在灾后多机构参与的道路修复工作中，协作确定修复任务的优先级

《International Journal of Disaster Risk Reduction》：Collaboration in the prioritization of repair scheduling in post-disaster multi-agency roadway restoration

灾后道路修复多类优化模型与动态决策支持工具研究。提出集成多类灾后道路修复问题（考虑道路分类或所有者）的决策支持工具，支持实时路况更新和外部救援队伍调度。案例研究表明跨部门协作可显著缓解非线性恢复需求，地震场景恢复时间与灾害严重度的四次方相关，龙卷风灾害因影响范围集中更具修复效率。研究填补了外部救援队伍整合和多类道路协作机制的空白。

　　本文探讨了在灾难事件后，如何有效地调配维修队伍以恢复道路网络的功能。研究提出了一种决策支持工具（DST），其核心是多类道路灾后恢复问题的建模方法。该工具旨在优化维修队伍的资源分配，以在最短时间内恢复道路网络的运作，同时考虑到实时的道路状况更新和外部维修队伍的可用性。通过对多种假设性灾难场景的实验分析，研究展示了该方法在不同灾害类型下的应用效果，并揭示了协作在提高恢复效率中的关键作用。

在灾难发生后，道路网络的恢复对于社会功能的恢复至关重要。无论是自然灾害（如洪水、地震、暴风雪）还是人为灾害（如工业事故），这些事件都可能对道路系统造成严重破坏。即使没有永久性的物理损坏，灾害也可能导致道路被洪水淹没、积聚大量杂物，或者因附近建筑物倒塌而产生大量建筑废料。这些情况都会降低道路通行能力，并对整个网络的连通性构成威胁。因此，迅速恢复道路服务不仅有助于恢复道路的正常运行，还能恢复其他关键的社会服务，如紧急救援和医疗救助。此外，及时修复道路连接对于支持其他重要社会基础设施（如供水、污水处理、电信和电力）的恢复同样至关重要。

为了实现快速恢复，调配维修队伍成为灾后恢复的关键环节。在美国，道路通常根据其类型（如州际公路、主干道、支路或地方道路）进行分类，每类道路由不同的管理机构（如地方、州或联邦政府）负责维护和修复。每类道路的维修队伍都有各自的专业技能和设备，负责特定路段的修复工作。然而，不同类道路的维修队伍之间可能存在协调不足的问题，这可能影响整体恢复进度。例如，在某些情况下，某类道路的维修进度可能影响另一类道路的恢复时间，进而影响整个道路网络的恢复效率。因此，跨类道路维修队伍的协作对于提升整体恢复效果具有重要意义。

在一些灾难事件中，由于维修需求过于庞大，仅依靠本地维修队伍可能无法满足要求，需要引入外部维修队伍。这种情况在恢复电力供应时尤为常见。例如，在飓风“艾尔玛”（Hurricane Irma）期间，超过60,000名来自约250家电力公司的维修人员被调派协助恢复电力服务。而在飓风“海伦”（Hurricane Helene）之后，外部维修队伍在几乎所有的救援行动区域（从搜救到供水系统修复）都发挥了关键作用，这对于持续的救援行动和受灾地区的恢复至关重要。此外，多个研究也强调了联邦、州和地方政府之间协作的重要性。例如，美国政府问责办公室（Government Accountability Office）向国会委员会提交的一份报告建议，应建立灵活的协调模型，以更好地协调大规模或跨区域灾难事件中的联邦恢复计划。另一项研究分析了超过200篇学术文章，发现58项与法律和政策相关的灾后恢复障碍，其中跨机构协调是导致延误的关键因素。研究指出，许多障碍源于灾前规划不足和不同治理层级之间的整合不够。例如，在1997年阿肯色州的龙卷风事件后，由于管辖权的分散，如德克萨斯州的学院站，导致了恢复团队的组建延误。而在最近的一项研究中，研究人员分析了2022年赫米特峰卡夫坎山大火的应急响应，发现地方政府、州政府和联邦机构在灾后恢复过程中优先级不一致，缺乏有效的整合，这些治理和政策上的不协调加剧了延误和低效，进一步凸显了提升灾后协调能力的必要性。

尽管外部维修队伍在灾后道路恢复中扮演了重要角色，但之前的文献研究并未充分考虑这一因素。本文旨在填补这一研究空白。在灾后恢复过程中，一个常见的挑战是缺乏对道路损坏程度和具体状况的详细信息。然而，随着维修队伍、无人机、遥感技术等信息来源的引入，可以提升对灾后状况的了解，并据此做出更灵活的决策。本文提出的决策支持工具基于优化方法，旨在确定在灾后恢复期间维修队伍的最佳资源分配方案。该工具能够根据实时的道路状况更新和外部维修队伍的可用性，动态调整资源分配决策。此外，该工具还能够模拟不同类道路的维修队伍之间的协作，允许某类道路的维修队伍支持另一类道路的维修工作，从而提高整体恢复效率。

本文的研究方法采用了一种基于情景的建模方式，以捕捉灾难事件对道路网络的影响中的不确定性。该模型通过一系列两阶段、多时期的随机规划问题进行求解，并在不断缩短的时间范围内进行调整。时间范围被划分为更小的时间段，每个时间段代表一个恢复阶段。该方法不考虑长期的恢复挑战，如人口迁移，而是专注于短期的恢复过程。在灾后恢复期间，随着更多信息的获取，决策支持工具能够动态调整维修策略，以应对不断变化的状况。此外，该工具还整合了外部维修队伍的调度，以适应不同情况下的资源需求。

为了验证该方法的有效性，本文在弗吉尼亚州北部的一个案例研究中进行了数值实验。该案例研究涉及一个约150平方英里的区域，是华盛顿特区的一个高密度住宅区，拥有镇街、社区主干道以及州和联邦高速公路。该区域的人口超过110万，因此在灾后恢复过程中，需要考虑复杂的城市-郊区环境。通过模拟不同类型的灾难场景（如地震和龙卷风），研究展示了该方法在不同灾害类型下的应用效果。研究发现，在地震灾害中，为了在1天内实现完全恢复，所需的外部维修队伍数量和恢复能力要求会随着灾害严重程度的增加而呈现非线性增长，其增长趋势与损害严重程度的四次方相关。而在龙卷风灾害中，由于损害区域更为集中，恢复所需的资源相对较少，但恢复时间可能更短。这表明，在不同类型的灾难中，恢复策略需要进行相应的调整，以适应不同的资源需求和恢复时间。

此外，研究还发现，跨机构或跨部门的协作对于应对非线性增长的资源需求具有重要意义。例如，在地震灾害中，由于资源需求的快速增长，需要协调不同机构之间的资源调配，以确保足够的维修能力和恢复时间。而在龙卷风灾害中，由于损害区域较为集中，可能可以通过更高效的资源利用来实现快速恢复。因此，在灾后恢复过程中，需要根据不同的灾害类型和资源需求，灵活调整协作策略。

本文提出的决策支持工具不仅能够优化维修队伍的资源分配，还能够模拟不同类道路的维修队伍之间的协作，以及外部维修队伍的调度。该工具通过动态调整策略，能够在不同情况下实现更高效的恢复。此外，该工具还能够处理不同类型的灾害场景，包括地震和龙卷风等，这些灾害通常具有较短的预警时间或无预警时间。通过对这些场景的实验分析，研究展示了该工具在不同灾害类型下的应用效果，并揭示了在不同情况下如何通过优化策略提高恢复效率。

本文的研究方法还包括对不同时间范围内的恢复策略进行分析。在灾后恢复过程中，随着信息的逐步获取，决策支持工具能够动态调整策略，以应对不断变化的状况。例如，在某些情况下，随着时间的推移，某些道路的损坏状况可能变得更为严重，而其他道路的损坏状况可能逐渐减轻。因此，决策支持工具需要能够根据实时的信息进行调整，以确保最优的资源分配方案。此外，该工具还能够处理不同类型的灾害场景，包括那些具有不同损害程度和不同恢复时间要求的场景。通过分析这些场景，研究展示了该工具在不同情况下的适用性和有效性。

本文的研究结果表明，通过引入外部维修队伍和优化资源分配策略，可以显著提高灾后道路恢复的效率。例如，在地震灾害中，为了在1天内实现完全恢复，所需的外部维修队伍数量和恢复能力要求会随着灾害严重程度的增加而呈现非线性增长，其增长趋势与损害严重程度的四次方相关。而在龙卷风灾害中，由于损害区域较为集中，可能可以通过更高效的资源利用来实现快速恢复。因此，在灾后恢复过程中，需要根据不同的灾害类型和资源需求，灵活调整协作策略。

此外，本文的研究还发现，不同类型的灾害对道路网络的影响存在显著差异。例如，地震灾害通常具有广泛的破坏范围，而龙卷风灾害则可能集中在较小的区域。因此，在灾后恢复过程中，需要根据不同的灾害类型，采取不同的恢复策略。对于地震灾害，可能需要更多的资源和更长的恢复时间，而龙卷风灾害则可能需要较少的资源和更短的恢复时间。因此，在灾后恢复过程中，需要根据不同的灾害类型，灵活调整资源分配和恢复策略。

本文的研究还强调了灾前规划的重要性。在灾后恢复过程中，如果灾前规划不足，可能会导致资源分配的困难和恢复时间的延长。因此，在灾后恢复之前，需要进行充分的规划，以确保足够的资源储备和高效的协调机制。此外，不同治理层级之间的整合也是灾后恢复成功的关键因素。例如，在灾后恢复过程中，如果地方政府、州政府和联邦政府之间缺乏有效的整合，可能会导致资源分配的混乱和恢复效率的下降。因此，在灾后恢复过程中，需要加强不同治理层级之间的协作，以确保资源的有效利用和恢复的顺利进行。

本文的研究方法还采用了动态的解决方案框架，以适应灾后恢复过程中不断变化的状况。该框架能够根据实时的信息进行调整，以确保最优的资源分配方案。此外，该框架还能够处理不同类型的灾害场景，包括那些具有不同损害程度和不同恢复时间要求的场景。通过分析这些场景，研究展示了该工具在不同情况下的适用性和有效性。

本文的研究结果表明，通过引入外部维修队伍和优化资源分配策略，可以显著提高灾后道路恢复的效率。例如，在地震灾害中，为了在1天内实现完全恢复，所需的外部维修队伍数量和恢复能力要求会随着灾害严重程度的增加而呈现非线性增长，其增长趋势与损害严重程度的四次方相关。而在龙卷风灾害中，由于损害区域较为集中，可能可以通过更高效的资源利用来实现快速恢复。因此，在灾后恢复过程中，需要根据不同的灾害类型和资源需求，灵活调整协作策略。

此外，本文的研究还发现，不同类型的灾害对道路网络的影响存在显著差异。例如，地震灾害通常具有广泛的破坏范围，而龙卷风灾害则可能集中在较小的区域。因此，在灾后恢复过程中，需要根据不同的灾害类型，采取不同的恢复策略。对于地震灾害，可能需要更多的资源和更长的恢复时间，而龙卷风灾害则可能需要较少的资源和更短的恢复时间。因此，在灾后恢复过程中，需要根据不同的灾害类型，灵活调整资源分配和恢复策略。

本文的研究还强调了灾前规划的重要性。在灾后恢复过程中，如果灾前规划不足，可能会导致资源分配的困难和恢复时间的延长。因此，在灾后恢复之前，需要进行充分的规划，以确保足够的资源储备和高效的协调机制。此外，不同治理层级之间的整合也是灾后恢复成功的关键因素。例如，在灾后恢复过程中，如果地方政府、州政府和联邦政府之间缺乏有效的整合，可能会导致资源分配的混乱和恢复效率的下降。因此，在灾后恢复过程中，需要加强不同治理层级之间的协作，以确保资源的有效利用和恢复的顺利进行。

通过本文的研究，可以得出几个重要的结论。首先，跨机构或跨部门的协作对于应对非线性增长的资源需求具有重要意义。例如，在地震灾害中，由于资源需求的快速增长，需要协调不同机构之间的资源调配，以确保足够的维修能力和恢复时间。其次，不同类型的灾害对道路网络的影响存在显著差异，因此在灾后恢复过程中，需要根据不同的灾害类型，采取不同的恢复策略。第三，灾前规划和不同治理层级之间的整合对于灾后恢复的成功至关重要。因此，在灾后恢复之前，需要进行充分的规划，并加强不同治理层级之间的协作。

综上所述，本文提出了一种基于优化的决策支持工具，旨在优化维修队伍的资源分配，以在灾后恢复期间实现道路网络的快速恢复。该工具能够根据实时的道路状况更新和外部维修队伍的可用性，动态调整资源分配决策。此外，该工具还能够模拟不同类道路的维修队伍之间的协作，以及外部维修队伍的调度。通过分析不同类型的灾难场景，研究展示了该工具在不同情况下的适用性和有效性。本文的研究结果表明，跨机构或跨部门的协作对于应对非线性增长的资源需求具有重要意义，而不同类型的灾害对道路网络的影响存在显著差异，因此在灾后恢复过程中，需要根据不同的灾害类型，采取不同的恢复策略。此外，灾前规划和不同治理层级之间的整合对于灾后恢复的成功至关重要。因此，在灾后恢复之前，需要进行充分的规划，并加强不同治理层级之间的协作。