基于层次贝叶斯网络的城市内涝交通影响机制研究——以郑州市街区尺度为例

这篇研究创新性地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）对洪涝期交通状况的非线性影响。研究发现社会要素（PD影响值0.34）显著高于结构要素（商业用地比例CLP仅0.043），且高峰时段影响更突出，为城市应急管理和内涝风险防控提供了数据驱动的决策依据。

　　

Highlight

城市内涝引发的交通拥堵对公共安全构成显著威胁，而交通流影响因素存在明显的空间异质性。在街区尺度下，布局复杂性和基础设施多样性带来了独特挑战。本研究从街区层面出发，基于城市要素构成，分析了自然、结构和社会要素指标对洪涝灾害下交通状况的影响。

Model construction results and validation

通过敏感性分析发现：在不同淹水深度和时段下，郑州市街区尺度中，区域人口密度（PD=0.34）和人均GDP（GDP_pc=0.25）对社会要素影响最大；而结构要素中，商业用地比例（CLP=0.043）和道路面积比例（RAP=0.057）的影响相对较低。所有指标在高峰时段的影响均显著高于平峰时段。

Conclusions

研究证实街区尺度下，社会要素是洪涝期交通状况的主要驱动因子。构建的HBN模型能有效量化城市要素与交通条件的非线性关系，为精准制定城市防洪策略提供了"数据-机制"双支撑。