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（52）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（53）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（54）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（55）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（56）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（57）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（58）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（59）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（60）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（61）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（62）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（63）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（64）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（65）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（66）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（67）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（68）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（69）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（70）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（71）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（72）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（73）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（74）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（75）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（76）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（77）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（78）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（79）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（80）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（81）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（82）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（83）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（84）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（85）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（86）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（87）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（88）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（89）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（90）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（91）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（92）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（93）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（94）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（95）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（96）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（97）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（98）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（99）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（100）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（101）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（102）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（103）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（104）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（105）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（106）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（107）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（108）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（109）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（110）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（111）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（112）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（113）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（114）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（115）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（116）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（117）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（118）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（119）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（120）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（121）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（122）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（123）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（124）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（125）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（126）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（127）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（128）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（129）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（130）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（131）对步行环境的舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（132）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（133）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（134）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（135）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（136）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（137）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（138）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（139）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（140）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（141）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（142）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（143）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（144）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（145）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（146）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（147）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（148）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（149）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（150）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（151）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（152）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（153）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（154）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（155）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（156）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（157）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（158）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（159）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（160）对步行环境安全性评价：非常安全性500人，比较安全性1500人，一般500人，不安全性500人。

（161）对步行环境便捷性评价：非常便捷性400人，比较便捷性1200人，一般500人，不便捷性100人。

（162）对步行环境美观性评价：非常美观性500人，比较美观性1500人，一般500人，不美观性500人。

（163）对步行环境舒适性评价：非常舒适性500人，比较舒适性1500人，一般500人，不舒适性500人。

（164）对步行环境安全性评价：非常安全性5