城市道路网络脆弱性评估模型研究

发布时间：2017-05-02 05:04

  本文关键词：城市道路网络脆弱性评估模型研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：城市道路网络是城市的“血管”,但随着经济的发展,小汽车拥有量不断增加,交通供给与交通需求之间的矛盾日渐突出,交通拥堵逐渐日常化。在交通运行状况已十分紧张的情况下,自然灾害、交通事故等突发状况对于道路网络的影响更是雪上加霜。大雨、路面塌方、交通事故等突发事件造成道路严重拥堵的新闻已是数见不鲜。若能对城市道路网络的脆弱性进行研究,并找到城市道路网络的脆弱点,则能将有针对性的预防变为可能,也可在故障发生时,及时采取疏导措施,控制拥堵的进一步扩大,降低突发事件对道路网络的影响,减少可能带来的经济损失。本论文以城市道路网络为研究对象,在大量查阅相关文献及对比分析现有评估方法的基础上,明确了本论文路网脆弱性的研究范畴。并以路网脆弱性影响因素为指向,从基于可达性和基于供需关系两个角度出发,选取广义费用变化值M1、网络效率指数M2、网络鲁邦性指数M3等7个指标综合评估城市道路网络的脆弱性,应用CUBE软件及DTALite仿真软件实现综合评估的计算流程。最后,从防灾减灾角度分析了路网脆弱性评估的实际应用价值。本论文的主要工作概述如下:(1)基础理论梳理:首先,从狭义及广义两方面分析了现有脆弱性定义的异同,并将本文研究重点定位于道路网络部分失效所引起的系统运行性能的降低程度上。其次,简述了风险、可靠性等6个与脆弱性相近的概念的基本含义,并分析了它们与脆弱性的联系与区别。最后,根据应用规模,从巨观、宏观、中观、微观及其他5方面回顾了现有的研究成果。(2)影响因素、评估方法与指标:第一,从内部及外部两方面分析了道路网络脆弱性的影响因素及相关关系。第二,按灾难生命周期、评价指标类型、不确定性建模技术、解析方法和优化方法对道路网络性能的评估方法进行了分类。第三,将现有路网脆弱性评估指标分为基于可达性、基于静态模型供需关系、基于动态模型供需关系及其他4类,并列举了其中典型的计算公式。(3)城市道路网络脆弱性综合评估:从基于可达性和基于供需关系两个角度选取了广义费用变化值M1、网络效率指数M2、网络鲁邦性指数M3等7个路网脆弱性评估指标。其中M1~M5未考虑道路网络的动态特性和拥堵回溢的影响,用于数值算例,用交通需求模型软件CUBE实现了4个不同场景下的路网脆弱性评估;指标M6~M7考虑了以上两个问题,用于案例研究,用动态交通分配仿真软件DTALite实现了恶劣天气下下凹桥受影响时的路网脆弱性评估。(4)在防灾减灾中的应用分析:从防灾减灾角度出发,首先,分析了备灾阶段中脆弱性评估的实际应用价值,即可作为后果评估指标、识别路网中脆弱环节识别及指导应急资源分配。其次,分析了在救灾阶段的现状评估、救灾策略制定及确定恢复优先级三个环节中,脆弱性分析的实际价值及具体作用。最后,简述了脆弱性评估在其他方面的应用价值。
【关键词】：脆弱性定义 影响因素 路网脆弱性评估指标 防灾减灾
【学位授予单位】：北京建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 研究背景、目的及意义10-12
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究目的11
• 1.1.3 研究意义11-12
• 1.2研究内容及技术路线12-13
• 1.3 研究难点与创新点13-14
• 第2章 基础概念与研究回顾14-24
• 2.1 脆弱性概念14-16
• 2.2 相关概念16-20
• 2.2.1 风险16-17
• 2.2.2 可靠性17-18
• 2.2.3 鲁棒性18
• 2.2.4 灵活性18-19
• 2.2.5 存活性19
• 2.2.6 弹性19
• 2.2.7 相互关系19-20
• 2.3 研究回顾20-23
• 2.3.1 应用于巨观网络的研究20
• 2.3.2 应用于宏观网络的研究20
• 2.3.3 应用于中观网络的研究20-21
• 2.3.4 应用于微观网络的研究21
• 2.3.5 其他研究21-23
• 2.4 本章小结23-24
• 第3章 影响因素、评估方法与指标24-42
• 3.1 影响因素24-28
• 3.2 评估方法分类28-31
• 3.2.1 基于灾难生命周期的分类28
• 3.2.2 基于有效性评价的分类28
• 3.2.3 基于不确定性建模技术的分类28-29
• 3.2.4 基于解析方法的分类29
• 3.2.5 基于优化方法的分类29-30
• 3.2.6 述评30-31
• 3.3 评估指标31-40
• 3.3.1 基于可达性的指标(Accessibility-Based, AB)31-33
• 3.3.2 基于静态模型供需关系的指标(Travel Demand Model-Based, TB)33-38
• 3.3.3 基于动态模型供需关系的指标(Dynamic Traffic Assignment-Based, DB) 293.3.4 其他指标38-40
• 3.4 本章小结40-42
• 第4章 城市道路网络脆弱性综合评估42-71
• 4.1 综合评估流程42-45
• 4.1.1 评估指标42
• 4.1.2 计算流程42-45
• 4.2 数值算例45-64
• 4.2.1 数据基础45-47
• 4.2.2 场景 0—正常情况下的需求加载47-49
• 4.2.3 场景 1—自由流需求下路段确定失效49-51
• 4.2.4 场景 2—自由流需求下路段随机失效51-54
• 4.2.5 场景 3—拥堵流需求下路段确定失效54-61
• 4.2.6 场景 4—拥堵流需求下路段随机失效61-64
• 4.3 案例研究64-70
• 4.3.1 数据基础64-67
• 4.3.2 脆弱性综合评估I：静态交通分配67-68
• 4.3.3 脆弱性综合评估II：动态交通分配68-70
• 4.4 本章小结70-71
• 第5章 脆弱性的应用价值分析71-76
• 5.1 备灾阶段应用71-73
• 5.1.1 后果评估指标72
• 5.1.2 确定脆弱环节72-73
• 5.1.3 应急资源分配73
• 5.2 救灾阶段应用73-74
• 5.2.1 灾后评估指标73-74
• 5.2.2 制定救援策略74
• 5.2.3 确定恢复优先级74
• 5.3 其他领域应用74-75
• 5.4 本章小结75-76
• 第6章 结论与展望76-78
• 6.1 主要成果及不足76-77
• 6.2 展望77-78
• 参考文献78-83
• 致谢83

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本文编号：340312