Transport equity as relative accessibility in a megacity: Beijing 特大城市的交通公平性作为相对可达性：北京
Highlights
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提出了通过衡量运输方式和空间差异来评估运输公平性的框架。
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开发了基于数值空间计算的无障碍公平指数（AEI）。
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以北京市交通公平性为研究对象。
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建议将公平评估应用于空间情景分析和政策，以提高公平性和效率。
研究方法详解：
北京
数据收集
人口密度数据：
来源：第六次全国人口普查统计数据，精度为1公里×1公里。
由中国科学院“人地系统主题数据库”提供。
人口和就业数据：
人口数据：来源于北京市统计局，第五次（2000年）和第六次（2010年）全国人口普查。
就业数据：来源于第二次（2004年）和第三次（2013年）全国经济普查。
建成区数据：
来源：清华大学2013年全球土地覆盖观测与监测数据库。
用于修正就业数据，假定非建成区没有就业机会。
可达性测量
交通网络构建：
公共交通网络数据来源于Long和Thill（2015年）的研究。
私家车交通假定在公共交通网络上行驶。
累积机会方法：
基于网络分析的方法，用于估算在特定时间预算内可以到达的就业机会数量。
时间预算设置为30分钟、45分钟、60分钟和90分钟，以涵盖几乎所有通勤时间。
可达性公平指数（AEI）：
计算公式：
4.网络分析：
使用地理信息系统（GIS）进行网络分析，估算居民点和就业点之间的旅行时间。
居民和就业数据被转换为1公里×1公里的点阵，用于计算不同时间预算下的可达性。
情景模拟
情景设置：
S1: 增加第二环路内的就业。
S2: 增加第二到第三环路之间的就业。
S3: 增加第三到第四环路之间的就业。
S4: 增加第四到第五环路之间的就业。
S5: 增加第五到第六环路之间的就业。
S6~S9: 在增加外围就业的同时，减少中心区（第二环路内）的就业。
设置九个不同的就业分布情景（S1~S9），模拟这些情景对可达性和AEI的影响。
模拟结果分析：
计算每个情景下的AEI变化，分析就业再分布策略对可达性和交通公平性的影响。
研究结果
人口和就业分布变化
人口分布变化：
2000年至2010年间，北京市中心区（第三环路内）的人口增量较小，而第四到第五环路之间的人口增长显著。
这表明人口从市中心向外围扩散。
就业分布变化：
就业集中在市中心（第二环路内），外围地区就业增长较少。
这种分布导致居住地和工作地之间的距离增加。
可达性分析
不同时间预算下的可达性：
私家车的可达性普遍高于公共交通。
在30分钟时间预算内，只有3.7%的人口能够通过私家车到达70%的就业机会，但在90分钟时间预算内，100%的人口可以到达70%的就业机会。
公共交通的可达性较低，例如在30分钟时间预算内，只有15.1%的人口能够到达10%的就业机会，而私家车为66.1%。
空间分布差异：
私家车可达性呈现出同心圆形的空间分布，从中心向外围逐渐降低。
公共交通的可达性更多地依赖于地铁网络，时间预算不超过60分钟时，这种依赖性尤为明显。
交通公平性分析
可达性公平指数（AEI）：
市中心区域（第二到第三环路内）AEI较高，表示公共交通与私家车的可达性差异较小。
在外围区域，公共交通的可达性显著低于私家车，导致较低的AEI。
不同情景下的AEI变化：
增加中心区就业的情景（S1、S2、S3）提高了中心区的AEI，但降低了外围区的交通公平性。
增加外围区就业的情景（S5）在提高整体可达性和交通公平性方面表现最好。
情景S5在第五到第六环路之间增加就业，显著提高了该区域的公共交通可达性，减少了私家车的相对优势。
讨论
文章讨论了北京市的就业空间再分布政策对提高公共交通可达性和交通公平性的潜在影响，指出将就业分散到市中心外围区域（第五环路和第六环路之间）可以在不显著降低中心区可达性的情况下提高外围区的交通公平性。
结论
研究通过分析北京市的交通可达性，提出了一个可达性公平指数（AEI）来量化不同交通方式之间的可达性差异。研究结果显示，就业空间再分布政策可以显著提高公共交通的相对可达性，进而减小私家车用户和公共交通依赖者之间的交通公平性差距。政策建议包括将就业分散到市中心外围区域，以实现更高的交通公平性和整体可达性。
