Equity of access to rail services by complementary motorized and active modes通过补充性机动和主动模式对铁路服务的公平获取
数据收集：使用葡萄牙官方统计机构（INE – 葡萄牙统计学会）定义的最小人口普查区块作为交通分析区（TAZ）。收集了2011年的人口普查数据，因为2021年的数据在研究时还未提供。
网络分析：使用ArcGIS软件来表示研究区域内的空间划分、中心点和人口普查数据，以及相应的铁路和道路网络。
铁路和道路网络：由于官方没有提供道路网络数据，研究者从BBBike数据库中检索了道路网络信息，并对其进行了必要的修正和细化。
旅行时间计算：使用ArcGIS Network Analyst的最近设施位置工具，计算每个TAZ中心到最近铁路站点的最小距离和旅行时间。
可达性量化：使用基于重力的模型，考虑了不同模式的特定阻抗系数，来量化到达现有铁路站点的可达性。
不公平性评估：使用Gini指数来评估铁路网络空间分布的全球不公平性水平，并通过访问（供应）与人口（潜在需求）之间的差距分析来衡量局部不公平性。
旅行时间与可达性：通过计算每个TAZ与最近铁路站点之间的旅行时间，研究者定义了使用不同模式的可达性水平。
全局不公平性：使用不考虑和考虑站点吸引力的Lorenz曲线和Gini指数，研究者评估了AMP区域内铁路服务的整体不公平性分布。
局部不公平性：通过计算每个TAZ的访问（供应）与潜在需求（人口）之间的差异，研究者识别了AMP区域内存在的地方不公平性。
可达性分布：研究者将AMP区域内的可达性水平和人口分布进行了映射，发现更好的可达性集中在地铁和火车线路附近以及更接近站点的地区。
服务频率的影响：考虑铁路服务频率时，Gini指数的值增加，表明服务供应对于整个大都市区的可达性和公平性水平有显著影响。
