倪建華,陳 杰,袁哲沛,陳子豪,王 杰
(1.安徽大學(xué) 資源與環(huán)境工程學(xué)院,合肥 230601;2.安徽大學(xué) 濕地生態(tài)保護(hù)與修復(fù)安徽省重點實驗室,合肥 230601;3.大同大學(xué) 建筑與測繪工程學(xué)院,山西 大同 037009;4.合肥急救中心,合肥 230051)
卒中疾病的致死率和致殘率極高,已成為中國居民的主要的死亡原因之一。根據(jù)2019年發(fā)布的卒中流行病學(xué)數(shù)據(jù),中國卒中年發(fā)病率為246.8/10萬,每年會有200 萬患者因卒中而死(李子孝 等,2019)。在歐美等發(fā)達(dá)國家和地區(qū),卒中引起的發(fā)病率和死亡率呈下降趨勢,但中國情況不容樂觀,以每年8.7%的增長率增長(許予明 等,2016)。因而中國的卒中救治工作負(fù)擔(dān)重,北部和中部的農(nóng)村地區(qū)尤為嚴(yán)重,對中國“堅持人民至上、生命至上”的價值理念實現(xiàn)帶來嚴(yán)重的挑戰(zhàn)。在卒中救治工作中,時間就是大腦。據(jù)研究,腦卒中發(fā)生后,每延誤治療1 min,患者腦部將有190萬個神經(jīng)細(xì)胞死亡(許鑫 等,2020)。因而,腦卒中搶救得越早治療效果越好。國家腦防委大力推進(jìn)腦卒中區(qū)域防治網(wǎng)絡(luò)體系,建立全國卒中1 h“黃金救治圈”,并及時向社會發(fā)布卒中急救地圖。
卒中急救地圖又被稱為救命地圖,其本質(zhì)是在患者、急救中心、急救車和卒中中心之間構(gòu)建卒中院前急救網(wǎng)絡(luò),以便在卒中事件發(fā)生時做到快速的急救反應(yīng)(國家卒中急救地圖工作委員會 等,2019;任怡 等,2022)。在城市規(guī)劃、地理學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域,可達(dá)性是度量公共服務(wù)資源空間配置合理性的最有效方法之一??蛇_(dá)性通常是指基于交通網(wǎng)絡(luò)從起始位置(如該位置的人)到達(dá)目的地位置(如該位置的設(shè)施) 的難易程度(Kwan et al.,2008)??蛇_(dá)性主要分為兩大類:個人可達(dá)性和位置可達(dá)性(Geurs et al., 2004; Wang et al., 2018)。個人可達(dá)性常以時間地理學(xué)為框架,衡量個人在時空條件下開展各種服務(wù)活動的自由度,具有高度的空間位置敏感性和個人差異敏感性(陳潔 等,2015),難以應(yīng)用于基于位置的措施的大規(guī)模宏觀研究(Páez et al., 2010; Horner et al., 2014)。一般來說,位置可達(dá)性度量方法主要包括行程時間(或距離)、重力模型、兩步移動搜索方法及其一系列擴展方法(Joseph et al., 1982; Shen, 1998; Radke et al., 2000;Wang et al., 2005; Luo et al., 2009)?;谖恢玫目蛇_(dá)性評價僅需要少量粗略數(shù)據(jù)即可完成,廣泛應(yīng)用于發(fā)展政策相關(guān)的設(shè)計與優(yōu)化,如區(qū)位評價、交通規(guī)劃、設(shè)施選址等(黎雅悅 等,2022;翟石艷 等,2022)。
可達(dá)性度量方法種類繁多,但可達(dá)性的影響因素主要包括3種:人、交通系統(tǒng)和活動地點(陳潔等,2007;宋正娜 等,2010;王姣娥 等,2018;陶卓霖 等,2019)。在動態(tài)城市環(huán)境下,3 種影響因子均具有隨時間變化而變化的典型特征。伴隨著它們的動態(tài)變化,可達(dá)性也相應(yīng)地具有顯著的動態(tài)性特征(Tenkanen et al., 2016; J?rv et al., 2018)。然而,現(xiàn)有可達(dá)性研究多集中在空間維度的分析與建模,忽略時變特征下城市的動態(tài)性(劉曉慧 等,2019;Chen et al., 2020;王姣娥 等,2022),其評價結(jié)果多為靜態(tài)的物理可達(dá)性,與實際存在一定偏差,限制了應(yīng)用的廣度和深度。同時,傳統(tǒng)方法集中于單服務(wù)設(shè)施的可達(dá)性研究,對于多設(shè)施一體化服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的可達(dá)性研究較少,難以評估各種社會活動的整體行為及社會群體時空可達(dá)性。
因此,本文以合肥市為研究區(qū)域,以合肥市卒中中心、急救中心、急救車、居民小區(qū)、交通網(wǎng)絡(luò)等多源數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),構(gòu)建卒中急救動態(tài)網(wǎng)絡(luò),調(diào)用百度地圖API接口,通過最鄰近可達(dá)性、可達(dá)性標(biāo)準(zhǔn)差、洛倫茨曲線和基尼系數(shù)等方法,分析和評價合肥市各小區(qū)可達(dá)性動態(tài)變化規(guī)律和布局公平性隨時間變化的趨勢。以期對時間敏感的公共服務(wù)設(shè)施布局動態(tài)評價與優(yōu)化提供理論依據(jù)。
本文所述的卒中急救網(wǎng)絡(luò)包括“居民小區(qū)—急救中心—急救車—卒中中心”服務(wù)一體化的卒中急救動態(tài)網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)居民小區(qū)有人發(fā)出“120”卒中急救請求時,急救中心優(yōu)先就近調(diào)度可用的急救車輛和急救人員,趕赴急救現(xiàn)場,經(jīng)過適當(dāng)?shù)木戎?,在最短時間內(nèi)將疑似卒中患者轉(zhuǎn)運至最近的卒中中心,卒中急救網(wǎng)絡(luò)流程如圖1所示。整個救助過程的時間成本包括:①急救中心(站)接到呼救電話至完成急救車調(diào)度所需通行時間成本;②救護(hù)車抵達(dá)事故現(xiàn)場所需通行時間成本;③事故現(xiàn)場運往卒中中心所需要通行時間成本。通行時間成本是指在急救車交通模式下,由起點至終點(Origin-Destination,簡稱OD) 所花費的時間成本,單位為min。
圖1 卒中急救網(wǎng)絡(luò)流程Fig.1 Flow of stroke emergency network
卒中急救網(wǎng)絡(luò)總通行時間成本T的計算公式為:
式中:T1為院內(nèi)調(diào)度時間,即急救中心(站)接到呼救電話至完成急救車調(diào)度所需時間;T2為急救車至患者位置所需通行時間;T3為急救車將患者從患者位置運送至卒中中心所需通行時間。
在衛(wèi)生保健領(lǐng)域,雖然已提出各種類型的可達(dá)性模型,但最鄰近時間成本法為最直接而有效的可達(dá)性評價方法之一,適用于就近尋求服務(wù)的急救可達(dá)性研究。因此,采用最鄰近時間成本法作為卒中急救網(wǎng)絡(luò)性可達(dá)性評價方法。然而,傳統(tǒng)的時間成本計算多以簡單的、靜態(tài)的道路網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ),與真實的時間可達(dá)性結(jié)果相差較大。
開放地理數(shù)據(jù)庫是基于真實路網(wǎng)結(jié)構(gòu),融入公共交通更出行時間信息,建立基于“門對門”方法的路網(wǎng)數(shù)據(jù)模型,引入大數(shù)據(jù)的空間分析技術(shù)計算OD 時間成本,其結(jié)果的準(zhǔn)確性較傳統(tǒng)的計算方法更高。因此,運用百度地圖API計算式(1)中T2和T3的OD時間成本,涉及到的交通模式為駕駛模式,主要技術(shù)流程如圖2 所示。計算過程中主要包括3種類型的點數(shù)據(jù):居民小區(qū)人口中心點數(shù)據(jù)、卒中中心點數(shù)據(jù)和急救車位置點數(shù)據(jù)。按照圖1 所示,起點O為急救車的位置,其值班數(shù)量隨時間變化而動態(tài)變化;中間位置點為居民小區(qū),數(shù)量共計1 761 個;終點D 為卒中中心,數(shù)量共計13 個。在編程實現(xiàn)時,基于Javascript 語言,以JSON(JavaScript Object Notation, JS 對象標(biāo)記)格式向百度地理數(shù)據(jù)庫發(fā)送HTTP 請求,等待百度地理數(shù)據(jù)庫響應(yīng)請求并返回JSON格式結(jié)果,最后對JSON格式結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)解析。通過Visual C#語言讀取該OD時間成本對記錄結(jié)果并排序,每個小區(qū)對應(yīng)的時間成本最小值,即為該小區(qū)點到最鄰近卒中中心的最短時間成本。
圖2 卒中急救網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性計算技術(shù)路線Fig.2 Technical flow chart of accessibility calculation of stroke emergency network
圖3 研究區(qū)域Fig.3 Study Area
據(jù)合肥120調(diào)度指揮中心統(tǒng)計,院前醫(yī)療急救調(diào)度時間T1約為2 min。因此本文的T1值設(shè)為固定值2 min。一般情況下,急救車出行模式為駕駛模式。但是,與普通的個人駕駛模式相比,執(zhí)行急救任務(wù)的急救車可忽略紅綠燈。因此,借助百度地圖API獲取紅綠燈個數(shù),并假定每個紅綠燈的平均等待時間為30 s,本文在計算路網(wǎng)通行時間時忽略紅綠燈的該時長的等待時間。
在經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域,學(xué)者們習(xí)慣運用洛倫茲曲線圖形化表達(dá)人口財富的分布累積差異。近年來,洛倫茲曲線應(yīng)用領(lǐng)域大大拓展,不僅可以反映收入分配的不平等程度,也可以應(yīng)用于人口累積中任何對象的數(shù)量評價,如生物多樣性、商業(yè)建模等等(Jang et al., 2016; Liu et al., 2022)。基尼系數(shù)(Gini)是根據(jù)洛倫茲曲線所定義的判斷收入分配不平等程度的量化指標(biāo)。基尼系數(shù)值均位于0~1范圍。最小值等于0,表示收入分配絕對平均,最大值為1,表示收入分配絕對不平均?;嵯禂?shù)的數(shù)值計算公式可描述為如下形式:
式中:G表示基尼系數(shù);Xk和Xk-1分別表示k個和k-1 個群體收入變量的累積百分比(X0=0,Xn=1);Yk和Yk-1表示k個和k-1個群體人口變量的累積百分比(Y0=0,Yn=1)。在本文中,X表示可達(dá)性變量的累積百分比,其他變量的含義與式(2)相同。
本文引入洛倫茲曲線和基尼系數(shù)研究不同時刻研究區(qū)卒中中心布局公平性水平。當(dāng)可達(dá)性基尼系數(shù)低于0.2 表示布局完全公平,0.2~0.3 表示布局比較公平,0.3~0.4表示布局公平性相對合理,0.4~0.5表示布局公平性較差,0.5 以上表示布局存在嚴(yán)重不公平。
合肥市基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心②http://www.resdc.cn,合肥市卒中中心數(shù)據(jù)來源于中國卒中急救地圖,合肥市急救車位置及屬性信息數(shù)據(jù)來源于安徽急救網(wǎng)。合肥市卒中中心和急救車空間布局如圖4-a 所示,其中“全天”指24 h 待命的急救車輛;“白班”指從T 06:00—24:00的值班急救車輛;“夜班”指從T 24:00—06:00的值班急救車輛。研究區(qū)內(nèi)的小區(qū)位置及居民小區(qū)數(shù)據(jù)來源于安居客房產(chǎn)網(wǎng)③www.anjuke.com,小區(qū)總個數(shù)為1 761個,其空間分布如圖4-b所示。
圖4 合肥市卒中中心和急救車(a)和居民小區(qū)(b)空間分布Fig.4 Spatial distribution of stroke centers and ambulances (a) and residential districts(b) in Hefei
合肥市是安徽省省會,國務(wù)院批復(fù)確定的中國長三角城市群副中心城市,國家重要的科研教育基地、現(xiàn)代制造業(yè)基地和綜合交通樞紐。合肥市下轄4個區(qū):蜀山區(qū)(含經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū))、廬陽區(qū)、包河區(qū)和瑤海區(qū)(含新站區(qū))、4個縣,代管1個縣級市,總面積為11 445.1km2,建成區(qū)面積為528.5 km2,常住人口為946.5萬人,城鎮(zhèn)化率為76.33%①https://www.hefei.gov.cn/mlhf-x/mjrk/index.html。經(jīng)調(diào)查,合肥市市區(qū)急救服務(wù)由合肥市急救中心統(tǒng)一調(diào)度,急救服務(wù)受交通流和急救車開放時間影響較大,而下屬縣或縣級市的急救服務(wù)由各自獨立調(diào)度,受到的影響很小。因此,以合肥市主城區(qū)為研究區(qū)域,行政區(qū)劃圖如圖3所示。
由高德大數(shù)據(jù)平臺和百度地圖智慧交通平臺統(tǒng)計結(jié)果,研究區(qū)內(nèi)早高峰通常出現(xiàn)于T 07:00—09:00,其中T 08:00 左右的平均速度為一天中的最低值。晚高峰出現(xiàn)于T 17:00—19:00,其中于T 18:00 左右為晚高峰時段平均速度的最小值。上午平峰以T 10:00為例,下午平峰以T 12:00和15:00為例。凌晨T 24:00 左右為一天中道路通暢,為低峰期。因此,本文選擇此6 個重要時刻(即T 08:00、10:00、12:00、15:00、18:00和24:00)為研究時刻,計算在6個時刻的各個居民小區(qū)的急救網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性,結(jié)果如圖5所示。
圖5 各時刻卒中急救網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性空間分布(a.T 08:00;b.T 10:00;c.T 12:00;d.T 15:00;e.T 18:00;f.T 24:00)Fig.5 Spatial distribution of accessibility of stroke emergency network at 8:00(a), 10:00(b), 12:00(c), 15:00(d), 18:00(e), and 24:00(f)
對于早高峰時刻(以T 08:00 為例),由圖5-a可知,合肥市市中心附近小區(qū)的卒中網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性總體較好,各小區(qū)通行時間大多在30 min以下。經(jīng)統(tǒng)計反發(fā)現(xiàn),通行時間<30 min以內(nèi)的小區(qū)數(shù)量多達(dá)1 382個,占小區(qū)總數(shù)的78%。其中位于急救中心和卒中中心附近的小區(qū)可達(dá)性最好,共有137個小區(qū)的通行時間<15 min。但蜀山區(qū)東側(cè)、廬陽區(qū)南側(cè)、瑤海區(qū)東側(cè)、包河區(qū)東側(cè)和南側(cè)的小區(qū)可達(dá)性較差,通行時間在30~45 min,該時段小區(qū)數(shù)量為364個。還有部分小區(qū)可達(dá)性極差,通行時間在60 min以上,主要分布于經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)北區(qū)和蜀山區(qū)西側(cè),該地區(qū)位置偏僻,交通不便且離急救車和卒中中心距離非常遠(yuǎn)。晚高峰時刻(以T 18:00 為例)居民小區(qū)可達(dá)性和早高峰時期情況類似(圖5-e)。
對于上午平峰時刻(以T 10:00 為例),較T 08:00時刻的卒中網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性水平有所改觀。如圖5-b 所示,通行時間大多<30 min,該通行時間范圍的小區(qū)數(shù)量為1 604 個。通行時間<15 min的小區(qū)數(shù)量升至222 個。另外,通行時間在30~45 和>60 min 時段的小區(qū)數(shù)均有所下降,與T 08:00 空間分布位置總體近似,但分布范圍有所減少。可以看出,上午平峰時刻可達(dá)性整體要優(yōu)于高峰時刻。相對于高峰時刻,平峰時刻的可達(dá)性值總體更小,較低時間成本的小區(qū)數(shù)量有所增加。2 個時間點的值班急救車輛沒有發(fā)生變化,主要是因為T 08:00是工作日的早高峰時刻,是全天中城市居民出行最為集中的時刻,駕駛模式下也是全天中交通最為擁堵的時間節(jié)點。
對于下午的平峰時刻(以T 12:00和15:00 為例),2 個時刻可達(dá)性情況相當(dāng),通行時間在30 min以內(nèi)的小區(qū)數(shù)量分別為1 650 和1 613 個,較T 10:00 均略有增加,但增幅不大,空間分布格局相似,但分布范圍略有擴大,結(jié)果如圖5-c和d所示。另外2個時段(即30~45、45~60 min)的可達(dá)性有變好的趨勢。可以看出,在居民小區(qū)卒中急救網(wǎng)絡(luò)服務(wù)獲取方面,白天的4 個時刻(即T 08:00、10:00、12:00和15:00),T 12:00的可達(dá)性較其他3個時刻具有較大的優(yōu)勢,該時刻也是一天中交通最為暢通,急救車和卒中中心醫(yī)療資源的可獲得性最佳的時刻。
對于夜間低峰時刻(以凌晨T 24:00為例),值班急救車數(shù)量較白天明顯減少,由白天的32輛減少至25輛,減少車輛主要位于自東向西的市區(qū)中部狹長區(qū)域(圖5-f)。25 輛夜間值班車中,僅有1 輛為夜間增加的值班車輛,其空間位置位于急救車較為密集的市中心區(qū),而市中心急救車空間分布較為集中。結(jié)果可以看出,合肥市全域可達(dá)性總體達(dá)到黃金“1 h”服務(wù)標(biāo)準(zhǔn),但仍存在市中心急救資源過于聚集,與人口需求空間發(fā)展不均衡等問題。夜間值班車輛的變化對于研究區(qū)的全局卒中急救網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性的影響較少。但對于局部區(qū)域,如瑤海區(qū)中部、經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)南區(qū)的北部和蜀山區(qū)的可達(dá)性影響較大,該區(qū)域夜間值班車輛的銳減使急救車資源匱乏的局勢更加緊張。
為了進(jìn)一步比較各時刻的可達(dá)性離散程度差異,綜合以上述6個時刻的卒中急救網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性結(jié)果,計算6 個時刻的可達(dá)性標(biāo)準(zhǔn)差,結(jié)果如圖6 所示??梢钥闯?,可達(dá)性標(biāo)準(zhǔn)差空間差異非常顯著。市中心大面積區(qū)域標(biāo)準(zhǔn)差變化較小,主要是因為市中心區(qū)域的急救中心和卒中中心非常密集,雖然也有小部分區(qū)域(如長江西路和南一環(huán)附近)受交通流影響較大,但總體而言,該區(qū)域絕大部分小區(qū)人口分布較為集中,卒中急救網(wǎng)絡(luò)時間成本較小,受時間變化影響也較小。變化較大的區(qū)域主要分布在老城區(qū)以外的東部和西部地區(qū),最主要的原因是受到夜間急救車值班數(shù)量變化的影響,與T 24:00 的可達(dá)性變化情況吻合。因此,政府或規(guī)劃部門應(yīng)重點加大夜間時段該區(qū)域的急救資源投入或重新調(diào)整急救資源值班時間,以緩解研究區(qū)內(nèi)急救資源供應(yīng)和需求之間的矛盾。
圖6 6個時刻(T 08:00、T 10:00、T 12:00、T 15:00、T 18:00、T 24:00)可達(dá)性標(biāo)準(zhǔn)差空間分布Fig.6 Spatial distribution of accessibility standard deviation of stroke emergency network in 6 moments (8:00, 10:00, 12:00,15:00, 18:00, and 24:00)
為了從市域全局上反映卒中急救網(wǎng)絡(luò)的布局公平性水平,繪制了上述6個時刻的可達(dá)性洛倫茨曲線,并計算了對應(yīng)的可達(dá)性基尼系數(shù)。由圖7可以看出,T 15:00 和24:00 的可達(dá)性基尼系數(shù)分別為0.395 和0.338,均屬于布局“相對合理”的范圍。但T 15:00 的基尼系數(shù)值與“較差”水平的臨界值0.4 僅相差0.005,空間布局公平性不容樂觀。T 24:00 的洛倫茨曲線更靠近絕對平均曲線,其基尼系數(shù)值也是6個時刻中的最低值??梢酝茢?,雖然夜間值班急救車的數(shù)量明顯下降,但并未對總體可達(dá)性造成巨大影響,而此時交通狀態(tài)為6個時刻中的最佳狀態(tài),因此T 24:00為合肥市全域內(nèi)6個時刻中空間布局最公平的時刻。
圖7 6個時刻的洛倫茨曲線和相應(yīng)的基尼系數(shù)Fig.7 Accessibility Lorenz curve and accessibility Gini coefficient in 6 moments
由于T 10:00 的交通更為暢通,且此時所有急救車均正常運行,因此T 10:00 的基尼系數(shù)較早高峰和晚高峰時刻較小,稍大于布局公平性差異警戒線0.4,屬于布局公平性“較差”的范圍,為0.404。T 12:00的急救網(wǎng)絡(luò)設(shè)施資源并沒有發(fā)生變化,但基尼系數(shù)較T 10:00 有所增大,主要是受午高峰交通流的影響。但總體而言,午高峰持續(xù)時間較短,受交通流影響強度較弱。
由圖7可知,T 08:00和18:00的可達(dá)性基尼系數(shù)值非常接近,分別高達(dá)0.511 和0.505,洛倫茨曲線重合度也較高。在人口累計百分比等于70%前,2個時刻的可達(dá)性值增幅非常緩慢。至人口累計百分比為70%時,可達(dá)性值僅為20 min。隨著人口累計百分比進(jìn)一步增大,洛倫茨曲線上升趨勢才凸顯出來。2個時刻的基尼系數(shù)值也為6個時刻中最大的2個值,屬于布局“嚴(yán)重不公平”的范圍。主要是因為T 08:00和18:00分別為早高峰和晚高峰的時間節(jié)點,急救車均正常值班,而交通擁堵因素對于研究區(qū)布局公平性影響更大,為6個時刻中布局最不公平的2個時刻,T 08:00尤為顯著。據(jù)統(tǒng)計,上午T 06:00—11:00之間發(fā)病率最高(古賤秀 等,2021),正是交通早高峰時段。因此,對時間極為敏感的急救設(shè)施急救設(shè)施布局與規(guī)劃進(jìn)行考量時,城市規(guī)劃者或研究者也應(yīng)考慮疾病發(fā)病規(guī)律這一重要影響因素。
針對傳統(tǒng)可達(dá)性研究忽略城市動態(tài)性和多設(shè)施一體化服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的整體可達(dá)問題,本文構(gòu)建了多設(shè)施為目標(biāo)的卒中急救動態(tài)網(wǎng)絡(luò),通過百度地圖API估算1 天中6 個重要時刻的動態(tài)交通成本,分析和評價城市可達(dá)性動態(tài)變化規(guī)律和可達(dá)性布局公平性變化。結(jié)果表明:1)時間變化對于城市急救網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性和空間布局公平性有顯著影響,早晚高峰時刻的可達(dá)性受交通流影響呈較大波動。T 08:00 和24:00分別為研究區(qū)內(nèi)6個時刻中空間布局最不公平和最公平的2個時刻。2)全域可達(dá)性總體達(dá)到黃金“1 h”服務(wù)標(biāo)準(zhǔn),通行時間<30 min 的小區(qū)占小區(qū)總數(shù)的75%以上。但仍存在市中心急救資源過于聚集,與人口需求空間發(fā)展不均衡等問題。研究區(qū)內(nèi)急救車資源的動態(tài)調(diào)整并未對研究區(qū)內(nèi)的可達(dá)性造成較大影響。3)在時間敏感的卒中急救可達(dá)性研究中,本文提出的依精細(xì)急救網(wǎng)絡(luò)模型和時間變化的可達(dá)性估算方法結(jié)果更加準(zhǔn)確可靠。政府或規(guī)劃部分應(yīng)加大研究區(qū)郊區(qū)急救資源的投入,并合理調(diào)整急救車、卒中中心等卒中急救資源的時空部署,以有效緩解城市內(nèi)部急救資源供需矛盾。
值得進(jìn)一步思考的是,本文沒有考慮城市居民在時空緯度上的活動性,即人口的移動性。事實上,來自不同社會群體的城市居民隨時隨地都會進(jìn)行復(fù)雜的社會活動,對城市設(shè)施可達(dá)性評價也會產(chǎn)生重要影響。另外,針對腦卒中疾病,1 天內(nèi)的發(fā)病時間存在較強規(guī)律性(周奕男 等,2020),針對這一規(guī)律提出合理的布局優(yōu)化方案也是未來可達(dá)性研究以及急救設(shè)施時空優(yōu)化研究的重要方向。因此,在未來要充分考慮時間、空間和系統(tǒng)各個維度,構(gòu)建適宜的城市急救車動態(tài)配置模型,為動態(tài)城市環(huán)境下急救車動態(tài)配置和重定位提供優(yōu)化策略和治理框架。