考虑洪水蔓延对城市交通网络的影响

《Journal of Environmental Radioactivity》：Flood impact on urban transport networks considering the flooding propagation

城市内涝对交通网络的间接经济环境影响及时间效应分析。采用CADDIES-2D水文模型与SUMO交通仿真动态耦合，覆盖北京2267平方公里区域，量化不同降雨强度和时间点的洪涝冲击。研究发现7:00暴雨使交通成本翻倍，8:00和9:00分别增加60.32%和35.82%，揭示时间敏感性。提出融合洪水传播与交通仿真的综合评估框架，为城市韧性规划提供决策支持。

　　城市内涝对交通网络和人们的出行方式以及空气质量产生了深远的影响。随着全球气候变化和城市化进程的加快，极端降雨事件的频率和强度都在增加，这对城市交通系统构成了前所未有的挑战。本文提出了一种新的动态分析框架，旨在从多个角度量化和评估内涝对交通网络造成的间接经济损失和环境影响，包括时间延误、燃油消耗和污染物排放。该框架结合了水动力模型CADDIES-2D与基于代理的交通模型SUMO，实现了洪水传播与交通模拟的动态耦合，为城市交通网络在内涝条件下的运行提供更深入的理解。

本文的研究范围覆盖了北京市约2267平方公里的区域，远超其他城市内涝影响研究的空间尺度和复杂性。通过对比基准交通情况与三种降雨情景下的影响，研究人员量化了不同降雨强度和时间对交通成本的影响。研究发现，一场5年一遇的暴雨在早上7点发生时，交通成本几乎翻倍；而同一强度的暴雨在8点和9点发生时，分别使交通成本增加了60.32%和35.82%。这一结果突显了降雨时间在交通中断中所起的关键作用，以及提前预警系统在减少灾害影响方面的重要性。

此外，研究还揭示了内涝对交通的影响是非线性关系，既与降雨强度有关，也与交通流量密切相关。这意味着在某些情况下，即使降雨强度相同，不同的交通流量模式也会导致截然不同的影响程度。因此，研究不仅有助于识别最容易受到内涝影响的区域，还为实时交通管理策略的制定提供了支持，使决策者能够更有效地分配资源，以应对洪水带来的风险。

在模型选择方面，本文采用了CADDIES-2D模型进行洪水模拟。该模型由英国埃克塞特大学开发，通过利用不同土地覆盖类型的渗透率和粗糙度参数，模拟了城市排水系统的行为。与传统的浅水方程求解方法相比，CADDIES-2D模型采用细胞自动机（Cellular Automata, CA）技术，从而减少了计算负担，提高了模型的运行效率。这种模型特别适用于那些难以获取大规模准确排水网络数据的城市。在实际应用中，CADDIES-2D模型已在多个城市中得到验证，包括伦敦、北京、济南等，显示了其在城市内涝研究中的广泛适用性。

交通网络作为城市基础设施的重要组成部分，极易受到内涝的影响。内涝不仅会导致交通基础设施的直接物理损坏，还会引发一系列间接的经济损失和社会问题，例如出行延误、增加的旅行成本和环境恶化。全球范围内的研究已经表明，城市内涝是导致交通基础设施年度损坏的重要原因之一。例如，一项研究表明，城市内涝占全球交通基础设施年度损坏的约39%。同时，临时性的内涝也可能对交通网络造成重大影响，如增加交通事故风险和影响公众出行体验。

为了全面评估内涝对交通的影响，本文采用了一种将洪水模拟与交通模拟相结合的方法。通过设置不同的降雨时间情景，研究人员能够更准确地模拟洪水在不同时间段对交通系统的影响。这种动态耦合的方法使得研究能够捕捉到洪水在城市中的传播过程，并将其转化为对交通流量和出行时间的动态影响。例如，当暴雨发生在早上高峰时段时，交通网络的运行效率受到严重影响，导致更多的出行延误和更高的燃油消耗。相比之下，如果暴雨发生在非高峰时段，其对交通的影响则相对较小。

在模型的应用过程中，研究人员对北京市的交通网络进行了详细分析，评估了洪水对交通服务中断所造成的间接经济损失。这种研究不仅有助于理解洪水对交通的具体影响，还为城市管理者提供了科学依据，以便在未来的城市规划和交通管理中采取更有效的措施。例如，通过识别最容易受到内涝影响的区域，城市管理者可以优先投资于这些区域的防洪设施和交通适应性改造，以提高整个城市的交通系统韧性。

此外，本文还强调了时间因素在内涝影响评估中的重要性。不同的降雨时间可能导致不同的交通影响模式，这与城市交通流量的分布和变化密切相关。因此，建立一个能够反映不同时间段内涝影响的动态评估框架，对于制定科学合理的应对策略具有重要意义。这种框架不仅可以用于当前的城市交通管理，还可以为未来城市在应对气候变化和极端天气事件时提供参考。

通过本文的研究，可以得出几个重要的结论。首先，内涝对交通的影响是高度依赖时间的，这意味着在制定防洪和交通管理策略时，必须考虑到降雨时间的不确定性。其次，洪水对交通的影响具有非线性特征，这意味着即使降雨强度相同，不同的交通流量和城市布局也可能导致截然不同的结果。最后，本文提出的方法为城市管理者提供了一种新的工具，使他们能够在更大尺度上评估内涝对交通网络的影响，并据此优化资源配置和适应性投资。

在实际应用中，这种动态框架可以用于预测和评估不同降雨情景下的交通影响，为城市提供更全面的灾害应对方案。通过结合洪水模拟和交通模拟，研究人员能够更准确地预测洪水对交通系统的潜在影响，从而帮助城市制定更有效的防洪和交通管理策略。此外，这种框架还可以用于评估不同城市规划方案的效果，例如通过优化排水系统设计或改善道路布局，减少内涝对交通的影响。

综上所述，本文的研究不仅为城市内涝对交通的影响提供了新的分析视角，还为城市管理者和政策制定者提供了一种科学的工具，以更好地理解和应对洪水带来的挑战。随着全球气候变化的加剧，城市内涝问题将变得更加严峻，因此，建立和完善类似的动态评估框架，对于提升城市交通系统的韧性具有重要意义。