一种交通网络抗震鲁棒性评估方法与流程

1.本发明涉及一种交通网络抗震鲁棒性评估方法。


背景技术：

2.重大地震灾害的发生会对受灾区域的城市的经济、社会功能以及人民的生命财 产造成巨大的破坏。具有“韧性”的城市具有抵御、适应灾害并从灾害中快速恢复 的能力。交通系统作为城市生命线工程中最为底层的关键基础设施系统之一， 其抗震韧性的提高是提升城市防灾能力的重要一环。
3.bruneau和reinhorn(2006)提出了“韧性”概念的四个维度，即鲁棒性、冗 余性、资源可调配度、快速性，并提出了韧性概念的q
‑
t曲线图。在bruneau 等人提出的韧性概念框架上，有许多学者尝试将韧性的四个维度指标进行量化。 例如，chang和nojima(2001)使用网络覆盖率和交通可达性来量化交通网络 的灾后性能，并运用到日本神户的高速公路网络和铁路系统。i.p.wh和dingweiwang(2011)为了分析交通网络的韧性，提出了一种量化的韧性评价方法。 bocchini和frangopol(2011)提出了一种桥梁网络维护调度方法，将单个桥梁 的可靠性和网络的连通性结合到一个决策优化公式中。morlok和chang(2004) 提出了网络容量灵活性指标反映交通系统适应自然灾害导致的交通模式变化的 能力。henry和ramirez
‑
marquez(2004)提出了一种基于时间的量化系统和网 络韧性的方法，描述了系统韧性分析所需要的关键参数，如破坏性事件、构件 恢复和整体韧性策，并以道路网络为例，说明所提出的韧性指标的适用性。 frangopol和bocchini(2011)使用总出行时间以及总出行距离来衡量交通网络 的功能状况，并以交通系统灾后恢复的总成本作为恢复决策的优化目标。zhang 和wang(2017)以总出行时间作为交通网络的功能性指标，并利用网络分析方 法、结构可靠性原理和启发式优化算法，将桥梁容量等级、状态等级、桥梁位 置等多个描述性参数集成到整体网络性能的全局目标函数中。
4.然而，上述文献中的许多交通网络功能指标都不能单独反映网络韧性性能， 也不具有在灾后向城市决策者提供功能恢复决策的能力。不同的指标可能适用 于网络韧性规划的不同阶段(如灾前防护、灾后应急和长期恢复)的不同决策 (如翻新、修复、新建等等)。此外，在调研中发现缺乏不确定性分析是很多文 献的不足之处，许多文献都没有尝试量化与这些性能指标相关的不确定性。


技术实现要素：

5.针对现有的交通指标不能真实反映交通网络功能以及没有考虑与性能指标 相关的不确定性等问题，本发明提供了一种交通网络抗震鲁棒性评估方法，本 发明综合考虑了地震危险性、地震动相关性、道路结构易损性、交通流分配以 及交通网络功能损失计算等方面的内容，并量化了其中涉及的主要不确定性因 素，可以使人们清晰地掌握交通网络的性能状况，有利于决策者做出更有效的 决策。
6.本发明克服其技术问题所采用的技术方案是：
7.一种交通网络抗震鲁棒性评估方法，包括如下步骤：
8.s1、数据初始化：所述数据至少包括目标区域所处的地震区划信息、目标 区域的场地类型、目标区域的交通网络拓扑数据、目标区域的交通起止点交通 od需求以及适应目标区域的城市交通组件地震易损性曲线数据；
9.s2、地震危险性分析：当情景地震发生时，基于地震动信息、目标区域交 通网络拓扑信息和目标区域的场地类型信息，通过蒙特卡罗模拟方法计算得到 目标区域在该地震场景下一系列交通网络各处的峰值地面加速度pga和地面永 久性位移pgd；
10.s3、计算交通网络破坏状态：基于步骤s2得到的路网各处一系列的峰值地 面加速度pga或地面永久性位移pgd和交通组件地震易损性数据，通过蒙特 卡罗模拟方法得到目标区域交通网络各组件的破坏状态；
11.s4、震前交通网络正常状态功能水平计算：基于目标区域交通网络拓扑数 据和目标区域的交通od需求，通过节点功能指标计算得到目标区域震前交通 小区的功能水平，并通过网络功能指标计算目标区域交通网络的功能水平；
12.s5、震后交通网络功能损失计算：基于步骤s3得到的目标区域交通网络各 组件的破坏状态，通过节点功能指标计算得到目标区域震后交通小区的功能水 平，并通过网络功能指标计算目标区域交通网络的功能水平；
13.s6、交通网络抗震鲁棒性评估：基于步骤s4得到的目标区域震前交通小区 和交通网络的交通功能指标以及步骤s5得到的目标区域震后交通小区和交通网 络的交通功能指标，并分别计算交通小区抗震鲁棒性和交通网络抗震鲁棒性。
14.进一步地，所述步骤s4位于步骤s1之后且步骤s6之前均可。
15.进一步地，所述步骤s1中，目标区域所处的地震区划信息至少包括目标区 域所处地震带的经纬度、地震震级以及震源深度和经纬度。
16.进一步地，所述步骤s1中，目标区域的交通起止点交通od需求是指该区 域实际发生的交通通行数据，至少包括通行的起点、终点和流量。
17.进一步地，所述步骤s1中，目标区域的交通网络拓扑数据至少包括交通组 件的经纬度、交通组件类型及等级、道路自由流速、道路平均日流量以及该交 通系统的交通小区划分，其中，所述交通组件至少包括道路和桥梁。
18.进一步地，所述步骤s1中，城市交通组件地震易损性曲线数据是指不同类 型的交通组件在不同强度等级地震作用下发生不同程度破坏的概率。
19.进一步地，所述步骤s3中，交通网络各组件的破坏状态基于损伤程度自低 到高依次划分为第一破坏状态、第二破坏状态、第三破坏状态和第四破坏状态， 其中，第一破坏状态为交通组件可完全通行的状态，第四破坏状态为交通组件 不能通行的状态，第二破坏状态和第三破坏状态的交通组件破坏状态均处于第 一破坏状态与第四破坏状态之间。
20.进一步地，所述步骤s4和s5中，所述节点功能指标为修正独立路径mipw， 所述网络功能指标为修正加权独立路径mwipw，两者定义分别如下：
21.[0022][0023]
上式中，n为交通拓扑网络中的节点总数；i，j为节点编号；k
(i,j)
为节点i，j 间的独立路径数量之和；w
od(i,j)
为i，j两节点的交通需求权重：
[0024][0025]
上式中，od(i,j)为节点i，j间的交通出行量；
[0026]
为节点i，j间第k条独立路径的功能水平指标，定义如下：
[0027][0028]
上式中，c
l
为路段l的公路等级；q
a
表示路段的破坏状态，其中q
a
＝0为未破 坏状态，q
a
＝1为第一破坏状态，q
a
＝2为第二破坏状态，q
a
＝3为第三破坏状 态，q
a
＝4为第四破坏状态；p
k
(i,j)为节点i，j间组成第k条独立路径的所有路 段的集合；
[0029]
为节点i，j间第k条独立路径的长度
‑
功能影响因子，定义如下：
[0030][0031]
上式中，w
l
为路段l的长度因子，l
l
为路段l的长度，为 节点i，j间第k条独立路径的长度；q
a
表示路段的破坏状态；
[0032]
当节点i，j间第k条独立路径的功能水平指标时，
[0033]
w
i
为节点i的权重因子，定义为：
[0034][0035][0036]
上式中，e∈v为交通网络中应急响应设施点组成的点集，n∈v为交通网 络中非应急响应设施点组成的点集，v为交通网络所有节点的集合；为 节点i，j间第k条独立路径的长度，其中j∈e。
[0037]
进一步地，所述步骤s6中，分别设交通小区抗震鲁棒性指标为r
n
、交通网 络抗震鲁棒性指标为r
w
，计算交通小区抗震鲁棒性指标r
n
是通过震后交通小区 通行效率指标mipw
震后
与震前交通小区通行效率指标mipw
震前
的比值，计算交 通网络抗震鲁棒指标r
w
是通过震后交通网络通行效率指标mwipw
震后
与震前 交通网络通行效率指标mwipw
震前
的比值。
[0038]
本发明的有益效果是：
[0039]
1、本发明充分考虑了地震危险性、地震动相关性、交通组件地震易损性、 交通流分配以及交通网络功能损失计算等因素对交通网络功能的影响，其交通 网络功能指标能够更加真实的反应交通网路的功能水平。
[0040]
2、通过使用双重蒙特卡罗模拟方法的方法，即双重随机模拟，同时量化了 地震的不确定性和交通组件破坏的不确定性。
[0041]
3、完整地建立了从场景地震分析到交通网络功能分析的全流程，以清晰地 掌握交通网络的性能状况，有利于城市管理者做出更有针对性的决策。
附图说明
[0042]
图1为本发明实施例所述的交通网络抗震鲁棒性评估方法的流程图。
[0043]
图2为本发明实施例所述杭州市上城区交通网络的拓扑图。
[0044]
图3为本发明实施例所述场景地震的震源的方位图。
[0045]
图4为本发明实施例所述杭州市上城区范围内pga的概率密度分布图。
[0046]
图5为本发明实施例所述杭州市上城区交通路网发生中等及以上(第三破 坏状态和第四破坏状态)破坏状态的概率示意图。
[0047]
图6为本发明实施例所述杭州市上城区之江路近震区域道路破坏概率示意 图。
[0048]
图7为本发明实施例所述杭州市上城区震前交通小区功能水平分布图。
[0049]
图8为本发明实施例所述杭州市上城区的交通网络抗震鲁棒性评估结果分 布图。
具体实施方式
[0050]
为了便于本领域人员更好的理解本发明，下面结合附图和具体实施例对本 发明做进一步详细说明，下述仅是示例性的不限定本发明的保护范围。
[0051]
如图1所示，本发明实施例公开了一种交通网络抗震鲁棒性评估方法，下 面以杭州市上城区交通网络为例进行详细说明。
[0052]
步骤s1、数据初始化：所述数据至少包括目标区域所处的地震区划信息、 目标区域的场地类型、目标区域的交通网络拓扑数据、目标区域的交通od需 求以及适应目标区域的城市交通组件地震易损性曲线数据。
[0053]
其中，具体地，目标区域所处的地震区划信息至少包括目标区域所处地震 带的经纬度、地震震级以及震源深度和经纬度。目标区域的交通网络拓扑数据 至少包括交通组件的经纬度、交通组件类型及等级、道路自由流速、道路平均 日流量以及该交通系统的交通小区划分，其中，所述交通组件至少包括道路和 桥梁。目标区域的交通起止点交通od需求是指该区域实际发生的交通通行数 据，至少包括通行的起点、终点和流量。城市交通组件地震易损性曲线数据是 指不同类型的交通组件在不同强度等级地震作用下发生不同程度破坏的概率， 因此，需要根据目标区域交通系统的组件具体类型选择相适应的交通组件地震 易损性数据。上述这些数据可以通过公开的数据或相关网站查到。
[0054]
上城区位于杭州市中南部，总面积约26.06平方千米，下辖6个街道，共 54个社区，总人口约35.32万人。上城区交通网络共包含72个节点，37条道路， 117个路段(包括主干道、次干道、支路及未分类道路)，总长度约62.2公里。 且在本例中，考虑的交通组件只有城
市道路。图2给出了杭州市上城区交通网 络的拓扑图；各道路属性详见表1，其中，自由流速的单位为km/h，平均日流 量的单位为pcu；本实施例震中位置假设为董家埭社区卫生室(经度：120.297191， 纬度：30.163252)位于萧山
‑
球川断裂带处；震源深度为10公里；矩震级大小 为6.0级；上城区场地类型为e类(按美国抗震规范fema
‑
450)。震源与上城 区的平均距离约15公里，图3给出了场景地震的震源的方位。
[0055]
表1各道路属性列表
[0056]
[0057][0058]
步骤s2、地震危险性分析：当情景地震发生时，基于地震动信息、目标区 域交通网络拓扑信息和目标区域的场地类型信息，通过蒙特卡罗模拟方法计算 得到目标区域在该地震场景下一系列交通网络各处的峰值地面加速度pga和地 面永久性位移pgd，可以根据目标区域所处的地理信息选择相适应的模型。
[0059]
所述地震危险性分析是用于震前评估的，因此所述的地震动信息是指根据 假设的震源位置、深度、震级，通过地震动衰减模型、地震动相关性模型以及 pga/pgd转化模型等模型计算得到的例如pga、pgd或s
a
等地震动信息。具体 地，本实施例中，依次通过地震动
衰减模型和地震动相关性模型，并利用蒙特 卡洛模拟，得到一系列上城区各处的地面峰值加速度(pga)的空间分布组合， 并通过pga/pgd转化模型将各处的地面峰值加速度(pga)转化一系列为地面 永久性位移(pgd)的组合。图4为在情景地震下杭州市上城区范围内pga的 概率密度分布图。
[0060]
步骤s3、计算交通网络破坏状态：基于步骤s2得到的一系列路网各处的地 面永久性位移的组合和交通组件地震易损性曲线数据，再次通过蒙特卡罗模拟 方法得到目标区域交通网络的一系列破坏状态的组合。此处的蒙特卡罗模拟方 法是本发明中第二次使用，在步骤s2中地震动相关性模型中已经进行过一次随 机抽样，也就是用过一次蒙特卡罗模拟方法，因此，本发明中使用了双重蒙特 卡罗模拟方法，从而量化了地震的不确定性和道路破坏的不确定性。
[0061]
具体地，交通网络各组件的破坏状态基于损伤程度自高到低依次划分为第 一破坏状态、第二破坏状态、第三破坏状态和第四破坏状态，其中，第一破坏 状态为交通组件轻微、可以基本满足通行需求的状态(功能水平为正常状态的 3/4)，第四破坏状态为交通组件严重破坏、不能通行的状态(功能水平为0)， 第二破坏状态为交通组件轻微破坏状态，第三破坏状态为交通组件中等破坏状 态，本实施例中，第二破坏状态和第三破坏状态对应的交通网络功能水平分别 是正常坏状态的2/4和1/4。
[0062]
图5为杭州市上城区交通网络的破坏状态示意图，道路着色灰度越高代表 该条道路发生中等及以上(第三破坏状态和第四破坏状态)破坏的概率越高， 图中标识的9.51％和65.2％均代表道路发生中等及以上破坏状态(第三破坏状态 和第四破坏状态)的概率。图6为杭州市上城区之江路近震区域的道路在此场 景地震中处于四种破坏状态的概率。
[0063]
步骤s4、震前交通网络正常状态功能水平计算：基于目标区域交通网络拓 扑数据和目标区域的交通od需求，通过节点功能指标mipw计算得到目标区域 震前交通小区通行效率指标，并通过网络功能指标mwipw计算目标区域交通网 络的通行效率。
[0064]
图7为杭州市上城区震前交通小区交通功能水平比，即各交通小区的mipw 与max{mipw
i
}的比值，灰度越高代表该交通小区的通行效率越低，图中标识的 100％和29％分别代表交通功能水平比为100％和29％。
[0065]
步骤s5、震后交通网络功能损失计算：基于步骤s3得到的目标区域交通网 络各组件的破坏状态，通过节点功能指标mipw计算得到目标区域震后交通小区 通行效率指标，并通过网络功能指标mwipw计算目标区域交通网络的通行效率。
[0066]
具体地，所述步骤s4和s5中，交通小区通行效率是指在对应状态下，该 交通小区到其余社区的mipw的计算值；交通网络的通行效率是指对应状态下， 网络功能指标mwipw计算值。
[0067]
所述节点功能指标为修正独立路径mipw，所述网络功能指标为修正加权独 立路径mwipw，两者定义分别如下：
[0068]
[0069][0070]
上式中，n为交通拓扑网络中的节点总数；i，j为节点编号；k
(i,j)
为节点i，j 间的独立路径数量之和；w
od(i,j)
为i，j两节点的交通需求权重：
[0071][0072]
上式中，od(i,j)为节点i，j间的交通出行量；
[0073]
为节点i，j间第k条独立路径的功能水平指标，定义如下：
[0074][0075]
上式中，c
l
为路段l的公路等级；q
a
表示路段的破坏状态，其中q
a
＝0为未破 坏状态，q
a
＝1为第一破坏状态，q
a
＝2为第二破坏状态，q
a
＝3为第三破坏状 态，q
a
＝4为第四破坏状态；p
k
(i,j)为节点i，j间组成第k条独立路径的所有路 段的集合。
[0076]
为节点i，j间第k条独立路径的长度
‑
功能影响因子，定义如下：
[0077][0078]
上式中，w
l
为路段l的长度因子，l
l
为路段l的长度，为 节点i，j间第k条独立路径的长度；q
a
表示路段的破坏状态。
[0079]
特别地，当节点i，j间第k条独立路径的功能水平指标时， [0080]
w
i
为节点i的权重因子，定义为：
[0081][0082][0083]
上式中，e∈v为交通网络中应急响应设施点组成的点集，n∈v为交通网 络中非应急响应设施点组成的点集，v为交通网络所有节点的集合；为 节点i，j间第k条独立路径的长度，其中j∈e。
[0084]
步骤s6、交通网络抗震鲁棒性评估：基于步骤s4得到的目标区域震前交通 小区和交通网络的交通功能指标以及步骤s5得到的目标区域震后交通小区和交 通网络的交通功
能指标，并通过交通小区抗震鲁棒性指标r
n
和交通网络抗震鲁 棒性指标r
w
分别表示交通小区以及交通网络整体的抗震鲁棒性。具体地，计算 交通小区抗震鲁棒性指标r
n
是通过震后交通小区通行效率指标mipw
震后
与震前 交通小区通行效率指标mipw
震前
的比值。计算交通网络抗震鲁棒指标r
w
是通过 震后交通网络通行效率指标mwipw
震后
与震前交通网络通行效率指标 mwipw
震前
的比值。
[0085]
通过本实施例的方法得到的杭州市上城区的交通网络抗震鲁棒性评估结果， 如图8和表2所示。图8中，灰度越高代表该社区震后通行效率的影响程度越 高，图中标识的12.89％和51.44％均代表功能损失的比率r
e
；从表2可知，杭州 市上城区交通网络在震后整体功能损失了38.97％，交通网络功能损失60％以上 的概率为26.64％。
[0086]
表2杭州市上城区的交通网络抗震鲁棒性评估结果
[0087][0088]
本实施例中，所述步骤s4位于步骤s1之后且步骤s6之前均可，即，步骤 s4可以位于步骤s1与步骤s2之间、步骤s2与步骤s3之间、步骤s3与步骤 s5之间或骤s5与步骤s6之间，并不局限于必须位于步骤s3之后和步骤s5之 前。本实施例优选步骤s4位于步骤s3与步骤s5之间。
[0089]
以上仅描述了本发明的基本原理和优选实施方式，本领域人员可以根据上 述描述做出许多变化和改进，这些变化和改进应该属于本发明的保护范围。