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        城市交通網(wǎng)健壯性分析和抗毀性模型

        2024-12-26 00:00:00王卓黃志軍吳若乾
        交通科技與管理 2024年22期

        摘要 城市交通網(wǎng)作為城市生命線的重要組成部分,其穩(wěn)定性和抗干擾能力對城市功能的正常運轉(zhuǎn)至關(guān)重要。隨著城市化的加速發(fā)展,交通網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和脆弱性日益增加,因而對其健壯性分析和抗毀性模型的研究變得尤為重要。文章旨在探討城市交通網(wǎng)的健壯性分析方法,構(gòu)建有效的抗毀性模型,通過模擬不同的破壞場景評估交通網(wǎng)在面臨突發(fā)事件時的應(yīng)對能力,并采用圖論、網(wǎng)絡(luò)科學(xué)及復(fù)雜系統(tǒng)理論等多種理論和方法,以期為城市規(guī)劃者提供科學(xué)的決策支持,增強城市交通網(wǎng)在面對自然災(zāi)害或人為攻擊時的韌性。

        關(guān)鍵詞 路網(wǎng)健壯性與抗毀性;城市交通發(fā)展;道路網(wǎng)絡(luò)魯棒性

        中圖分類號 U125 文獻標(biāo)識碼 A 文章編號 2096-8949(2024)22-0023-03

        0 引言

        城市交通網(wǎng)絡(luò)是支撐城市日常運作的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施之一,其可靠性直接關(guān)系經(jīng)濟活動的連續(xù)性和居民生活質(zhì)量。然而,由于自然和人為因素,城市交通網(wǎng)經(jīng)常面臨著各種威脅,如地震、洪水等,這些事件可能導(dǎo)致交通網(wǎng)絡(luò)的部分或全部癱瘓,從而對城市的正常運行造成嚴(yán)重影響。因此,建立抗毀性模型并分析城市交通網(wǎng)的健壯性,能夠為城市管理與規(guī)劃創(chuàng)造條件。

        1 技術(shù)調(diào)研

        機動車增長速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了道路建設(shè)管理質(zhì)量的提升,道路配給不合理、不同道路利用率差異大等問題逐漸暴露,道路潮汐性、突發(fā)性擁堵愈加頻繁。同時,城市道路網(wǎng)的運行受道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、居民出行特性、職住分布、突發(fā)事件等多種交通因素的影響,使得城市路網(wǎng)成為一個快變、復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。一旦關(guān)鍵點位發(fā)生意外,將導(dǎo)致整個路網(wǎng)運行性能的大幅下降,造成城市功能的失?;蚴?,從而帶來巨大損失[1]。對現(xiàn)有路網(wǎng)健壯性與抗毀性進行動態(tài)準(zhǔn)確的評估與識別,有助于提高路網(wǎng)魯棒性,降低突發(fā)事件及自然災(zāi)害發(fā)生后所產(chǎn)生的不良影響與后果,提高路網(wǎng)服務(wù)效率與可靠性,促使城市健康有序發(fā)展。

        2 研發(fā)內(nèi)容

        面向區(qū)域路網(wǎng)交通應(yīng)急管控需求,考慮道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、路段流量、OD等因素,構(gòu)建城市交通網(wǎng)健壯性的評價指標(biāo)體系,評價各路口節(jié)點及網(wǎng)絡(luò)的重要程度及運行性能。基于城市交通網(wǎng)絡(luò)健壯性評價指標(biāo)體系,面向城市交通網(wǎng)絡(luò)瓶頸識別,建立抗毀性模型,識別交通網(wǎng)絡(luò)中的瓶頸,為智慧交通管控應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

        2.1 城市交通網(wǎng)健壯性評價指標(biāo)體系

        路網(wǎng)要素的脆弱性是其失效后對路網(wǎng)整體運行效率所產(chǎn)生的破壞程度,并且有著較為成熟的研究模式及方法,故基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論及其指標(biāo),構(gòu)建城市交通網(wǎng)絡(luò)健壯性的評價指標(biāo)體系。

        該研究所選的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點指標(biāo),應(yīng)能夠準(zhǔn)確精細(xì)地體現(xiàn)節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的拓?fù)湮恢卯愘|(zhì)性及重要程度,還應(yīng)從多元化的角度及指標(biāo)對路網(wǎng)健壯性進行評價,保證脆弱性評價結(jié)果的科學(xué)性與客觀性。

        2.1.1 加權(quán)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及網(wǎng)絡(luò)節(jié)點指標(biāo)

        (1)度是指與節(jié)點相連的節(jié)點數(shù)或連邊數(shù),它是最重要也是最為直觀的節(jié)點拓?fù)涮匦远攘?,反映?jié)點與網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點的連通性和重要性。

        Di=∑j?Nibij (1)

        式中,Ni——節(jié)點的鄰居節(jié)點集合;Di——節(jié)點的度;bij——節(jié)點與節(jié)點的連邊,當(dāng)兩節(jié)點直接相連時bij=1,否則bij=0。

        此外,為考慮各時段路段流量對路口節(jié)點重要程度的影響,按點所連路段的流量之和,作為節(jié)點的加權(quán)度指標(biāo)。

        Di=∑j?Niwij (2)

        式中,Ni——節(jié)點的鄰居節(jié)點集合;Di——節(jié)點的加權(quán)度;wij——節(jié)點到節(jié)點之間連邊的流量(veh/h)。

        (2)介數(shù)中心性是以經(jīng)過某節(jié)點的最短路徑數(shù)量刻畫此節(jié)點重要性的指標(biāo)。介數(shù)中心性指的是一個節(jié)點擔(dān)任其他兩個節(jié)點之間最短路的橋梁次數(shù)。

        Bi=Nod(i) " Nod (3)

        式中,Bi——節(jié)點的介數(shù)中心性;Nod——網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點o到達(dá)節(jié)點d中所有最短路徑的條數(shù);Nod(i)——節(jié)點o到達(dá)節(jié)點d中所有最短路徑中經(jīng)過節(jié)點的條數(shù)。

        同理,對節(jié)點連邊具有的流量進行加權(quán)。

        Bi=DiNod(i) " Nod (4)

        式中,Di——節(jié)點與其鄰居節(jié)點連邊的流量之和(veh)。

        (3)接近中心性是指某節(jié)點到其他各節(jié)點最短路徑的距離之和,然后對得到的和求倒數(shù),以確定該節(jié)點接近中心性的得分,主要表征節(jié)點到其他節(jié)點的便利程度。接近中心性在較大規(guī)模道路網(wǎng)絡(luò)中也具有很高的區(qū)分度。

        Ci= " "1 " " " "∑j?Ndij (5)

        式中,Ci——節(jié)點的接近中心性;dij——節(jié)點i到節(jié)點j的最短路徑長度(m)。

        由于兩點間OD量的大小在某種程度上可以表征兩點間通行的難易程度,故采用OD量大小對此指標(biāo)進行加權(quán)。

        Ci=ODij " "1 " " " "∑j?Ndij (6)

        式中,ODij——節(jié)點i與j節(jié)點之間的雙向OD量。

        (4)PageRank指標(biāo)最早用于計算網(wǎng)頁在網(wǎng)頁連接網(wǎng)絡(luò)中的重要程度,后推廣至復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域。PageRank算法的工作原理是對單個網(wǎng)頁進行排名,該排名由指向該網(wǎng)頁的鏈接數(shù)量決定[2]。

        PRi=(1?d)+d∑j?Ni=PRIj " "NIj " (7)

        式中,PRi——網(wǎng)頁的PageRank值;d——阻尼因子,取值范圍為0lt;dlt;1,一般取d=0.85;Ij——指向網(wǎng)頁的網(wǎng)頁集合;PRIj——指向網(wǎng)頁的網(wǎng)頁集合的PageRank值;NIj——網(wǎng)頁Ij的導(dǎo)出鏈接數(shù)。

        引入一個節(jié)點對網(wǎng)絡(luò)中每一個節(jié)點進行雙向連接,這時節(jié)點為N+1個,鏈路為M+2N條。為了進行排序,為原始網(wǎng)絡(luò)的每個節(jié)點分配一個資源單元,然后通過直接鏈接均勻地分配給節(jié)點鄰居,直至持續(xù)到穩(wěn)定狀態(tài)為止。

        Si(t+1)=∑N+1 " j=1 "bij " " "kout "j " " "Sj(t) (8)

        式中,kout "j " "——節(jié)點j的出度。

        此外,按路段流量對此指標(biāo)進行加權(quán)。

        PRi=(1?d)+d∑j?NiWi·PRIi (9)

        式中,Wi——節(jié)點所連接路段的總流量(veh/h)。

        上述涉及OD量、路段流量的指標(biāo)均采用MinMax進行歸一化。

        與無權(quán)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)相比,邊權(quán)的差異性是加權(quán)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)最重要的特點,能夠反映網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間相互作用所受阻抗的差異和真實網(wǎng)絡(luò)的動力學(xué)復(fù)雜性[3]。此外,計算各復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)須求出各節(jié)點對之間的最短路徑長度,但僅依靠網(wǎng)絡(luò)中的跳數(shù),無法精準(zhǔn)反映真實路網(wǎng)中的行駛阻抗。

        該文從路段屬性出發(fā),參照國家道路工程設(shè)計規(guī)范,提出一種路段結(jié)構(gòu)阻抗的確定方法。

        Zr= " " "Lenr " " " " " " βr·Lanesr (10)

        式中,Zr——路段的結(jié)構(gòu)阻抗;Lenr——路段的長度(m);βr為路段r的等級權(quán)重系數(shù),是快速路、主干路、次干路的設(shè)計通行能力標(biāo)準(zhǔn)值之比,沒有單位,只是一個常系數(shù);Lanesr——路段的車道數(shù)。除βr以外的各變量均需進行歸一化,去除指標(biāo)之間不同量綱的影響。

        Yi=a+ " "Xi?Xmin " " " " "Xmax?Xmin (b?a) (11)

        式中,Yi——某變量中第個值經(jīng)過歸一化的值;Xi——某變量中第i個值;Xmax、Xmin——某變量中的最大值和最小值;a、b——映射區(qū)間的左端點和右端點,一般取0和1。

        2.1.2 復(fù)雜道路網(wǎng)絡(luò)運行指標(biāo)

        (1)平均最短路徑長度是指網(wǎng)絡(luò)中任意兩個節(jié)點之間最短路徑距離的平均值。

        A= " "1 " " " "n(n?1) ∑ n " ij=1dij (12)

        式中,A——網(wǎng)絡(luò)的平均最短路徑距離(m);dij——節(jié)點到節(jié)點的最短路徑距離(m)。

        (2)最大連通子圖是把圖中的節(jié)點,利用最少的邊將網(wǎng)絡(luò)連接起來的子圖,其所包含的節(jié)點數(shù)與網(wǎng)絡(luò)節(jié)點總數(shù)的比值就是最大連通子圖的相對大小,能夠較好地表現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的連通情況。

        R=N' "N (13)

        式中,R——網(wǎng)絡(luò)的最大連通子圖的相對大??;N——初始狀態(tài)下的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù);N'——當(dāng)前狀態(tài)下網(wǎng)絡(luò)最大連通子圖所包含的數(shù)量。

        此外,為貼切反映道路的運行性能,采用網(wǎng)絡(luò)最大連通子圖所包含的所有路段流量將該指標(biāo)拓展。

        R=W' "W (14)

        式中,R——網(wǎng)絡(luò)的最大連通子圖的相對大??;W'——遭受某次節(jié)點攻擊后網(wǎng)絡(luò)的最大連通子圖所包含的所有路段流量(veh/h);W——網(wǎng)絡(luò)初始狀態(tài)下的路段總流量(veh/h)。

        (3)網(wǎng)絡(luò)效率是表征路網(wǎng)整體運行性能的有力指標(biāo),主要是將節(jié)點對間的連通效率定義為節(jié)點對之間最短路徑長度的倒數(shù),然后對網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點對的連通效率取均值,即可得到網(wǎng)絡(luò)效率,采用OD量對該指標(biāo)進行加權(quán)。

        E= " "1 " " " "n(n?1) ∑ n " ij=1εij (15)

        式中,E——網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)效率。

        εij=ODij " " "dij " " (16)

        式中,dij——節(jié)點i到節(jié)點j的最短路徑距離,計算方法是利用A*算法計算。

        f=g+h (17)

        式中,g——起點到當(dāng)前節(jié)點的距離,h——當(dāng)前節(jié)點到終點的直線距離。

        2.2 面向城市交通網(wǎng)絡(luò)瓶頸識別的抗毀性模型

        已有的城市交通網(wǎng)絡(luò)瓶頸識別研究往往關(guān)注于路網(wǎng)結(jié)構(gòu)特征或路段交通流的屬性,而較少從整體網(wǎng)絡(luò)層面研究交通流的組織變化情況。通過對道路抗毀性進行探究,識別對于維持交通流全局連通性具有關(guān)鍵作用的交通瓶頸。該研究方法從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的角度為城市交通研究提供了新視角,并為識別城市交通的瓶頸路段和治理城市交通擁堵提供參考。

        2.2.1 多指標(biāo)排名下的節(jié)點攻擊

        路網(wǎng)抗毀性在影響因素的激發(fā)下表現(xiàn)出來,該文考慮日常交通運行過程中可能出現(xiàn)的相關(guān)影響因素,并按路網(wǎng)自身內(nèi)部及外部的誘因進行分類。

        內(nèi)部影響因素中,路網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是路網(wǎng)系統(tǒng)的基礎(chǔ)構(gòu)成要素,從根本上決定了路網(wǎng)的抗毀性及各節(jié)點、路段的可達(dá)性等屬性。交通需求的不確定性主要指各交通需求的發(fā)生在時間與空間上的不確定性。道路質(zhì)量狀況包括路段等級、通行能力、平整度、粗糙程度等指標(biāo),影響車輛的通行速度與出行者的選擇。

        外部影響因素又可分為客觀因素與主觀因素,分別來源于自然環(huán)境因素或人為因素。惡劣的氣候條件及地質(zhì)災(zāi)害導(dǎo)致大量路網(wǎng)要素的直接中斷或失效,誘發(fā)路網(wǎng)抗毀性的變化;在人為因素中,公共事件是指在一定時空范圍內(nèi)改變了居民的出行需求,從而影響車輛的運行分布,造成交通擁堵或反常的交通流量分布,從而影響抗毀性。

        該文采用最為常用的節(jié)點刪除法,按各攻擊策略對節(jié)點進行攻擊。路網(wǎng)抗毀性可以由節(jié)點失效后所造成的后果進行量化,當(dāng)基于上述四項指標(biāo)及隨機形式所構(gòu)建的攻擊策略對網(wǎng)絡(luò)實施攻擊后,可得出五個方面的路網(wǎng)節(jié)點抗毀性數(shù)值。

        2.2.2 多策略攻擊下的瓶頸識別

        在某攻擊排名順序策略下,某路口節(jié)點的抗毀性就相當(dāng)于路網(wǎng)性能的變化數(shù)量。

        ΔEi= "prei? posti " " " "Einit (18)

        式中,ΔEi——某網(wǎng)絡(luò)攻擊策略下的單方面抗毀性;prei及posti——節(jié)點失效前、失效后的路網(wǎng)性能指標(biāo);Einit——最初狀態(tài)下網(wǎng)絡(luò)的路網(wǎng)運行性能。

        綜上,則對影響網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點綜合抗毀性的各指標(biāo)均進行歸一化。

        frg_TSi=ω1ΔEi1+ω2ΔEi2+ω3ΔEi3+ω4ΔEi4+ω5ΔEi5(19)

        式中, frg_TSi——網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的抗毀性;ω——各抗毀性指標(biāo)對應(yīng)的CRITIC權(quán)重;ΔEi——節(jié)點i在某網(wǎng)絡(luò)攻擊策略下的單方面抗毀性。

        3 案例分析

        以深圳市的路網(wǎng)為案例,基于上述方案分析該交通網(wǎng)絡(luò),從而找出瓶頸點位置。

        (1)數(shù)據(jù)需求:路段、節(jié)點、OD數(shù)據(jù)。

        (2)路段數(shù)據(jù):主要是包括線ID及其連接的點ID、路段流量、長度、等級、車道數(shù),最后計算阻抗,并歸一化。

        (3)節(jié)點數(shù)據(jù):主要包括節(jié)點所屬行政區(qū)(算法中未用到,備用),與此點所匹配的交通小區(qū)ID,多個點可以有同一個交通小區(qū)ID,未匹配到交通小區(qū)的賦0。

        (4)OD數(shù)據(jù):包含交通小區(qū)起終點ID和交通量。

        (5)流量加權(quán)抗毀性的評估結(jié)果及分析:

        高抗毀性節(jié)點有:深南大道與京港澳高速交叉口、深南大道與香蜜湖路交叉口、清平高速/布龍路/水宮高速交叉口、清平高速與坂李大道交叉口、同樂路/茶光路/南光高速交叉口、北環(huán)大道與科苑北路交叉口。

        由各指標(biāo)排名下的攻擊情況可知,深圳市道路網(wǎng)絡(luò)對于隨機排名攻擊有著更強的承受能力,而在介數(shù)中心性排名攻擊下,網(wǎng)絡(luò)運行最先出現(xiàn)崩潰(網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)降至0.2以下)。隨機排名攻擊在攻擊初期下降最緩慢,受到加權(quán)介數(shù)中心性攻擊時下降最快。計算結(jié)果表明,加權(quán)抗毀性與不加權(quán)的抗毀性有較大區(qū)別。

        4 結(jié)語

        總之,該文面向區(qū)域路網(wǎng)交通應(yīng)急管控需求,考慮道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、路段流量、OD等因素,構(gòu)建了城市交通網(wǎng)健壯性的評價指標(biāo)體系,評價各路口節(jié)點及網(wǎng)絡(luò)的重要程度及運行性能?;诔鞘薪煌ňW(wǎng)絡(luò)健壯性評價指標(biāo)體系,面向城市交通網(wǎng)絡(luò)瓶頸識別,建立抗毀性模型,以識別交通網(wǎng)絡(luò)中的瓶頸,為智慧交通管控應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

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        收稿日期:2024-08-02

        作者簡介:王卓(1993—),男,碩士研究生,工程師,研究方向:數(shù)字孿生。

        基金項目:城市交通基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字孿生系統(tǒng)構(gòu)建共性技術(shù)“城市交通基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字孿生體與交通運行態(tài)勢交互融合技術(shù)”(2022YFB2602104)。

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