交通地理 116期

116期概览

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在大城市区域设计共享电动滑板车停车位的多目标模型
近年来，微移动性和共享电动滑板车（e-kick scooters）的使用在大城市区域不断增长，特别是用于系统性和娱乐性的出行。微移动性可能被视为一种合适的最后一公里解决方案，因为它提供了与公共交通和 MaaS（移动即服务）灵活的旅行服务连接。然而，需要实施关于安全方面和共享电动滑板车停车位的适当法规，同时也需要满足用户需求。选择最优的共享电动滑板车停车位可以帮助决策者规范可能导致其他道路使用者问题的无管理的无桩共享电动滑板车停车位。为此，本文开发了一种新的多目标微移动性最大覆盖停车位位置模型（M-MCPL）。该模型通过应用精英遗传算法求解，根据以下目标函数返回最优的共享电动滑板车停车位：i）最大化人口覆盖；ii）最大化多模式可达性覆盖（即，公交、铁路和地铁模式）；iii）最大化吸引覆盖，考虑大城市区域每个相应区域最相关的兴趣点。所提出的 M-MCPL 模型已应用于意大利罗马的案例，结果建议共享电动滑板车停车位设计的优先事项。此外，所提出的模型是灵活的，可以被视为决策者在不同大城市区域规划专用服务时的决策支持工具。为此，我们通过关注决策者可能只对提供高可达性交通服务或最大化潜在需求感兴趣的单目标模型进行了敏感性分析。

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家庭和工作场所周围的步行友好性、区域和交通可达性与积极和久坐出行的关联
很少有研究同时检验工作附近的邻里建成环境是否独立与积极与久坐出行相关。我们研究了客观评估的建成环境和家庭及工作地点周围的区域/交通可达性与积极（步行、骑自行车）和久坐（汽车使用）交通方式的关联，同时控制了态度倾向、感知和人口统计因素。分析了 2012 年至 2013 年在俄勒冈州波特兰市进行的 Rails & Health 研究的 648 名参与者的基线数据。关于积极和久坐出行结果、态度、感知和人口统计数据来自一项调查。使用围绕每个家庭和工作地点的道路网络缓冲区（1 公里范围）来创建步行友好性、自然环境、区域和交通可达性的详细度量。对数线性和对数线性 Tobit 回归模型测试了家庭和工作场所邻里特征与每周步行、骑自行车和汽车使用量之间的关联。观察到家庭和工作场所之间在步行友好性、区域可达性和自然环境方面的显著差异。无论家庭周围的步行友好性如何，工作场所周围步行友好性指数每增加一个单位，与每周骑自行车和步行时间分别高出 2.8% [90% CI: 0.5% - 4.9%]和 2.7% [90% CI: 0.5% - 4.8%]相关。工作场所周围更高的步行友好性与在汽车中花费的时间较少有关。工作场所周围更大的区域和交通可达性与更高的步行/骑自行车和更低的汽车出行相关。该研究强调了更步行友好、连接性更强、更密集和多样化的工作场所环境在增强公共卫生中的重要作用。

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智利的共享单车用户和普通骑行者：比较出行、态度和健康行为
共享单车帮助市民积极健康地解决“最后一公里”问题。然而，这些计划往往位于城市的富裕和中心区域，通常要求用户通过信用卡或借记卡支付，这对于贫困群体来说通常是难以企及的，特别是在发展中国家。因此，共享单车往往会复制城市中现有的不平等，让弱势群体和生活在贫困地区的人们没有骑自行车的选择。本研究比较了智利圣地亚哥的共享单车用户和普通骑行者在社会人口特征、健康状况、交通模式、态度以及对骑行和共享单车基础设施的看法方面的异同。共有 1272 名成年参与者（569 名共享单车用户和 703 名普通骑行者，63%为男性）在智利圣地亚哥回答了一份 12 分钟的调查问卷。主要发现表明，共享单车用户报告的教育水平和汽车拥有量高于普通骑行者，出行距离更短，骑行频率也低于普通骑行者。然而，使用共享单车使他们能够满足近 53%的每周体力活动建议，因为将近 40%的共享单车出行原本会通过汽车进行。共享单车用户也倾向于访问圣地亚哥的中心区域，很少访问不太中心和富裕的区域。

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建成环境影响全球南部大都市通勤模式选择：来自可解释机器学习方法的见解
在这项研究中，我们的目标是使用机器学习模型在密集的大城市环境中调查建成环境（BE）对通勤方式选择的影响。我们从孟加拉国达卡市收集了 10,150 次基于家庭的通勤出行数据。然后，我们利用三种机器学习分类器来确定预测达卡通勤交通方式选择的最准确的预测模型。基于分类器的预测性能，我们确定随机森林（RF）算法表现最佳。利用 RF 模型，本研究还探讨了 BE 因素在预测通勤方式选择中的相对重要性，确定了 BE 因素与出行方式选择之间的非线性关系，并检验了这些因素在模式选择上的交互效应。我们的结果揭示了，与社会人口统计因素相比，BE 显著影响通勤者出行行为。BE 特征有一个特定的非线性阈值，超过该值它们可以显著影响降低私家车使用率，而私家车使用率与 BE 之间并没有显示出恒定的规模回报。它们的交互效应展示了 BE 干预措施的潜在最优组合，以降低私家车用于通勤的比例。这些发现对城市环境政策具有重要的启示，强调了需要以公共交通为导向的发展、出行需求管理和综合土地使用交通规划，以促进像达卡这样的城市中低碳交通系统的发展。

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四步框架，用于解开平等机会视角下的地方和流动性组成部分的访问
本研究提出了一个四步框架，通过平等机会的视角解开地方和流动性组成部分的访问。它引入了两种衡量公共交通服务空间不平等（SITS）和机会空间不平等（SIO）的方法。在芝加哥市公共交通就业机会的访问上进行实践，发现了两个观察结果。首先，公共交通机构应该谨慎选择访问旅行时间，因为 SITS 对它很敏感。选择过短和过长的旅行时间可能会掩盖公共交通服务中固有的空间不平等。其次，仅依赖访问价值提供土地利用和公共交通服务计划及政策可能是无效的。这被视为低就业访问区域可能要么缺乏公共交通服务，要么缺乏机会，或者两者都缺乏。研究结果表明，根据 SITS 和 SIO 对区域进行分类有助于制定有效的土地利用和公共交通服务计划及政策。如果伴随着人口合成集群，它还有助于将社会正义纳入交通规划策略中。

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揭示儿童保育供需空间错位：对有补贴家庭家庭至儿童保育距离的过度通勤分析
家庭与儿童保育提供者之间的距离是评估儿童早期教育的可及性和公平性的关键因素。当家庭选择比最近的可用选择更远的设施时，就表明儿童保育需求和供应之间存在空间错位，这种情况在现有文献中很少受到审查，特别是在经济处于不利地位的六岁以下儿童中。为了填补这一研究空白，本研究利用过度通勤分析深入探讨有补贴家庭为获取儿童保育服务而进行的长途旅行的程度。利用佛罗里达州学校准备计划的真实注册数据，量化了实际和最短可能通勤距离之间的差距，调查了低收入家庭为他们的幼儿放弃附近提供者的倾向。此外，研究还探讨了过度通勤的年龄相关差异，检查了儿童保育设施对某些年龄段的便利程度与其他年龄段相比如何。分析揭示了有补贴儿童保育中存在大量的空间错位，有相当一部分低收入家庭选择更远的提供者，导致通勤距离增加了 51.3%。它还突出了这种错位中的一个明显的年龄依赖趋势：与有五岁儿童的家庭相比，婴儿的父母面临双重劣势，通勤时间更长，后者更接近提供者。这些发现主张进行政策改革，以解决这些差异，提高儿童保育资源分配的效率和公平性。

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COVID-19 大流行对东南亚主要集装箱港口的连通性、运营效率和韧性的影响
2020 年的 COVID-19 大流行对东南亚集装箱港口的连通性和表现产生了重大影响。社会网络分析（SNA）的应用与关键指标（如集装箱吞吐量、船舶总运力、船舶挂靠次数和泊位停留时间）相结合，为区域港口系统的发展提供了全面的了解。尽管该地区的一些主要港口，如新加坡、巴生港、马尼拉和林查班，由于及时和及时实施针对性政策以减轻大流行的不利影响，已经显示出复苏迹象，但该地区的较小港口，如曼谷、槟城、丹戎普里奥克和丹戎佩拉克，正在努力应对持久的影响，并在韧性方面面临挑战。这些挑战源于基础设施不足、住宿能力有限、装卸效率低下以及与大流行相关的其他重大风险事件，所有这些都削弱了它们的竞争力。相比之下，越南的港口，包括盖梅普、海防和胡志明市，以及马来西亚的丹戎帕拉斯，已经证明它们受到 COVID-19 大流行的影响较小。这可以归因于它们各自经济的持续增长以及国内生产的持续激增，以满足出口需求的不断增长。基于这些发现，可以为港口当局提出几项政策建议，以有效管理和减轻未来类似大流行等风险事件的影响，同时也增强港口的竞争力。

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通过结合时空和目的相关性估算城市街区间的旅行流量
了解城市街区间的旅行流量对于交通需求预测、城市区域规划和城市交通管理至关重要。然而，人类移动模式的不确定性和城市交通系统的复杂性通常会给准确估算城市内的旅行流量带来挑战。因此，我们提出了一种新颖的旅行流量估算方法，该方法整合了交通流量特征（交通量和旅行时间）、时空自相关性和旅行目的相关性。首先，使用地理加权方法对起点-终点流量的时空自相关性进行建模和验证，而起点-终点流量的目的相关性则通过城市街区的功能特征向量来表示。然后，根据广义最小二乘法构建了一个多目标双层规划模型，用于估算街区间的旅行流量。这被用来结合微观交通流量特征与宏观时空和目的特征，解决准确估算旅行流量的问题。最后，对武汉市汉口区的实证分析表明，与现有方法相比，所提出方法预测人类旅行流量的准确性提高了约 20%。估算结果与人类旅行的空间分布模式一致。此外，这些结果可以为规划城市空间、分配城市资源和指导车辆交通提供有针对性的决策支持。

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评估供需动态和距离衰减效应对公共交通项目评估的影响：对医疗保健可及性和不平等的研究
以往评估交通干预措施对医疗保健可及性影响的研究大多忽略了患者之间对有限资源的竞争以及倾向于使用距离较近的医疗保健（即距离衰减效应）。本研究旨在展示忽视供需动态和距离衰减效应如何扭曲对新公共交通服务对医疗保健可及性和不平等影响的评估。具体来说，以美国俄亥俄州哥伦布市的新快速公交（BRT）服务为例，我们比较了三种类型的度量：1）累积机会，2）多模式两步浮动捕捉区域（2SFCA），以及 3）多模式广义 2SFCA（G2SFCA）可及性指标。为了理解不同可及性度量得出的结果之间的相似性，我们使用标准化可及性变化得分的皮尔逊相关系数。此外，我们利用不平等指数，即帕尔马比率，来检查不平等评估如何对可及性度量的选择敏感。相关性分析揭示了三种度量之间的显著差异。这表明忽视供需动态和距离衰减效应可能导致结果差异，从而扭曲交通项目评估并误导利益相关者。此外，尽管关于不平等的总体结论大体一致，但当我们从累积机会度量得出的帕尔马比率与从多模式 2SFCA 和多模式广义 2SFCA 度量得出的帕尔马比率相比时，我们观察到了细微且统计学上显著的差异。我们的发现强调了考虑供需动态和距离衰减效应对于更现实和准确地评估新交通服务对医疗保健可及性和不平等影响的重要性。

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探索电动自行车所有权、交通接入和建成环境对发展中城市汽车所有权的贡献
尽管许多研究探讨了汽车拥有量的关联因素，但只有少数研究量化了个人的社会经济特征、替代交通选择和建成环境属性对发展中国家城市汽车拥有量的相对贡献。通过将梯度提升决策树应用于2020年中国特大城市武汉的区域家庭出行调查数据，我们估计了这些因素对汽车拥有量的影响。本研究的结果显示，家庭财富是预测汽车拥有量的主导因素。此外，电动自行车（Ebike）作为一种替代出行方式，成为减少汽车拥有量的重要因素。然而，大多数公共交通和建成环境变量对预测汽车拥有量的贡献较小——尽管将未来的发展直接引导到内城社区是个例外。研究结果表明，电动自行车不仅作为汽车的关键替代品，还补充了有限的公共交通服务。因此，在经济不断增长的发展中国家城市中，禁止电动自行车并不利于遏制汽车增长。

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公共交通项目和交通规划是否忽视了不均匀的分配效应？来自巴西圣保罗的实证证据
尽管关于公平和可达性的文献日益增多，但很少有人关注交通规划过程中在弥合研究与实践之间差距方面的不足。城市流动性计划通常不以增加可达性和减少不平等为目标，而交通项目传统上是基于功利主义方法选择的，这些方法忽视了拟议行动和政策的分配效应。这是有问题的，原因有几个，包括政治选择的合法化，这些选择延续了现有的不平等。在本文中，我们旨在分析在政策决策过程中，不同的分配原则在事前评估中可能导致截然不同的结论，突出最常用的交通规划工具包的许多局限性。为此，我们使用了圣保罗大规模交通网络扩展项目的数据，这些数据显示了拟议线路在对不平等水平的影响方面存在差异。虽然一些线路始终有助于减少富人和穷人之间或白人和黑人之间的可达性差异，但其他线路增加了城市的平均水平，但却以加剧不平等为代价。在规划程序中系统地使用不平等指标，与占主导地位的功利主义标准相比，可能在减少与交通相关的不平等方面取得重大进展。

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公共交通接入与乘客量的共同演化
虽然交通基础设施和出行需求已知存在相关性，但它们之间的因果关系尚未得到系统性的研究。Granger因果检验已经在交通基础设施与经济增长、土地使用与交通的背景下进行过，但本研究将其应用扩展到网络投资和出行需求上，通过检查大悉尼地区一个多世纪以来，从1855年起公共交通接入和乘客量的共同演变。我们假设公共交通乘客量和接入之间存在相互反馈，并在所有估计的因果模型中证实了这一假设——在总体公共交通乘客量和接入、站点乘客量和接入、网格块公共交通份额和接入之间。当就业数据可用时，因果关系在离散模型中更为明显，且在乘客量和就业接入之间比与人口接入之间的关系更强。我们是对公共交通接入和乘客量之间因果关系的首次纵向研究。这些发现加强了将接入作为规划措施的理由，并为进化战略交通建模奠定了基础。

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利用首尔，韩国的 GPS 数据理解私人和基于码头的公共自行车用户的路线选择偏好
分析路线偏好对于理解个人如何选择他们的旅行路径、评估道路设施和预测即将到来的交通状况至关重要。本研究旨在探索影响私人和公共自行车用户路线选择的因素，并在高峰和非高峰时段比较他们的决策。研究使用了来自首尔，韩国一个工作日的 12,106 名私人自行车用户和 74,397 名公共自行车用户的全球定位系统（GPS）轨迹。地图匹配过程将 GPS 数据与一个全面的自行车网络对齐，包括自行车道、人行道、社区道路以及它们的街道属性，如城市、公园和河流街道。创建了由最短和第 10 条替代路线组成的选择集，以比较各种道路特征与实际路线。通过使用路径大小 logit 模型来解决路线之间的重叠问题，结果显示，与汽车流量隔离的缓冲自行车道对自行车手的路线选择产生了积极影响。自行车大道和共享人行道自行车道对公共自行车用户的路线决策产生了负面影响，高峰时段的影响更为明显。此外，私人自行车用户在高峰时段对住宅区路线的偏好降低，而非高峰时段则增加。此外，公共自行车用户更倾向于选择有商店或设施以及公共交通站点的路线，这些影响在高峰时段更为明显。这些发现有望为改善自行车基础设施提供宝贵的见解，以了解自行车手的路线偏好。

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高速公路上汽车和卡车流量的时空差异性日历：以中国江苏省为例
汽车和卡车的运输对象和需求不同，导致它们的流量模式具有不同的时空特征。现有的高速公路流量研究主要集中在整体交通上，然而，为了准确探索交通预测、管理和动态收费政策，对汽车和卡车进行分解分析是必要的。本研究基于中国江苏省的收费数据，提出了汽车和卡车流量的日历和空间分布。此外，通过使用普通最小二乘法（OLS）和地理加权回归（GWR）模型，探讨了影响因素。研究结果表明：（1）汽车流量遵循周一至周四低、周五至周日高的规律模式，而卡车流量则遵循周一至周五高、周六至周日低的模式。这一规律在总流量日历中不明显。（2）汽车流量主要积累在 0-20 公里范围内，而卡车流量集中在 20-40 公里范围内。（3）汽车和卡车流量的空间分布稳定，以江苏省南部流量较高、北部流量较低为特征。城市间卡车流量的差距大于汽车流量，节假日/节日期间差距比工作日或周末小。（4）私家车拥有量和前往上海的旅行时间是不同时期汽车流量的主要影响因素，研究单位数量和第三产业增加值分别在工作日和周末与汽车流量正相关。不同时期影响卡车流量的主要因素是消费品零售总额，总进出口货物可以归因于工作日，而人均可支配收入影响周末和节日。最后，本研究的发现为收费政策的最优实施提供了见解。

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从空间熵的角度分析中国公路网络的发展了解公路网络的空间特征对于规划公路网络至关重要。尽管公路网络经常与各种社会经济因素结合进行评估，但发展中国家当前的公路网络发展仍需要更好地理解。结合中国 2728 个县的公路网络密度和空间熵，我们对公路网络及其关键影响因素进行了全面评估。我们的结果表明，公路网络发展存在显著的空间异质性，特别是在黑河-腾冲线两侧。人口经济和地形变量共同解释了公路网络密度和熵的空间变化的 54.2%和 65.1%。公路熵随着公路网络密度的增加而增加，符合从省级到国家尺度的饱和曲线，这为未来的公路规划提供了指导。通过 K 均值聚类分析，我们将中国的公路网络分为四个组，对应于不同的发展阶段。我们的发现提高了对中国公路网络发展现状的理解，并为未来的国家公路网络规划提供了重要的启示。

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大流行后通勤：从焦点小组讨论中了解 COVID-19 期间基本工作人员的经历
公共交通服务为许多基本工作人员提供了关键的生命线，在 COVID-19 大流行期间受到了严重干扰。随着机构逐渐恢复正常的面对面运营，了解大流行如何影响基本工作人员的通勤，以及确保公共交通乘客的有效恢复和提高公共交通系统的长期韧性和公平性至关重要。本研究使用焦点小组讨论与大流行前乘坐公共交通的基本工作人员，了解 COVID-19 大流行如何影响他们的通勤观念、经历、动机和挑战，并探索他们大流行后的出行行为可能发生的变化。我们使用 NVivo 12 Pro 对转录讨论数据进行主题分析，并检查通勤模式变化的模式，以参与者的属性为依据，包括工作类型、家庭位置和性别。结果表明，在大流行期间，公共交通出现了多次可靠性和频率挑战，导致大多数参与者转向公共交通之外的出行方式。随着混合远程工作的增加和与大流行相关的停车政策，驾驶成为许多大流行前公共交通乘客更安全、更实惠的通勤方式，使公共交通服务对那些继续依赖它的人来说效率更低。为应对 COVID-19 后的弹性和可靠的流动性规划，需要对提供高效有效的交通系统和更基本的长期公共交通政策进行重大反思。为了恢复公共交通乘客，交通机构需要确保交通服务的可用性，并通过智能手机应用程序提供可靠的交通信息。同样，交通机构需要与其他雇主协调，提供免费或大量补贴的交通通行证，以有效促进交通需求的恢复。

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美国大都市区的交通接入效果
本研究通过就业接入的视角，实证检验了交通效果。该方法通过逐渐将流动性转变为接入性，引入交通-步行接入差距（TWAG）作为效果指标。TWAG 在 50 个人口最多的美国大都市区进行了评估，分析提供了三个结论。首先，交通接入效果不应脱离交通服务的空间和时间维度进行衡量。结果显示，交通服务在短途旅行时间上效果略好，但随着旅行时间阈值的增加，交通接入效果逐渐提高。结果还表明，随着旅行时间的增加，有效交通的空间覆盖范围也在增加。然而，这种关系的性质似乎并非线性的。其次，交通接入效果在大多数美国大都市区以中央商务区（CBD）为中心。相关性分析表明，随着从中心向外移动，交通接入效果从过剩的有效性逐渐下降到相对稀缺。人们意识到，随着旅行时间阈值的增加，相关性变得更加显著。第三，交通接入效果与交通乘客量正相关。关联的幅度是大都市区和旅行时间阈值的函数，孟菲斯是最有弹性的，纽约是最没有弹性的大都市区。这里引入的交通接入效果指标不应被视为最终的。随着交通接入数据的日益可用，以及交通目标从流动性转向接入性，需要进行进一步的研究，以提高对与接入相关的交通效果的理解。指标的采用，最终是一个政治过程。

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使用手机数据表征交通枢纽站区用户的出行行为模式
了解交通枢纽用户的出行行为对于改善交通服务至关重要。尽管以前的研究已经探讨了交通枢纽内外的乘客行为，但对枢纽站区内的出行模式的全面研究还缺乏。为此，本研究利用手机数据分析了一个枢纽站区的出行行为，以北京南站为代表性案例。我们根据时空信息建立了一系列的识别标准，对站区内的用户进行了分类。我们将站区用户分为交通枢纽用户（THU）和非交通枢纽用户（NTHU），并检查了他们不同的出行模式。结果显示，THU 和 NTHU 有明显不同的出行模式。NTHU 主要集中于站区及其周围。然而，THU 显示出更长的行程距离和更广泛的终点分布。在出行时间分布方面，NTHU 表现出明显的早晚高峰现象，而 THU 的出行时间分布则在一天中波动。研究还采用了关联规则分析来说明站区、北京核心区、中心区甚至城市边缘区之间的强联系。结果揭示了站区与北京的核心和中心区最为紧密相连，许多用户被吸引到站区。此外，一些城市边缘区也与站区有强联系。这些发现为城市交通规划和个性化出行服务提供了信息。

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拼车服务监管与交通速度：纽约案例
自 2019 年以来，纽约市已实施限制拼车服务的法律。本研究利用街道级别的速度记录，调查这些法规对交通的影响。我们使用回归不连续设计，比较法规实施前后的周交通速度。我们发现，2019 年 4 月实施的租用车辆驾驶员申请冻结，显著提高了街道速度。这种影响在行政区、道路类型和建筑环境特征上差异很大。进一步的证据表明，政策实施后拼车服务供应减少，表明该政策主要影响了拼车公司的规模和运营。然而，速度的改善似乎是暂时的。我们的发现为制定针对新型城市移动性形式的法规提供了宝贵的见解。

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多模态分析交通对中国人口和生产力的影响
本文利用基于 2008 年至 2019 年 2847 个县的面板数据的固定效应模型，研究了三种交通基础设施模式，即高速铁路、公路和航空对中国人口密度和经济增长的影响。结果表明，交通基础设施可以促进区域集聚和生产力提升，其中高速铁路与其他两种模式有明显不同。高速铁路对人口密度有最显著的正面影响，而其他两种模式的影响不够显著。就人均 GDP 而言，公路和航空都可以刺激不同类型的县的发展，而高速铁路只在更发达的地区促进经济增长。研究结果强调了需要针对不同发展水平的地区制定有针对性的规划策略，以利用交通对促进资源合理分配的催化作用。

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最后一公里送货车辆的停靠点估计：在智利圣地亚哥市食品行业的应用
最后一公里送货车辆的停靠点研究在专业物流文献中已经取得了一定的进展。高效的最后一公里送货可以降低配送成本并减轻污染和拥堵等负面外部性。本文估计了在智利圣地亚哥市运送食品的卡车的停靠点。我们的目标是使用一种非侵入式、低成本的方法研究最后一公里送货操作。特别是，我们设计了一种新的方法，利用多个数据源来检测货运车辆的主要停靠点。所提出的方法包括以下两个步骤。首先，我们使用 GPS 数据识别所有停靠点的候选者，即在距离和时间上彼此靠近的点群，然后根据与计划访问或结账标记的接近程度将这些停靠点分类为主要停靠点。最后，我们进行了一个涉及食品配送的案例研究，得出了管理和公共政策的见解。我们发现，在我们的情况下，检测停靠点最合适的时间阈值是 4 分钟，这比以往研究的时间阈值要小得多。这最后一点可以用我们研究的最后性质来解释。我们的结果表明，主要（即送货）停靠点主要集中在圣地亚哥市中心，随着时间的推移，停靠时间逐渐减少。这意味着卡车停靠造成的一些外部性（例如，道路容量减少）在早高峰期间加剧。我们还发现，主要停靠点的平均持续时间为 12.5 分钟，而两个连续停靠点之间的平均行驶距离为 4.68 公里。

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协同自行车和公共交通：战略性地放置自行车基础设施以增强就业可达性
在公共交通出行的起始端或目的地端启用自行车已被公认为是一种有前途的解决方案，以解决交通网络的不匹配问题，并增强居民与就业机会之间的连通性。然而，这种多模式解决方案取决于自行车停车和自行车道，城市规划者需要工具来确定这些基础设施的相关位置。这项研究提出了一种新的方法来量化潜在自行车基础设施对就业可达性的影响。我们使用基于对数求和指标的方法，评估当居民可以选择骑自行车从公共交通站点出发和到达时，各社区可达性改善的空间分布。然后，我们量化每个潜在自行车停车位置和自行车道对整体可达性改善的个人贡献。所提出的方法为城市规划者提供了宝贵的支持，以确定最佳位置的（1）多模式自行车停车和（2）自行车道，以促进自行车和公共交通之间的协同效应。为了证明我们方法的有效性，我们将其应用于阿姆斯特丹的案例研究。研究结果揭示了在地铁站的自行车停车和连接这些站点到密集和偏远地区的自行车道对可达性改善贡献最大，因为它们有效地将这些区域连接到高频和高速的公共交通线路。此外，我们观察到少数战略性基础设施占据了阿姆斯特丹大部分可达性改善。

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地中海转运港口是否更高效？使用 DEA 元前沿方法分析港口停留时间的作用
近几十年来，通过评估与基础设施禀赋相关的物理因素，港口效率得到了广泛研究。然而，港口是服务提供商，因此在港口货物服务的生产中，港口运营中的时间效率至关重要。实际上，这是港口竞争力的关键因素，特别是当航运公司做出港口选择决策时。尽管与时间相关的指标在港口行业中很重要，但缺乏实证研究来衡量港口运营中的时间效率。因此，本研究旨在通过包括泊位时间变量来研究主要地中海集装箱港口的港口效率，以捕捉物理输入的有效使用。在这方面，本文旨在确定在区分转运和门户/混合港口时获得的效率得分是否存在差异。为了进行分析，使用非参数 DEA 元前沿方法来解决与所涉及港口类型相关的异质性问题。结果显示，地中海的转运枢纽港口比门户/混合港口更高效。本文深入探讨并分析了解释这一结果的因素。

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检测异常通勤模式：城市土地吸引力与通勤活动之间的不匹配
快速的城市化已经显著改变了城市空间结构，导致居民通勤活动与当前城市设施配置的最优状态之间存在不匹配。然而，对于检测这些不匹配的通勤模式以及它们与建成环境特征的关联，人们的关注有限。为了最大限度地提高城市设施分配的有效性并提高通勤效率，本文开发了一个框架来识别异常的通勤互动模式。首先构建了一个考虑城市土地吸引力的加权二分网络，以分析城市单元之间的通勤流量。然后提出了一种改进的匈牙利算法来获取最优的通勤互动流量。通过比较实际和最优的互动流量，检测到两种类型的通勤异常。最后，使用机器学习模型来探索建成环境与异常通勤模式之间的非线性关系。结果显示了具有显著异常互动的区域的空间分布以及过载和欠载相关异常通勤模式之间的差异。确定了潜在的城市副中心以调整城市空间布局。此外，确认了建成环境对两种异常通勤模式的非线性和阈值效应，这可以为城市空间更新和通勤流量分配提供参考。

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维也纳超街区实验如何塑造气候和健康结果，并与城市规划制度互动
超街区是交通平静的邻里，有助于缓解气候变化，改善居民的居住和健康状况，而无需进行大规模重建。本文研究了维也纳（奥地利）从最初讨论到首次实验实施的超街区实验。我们采用了一种综合的混合方法：首先，我们通过交通建模检查了三个假设超街区场地的潜在气候和健康益处。然后，我们在两个时间点进行了利益相关者访谈，以调查对超街区的感知接受程度，并检查超街区实验如何与常规规划制度相一致，重点关注参与者的组成、主导话语和治理方式。建模结果表明，与在更富裕的城市地区实施相比，在更贫困的城市地区实施超街区时，温室气体排放的减少和公共卫生益处要高出 2-3 倍。在维也纳实施第一个超街区实验的过程中，我们通过访谈追踪到的超街区作为再分配干预的话语重构，导致试点项目在一个具有最有利的可持续性结果的区域实施。

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城市轨道交通系统的动态脆弱性及其对人类移动性的影响
城市轨道交通（URT）在促进城市环境中的人类移动性方面发挥着关键作用。了解其脆弱性，即在面对意外事件，特别是运营中断时，容量和需求的变化非常重要。尽管网络拓扑通常固定不变，但每小时变化的出行需求极大地影响了城市轨道交通系统的实际脆弱性。遗憾的是，很少有现有研究考虑动态出行需求和网络拓扑的联合影响。为了填补这一空白，本文提出了一种网络脆弱性评估方法，同时考虑静态网络拓扑和动态出行需求。该方法包括定义合理的路径、基于可达性的站点重要性识别，以及考虑受影响出行需求的时间变化乘客需求，以及一个新的动态脆弱性延迟指数。通过以中国北京的城市轨道交通系统为例进行实证分析，并检查了城市轨道交通系统中更现实的多个连续站点故障的影响。结果表明，高重要性站点的分布确实随着一天中的时间变化而变化，受到静态拓扑和每小时变化的乘客流量的影响。当运营延迟干扰发生时，高重要性站点对网络脆弱性的影响随着延迟出行需求的增加而呈非线性变化。一些作为桥梁并被大量乘客流量访问的站点对网络脆弱性的影响最大。在间隔连续故障的情况下，网络性能下降明显分段和分层。不同线路之间的干扰是网络性能下降的主要原因，线路内一些高重要性站点作为催化剂加速了性能下降。所提出的方法不仅为量化乘客流动性波动引起的网络脆弱性提供了宝贵的参考，还为城市轨道交通系统引入了一个新的脆弱性评估指标。

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识别公共自行车共享流网络中的服务瓶颈
服务瓶颈是构建弹性公共交通系统的关键障碍。在本文中，我们提出了一种新的方法，基于网络科学中新兴的角色发现方法，自动提取站点在动态公共交通流网络中的角色。本研究中的“角色”一词指的是站点在公共交通流网络中的独特位置或功能。我们首先使用南京公共自行车共享机构的智能卡数据，构建了具有动态图和边概念的动态公共交通流网络。然后，我们开发了一种动态算法，以递归方式计算乘客流网络中节点的结构流特征。通过非负矩阵分解，从派生出的结构特征矩阵中提取角色成员，并将每个角色解释为具有实际价值的测量。然后根据它们的运营特征和动态性识别网络中心和潜在的服务瓶颈。此外，还揭示了公共交通站点在一天之内和一天之内的角色动态。这些结果有助于更好地理解网络中站点之间的相互作用，识别角色为公共交通机构提高服务弹性提供了洞察力。

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多尺度旅行韧性与地铁站区特征：香港疫情期间的案例研究
一个有韧性的城市系统应该能够应对其子系统中动态的人类活动。由于旅行使人们能够在分散的地点满足他们的需求，旅行的动态及其对人们福祉的影响可能会在不同的空间尺度（包括不同的子系统）和时间上有所不同。然而，关于这些时空变化的实证研究还很少。在本文中，我们引入了一个旅行韧性（TR）指数，用于衡量不同空间尺度上随时间变化的旅行特征，特别是旅行吸引力的变化。利用香港的实证数据，我们量化了三个空间尺度的地铁旅行的 TR 指数：本地、邻里和全市。然后，我们检查了 TR 的空间分布，并研究了哪些站点（区域）特征可以解释不同尺度上站点的 TR 指数。我们发现，TR 指数及其预测因子在不同尺度上有所不同。兴趣点的多样性显著预测了所有尺度上的 TR 指数。然而，其他特征，如居民年龄中位数、街道密度、工作人口和停车位供应，只预测了一个或两个尺度上的 TR 指数。这些发现为后 COVID-19 时代关于跨空间尺度的旅行需求管理的更精细的城市和交通规划策略和政策提供了启示。

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分析城乡差距：了解地理变化在以用户为中心的电动汽车充电基础设施中的应用
了解与地理位置相关的充电行为对于促进以用户为中心和公平的电动汽车充电设备（EVSE）基础设施至关重要。本研究采用全面和多变量的方法来调查公共二级电动汽车充电器的使用情况，揭示了加拿大各省和不同城市化水平的充电行为中的显著差异。研究结果展示了充电行为在城乡之间的明显差异，不同省份的模式各不相同。尽管每周重复的充电需求模式很明显，但高需求期在不同的充电网络中有所不同。此外，该研究还确定了这些网络内的充电需求趋势，这些趋势在方向和形状上显示出变化。本研究的结果表明，不同充电网络之间的充电行为不一致，表明利益相关者应认识到开发个性化和特定于区域的充电网络的必要性，以增强利用率并提高可用性。据作者所知，这是第一项探索充电行为地理变化模式的研究，这项研究是建立一个包容性、以用户为中心且对所有人可访问的 EVSE 基础设施的重要里程碑。

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COVID-19 大流行期间中国国内旅行的边境效应
尽管许多研究已经评估了国际边境的作用，但很少有研究评估了 COVID-19 期间国内边境对旅行的影响。在中国，从 2020 年初开始的近三年的旅行控制，已经引起了公众看法和情绪的相当大的波动。国内旅行行为受到干扰，甚至在某些地区被重塑。本研究评估了 2019 年至 2021 年中国国内旅行的边境效应。利用从百度地图获得的短期城际旅行流量数据，我们配置并执行了一系列修改后的引力模型，以揭示三个层面的省际边境效应。可以从结果中得出几个主要结论：首先，无论是在大流行之前还是大流行期间，中国国内旅行都存在一致的边境效应。其次，边境效应是方向性的，因为它们对入境和出境旅行不同，并且取决于起点和终点。第三，边境效应表现出明显的空间模式，与位置和旅行距离有关。第四，COVID-19 对边境效应的影响主要是暂时的；然而，在某些情况下，它们可能是长期的。结果强调了在利用空间相互作用模型估计旅行流量时考虑边境的必要性。这项研究还揭示了相关政策制定的影响，因为限制或放宽边境旅行控制可能对经济活动和疾病传播产生深远影响。

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大规模模拟飓风洪水和破坏性基础设施对关键设施可达性的影响
飓风后的可达性对于加速恢复过程至关重要，通常可能因飓风引发的洪水而受到干扰。佛罗里达州特别容易受到伴随飓风的洪水影响，导致重要的道路关闭和可达性挑战，需要特别关注。因此，本研究旨在分析飓风艾尔玛引发的洪水对关键设施可达性的变化。相应地，本研究旨在比较脆弱人群（包括老年人、残疾人和残疾老年人）与一般人群的关键设施平均可达性变化。为了实现这些目标，通过使用 Google Earth Engine 分析飓风艾尔玛（2017 年）前后的 Sentinel-1 图像进行了洪水制图。使用累积机会方法在 GIS 中分析了从街区到关键设施的可达性变化，考虑到洪水区域作为障碍，后来将其聚合到县级。最后，采用人口加权平均可达性方法，进行了脆弱和一般人群可达性变化的比较。结果显示，飓风艾尔玛过后，佛罗里达州 43 个县的 1193.80 平方公里区域，主要在南部地区，受到了洪水的影响。随后，考虑到 15 分钟和 30 分钟的出行时间阈值，呈现并可视化了关键设施的可达性变化。还计算了脆弱和一般人群在县级的可达性变化。从这项研究中获得的知识可以改善高效和公平的灾后恢复计划的发展。

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通过绕道和休息优化多模式通勤：法国微出行用户的证据
微出行替代品与交通网络的多模式使用显著扩大了车站的吸引范围。然而，确定邻里车站的大小经常揭示了一部分用户超过了测量的距离阈值，引发了为什么这些多模式乘客要覆盖更长距离的问题。这篇科学文章寻求全面了解微出行用户所行驶的距离和路线选择，旨在提供适应性的城市规划建议。这项研究扩展了新兴的科学文献，强调多模式乘客越来越多地采取绕道和休息来增强他们的旅行体验。通过这样做，它挑战并寻求扭转与延长旅行距离和延长等待时间相关的传统负面看法。这种方法强调了在多模式交通背景下，对旅程优化感知的范式转变。鉴于多模式旅行的复杂性，这项调查检查了绕道、休息和空间与时间优化策略之间的相互关系。绕道根据其类型和几何形式进行分类，称为“逃离交通 Voronoi 车站”（E-TVS），而休息，由等待时间指示，根据在模式链中进行的活动进行分析。该研究采用客观方法，利用问卷捕获地理编码的行程。地理统计分析的关键发现揭示了微出行用户愿意在进入或离开时额外行驶 2 公里或 10 分钟以避免换乘，从而将吸引范围扩大到 6 公里，与没有绕道的行程相比，覆盖范围增加了 125%。通过微出行实施绕道，平均节省了 19%的时间和 3%的空间距离，主要是为了避免公共交通换乘。此外，在多模式旅程中休息提供了在车站周围购物的机会，优化了整个模式链。值得注意的是，95%的分析多模式行程展示了时间和/或空间优化。这些发现强调了设计一个结合效率和良好间隔的站点以及基于接近度的可访问性的公共交通系统的可能性，协调了性能-依从性困境，并促进了交通导向型发展区域。

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Moonshot AI