街区尺度下城市要素对洪涝灾害中交通可达性影响的多层次贝叶斯网络研究

这篇研究采用层次贝叶斯网络（HBN）模型，量化了街区尺度下城市要素（如人口密度PD、人均GDPpc、商业用地比例CLP等）对洪涝灾害中交通状况的差异化影响。研究发现社会要素（PD影响值0.34）对交通的冲击显著高于结构要素（RAP最高仅0.057），且高峰时段影响更突出，为城市防洪应急管理提供了数据驱动的决策依据。

　　

Highlight

街区尺度的城市要素与洪涝交通影响机制解析：基于HBN模型的多维度敏感性研究

Model construction results and validation

通过敏感性分析获得郑州市不同积水深度下城市要素对交通可达性的影响程度。基于构建的街区尺度HBN模型显示，社会要素中区域人口密度（PD）和人均GDP（GDP_pc）对交通影响最大（峰值分别达0.34和0.25），而结构要素中商业用地占比（CLP）和道路面积比例（RAP）影响较弱（最高仅0.057）。模型验证表明，高峰时段所有指标影响强度均显著高于平峰时段。

Conclusions

研究明确了街区尺度城市要素对洪涝交通影响的层级关系：社会要素（如PD）主导交通瘫痪风险，结构要素（如RAP）次之。建立的HBN模型为精准量化暴雨内涝情景下的交通脆弱性提供了方法论创新，尤其适用于基础设施复杂、灾变响应敏感的城区应急规划。