【《极端事件对交通运输系统的影响分析综述》5000字】

极端事件对交通运输系统的影响分析综述目录TOC\o"1-3"\h\u30912极端事件对交通运输系统的影响分析综述 1193851.1影响交通运输系统的极端事件 1184211.2极端事件的空间影响区域近似 3本节将明确本文中所考虑的极端事件类型，并分析它们对交通运输系统造成的影响。进一步地，本节讨论如何研究具有空间影响范围的极端事件。1.1影响交通运输系统的极端事件不论是本文所研究空间覆盖范围较大的高铁和航空网络，还是范围较小的城市交通运输系统，如城轨和路面公交网络，都会因开放的运行环境而受到各类事件的影响而导致不能正常工作。依据事件的发生是否具有规律性可以将影响交通运输网络运行的扰动分为两类。其中最常见的一类是具有规律性的常发事件，城市交通中的早晚高峰和路面交通中的拥堵现象都属于此类。这些事件具有常发性和规律性且不会对交通运输系统造成剧烈的扰动，因此如2.1.3中所述，此类事件更多地影响交通运输系统的可靠性。本文所考虑的是另一类偶发且不可预测发生概率的极端事件，包括极端天气（如雾霾、风暴等），地质灾害（如泥石流，地震等），设施故障（如动车组或航班故障等），人为蓄意破坏（如恐怖袭击，人为封锁等）等。从造成列车和航班的晚点，到若干车站或区间的封闭，乃至区域性的交通运输中断，都是极端事件可能造成的潜在损失。在表2-1中，本文整理了部分极端事件，归纳了其致因及其后果。表2-SEQ表2\*ARABIC1典型极端事件致因及后果Table2-1Thecausesandconsequencesoftypicalextremeevents事件时间事故致因事故后果冰岛火山爆发2010.04地质灾害英国、挪威、芬兰等多个国家机场关闭，一周内取消超过七万多个航班日本地震引发海啸2011.03地质灾害日本成田、羽田以及仙台机场关闭鲁塞尔火车站爆炸事件2017.06恐怖袭击火车站封锁，驶入火车站列车全部停驶巴塞罗那恐怖袭击2017.08恐怖袭击巴塞罗那当地火车站全部关闭华北雾霾2017.12极端天气华北地区包括北京、济南、天津、石家庄、郑州、青岛等机场航班取消中国绵阳地震2018.06地质灾害扣停地震波影响范围内列车，地震波影响范围内轨道区段停运京沪高铁动车组故障2018.08机械故障G40次列车旅客被困，沿线列车晚点中国中东部地区冰冻雨雪灾害2018.12极端天气湖北省内京广线沿线车站大范围列车晚点，湖南、湖北、江苏多省内出现航班延误和取消兰新高铁张家庄隧道发生地质灾害2018.12地质灾害隧道附近三座车站关闭美国中西部暴雪2018.12极端天气美国中西部堪萨斯州、新墨西哥州、明尼苏达州、内华达州多处机场封闭台风利奇马登陆中国2019.08极端天气福建、浙江、江苏、山东等省份列车和航班取消伦敦暴雨2019.12极端天气伦敦市内四座主要车站关闭沪宁城际列车大范围晚点2021.04机械故障沪宁城际沿线车站动车晚点可以看到表2-1中的极端事件致因各异，但相较常发性的事件而言，这些偶发极端事件难以准确预测发生的概率。对于一些具有季节性的极端事件而言，虽然在一些季节更有可能发生，如暴雨，泥石流等，但这也只是基于以往经验的推测，无法获得准确的发生概率分布。除了无法估计的概率外，偶发的极端事件还会对运输系统造成剧烈的扰动，如部分基础设施和运输工具无法正常工作甚至是交通运输系统的运行中断。由此可见，极端事件的不可预测性和可能造成的巨大损失决定了本文需要从脆弱性的角度来分析极端事件对高铁航空综合运输网络的影响。除此之外，这些极端事件也存在着一定的空间影响范围。如2017年发生于布鲁塞尔的恐怖袭击导致该车站暂时封闭，2019年伦敦暴雨导致伦敦市内的四座车站关闭；也可能对一定区域内的运输网络造成影响，如2018年发生于绵阳的地震导致地震波影响范围内的所有列车扣停，2017年发生于中国华北地区的雾霾导致内蒙、河北等多个省内的机场被关闭，而2010年的冰岛火灾爆发更是导致欧洲范围内多个国家在很长时间范围内的航空运输中断。虽然这些极端事件的致因各异且影响范围也有不同，但其后果普遍体现为车站或机场的封闭以及列车和航班的晚点甚至取消。综上所述，本文所考虑的极端事件明确定义为会对交通运输系统的供给造成影响的偶发事件，这些事件的发生概率难以预测且会对基础设施和运输工具（即动车组和航班）的运行造成剧烈影响且具备一定的空间影响范围（关于空间影响范围的讨论见1.2节）。需要说明的是，对于已经可以准确判断是否会发生的极端事件，可以依据判断结果来进行针对性的事故预防，而这属于运营层面的策略。如卫星云图已经明确显示某一区域会发生暴雨时，可以提前告知区域范围内旅客改变出行计划；在得到情报某处会发生恐怖袭击时，会采取行动阻止袭击的发生。本文旨在从规划层面降低这些事件可能造成的潜在损失，因此如何应对这些可预知的的极端事件并不在本文的研究范围内。1.2极端事件的空间影响区域近似本节讨论极端事件在空间上的影响范围。极端事件往往会造成一定空间范围内所有交通基础设施的运行都受到影响，而基础设施的网络结构也导致某一设施在失效后与其相邻的其他设施也被影响[174]。如铁路区段被洪水冲断后，列车不能通过该区段。但实际上不仅是该区段，这一区段相邻的车站也会因为这一区段失效而停止接发列车，即使这些车站并没有受到直接的破坏。除此之外，如地震、暴雪等极端事件并不是只造成单一设施不能正常工作，而是导致一个空间范围内的全部交通运输网络设施的运行受影响。在对交通运输系统脆弱性的研究中，分析某一设施（车站，机场或轨道）失效可能造成的损失是常见的研究内容。而实际上此类研究也可以视为一个空间影响范围很小的极端事件，在这一事件的空间影响范围内只有一个设施。为了分析发生在不同区域的极端事件对交通运输系统脆弱性的影响，常见的手段是分别令不同极端事件影响范围内的设施失效，然后观察交通运输系统所受的影响。对于空间影响范围很小，只会造成单一设施失效的极端事件来说，由于交通运输网络中的节点和边的数量是有限的，因此这一方法可以直观地体现不同极端事件的后果。但对于具有较大空间影响范围的极端事件来说，这一方法需要进行进一步改进。极端事件的发生地点和影响区域难以准确预测（如地震、暴雪、泥石流等），可能发生在研究区域中的任何地方，而且一个极端事件的实际影响范围往往只有在事件发生后通过实地测量才能得到。因此潜在的受极端事件影响的区域在数量上是无穷的。为了解决这一问题，常用的方式是用规则或不规则的几何图形来分割研究区域，并用分割得到的子区域近似局部极端事件的影响范围，然后分别考虑这些子区域内设施失效造成的影响。本文以下图2-2(a)中中国大陆华东及华南地区的简化高铁网络来介绍上述两种方式的优缺点。在应用规则的几何图形来近似局部极端事件影响区域的方法中，正方形或正六边形等网格是常用的分割图形。图2-2(b)以75km×75km的正方形为例来分割研究区域。可以看到这一方法可以将全部研究区域进行分块而不会出现交通设施的遗漏，除此之外，通过调整正方形的边长可以体现不同影响范围的极端事件。但应用这一方式来对研究区域进行分割得到的结果并不唯一。将图2-2(c)中的网格向下平移10km如2-2(c)中所示，可以看到这一移动会产生与2-2(b)中不同的结果。如在2-2(b)中深圳和惠州处于不同的网格，但在平移后则位于同一网格内。而应用其他规则图形来分割空间区域，不论是三角形，正六边形等，都存在这一缺陷。以此方法来探讨极端事件对交通运输网络的影响往往会受规则网格位置的影响。图2-2基于四边形和泰勒多边形的区域划分结果Figure2-2ThedivisionresultsbasedonthesquareandThiessenpolygon在应用不规则几何图形来近似局部极端事件影响区域的方法中，泰森多边形也得到了应用[175]。利用泰森多边形，可以以交通运输方式节点（车站或机场）为中心，来对研究区域进行结果唯一的分割，如图2-2(d)所示。但这一方式难以考虑不同局部极端事件的影响范围。从2-2(d)中可以看到，所有小区域都拥有一个节点，但在大范围的局部极端事件中，如雪灾，雾霾等，往往会造成一个省级的区域范围内所有交通设施都受到影响。从上述两种方式的对比可以看到，合理的研究区域分割方式应满足如下研究需求：（1）研究区域内的全部交通设施都可以被至少一个子区域覆盖而不会出现遗漏。这一需求保证了基于此划分方式的研究可以考虑所有可能的极端事件。（2）子区域的划分结果应是唯一的。这一需求保证了基于此划分方式的研究结果体现了极端事件对运输网络的影响，而非子区域的划分方式。（3）子区域的划分方式应可以体现不同规模极端事件的影响区域。不同极端事件的影响范围有所差异，可以灵活调节的影响范围便于规划人员衡量不同极端事件对运输网络的影响。为满足上述需求，本文引入Ouyang提出的最大覆盖集（MaxCoverSet,MCS）来近似局部极端事件的影响区域。最大覆盖集定义为一个被给定半径为r的圆覆盖的设施的集合，添加任何一个新的设施都不能再被这个圆形区域覆盖[176]。最大覆盖集不依赖于区域的地图，而是将交通设施的空间位置信息作为依据来寻找可以覆盖最多交通设施的圆形区域。相较其他规则图形而言，应用圆形区域来分割研究区域以近似局部极端事件影响区域的优势在于：可以在给定的半径下，利用点和边的空间位置关系来划分得到数量有限且结果确定的圆形区域。根据圆形的几何特性，共有四类MCS，本节以图2-3为例说明如何找到所有的MCS并计算其圆心坐标。为便于理解，图2-3中点的坐标用平面坐标系表示，在实际应用中可以应用三维球面坐标得到更准确的结果，其圆心坐标可用Ouyang给出的方法进行计算[176]。在图2-3中，包括四个点n1，n2，n3和n4以及四个边e1，e2，e3和e4。点的横纵坐标分别表示为（1）对于第一类MCS，根据以下圆形的几何特征寻找：在给定半径r下，以网络中点为圆心的圆形区域是唯一的。检查网络中的所有点，可以得到满足这一关系的所有最大覆盖集，如下图2-3(a)所示。满足此要求的MCS的圆心坐标即为点的坐标。（2）对于第二类MCS，根据以下圆形的几何特征寻找：在给定半径r下，存在两个同时过两点的圆形区域。检查网络中所有点对，可以得到满足这一关系的所有最大覆盖集，如下图2-3(b)所示。以n1和n(（2-8）（3）对于第三类MCS，根据以下圆形的几何特征寻找：在给定半径r下，同时过一点且与另一边相切的圆形区域是唯一的。检查网络中所有点和边的组合，可以得到满足这一关系的最大覆盖集，如下图2-3(c)所示。以点n3和边e4为例。设边A（2-9）其中A=yn4−yn2，B=x（2-10）（4）对于第四类MCS，根据以下圆形的几何特征寻找：在给定的半径r下，不平行的两条边可以确定唯一的圆形区域。检查网络中的所有边对，可以得到满足这一关系的所有最大覆盖集，如下图2-3(d)所示。以边e2和e3为例。设e2AA（2-11）其中A2=yn4−yn3，B2=xnx（2-12）进一步对上述最大覆盖集进行筛选，去掉具有相同交通设施的重复最大覆盖集后，就得到了在同一给定的局部极端事件影响半径下，可以覆盖网络中所有交通设施、总量有限且划分结果唯一的区域划分结果，如下图2-3(e)所示。图2-3不同类型的MCSFigure2-3DifferenttypesofMCSs从图2-3(e)中可以看到，对于给定的某一半径r，所有可能的覆盖集组合都已被展示在图中。如不存在同时覆盖点n3和n4的圆形区域（n3与n4间的距离已超过2r，不能被同一圆形区域覆盖）；不存在同时覆盖点n1和边e2的圆形区域（n1与e2间的距离已超过2r，不能被同一圆形区域覆盖）；不存在同时覆盖边e1和边e2的圆形区域（e1而应用圆形区域的另一优势在于可以通过调整圆形区域的半径来反映不同极端事件的影响范