Transportation Research Part D: Transport and Environment

将人的能力纳入交通系统洪灾脆弱性评估

本文提出将能力方法纳入交通网络洪灾脆弱性评估的框架，以衡量交通中断对个人获取医疗、食物、教育和应急服务等能力的限制。爱尔兰芬戈尔郡案例显示，即使社区位于洪水区之外，也可能遭受严重的可达性损失。研究强调，评估应纳入福祉因素，以支持公平的韧性规划，并识别关键路段和社会脆弱群体。

公共交通可达性公平：法国的综合分配评估

可达性的分布是衡量交通公平的关键指标。本文评估一种以最贫困地区为优先的公平情景，检验贫困程度较高的地区是否比地理条件相似的其他地区拥有更好的公共交通就业可达性。研究计算覆盖全国、空间分辨率较高的140个地区可达性指数，并运用空间计量模型分析。结果显示，贫困程度较高地区的可达性与其他可比地区相近，未达到该公平目标。研究据此呼吁加强针对弱势社区的政策干预，并提出未来可进一步考察其他公平标准。

面向台北市地震灾害的救援资源可达性人工智能框架

迁居居民在减少汽车使用的社区中的通勤满意度变化

研究基于德国达姆施塔特减少汽车使用的林肯社区264名近期迁居居民的准纵向调查，考察通勤方式与满意度变化。迁居后，驾车和步行通勤减少，公共交通和骑行增加；除步行外，各方式的通勤满意度均有所提升，变化主要由通勤距离解释。

分析韩国零排放汽车市场中燃料电池汽车与电动汽车的替代效应

研究通过实证分析考察韩国乘用车市场的消费者选择行为与竞争结构，以评估补贴导向政策的效果。嵌套 Logit 模型显示，燃料电池汽车与内燃机汽车之间的交叉价格弹性接近于零，补贴主要促使消费者从其他零排放汽车转向燃料电池汽车，尤其是电动汽车。

基于轨迹数据的城市货运充电网络建模与优化

极端天气事件下地铁乘客出行延误的解析：分析框架

研究提出并验证一种分析框架，将宏观层面的乘客延误与微观层面的设施运行表现定量关联。框架结合数据驱动的归因方法和因果引导的深度学习模型，用于识别设施层面的延误来源及成因，并揭示极端天气影响设施的主要路径。该框架在深圳地铁得到验证，可支持事后诊断和近实时运营决策。

利用多源数据揭示山地城市道路排放的不确定性

研究整合香港的动态车队构成、精细化交通模拟和地理信息，以刻画道路交通排放的时空格局，并建立纳入道路坡度的路段排放模型，经道路羽流追踪实验验证。结果显示，考虑坡度后，全市碳排放和空气污染物排放增加10%—30%，空间分布也显著改变；超过半数路段的估算值与不考虑坡度的结果相差逾10%。坡度影响无法在山地城市中完全抵消，并可能使香港道路交通实现2035年减碳目标的时间推迟数年。

超越绿色或灰色：氢能走廊与交通脱碳的未来

运用人工智能与运力共享缓解集装箱港口拥堵和碳排放

见树不见林：道路货运脱碳研究忽视了什么

本文通过两步文献综述，考察学术研究如何构想和应对道路货运脱碳路径，并区分道路货运与城市物流。以“避免—转移—改进”框架为参照，研究发现多数文献聚焦孤立的技术方案，对需求削减和运输方式转移关注较少；采用结构化、综合性、多维视角的研究仅占少数，限制了研究对系统性政策的支撑能力。

交通运输脱碳策略评估的综合方法

本文提出一套透明、综合的方法，将生命周期评价与总拥有成本结合，以统一指标计算碳减排平准化成本，并纳入基础设施、车辆特征和能源供应路径等因素。该方法应用于德国重型长途运输案例，比较四种脱碳情景；结果显示，采用电气化道路系统的电池电动汽车经济可行性最高，较柴油基准减排62%。

替代性末端配送系统：利用微型枢纽与众包配送

研究提出并评估微型枢纽与众包配送相结合的城市配送服务：货车仅往返微型枢纽，众包配送员仅服务客户。研究将货车路径建模为带拆分载荷的多对多取送问题，并采用改进的自适应大邻域搜索求解。与传统中心仓配送相比，该系统在中高客户密度情境下成本效率更高，也能减少出车数量和车辆行驶里程。

微出行系统能否促进公共交通使用？来自美国城市的证据

从图像到洞见：利用ChatGPT和Google街景评估步行性

研究将ChatGPT与Google街景图像结合，在美国洛杉矶开展可扩展、精细化的步行性评估。ChatGPT为每张街景图像生成步行性评分及负面特征描述，研究再以LDA主题模型和空间分析识别问题及其分布，并通过人工评分和计算机视觉模型验证。结果显示，少数族裔社区步行性评分较低，且面临街景维护不善等不成比例的挑战。

感知街道景观质量与自行车道效能：一种计算机视觉方法

基于真实污染数据的GIS评估：确定优先推进轻型车辆电动化的城市

研究提出一种基于GIS的方法，将污染物排放和交通流量映射到道路网络，构建市镇尺度的出行影响指数。以意大利伦巴第为例，结果显示，除米兰等密集城市外，许多城郊和半农村市镇也具有较高电动化潜力；13%的市镇被列为最高优先级，贡献了近四分之一的区域交通排放。

量化建成环境对网格尺度多方式公共交通出行模式的影响

基于模糊多目标优化的电动公交与需求响应式交通共用充电规划

研究提出共享充电方案，将需求响应式交通电动汽车接入现有电动公交充电网络，并以模糊多目标优化确定共用充电枢纽位置及车辆分配。框架结合2SFCA与i2SFCA方法，权衡供需关系；基于犹他州交通管理局数据的验证显示，该方案可提升充电可达性和运营效率。

不同活动类型与交通方式下的感知可达性

研究探讨感知步行性、骑行性及共享交通可达性如何影响感知可达性，并关注建成环境相关因素。研究通过网络面板调查收集数据，采用有序Logit模型分析。结果显示，社会人口特征显著影响公共交通和汽车的感知可达性；对于主动出行和共享出行，方式特定的感知因素作用更大。

代步电动 scooter 与老年人的出行和可达性：中国上海的证据

野火期间人群出行疏散路线优化：2023年麦克杜格尔溪野火案例研究

研究以加拿大不列颠哥伦比亚省基洛纳市2023年麦克杜格尔溪野火为例，利用GPS数据识别拥堵瓶颈，并构建综合距离、拥堵和火灾风险的动态路径算法。SUMO模拟比较四种疏散策略，结果显示，结合分区、错峰出发和现实响应时间差异的方案可降低高峰拥堵并提升安全性。

将社会正义理论应用于交通资源配置

研究将功利主义、罗尔斯平等主义、优先主义和能力充分主义四种分配正义理论纳入公交班次双层优化模型，并提出相应的公平性指标。研究先在修订后的Mandl网络上开展敏感性分析，再以堪培拉南郊为案例，采用累积机会衡量可达性。结果表明，不同正义原则会带来不同的资源分配结果与政策建议。

热浪驱动的出租车需求揭示步行友好型城市中隐性的出行压力

研究利用2022—2024年日本五个大都市区的网约出租车行程数据，分析高温和降雨下的出行适应。气温超过27℃后，需求随温度上升，37℃时增幅达38%；短途、低频用户及公共交通接驳不便的高密度地区反应尤为明显。研究据此识别主要铁路枢纽周边的“热—出行压力”热点。

共享汽车与性别化出行模式：加拿大蒙特利尔案例

研究利用蒙特利尔共享汽车数据，分析性别如何影响行程距离、时长和停靠次数。女性每次预订行程距离较短、停靠较少，但用车时间更长；多层回归证实这些差异具有统计显著性。分性别模型还显示，女性郊区出行模式因地而异，居住区收入对男性行程距离的影响更明显，而男女出行的时间模式相似。