CN115423277A - 一种考虑突发灾害影响的城市网络韧性评估方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种考虑突发灾害影响的城市网络韧性评估方法和系统，属于区域空间韧性分析技术领域，其中，方法包括：构建物理网络与功能网络，组成城市网络；计算灾前城市网络中城市与路段承载的要素流强度；将突发灾害空间分布数据叠加在城市网络上，计算灾时城市网络中城市与路段承载的要素流强度；评估灾前与灾时城市网络的结构韧性与功能韧性，计算得到城市网络的综合韧性。本发明可以模拟城市网络从灾前到灾时的阶段性变化过程，识别出受灾中断的路段和功能失效的城市，分别计算灾前与灾时城市网络的结构韧性与功能韧性，填补了面向突发灾害的城市网络韧性评估研究的空白，对于城市群、都市圈等区域的城市网络发展规划具有指导意义。
Description
技术领域
本发明属于区域空间韧性分析技术领域，更具体地，涉及一种考虑突发灾害影响的城市网络韧性评估方法和系统。
背景技术
随着全球化、信息化和后工业化的不断推进，城市间的交流合作愈发紧密，多个节点城市之间以经济流、信息流、交通流以及其他要素流的互联互通形成城市网络。作为新的空间组织形式，城市网络在提高生产要素跨区域流动效率的同时，面临洪涝、暴雪、台风等突发灾害带来的网络化风险：灾害及其负面影响借由紧密交织的联系路径在城市网络中蔓延与扩散，加剧区域发展的不稳定性和脆弱性，提升城市网络韧性成为应对网络化风险、保障空间发展安全的有效路径。城市网络韧性是指区域通过增强、改进关键的节点城市、联系路径、网络结构等方式降低灾害带来的负面影响、维持稳定与协调发展的能力。
目前，城市网络的韧性评估研究尚处于起步阶段，主要聚焦于常态下的城市网络结构韧性水平，采用节点城市的度与度分布、网络的平均路径长度、聚类系数等指标评估城市网络结构韧性，但这类评估方法无法反映城市网络面临突发灾害时的状态变化以及受灾影响，即韧性的本意，并且尚未探究城市网络的功能特征及其韧性水平。而针对突发灾害的城市网络韧性评估研究基本空白，少数学者探索了节点城市失效下的城市网络结构韧性评估方法，但这类方法未考虑节点城市失效后阻碍城市间要素流动、影响其他城市功能水平等连锁反应，难以解释灾害及其负面影响在城市网络中的传递规律；并且忽视了灾害对城市间联系道路的实际破坏性，相比于整个节点城市功能失效，城际道路受损乃至中断更为常见与频繁，城市间道路的联通性对城市网络的韧性水平提升同样具有重要意义。
由此可见，现有城市网络的韧性评估技术存在无法反映城市网络面临突发灾害时的状态变化以及受灾影响的技术问题。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种考虑突发灾害影响的城市网络韧性评估方法和系统，由此解决现有城市网络的韧性评估技术存在无法反映城市网络面临突发灾害时的状态变化以及受灾影响的技术问题。
为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种考虑突发灾害影响的城市网络韧性评估方法，包括：
从城市空间矢量数据中获取城际交通干线的交叉口集合和相邻交叉口间的路段集合，构建物理网络，从城市间要素流数据获取城市间的要素流强度集合，结合从城市空间矢量数据中获取的城市集合，构建功能网络；
将功能网络中某城市与其他城市之间的城市间的要素流强度之和作为突发灾害前城市承载的要素流强度，将城市间的要素流强度集合中的要素流强度分配到物理网络中的各路段，计算突发灾害前路段承载的要素流强度；
将突发灾害空间分布数据叠加在物理网络和功能网络组成的城市网络上，识别并删除联系中断的路段和功能失效的城市后，计算灾时城市承载的要素流强度，将灾时功能网络中城市间的要素流强度重新分配到灾时物理网络的各路段，计算灾时各路段的承载要素流强度；
将突发灾害前和灾时各路段的承载要素流强度分别作为灾前和灾时物理网络的权重，计算灾前和灾时城市网络的结构韧性，将突发灾害前和灾时功能网络中所有城市承载的要素流强度的加权和分别作为灾前和灾时城市网络的功能韧性，将灾时城市网络的结构韧性与功能韧性之积比上灾前城市网络的结构韧性与功能韧性之积，得到城市网络综合韧性，用于评估突发灾害对城市网络韧性的影响。
进一步地，所述灾时城市承载的要素流强度通过如下方式计算：
城市集合中城市j到功能失效的城市i的要素流转移流通至城市集合中与城市j相联系的城市k，将突发灾害前城市网络中城市j承载的要素流强度与突发灾害前城市i到城市j的要素流强度之差作为灾时城市j承载的要素流强度，将突发灾害前城市网络中城市k承载的要素流强度与灾时城市j到城市k转移流通的要素流强度之和减去突发灾害前城市i到城市k的要素流强度，得到灾时城市k承载的要素流强度。
进一步地，所述灾时城市j到城市k转移流通的要素流强度ΔLj-k为：
其中，Wj-i(pre)为突发灾害前城市j到城市i的要素流强度，Wj-k(pre)为突发灾害前城市j到城市k的要素流强度，Wj-m(pre)为突发灾害前城市j到城市m的要素流强度，Cj表示城市集合中与城市j相联系的所有城市，m表示Cj中的任意城市。
进一步地，所述突发灾害空间分布数据叠加在物理网络和功能网络组成的城市网络上，模拟突发灾害对城市网络的直接影响与间接影响，直接影响产生联系中断的路段与功能失效的城市，间接影响导致城市间的要素流无法流通、转移流通或绕行流通。
进一步地，所述直接影响产生联系中断的路段与功能失效的城市后，从城市网络中删除联系中断的路段、功能失效的城市以及功能失效的城市行政区划范围内涉及的路段，功能失效的城市i承载的要素无法流通至相联系的城市j，城市集合中城市j到功能失效的城市i的要素流转移流通至城市集合中与城市j相联系的城市k，中断的路段承载的要素绕行流通至其他路段，将灾时功能网络中城市间的要素流强度重新分配到灾时物理网络的各路段，计算灾时各路段的承载要素流强度。
进一步地，所述灾时功能网络中城市间的要素流强度通过如下方式计算：
突发灾害前城市j与城市k之间的要素流强度与灾时城市j到城市k转移流通的要素流强度之和减去突发灾害前城市i到城市k的要素流强度以及突发灾害前城市i到城市j的要素流强度，得到灾时功能网络中城市j与城市k之间的要素流强度。
进一步地，所述灾前和灾时城市网络的结构韧性通过如下方式计算：
将突发灾害前各路段的承载要素流强度作为突发灾害前物理网络的权重，计算突发灾害前物理网络中任意交叉口之间的最短路径长度，将突发灾害前物理网络中所有交叉口之间的最短路径长度的倒数之和除以突发灾害前物理网络中所有交叉口总数平方与突发灾害前物理网络中所有交叉口总数之差，得到灾前城市网络的结构韧性；
将灾时各路段的承载要素流强度作为灾时物理网络的权重，计算灾时物理网络中任意交叉口之间的最短路径长度，将灾时物理网络中所有交叉口之间的最短路径长度的倒数之和除以灾时物理网络中所有交叉口总数平方与灾时物理网络中所有交叉口总数之差，得到灾时城市网络的结构韧性。
进一步地，所述灾前和灾时城市网络的功能韧性为：突发灾害前和灾时功能网络中所有城市承载的要素流强度之和的一半。
进一步地，所述城市间的要素流强度通过如下方式计算：
城市i到城市j的要素流强度与城市j到城市i的要素流强度之和为城市i到城市j之间的要素流强度。
按照本发明的另一方面，提供了一种考虑突发灾害影响的城市网络韧性评估系统，包括：
网络构建模块，用于从城市空间矢量数据中获取城际交通干线的交叉口集合和相邻交叉口间的路段集合，构建物理网络，从城市间要素流数据获取城市间的要素流强度集合，结合从城市空间矢量数据中获取的城市集合，构建功能网络；
灾前计算模块，用于将功能网络中某城市与其他城市之间的城市间的要素流强度之和作为突发灾害前城市承载的要素流强度，将城市间的要素流强度集合中的要素流强度分配到物理网络中的各路段，计算突发灾害前路段承载的要素流强度；
灾时计算模块，用于将突发灾害空间分布数据叠加在物理网络和功能网络组成的城市网络上，识别并删除联系中断的路段和功能失效的城市后，计算灾时城市承载的要素流强度，将灾时功能网络中城市间的要素流强度重新分配到灾时物理网络的各路段，计算灾时各路段的承载要素流强度；
韧性评估模块，用于将突发灾害前和灾时各路段的承载要素流强度分别作为灾前和灾时物理网络的权重，计算灾前和灾时城市网络的结构韧性，将突发灾害前和灾时功能网络中所有城市承载的要素流强度的加权和分别作为灾前和灾时城市网络的功能韧性，将灾时城市网络的结构韧性与功能韧性之积比上灾前城市网络的结构韧性与功能韧性之积，得到城市网络综合韧性，用于评估突发灾害对城市网络韧性的影响。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：
(1)本发明可以模拟城市网络从灾前到灾时的阶段性变化过程，识别出中断的路段和功能失效的城市，分别计算灾前与灾时城市网络的结构韧性与功能韧性，填补了面向突发灾害的城市网络韧性评估研究的空白。构建的城市网络考虑了实体物理网络与拓扑功能网络的关联关系与相互影响。韧性评估综合考虑了网络的结构属性与功能属性，较为全面的反映城市网络的综合韧性水平。本发明提供了考虑突发灾害影响的城市网络韧性评估方法，对于流域、城市群、都市圈等区域的城市网络发展规划具有一定指导意义。
(2)本发明将突发灾害空间分布数据叠加在城市网络上，可以模拟突发灾害对城市网络的影响，由于失效城市承载的要素无法流通至相联系的城市，原本从城市到失效城市的要素流转移流通至功能网络中与城市相联系的城市，由此计算灾时城市承载要素流强度。城市承载要素流强度表明了城市的功能水平与网络的承载能力，承载的要素流强度越大，表明该城市的功能水平越高，城市网络的承载能力越强。中断路段承载的要素将绕行流通至其他路段，所以将灾时功能网络中城市间的要素流强度重新分配到灾时物理网络的各路段，计算各路段的承载要素流强度。路段承载要素流强度表明了城际干线的通行能力与重要性，承载的要素流强度越大，表明该路段的通行能力越高，对整个城市网络连通性的影响作用越强。
(3)突发灾害对城市网络的直接影响定义为突发灾害对建筑物与基础设施的实际破坏，产生道路联系中断与城市功能失效两种情况，间接影响定义为道路与城市受灾改变城市网络的要素流通，存在无法流通、转移流通与绕行流通三种情况。由此模拟城市网络从灾前到灾时的阶段性、动态性变化过程，准确计算灾时城市和路段的承载要素流强度。
(4)城市网络的结构韧性用加权网络效率来衡量，反映网络结构的连通性，城市网络的功能韧性用网络服务能力来衡量，反映城市网络能够承载的要素流强度大小。最终计算得到的城市网络综合韧性可以量化城市网络受灾害的影响后韧性的变化，城市网络综合韧性越小，城市网络受灾害的影响越大，韧性越低，反之，城市网络综合韧性越大，城市网络受灾害的影响越小，韧性越高。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种考虑突发灾害影响的城市网络韧性评估方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的突发灾害对城市网络产生直接影响与间接影响的过程示意图；
图3是本发明实施例提供的考虑突发灾害影响的城市网络韧性评估指标与思路示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
如图1所示，一种考虑突发灾害影响的城市网络韧性评估方法，包括：
步骤1，采集城市空间矢量数据、城市间要素流数据以及突发灾害空间分布数据；
城市空间矢量数据包括以地级市、区、县为基本单元的城市行政区划范围、城际交通干线，从天地图的行政边界数据接口获取行政区划数据，在全国地理信息资源服务系统中提取的空间矢量数据；城市间要素流数据包括人流、货流、企业流，通过Python爬虫技术在百度地图LBS开放平台、阿里巴巴物流服务平台、企查查信息查询平台获取数据；突发灾害指的与城市和区域发展紧密相关的突发性自然灾害。
步骤2，构建涵盖物理网络与功能网络的复合城市网络模型；包括：(1)运用步骤1采集的城市空间矢量数据，建立城市网络的基础层：物理网络P＝(I，R)，其中，I是城际交通干线的交叉口集合，R是相邻交叉口间的路段集合，ra，b表示交叉口a与相邻交叉口b之间的路段；
(2)运用步骤1采集的城市间要素流数据，建立城市网络的核心层：功能网络G＝(C，Q)，其中，C是城市集合，Q是城市间的要素流强度集合，Wi-j表示从城市i到城市j的要素流强度，功能网络以图的权矩阵形式存储，借助ArcGIS平台进行强度分级和网络可视化。
步骤3，计算突发灾害前城市网络中城市与路段承载的要素流强度；包括：
(1)计算突发灾害前功能网络的城市承载要素流强度Li(pre)，具体公式如下：
式中，Wij(pre)表示突发灾害前城市i与城市j之间的要素流强度，Wij(pre)＝Wi-j(pre)+Wj-i(pre)，城市承载要素流强度Li(pre)表明了单个城市的功能水平与整个网络的服务能力，承载的要素流强度越大，表明该城市的功能水平越高，城市网络的服务能力越强；
(2)构建要素流强度分配模型，将功能网络中集合Q的要素流强度分配到物理网络中集合R的各个路段，计算突发灾害前各路段承载要素流强度
步骤4，模拟突发灾害对城市网络的直接影响与间接影响过程，计算灾时城市网络中城市与路段承载的要素流强度；
如图2所示，突发灾害对城市网络的直接影响定义为突发灾害对建筑物与基础设施的实际破坏，产生道路联系中断与城市功能失效两种情况，间接影响定义为道路与城市受灾改变城市网络的要素流通，存在无法流通、转移流通与绕行流通三种情况，模拟过程包括：
(1)将步骤1采集的突发灾害空间分布数据叠加在城市网络上，识别出路段ra，b联系中断、城市i功能失效，即删除路段集合R中的路段ra，b和城市集合C中的城市i，同时删除城市i行政区划范围内涉及的路段；
(2)失效城市i承载的要素无法流通至相联系的城市j，即Wi-j(pre)＝0，原本从城市j到城市i的要素流Wj-i(pre)转移流通至功能网络中与城市j相联系的城市k，转移流通的要素流强度ΔLj-k计算公式如下：
式中，Cj表示城市集合中与城市j相联系的所有城市，m表示集合中的任意城市；
灾时城市j承载要素流强度为：
Lj(dis)＝Lj(pre)-Wi-j(pre)
灾时城市k承载要素流强度为：
Lk(dis)＝Lk(pre)+ΔLj-k-Wi-k(pre)
灾时城市j与城市k之间的要素流强度为：
Wjk(dis)＝Lj(dis)+Lk(dis)＝Wjk(pre)+ΔLj-k-Wi-k(pre)-Wi-j(pre)
(3)中断路段ra，b承载的要素将绕行流通至其他路段，基于要素流强度分配模型，将灾时功能网络中城市间的要素流强度重新分配到灾时物理网络的各路段，计算各路段的承载要素流强度
步骤5，评估灾前与灾时城市网络的结构韧性与功能韧性，计算得到城市网络的综合韧性水平；
如图3所示，城市网络的结构韧性用加权网络效率E(P)来衡量，反映网络结构的连通性，计算公式如下：
式中，dw为加权物理网络中任意交叉口之间的最短路径长度，运用Floyd-Warshall算法计算，物理网络加权是指将各路段的承载要素流强度作为物理网络中各路段的权重，如果交叉口之间无法联系，则dw＝+∞，M为物理网络中的交叉口数量；该指标越大，城市之间的要素流通越快，城市网络的结构韧性水平越高。M(M-1)是算最短路径时的循环次数，第一个点循环M-1次(除掉自己)，第二点循环M-2次，第三个点循环M-3次，循环次数＝M-1+M-2+……+1＝M*(M-1)/2，由于计算的时候每个点计算了两个，所以总的循环次数为M(M-1)。
城市网络的功能韧性用网络服务能力F(G)来衡量，反映城市网络能够承载的要素流强度大小，计算公式如下：
式中，N为功能网络中的城市数量；该指标越大，城市功能水平越高，城市网络的功能韧性越高。城市i和城市j之间的要素流强度，在计算Li的时候算了一遍，计算Lj的时候算了一遍，重复算了两遍，所以要乘以二分之一。
城市网络综合韧性R计算，是基于灾前灾时城市网络的结构韧性与功能韧性变化，计算公式如下：
式中，E(P)pre与F(G)pre为灾前的城市网络结构韧性与功能韧性水平，E(P)dis与F(G)dis为灾时的城市网络结构韧性与功能韧性水平。R取值是在0-1的范围内，R越小，城市网络受灾害的影响越大，韧性越低。
实施例1
以下选取武汉都市圈城市网络作为评估对象，该区域地处长江中游平原地区，受亚热带季风气候影响，常年洪涝灾害频发。运用该实例验证本发明的一种考虑突发灾害影响的城市网络韧性评估方法的实用性。
(1)武汉都市圈城市网络构建结果
武汉都市圈的物理网络由2022年国家级与省级干线公路构成，共计225个交叉口，360个路段；武汉都市圈的功能网络以区县为基本单元，共计29个区县，各区县间的人流迁徙强度由在百度地图LBS开放平台获取的2022年均每日人流迁徙量计算得到。
(2)灾前城市网络中城市与路段承载的要素流强度计算结果
根据人流迁徙量数据，计算得到29个区县承载的人流迁徙强度；运用Python语言编写人流迁徙量分配模型的代码程序，将各区县间的人流迁徙强度分配至物理网络中的各个路段，部分计算结果如表1所示。
表1灾前城市网络中城市与路段承载的要素流强度
(3)突发灾害对城市网络的影响过程模拟结果
从Global Flood Awareness System平台获取100年一遇的洪水淹没数据，该数据显示了0-30米深度的洪水淹没范围；运用ArcGIS软件将洪水淹没数据与武汉都市圈的物理网络与功能网络进行叠加，得到暴露在洪涝灾害下的都市圈空间分布情况；根据洪涝灾害相关研究，设定大于0.15米深度的洪水限制城区内部出行且洪水淹没范围覆盖城区，导致城市功能失效，大于0.3米深度的洪水导致城际干线封路而中断(排除高架公路与桥梁)，进而识别出武汉都市圈内硚口区、东西湖区、江岸区、江汉区、汉阳区、汉川市、团风县、新洲区、洪湖市、汉南区功能失效，多个路段中断。
(4)灾时城市网络中城市与路段承载的要素流强度计算结果
表2灾时城市网络中城市与路段承载的要素流强度
基于洪涝灾害对武汉都市圈城市网络的影响过程模拟结果，重新计算29个区县承载的人流迁徙强度；运用人流迁徙量分配模型，将重新计算的各区县间的人流迁徙强度分配至灾时物理网络中的各个路段，部分计算结果如表2所示。
(5)考虑突发灾害影响的城市网络韧性水平计算结果
运用灾前灾时的城市与路段承载的要素流强度结果，计算灾前武汉都市圈城市网络的结构韧性水平E(P)pre为0.16，功能韧性水平F(G)pre为1841055人/日，灾时武汉都市圈城市网络的结构韧性水平E(P)dis下降至0.11，功能韧性水平F(G)dis下降至1453924人/日，进而测度洪涝灾害影响下的武汉都市圈城市网络韧性综合水平R为0.54。
充分说明本发明模拟城市网络从灾前到灾时的阶段性变化过程，能够识别出影响网络结构连通、维持功能稳定的关键节点城市与联系路径，填补了面向突发灾害的城市网络韧性评估研究的空白，对于城市群、都市圈等区域城市网络发展规划具有指导意义。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种考虑突发灾害影响的城市网络韧性评估方法，其特征在于，包括：
从城市空间矢量数据中获取城际交通干线的交叉口集合和相邻交叉口间的路段集合，构建物理网络，从城市间要素流数据中获取城市间的要素流强度集合，结合从城市空间矢量数据中获取的城市集合，构建功能网络；
将功能网络中某城市与其他城市之间的城市间的要素流强度之和作为突发灾害前城市承载的要素流强度，将城市间的要素流强度集合中的要素流强度分配到物理网络中的各路段，计算突发灾害前路段承载的要素流强度；
将突发灾害空间分布数据叠加在物理网络和功能网络组成的城市网络上，识别并删除联系中断的路段和功能失效的城市后，计算灾时城市承载的要素流强度，将灾时功能网络中城市间的要素流强度重新分配到灾时物理网络的各路段，计算灾时各路段的承载要素流强度；
将突发灾害前和灾时各路段的承载要素流强度分别作为灾前和灾时物理网络的权重，计算灾前和灾时城市网络的结构韧性，将突发灾害前和灾时功能网络中所有城市承载的要素流强度的加权和分别作为灾前和灾时城市网络的功能韧性，将灾时城市网络的结构韧性与功能韧性之积比上灾前城市网络的结构韧性与功能韧性之积，得到城市网络综合韧性，用于评估突发灾害对城市网络韧性的影响。
2.如权利要求1所述的一种考虑突发灾害影响的城市网络韧性评估方法，其特征在于，所述灾时城市承载的要素流强度通过如下方式计算：
城市集合中城市j到功能失效的城市i的要素流转移流通至城市集合中与城市j相联系的城市k，将突发灾害前城市网络中城市j承载的要素流强度与突发灾害前城市i到城市j的要素流强度之差作为灾时城市j承载的要素流强度，将突发灾害前城市网络中城市k承载的要素流强度与灾时城市j到城市k转移流通的要素流强度之和减去突发灾害前城市i到城市k的要素流强度，得到灾时城市k承载的要素流强度。
3.如权利要求2所述的一种考虑突发灾害影响的城市网络韧性评估方法，其特征在于，所述灾时城市j到城市k转移流通的要素流强度ΔLj-k为：
其中，Wj-i(pre)为突发灾害前城市j到城市i的要素流强度，Wj-k(pre)为突发灾害前城市j到城市k的要素流强度，Wj-m(pre)为突发灾害前城市j到城市m的要素流强度，Cj表示城市集合中与城市j相联系的所有城市，m表示Cj中的任意城市。
4.如权利要求2或3所述的一种考虑突发灾害影响的城市网络韧性评估方法，其特征在于，所述突发灾害空间分布数据叠加在物理网络和功能网络组成的城市网络上，模拟突发灾害对城市网络的直接影响与间接影响，直接影响产生联系中断的路段与功能失效的城市，间接影响导致城市间的要素流无法流通、转移流通或绕行流通。
5.如权利要求4所述的一种考虑突发灾害影响的城市网络韧性评估方法，其特征在于，所述直接影响产生联系中断的路段与功能失效的城市后，从城市网络中删除联系中断的路段、功能失效的城市以及功能失效的城市行政区划范围内涉及的路段，功能失效的城市i承载的要素无法流通至相联系的城市j，城市集合中城市j到功能失效的城市i的要素流转移流通至城市集合中与城市j相联系的城市k，中断的路段承载的要素绕行流通至其他路段，将灾时功能网络中城市间的要素流强度重新分配到灾时物理网络的各路段，计算灾时各路段的承载要素流强度。
6.如权利要求2或3所述的一种考虑突发灾害影响的城市网络韧性评估方法，其特征在于，所述灾时功能网络中城市间的要素流强度通过如下方式计算：
突发灾害前城市j与城市k之间的要素流强度与灾时城市j到城市k转移流通的要素流强度之和减去突发灾害前城市i到城市k的要素流强度以及突发灾害前城市i到城市j的要素流强度，得到灾时功能网络中城市j与城市k之间的要素流强度。
7.如权利要求1-3任一所述的一种考虑突发灾害影响的城市网络韧性评估方法，其特征在于，所述灾前和灾时城市网络的结构韧性通过如下方式计算：
将突发灾害前各路段的承载要素流强度作为突发灾害前物理网络的权重，计算突发灾害前物理网络中任意交叉口之间的最短路径长度，将突发灾害前物理网络中所有交叉口之间的最短路径长度的倒数之和除以突发灾害前物理网络中所有交叉口总数平方与突发灾害前物理网络中所有交叉口总数之差，得到灾前城市网络的结构韧性；
将灾时各路段的承载要素流强度作为灾时物理网络的权重，计算灾时物理网络中任意交叉口之间的最短路径长度，将灾时物理网络中所有交叉口之间的最短路径长度的倒数之和除以灾时物理网络中所有交叉口总数平方与灾时物理网络中所有交叉口总数之差，得到灾时城市网络的结构韧性。
8.如权利要求1-3任一所述的一种考虑突发灾害影响的城市网络韧性评估方法，其特征在于，所述灾前和灾时城市网络的功能韧性为：突发灾害前和灾时功能网络中所有城市承载的要素流强度之和的一半。
9.如权利要求1-3任一所述的一种考虑突发灾害影响的城市网络韧性评估方法，其特征在于，所述城市间的要素流强度通过如下方式计算：
城市i到城市j的要素流强度与城市j到城市i的要素流强度之和为城市i到城市j之间的要素流强度。
10.一种考虑突发灾害影响的城市网络韧性评估系统，其特征在于，包括：
网络构建模块，用于从城市空间矢量数据中获取城际交通干线的交叉口集合和相邻交叉口间的路段集合，构建物理网络，从城市间要素流数据获取城市间的要素流强度集合，结合从城市空间矢量数据中获取的城市集合，构建功能网络；
灾前计算模块，用于将功能网络中某城市与其他城市之间的城市间的要素流强度之和作为突发灾害前城市承载的要素流强度，将城市间的要素流强度集合中的要素流强度分配到物理网络中的各路段，计算突发灾害前路段承载的要素流强度；
灾时计算模块，用于将突发灾害空间分布数据叠加在物理网络和功能网络组成的城市网络上，识别并删除联系中断的路段和功能失效的城市后，计算灾时城市承载的要素流强度，将灾时功能网络中城市间的要素流强度重新分配到灾时物理网络的各路段，计算灾时各路段的承载要素流强度；
韧性评估模块，用于将突发灾害前和灾时各路段的承载要素流强度分别作为灾前和灾时物理网络的权重，计算灾前和灾时城市网络的结构韧性，将突发灾害前和灾时功能网络中所有城市承载的要素流强度的加权和分别作为灾前和灾时城市网络的功能韧性，将灾时城市网络的结构韧性与功能韧性之积比上灾前城市网络的结构韧性与功能韧性之积，得到城市网络综合韧性，用于评估突发灾害对城市网络韧性的影响。
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112185116A (zh) * | 2020-09-29 | 2021-01-05 | 重庆文理学院 | 一种城市道路交通网络抗灾韧性能力评估方法 |
| CN112593613A (zh) * | 2019-12-30 | 2021-04-02 | 西安金路交通工程科技发展有限责任公司 | 城市内涝灾害下交通网络韧性承载力评估方法 |
| CN113869807A (zh) * | 2021-12-03 | 2021-12-31 | 北京市应急管理科学技术研究院 | 一种城市水灾韧性能力评估系统及方法 |
| CN114119314A (zh) * | 2021-11-10 | 2022-03-01 | 南京大学 | 基于多源要素流的城市网络综合分析方法和系统 |
| CN114141017A (zh) * | 2021-12-14 | 2022-03-04 | 北京航空航天大学 | 一种考虑长短期路段性能的道路韧性衡量方法 |
-
2022
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112593613A (zh) * | 2019-12-30 | 2021-04-02 | 西安金路交通工程科技发展有限责任公司 | 城市内涝灾害下交通网络韧性承载力评估方法 |
| CN112185116A (zh) * | 2020-09-29 | 2021-01-05 | 重庆文理学院 | 一种城市道路交通网络抗灾韧性能力评估方法 |
| CN114119314A (zh) * | 2021-11-10 | 2022-03-01 | 南京大学 | 基于多源要素流的城市网络综合分析方法和系统 |
| CN113869807A (zh) * | 2021-12-03 | 2021-12-31 | 北京市应急管理科学技术研究院 | 一种城市水灾韧性能力评估系统及方法 |
| CN114141017A (zh) * | 2021-12-14 | 2022-03-04 | 北京航空航天大学 | 一种考虑长短期路段性能的道路韧性衡量方法 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| 彭翀 等: "中断模拟下城市群网络结构韧性研究——以长江中游城市群客运网络为例", 经济地理, vol. 39, no. 8, pages 68 - 76 * |
| 彭翀 等: "区域弹性理论与实践研究进展", 城市规划学刊, no. 1, pages 84 - 92 * |
| 彭翀 等: "突发公共卫生事件下"多层级联动"的城市韧性提升策略", 现代城市期刊, no. 9, pages 40 - 46 * |
| 邹亮;: "城市防灾中的韧性理念", 北京规划建设, no. 02, pages 20 - 23 * |
| 邹祖钰 等: ""弹性新城"空间规划模型构建及其应用研究", 华中建筑, vol. 33, no. 9, pages 79 - 83 * |
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