天气警报减少了自行车共享的使用次数,但不同社区受到的影响并不相同

《Sustainable Cities and Society》:Weather Alerts Reduce Bikeshare Trips but Not Equally Across Communities

【字体: 时间:2026年03月07日 来源:Sustainable Cities and Society 12

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  本研究以费城Indego共享单车系统为对象,利用贝叶斯层次负二项模型分析极端天气警报对骑行量的影响,发现洪水和冬季警报显著降低骑行量,周末骑行弹性更大,弱势社区对高温警报更敏感,强调气候适应性交通规划需考虑社区差异。

  
Arfa Khalid | Alireza Ermagun
乔治梅森大学地理与地理信息科学系,美国弗吉尼亚州费尔法克斯市,22030

摘要

本研究探讨了国家气象局(NWS)发布的警报与宾夕法尼亚州费城弱势社区和非弱势社区中自行车共享使用情况之间的关联。鉴于气候变化导致极端天气事件的频率和强度增加,自行车共享服务在美国各大城市的普及程度不断提高,而与天气相关的中断对缺乏其他出行方式的社区影响尤为严重,因此进行此类分析显得尤为紧迫。本研究采用具有空间随机效应的贝叶斯层次负二项模型,量化不同类型的天气警报(如洪水、风力和高温预警)与每小时自行车共享使用量之间的关联,并在考虑气象条件、时间模式和空间依赖性的基础上,评估不同社区对这些警报的反应是否存在差异。研究结果揭示了气候条件和社会背景对自行车共享使用量的影响:首先,天气警报对自行车共享使用量的影响独立于实际的气象条件,表明即使控制了物理暴露因素,官方发布的警报仍会改变人们的出行行为;其次,与洪水和冬季相关的警报会导致每小时使用量大幅下降,说明这些警报预示着严重的出行中断;第三,不同时间段对警报的反应存在差异,周末的使用量在多种警报下更具弹性,而工作日使用量在温和的警报下相对稳定;第四,交互效应分析显示存在社会经济差异,非弱势社区在洪水和风力警报下的使用量下降幅度更大,而弱势社区对高温预警更为敏感。这些发现对气候适应性交通规划和自行车共享系统管理具有直接意义,强调了整合实时警报响应机制、灵活运营规则和针对性宣传的重要性。

部分内容摘录

引言

自行车共享系统和使用模式对气象条件和天气事件(如极端降雨、极端高温)非常敏感。实证研究表明,天气事件会持续减少使用量、缩短行程时间,并促使用户选择其他出行方式(如公共交通、拼车服务)(Campbell和Brakewood,2017)。在美国,华盛顿特区的降雨量适中时使用量就会下降(Gebhart和Noland,2014),而在新奥尔良的极端高温期间使用量也会减少(……)

文献综述

随着自行车共享系统的普及以及极端天气事件的增多,相关研究开始探讨天气条件对自行车共享使用量的影响(Gebhart和Noland,2014;Pazdan等人,2021;Ermagun和Zhang,2026)。现有研究一致表明,降水量的增加会降低自行车共享使用量,高风速会导致行程量减少,而温度变化则表现出非线性效应——使用量在中等温度时达到峰值(……)

研究区域

本研究聚焦于宾夕法尼亚州费城的城市管理自行车共享系统Indego。Indego于2015年启动,最初拥有1000辆自行车和125个站点,现已扩展至全市2500多辆自行车和250多个站点(Indego,2025)。该系统采用单向行驶和站点归还模式,用户可将自行车归还至任意站点而非起点站点。不过,也有部分行程为往返行程(占样本的6.88%)。2019年,Indego……

方法与模型

本研究构建了一个概念框架,以明确国家气象局警报、社区脆弱性和自行车共享使用行为之间的关联机制。该框架包括三个主要组成部分:(i)极端天气警报,作为感知风险的信号,可能独立于实际天气状况影响用户决策;(ii)社区脆弱性,通过CEJST分类方法区分弱势和非弱势社区,识别两者在暴露程度上的差异(……)

描述性比较

本研究分析了弱势社区和非弱势社区在有无警报情况下的自行车共享使用模式,数据按工作日(表4)和周末(表5)进行分类。通过报告绝对变化(总行程减少或增加量)和相对百分比变化(比例增减),详细了解了使用量对特定天气警报的反应。部分警报仅导致日常使用量的轻微波动(……)

结论

由于气候变化加速,极端天气事件的频率和强度不断增加,必须从根本上调整自行车共享系统的规划和管理方式。这种调整应以社区为中心,认识到天气引发的中断对不同群体的影响并不均衡。弱势社区通常面临更大的风险和更少的出行选择,在不利条件下其脆弱性更高(……)

未引用参考文献

Council on Environmental Quality [CEQ],2024;Rue等人,2009;Shokry,2021;Buehler和Pucher,2012;Castro Pérez和Flores,2025

CRediT作者贡献声明

Arfa Khalid:撰写初稿、数据可视化、软件开发、方法设计、数据分析及数据整理。 Alireza Ermagun:撰写初稿、项目监督、项目管理、方法设计、资金申请及概念构思。

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本文研究的已知财务利益冲突或个人关系。

致谢

本研究得到了美国国家科学基金会(Grant Number 2409047)的支持。本文中的任何观点、发现、结论或建议均代表作者个人观点,不一定反映美国国家科学基金会的立场。
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