走廊
测试某个缺失的连接或某条路线可以如何改善骑行可达性。
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Party Onbici帮助城市将骑行数据化为行动。首先，了解路网——可达性、连通性、目的地、基础设施，一图尽览。然后聚焦重点走廊，通过针对性改善，有望让更多人便捷到达日常目的地。接着，通过社区骑行、定期活动和自行车巴士激活走廊——让大家真正结伴试骑这条路线。最后衡量参与度、骑行者反馈、可达性、环境效益估算，基于汇总数据，而非个人骑行记录。从分析到真实骑行——再回到更好的决策。Party Onbici，让城市了解、聚焦、激活、衡量。
步骤1
1. 了解骑行网络
把骑行可达性、连通性、目的地和基础设施整合到一个视图中。
试一试：切换地图图层
从城市的现状开始。
示意示例
城市骑行指数
68 / 100
简化视图
演示用的示例数据
- 学校
- 公共交通
- 工作场所
- 自行车停车处
- 维修
- 饮水点和厕所
示意示例
Central
Harbour
演示用的示例数据
Harbour–Central 走廊
激活机会 · 高
- 附近 18,400 人
- 连接 12 所学校
- 3 个火车站
- +28 km 潜在骑行可达网络
- 当前连通性较低
演示用的示例数据
步骤3
3. 激活走廊
通过骑行团、自行车巴士和社区推广，把分析转化为真实的参与。
从展示人们可以在哪里骑行，转向帮助他们一起试骑这条路线。
走廊激活
示意示例
- 3 个社区骑行团
- 1 条自行车巴士
- 42 名参与者
- 每周定期
演示用的示例数据
示意示例
社区骑行团
学校
图书馆
车站
每周三 · 上午8:00
演示用的示例数据
步骤4
4. 衡量变化
从参与情况、路线活动和骑行者反馈中学习。
了解是什么吸引了骑行者、哪里仍有阻碍，以及下一步该改进什么。
城市洞察经过汇总和匿名化处理。城市用户看不到个人的骑行轨迹。
示意示例
每周参与人数
实测 骑行者调查 模型推算 估算
演示用的示例数据
试点前
- 试点参与者
- 0
- 重复参与的骑行者
- —
- 基线期观察到的行程
- 18
- 安全感
- 56 / 100
- 报告有紧张路段的骑行者
- 47%
- 可到达的低压力路网
- 41 km
- 已实施的改善措施
- 0
- CO₂ 减排
- 0 kg
- 走廊活动
- 低
试点期间 示意示例
- 数据类型
- 实测
- 参与者
- 84
- 重复参与的骑行者
- 41%
- 已记录的行程
- 126
- 数据类型
- 骑行者调查
- 安全感
- 72 / 100
- 报告有紧张路段的骑行者
- 22%
- 数据类型
- 模型推算
- 可到达的低压力路网
- 69 km
- 已实施的改善措施
- 4
- 数据类型
- 估算
- CO₂ 减排
- 214 kg
- 走廊活动
- 持续增长
演示用的示例数据
试点
从任何规模开始
测试一条走廊、一个学校网络或整座城市。
社区
通过定期骑行团和有针对性的项目，激活一个特定的社群。
城市
对骑行可达性进行基准评估，找出优先区域，并长期跟踪改善情况。
适合每个团队
从地图到证据
不同的团队需要不同的答案。
主动出行
价值最高的网络缺口在哪里？
战略规划
哪些走廊能把最多的人连接到日常目的地？
可持续性
转向骑行可能避免哪些出行排放？
社区参与
人们在哪里骑得安心——又在哪里不安心？
学校
自行车巴士路线可以在哪里安全地连接学生？
公共健康
在哪里可以让日常身体活动更容易实现？
隐私
提供洞察，而不追踪个人
Party Onbici 为城市提供的是汇总洞察，而不是窥视个人骑行者的窗口。
参与情况、路线活动和反馈可以汇总分析，而个人骑行记录始终保持私密。
- 走廊计数
- 热力图
- 趋势
不含个人轨迹