自行车网络中缺失连接的自动检测

骑行是使城市交通更具可持续性的有效解决方案。然而，自行车网络通常以缓慢的、分段的方式发展，留下了大量缺口，即使在哥本哈根这样发达完善的骑行城市也是如此。在此，我们开发了 IPDC 流程（识别、优先排序、去簇、分类），利用来自 OpenStreetMap 的数据寻找城市自行车网络中最重要的缺失连接。在该流程中，我们首先遵循多重网络方法识别所有可能的缺口，依据基于流量的指标对其进行优先排序，对涌现的缺口簇进行去簇处理，并手动分类缺口类型。我们将 IPDC 流程应用于哥本哈根并报告了 105 个最高优先级的缺口。为评估，我们将这些缺口与该市最新的自行车道优先规划进行比较，发现存在可观的重叠。我们的结果表明，具有最小数据需求的网络分析如何能够作为自行车网络规划的成本效益支持工具。通过考虑整个城市网络以巩固城市自行车基础设施，我们的数据驱动框架可补充局部化的手动规划过程，以实现更有效的全市决策。