極端天氣事件下城市貨運網絡韌性研究

摘 要：文章深入探討了極端天氣事件如暴雨、臺風和暴風雪等對城市貨運網絡韌性的影響。首先，分析了城市貨運網絡在面對極端天氣條件時的脆弱性，尤其是不同天氣情景對運輸線路、物流節點和貨物流動的具體影響。研究指出，城市貨運網絡的韌性不僅關系著貨物的及時配送，也直接影響著城市的經濟活動和居民的日常生活。因此，提高城市貨運網絡的抗災能力至關重要。其次，提出了多種策略來增強貨運網絡的韌性，包括基礎設施的改進和升級，如加固運輸線路、優化物流節點的設計，以及增設防洪措施等。最后，研究還強調了應急響應措施的重要性，如建立快速反應機制和應急物資儲備，以及改進預警系統的準確性和響應速度等。研究成果不僅為城市規劃者和物流管理者提供了科學的數據支持和實用的管理建議，也為未來城市貨運網絡設計和管理提供了理論和實踐指導，可有效減少極端天氣事件對城市基礎設施和經濟活動的干擾，確保貨物流通的穩定性和效率。

關鍵詞：極端天氣事件；城市貨運網絡；韌性；數值天氣預報；災害模擬

中圖分類號：F724 文獻標志碼：A DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2025.04.022

Abstract： This paper explores in depth the impact of extreme weather events such as rainstorms， typhoons， and snowstorms on the resilience of urban freight networks. First， it analyzes the vulnerability of urban freight networks in the face of extreme weather conditions， and especially the specific effects of different weather scenarios on transport lines， logistics nodes and cargo flows. The study points out that the resilience of the urban freight network is not only related to the timely delivery of goods， but also directly affects the economic activities of cities and the daily life of residents. Therefore， it is particularly important to improve the disaster resistance ability of urban freight networks. In addition， it proposes various strategies to enhance the resilience of urban freight network， including improvement and upgrading of infrastructure， such as strengthening transportation lines， optimizing the design of logistics nodes， and adding flood control measures. Finally， it highlights the importance of emergency response measures， such as the establishment of rapid response mechanisms and emergency supplies reserves， as well as the improvement of the accuracy and response speed of early warning systems. The research results not only provide scientific data support and practical management suggestions for urban planners and logistics managers， but also provide theoretical and practical guidance for the design and managements of urban freight networks in the future， so as to effectively reduce the interference of extreme weather events to urban infrastructure and economic activities， and ensure the stability and efficiency of goods circulation

Key words： extreme weather events; urban freight networks; resilience; numerical weather prediction; disaster simulation

0" " 引" " 言

在全球氣候變化背景下，極端天氣事件的頻率和強度呈現上升趨勢，對城市貨運網絡的穩定性和可靠性構成了嚴重威脅。極端天氣事件會導致交通中斷、基礎設施損壞和運輸效率下降，從而影響城市貨運網絡的正常運行[1]。本文旨在探討極端天氣事件下城市貨運網絡的韌性，分析其在面對不同類型的極端天氣事件時的脆弱性及其應對策略。

在全球氣候變化加劇的背景下，極端天氣事件頻發，對城市貨運網絡的穩定性和可靠性構成了嚴峻挑戰[2]。為有效應對這些挑戰，提升貨運網絡的韌性至關重要。本文將通過系統的分析和實證研究，探討在極端天氣條件下提升城市貨運網絡韌性的方法。具體目標如下。

探討極端天氣條件下提升貨運網絡韌性的方法：通過分析不同類型的極端天氣事件對城市貨運網絡的影響，識別關鍵脆弱節點和潛在風險[3]。

提供理論支持：構建城市貨運網絡韌性的評估框架和模型，明確韌性的定義、指標和評價方法。

本文旨在系統探討極端天氣事件對城市貨運網絡的韌性的影響。具體研究包括以下兩個方面。

第一，極端天氣事件對貨運網絡的具體影響是什么？極端天氣事件的種類繁多，包括暴雨、臺風、暴雪、高溫等，對城市貨運網絡的影響形式各異[4]。

第二，如何評估和提升城市貨運網絡的韌性？本文旨在構建一個評估城市貨運網絡韌性的框架和指標體系，明確網絡在抗災能力、應急響應能力、恢復能力和適應能力等方面的表現。同時，研究將探討提升城市貨運網絡韌性的策略和技術手段。

1" " 文獻綜述

1.1" " 極端天氣事件對運輸網絡的影響

極端天氣事件對運輸網絡的影響已成為交通運輸研究中的一個重要課題。極端天氣事件，如洪水、暴雨、臺風和冰雪等，不僅會直接破壞交通基礎設施，還會引發一系列次生災害，導致運輸效率下降、物流成本上升，并對經濟和社會生活造成重大影響。

交通流量中斷：一方面，由于部分道路受損或封閉，運輸路線被迫改變，繞行增加了運輸時間和成本；另一方面，極端天氣事件會影響駕駛員的能見度和駕駛條件，提高交通事故發生的概率，從而導致交通流量中斷。

運輸設備損壞：極端天氣事件可能會損壞運輸設備。例如，洪水可能淹沒停放在低洼地區的運輸車輛，造成車輛內部機械和電子系統損壞，進而影響貨運網絡的正常運作和效率[5]。

1.2" " 城市貨運網絡的韌性研究（見圖1）

城市貨運網絡的韌性研究是一個多學科交叉的領域，涉及交通運輸、城市規劃、物流管理和應急響應等多個方面。韌性指系統在面對突發事件或壓力時，能夠保持其核心功能和結構，并在事件結束后迅速恢復的能力。

韌性理論框架：韌性理論為城市貨運網絡的研究提供了重要的理論基礎。Walker et al.（2004）進一步發展了韌性理論，強調了適應性和轉型能力[6]。

抗干擾能力：抗干擾能力指貨運網絡在面對極端天氣事件時，能夠維持其基本功能的能力。研究表明，提高抗干擾能力的關鍵在于加強基礎設施建設和提高系統冗余度。

恢復能力：恢復能力指貨運網絡在受損后，能夠迅速恢復正常運行狀態的能力。恢復能力的研究集中在災后修復和恢復過程的優化方面。

1.3" " 韌性評估方法

1.3.1" " 指標體系法

指標體系法主要通過構建一系列反映城市貨運網絡韌性的指標來開展評估，涵蓋網絡結構特征、功能性能、響應能力和恢復速度等方面。這些指標包括運輸時間、成本、網絡連通性、路網冗余度、交通流量和資源配置效率等。

該方法的優勢在于其系統性和全面性，能對網絡的多個方面展開綜合評估。參照Bruneau et al.（2003）提出的“4R”框架（Robustness、Redundancy、Resourcefulness、Rapidity），城市貨運網絡的韌性可從4個方面實施評估[7]，分別為強健性（網絡的抗干擾能力），冗余度（備選路徑和資源的可用性），資源充足性（緊急情況下的資源動員能力），以及恢復速度（網絡受損后的恢復快速性）。這為全面理解和提升貨運網絡韌性提供了有效的評估工具和方法。

1.3.2" " 網絡分析法

網絡分析法強調應用圖論和網絡科學的理論與方法，對城市貨運網絡的拓撲結構和功能特性進行深入分析。該方法主要通過構建網絡的拓撲圖來識別關鍵節點、重要連接和薄弱環節[8]。具體如圖2所示。

網絡分析常用的方法包括中心性分析，通過計算節點的度中心性、接近中心性和介數中心性來評估節點的網絡重要性；連通性分析，評估網絡在極端天氣事件下的連通性和可靠性；路徑分析，評估不同路徑的有效性和冗余度，識別關鍵和備用路徑。

1.3.3" " 模擬仿真法

模擬仿真法通過建立貨運網絡的數學模型或計算機仿真模型，模擬極端天氣事件下網絡的運行情況和恢復過程。常用方法包括離散事件仿真（DES），通過模擬貨運網絡中各個事件的發生和處理過程，評估網絡在不同情境下的性能；系統動力學仿真（SD），通過構建系統動力學模型，模擬貨運網絡在極端天氣事件中的動態變化和相互作用；多代理仿真（MAS），通過建立多個代理模型，模擬不同主體在極端天氣事件中的決策和行為[9]。

1.3.4" " 風險評估法

風險評估法通過識別和量化貨運網絡面臨的風險源，評估網絡的韌性。常用方法包括風險矩陣法，通過風險矩陣匹配風險發生概率與影響程度；故障樹分析，分析貨運網絡中的故障路徑和關鍵風險點；事件樹分析，評估不同事件路徑下貨運網絡的表現和恢復情況。

2" " 研究方法

2.1" " 數據收集

首先，數據主要來自政府部門、物流公司、衛星和遙感數據，以及公眾開放數據平臺。其次，數據類型涵蓋氣象數據、物流數據、基礎設施數據及社會經濟數據。這些數據的時間跨度通常需要涵蓋數年至數十年，以捕捉長期的天氣趨勢和交通模式的變化[10]。極端天氣下的貨運數據具體如表1所示。

該數據來源涵蓋多種渠道，旨在確保數據的準確性和全面性。氣象數據主要來自氣象局，通過地面觀測站、氣象雷達和衛星等設備獲??；交通和基礎設施數據由交通部門和基礎設施管理部門提供；物流數據來源于物流公司的實際操作記錄；衛星和遙感數據通過衛星和無人機等設備獲取。此外，公眾開放數據平臺如開放街道地圖（OpenStreetMap）等，也為數據集的構建提供了補充資源[11]。

2.2" " 極端天氣事件的模擬

極端天氣事件模擬是研究和預測相關事件對人類社會、自然環境及經濟活動影響的重要手段。模擬的準確性和精度依賴于多種方法和工具的綜合應用。

2.2.1" " 數值天氣預報（NWP）模型

NWP模型強調基于流體力學方程和熱力學原理，模擬大氣的動力學和物理過程。通過初始化觀測數據，該模型可預測未來的天氣狀況。

天氣預報模式（WRF）模型被廣泛用于區域氣象研究和操作性預報，特別是在極端天氣事件如強降雨、暴風雪和颶風的模擬中。具體方程組如下。

2.2.2" " 氣候模式

全球氣候模式（GCM），主要用于長時間尺度的氣候變化研究，如評估未來幾十年間的極端天氣事件的頻率和強度變化，從而提供對全球氣候系統的全面理解?；痉匠探M如下。

2.2.3" " 災害模擬工具

可用性指網絡服務在特定時間段內可被訪問的程度，通常表示為正常運行時間與總時間的比率。其復雜模型公式可考慮多個故障和修復事件。具體表達如下。

式中，Pi為故障類型的發生概率；MTTFi和MTTRi分別為故障類型的平均故障間隔時間和平均修復時間[12]。

恢復時間目標（RTO）指在發生故障后，網絡恢復到正常狀態所需的最大時間。其復雜模型可基于不同故障情景下的恢復時間分布，具體如下。

式中，ai為資源分配系數；Ri為情景i下可用的恢復資源。

恢復點目標（RPO）是系統可承受的最大數據丟失時間，通常指從最后一次備份到故障發生之間的時間間隔。復雜模型可考慮不同備份策略和數據恢復速度[13]，具體表達如下。

式中，Tbackup，i為第i次備份的時間間隔；Dlost，i為故障期間的數據丟失量；Rrestore，i為第i次備份的恢復速度。

3" " 實驗與分析

該流程描述了一個評估城市貨運網絡在極端天氣條件下韌性的多步驟方法。具體如表2所示。

首先，使用網絡分析軟件和交通數據進行基線分析，構建初始模型并評估網絡的連通性；其次，在模擬極端天氣階段，利用氣象數據和GIS工具分析天氣事件對網絡的具體影響；最后，開展韌性評估，使用仿真軟件結合更多數據來計算網絡的韌性指標，并識別關鍵的脆弱點[14]。

3.1" " 實驗設計

3.2" " 數據分析

為系統分析極端天氣事件對貨運網絡的影響，需要構建和比較不同情景下的網絡性能。以下是幾個典型情景及其對網絡性能的影響分析。

3.2.1" " 情景一：無極端天氣事件

正常天氣條件下，貨運網絡運作正常，所有節點和邊都可用。具體如圖3所示。

由圖3可知，在無極端天氣事件的情況下，貨運網絡的各項性能指標均表現良好，表明該網絡能夠高效支持貨物流動。

3.2.2" " 情景二：局部暴雨

在暴雨導致部分節點和邊失效后，網絡的連通性會受到影響。由于一部分道路不通，原本的最短路徑可能不再可行，需要繞行更遠的路線。在此情況下，網絡中的平均路徑長度會增加，進而影響整體的通行效率。網絡效率通常衡量的是信息或者物流在網絡中的傳輸速度[15]。當網絡部分道路因積水失效時，部分路線的延時會增加，網絡的整體效率也會相應下降。在暴雨事件中，盡管部分節點和邊失效，但網絡沒有完全癱瘓，顯示出了一定的魯棒性。具體如圖4所示。

由圖4可知，暴雨事件會導致局部區域的網絡節點和邊失效，影響貨運網絡的連通性和效率。同時，平均路徑長度增加，網絡魯棒性降低。

3.2.3" " 情景三：大面積暴雪

暴雪會導致大量道路和節點失效，降低網絡的連通性，使原本相互連通的網絡因節點和連接的移除而變得分散，出現多個孤立的子網或節點。這導致某些節點間可能完全失去連接，同時剩余可用路徑長度也會顯著增加。這不僅增加了路徑的復雜度和長度，還反映了交通效率的顯著下降。部分區域可能變得難以到達或完全不可達，同時節點間的信息或交通傳遞也會變得更加困難和不直接，進而使有效路徑減少，平均路徑長度增加，整體網絡效率顯著衰退。具體如圖5所示。

由圖5可知，暴雪會導致大量道路封閉，大部分節點和邊失效，網絡的連通性和效率顯著下降。同時，平均路徑長度顯著增加，魯棒性大幅降低。暴雪導致的大規模交通中斷顯著影響了城市網絡的關鍵性能指標。

本部分研究方法論詳細介紹了數據收集和極端天氣事件模擬的具體步驟和工具，旨在評估極端天氣對城市貨運網絡的影響和韌性。GIS在該過程中扮演著關鍵角色，通過其能力可視化，可分析和解釋地理空間和地理數據，從而幫助研究人員理解模式、趨勢和地理關系。在極端天氣情景模擬方面，GIS工具可構建不同的模擬情景，如局部暴雨導致的積水和道路中斷，或者大面積暴雪導致的道路封鎖等。這些模擬可幫助評估城市貨運網絡的彈性和應對能力，進而分析可能的繞行路徑和最優化策略。

4" " 結論與建議

4.1" " 研究總結

本文建立了一個全面的評估框架，用于衡量城市貨運網絡在極端天氣事件如暴雨、暴雪等下的韌性。該框架綜合了連通性、平均路徑長度、網絡效率和魯棒性等關鍵性能指標，通過模擬不同天氣對網絡的影響，揭示了各類極端天氣下的網絡失效模式和規律。相關發現可幫助理解在不同災害情況下的城市貨運網絡脆弱點和風險，用于指導城市管理者制訂科學的災害應急預案和優化基礎設施規劃。同時，物流企業還可利用這些結果調整運輸策略和儲備物資，減少災害帶來的運營中斷和損失。研究成果對提升城市貨運網絡的抗災能力和恢復力具有重要價值。

4.2" " 研究的局限性

第一，研究數據有限，尤其是極端天氣事件發生頻率低，導致可用的實地數據樣本較少。同時，數據的準確性和及時性問題會影響研究結果的可靠性。獲取高質量、實時的交通和天氣數據困難，且不同城市和地區的數據標準和格式不統一，也增加了數據整合的難度。

第二，現有模型可能過于簡化，無法完全反映真實貨運網絡在極端天氣事件下的復雜動態行為。模型中的參數設置和假設可能不完全符合實際情況。在模型中，精確模擬各種極端天氣事件對貨運網絡的影響具有高復雜性。模型驗證和調整需要大量的計算資源和時間。

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