城市軌道交通韌性運行評價方法

楊欣，魏運，肖驍，馬智傲，朱天雷，豆飛，吳建軍

（1.北京交通大學 先進軌道交通自主運行全國重點實驗室，北京 100044；2.北京市地鐵運營有限公司 技術創新研究院，北京 100044；3.交控科技股份有限公司，北京 100070）

0 引言

城市軌道交通憑借其運輸準時、運量大、安全高效等優勢，在滿足人民群眾交通出行、緩解城市交通擁堵、促進經濟社會發展方面發揮了重要作用［1］。2014—2023 年，城市軌道交通經歷了飛速發展，截至2022 年底，共有55 個城市開通運營城市軌道交通線路，運營總里程突破1萬km。

但隨著運營規模的擴大，高度的流動性使城市軌道交通系統變得十分脆弱。自然災害（如地震、颶風）、社會公共安全事件（如恐怖襲擊、肺炎爆發）、設備故障（如電網失效、信號故障）等突發情況的出現，將會造成大量乘客的嚴重擁堵和出行延誤，大大降低城市軌道交通的運營效率［2］。減少突發事件造成的損失，保障可靠的運輸服務，并快速高效地恢復至正常運營狀態，對于城市軌道交通具有重要意義。2019 年8 月交通運輸部印發《國家綜合立體交通網指標框架》，明確提出“交通網韌性”發展指標，重點考慮綜合運輸通道、關鍵路段在突發事件下的可替代、可修復、抗災毀能力。2022 年3 月，交通運輸部發布《交通強國建設評價指標體系》，“交通系統韌性”成為應急保障的重要評價指標。在政策和行業需求雙重推動下，建設城市軌道交通韌性網絡、保障城市軌道交通韌性運行已成為必然趨勢。

1 定義及內涵

韌性衍生于拉丁語“resilire”，意思是跳回原來狀態，最早被物理學家用來描述材料在外力作用下形變之后的復原能力。1973 年，Holling 首次將韌性（Resilience）引入生態系統，將韌性描述為生態系統在外部環境變化時持續運行的能力［3］。2005 年，災害學領域的學者將“韌性城市”的研究引入國內，早期的研究主要關注魯棒性、適應性、脆弱性等核心概念［4］。隨后，韌性被廣泛應用于基礎設施建設、城市治理和企業組織等領域。韌性統籌考慮事故前的防護和事故后的恢復，是評估系統提供可靠服務能力的一個創新性指標，有助于決策者科學地制定合理的優化措施。

城市交通作為城市生存發展、“內暢外聯”的命脈，其應對和抵御氣候變化、自然災害以及外部攻擊的能力至關重要。韌性交通需要預測和適應不斷變化的外部環境，具有較高的魯棒性和必要的冗余性，能承受、應對突發事件并實現快速恢復。因此，將城市軌道交通韌性運行定義為：城市軌道交通系統在應對干擾的全過程中能夠憑自身能力與即時反應吸收干擾、減輕干擾損失，并通過合理的調配資源以從干擾中快速恢復過來，在附加資源充足時，甚至可恢復到超常狀態。

韌性運行主要強調3種能力，吸收能力、抗毀能力和恢復能力（見圖1）。其中，吸收能力強調的是城市軌道交通系統在面臨擾動時的可靠性，即面臨微小擾動時將系統總體性能維持在一個基準的水平，對系統造成的影響微乎其微甚至可以忽略不計。抗毀能力強調的是城市軌道交通系統面對外部沖擊或內部擾動的強大的抵御能力，即減少沖擊造成的影響并將性能損失控制在一定的區間內。恢復能力強調的是城市軌道交通系統在突發事件后所展現的強大的恢復能力，即可能夠快速將系統性能恢復常規水平。

圖1 城市軌道交通韌性運行的內涵

城市軌道交通韌性運行具有以下5個特征：

（1）魯棒性：城市軌道交通系統憑借自身的能力，在運行過程中對干擾的吸收能力，即較小干擾出現時，系統仍可正常運行；

（2）抗毀性：在干擾發生時，城市軌道交通系統通過自身的即時反應，對干擾的抵御能力，減輕干擾帶來的損失；

（3）可恢復性：干擾發生后的快速恢復能力，通過合理的調配資源，城市軌道交通系統在干擾后較快地恢復到一定的功能水平，附加資源充足時，甚至可恢復到超常水平；

（4）自學習性：城市軌道交通系統能夠從過往的干擾事件中學習，提升對災害的適應能力；

（5）冗余性：城市軌道交通系統中關鍵的設施具有一定的備用模塊，當干擾發生造成部分設施功能受損時，備用的模塊可以及時補充，整個系統仍能發揮一定水平的功能，而不至于徹底癱瘓。

在實際軌道交通運營中，韌性運行同樣具有重要的現實意義，即在充分考慮城市軌道交通線網結構與基礎資源的基礎上，通過合理的列車運行方案編制與調整、乘客出行策略引導與控制等手段，使得城市軌道交通系統在干擾事件前、事件中、事件后呈現出較強的吸收、抗毀及恢復能力。

2 研究現狀

目前國內外對城市軌道交通韌性評價方法的研究成果較為豐富，通過對不同的評價方法進行分類，可以將其歸納為：拓撲分析法、仿真模擬法、模型優化法與數據驅動法這4種方法。

2.1 拓撲分析法

拓撲分析法是基于復雜網絡理論，對城市軌道交通網絡進行結構特征的分析。通過計算各項靜態拓撲指標（如網絡效率、聚類系數等），從而對網絡進行綜合的韌性評價。強添綱等［5］構建了哈爾濱市交通網絡模型，并根據文中所提出的加權平均聚類系數、加權平均節點度等指標，通過蓄意攻擊與隨機攻擊2 種手段，分別評價了哈爾濱市多模式交通網絡、地面公交網絡、小汽車網絡與城市軌道交通網絡的韌性，結果表明多模式交通網絡的韌性要高于單一網絡的韌性。Zhang 等［6］基于復雜網絡理論，提出一個針對超大型城市軌道交通網絡的韌性評估方法，對上海地鐵網絡的韌性進行了有效度量，并針對不同的破壞情況制定了最優的恢復策略。

拓撲分析法的優點在于其所需要的數據較少，一般情況下只需要收集節點坐標、邊權重、線路信息等數據，因此應用較為簡便，尤其是在評估新線建設對于路網韌性所造成的影響時。但是由于城市軌道交通網絡結構的特殊性，導致該方法對于城市軌道交通日常運行時的韌性刻畫能力較弱。因此，想要更為精確地刻畫城市軌道交通網絡韌性，往往需要更多的實際數據融合到評價方法中。

2.2 仿真模擬法

仿真模擬法通常是對一系列破壞情況進行模擬（如最常見的隨機攻擊與蓄意攻擊），通過設置不同的仿真規則，計算出受破壞后網絡的狀態，并借助多種定量指標來綜合衡量網絡韌性的變化情況。馮春等［7］將拓撲分析法與仿真模擬法相結合，通過多角度的復雜網絡韌性評估指標，分別對深圳、杭州、西安與鄭州的城市軌道交通網絡進行了動態破壞場景下的韌性評估。該方法在一定程度上避免了拓撲分析法的弊端，更為精確地刻畫了城市軌道交通網絡韌性隨著不同站點破壞而產生的波動。詹斌等［8］通過Space-L 方法，提出了一種考慮城市軌道交通線路實際距離值與站點間線路數量干擾的城市軌道交通網絡加權模型，針對武漢市軌道交通網絡進行了建模，通過級聯失效仿真方法分析了網絡的脆弱性與魯棒性，為未來關鍵節點的防護提供了理論支撐。

仿真模擬法通常涉及到客流等動態數據，因此其相較于拓撲分析法，能夠更為真實地反映出網絡的韌性變化情況。但目前尚未有一種較為普適性的仿真方法能夠應用于各種場景，針對不同的破壞情況需要采用不同的仿真方法，因此如何構建一種精準刻畫城市軌道交通韌性變化的普適性方法在未來仍需深入研究。

2.3 模型優化法

模型優化法通常應用于事前系統整體韌性優化提升，或是事后最優恢復策略制定。通過構建基于實際問題的數學優化模型并對該問題進行求解，得到優化后的方案。孫楊等［9］對一個虛擬的城市軌道交通網絡建立了scenario優化模型與minmax優化模型，綜合考慮了最小乘客總出行距離、最小乘客總換乘次數等因素，對確定與不確定需求2種情境下的乘客出行路徑選擇進行了優化，并驗證了優化前后網絡魯棒性的提升情況。曹志超等［10］以北京市城市軌道交通房山線為例，建立非線性混合整數規劃模型，對相同OD 需求下的城市軌道交通列車運行圖計劃進行了求解。通過綜合考慮列車到達時間、乘客需求、列車運行圖擾動等因素，使得優化后的方案有效地減少了擾動對于列車正常開行的影響。康崇仁等［11］在考慮了乘客限流控制的基礎上，以乘客平均等待時間最小化為目標，綜合考慮行車條件約束、站臺容量約束與列車容量約束等因素，建立了客流控制策略與列車運行圖協同優化模型，對城市軌道交通運營效率與韌性有著顯著地提升。

模型優化法往往基于實際問題建立抽象化的數學模型，并通過數學優化手段獲得最優解，目前已得到廣泛的應用。但若想要較為精確地刻畫實際情況，則所建立的數學模型便會十分復雜，導致沒有精確式算法能夠求解或所耗成本過高，而啟發式算法難以獲得最優解。因此，如何平衡模型的精確性與可解性仍是一個問題。

2.4 數據驅動法

數據驅動法是基于大量歷史客流、車流等多源數據，通過統計方法或與其他韌性評估方法相結合，對城市軌道交通系統韌性進行評估的一種新興方法。曲迎春等［12］基于北京市與深圳市的城市軌道交通乘客進站刷卡數據，結合拓撲分析法建立了韌性評估指標，對兩座城市的軌道交通系統韌性進行了評估，結果表明該方法對于城市軌道交通系統韌性評估更為有效。Yin 等［13］提出了一種基于知識圖譜和數據驅動的混合方法，利用北京市城市軌道交通的事故數據，最終對城市軌道交通系統韌性進行了綜合評估。

數據驅動法結合了多源歷史真實數據，因此相較于其他方法能夠更為真實地反映出城市軌道交通運營狀況。但目前數據驅動方法的底層原理尚不明確，且獲取真實數據較為困難，若能夠從更多的渠道獲取數據，將會為該方法的應用提供強有力的支撐。

3 未來研究展望

目前對于城市軌道交通韌性評估的主流研究方法仍存在短板，無法精準刻畫系統韌性變化、數據獲取困難等問題仍然存在。各類評估方法韌性評估步驟見圖2。

圖2 各類評估方法韌性評估步驟

因此，在未來的研究中，應將諸如人工智能、深度學習、并行計算等新技術與當前韌性評估方法進行有機融合，從多方面、多角度、多層次綜合評估事前、事中與事后的系統韌性變化，提升網絡整體魯棒性與抗毀性、增強網絡冗余性、使得網絡自學習性與可恢復性得到改善?；诖耍瑢⑽磥碇饕芯糠较蚩偨Y如下：

（1）基于多源數據的城市軌道交通網絡韌性評估。使用真實多源數據能夠更為真實反應網絡韌性變化情況，提升評價方法準確度。因此，如何獲取多源數據，并綜合考慮各種因素對韌性的影響極為重要。

（2）多場景下的列車運行圖優化。列車運行圖優化對于提升城市軌道交通日常運行抗干擾性有著極為重要的意義，但針對特定場景的運行圖優化研究仍存在空白，如何針對不同的場景制定不同的列車運行圖方案對于未來城市交通精細化管理有著重要的意義。

（3）韌性導向的新線路最優設計。城市軌道交通進入高速發展時期，許多城市通過新建線路提升公共交通的便捷性。如何從網絡設計階段開始，通過事前評估構建韌性較高的城市軌道交通網絡，對城市軌道交通網絡的長久規劃有著重要的指導意義。

（4）面向韌性提升的路網層面客流車流耦合優化。突破客流和車流單獨管理的固有模式，將客流車流耦合優化，能夠有效維持良好的服務水平，確保城市軌道交通系統日常運營時具有較強的吸收能力、抗毀能力以及恢復能力。

4 結束語

系統地對城市軌道交通韌性研究現狀進行了總結，首先從城市軌道交通運行的特點出發，給出了城市軌道交通韌性運行的定義，并總結了韌性運行的五大特征，即：魯棒性、抗毀性、可恢復性、自學習性與冗余性。然后對現有研究中的韌性評估方法進行了分類總結，將其劃分為拓撲分析法、仿真模擬法、模型優化法與數據驅動法4個大類，最終對未來研究方向進行了展望。研究成果對城市軌道交通韌性評估方法的總結不僅對城市軌道交通運營理論提供了理論基礎，對公路、航空、鐵路等其他交通方式也有著重要參考意義。