城市交通網(wǎng)健壯性分析和抗毀性模型

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)至關重要。隨著城市化的加速發(fā)展，交通網(wǎng)絡的復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)事件時的應對能力，并采用圖論、網(wǎng)絡科學及復雜系統(tǒng)理論等多種理論和方法，以期為城市規(guī)劃者提供科學的決策支持，增強城市交通網(wǎng)在面對自然災害或人為攻擊時的韌性。

關鍵詞 路網(wǎng)健壯性與抗毀性；城市交通發(fā)展；道路網(wǎng)絡魯棒性

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

0 引言

城市交通網(wǎng)絡是支撐城市日常運作的關鍵基礎設施之一，其可靠性直接關系經(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，這些事件可能導致交通網(wǎng)絡的部分或全部癱瘓，從而對城市的正常運行造成嚴重影響。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

機動車增長速度遠遠超過了道路建設管理質(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)的運行受道路拓撲結(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、復雜的網(wǎng)絡系統(tǒng)。一旦關鍵點位發(fā)生意外，將導致整個路網(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)事件及自然災害發(fā)生后所產(chǎn)生的不良影響與后果，提高路網(wǎng)服務效率與可靠性，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)交通應急管控需求，考慮道路拓撲結(jié)構(gòu)、路段流量、OD等因素，構(gòu)建城市交通網(wǎng)健壯性的評價指標體系，評價各路口節(jié)點及網(wǎng)絡的重要程度及運行性能。基于城市交通網(wǎng)絡健壯性評價指標體系，面向城市交通網(wǎng)絡瓶頸識別，建立抗毀性模型，識別交通網(wǎng)絡中的瓶頸，為智慧交通管控應用奠定基礎。

2.1 城市交通網(wǎng)健壯性評價指標體系

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，故基于復雜網(wǎng)絡理論及其指標，構(gòu)建城市交通網(wǎng)絡健壯性的評價指標體系。

該研究所選的復雜網(wǎng)絡節(jié)點指標，應能夠準確精細地體現(xiàn)節(jié)點在網(wǎng)絡中的拓撲位置異質(zhì)性及重要程度，還應從多元化的角度及指標對路網(wǎng)健壯性進行評價，保證脆弱性評價結(jié)果的科學性與客觀性。

2.1.1 加權(quán)復雜網(wǎng)絡構(gòu)建及網(wǎng)絡節(jié)點指標

（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)點拓撲特性度量，反映節(jié)點與網(wǎng)絡中其他節(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。

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。介數(shù)中心性指的是一個節(jié)點擔任其他兩個節(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)絡中節(jié)點o到達節(jié)點d中所有最短路徑的條數(shù)；Nod（i）——節(jié)點o到達節(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指標最早用于計算網(wǎng)頁在網(wǎng)頁連接網(wǎng)絡中的重要程度，后推廣至復雜的網(wǎng)絡領域。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的導出鏈接數(shù)。

引入一個節(jié)點對網(wǎng)絡中每一個節(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、路段流量的指標均采用MinMax進行歸一化。

與無權(quán)復雜網(wǎng)絡相比，邊權(quán)的差異性是加權(quán)復雜網(wǎng)絡最重要的特點，能夠反映網(wǎng)絡節(jié)點之間相互作用所受阻抗的差異和真實網(wǎng)絡的動力學復雜性[3]。此外，計算各復雜網(wǎng)絡指標須求出各節(jié)點對之間的最短路徑長度，但僅依靠網(wǎng)絡中的跳數(shù)，無法精準反映真實路網(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、次干路的設計通行能力標準值之比，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 復雜道路網(wǎng)絡運行指標

（1）平均最短路徑長度是指網(wǎng)絡中任意兩個節(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)絡連接起來的子圖，其所包含的節(jié)點數(shù)與網(wǎng)絡節(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)絡內(nèi)部的連通情況。

R=N' "N （13）

式中，R——網(wǎng)絡的最大連通子圖的相對大小；N——初始狀態(tài)下的網(wǎng)絡節(jié)點數(shù)；N'——當前狀態(tài)下網(wǎng)絡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)絡最大連通子圖所包含的所有路段流量將該指標拓展。

R=W' "W （14）

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

（3）網(wǎng)絡效率是表征路網(wǎng)整體運行性能的有力指標，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)絡中所有節(jié)點對的連通效率取均值，即可得到網(wǎng)絡效率，采用OD量對該指標進行加權(quán)。

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

式中，E——網(wǎng)絡的網(wǎng)絡效率。

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——起點到當前節(jié)點的距離，h——當前節(jié)點到終點的直線距離。

2.2 面向城市交通網(wǎng)絡瓶頸識別的抗毀性模型

已有的城市交通網(wǎng)絡瓶頸識別研究往往關注于路網(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鍵作用的交通瓶頸。該研究方法從復雜網(wǎng)絡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)的拓撲結(jié)構(gòu)是路網(wǎng)系統(tǒng)的基礎構(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，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)災害導致大量路網(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，當基于上述四項指標及隨機形式所構(gòu)建的攻擊策略對網(wǎng)絡實施攻擊后，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)點的抗毀性就相當于路網(wǎng)性能的變化數(shù)量。

ΔEi= "prei? posti " " " "Einit （18）

式中，ΔEi——某網(wǎng)絡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；Einit——最初狀態(tài)下網(wǎng)絡的路網(wǎng)運行性能。

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

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

式中， frg_TSi——網(wǎng)絡中節(jié)點的抗毀性；ω——各抗毀性指標對應的CRITIC權(quán)重；ΔEi——節(jié)點i在某網(wǎng)絡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，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。

由各指標排名下的攻擊情況可知，深圳市道路網(wǎng)絡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)絡運行最先出現(xiàn)崩潰（網(wǎng)絡性能指標降至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)交通應急管控需求，考慮道路拓撲結(jié)構(gòu)、路段流量、OD等因素，構(gòu)建了城市交通網(wǎng)健壯性的評價指標體系，評價各路口節(jié)點及網(wǎng)絡的重要程度及運行性能?；诔鞘薪煌ňW(wǎng)絡健壯性評價指標體系，面向城市交通網(wǎng)絡瓶頸識別，建立抗毀性模型，以識別交通網(wǎng)絡中的瓶頸，為智慧交通管控應用奠定基礎。

參考文獻

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