1 引言
步入21世纪以来，人类共同面临着全球气候变化、经济社会动荡、局部地区冲突、自然灾害频发等世界性难题，为了应对和有效防范城市发展中的多元风险，建设具有韧性的城市系统成为推进可持续发展的重点研究方向。在此背景之下，国内外学术界围绕"韧性城市"相关议题展开了丰富的探索，特别是对于城市韧性概念有着多元化的解读和阐释。
城市韧性被定义为"城市（个体、社区、机构、商业体或系统）在遭受到任何持续慢性的压力或突然的灾害冲击时生存、适应并发展的能力"。
中国是自然灾害影响最为严重的国家之一，建设安全而具有韧性的城市系统是应对未来不确定性风险的必由之路。党的二十大以来，我国韧性城市建设全面铺开，将提高安全防灾减灾能力作为我国国土空间治理的重要支撑。
交通系统韧性的重要性
交通运输是我国国民经济的命脉，也是城市发展中不可或缺的生命线系统之一。因此，交通系统的韧性水平是城市整体韧性能力的重要组成部分。然而，现阶段我国的交通安全仍面临较为复杂的风险因素，道路交通事故预防、综合运输体系建设等方面有待进一步加强。
随着现代科学知识的体系进步和新型信息技术的蓬勃发展，传统的调查方法在交通系统韧性研究中的局限性日渐显现。相较于费时费力、样本量较小、信息覆盖有限、数据统计粒度过大的"小数据"研究方法，利用时空"大数据"探究城市交通系统韧性的议题逐渐成为学界的主流。
2 研究方法
本研究的文献检索过程分为2个阶段。首先，使用系统性文献综述方法（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses，PRISMA）进行检索。随后，使用滚雪球法对文献进行追踪补充与查漏补缺。为全面了解国内外研究进展，在系统检索过程中，本研究选择CNKI中国知网和Web of Science两种数据库分别对中文和英文文献进行搜索。
本研究欲探究时空大数据在交通系统韧性研究中的应用，因此首先应明确两个概念，即"交通系统韧性"与"时空大数据"。交通系统韧性是指城市交通系统抵抗、减少和吸收扰动（冲击、中断或灾难）的影响，保持可接受的服务水平（静态韧性），并在合理时间和成本内恢复正常和平衡运行的能力（动态韧性）。
3 结果及分析
3.1 既有交通系统韧性研究概况
自韧性概念引入城市学相关研究实践中，交通系统韧性已取得了较为丰富的成果。综合来看，现有文献研究往往将交通系统韧性视作城市交通系统中刚性要素和柔性特征的综合作用结果，既涵盖了城市交通子系统抵御外界扰动、维持结构与功能稳定的能力，也关注了常态灾害背景下城市交通系统自我调整、学习和适应以提高抗灾能力的过程。
3.2 交通系统韧性研究中时空大数据的主流应用类型
随着现代信息技术的智能化发展，开放、共享的大数据资源越发具有"流动性"和"可获取性"。时空大数据以更高的时间分辨率和更精细的空间粒度，为城市交通系统的管理和研究提供了重要的决策支持。
| 时空大数据类型 | 研究优势 | 现存局限 | 一般数据来源 |
|---|---|---|---|
| 基础设施大数据 | 数据全面而多维、实时监测和更新 | 部分数据更新滞后、分析成本较高 | 公共交通系统、道路传感器系统、政府数据平台 |
| 出行订单大数据 | 数据粒度精细、数据更新速度快 | 质量依赖于覆盖率、存在用户使用偏差 | 网约车平台、共享出行服务商 |
| 交通轨迹大数据 | 全球全天候定位、精准度较高 | 卫星信号易受干扰、收集处理成本高、存在数据隐私问题 | 全球定位系统、车辆导航系统、航空追踪系统、船舶自动识别系统 |
| 气象监测大数据 | 跨时空尺度、覆盖面较广、易于预测 | 依赖基础设施系统数据采集存在限制 | 气象监测系统、公开数据平台 |
3.3 时空大数据用于交通系统韧性研究的主要研究内容
对交通系统韧性进行量化评估是时空大数据在交通系统韧性研究中运用最为广泛的领域之一。从量化评估的对象来看，研究包括城市综合交通系统韧性、道路交通系统韧性、轨道交通系统韧性、飞机与船舶航运交通系统韧性、物流运输韧性、居民出行韧性、微观的城市交通系统韧性等多种类型的评价变量。
量化评估
基于复杂网络理论进行网络拓扑分析由于所需数据较少，相对简便，在过去的交通系统韧性研究中应用广泛。然而，这种方法忽视了实际的交通流量或车辆动态。
监测预警
在监测预警方面，时空大数据主要用于交通管理与应急响应层面。具体而言，包括实时监控交通状况，及时响应交通事故，应对极端天气、灾害及其他突发事件。
模拟预测
对于交通系统韧性的模拟预测，研究者通常采用交通网络数据、交通流量数据、GPS轨迹数据，结合人口统计数据、气象数据、GIS数据等多源大数据。
系统优化
时空大数据在系统优化领域的应用常与前述3个领域相结合。城市交通系统的韧性提升与多系统协同优化研究是交通系统韧性研究领域的重要议题。
4 结论与展望
近年来，城市化发展不仅为人类带来福祉，同时也衍生出了制约社会、经济和环境可持续发展的一系列问题。而城市韧性作为城市可持续性的重要目标与具体体现，是应对这类问题的一种有效途径，日益受到政府、学界和公众的广泛关注。
主要结论
- 在各个应用领域中，对于交通系统韧性的量化评估研究是最为广泛的应用领域之一，而实时监测预警的相关研究则相对匮乏，亟待填补。
- 基于精细化的多源时空大数据，交通系统韧性研究中的时空分析更加综合、更加高质量。
- 韧性概念本身也随之发展，从过去"重灾后、轻灾前"转变为"灾前-灾中-灾后"全生命周期研究，带动了交通系统韧性研究的范式转变。
未来展望
尽管目前交通系统韧性研究已取得了一定进展，但仍面临着数据获取、处理和分析的挑战。一方面，个人数据涉及的隐私与安全问题尚未完全解决，且个人时空大数据由于用户群体偏好不同存在一定偏差。另一方面，高精度时空大数据的处理与分析也要求更高的技术水平与复杂的分析方法。
展望未来，随着时空大数据技术的不断进步和新型交通模式的出现，我们有理由相信，交通系统韧性研究将会迎来更多的创新和突破。未来的研究应进一步探索和利用时空大数据在交通系统韧性领域的潜力，加强实证研究，理论与实践相结合，填补现有研究的空白。