公路交通系统抗洪韧性风险分级方法、装置和电子设备与流程

本技术涉及公路交通系统韧性评估与风险防控，特别是一种公路交通系统抗洪韧性风险分级方法、装置和电子设备。

背景技术：

1、随着全球气候变化影响加剧，洪水灾害的发生频率和破坏强度呈显著上升趋势，对公路交通基础设施的安全运行构成了严峻挑战。公路交通系统作为生命线工程，不仅需要在灾害中保持基本的连通功能，更需要在灾后迅速恢复运输能力，以保障应急救援与物资调度。因此，如何从全寿命周期角度实现公路交通系统的抗洪韧性风险科学管理，已成为交通工程与防灾减灾领域的研究热点。

2、然而，现有的公路交通系统韧性评估主要依赖于特定重现期的单一灾害情景模拟。这种确定性情景分析方法的局限性在于：一方面，单一情景的选择往往带有主观性，难以覆盖未来洪水灾害发生的全部概率区间，从而可能低估极端洪水下的系统失效风险或高估常遇洪水下的投入需求；另一方面，由于缺乏统一的灾害强度设定标准，不同区域、不同等级公路系统的评估结果缺乏横向可比性，难以直接服务于区域路网的防灾规划决策。

3、此外，传统的灾害风险量化方法虽然引入了概率论与统计学工具，但通常聚焦于系统在灾害发生瞬间的静态损失，如路段毁坏数量，而忽略了系统在灾后恢复阶段的动态时变特性。公路交通系统韧性的核心在于公路交通系统抵抗干扰并从干扰中恢复的能力，仅计算瞬间破坏概率而忽视恢复过程中的功能损失累积，会导致风险评估结果不够全面，无法真实反映灾害对交通运输服务的长期影响。

4、因此，如何在无需依赖大量主观假设的条件下，综合考虑全概率区间的洪水灾害情景，建立既包含灾时破坏又包含灾后恢复过程的动态风险量化模型，并给出一个可用于直观比较的量化指标，是当前亟待解决的关键技术问题。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本技术实施例提供了一种基于洪水灾害概率情景与复杂网络分析的公路交通系统抗洪韧性风险分级方法、装置和电子设备，旨在克服上述问题或者至少部分地解决上述问题。

2、第一方面，本技术实施例提供一种公路交通系统抗洪韧性风险分级方法，所述系统包括：

3、获取公路交通系统的路网数据，并基于路网数据构建公路交通加权图网络模型；

4、获取目标区域不同重现期下的洪水淹没图，将其与公路交通加权图网络模型进行空间叠加，提取每个节点和边在不同洪水概率下的淹没水深；

5、通过基于淹没水深和交通路网通行功能的易损性函数，计算公路交通加权图网络模型中所有节点和边在不同洪水情景下的功能损失状态；

6、设定灾后恢复策略，并基于功能损失状态确定交通路网运行效率，计算交通路网在恢复过程中的路网韧性指数和各重现期下的路网韧性损失；

7、基于不同洪水概率下所有洪水情景的路网韧性损失，确定路网抗洪韧性的年化期望性能损失，并根据年化期望性能损失进行公路交通系统的抗洪韧性风险分级。

8、进一步地，所述获取公路交通系统的路网数据，并基于路网数据构建公路交通加权图网络模型，包括：

9、收集公路交通系统中路段、桥梁、隧道和交叉口的地理位置信息、拓扑连接关系及交通属性数据；

10、以桥梁、隧道和交叉口为节点，不同节点之间的路段为边，各路段之间的通行时间为边权，构建公路交通加权图网络模型；

11、剔除公路交通加权图网络模型中孤立节点及异常边。

12、进一步地，所述基于淹没水深和交通路网通行功能的易损性函数为：

13、

14、其中，为第个路网单元在淹没水深下的剩余功能率，为路网单元受灾起算水深，为路网单元功能完全丧失的临界水深。

15、进一步地，所述基于功能损失状态确定交通路网运行效率，计算交通路网在恢复过程中的路网韧性指数和各重现期下的路网韧性损失，包括：

16、基于功能损失状态确定公路交通加权图网络模型中的最短路径距离，并根据最短路径距离和总节点数计算交通路网运行效率；

17、基于灾害发生至交通路网恢复正常状态期间，交通网络运行效率实际积分与无灾害状态下基准积分的比值，得到路网韧性指数；

18、基于不同重现期下的路网韧性指数，确定各重现期下的路网韧性损失。

19、进一步地，所述路网韧性指数的计算公式为：

20、

21、其中，为灾害发生时刻，为交通路网恢复至正常状态的时刻，为无灾害状态下的时刻交通路网运行效率，为时刻交通路网运行效率：

22、

23、其中，为网络节点总数，为时刻节点到基于剩余功能率的最短路径距离。

24、进一步地，所述路网抗洪韧性的年化期望性能损失的计算公式为：

25、，

26、其中，为洪水事件的重现期，为概率密度函数，为重现期期间洪水发生的超越概率，为重现期期间洪水发生的超越概率，m为离散洪水情景索引，为离散洪水情景总数，为重现期对应的路网韧性损失，为重现期对应的路网韧性损失，为年化期望性能损失。

27、进一步地，所述根据年化期望性能损失进行公路交通系统的抗洪韧性风险分级，包括：

28、设置第一风险分级阈值和第二风险分级阈值；其中，小于；

29、判断年化期望性能损失是否小于，若是，则当前抗洪韧性风险等级为低风险，否则，进入下一步；

30、判断年化期望性能损失是否小于，若是，则当前抗洪韧性风险等级为中风险，否则，当前抗洪韧性风险等级为高风险。

31、第二方面，本技术实施例提供一种公路交通系统抗洪韧性风险分级装置，所述装置用于实现上述的方法，所述装置包括：

32、图网络建立模块，用于获取公路交通系统的路网数据，并基于路网数据构建公路交通加权图网络模型；

33、淹没水深提取模块，用于获取目标区域不同重现期下的洪水淹没图，将其与公路交通加权图网络模型进行空间叠加，提取每个节点和边在不同洪水概率下的淹没水深；

34、功能损失确定模块，用于通过基于淹没水深和交通路网通行功能的易损性函数，计算公路交通加权图网络模型中所有节点和边在不同洪水情景下的功能损失状态；

35、计算模块，用于设定交通路网灾后恢复策略，并基于功能损失状态确定交通路网运行效率，计算交通路网在恢复过程中的路网韧性指数和各重现期下的路网韧性损失；

36、分级模块，用于基于不同洪水概率下所有洪水情景的路网韧性损失，确定路网抗洪韧性的年化期望性能损失，并根据年化期望性能损失进行公路交通系统的抗洪韧性风险分级。

37、第三方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的方法。

38、与现有技术相比，本发明具体的有益效果在于：

39、第一，本发明通过引入洪水灾害概率情景与年化期望损失指标，突破了传统方法仅依赖单一确定性灾害情景的局限。针对现有技术中通常仅评估百年一遇等单一工况，难以反映长期风险全貌的问题，本发明通过概率积分，将低频高损（极端洪水）和高频低损（常遇洪水）的风险统一量化为一个经济或性能指标，与现有技术相比，显著提升了评估结果的统计学意义和科学性，为长周期的交通规划提供了精准依据。

40、第二，本发明利用空间叠加技术与物理易损性函数，实现了水文水力学模型与交通网络拓扑模型的深度融合。传统方法往往忽略具体的淹没水深与路段功能的量化关系，而本发明通过水深功能函数精确描述了的路段功能衰减过程，从而能够精准识别路网中因洪水淹没导致的高危节点，避免了因忽略淹没深度属性而导致的评估误差，获得了更高的空间分辨率。

41、第三，本发明基于网络运行效率与时变恢复路径构建韧性指标，实现了从静态破坏到动态恢复的评估维度升级。传统风险评估仅关注灾害发生瞬间的最大损失，忽略了灾后抢通恢复的快慢对社会经济的影响。本方法通过积分形式涵盖了全过程性能演化，从而能够有效评估不同应急保通方案的优劣，为制定灾后恢复策略提供了动态量化的决策支持。

42、第四，本发明建立的风险分级机制，能够将复杂的网络分析结果转化为直观的风险等级。这一机制便于交通管理部门快速识别高风险区域并优先分配防灾资金，与现有技术中依赖专家经验的定性分级相比，本发明提供了客观、可复现的数据支撑，显著提高了工程适用性。