降雨量对土壤侵蚀与植被防护效能的调控机制研究：基于城市洪涝灾害下交通状况的贝叶斯网络分析

这篇综述创新性地采用层次贝叶斯网络(HBN)模型，量化分析了城市洪涝灾害中自然-社会-结构要素(如区域人口密度PD、人均GDPpc、商业用地比例CLP等)对交通状况的空间异质性影响。研究揭示社会要素(影响值0.34)对交通的调控作用显著强于结构要素(最高值0.057)，且高峰时段影响更显著，为城市洪涝应急管理提供了精准决策依据。

　　

Highlight

城市洪涝引发的交通拥堵正成为公共安全重大威胁，而影响因素存在显著空间异质性。本研究创新性地从街区尺度出发，运用层次贝叶斯网络(HBN)模型，首次量化了不同淹没深度下城市要素对交通状况的动态影响机制。

Model construction results and validation

通过郑州案例的敏感性分析发现：

1. 1.

   社会要素中，区域人口密度(PD=0.34)和人均GDP(GDP_pc=0.25)对交通影响最显著，堪称"洪涝交通响应双引擎"；

2. 2.

   结构要素影响较弱，商业用地比例(CLP=0.043)和道路面积比例(RAP=0.057)如同"城市血管网络"，其配置效率直接影响灾时交通微循环；

3. 3.

   高峰时段各要素影响强度普遍提升1.5-2倍，揭示"通勤潮汐效应"会放大洪涝灾害链风险。

Conclusions

该研究构建了首个街区尺度城市洪涝交通影响评估体系，证实社会经济要素才是灾时交通紊乱的"核心开关"，而传统关注的工程设施要素反而扮演"配角"。这为精准制定分时段、分区域的洪涝应急策略提供了革命性视角。