摘要本数据集提供了全球35个代表性城市简化后的城市道路网络和交叉口数据空间分辨率为矢量级别。数据集包含两部分各城市的道路段数据RoadSegments_城市名以及对应的道路交叉点数据Junctions_城市名。本数据集来源于OpenStreetMapOSM原始路网数据本数据集在全球多尺度、多文化、多发展历史背景下的城市道路网络分析中具有高度可迁移性和泛化能力为城市社会经济建模、空间句法分析、城市形态量化及地理人工智能GeoAI模型的开发提供了高质量的空间数据层。数据来源本数据集源于OpenStreetMapOSM全球道路网络数据库。以OSM中逐条车道的路网数据作为原始输入选取了35个城市北京、上海、广州、深圳、东京、孟买、德里、纽约、洛杉矶、伦敦、巴黎、柏林、莫斯科、伊斯坦布尔、开罗、约翰内斯堡、里约热内卢、圣保罗、布宜诺斯艾利斯、墨西哥城、芝加哥、休斯顿、费城、凤凰城、达拉斯、圣迭戈、多伦多、悉尼、墨尔本、新加坡、曼谷、雅加达、首尔、巴塞罗那、罗马的城市路网进行自适应简化处理从交通表征转换为空间表征。数据引用Zhao, X., Xu, J., Yang, J. et al. A global urban road network self-adaptive simplification workflow from traffic to spatial representation. Sci Data 12, 883 (2025). https://doi.org/10.1038/s41597-025-05164-9数据内容本数据集主要以Shp的格式存储地理坐标系为WGS_1984。数据集共包含70个Shp文件命名方式如下以“RoadSegments_城市名”格式命名的文件存储该对应城市的道路段几何线状要素及相关属性信息以“Junctions_城市名”格式命名的文件存储该城市道路的交叉点数据点状要素共计35个城市。数据集涵盖的城市样本广泛分布于全球各大洲兼顾了不同规模、文化背景、发展历史和经济发展水平的代表性城市。用户可使用QGIS、ArcGIS等主流GIS软件直接读取、分析与可视化支持多城市间的路网拓扑结构对比、城市形态空间句法分析以及全球城市路网特征的模式挖掘。