多维街道网络与土地利用特征对交通安全的影响：基于人口异质性的非线性分析

本研究采用梯度提升决策树（GBDT）模型，系统探讨了街道网络（几何、层级、拓扑）和土地利用（类型、强度、多样性）的多维特征对交通事故密度（单位面积事故数）的非线性影响，并揭示了人口年龄/收入结构对上述关系的调节作用。研究发现，街道拓扑和土地利用密度是关键影响因素，且效应存在显著阈值；低收入及老龄化区域对建成环境变化更敏感，凸显了交通干预措施中空间正义（spatial justice）的重要性。

　　

Highlight

街道网络与土地利用作为建成环境的核心要素，通过塑造交通流分布（traffic flow configuration）和冲突点空间格局（spatial conflict patterns），显著影响交通事故密度。本研究突破传统线性模型局限，首次在非线性框架下整合街道网络的几何（geometry）、层级（hierarchy）、拓扑（topology）三维特征与土地利用类型（type）、强度（intensity）、多样性（diversity）指标，结合梯度提升决策树（GBDT）算法揭示其阈值效应（threshold effects）。

Research design

如图1分析框架所示，我们重点关注：1）多维建成环境特征与交通事故密度的非线性关联；2）人口年龄/收入结构的调节作用（moderating effects）。参照Ewing & Dumbaugh（2009）的经典理论，街道网络拓扑通过影响交通流中心性（betweenness centrality）和最短路径长度（shortest path length）改变事故风险，而土地利用强度（如容积率_FAR）则通过出行需求集聚效应（trip generation effect）发挥作用。

Results and discussion

通过五折交叉验证（five-fold cross-validation）确定最优模型参数，GBDT模型的伪R²值显著优于传统方法。关键发现：

1. 非线性主导：街道密度（street density）与事故密度呈倒U型关系，峰值阈值为5.2 km/km²；土地混合利用（land-use mix）在熵指数0.65时风险拐点出现

2. 人口异质性：老龄化区域（elderly density >85人/km²）对街道网络变化敏感性提升2.3倍；低收入区居住用地占比（residential land ratio）每增加10%，事故密度增幅达高收入区的1.8倍

Conclusion

本研究为交通安全的"环境-社会"交互机制（environment-society interaction framework）提供了新证据，强调规划干预需考虑：

1）空间正义（spatial justice）的双重维度——既需识别（recognitional）弱势群体的差异化需求，也需通过再分配（redistributive）策略修正环境不公

2）动态阈值管理（threshold-based management），如对高老龄化区域优先优化街道拓扑连接度（connectivity index）