城市卒中急救網(wǎng)絡(luò)動態(tài)可達(dá)性評價
——以合肥市為例

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(kuò)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)。

1 研究方法

1.1 卒中急救網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法

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谧疃虝r間內(nèi)將疑似卒中患者轉(zhuǎn)運(yùn)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(yùn)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(fèi)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(yùn)送至卒中中心所需通行時間。

1.2 可達(dá)性計算方法

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(yùn)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。

1.3 洛倫茲曲線與可達(dá)性基尼系數(shù)

在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，學(xué)者們習(xí)慣運(yùn)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）?；嵯禂?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。基尼系數(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。

2 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

2.2 數(shù)據(jù)

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

2.1 研究區(qū)域

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(jì)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(dú)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。

3 結(jié)果與分析

3.1 卒中急救網(wǎng)絡(luò)動態(tài)可達(dá)性分析

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(jì)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?？梢钥闯觯衔缙椒鍟r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(kuò)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?？梢钥闯觯诰用裥^(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(jì)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)

3.2 不同時刻的總體布局公平性水平

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(yùn)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(qiáng)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。

4 結(jié)論與討論

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(qiáng)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。