Assessing extreme flood impacts on urban rail transit: A passenger-oriented, resilience-informed framework
University of Cambridge（剑桥大学）；ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
本研究提出以乘客为导向、具备韧性认知的框架，通过六类别分类和动态模拟评估伦敦地铁洪水影响，发现不可用路线主导未满足需求，改道为主要行为机制，强调超越延误评估以支持韧性规划。
2026-09-10 physics.soc-ph
Understanding the Transit Gap: A Comparative Study of On-Demand Bus Services and Urban Climate Resilience in South End, Charlotte, NC and Avondale, Chattanooga, TN
University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校）
本研究利用TRANSIT-GYM工具比较混合用途的夏洛特南区与郊区网格的查塔努加埃文代尔，发现城市设计显著影响公交减排效果，南区在提高公交利用率时减排幅度更大，为城市气候韧性规划提供依据。
2024-03-30 cs.CY cs.LG physics.soc-ph
Assessing flood-conditioned power dependency of urban rail transit and its effects on resilience under climate change
ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）；Princeton University（普林斯顿大学）
本研究首次定量评估城市轨道交通的洪水条件电力依赖，通过双层网络模型和依赖指数，发现牵引供电冗余显著影响级联损失，为韧性规划提供代理指标。
2026-09-10 physics.soc-ph
Emergence of spatial transitions in urban congestion dynamics
交通动力学的定量研究是保证城市交通网络效率的关键。目前的工作调查的空间特性的拥堵，也就是说，我们的目标是描述城市地区的交通瓶颈发生。大量的实际道路网络的分析表明，在以前的作品中，拥堵点经历空间突变，即他们转移到远离城市中心的大城市地区纳入。这种影响背后的基本因素是中央和干线道路的纠缠，嵌入在分离的地理区域。在本文中，我们扩展了分析的条件产生的突然转变的拥塞位置。首先，我们研究更现实的情况下，动脉和中心道路，而不是躺在急剧分离的地区，目前的空间重叠。结果，这影响了瓶颈的位置，并引入了新的可能的拥堵区域。其次，我们特别注意的边缘分布所发挥的作用，证明它允许平滑的过渡配置文件，从而控制拥塞位移。最后，我们表明，上述现象也可以恢复作为一个结果的节点密度的不连续性，在一个域具有均匀的连接。研究结果为城市道路网络的设计和优化以及日常交通管理提供了有益的启示。
2021-03-08 nlin.AO physics.soc-ph
Multiple abrupt phase transitions in urban transport congestion
在过去的几十年里，城市的研究已经被工程和复杂性科学相结合的新方法所改变。网络理论正在发挥核心作用，促进对关键城市动态的定量分析，如流动性，城市增长或城市规划。在这项工作中，我们专注于拥堵的空间方面。分析了大量的真实城市网络，我们表明，根据所考虑的城市区域，定义，反过来，一组拥挤的制度分离的突然转变的位置发生变化的拥堵。为了帮助揭示这些空间依赖性的拥堵（在网络介数分析方面），我们引入了一个家庭的平面道路网络模型组成的一个密集的城市中心连接到一个乔木外围。这些模型，被称为GT和DT-MST模型，使我们能够分析，数值和实验描述如何以及为什么拥堵出现在特定的地理区域的单中心城市，随后，描述的拥堵制度和因素，促进其突然转变的外观。我们发现，所观察到的突变背后的基本成分是城市中心和外围之间的空间分离，以及形成外围的独立区域的数量。阐述我们的研究结果的影响，我们表明，他们可能会对城市发展和日常交通动态管理的道路网络的设计和优化的影响。
2021-01-11 cs.CY cs.SI nlin.AO
Scaling of contact networks for epidemic spreading in urban transit systems
流动性的改善不仅有助于更密集的人类活动，而且也促进了传染病的传播，从而对数十亿城市通勤者构成重大威胁。在这项研究中，我们提出了一个多城市的调查，传染病传播的地铁乘客。我们使用中国三个特大城市的智能卡数据来构建个人层面的接触网络，并在此基础上对疾病的传播进行建模和研究。我们观察到，虽然在城市形态，网络布局和移动模式的不同，三个城市的地铁系统有相似的接触网络结构。这促使我们开发一个通用的生成模型，捕捉接触的数量分布，以及个人旅行者之间的接触持续时间。该模型解释了地铁接触网的结构特性如何与传染病的风险水平相关联。我们的研究结果强调了疾病爆发期间城市公共交通系统的脆弱性，并提出了减轻传染病风险的重要规划和运营策略。
2020-02-10 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
Critical Transit Infrastructure in Smart Cities and Urban Air Quality: A Multi-City Seasonal Comparison of Ridership and PM2.5
University of Nevada, Las Vegas（内华达大学拉斯维加斯分校）
本文通过多城市季节性数据比较，研究公共交通通勤量与PM2.5的关系，揭示不同城市和季节的结构性差异，并提出整合交通与环境监测的智能城市框架。
2026-04-03 cs.CY physics.soc-ph
Characterizing People's Daily Activity Patterns in the Urban Environment: A Mobility Network Approach with Geographic Context-Aware Twitter Data
人们在城市环境中的日常活动是复杂的，因人而异。使用移动电话数据的现有研究揭示了人们日常生活中独特和经常性的过渡活动模式，称为移动性图案。然而，仅使用少数推断活动类型的限制阻碍了我们详细检查一般模式的能力。我们提出了一个移动网络的方法与地理上下文感知的Twitter数据，调查粒度的日常活动模式在城市环境中。我们首先利用可公开访问的地理定位推文来跟踪美国两个主要城市的个人活动：芝加哥和大波士顿，其中每个记录的位置都与其最近的土地使用地块相关联，以丰富其地理背景。一个直接的移动性网络表示所选择的活动用户的日常位置历史，其中的节点是具有语义标记的活动类型的物理位置，和边缘表示的过渡。通过分析移动网络的同构结构，发现了16种基于位置的基序，这些基序描述了两个城市超过83%的网络，与以前的研究结果相当。通过对两个活动之间的过渡进行详细的语义标注，我们进一步将一般的基于位置的模体分解为基于活动的模体，其中16个常见的基于活动的模体描述了两个城市日常活动中超过57%的过渡行为。地理定位的Twitter数据与土地使用地块的合成地理背景的整合，使我们能够揭示独特的活动图案，形成嵌入在复杂的城市活动的基本元素。
2020-12-12 cs.SI physics.soc-ph
Understanding Urban-Rural Disparities in Mobility Inefficiency for Colombia, Mexico, and India
本研究基于位置服务数据，通过网络渗流法划定城乡边界并开发路径低效性指标，揭示了城乡出行低效性的时空差异及其与公共交通可达性的错位，为公平的区域规划提供了新见解。
2025-03-03 physics.soc-ph
Urban contact structures for epidemic simulations: Correcting biases in data-driven approaches
流行病是一种突发性现象，取决于病原体的流行病学特征以及人员的相互作用和流动。公共交通系统已经提供了关于人员流动的许多重要信息，但是也存在其他交通工具（例如，自行车和私家车），这是不可见的公共交通数据。这种差异可能会导致疾病模型的偏差，导致对流行病增长的错误预测（例如，高峰流行率和时间）。在我们的研究中，我们的目标是推进和比较使用公共交通出行的流行病传播动态，与使用移动电话痕迹更准确地估计人口流动相反。在我们的研究中，我们模拟了200万手机用户的流行病爆发。我们使用一个集合种群模型，包括易感染-感染-恢复的动态分析和比较不同的有效合同矩阵，分别由公共交通系统和移动电话，对流行病的过程。我们发现，使用公共交通出行的疫情往往被低估的疫情传播动力学，达到流行高峰弱，晚。其根源在于后来将新的感染者引入未受感染的地区。
2018-09-21 cs.SI physics.soc-ph
Morning commute in congested urban rail transit system: A macroscopic model for equilibrium distribution of passenger arrivals
本文提出拥挤城市轨道交通早晨通勤的乘客到达均衡分布宏观模型，推导均衡条件并求解，揭示时刻表优化中更高的发车频率反而增加均衡成本的“增容悖论”。
2021-12-02 cs.MA cs.SY eess.SY
Exploring Urban Mobility Trends using Cellular Network Data
Norwegian University of Science and Technology（挪威科技大学）
本文利用蜂窝网络数据研究城市出行模式，分析Trondheim的时空动态，提出数据预处理框架，探讨交通模式对比及公共交通使用情况，为可持续交通系统提供依据。
2025-01-09 cs.SI physics.soc-ph
The Influence of Ridership Weighting on Targeting and Recovery Strategies for Urban Rail Rapid Transit Systems
本研究针对城市轨道交通系统的中断恢复问题，将低维粗平均客流量融入拓扑网络科学方法，通过多城市地铁案例模拟攻击与恢复，发现最优策略随性能指标、网络特征和应急目标变化，为差异化韧性规划提供依据。
2024-10-31 physics.comp-ph physics.soc-ph
Urban traffic from the perspective of dual graph
在本文中，城市交通建模使用对偶图表示的城市交通网络，道路映射到节点和交叉口映射到链接。该模型既考虑了车辆在网络上的导航，又考虑了车辆沿道路的运动。模型中自然地考虑了道路的通行能力和交叉口的车辆转弯能力。系统的总容量可以通过从自由流到拥塞的相变来量化。仿真结果表明，系统的容量很大程度上取决于交通网络的拓扑结构。一般来说，一个规划良好的网格可以容纳更多的车辆，其总容量远远大于一个不断增长的无标度网络。
2007-10-16 physics.data-an physics.soc-ph
Periodicity in Movement Patterns Shapes Epidemic Risk in Urban Environments
人类流动性的每日变化调节了新出现疫情的速度和严重程度，但大多数流行病学研究假设接触模式是静态的。中国上海拥有超过2400万的高流动人口，是传染病输入和随后全球传播的高风险交通枢纽。在这里，我们使用一个动态集合种群模型，根据上海每小时的交通数据来估计数千种疫情情景下的流行病风险。我们发现，最初的流行病增长率变化超过20倍，这取决于疾病传入的时间和邻近地区。最危险的介绍是那些发生在靠近市中心和星期五的地方--这是工作日和周末交通模式的桥梁，从而连接了人口中其他不相连的部分。确定这些时空热点可以为更有效的哨兵监测目标和减轻传播的战略提供信息。
2018-09-13 cs.SI physics.soc-ph
Evolution of road infrastructures in large urban areas
美国和世界上的大多数城市都是围绕汽车交通组织起来的。特别是，大型建筑物，如城市高速公路或环路，是为了减少汽车交通拥堵而建造的。随着公共交通的发展，工作条件，这些结构的未来和大城市地区的组织是不确定的。在这里，我们分析了美国城市的经验数据，并表明它们在不同的阈值上显示出两种转变。为了$T_c^{FW}\sim 10^4$通勤者的第一个阈值，我们观察到城市高速公路的出现。第二阈值较大，并且是$T_c^{RR}\sim 10^5$通勤者的数量级，在该数量级之上出现环形道路。为了理解这些实证结果，我们提出了一个简单的模型的基础上的成本效益分析，依赖于基础设施的建设和维护成本之间的平衡和行程持续时间的减少（包括拥堵的影响）。该模型预测确实这样的过渡，并允许我们明确计算通勤者的阈值的关键参数，如时间的平均值，平均容量的道路，典型的建设成本等，此外，这种分析使我们能够讨论可能的情况下，这些结构的未来发展。特别是，我们表明，在许多情况下，它是有益的，以消除城市高速公路，由于其巨大的社会成本（包括污染，健康成本等）。当许多城市必须面对翻新这些老化结构或将其转换为其他用途的困境时，这种类型的信息特别有用。
2022-09-23 cond-mat.dis-nn physics.soc-ph
Modeling growth of urban firm networks
相互联系的城市网络的出现是全球化进程的一个重要特征。了解这些网络-特别是城市企业网络-增长背后的驱动因素，对于城市系统的经济复原力至关重要。我们在本文中介绍了一个生成的网络模型，在城市地区一级的企业网络，包括几个互补的过程：经济规模的城市地区的起源和目的地，企业之间的工业部门的接近，从过去的联系的强度，以及地理和社会文化的距离。对欧洲公司所有权数据的实证网络分析证实了这些因素的相关性。然后，我们模拟网络增长的城市合成系统，揭示程式化的事实，如从本地到全球政权的过渡或最大的整合实现在一个中间的相互作用范围。我们校准的欧洲网络模型，优于统计模型，并显示出强大的路径依赖的作用。该模型的潜在应用包括研究缓解政策，以应对经济危机或国家可能的封锁等外部冲击，我们用程式化情景的应用来说明。
2020-09-11 cs.MA physics.soc-ph
Passenger Route and Departure Time Guidance under Disruptions in Oversaturated Urban Rail Transit Networks
本文针对过饱和城市轨道交通网络中断问题，提出基于三特征四群体分类的乘客重调度策略和两阶段求解方法，在北京地铁网络中实现乘客总出行时间降低29.7%至50.9%。
2024-07-03 cs.SY eess.SY physics.soc-ph
Extracting Spatiotemporal Demand for Public Transit from Mobility Data
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）；University of Strathclyde（思克莱德大学）；Universidade de Lisboa（里斯本大学）
随着人们不断迁移到不同的城市地区，我们对工作、服务和休闲的流动性需求正在迅速转变。不断变化的城市人口构成对有效管理过境服务提出了若干挑战。为了预测过境需求，规划者往往诉诸社会学调查或模型，这些调查或模型要么难以获得，要么不准确或过时。那么，我们如何才能估计对流动性的多样化需求呢？我们提出了一个简单的方法来确定在一个城市的公共交通的时空需求。使用高斯混合模型，我们将经验的客流量数据分解成一组时间的需求配置文件，代表在任何给定的一天的客流量。大伦敦地区每天约460万条公交线路的案例显示了不同的需求特征。我们发现，这些配置文件的加权混合物可以产生任何站的交通非常好，揭示空间同心集群的流动性需求。我们的方法分析的时空地理的城市可以扩展到其他城市地区的不同模式的公共交通。
2020-06-05 cs.LG physics.soc-ph stat.OT
Spatio-temporal analysis of micro economic activities in Rome reveals patterns of mixed-use urban evolution
理解城市增长就是理解社会如何演变以满足个人在共享公共空间和适应领土方面的需求。在这里，我们提出了一个定量分析的历史发展的一个大的城市地区，通过调查的空间分布和商业活动在整个罗马城的年龄。我们发现，各类活动的年龄呈现出一个非常有趣的双指数趋势，过渡可能与70年代石油危机所决定的长期经济影响有关。通过对熵的各种测量研究商业类别的多样化，除其他有趣的特征外，还显示出活动密度的饱和行为。此外，多年来，不同的商业类别组合表现出在空间吸引人的趋势。我们的研究结果表明，商业活动的时空分布可以提供重要的洞察城市化过程中的工作，揭示具体的和不平凡的社会经济动态，作为危机时期和扩张趋势的存在，并有助于表征城市地区的成熟度。
2016-02-26 physics.soc-ph q-fin.GN
Car Dependency in Urban Accessibility
Sony Computer Science Laboratories（索尼计算机实验室）；Centro Ricerche Enrico Fermi (CREF)（恩里科·费米研究中心）；Sapienza Univ. of Rome, Physics Dept（罗马大学物理系）；University of Fortaleza（福塔莱萨大学）；Núcleo de Ciência de Dados e Inteligência Artificial (NCDIA), Univ. of Fortaleza（福塔莱萨大学数据科学与人工智能中心）
本文提出Car Dependency Index，量化私人与公共交通的可达性差距，揭示空间不平等，强调系统性交通扩展对减少汽车依赖的重要性。
2026-04-01 cs.CY physics.data-an physics.soc-ph
Fusing Cellular Network Data and Tollbooth Counts for Urban Traffic Flow Estimation
Department of Engineering Cybernetics（工程控制系）；Norwegian University of Science and Technology (NTNU)（挪威科学技术大学）；Department of Computer Science（计算机科学系）
本文提出利用蜂窝网络数据与收费站计数融合的方法，通过机器学习框架纠正和细化交通流数据，生成高精度的OD矩阵，为城市交通规划提供支持。
2026-04-17 cs.LG physics.soc-ph
Simulating the future urban growth in Xiongan New Area: a upcoming big city in China
中国于2017年4月1日宣布在河北建立雄安新区。这样，一个位于北京西南约110公里处的新城市将出现。雄安新区对于承接北京非首都功能具有重大的现实意义和历史意义。模拟雄安新区的城市动态可以帮助规划者决定在哪里建设新的城市，并进一步管理未来的城市增长。然而，对雄安新区未来城市发展的研究却很少。此外，以往的模型无法模拟雄安新区的城市动态。由于这些模型都没有原始的高密度Urbna来学习迁移规则，本文提出了一种C-FLUS模型来解决这类问题。该框架通过耦合一个改进的元胞自动机（CA）来实现。为了更好地模拟新城区的发生，CA模型采用了一种基于局部最大值的随机播种机制。通过对当前驱动力的分析，C-FLUS可以检测出潜在的启动区，并模拟雄安新区不同情景下的城市发展。我们的研究表明，新城最有可能出现在雄县西北部，并将迅速向荣成、安新延伸，直至几乎覆盖雄安新区北部。此外，该方法可以帮助规划师评估雄安新区城市扩展的影响。
2018-03-16 cs.AI cs.CY physics.soc-ph
Transit Rider Heat Stress in Atlanta, GA under Current and Future Climate Scenarios
本研究以亚特兰大为例，结合HeatPath Analyzer与TransitSim 4.0预测当前及SSP245、SSP370、SSP585情景下公交乘客热应激，发现极端高温出行比例至2100年显著上升，且无车和非裔乘客受影响更重，凸显降温适应策略的紧迫性。
2024-08-06 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
