交通系统韧性是城市可持续发展、韧性城市建设、交通高质量发展的重要内容之一。在新冠疫情、突发灾害等背景之下，提升交通系统韧性成为城市科学、土木工程、交通地理等学科关注的重要议题。城市居民出行面临交通供给网络与居民出行需求的动态耦合、均衡博弈的复杂过程，其韧性研究应注重过程性、连续性、动态性的综合测度及揭示群体差异，是城市韧性研究的难点。
中科院地理资源所王姣娥研究员团队运用实体刷卡和手机支付数据，以昆明市为例，追踪研究了2019年11月至2020年9月新冠疫情爆发前后居民地铁出行的恢复过程与规律。研究在概念、方法和实证上的进展如下：
（1）提出了出行韧性的概念及测度模型。出行韧性表示居民出行在经历负向扰动之后恢复到原有水平或与交通供给形成新均衡状态的能力，由出行需求在负向扰动之前的个体出行偏好、及扰动之后与城市功能和交通供给恢复的实时耦合过程等共同决定。论文构建了出行韧性的三角形评价模型与方法，从时间与空间双重维度构建了出行韧性的量化指标，从群体尺度揭示了居民地铁出行的恢复过程与规律。
（2）揭示了居民地铁出行恢复的时间滞后效应和空间收缩特征。研究发现，居民地铁出行的恢复存在时间滞后效应，即地铁供给恢复2周以后，居民出行水平才显著增加。并且，时间维度的出行指标（如出行天数、出行时长）的恢复速率要明显快于空间维度的出行指标（如活动空间、访问地点数量）。2020年9月，在昆明市乘坐地铁的出行天数和出行时长等指标恢复到疫情前的水平时，居民依赖地铁出行的活动空间仍仅恢复到疫情前的94.72%。
（3）疫情期间人类活动的重访定律被强化(First return, then Explore, Nature, 2021)。疫情出行前，个体尺度的地铁出行记录有71.5%集中在2个站点，而这一比例在第一波疫情后的恢复过程中增长到78.3%，反应了个体尺度的人类活动重访概率增强、出行目的地减少的趋势。
（4）发现了通勤、老年、学生等群体的出行韧性差异。基于卡的属性及个体出行链识别技术，画像了四类依赖于地铁出行的群体：通勤群体、老年群体、学生群体及其他群体。研究发现，通勤群体出行具有很强的时空规律性，在经历负向扰动之后，其出行韧性最强，表现为出行频次最早开始显著增长、且持续增长6周。老年人由于暴露的感染风险最大，其出行恢复模式是倾向于减少出行频次、尽可能地恢复活动空间。学生群体的出行韧性则与学校停课、复课的时间耦合性强。
图1 (a) 出行韧性三角形理论概念；(b) 出行韧性的群体分异；(c)出行韧性分阶段检测。
总体来说，城市居民出行恢复会经历一个缓慢过程，是城市功能、交通供给、社会环境和群体差异的共同作用。基于城市公共交通韧性的研究，论文揭示了交通系统的供需端在经历重大扰动之后的再耦合过程，为新时期交通系统韧性提升提供了科学支撑。
研究成果以Article发表在Nature旗下期刊npj Urban Sustainability，该期刊出版城市可持续性的高质量论文，尤其是面向城市及其相关区域如何适应和应对重大的经济、社会与环境问题的研究。
论文获得国家自然科学基金创新群体项目（No. 42121001）和基金（No.42071147、42001123）、中国科学院青年创新青促会（No. 2021049）资助。
论文信息：Jiaoe Wang*, Jie Huang (共一), Haoran Yang*, David Levinson. Resilience and recovery of public transport use during COVID-19. npj Urban Sustainability. (2022) 2:18. https://doi.org/10.1038/s42949-022-00061-1
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