文章信息：Aleix Bassolas, Hugo Barbosa-Filho, Brian Dickinson, Xerxes Dotiwalla, Paul Eastham, Riccardo Gallotti, Gourab Ghoshal, Bryant Gipson, Surendra A. Hazarie, Henry Kautz, Onur Kucuktunc, Allison Lieber, Adam Sadilek, & José J. Ramasco. (2019). Hierarchical organization of urban mobility and its connection with city livability. Nature Communications: 10(1), 4817. https://doi.org/10.1038/s41467-019-12809-y
阅读笔记：吴莹
阅读时间：2020年8月22日
选题视角：
快速城市化趋势使得必须了解在城市宜居性和可持续性中发挥关键作用的城市特征，例如基础设施，人口分布，工作和服务。什么样的城市结构能够最有益于提升城市宜居性存在着争论。本文选择加入“位置记录”的3亿用户生成的匿名轨迹用于提取全球城市内行程，量化城市出行的组织结构。我们首先提取城市中热点的层次结构，然后开发基于热点之间相互作用的度量标准（流层次）。该指标使我们能够根据城市的动态等级对城市进行分类，从而建立与关键城市指标的联系。
研究结果;
我们发现，流动性等级越高的城市，人口混合程度越高，公共交通工具的使用范围越广，步行能力越强，人均污染物排放量越低，健康指标越好。与传统的人口密度和城市扩张等指标相比，流动性层次包含了更多关于城市特征的信息。
实践意义；
具有较高流动性等级的城市往往具有更理想的城市指标。基于此发现，从交通中心地区进行辐射比从中心到另一个中心相连的交通层次结构更有助于塑造城市中的经济机会，从而可以通过调整土地利用方式来提升城市宜居性。
研究数据：
块级别的通勤数据： https://lehd.ces.census.gov/data
美国人口普查的通勤出行方式比例： https://factfinder.census.gov/faces/nav/jsf/pages/index.xhtml
按城市划分的吸烟率： https://chronicdata.cdc.gov/Behavioral-Risk-Factors/Behavioral-Risk-Factor-Surveillance-System-BRFSS-P/dttw-5yxu
污染物排放：https://www.epa.gov/air-emissions-inventories/2014-national-emissions-inventory-nei-data
与交通致命伤害有关的运输和健康指标：https://www.transportation.gov/transportationhealth-tool/indicators
一般死亡率和按年龄划分的死亡率：http://www.healthdata.org
慢性阻塞性肺疾病的死亡率：https://ephtracking.cdc.gov/DataExplorer/。有关美国急诊医院位置的数据可从[ https://hifld-geoplatform.opendata.arcgis.com/datasets/a2817bf9632a43f5ad1c6b0c153b0fab_0 ] 获得。可从https://brtdata.org/获得全球城市中运输的模态份额。
温室气体（GHG）排放量： https://www.cdp.net/es
城市在定义范围内的人均CO 2排放量： https://measuringurban.oecd.org
全球其他污染物（包括NO X）的排放量：http://edgar.jrc.ec.europa.eu
图 流动性份额、排放和死亡原因的多元分析。仅考虑Φ时的R2显示为绿色。解释方差重要部分的至少一个或两个变量的贡献以红色显示，而在蓝色中，我们通过引入Φ显示了方差的额外增益。额外的变量是GDP（人均国内生产总值）、Pov百分比（贫困率）、吸烟（吸烟率占人口比例）和肥胖（肥胖率占人口百分比）。
图 人口流动和城市等级结构。从北美（插图中显示的纽约市）提取的移动网络。节点是地理单位（S2单元），链接由位置之间的流量加权，颜色越深，对应的流量越大。b使用Loubar方法计算热点级别。c-h人口相似的两组三大都市地区的分层热点地图：c巴黎（法国）（1240万居民），d曼谷（泰国）（1450万），e洛杉矶（美国）（1335万居民）；f亚历山大（埃及）（517万居民）、g圣地亚哥（智利）（711万）和h悉尼（澳大利亚）（513万居民）。颜色代码与面板b中的相同：级别1（深红色）、级别2（橙色）、级别3（黄色）、级别4（绿色）和级别5及以下（深蓝色）。地下地图布局是使用Carto制作的。Carto在CC by 3.0下绘制的地图图块。数据来自ODbL下的OpenStreetMap
图 将Φ与美国城市的城市指标联系起来。a–c美国城市上班出行的模态份额（%）与Φ的函数关系：a私家车的模态份额，b公共交通（PT）的模态份额和c步行的模态份额。d–fΦ与污染物排放量的关系：d NOX、e CO和f PM10，单位为人均公吨。g–i将Φ与健康联系起来：g每10万居民的缺血性卒中死亡率，h到最近医院的平均距离，i每10万人口的交通死亡发生率。使用Pearson、Spearman和LOESS测量相关性，并将相应的解释方差表示为R2 P、R2 S和R2 L（详见补充注释9）。星号对应于回归的显著性水平（p值）（一个*小于0.05，两个小于0.01，三个小于0.001）。一些城市名称出现在情节中：ATL（亚特兰大）、CHA（夏洛特）、CHI（芝加哥）、HOU（休斯顿）、LA（洛杉矶）、MIN（明尼阿波利斯）、NY（纽约市）和SF（旧金山）
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-019-12809-y
