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当前研究多关注 TOD 对区域可持续性影响，对其在传染病传播安全方面研究不足。研究人员以北京为例，探索 RSA 开发对街区传染病传播脆弱性的影响。结果发现 RSA 开发因素与街区人口、环境脆弱性相关。该研究为疫情防控和规划提供参考。
在现代城市发展进程中，交通设施建设对周边区域的影响至关重要。以公共交通站点为核心的 TOD（Transit - Oriented Development，以公共交通为导向的发展模式），成为推动城市发展的经典模式。城市轨道交通站点区域（Rail Station Areas，RSAs）的开发，不仅能提升区域交通便利性，还对周边人口分布、社会经济状况以及建成环境产生深远影响。
然而，在传染病防控的大背景下，RSAs 却存在隐患。像新冠疫情这样通过空气和接触传播的传染病，其广泛传播给城市街区带来巨大挑战。RSAs 由于大量的轨道交通客流涌入，极易成为病毒输入和传播的 “焦点”。但目前关于 TOD 的研究和实践，大多聚焦于其对区域经济、社会和生态 “可持续性” 的影响，对从 “安全” 角度考量的灾害韧性或脆弱性，尤其是对疫情威胁的关注严重不足。
为了填补这一研究空白，来自国内的研究人员以北京为研究对象开展了相关研究。北京作为中国的首都，是世界上典型的现代化大都市之一，其轨道交通发展历史悠久，运营里程位居中国首位。截至 2023 年底，北京地铁已运营 27 条线路，总里程达 836 千米，每日客流量庞大。
研究人员采用了一系列研究方法。首先，他们建立了包含人口条件和建成环境两个维度的指标体系，以此评估城市街区对传染病传播的脆弱性。在这个体系中，选取了多个变量来综合衡量街区的状况。同时，挑选出能够描述每个街区样本内 RSAs 发展特征的主要因素。接着，运用 SPSS 软件中的 “无序多分类逻辑回归模型” 进行统计分析，以探究这些因素与街区脆弱性之间的关系。最后，借助 ArcGIS 可视化技术，将研究结果以直观的形式呈现出来，便于分析和理解。
在研究结果方面：
- 街区传染病脆弱性的分类与分布：基于人口脆弱性（Population Vulnerability，PV）和建成环境脆弱性（Environmental Vulnerability，EV）的评估结果，研究人员利用 ArcGIS 将街区分为四种脆弱类型，并对其分布进行可视化。其中，HL 型街区数量最多，其次是 LH 型，它们分别分布在市中心和城市外缘；HH 型和 LL 型占比最低，HH 型主要分布在城市内缘和城市轨道沿线，LL 型则更分散地分布在城市中心区域。
- 高 RSA 覆盖率街区的特征：通过对北京案例的分析发现，RSA 覆盖率高的街区更有可能是 HH 型和 HL 型。这表明 RSAs 具有显著的人口聚集潜力，但在大多数情况下，公共服务设施集中接入的重要性并不明显。这可能与北京将 TOD 引入 RSA 发展实践的时间以及不同时期 RSA 发展理念的差异密切相关。
- RSA 开发因素对脆弱性的影响：研究还发现，RSA 覆盖面积大的街区，更易呈现高 PV，但 EV 情况有所不同；RSA 轨道换乘水平高的街区，更易呈现低 EV，但 PV 情况各异；而 RSA 商业服务水平对街区脆弱性的影响并不显著。
在研究结论与讨论部分，该研究通过对北京这一典型城市的实证分析，深入探究了 RSA 开发对城市街区传染病传播脆弱性的影响，并揭示了潜在因素和内在关联。研究将两个维度的八个变量纳入脆弱性评估，同时把三个体现 RSAs 发展特征的因素应用于 “无序多分类逻辑回归模型”。这一研究成果意义重大，它为存在 RSAs 的地区进行疫情风险识别、防控决策以及安全与发展的综合规划提供了有力参考。有助于推动后疫情时代轨道交通支持型城市中 TOD 发展与疫情安全的深度融合，为围绕 RSAs 的 “韧性” 规划和建设提供科学依据，从而降低传染病传播的脆弱性，保障城市居民的健康安全。该研究成果发表在《Applied Geography》上，为相关领域的研究和实践开辟了新的思路和方向。
