实时 评分卡 · 每周依据开放数据更新 城市骑行指数 · 方法论 v19

City of Sydney

您所在城市骑行的实时开放数据准备度评分卡——基于 OpenStreetMap 和 WorldPop 构建,采用一致的全球方法进行评估,并随地图变化而刷新。

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概述

精确评分区域的地图,叠加绘制在街道网络之上 评分范围:Municipality。
实时 · 评分卡 · 每周依据开放数据更新 Leading infrastructure

City of Sydney

您所在城市骑行的实时开放数据准备度评分卡——基于 OpenStreetMap 和 WorldPop 构建,采用一致的全球方法进行评估,并随地图变化而刷新。

geoBoundaries 行政范围
封闭面积 27 km²
8446 人/km²

研究区域


实际评分的区域

geoBoundaries 行政范围
封闭面积 27 km²
8446 人/km²

维度


City of Sydney 的排名

覆盖率
83
连通性
77
可达性
95
配套设施
100
激活层待定。

改进抓手


优先行动。

最大优势: 配套设施
主要制约因素: Heat resilience
筛查首选候选(需现场核验): Pine Street
Heat resilience (77)
连通性 (77)
连通性 — 打通最严重的缺失连接

八个维度,其中四个参与评分

City of Sydney 的排名

基础设施供给得分只依据开放数据。骑行者的实际体验 — 骑行量、安全和在路口损失的时间 — 单独测量,因此基准不会因使用我们应用的人群而被美化。

基础设施 — 开放数据
根据 OpenStreetMap 和 WorldPop 测得,构成基础设施供给得分。
覆盖率
83
连通性
77
可达性
95
配套设施
100
骑行体验 — 我们骑行者的行程
根据 Party Onbici 骑行测得,绝不计入基础设施供给得分。
骑行量
—
安全
—
路口等待时间
—
背景信息 — 不评分
作为证据显示在得分旁,绝不计入得分。
Heat resilience
77
骑行体验尚待数据。 当足够多的 Party Onbici 骑行者覆盖城市后即会启用:路口等待需要 10 个信号路口,且每个路口至少有 3 位不同骑行者通过。它们计入综合得分;基础设施供给得分不受影响。 耐热性同样只作为证据展示,从不计分:树冠与建筑阴影按每 25 m 路网测量,但城市绝不会因为有树而被调高或调低。它位于得分旁边,而不在得分之内。
已测绘网络之外的平静街道——描述性信息,不参与评分。 该市 52% 的普通街道在 OpenStreetMap 中没有标示限速,而我们绝不臆断某条街道是平静的——因此下列数值是下界,而非总量。 在可作判定的街道中,有 167.6 公里被评为足以平静到适合日常骑行(交通压力 LTS 1–2),且位于分数所测量的已测绘自行车网络之外。 其中 130.7 公里依据的是标示限速;36.9 公里则因形态而平静——无机动车街道与生活性街道。 这些街道是否连成可用路线并未评估,此处内容也不进入任何分数。
基础设施供给水平——周度走势

各部分的置信度如何?

边界高

Municipality——The scored polygon IS one published administrative feature, cited by its own geoBoundaries shapeID, so its identity rests on that citation rather than on a measurement against a municipal-tier feature.

基础设施分类中等

76% 的路网长度带有显式的隔离标签 · 24% 由路线与通行属性推断得出 · 0% 未分类。

人口可达性中等

依据 WorldPop 栅格人口,位于无机动车流基础设施(车行道外路径或物理受保护车道,ITDP 定义)300 米以内的居民。 构成:其背后的无机动车干扰网络包含 22 公里独立自行车道和 78 公里与行人共享的路径(78% 为共享)。 以其最薄弱的必要输入(基础设施分类)的置信度为上限。

配套设施中等

计数可靠地反映了 OpenStreetMap 中标注的设施,但此城市的标注完整性尚未经过独立验证。

廊道拓扑低

对低压力网络的最大连通分量分析。 17 条优先走廊中有 9 条以多部分几何存储(最多 5 个彼此分离的片段),因此在实地并不连续,本页的走廊几何不能视为已验证。

经济效益情景估算

一种建模情景(从保守到进取的采用率),而非实测结果——请参见 ROI 假设。

City of Sydney 的位置

每座城市都以相同方式评分,排名由此得出。

第 23 名(共 383)

City of Sydney 在本次评估集中以同一标准评分的 383 个研究区域中的位次

评分范围:Municipality。

该指数对每个受评城市的计算方式完全一致,因此贵市相对同类城市的位次是一致的比较基准。可与邻近城市、规模相当的城市,或与贵市一同评估的其他研究区域进行比较。

其他城市的分数随其地图变化每周更新;一座城市需具备可比的维度集合才会出现在某一群组中。

邻近城市 · 基础设施供给水平满分 100
  • 23 City of Sydney 本市
    85
  • 122 North Sydney (NSW)
    50
  • 143 Inner West (NSW)
    45
  • 170 Waverley (NSW)
    40
  • 182 Woollahra (NSW)
    38
人口相近 · 基础设施供给水平满分 100
  • 23 City of Sydney 本市
    85
  • 197 Pickering (GHSL 3167)
    37
  • 199 Penrith (NSW)
    36
  • 258 Abu Dhabi
    27
  • 282 Cinco Ranch (GHSL 6114)
    22
起伏,高密度市镇核心区 · 基础设施供给水平满分 100
  • 23 City of Sydney 本市
    85
  • 26 Freiburg im Breisgau (GHSL 2756)
    85
  • 130 Neuquén (GHSL 2410)
    49
  • 184 Bern
    38
  • 276 Sarajevo (GHSL 426)
    24

在 21 个居民数为 150,000–300,000 的起伏,高密度市镇核心区中排名第 2

可比研究区域 — 383 项符合条件的评估 · 基础设施供给水平满分 100
  • 1 Lund (GHSL 699)
    99
  • 2 Oulu (GHSL 269)
    99
  • 21 Aarhus
    86
  • 22 Odense (GHSL 410)
    86
  • 23 City of Sydney 本市
    85
  • 24 Aalborg (GHSL 72)
    85
  • 25 Paris
    85

落后 Lund (GHSL 699) 14 分——下方的优先廊道指出了加强网络的潜在机会。

基准视角

透过世界各类自行车评价框架看 City of Sydney

由开放数据计算的非官方估算,受 ITDP、PeopleForBikes、CROW、Can-BICS 与 BikeDNA 启发。当数据无法支撑一个可靠数字时,每个视角都会选择不作判断 — 弃权绝不会拉低分数。

受 BNA 启发的低压力连通性 数据置信度:高
77%
任一路线附近
最大网络附近

低压力网络分为 101 个孤岛;最大的 97 公里(共 126 公里)。99% 的居民住在任一低压力路线附近,84% 住在最大网络附近。

Bike Score 式部分估算 数据置信度:中
基础设施 100 · 目的地 100
基础设施
目的地

4 个分量中有 2 个可计算(基础设施、目的地),以各自数值分别呈现;坡度与通勤方式占比已排除,且不输出任何合成值——部分均值无法与官方 Bike Score 相比较

CROW 式质量剖面 数据置信度:高
部分诊断——3/5 个轴
连贯性: 良好直达性: 较差安全: 未评估舒适性: 良好吸引力: OSM 标签过于稀疏
Can-BICS 式舒适度划分 数据置信度:高
高舒适 22 公里

高(实体隔离)22 公里 · 中(共享)89 公里 · 低(划线)13 公里

专用设施(仅限隔离式) 数据置信度:中
22 km · 占路网 18%

仅限物理隔离设施——这是最严格的定义,也是市政自有台账所统计的口径。这是一项披露,绝非计分输入:在安静街道上骑行,或在某些国家合法的人行道骑行,都不在本模型之内。 69% 的居民住在距其 300 m 以内。

数据质量(受 BikeDNA 启发) 数据置信度:中
87% 带路面标签

已测绘道路 2,307 条 · 已分类 100% · OSM 数据 0 天前

宽口径覆盖(任何自行车道) 数据置信度:高
100% 位于任意自行车设施 800 米范围内

距任何自行车基础设施 800 米以内的居民——宽松的上限

基准视角是 Party Onbici 基于开放数据计算的非官方估算,借鉴上述框架。它们不是 ITDP、PeopleForBikes、Bike Score、CROW 或 Can-BICS 的官方结果。

灰色方块和“未评估”标签是刻意的弃权,而非错误:凡开放数据无法支撑可靠数字之处,每个视角都放弃估算。弃权绝不会拉低城市的分数。

一个数据集,以多种视角解读——每项结果都是我们自己的估算 左侧的单一来源节点存放该市的开放数据。箭头由此发散至每个基准透镜各一行,每个透镜以另一框架的视角重新解读同一批数据,并给出一项非官方的 Party Onbici 估算。所有箭头都指向数据之外;没有任何箭头指回数据,因为我们不引入任何第三方分数。 一个数据集 本市的 开放数据 OpenStreetMap WorldPop 一次性测量, 在我们自身的边界上 由 Party Onbici 依据开放数据计算的非官方估算。它不是 ITDP People Near Bikelanes 发布的分数,也未获得对方认可。 Party 可达性(无机动车流) 我们的估算,按 ITDP People Near Bikelanes 的视角表述 由 Party Onbici 依据开放数据计算的非官方估算。它不是 PeopleForBikes Bicycle Network Analysis 发布的分数,也未获得对方认可。 受 BNA 启发的低压力连通性 我们的估算,按 PeopleForBikes Bicycle Network Analysis 的视角表述 由 Party Onbici 依据开放数据计算的非官方估算。它不是 Walk Score Bike Score 发布的分数,也未获得对方认可。 Bike Score 风格估算 我们的估算,按 Walk Score Bike Score 的视角表述 由 Party Onbici 依据开放数据计算的非官方估算。它不是 CROW Design Manual for Bicycle Traffic 发布的分数,也未获得对方认可。 CROW 式质量剖面 我们的估算,按 CROW Design Manual for Bicycle Traffic 的视角表述 由 Party Onbici 依据开放数据计算的非官方估算。它不是 Canadian Bikeway Comfort and Safety (Can-BICS) 发布的分数,也未获得对方认可。 Can-BICS 式舒适度划分 我们的估算,按 Canadian Bikeway Comfort and Safety (Can-BICS) 的视角表述 Party Onbici 依据开放数据计算的自有诊断指标。 专用设施(仅限隔离式) 我们依据开放数据计算的自有诊断指标 由 Party Onbici 依据开放数据计算的非官方估算。它不是 BikeDNA 发布的分数,也未获得对方认可。 受 BikeDNA 启发的数据质量 我们的估算,按 BikeDNA 的视角表述 Party Onbici 依据开放数据计算的自有诊断指标。 较宽服务范围 我们依据开放数据计算的自有诊断指标 不引入任何第三方已发布分数 上述每个数值均由 Party Onbici 依据左侧数据计算得出
透镜以另一框架的视角重新解读我们自己的开放数据,使一座城市可以同时在多种方法论下被审视,而不必依赖单一数字。每项结果都是 Party Onbici 计算的非官方估算,在提及所借鉴的框架时标注为「风格」或「受其启发」;它们都不复现、不取代任何机构已发布的分数,也未获其认可。
每个透镜如何计算,以及它为何是估算

需本地验证的候选区域

City of Sydney 的自动筛查入围名单

通过我们的投资回报模型自 OpenStreetMap 与 WorldPop 提取,再经过一道自动筛查。入围的每条走廊都填补了现有路网中的真实缺口,并优先给出其建模年度效益潜力——参考性健康效益与运行成本节省;新增骑行者与 CO₂ 数据涵盖从保守到进取的使用转化情景。通过筛查并不构成建设建议。

本报告的 20 个候选廊道中有 7 个通过了自动筛查关口。经重叠校正后的建模健康效益区间为每年 AUD 828,287 – AUD 4,978,329(WHO HEAT)。 其中 10 项附有模型估算的健康数值。

筛查前检出候选网络断点 1,470 处 · 由此形成 203 条合并后的廊道候选 · 12 个合并候选在全市范围通过了自动筛查关口 · 其中 20 项纳入本报告,达标 7 项

缺失路段自行车道 现有网络

通过 Party Onbici ROI 模型从 OpenStreetMap 和 WorldPop 估算——用于优先排序的示意性数据,不能替代详细设计。居民服务范围根据人口和网络分析估算;采用率、健康、成本和碳排放结果为情景估算。

Figures are in AUD (2026 prices). Cross-city monetary comparisons are indicative only — each city is valued with its own jurisdiction-specific parameters, not converted to a common currency.

经济参数:AUS — 国家评估指南。

自动筛查检查哪些内容
  • 其所声明的每一处构成缺口均对应到真实记录
  • 在实地为一段连续的几何
  • 其背后存在一组合理可信的、彼此不同的路网边
  • 计算长度、成员长度与绘制长度相互吻合
  • 结构性路网增益代理指标已通过
  1. Pine Street 位置图
    1 缺失路段 · 278 m

    Pine Street

    地点:Pine Street

    位置 -33.88619, 151.19645

    廊道 ID 282449e6-2939-46aa-9cc3-fb2415a1983f

    ✓ 自动筛查:5 项检查中通过 5 项。

    结构性路网增益代理指标:该建设将串接的各条既有道路、其服务范围内“已经存在于地图数据中”的目的地(并非该建设将新增连接的目的地),以及最低建设长度。 基于路径计算的建设前后连通性增益:未评估。本流程中不存在路径计算连通性模型,因此建设前连通性、建设后连通性以及将新获得可达性的居民数,均报告为不可用,而非依据服务范围进行估算。

    该区域排名靠前,是因为在其 2 公里 骑行服务范围内已有 约 36 个学校要素, 7 个交通要素, 61 个工作场所要素, 100 个商店与服务要素, 113 个其他已地图化的要素 记录于地图数据中,并且它填补了既有路网中一处 278 米 的缺口。 2 公里 服务范围内估算的已地图化目的地:本走廊的分类构成需在相互重叠的服务范围之间进行调平,因此这些数字是已地图化要素的近似计数,而非精确计数。

    服务范围内居民14,339
    健康效益/年AUD 155,911 – AUD 937,646保守至进取的采用
    燃料及运营成本节省 / 年AUD 6,371 – AUD 38,316保守至进取的采用
    采用率持续稳定后模型推算的新增骑行者143 – 860保守至进取的采用
    服务范围内已地图化的目的地317
    每年减少的 CO₂7.0 t – 42.1 t保守至进取的采用
  2. Liverpool Street 位置图
    2 自行车道

    Liverpool Street

    地点:Liverpool Street

    位置 -33.87644, 151.21064

    廊道 ID ed18c7cf-8aee-416a-882b-ff497bd3cea1

    该区域排名靠前,是因为在其 2 公里 骑行服务范围内已有 74 个学校要素, 51 个交通要素, 548 个工作场所要素, 425 个商店与服务要素 记录于地图数据中,并且它填补了既有路网中一处 2.5 公里 的缺口。

    服务范围内居民13,121
    健康效益/年AUD 142,827 – AUD 858,055保守至进取的采用
    燃料及运营成本节省 / 年AUD 5,837 – AUD 35,064保守至进取的采用
    采用率持续稳定后模型推算的新增骑行者131 – 787保守至进取的采用
    服务范围内已地图化的目的地1,415
    每年减少的 CO₂6.4 t – 38.6 t保守至进取的采用
  3. Kepos Street 位置图
    3 缺失路段 · 276 m

    Kepos Street

    地点:Kepos Street

    位置 -33.89628, 151.21247

    廊道 ID c7052733-2b98-4ca3-8707-4b224c54b88d

    ✓ 自动筛查:5 项检查中通过 5 项。

    结构性路网增益代理指标:该建设将串接的各条既有道路、其服务范围内“已经存在于地图数据中”的目的地(并非该建设将新增连接的目的地),以及最低建设长度。 基于路径计算的建设前后连通性增益:未评估。本流程中不存在路径计算连通性模型,因此建设前连通性、建设后连通性以及将新获得可达性的居民数,均报告为不可用,而非依据服务范围进行估算。

    该区域排名靠前,是因为在其 2 公里 骑行服务范围内已有 约 12 个学校要素, 20 个工作场所要素, 56 个商店与服务要素, 86 个其他已地图化的要素 记录于地图数据中,并且它填补了既有路网中一处 276 米 的缺口。 2 公里 服务范围内估算的已地图化目的地:本走廊的分类构成需在相互重叠的服务范围之间进行调平,因此这些数字是已地图化要素的近似计数,而非精确计数。

    其最暴露的路段还需要约 9 个百分点的树冠覆盖,才能在极端高温下保持可用。

    服务范围内居民11,753
    健康效益/年AUD 128,654 – AUD 768,651保守至进取的采用
    燃料及运营成本节省 / 年AUD 5,257 – AUD 31,410保守至进取的采用
    采用率持续稳定后模型推算的新增骑行者118 – 705保守至进取的采用
    服务范围内已地图化的目的地174
    每年减少的 CO₂5.8 t – 34.6 t保守至进取的采用
  4. Chalmers Street 位置图
    4 缺失路段 · 249 m

    Chalmers Street

    地点:Chalmers Street

    位置 -33.89475, 151.20509

    廊道 ID d7ae0d8a-888c-4ac8-994b-9a4b347a8d26

    ✓ 自动筛查:5 项检查中通过 5 项。

    结构性路网增益代理指标:该建设将串接的各条既有道路、其服务范围内“已经存在于地图数据中”的目的地(并非该建设将新增连接的目的地),以及最低建设长度。 基于路径计算的建设前后连通性增益:未评估。本流程中不存在路径计算连通性模型,因此建设前连通性、建设后连通性以及将新获得可达性的居民数,均报告为不可用,而非依据服务范围进行估算。

    该区域排名靠前,是因为在其 2 公里 骑行服务范围内已有 约 65 个学校要素, 9 个交通要素, 243 个工作场所要素, 255 个商店与服务要素, 278 个其他已地图化的要素 记录于地图数据中,并且它填补了既有路网中一处 249 米 的缺口。 2 公里 服务范围内估算的已地图化目的地:本走廊的分类构成需在相互重叠的服务范围之间进行调平,因此这些数字是已地图化要素的近似计数,而非精确计数。

    已作重叠校正:本走廊计入 8,234 名居民。其服务范围中有 23% 已由本入围名单中排名更靠前的候选覆盖,不重复计算。

    服务范围内居民8,234
    健康效益/年AUD 89,540 – AUD 538,913保守至进取的采用
    燃料及运营成本节省 / 年AUD 3,659 – AUD 22,022保守至进取的采用
    采用率持续稳定后模型推算的新增骑行者82 – 494保守至进取的采用
    服务范围内已地图化的目的地850
    每年减少的 CO₂4.0 t – 24.2 t保守至进取的采用

    重叠调整前

    服务范围内居民10,728
    健康效益/年AUD 116,661 – AUD 702,144
    燃料及运营成本节省 / 年AUD 4,767 – AUD 28,693
    采用率持续稳定后模型推算的新增骑行者107 – 644
    服务范围内已地图化的目的地850
    每年减少的 CO₂5.2 t – 31.6 t
  5. Pitt Street 位置图
    5 缺失路段 · 258 m

    Pitt Street

    地点:Pitt Street

    位置 -33.89458, 151.20357

    廊道 ID f951e8e1-f389-49e1-b9ee-914485564356

    ✓ 自动筛查:5 项检查中通过 5 项。

    结构性路网增益代理指标:该建设将串接的各条既有道路、其服务范围内“已经存在于地图数据中”的目的地(并非该建设将新增连接的目的地),以及最低建设长度。 基于路径计算的建设前后连通性增益:未评估。本流程中不存在路径计算连通性模型,因此建设前连通性、建设后连通性以及将新获得可达性的居民数,均报告为不可用,而非依据服务范围进行估算。

    该区域排名靠前,是因为在其 2 公里 骑行服务范围内已有 约 67 个学校要素, 11 个交通要素, 248 个工作场所要素, 258 个商店与服务要素, 274 个其他已地图化的要素 记录于地图数据中,并且它填补了既有路网中一处 258 米 的缺口。 2 公里 服务范围内估算的已地图化目的地:本走廊的分类构成需在相互重叠的服务范围之间进行调平,因此这些数字是已地图化要素的近似计数,而非精确计数。

    已作重叠校正:本走廊计入 1,476 名居民。其服务范围中有 86% 已由本入围名单中排名更靠前的候选覆盖,不重复计算。

    服务范围内居民1,476
    健康效益/年AUD 16,074 – AUD 96,598保守至进取的采用
    燃料及运营成本节省 / 年AUD 657 – AUD 3,947保守至进取的采用
    采用率持续稳定后模型推算的新增骑行者15 – 89保守至进取的采用
    服务范围内已地图化的目的地858
    每年减少的 CO₂723 kg – 4.3 t保守至进取的采用

    重叠调整前

    服务范围内居民10,612
    健康效益/年AUD 115,570 – AUD 694,512
    燃料及运营成本节省 / 年AUD 4,723 – AUD 28,381
    采用率持续稳定后模型推算的新增骑行者106 – 637
    服务范围内已地图化的目的地858
    每年减少的 CO₂5.2 t – 31.2 t
  6. Marriott Street 位置图
    6 缺失路段 · 89 m

    Marriott Street

    地点:Marriott Street

    位置 -33.89286, 151.21186

    廊道 ID b216d944-9290-483a-b7c2-1c6786d97791

    ✓ 自动筛查:5 项检查中通过 5 项。

    结构性路网增益代理指标:该建设将串接的各条既有道路、其服务范围内“已经存在于地图数据中”的目的地(并非该建设将新增连接的目的地),以及最低建设长度。 基于路径计算的建设前后连通性增益:未评估。本流程中不存在路径计算连通性模型,因此建设前连通性、建设后连通性以及将新获得可达性的居民数,均报告为不可用,而非依据服务范围进行估算。

    该区域排名靠前,是因为在其 2 公里 骑行服务范围内已有 约 10 个学校要素, 19 个工作场所要素, 51 个商店与服务要素, 71 个其他已地图化的要素 记录于地图数据中,并且它填补了既有路网中一处 89 米 的缺口。 2 公里 服务范围内估算的已地图化目的地:本走廊的分类构成需在相互重叠的服务范围之间进行调平,因此这些数字是已地图化要素的近似计数,而非精确计数。

    已作重叠校正:本走廊计入 3,369 名居民。其服务范围中有 66% 已由本入围名单中排名更靠前的候选覆盖,不重复计算。

    服务范围内居民3,369
    健康效益/年AUD 36,643 – AUD 220,228保守至进取的采用
    燃料及运营成本节省 / 年AUD 1,497 – AUD 8,999保守至进取的采用
    采用率持续稳定后模型推算的新增骑行者34 – 202保守至进取的采用
    服务范围内已地图化的目的地151
    每年减少的 CO₂1.6 t – 9.9 t保守至进取的采用

    重叠调整前

    服务范围内居民9,924
    健康效益/年AUD 107,938 – AUD 648,720
    燃料及运营成本节省 / 年AUD 4,411 – AUD 26,509
    采用率持续稳定后模型推算的新增骑行者99 – 595
    服务范围内已地图化的目的地151
    每年减少的 CO₂4.9 t – 29.2 t
  7. Pitt Street 位置图
    7 缺失路段 · 280 m

    Pitt Street

    地点:Pitt Street

    位置 -33.89621, 151.20259

    廊道 ID d5ea05e5-e2c1-4129-be4a-e273f41e6f2d

    ✓ 自动筛查:5 项检查中通过 5 项。

    结构性路网增益代理指标:该建设将串接的各条既有道路、其服务范围内“已经存在于地图数据中”的目的地(并非该建设将新增连接的目的地),以及最低建设长度。 基于路径计算的建设前后连通性增益:未评估。本流程中不存在路径计算连通性模型,因此建设前连通性、建设后连通性以及将新获得可达性的居民数,均报告为不可用,而非依据服务范围进行估算。

    该区域排名靠前,是因为在其 2 公里 骑行服务范围内已有 约 64 个学校要素, 9 个交通要素, 245 个工作场所要素, 247 个商店与服务要素, 276 个其他已地图化的要素 记录于地图数据中,并且它填补了既有路网中一处 280 米 的缺口。 2 公里 服务范围内估算的已地图化目的地:本走廊的分类构成需在相互重叠的服务范围之间进行调平,因此这些数字是已地图化要素的近似计数,而非精确计数。

    已作重叠校正:本走廊计入 1,120 名居民。其服务范围中有 88% 已由本入围名单中排名更靠前的候选覆盖,不重复计算。

    服务范围内居民1,120
    健康效益/年AUD 12,233 – AUD 73,270保守至进取的采用
    燃料及运营成本节省 / 年AUD 500 – AUD 2,994保守至进取的采用
    采用率持续稳定后模型推算的新增骑行者11 – 67保守至进取的采用
    服务范围内已地图化的目的地841
    每年减少的 CO₂550 kg – 3.3 t保守至进取的采用

    重叠调整前

    服务范围内居民9,383
    健康效益/年AUD 102,487 – AUD 613,831
    燃料及运营成本节省 / 年AUD 4,188 – AUD 25,084
    采用率持续稳定后模型推算的新增骑行者94 – 563
    服务范围内已地图化的目的地841
    每年减少的 CO₂4.6 t – 27.6 t
  8. Southern Cross Drive 位置图
    8 缺失路段 · 172 m

    Southern Cross Drive

    地点:Southern Cross Drive

    位置 -33.91147, 151.21292

    廊道 ID 24ec58ce-f7eb-4caa-85b7-dddfaa1e2cce

    ✓ 自动筛查:5 项检查中通过 5 项。

    结构性路网增益代理指标:该建设将串接的各条既有道路、其服务范围内“已经存在于地图数据中”的目的地(并非该建设将新增连接的目的地),以及最低建设长度。 基于路径计算的建设前后连通性增益:未评估。本流程中不存在路径计算连通性模型,因此建设前连通性、建设后连通性以及将新获得可达性的居民数,均报告为不可用,而非依据服务范围进行估算。

    该区域排名靠前,是因为在其 2 公里 骑行服务范围内已有 约 18 个学校要素, 32 个工作场所要素, 74 个商店与服务要素, 114 个其他已地图化的要素 记录于地图数据中,并且它填补了既有路网中一处 172 米 的缺口。 2 公里 服务范围内估算的已地图化目的地:本走廊的分类构成需在相互重叠的服务范围之间进行调平,因此这些数字是已地图化要素的近似计数,而非精确计数。

    其最暴露的路段还需要约 51 个百分点的树冠覆盖,才能在极端高温下保持可用。

    服务范围内居民8,648
    健康效益/年AUD 93,765 – AUD 565,858保守至进取的采用
    燃料及运营成本节省 / 年AUD 3,832 – AUD 23,123保守至进取的采用
    采用率持续稳定后模型推算的新增骑行者86 – 519保守至进取的采用
    服务范围内已地图化的目的地238
    每年减少的 CO₂4.2 t – 25.4 t保守至进取的采用
  9. Coulson Street 位置图
    9 自行车道

    Coulson Street

    地点:Coulson Street

    位置 -33.90553, 151.18424

    廊道 ID ded59519-e953-4280-a3eb-533837ecb317

    该区域排名靠前,是因为在其 2 公里 骑行服务范围内已有 25 个学校要素, 6 个交通要素, 173 个工作场所要素, 102 个商店与服务要素 记录于地图数据中,并且它填补了既有路网中一处 2.9 公里 的缺口。

    服务范围内居民7,306
    健康效益/年AUD 79,591 – AUD 477,545保守至进取的采用
    燃料及运营成本节省 / 年AUD 3,252 – AUD 19,514保守至进取的采用
    采用率持续稳定后模型推算的新增骑行者73 – 438保守至进取的采用
    服务范围内已地图化的目的地444
    每年减少的 CO₂3.6 t – 21.5 t保守至进取的采用
  10. Wilson Street 位置图
    10 自行车道

    Wilson Street

    地点:Wilson Street

    位置 -33.89715, 151.17997

    廊道 ID 332a7150-0eaf-49c9-90d2-8e4b0f58ed75

    该区域排名靠前,是因为在其 2 公里 骑行服务范围内已有 45 个学校要素, 5 个交通要素, 127 个工作场所要素, 130 个商店与服务要素 记录于地图数据中,并且它填补了既有路网中一处 2.9 公里 的缺口。

    服务范围内居民6,748
    健康效益/年AUD 73,049 – AUD 441,566保守至进取的采用
    燃料及运营成本节省 / 年AUD 2,985 – AUD 18,044保守至进取的采用
    采用率持续稳定后模型推算的新增骑行者67 – 405保守至进取的采用
    服务范围内已地图化的目的地474
    每年减少的 CO₂3.3 t – 19.8 t保守至进取的采用
10 个候选聚类未通过自动筛查

这些聚类未通过自动筛查的检查项,因此不在上方入围名单中,不计入建模效益,也被排除在其重叠校正之外。它们在此公布——并完整收录于可下载的走廊 GeoJSON 中——以便在本地核实该结论。

  1. 1. Multi-street corridor — 5 linked gaps (requires validation)

    位置 -33.88059, 151.20161

    廊道 ID 5c8ecd91-b5a6-4987-b7a8-860470cd2c95

    Multi-street corridor 位置图

    未通过: 在实地并不连续——几何被分为若干片段; 其背后不存在一组合理可信的、彼此不同的路网边

    结构性路网增益代理指标:该建设将串接的各条既有道路、其服务范围内“已经存在于地图数据中”的目的地(并非该建设将新增连接的目的地),以及最低建设长度。 基于路径计算的建设前后连通性增益:未评估。本流程中不存在路径计算连通性模型,因此建设前连通性、建设后连通性以及将新获得可达性的居民数,均报告为不可用,而非依据服务范围进行估算。

    该区域排名靠前,是因为在其 2 公里 骑行服务范围内已有 约 77 个学校要素, 40 个交通要素, 535 个工作场所要素, 411 个商店与服务要素, 357 个其他已地图化的要素 记录于地图数据中,并且它填补了既有路网中一处 425 米 的缺口。 2 公里 服务范围内估算的已地图化目的地:本走廊的分类构成需在相互重叠的服务范围之间进行调平,因此这些数字是已地图化要素的近似计数,而非精确计数。

  2. 2. Multi-street corridor — 7 linked gaps (requires validation)

    位置 -33.90133, 151.21069

    廊道 ID 909190e1-602a-41e4-9e78-08bbeca47ca3

    Multi-street corridor 位置图

    未通过: 在实地并不连续——几何被分为若干片段; 其背后不存在一组合理可信的、彼此不同的路网边

    结构性路网增益代理指标:该建设将串接的各条既有道路、其服务范围内“已经存在于地图数据中”的目的地(并非该建设将新增连接的目的地),以及最低建设长度。 基于路径计算的建设前后连通性增益:未评估。本流程中不存在路径计算连通性模型,因此建设前连通性、建设后连通性以及将新获得可达性的居民数,均报告为不可用,而非依据服务范围进行估算。

    该区域排名靠前,是因为在其 2 公里 骑行服务范围内已有 约 50 个学校要素, 1 个交通要素, 226 个工作场所要素, 188 个商店与服务要素, 251 个其他已地图化的要素 记录于地图数据中,并且它填补了既有路网中一处 499 米 的缺口。 2 公里 服务范围内估算的已地图化目的地:本走廊的分类构成需在相互重叠的服务范围之间进行调平,因此这些数字是已地图化要素的近似计数,而非精确计数。

  3. 3. Multi-street corridor — 5 linked gaps (requires validation)

    位置 -33.87739, 151.20106

    廊道 ID 27fc5ae1-c2b4-4330-8e93-1324cc9be543

    Multi-street corridor 位置图

    未通过: 在实地并不连续——几何被分为若干片段; 其背后不存在一组合理可信的、彼此不同的路网边; 计算长度、成员长度与绘制长度无法相互吻合

    结构性路网增益代理指标:该建设将串接的各条既有道路、其服务范围内“已经存在于地图数据中”的目的地(并非该建设将新增连接的目的地),以及最低建设长度。 基于路径计算的建设前后连通性增益:未评估。本流程中不存在路径计算连通性模型,因此建设前连通性、建设后连通性以及将新获得可达性的居民数,均报告为不可用,而非依据服务范围进行估算。

    该区域排名靠前,是因为在其 2 公里 骑行服务范围内已有 约 78 个学校要素, 53 个交通要素, 554 个工作场所要素, 414 个商店与服务要素, 343 个其他已地图化的要素 记录于地图数据中,并且它填补了既有路网中一处 926 米 的缺口。 2 公里 服务范围内估算的已地图化目的地:本走廊的分类构成需在相互重叠的服务范围之间进行调平,因此这些数字是已地图化要素的近似计数,而非精确计数。

  4. 4. Multi-street corridor — 11 linked gaps (requires validation)

    位置 -33.88061, 151.19842

    廊道 ID 2ef523b5-a4db-41cf-8b2a-f8d36d16523b

    Multi-street corridor 位置图

    未通过: 在实地并不连续——几何被分为若干片段; 其背后不存在一组合理可信的、彼此不同的路网边

    结构性路网增益代理指标:该建设将串接的各条既有道路、其服务范围内“已经存在于地图数据中”的目的地(并非该建设将新增连接的目的地),以及最低建设长度。 基于路径计算的建设前后连通性增益:未评估。本流程中不存在路径计算连通性模型,因此建设前连通性、建设后连通性以及将新获得可达性的居民数,均报告为不可用,而非依据服务范围进行估算。

    该区域排名靠前,是因为在其 2 公里 骑行服务范围内已有 约 77 个学校要素, 42 个交通要素, 517 个工作场所要素, 403 个商店与服务要素, 389 个其他已地图化的要素 记录于地图数据中,并且它填补了既有路网中一处 275 米 的缺口。 2 公里 服务范围内估算的已地图化目的地:本走廊的分类构成需在相互重叠的服务范围之间进行调平,因此这些数字是已地图化要素的近似计数,而非精确计数。

  5. 5. Multi-street corridor — 7 linked gaps (requires validation)

    位置 -33.87943, 151.20178

    廊道 ID 6c10dd01-68ea-4262-a48f-da118555380a

    Multi-street corridor 位置图

    未通过: 在实地并不连续——几何被分为若干片段; 其背后不存在一组合理可信的、彼此不同的路网边; 计算长度、成员长度与绘制长度无法相互吻合

    结构性路网增益代理指标:该建设将串接的各条既有道路、其服务范围内“已经存在于地图数据中”的目的地(并非该建设将新增连接的目的地),以及最低建设长度。 基于路径计算的建设前后连通性增益:未评估。本流程中不存在路径计算连通性模型,因此建设前连通性、建设后连通性以及将新获得可达性的居民数,均报告为不可用,而非依据服务范围进行估算。

    该区域排名靠前,是因为在其 2 公里 骑行服务范围内已有 约 76 个学校要素, 41 个交通要素, 547 个工作场所要素, 412 个商店与服务要素, 333 个其他已地图化的要素 记录于地图数据中,并且它填补了既有路网中一处 451 米 的缺口。 2 公里 服务范围内估算的已地图化目的地:本走廊的分类构成需在相互重叠的服务范围之间进行调平,因此这些数字是已地图化要素的近似计数,而非精确计数。

  6. 6. Multi-street corridor — 3 linked gaps (requires validation)

    位置 -33.87818, 151.19578

    廊道 ID 28e870a5-a0a7-4eab-8254-61f8570b07e5

    Multi-street corridor 位置图

    未通过: 在实地并不连续——几何被分为若干片段; 其背后不存在一组合理可信的、彼此不同的路网边

    结构性路网增益代理指标:该建设将串接的各条既有道路、其服务范围内“已经存在于地图数据中”的目的地(并非该建设将新增连接的目的地),以及最低建设长度。 基于路径计算的建设前后连通性增益:未评估。本流程中不存在路径计算连通性模型,因此建设前连通性、建设后连通性以及将新获得可达性的居民数,均报告为不可用,而非依据服务范围进行估算。

    该区域排名靠前,是因为在其 2 公里 骑行服务范围内已有 约 30 个学校要素, 14 个交通要素, 66 个工作场所要素, 89 个商店与服务要素, 99 个其他已地图化的要素 记录于地图数据中,并且它填补了既有路网中一处 823 米 的缺口。 2 公里 服务范围内估算的已地图化目的地:本走廊的分类构成需在相互重叠的服务范围之间进行调平,因此这些数字是已地图化要素的近似计数,而非精确计数。

  7. 7. Multi-street corridor — 5 linked gaps (requires validation)

    位置 -33.87443, 151.20051

    廊道 ID e6c809cc-a958-42eb-a205-b41787c3e831

    Multi-street corridor 位置图

    未通过: 在实地并不连续——几何被分为若干片段; 其背后不存在一组合理可信的、彼此不同的路网边

    结构性路网增益代理指标:该建设将串接的各条既有道路、其服务范围内“已经存在于地图数据中”的目的地(并非该建设将新增连接的目的地),以及最低建设长度。 基于路径计算的建设前后连通性增益:未评估。本流程中不存在路径计算连通性模型,因此建设前连通性、建设后连通性以及将新获得可达性的居民数,均报告为不可用,而非依据服务范围进行估算。

    该区域排名靠前,是因为在其 2 公里 骑行服务范围内已有 约 75 个学校要素, 56 个交通要素, 551 个工作场所要素, 380 个商店与服务要素, 330 个其他已地图化的要素 记录于地图数据中,并且它填补了既有路网中一处 247 米 的缺口。 2 公里 服务范围内估算的已地图化目的地:本走廊的分类构成需在相互重叠的服务范围之间进行调平,因此这些数字是已地图化要素的近似计数,而非精确计数。

  8. 8. Multi-street corridor — 5 linked gaps (requires validation)

    位置 -33.87856, 151.21631

    廊道 ID 4a0bb336-f3e2-4707-8590-dbd6af2852b0

    Multi-street corridor 位置图

    未通过: 在实地并不连续——几何被分为若干片段; 其背后不存在一组合理可信的、彼此不同的路网边

    结构性路网增益代理指标:该建设将串接的各条既有道路、其服务范围内“已经存在于地图数据中”的目的地(并非该建设将新增连接的目的地),以及最低建设长度。 基于路径计算的建设前后连通性增益:未评估。本流程中不存在路径计算连通性模型,因此建设前连通性、建设后连通性以及将新获得可达性的居民数,均报告为不可用,而非依据服务范围进行估算。

    该区域排名靠前,是因为在其 2 公里 骑行服务范围内已有 约 69 个学校要素, 29 个交通要素, 489 个工作场所要素, 413 个商店与服务要素, 317 个其他已地图化的要素 记录于地图数据中,并且它填补了既有路网中一处 194 米 的缺口。 2 公里 服务范围内估算的已地图化目的地:本走廊的分类构成需在相互重叠的服务范围之间进行调平,因此这些数字是已地图化要素的近似计数,而非精确计数。

  9. 9. Multi-street corridor — 4 linked gaps (requires validation)

    位置 -33.87430, 151.20387

    廊道 ID 3ef685e4-4c89-4d6c-967c-ed034345f096

    Multi-street corridor 位置图

    未通过: 在实地并不连续——几何被分为若干片段; 其背后不存在一组合理可信的、彼此不同的路网边

    结构性路网增益代理指标:该建设将串接的各条既有道路、其服务范围内“已经存在于地图数据中”的目的地(并非该建设将新增连接的目的地),以及最低建设长度。 基于路径计算的建设前后连通性增益:未评估。本流程中不存在路径计算连通性模型,因此建设前连通性、建设后连通性以及将新获得可达性的居民数,均报告为不可用,而非依据服务范围进行估算。

    该区域排名靠前,是因为在其 2 公里 骑行服务范围内已有 约 73 个学校要素, 55 个交通要素, 556 个工作场所要素, 408 个商店与服务要素, 332 个其他已地图化的要素 记录于地图数据中,并且它填补了既有路网中一处 350 米 的缺口。 2 公里 服务范围内估算的已地图化目的地:本走廊的分类构成需在相互重叠的服务范围之间进行调平,因此这些数字是已地图化要素的近似计数,而非精确计数。

  10. 10. Multi-street corridor — 2 linked gaps (requires validation)

    位置 -33.87575, 151.20390

    廊道 ID fdba7a3b-0453-412b-8b46-c1aaab28b9f2

    Multi-street corridor 位置图

    未通过: 其背后不存在一组合理可信的、彼此不同的路网边; 未满足结构性路网增益的代理指标

    结构性路网增益代理指标:该建设将串接的各条既有道路、其服务范围内“已经存在于地图数据中”的目的地(并非该建设将新增连接的目的地),以及最低建设长度。 基于路径计算的建设前后连通性增益:未评估。本流程中不存在路径计算连通性模型,因此建设前连通性、建设后连通性以及将新获得可达性的居民数,均报告为不可用,而非依据服务范围进行估算。

    该区域排名靠前,是因为在其 2 公里 骑行服务范围内已有 约 75 个学校要素, 53 个交通要素, 558 个工作场所要素, 424 个商店与服务要素, 315 个其他已地图化的要素 记录于地图数据中,并且它填补了既有路网中一处 95 米 的缺口。 2 公里 服务范围内估算的已地图化目的地:本走廊的分类构成需在相互重叠的服务范围之间进行调平,因此这些数字是已地图化要素的近似计数,而非精确计数。

服务范围内估算居民——人口 × 网络分析 潜在新增骑行者——建模值 健康效益——建模情景 交通成本与碳排放——建模情景
建模假设
采用率——保守
1%
采用率——进取
6%
每位新增骑行者的出行次数
3 / 周
平均出行距离
4 km
替代的汽车出行
40%
效益基准
年度、稳态(采用率稳定后每年计;未建模多年爬坡)
模型推算的新增骑行者
这是采用率持续稳定后的稳态存量,而非每年新增量;来自服务范围内居民的交通方式转移,且未单独剔除既有骑行者。每条走廊均公布其骑行者推算所依据的人口、走廊调整系数,以及由此得出的最终有效采用率
服务范围与重叠
廊道缓冲区内的居民(WorldPop);组合中每位居民只计一次(某廊道的缓冲区减去排名更高廊道缓冲区的并集)
事故与空气污染
未单独评估
货币与估值年份
AUD,2026 年价格——当地货币,未换算;城市间的金额比较仅供参考
统计生命价值
AUD 5300000
全因死亡率
每 10 万人每年 400
HEAT 参考剂量
100 分钟/周(约 1213 km/年)
参考剂量下的死亡率降低
10%
严重伤害成本
AUD 260000
折现率
5%
评估期限
10 年
设施带来的伤亡减少
30%
隔离车道建设成本
AUD 250000/km
碳的社会成本
AUD 75/吨
时间价值
AUD 40/小时 × 50%
每次出行节省的时间
2 分钟
燃油税
AUD 0.50/L
消费税(VAT/GST)
10%
从基线到验证

可用于验证此项的本地数据 0 / 7

此评分卡完全基于开放数据构建,在全球采用相同方式评分。少量本地数据集即可将其转化为经过验证、针对特定城市的诊断——进而成为实测试点。

1

开放数据基线

即今天的这份评分卡。
2

本地验证诊断

即下方您的数据集,与我们的数据相互核对。
3

实测试点

即在实地跟踪的计数与成果。
  • 官方骑行网络 GIS 需提供

    您的权威车道/路径图层,用于与 OSM 派生的网络进行核对。

    可验证: 覆盖与舒适度分类

  • 普查骑行出行分担率 需提供

    通勤(或全部出行)骑行分担率,作为与指数比较的外部结果。

    可验证: 外部结果比较

  • 骑行计数 需提供

    自动或人工计数点的流量,用于启用实测骑行量图层。

    可验证: 骑行量(激活图层)

  • 事故 / 伤亡记录 需提供

    带地理编码的骑行事故,用于启用实测安全图层并锁定目标廊道。

    可验证: 安全(激活图层)

  • 交通速度与流量 需提供

    道路速度/流量,用于优化网络图中哪些街道计为低压力。

    可验证: 舒适度 / 交通压力分类

  • 已规划 / 已拨款项目 需提供

    您已确定的项目储备,以便将拟议廊道与已拨款项目去重。

    可验证: 优先廊道

  • 本地人口 / 公平性数据 需提供

    本地公平性指标,用于按当前服务不足的群体对可达性进行加权。

    可验证: 可达性公平叠加图层

精确评分区域的地图,叠加绘制在街道网络之上
实际评分的区域

本评分卡中“City of Sydney”的含义

所有计算都严格裁剪到此处显示的研究范围——没有挑选对结果有利的研究区域。该范围的来源在下方注明。

边界来源
geoBoundaries 行政范围
行政层级
市/议会
边界类型
Municipality
研究边界 ID
25037944B98854570895907
封闭面积
27 km²
建成区(密度分母)
27 km²
人口密度
8446 人/km²

The scored polygon IS one published administrative feature, cited by its own geoBoundaries shapeID, so its identity rests on that citation rather than on a measurement against a municipal-tier feature.

地形

网络的丘陵程度如何?

网络平均坡度 2.0%,其中 8.5% 的网络位于超过 5% 的坡度上。 背景信息——地形不会改变指数得分。 © Commonwealth of Australia (Geoscience Australia) (CC BY 4.0) © Commonwealth of Australia (Geoscience Australia) (CC BY 4.0) © Commonwealth of Australia (Geoscience Australia) (CC BY 4.0) © Commonwealth of Australia (Geoscience Australia) (CC BY 4.0)

19.7%超过 3%
8.5%超过 5%
3.7%超过 8%
夜间照明

入夜后我们对这个路网了解多少?

自行车路网的 34.1% 有已确认或推断的夜间照明。57.7% 的证据无法判定,另有 8.2% 两方面都没有证据。 情境信息——夜间照明作为证据展示,不改变指数得分。当城市提供其路灯资产台账后,它才会成为计分维度。

夜间卫星辐亮度表明周边区域存在人造光。这并不必然意味着该道路本身设有专门的路灯照明。

已采集卫星证据,但尚未针对该城市完成校准,因此仅作记录而不下结论。已确认的比例来自 OpenStreetMap 的照明标签和已标注的灯杆。

34.1%已确认或推断
57.7%无法判定
8.2%无证据
耐热韧性

极端高温下这个路网还能使用吗?

目前能抵达自行车路线的居民中,有 76.9% 仍能抵达一条在高温下依然可用的路线。测量范围覆盖合格路网的 92.1%。 背景信息——耐热韧性不会改变指数得分。

此处的树冠与新南威尔士州 2022 年大悉尼树冠调查进行核对。在街道沿线——即零散种树而非公园绿地的街区——两者的差异约在 2 个百分点以内。

76.9%保留的可达性

数字背后是什么

分项得分与依据

每个维度都清楚地展示其测量方式,以及能撬动它的唯一杠杆。没有任何隐藏。 想直接看阈值本身? 阅读完整评分方法论 — 每个分数意味着什么、每个维度如何测量,以及本指数不主张什么。

一条已测绘路段如何成为设施类别、质量权重与可达性判定 左侧,一条 OpenStreetMap 路段及其标签进入分类器。右侧按设施类别每类一行:每行标明该类别每公里对覆盖度所贡献的质量权重,并说明该类别是否计入可达性指标。实心标记表示计入,空心标记表示不计入。 一条已测绘路段 它的标签 highway=* cycleway=* bicycle=* segregated=*, foot=* 以该路段上最优的设施为准 计入可达性指标 受保护车道 计入可达性 ×1.0 每公里 计入可达性指标 共用路径,位于车行道之外 计入可达性 ×0.8 每公里 不计入可达性指标 混合交通,设有标志 不计入可达性 ×0.8 每公里 不计入可达性指标 涂装车道 不计入可达性 ×0.5 每公里 不计入可达性指标 无证据支持 不计入可达性 ×0.5 每公里 不计入可达性指标 过街处 不计入可达性 ×0.0 每公里
一公里并不等于一公里。每个类别都带有质量权重,覆盖度统计的是加权公里数而非原始公里数。可达性是与权重相独立的判定:它只统计那些让骑行者远离机动车流的类别,因此某一类别可以为覆盖度贡献实际长度,却仍被排除在可达性之外。
覆盖率 83

22 km 物理隔离 · 78 km 共享道路 · 13 km 划线车道 · 11 km 混合交通——建模 123 km → 有效 75 km ≈ 每平方公里建成区 2.82 km(按质量加权)

改进抓手

建设受保护车道/道路

连通性 77

低压力网络中有 77% 属于同一个连通网络 · 筛查前检出候选网络断点 1,470 处

改进抓手

打通最严重的缺失连接

可达性 95

94% 的居民居住在无机动车干扰自行车设施 300 米范围内——即非道路路径或有实体保护的车道,采用 ITDP 的 People Near Protected Bikelanes 定义 · 其背后的无机动车干扰网络包含 22 公里独立自行车道和 78 公里与行人共享的路径(78% 为共享)

改进抓手

在居民区填补可达性空白

配套设施 100

1,107 停车 · 8 维修 · 364 饮水 · 246 厕所 ≈ 建成区每 km² 16.52 个封顶加权单元 · 每 10 km 网络 90.0 个停车

改进抓手

在枢纽增设停车/维修/饮水设施


路网构成

建模总量包含哪些内容
物理隔离的自行车设施 22 km
其他低压力 / 适宜骑行的路网 ——非机动车道外的共享道路、划线车道、混合交通 101 km
建模自行车可通行路网总计 123 km

网络舒适度构成

按隔离程度分类
高 — 隔离 22 km 中 — 共享 89 km 低 — 划线 13 km

可比的街道车道网络:34 km 的隔离 + 划线车道——可与您城市自有车道里程直接对照的数字。上面完整的 123 km 还额外计入了共享和非道路路径,因此数值更高。

廊道公里数. 网络长度以「走廊公里数」计量:每条实体走廊只计一次。两侧各有一条自行车道的街道是两处可用设施,但只是一条走廊,而 OpenStreetMap 可能把它记录为一条车行道,也可能记录为两条平行路段——按记录条数统计会让数值取决于当地的绘图习惯。相互平行且间距在 4–25 米以内的路段被视为同一条走廊。这使该城市按图面统计的长度减少了 13.8%。

数据与假设

没有隐藏内容

此评分卡背后的每一个数据源、版本和经济假设——以及可供您自行下载和核查的原始数据。

OpenStreetMap(基础设施)
抽取数据
本快照未记录
抽取数据发布时间
本快照未记录
构件构建时间
本快照未记录
构建运行
本快照未记录
抽取数据加载时间
2026-11-06
来源
本快照未记录
查询范围
geoBoundaries 行政范围
设施分类器版本
本快照未记录
方法论版本
v19
许可协议
ODbL — © OpenStreetMap contributors
字段为何为空
本部署中存在该数据集的多次加载,而本市没有属于自己的加载记录,因此无法确定这些数字所依据的具体加载。重新预置该城市即可记录。
WorldPop(人口)
数据产品
aus_pop_2024_CN_100m_R2025A_v1
版次/年份
2024
发行版本
R2025A
建模基准
受约束型(居民仅分布于建成聚落)
校准方式
未校准(该数据产品自身的建模总量)
来源
https://data.worldpop.org/GIS/Population/Global_2015_2030/R2025A/2024/AUS/v1/100m/constrained/aus_pop_2024_CN_100m_R2025A_v1.tif
图层标识符(内部)
worldpop_city-of-sydney @ 100 m
图层选择
为该城市构建的载入批次——唯一计入的一个。
图层同步时间
2026-08-02
分辨率
100 m
许可协议
CC BY 4.0 — © WorldPop (worldpop.org)
道路照明(夜间照明证据)
辐亮度数据产品
VNL_npp_2025_global_vcmslcfg_v2_median_cog
合成年份
2025
图层标识符(内部)
viirs_glen-eira
图层加载时间
2026-09-05
标称分辨率
每像素 463 米——比任何一条街道都粗糙
路灯(OpenStreetMap)
研究区域内已标注的灯具节点 127 个
卫星校准
未经校准——辐亮度作为证据记录,但不给出方向性判断。已确认的比例依据 OpenStreetMap 照明标签和已标注的灯杆。
用途
关于入夜后路网已知情况的背景视图。它属于启用层维度:仅作展示,不计入评分,也不会改变基础设施供给结果的任何部分。
照明模型版本
v2
许可协议
Radiance: CC BY 4.0 — © Earth Observation Group, Payne Institute for Public Policy, Colorado School of Mines · Lighting tags and lamp nodes: ODbL — © OpenStreetMap contributors
geoBoundaries(评分边界就是这一已发布单元)
边界来源
geoBoundaries 行政范围
行政层级
市/议会
国家(ISO3)
AUS
发行版本
geoBoundaries (synced 2026-07-07)
许可协议
CC BY 4.0 — © geoBoundaries
方法论
版本
v19
基础设施供给水平
四个基础设施维度,重新归一化为 100。骑行量与安全另行报告(激活图层),不会改变基础设施结果。
维度权重
access=0.27223 · safety=0.1 · coverage=0.19446 · amenities=0 · ridership=0.1 · connectivity=0.23331 · intersection_delay=0.1
设施供给阈值(基本 / 充分 / 领先)
覆盖率 1 / 2.5 / 5 · 可达性 50 / 80 / 100 · 配套设施 2 / 10 / 40。这些是固定的设施供给标准,不是在其他城市中的位次:50 表示基本但不完整的供给,80 表示全市范围的充分供给,100 表示接近完全达成,其间按插值计算。它们不会因榜单新增城市而改变,因此只有当城市自身的基础设施或数据发生变化时,其分数才会变动。 连通网络占比 — 恒等标尺,未设阈值:百分比本身即为得分,因此网络的 62% 位于单一连通分量中即得 62 分。没有任何已发布来源为该指标提出规范性目标值,而借用为其他指标所写的目标值,将会作出超出证据支撑的主张。
背景参考(不计分)
缺口密度 0.59 处/路网公里(连通性弃权时显示的诊断指标)· 安全失效阈值 20 起/10 万公里(激活图层)
计分方式
越高越好的维度(覆盖度、可达性、配套设施)沿固定供给阈值插值:零处为 0 分,基础供给为 50 分,较强为 80 分,领先为 100 分,其间以直线相连,两端封顶托底。可达性与连通性本身已是百分比,因此其得分就是该百分比。断点密度属背景信息,不参与评分(v13)。安全性若参与评分,则为越低越好,相对某一失格阈值:100 − min(100, 发生率 ÷ 阈值 × 100),因此零事件得 100 分,发生率达到或超过阈值则得零分。请见下方的计算轨迹。
评分目标值的来源
覆盖度目标值
由百分位推导、由我们自行计算:取 Party Onbici 自有榜单上人口在 100,000 及以上、且在 2026-07-06 持有快照的 40 个城市的第 90 百分位,使用只读的 calibrate_index_targets 命令得出。它不是政策目标,也没有任何标准机构设定过它。
可达性目标值
由百分位推导、由我们自行计算:取 2026-07-06 同一份 40 城市榜单的第 90 百分位。所测量的内容——居住在无机动车干扰设施(非道路路径或有实体保护的车道)300 米范围内的居民——遵循 ITDP 的 People Near Protected Bikelanes 定义,但得 100 分所对应的水平由我们设定,而非 ITDP 设定:ITDP 并未发布任何此类阈值。
配套设施目标值
由百分位推导、由我们自行计算:取 2026-07-06 同一份 40 城市榜单的第 90 百分位。把设施折算为单位数的分类权重(停车 1.0 · 维修站 4.0 · 饮水点 2.0 · 公共厕所 0.5)是内部选定的参考值——是我们自己对每类设施对骑行者价值的判断,未经校准,也不取自任何已发布来源。
断点密度参照值
由百分位推导、由我们自行计算:取 2026-07-06 同一份 40 城市榜单的第 10 百分位——取相反的一端,因为断点越少越好。自方法论 v13 起仅作背景参考:只有当连通性维度弃权、不给出分数时才显示。
使用情况与安全性
内部选定的参考值,未针对任何城市群校准,也不取自任何已发布来源——设定它们只是为了给激活层一个量纲。该层目前尚未在任何城市评估过,因此这两个值都不影响任何已发布的分数。
队列本身
该城市群是本平台此前已评估过的城市集合——是我们自身覆盖范围内的便利样本,不是概率抽样,不是国际登记册,也未获任何标准机构认可。当时没有记录其成员名单,只记录了规模(40 个城市)和人口下限(100,000)。以此方式推导出的目标值说的是「我们所测得的最高水平」,而不是「一个城市应当达到的水平」。
经济参数的来源
经济数据依据
AUS — 国家评估指南
经济参数
The economic parameters behind this city's monetary figures come from its own country's official appraisal guidance.
由我们自行选定的输入值
以下经济输入值无法追溯到任何已发布文献——它们是我们自己的参考值,而非引用来源:Fleet fuel consumption, Retail petrol price, Fuel excise, Adult all-cause mortality rate, Gross hourly wage, Protected-lane build cost per km, Carbon price per tonne。
各项得分的计算方式
覆盖率
21.6·1.0 + 12.7·0.5 + 88.7·0.8 = 98.9 有效 km ÷ 26.6 km² = 3.71/km² → 对照固定阈值 1(基本)/ 2.5(充分)/ 5(领先) → 83
可达性
94% 的居民邻近无机动车设施 对照固定阈值 0.5(基本)/ 0.8(充分)/ 1(领先) → 95
连通网络占比
低压力网络中 77% 位于最大连通分量内 ×100 → 77
配套设施
封顶后的加权数量 440.0 ÷ 26.6 km² = 16.52/km² → 对照固定阈值 2(基本)/ 10(充分)/ 40(领先) → 100(各类别上限为目标值的 50%)
WHO HEAT 情景输入
统计生命价值
AUD 5300000
全因死亡率
每 10 万人每年 400
HEAT 参考剂量
100 分钟/周(约 1213 km/年)
参考剂量下的死亡率降低
10%
Party Onbici 交通与成本假设
采用率——保守
1%
采用率——进取
6%
每位新增骑行者的出行次数
3 / 周
平均出行距离
4 km
替代的汽车出行
40%
效益基准
年度、稳态(采用率稳定后每年计;未建模多年爬坡)
模型推算的新增骑行者
这是采用率持续稳定后的稳态存量,而非每年新增量;来自服务范围内居民的交通方式转移,且未单独剔除既有骑行者。每条走廊均公布其骑行者推算所依据的人口、走廊调整系数,以及由此得出的最终有效采用率
服务范围与重叠
廊道缓冲区内的居民(WorldPop);组合中每位居民只计一次(某廊道的缓冲区减去排名更高廊道缓冲区的并集)
事故与空气污染
未单独评估
货币与估值年份
AUD,2026 年价格——当地货币,未换算;城市间的金额比较仅供参考
严重伤害成本
AUD 260000
折现率
5%
评估期限
10 年
设施带来的伤亡减少
30%
隔离车道建设成本
AUD 250000/km
碳的社会成本
AUD 75/吨
时间价值
AUD 40/小时 × 50%
每次出行节省的时间
2 分钟
燃油税
AUD 0.50/L
消费税(VAT/GST)
10%
本报告
生成时间
2026-11-06 20:20 UTC
方法论版本
v19
分析运行
b6ac5d62-5c09-470a-b5b4-f1836d3fe69c
代码修订版本
b80b800a4512c029739bbd55352d626cb510adee
评分配置摘要
1949a2fcba81cfcc
软件
Party Onbici 城市骑行指数

常见问题

交通团队最先问我们的问题

还有其他疑问?可在讲解中提出 — 或发送邮件至 hello@partyonbici.com.

如果方法论受到质疑,能站得住脚吗?
是的——这正是设计目标。每个得分都可追溯至已发布的开放数据,方法已版本化并公开,目标和权重均有记录,且当数据无法支撑一个有据可依的数字时,每个基准视角会选择弃权而非猜测。您自己的分析师可以对照同样的公开数据追溯和核查这些数字。
无需提供任何东西。记分卡完全依据研究范围面板中所述范围的开放数据计算。若日后你们分享骑行数据或计数数据,将会启用「使用情况」与「安全性」两个维度——但基础设施供给水平得分绝不依赖于此。
底层地图每周刷新;每张评分卡都显示其精确的计算时间戳及其 OSM 提取的时效。当贵市建成一条新的受保护车道并出现在地图上时,您的分数便会变动。
不会。基础设施供给水平得分仅使用开放地理数据,不含个人信息。人口数值为 WorldPop 统计栅格。日后的任何骑行遥测数据都会聚合处理、保留在本区域内,并严格置于基于开放数据的基准之外。
简报和这份预览记分卡是免费的——无需招标采购。持续方案(实时记分卡、廊道规划工具、公众咨询地图)是按贵市规模计费的年度订阅——处于普通市政 GIS 和分析工具的价位,而非资本项目。确切金额在简报中确定,但它是团队可以据以规划的预算项,而不是招标。
面向城市与交通团队

把贵市的自行车准备度正式记录在案

预约 30 分钟讲解:我们会与贵团队一同浏览本评分卡,随后为贵市自身范围搭建一个实时指数 — 同一方法、同一开放数据,全球可比。

  • 面向贵市行政范围的实时评分卡,每周刷新
  • 按影响力排序并对应到路网缺口的廊道
  • 有版本、有文档、可复现的方法论

预约讲解

免费 · 30 分钟 · 无需招标

  • 我们用开放数据为贵市范围评分
  • 您将获得一份像本页一样的实时评分卡
  • 您用这些数字向议会汇报

更愿意用邮件? hello@partyonbici.com

方法论 v19 — 目标值与权重均有版本管理并附文档。分数为 0 至 100,对照的是 Party Onbici 设定并在「数据与假设」下「评分目标值的由来」中说明的目标值;它们并非他方设定的政策标准。每个合成指标都会整合可用的分项得分,并重新归一化权重,使被排除的维度不致扭曲总和。 面积与路网长度均裁剪至本市研究范围,该范围在研究区域面板中注明。 网络里程为 OSM 分类的线路公里数(隔离 + 划线 + 共享路径),可能超过城市自身仅计车道的总里程,后者通常只计入划线和隔离车道。

边界 © geoBoundaries(CC BY 4.0)· 基础设施 © OpenStreetMap 贡献者 · 人口:WorldPop。  ·  此评分卡是一份规划诊断,而非最终的城市排名。  ·  Party Onbici · 共享评分卡

高温证据: © Meta and World Resources Institute (CC BY 4.0) · Building footprints © Microsoft, CDLA-Permissive-2.0