基于模体结构的RCEP航运网络韧性评估与多源扰动传播机制研究

为解决亚太地区航运网络在RCEP框架下多源扰动传播风险问题，研究人员创新性地结合模体分析(motif analysis)和灾害传播理论(DST)，构建了考虑节点结构协同效应的关键节点识别方法及多参数耦合的级联失效模型。研究发现基于模体结构识别的节点对网络稳定性影响更显著，并通过仿真揭示了传播强度、恢复率和时滞效应对网络韧性的差异化影响，为区域航运风险防控提供了理论支撑。

　　

随着《区域全面经济伙伴关系协定》(RCEP)的正式生效，亚太地区形成了以新加坡、上海、釜山和东京等港口为核心的高密度航运网络。这一网络承载着占全球经济总量三分之一的贸易活动，成为连接全球产业链的关键枢纽。然而，2022年南海台风事件暴露出高度协同化网络在面对突发事件时的脆弱性——局部港口停摆迅速演变为区域级贸易中断，凸显出传统静态网络分析方法在应对多源复合风险时的局限性。当前研究多聚焦单一扰动机制下的关键节点识别，难以揭示局部结构协同与整体动态响应的复杂关联，亟需建立兼顾节点属性与系统动态特征的韧性评估体系。

教育部人文社科研究项目(24YJAZH089)和中央高校基本科研业务费(3132025702)支持的研究团队，创新性地将模体结构分析(motif analysis)与改进型灾害传播理论(Disaster Spreading Theory, DST)相结合，对RCEP航运网络展开系统性研究。通过分析十大船运公司2022-2023年度的集装箱运输数据构建网络模型，采用Z-score标准化和随机网络对比识别显著性子结构，提出基于模体参与度的节点重要性指标；进而建立包含差异化传播强度函数、恢复率和时滞效应的多源扰动耦合模型，定量评估了不同情景下的网络韧性变化。相关成果发表在《Ocean》期刊，为区域航运风险防控提供了新视角。

关键技术方法包括：基于HiFleet数据库构建RCEP区域港口网络拓扑；运用FANMOD算法进行三节点模体普查；通过改进DST模型集成多源扰动参数(传播强度λ、恢复率μ、时延τ)；采用SIR模型框架模拟级联失效过程；结合基尼系数和鲁棒性指标量化韧性水平。

模体和节点重要性分析
研究发现传统拓扑指标(如介数中心性)会低估具有结构协同效应的节点影响力。通过识别13种显著性子结构(如中转枢纽型模体M₇)，证实参与多个高阶模体的节点(如上海港)对网络连通性的控制力比单一指标评估高42%，这类节点在扰动传播中扮演"结构放大器"角色。

航运网络构建
网络拓扑分析显示RCEP区域存在明显的"核心-边缘"结构，前5%的港口处理了63%的货运量。模体分布呈现地理集聚特征，东南亚区域以星型模体为主，而东北亚区域更多出现闭环结构。

改进DST模型
通过引入扰动类型分化机制，构建了包含时变传播强度λ(t)=λ₀e^-γt和分级恢复率μ_i的耦合方程。仿真表明：传播强度阈值存在临界点(λ_c=0.18)，超过该值后网络崩溃时间呈指数缩短；恢复率提升至0.25可使系统韧性提高57%；时滞效应会显著放大枢纽节点的脆弱性。

案例研究
模拟三类典型扰动场景：台风(高λ低μ)、罢工(中λ高τ)和疫情(低λ长τ)。结果显示模体识别法选出的关键节点在疫情场景下失效时，网络效率下降幅度比传统方法识别节点高29%，验证了结构协同效应在慢速风险传播中的特殊敏感性。

该研究通过建立模体结构与动态传播的关联框架，突破了传统网络分析中局部与全局特性割裂的局限。提出的多参数耦合DST模型能更真实模拟复合型灾害的传播过程，特别是发现时滞效应与网络密度的非线性关系(ρ>0.7时τ的影响骤增)，为港口群应急响应时序优化提供了量化依据。Xu Keyu等学者强调，未来应进一步研究多式联运网络中的跨模态风险传导机制，并将气候预测数据纳入动态风险评估模型。这些发现对制定RCEP区域航运协同应急政策具有重要指导价值，特别是在"一带一路"基础设施互联互通背景下，为构建弹性供应链提供了方法论支撑。