用途：把直线距离的猜测替换为基于路网的真实出行成本，并在合适尺度上明确速度与方式的假设。首个决策点：欧氏距离仅可作为已声明的近似，一旦它被用来代表可达性，必须标注。
工具按尺度选择：社区至城市、研究灵活场景用 OSMnx + NetworkX；城市至区域、大规模多对多 OD（大于10⁴×10⁴）用 r5py（多模式加 GTFS 公交）或 pandana；生产路由服务用 Valhalla/ OSRM/OpenRouteService API；商业栈用 ArcGIS Network Analyst 无头脚本。NetworkX 难以承受都市级多对多，不要把 shortest_path 循环用于数千起点。
建图（OSMnx）：ox.graph_from_place 指定 network_type（drive/walk/bike/all），再用 add_edge_speeds 由 highway 标签填补缺失限速、add_edge_travel_times 生成 travel_time 秒属性，并用 project_graph 转到米制 CRS。network_type 必须与出行方式匹配；填补速度是道路等级平均值，属系统性偏差而非噪声，需声明并在高利害时校准。路由前保留强连通分量，避免孤岛造成无穷大。起终点吸附到最近节点/边，须报告吸附距离分布。
核心产物：等时圈/服务区按出行时间截断取 ego-graph，再以 alpha shape 或边并集缓冲成面；节点凸包会高估跨河、跨高速的覆盖，优先边基多边形，并标注方式、速度模型与截断值。OD 矩阵用于可达性与选址，大规模用 pandana/r5py，以 Parquet 存储起讫点 ID。最近设施按网络成本取 k 近邻并同时报告设施与成本。中心性用 travel_time 的介数（大图采样 k），边介数近似过境潜力，应解释为网络结构而非实测流量。
可达性指标需有意选择：累计机会（简单但 T 处断崖）、重力衰减（平缓但衰减参数需论证）、2SFCA/E2SFCA（供需比，医疗常用但 catchment 大小影响结果）、最近设施时间（最坏情形，忽略容量与拥堵）。公平性分析应把指标接人口/人口统计面，报告分组分布而非仅城市均值。
选址：在 OD 矩阵上用 PuLP/OR-Tools 做 p-median 或最大覆盖，须显式声明目标函数；结果可回流至 mcda-suitability-analysis。公交：r5py + OSM + GTFS，结果对出发时间敏感，应在时间窗（如 07:00-09:00 分位数）上计算，并验证 GTFS 日历在分析日期有效，否则会得到看似合理的纯步行时间。
核验：对 3 条路线与外部路由器比对（约 20% 以内或解释差异）；绘制不可达/无穷成本对，通常源于吸附或连通性伪影；目视等时圈是否尊重河流、高速、单行道。陷阱清单：欧氏缓冲冒充服务区、方式与 network_type 不符、凸包等时圈跨越屏障、吸附距离未检查、公交只用单一出发时间、介数冒充交通量、OD 矩阵在度 CRS 下当距离。
执行契约：流程为定义方式、时间、阻抗、起点、终点与公平性问题，建网并验证，吸附输入，计算路径或矩阵，汇总可达性，核验。失败模式：图不连通、方式或转向规则错误、GTFS 过期、吸附过大、以欧氏替代、出发时间结果不稳定时，应拒绝给出可达性结论。交付物含网络来源、假设与成本函数、路径或 OD 矩阵、等时圈或可达指标、不可达报告、验证证据与公平性说明。使用网络、GTFS 或路由 API 前应查阅权威来源登记并归档来源日期。