标准化交通数据和计算能力日益普及，使我们能够了解不同交通项目或政策对空间和交通网络的影响。今年1月，我们正式推出了 OpenTripPlannerAnalyst（OTPA）无障碍工具。这款基于网络的开源工具可结合城市的空间分布（例如就业岗位或学校）、交通网络以及个人的出行行为，计算个人获取各种机会的便利程度。
借助 OTPA无障碍工具，我们正在释放这些数据集和分析技术在街区层面无障碍程度建模方面的潜力。任何人都可以使用这款工具，模拟城市交通与土地利用之间的相互作用，并设计更准确地满足市民需求的交通服务——例如，量身打造服务，将贫困人口或收入最低的40%人口连接到具有重要意义的地点。
短短几个月里，我们已开始探索这款工具的不同用途，以及如何在实际工作中运用它，为我们的项目提供参考。
利马就业可达性变化，
地铁2号线。项目组负责人：Georges Darido
比较交通情景
这款工具最直观的用途，是比较不同交通网络对可达性的影响。用户可以上传不同的交通情景，并比较城市各个区域的就业机会可达性如何变化。在秘鲁利马，我们比较了新增一条地铁线路后就业可达性的变化。这也帮助我们了解项目对交通网络和连通性的影响，而不只是依赖出行时间。
了解空间形态
不过，这款工具的用途并不限于比较交通情景。将工具与地球观测数据结合，以确定贫民窟和社会住房的位置，我们便能探索城市的空间形态，以及城市为最弱势群体提供的可达机会。我们在阿根廷布宜诺斯艾利斯开展了这项工作，结合 LandScan 数据和工具的输出结果，了解该市最贫困群体可获得的就业机会。
确定住房项目的最佳选址。
项目组负责人：Angelica Nunez
此外，我们可以利用这款工具，更好地决定社会住房项目的选址。将可达性输出结果与居民居住地普查数据叠加结合，我们可以找出城市中可达性高但人口密度不高的区域，因此这些区域似乎适合作为住房项目的选址。我们还可以识别出人口密集但难以到达一项或多项此类服务的区域，并将其列为新增公共交通服务的优先地点。
在数据匮乏的环境中开展工作
这款工具能否适用于数据匮乏的环境，是其适用性面临的主要问题之一。高分辨率数据产品日益普及，正帮助我们克服这一局限。在肯尼亚内罗毕等地区，我们可以将该工具的强大功能与 WorldPop （提供100米分辨率的人口数据）结合，大幅增进对城市的了解。这使我们能够了解研究区域内居民前往某一地点的可达性，进而确定就业中心或学校、医院等其他服务设施的最佳选址。
借助这款工具和多种大数据输入，我们能够了解城市各处可达性的差异，而不只是查看汇总出行时间或其他缺乏针对性的宽泛指标。理想情况下，世界银行集团将广泛使用这款工具，为项目确定优先区域，并为在实施项目设定指标。广泛应用可达性分析，有望改变我们评估城市交通项目影响的方式，也能改变其他业务领域项目的评估方式。
最初几个月的工具使用经历，使我们得以探索它可以应用的多种环境。此外，这款工具还可用于交通项目以外的领域，衡量住房项目以及学校、医院和其他基本服务的可达性。
我们希望继续在不同环境和项目中测试这款工具，充分发挥其潜力，重新审视这一问题：这项投资如何改善该大都市区最贫困的40%人口的可达性？
本文最初发表于 世界银行《交通促进发展》博客。本文的发表并不意味着世界经济论坛认可其中的观点。
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作者：Tatiana Peralta-Quiros 是城市发展与韧性部门的初级专业助理。Shomik Raj Mehndiratta 是首席交通专家，任职于世界银行拉丁美洲和加勒比地区团队，常驻华盛顿特区。
图片：2012年1月11日，在加利福尼亚州洛杉矶的洛杉矶郡艺术博物馆（LACMA）媒体预览活动上，微型汽车沿着克里斯·伯登的大型动态雕塑《Metropolis II》中的高架高速公路行驶。路透社/David McNew。
