PRL：城市街道网络的通用生成机制|城市街道|基尼|实证|异质性

摘要

通过分析9000个城市区域的街道网络，此篇论文识别出典型空间网络模型无法解释的属性，其中包括极端的中介中心性异质性。据此，研究团队提出一个通用的、简洁的生成模型，该模型基于两步机制：首先生成一个生成树作为主干网络，然后迭代添加边以匹配实证度分布。该模型仅受一个代表晶格等效节点密度的参数控制，能准确重现关键的通用属性，从而在实证观察与生成模型之间架起桥梁。

关键词：城市街道网络（Urban Street Networks）、通用模型（Universal Model）、中介中心性（Betweenness Centrality，BC）、最小生成树（Minimum Spanning Tree，MST）、空间异质性（Spatial Heterogeneity）、生成模型（Generative Model）、等效晶格密度（Equivalent Lattice Density）、随机伊甸模型（Random Eden Model）、度分布（Degree Distribution）

赵思语丨作者

赵思怡丨审校

论文题目：Universal Model of Urban Street Networks 论文链接：https://link.aps.org/doi/10.1103/1vj4-n8vn 发表时间：2025年9月25日论文来源：Physical Review Letters

街道网络建模的挑战与突破

城市街道网络的复杂结构长期难以被精准建模。虽然深度学习模型能生成视觉逼真的街道图像，但这些“黑箱”模型难以揭示网络形成的底层机制。2025年9月25日发表于Physical Review Letters的研究提出了一个突破性解决方案：仅用单一参数控制的通用模型，即可准确再现全球9000个城市街道网络的核心特征。

识别街道网络的关键特征

研究团队首先明确了街道网络的两个核心特征。中介中心性（Betweenness Centrality, BC）衡量了道路在最短路径中的重要程度，高BC的道路承担着城市主要的交通流量。实证数据显示，BC分布在街道网络中呈现显著异质性，少数主干道承担了大部分交通压力。另一特征是度分布，即不同类型交叉口的比例分布。然而研究发现，仅凭度分布无法确定网络拓扑，相同度分布可能对应完全不同的城市结构。

全球街道网络的普适规律

通过对全球9000个城市的大规模分析，研究揭示了惊人的规律性。在度分布方面，死胡同（度1节点）、三岔路口（度3）和十字路口（度4）的比例稳定在18%、62%和19%左右。更关键的是，BC分布的基尼系数中位数高达0.66，表明绝大多数城市都存在明显的"主干道-支路"分级结构。为统一比较不同城市，研究者创新性地提出了等效晶格密度（p）参数，该参数成功量化了从高山市（p=0.22）的松散结构到布宜诺斯艾利斯（p=0.95）的规整网格的结构差异。

图1：城市结构的密度密码——等效晶格参数p的全球图谱

从传统局限到创新解决方案

经典模型如随机伊甸模型（Random Eden Model）虽能复制度分布，但生成的网络结构过于紧凑均匀，无法再现BC的高度异质性。受城市发展历史的启发——城市往往先形成核心干道再逐步填充细节——研究团队提出了基于最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）的两步生成机制。

图2：从均匀到层级——最小生成树（MST）模型如何重塑城市主干道

该模型首先在规则网格上构建MST作为主干网络，这一结构天然具备高BC特性，模拟了城市发展的核心骨架。随后通过迭代添加或删除局部边的方式调整局部连接，使网络度分布精确匹配实证数据，同时保持与预设密度参数p一致。这种"先主干、后支路"的机制巧妙地将网络的功能性与结构性要求统一起来。

模型验证与理论意义

通过调节单一参数p，该模型成功生成了从低密度模块化结构到高密度融合结构的完整城市网络谱系。定量比较显示，基于MST的模型在平均度、中介中心性基尼系数等关键指标上的数值分布与实证数据高度重叠，显著优于传统的随机伊甸模型。特别是在最能体现路网层级结构的BC基尼系数上，新模型的结果与真实世界数据几乎一致，准确再现了城市中“主干道-支路”的功能分化特征。