交通地理與網路科學/彎曲度
彎曲度是網路距離與歐氏距離的比率（其倒數為直接度）
交通系統的存在（包括網路和模式）阻止人們沿著直線前往目的地，因為他們可以透過更彎曲的方式更快地移動；而建築物和其他基礎設施（包括作為障礙物的交通網路）以及河流和山脈等自然特徵可能會限制移動方向。
交通研究中的距離可以使用地理資訊系統（GIS）以三種形式測量：歐氏距離、網路距離和曼哈頓距離。曼哈頓距離在交通研究中並不常用，因為它通常僅在網格系統中有意義，而網格系統在少數城市環境中嚴格適用。歐氏距離是在“直線距離”上測量的起點和終點之間的航空距離，而網路距離是沿交通網路測量的起點和終點之間的距離，通常使用最短路徑（Miller 2001），如圖所示。
Love 和 Morris（1979）使用分析模型主要為設施選址問題估計兩點之間的道路距離。Newell（1980）指出，在城市環境中為一組隨機選擇的點測量的網路距離約為歐氏距離的 1.2 倍。其他研究 O'Sullivan（1996）發現，在不同的公交車站集水區，彎曲度因子為 1.21 到 1.23。該指標也已在國家層面使用（Ballou 2002），以及用於行人和腳踏車出行（被稱為行人路線直接度）（Dill 2003），其值遠高於汽車出行觀察到的值。該指標也被 Wolf（2004）使用實際旅行者的路線選擇 GPS 軌跡進行考慮，發現許多實際路線的彎曲度遠高於預期。Samaniego 和 Moses（2008）發現，道路網路的建設方式就好像交通完全分散一樣，而出行本身仍然混合了中心化（所有目的地都在中央商務區）和分散化（出行前往最近的目的地），這或許可以解釋一些觀察到的彎曲度。在城市環境中選擇任何一對隨機點並測量彎曲度（網路距離與歐氏距離之比）可能會導致與定位者-旅行者實際選擇的起點和終點所經歷的彎曲度不同的答案。
隨之而來的是一個問題，即歐氏距離和網路距離之間的差異是否很小且恆定。Levinson 和 El-Geneidy（2009）測試了該命題，假設只有當網路的變化很小且不存在自我選擇時，該假設才成立。自我選擇問題在網路彎曲度的分析中基本上被忽視了。雖然人們普遍認為居民選擇住房會考慮可達性、購物、學校、便利設施、社群生活質量、公共服務可用性、房屋質量（臥室數量、浴室數量等）和生活成本等因素，但這些因素對彎曲度測量的影響以前沒有在文獻中被注意到。對彎曲度的分析與住處-工作地點問題相關。
Levinson 和 El-Geneidy（2009）表明，透過隨機選擇的起點和終點測量的彎曲度超過了從實際住處-工作對測量的彎曲度。與他們的工作相比，工人傾向於選擇彎曲度較低的通勤路線，在他們的住處位置決策中應用智慧。作者假設這是因為定位者希望在最短的通勤時間內獲得最大的住宅地塊，其他條件不變。
部分基於 Levinson，David 和 Ahmed El-Geneidy（2009）“最小彎曲度邊界和出行路徑”區域科學與城市經濟學第 39 卷，第 6 期，2009 年 11 月，第 732-738 頁。doi:10.1016/j.regsciurbeco.2009.07.003
Ballou, R.，Rahardja, H. 和 Sakai, N.（2002），“道路旅行距離估計的選定國家彎曲度因子”，交通研究 A 部分，第 36 卷（9），Elsevier，第 843– 848 頁。
Dill, J.（2003），“測量腳踏車和步行網路連通性”，未發表論文，提交於 ACSP-AESOP 聯合大會，比利時魯汶，7 月。
Love, R. 和 Morris, J.（1979），“道路旅行距離的數學模型”，管理科學，管理科學研究所，第 130–139 頁。
Miller, H. 和 Shaw, S.（2001），“交通地理資訊系統：原理和應用”，牛津大學出版社，美國。
Newell, G.（1980），“交通網路上的交通流”，麻省理工學院出版社劍橋，馬薩諸塞州。O'Sullivan, S. 和 Morrall, J.（1996），“到輕軌車站和從輕軌車站步行距離”，交通研究記錄，第 1538 卷，交通研究委員會，第 19–26 頁。
Samaniego, H. 和 Moses, M.（2008），“城市作為有機體：城市道路網路的異速生長”，交通與土地利用雜誌，第 1 卷（1），第 21–39 頁。
Wolf, J.，Schoenfelder, S.，Samaga, U.，Oliveira, M. 和 Axhausen, K.（2004），“八十週全球定位系統軌跡：豐富出行資訊的方法”，交通研究記錄：交通研究委員會雜誌，第 1870 卷，交通研究委員會，第 46–54 頁。