基于数据驱动的 NYC 紧急医疗服务可达性交叉口评估
系统与控制
2024-12-06 v1 系统与控制
摘要
紧急响应时间在人口稠密的城市环境中至关重要，例如纽约市 (NYC)，其中交通拥堵显著阻碍了紧急车辆 (EMV) 的 mobility。本研究引入一种交叉口感知的紧急医疗服务 (EMS) 可达性模型，用于评估和改进 NYC 的 EMV 旅行时间。该模型整合了交叉口密度指标、道路网络特征和人口统计数据，识别出 EMS 覆盖不足的脆弱地区。分析显示，密集互连的地区，例如斯塔滕岛的部分地区、皇后区和曼哈顿，因交叉口延迟和稀疏医疗基础设施而经历显著的可达性缺失。为应对这些挑战，本研究探索了 EMVLight 的采用，这是一种多智能体强化学习框架，演示了通过 50% 减少交叉口延迟而提高 EMS 可达性至 95% 的潜力，覆盖纽约市居民，位于 4 分钟的关键基准线内。结果表明，先进的交通信号控制 (TSC) 系统可缓解由拥堵引起的延迟，同时提高紧急响应的公平性。本研究提供了用于提升 EMS 可达性并确保底层人口及时获得护理的城市规划和政策干预的可操作见解。
引用
@article{arxiv.2412.04369,
title = {Intersection-Aware Assessment of EMS Accessibility in NYC: A Data-Driven Approach},
author = {Haoran Su and Joseph Y. J. Chow},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.04369},
year = {2024}
}