吉林大学学报(工学版) ›› 2025, Vol. 55 ›› Issue (4): 1250-1257.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230772

• 交通运输工程·土木工程 • 上一篇    下一篇

内涝影响下路网畅通可靠度评估及关键路段识别

吴文静1(),邓淳淳1,贾洪飞1(),孙舒航2   

  1. 1.吉林大学 交通学院,长春 130022
    2.吉林省交通运输综合行政执法局,长春 130022
  • 收稿日期:2023-07-22 出版日期:2025-04-01 发布日期:2025-06-19
  • 通讯作者: 贾洪飞 E-mail:wuwj@jlu.edu.cn;jiahf@jlu.edu.cn
  • 作者简介:吴文静(1980-),女,教授,博士.研究方向:运输系统规划.E-mail: wuwj@jlu.edu.cn
  • 基金资助:
    吉林省科技发展计划项目(20230203127SF);吉林省教育厅科学研究项目(JJKH20241297KJ);吉林大学研究生创新基金项目(2024CX216)

Evaluation of road network unblocked reliability and identification of critical sections under influence of flooding

Wen-jing WU1(),Chun-chun DENG1,Hong-fei JIA1(),Shu-hang SUN2   

  1. 1.College of Transportation,Jilin University,Changchun 130022,China
    2.Jilin Provincial Transportation Comprehensive Administrative Law Enforcement Bureau,Changchun 130022,China
  • Received:2023-07-22 Online:2025-04-01 Published:2025-06-19
  • Contact: Hong-fei JIA E-mail:wuwj@jlu.edu.cn;jiahf@jlu.edu.cn

摘要:

为评估内涝对城市交通运行的影响,并量化城市中缺陷路段在内涝影响下的失效程度,本文综合考虑路段在内涝条件下通行能力的下降和路网的交通供需变化过程,首先,以路段畅通可靠度为指标定量表征路段的失效程度;其次,构建评估路网畅通可靠度的贝叶斯网络模型,并分析路段与路网间的影响关系;最后,结合路段畅通可靠度和对路网的影响程度,识别关键路段。选取深圳市某一区域路网及道路积水数据进行实例分析,对模型进行敏感性分析,验证了模型的可行性。研究结果为城市路网在内涝条件下关键路段的识别提供了新思路。

关键词: 交通运输规划与管理, 内涝, 畅通可靠度, 关键路段识别, 贝叶斯网络

Abstract:

In order to assess the impact of flooding on urban traffic operation and quantify the degree of failure of defective road sections in the city under the influence of flooding, this paper takes into account the decline in the capacity of road sections under the condition of flooding and the change process of traffic supply and demand in the road network, and quantitatively characterizes the degree of failure of road sections by taking road section smoothness and reliability as an indicator; we construct a Bayesian network model for assessing the degree of smoothness and reliability of the road network, and analyse the influence relationship between road sections and road networks; finally, identify the key road sections by combining the smoothness and reliability of road sections and their influence on road networks. The road network and flooding data of a certain area in Shenzhen are selected for example analysis, and the sensitivity analysis of the model verifies the feasibility of the model. The results of the study provide new ideas for the identification of critical road sections in urban road networks under flooding conditions.

Key words: transportation planning and management, flooding, unblocked reliability, identification of critical sections, Bayesian network

中图分类号: 

  • U491

图 1

基于贝叶斯网络的道路交通网络模型构建方法"

图 2

贝叶斯网络结构图"

图3

关键路段识别技术路线图"

图 4

研究案例区域路网图"

图5

路网网络拓扑结构图"

表1

OD对之间单向交通量及最短路"

OD对单向交通量/(pcu·h-1最短路
1-92 500(1,3,4,5,8), (2,9,10,11),(1,3,6,10,11),(1,3,4,7,11)
2-32 500(1,2),(3,6,9)
3-62 500(9,10,11,8),(9,10,7,5),(9,6,4,5),(2,1,3,4,5)

图6

评价内涝影响下路网畅通可靠度的贝叶斯网络"

表2

路段交通流分配结果及内涝条件下可能通行能力"

路段1路段2路段3路段4路段5路段6路段7路段8路段9路段10路段11
交通流/(pcu·h-18 2903 3706 6711 3564 3725 8655 1366286 7108 6445 628
路段正常状态下的可能通行能力/(pcu·h-111 5209 2168 0646 3366 3368 0649 2169 216921 69 2169 216
修正系数0.878 90.880 810.878 21110.880 80.880 810.880 8
内涝条件下可能通行能力/(pcu·h-110 1258 1178 0645 5646 3368 0649 2168 1178 1179 216811 7

表3

路段单元的畅通可靠度"

路段标号μCμkCσCσkCμVσVβP
110 1257 5941 0127598 290829-0.619 360.267 8
28 1176 0888126093 3703373.905 9221
38 0646 0484033026 671667-0.771 80.220 1
45 5644 1732782091 3569012.389 641
56 3364 7523172384 3722911.011 660.844 1
68 0646 0484033025 8655870.246 5140.597 4
79 2166 9129226915 1365142.062 0570.980 4
88 1176 088812609628638.920 421
98 1176 0888126096 710671-0.686 410.246 2
109 2166 9129226918 644864-1.565 040.058 8
118 1176 0888126095 6285630.554 4260.710 4

表4

路网关键性衡量指标量化结果"

路段标号

路段畅通

可靠度P

设定路段畅通条件下的

路网畅通可靠度P'

路网畅通可靠度相对

变化率Δn/%

路段关键度Kn
10.267 80.194 159 90097.447 9340.498 820 266
210.052 986 1320.000 0000
30.220 10.230 977 80094.802 2350.501 862 011
410.052 986 1320.000 0000
50.844 10.062 080 80892.933 6080.342 606 128
60.597 40.053 653 3871.868 6200.104 921 906
70.980 40.052 986 1320.000 0000.004 810 052
810.052 986 1320.000 0000
90.246 20.062 883 2976.100 7120.204 969 784
100.058 80.104 728 6206.100 7120.250 959 771
110.710 40.054 303 8986.100 7110.091 050 081

图 7

路段关键度分布"

图 8

敏感性分析折线图"

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