时空大数据在交通系统韧性研究中的应用回顾与展望

近日，《地球信息科学学报》杂志发表了北京大学城市规划与设计学院汤俊卿研究员和赵鹏军教授团队的研究成果。该研究团队运用系统性文献综述方法对相关的中英文文献进行综述分析，全面探讨了时空大数据应用于交通系统韧性研究的主流数据类型，量化评估、监测预警、模拟预测与系统优化四个具体实践领域及在各领域所运用的研究方法，以及相关研究的发展趋势。

研究结果表明，在各个应用领域中，对于交通系统韧性的量化评估研究是最为广泛的应用领域之一，而实时监测预警的相关研究则相对匮乏，亟待填补。在模拟预测研究中，受限于对数据量、数据质量以及处理技术的高要求，目前的交通系统情景模拟难以在较大尺度下有效预测交通系统韧性的真实变化。交通系统韧性的优化研究多数仍停留在理论层面，结合多源时空大数据进行实证研究相对较少，有待进一步深入。

该研究揭示了一个重要的范式转变，即交通系统韧性研究正从被动的灾后分析转向主动的全生命周期监测。这一转变与空间天气研究进展相呼应，事件前系统状态对预测响应的关键性已获公认。但研究也指出，与大气科学类似，数据局限性与复杂观测网络不足等挑战依然存在。要全面把握交通系统特征，必须融合多源数据与多元分析方法，这一思路与当前空间环境研究策略高度一致。

这项发表于《地球信息科学学报》的研究为后续工作奠定了重要基础，强调需完善数据整合框架并加强学科协同，以推动交通韧性理论与应用的双向突破。研究成果为构建更具韧性的交通基础设施提供了科学依据，有助于应对日益严峻的气候变化与城市化压力。

研究详情请见原文：

时空大数据在交通系统韧性研究中的应用回顾与展望

 

https://www.sciengine.com/JGIS/doi/10.12082/dqxxkx.2024.240107（如果您希望将文章全文翻译成英文阅读，请点击该网页中按钮 “科大讯飞翻译（iFLYTEK Translation）”）

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