城市应急救援选址及路径规划

城市应急救援选址及路径规划

郝诗琳1,冯丹1,靳德正1,刘志鹏1,韩煜1

（1.石家庄铁道大学,河北省050000）

摘 要：应急救援站的科学选址和救援路径的合理规划能保证应急救援效率的最大化。本文通过结合地理信息系统（GIS）建立城市道路网络拓扑结构，分别用复杂网络中节点的度中心性、接近中心性和介数中心性评价城市路网节点在复杂网络拓扑结构中的综合重要度，进而构建重要度指标，最后结合城市路网，选择并优化应急救援路径。结果表明，优化选址方案实现了全面覆盖需求点、满足应急救援时效，对提升城市应急管理水平，提供一定借鉴与参考。

关键词：城市应急救援；复杂网络；节点重要度；路径优化

中图分类号：U412.37      文献标识码：A            文章编号：

Urban emergency rescue site selection and path planning

Hao Shilin1, Feng Dan1, Jin Dezheng1, Liu Zhipeng1，Han Yu1

（1.Shijiazhuang Tiedao University, Hebei 050000 China；）

Abstract: The scientific site selection of emergency rescue stations and the reasonable planning of rescue paths can ensure the maximum efficiency of emergency rescue. This paper establishes the topology of urban road network by combining geographic information system (GIS), the degree centrality, proximity centrality and medial centrality of nodes in complex networks are used to evaluate the comprehensive importance of urban road network nodes in complex network topology, andthen build importance metrics, and finally combined with the urban road network, the emergency rescue path is selected and optimized. The results show that the optimized site selection scheme can fully cover the demand points, meet the timeliness of emergency rescue, and provide certain references and references for improving the level of urban emergency management.

Keywords: urban emergency rescue; complex networks; node importance; Path optimization

0 引言

复杂的交通线网、集约化利用的资源让城市交通更加难以预测，一旦遇到重大安全问题，极易产生多米诺骨牌效应，带来严重损失。因此，针对应急设施和应急救援路径的科学规划具有重要意义。

在对节点重要度进行研究方面，Crucitti等[1]以5个中心性指标对18个城市道路的节点重要度进行了评价。Comin和Costa[2]提出了一个与介数中心性呈正相关的节点重要性排序指标。谌微微等[3]以度中心性、中介中心性、接近中心性为评价指标对重庆市轨道交通网络节点进行了评估。许海霖和张晶[4]提出包括特征向量中心性在内的评价指标体系并改进TOPSIS模型。在应急选址方面，张星玄[5]应用设计的NSGA-III算法结合决策者偏好给出了选址方案。刘加奇[6]以全面覆盖需求点、满足应急救援时效为前提，建立了考虑节点重要度的应急救援站选址优化模型。

综上所述，本文拟通过对选址模型和应急救援最优路径影响因素进行分析，在计算中加入节点重要度，以期提高城市交通安全管理水平。

1 城市拓扑网络的构建

1.1城市道路网络拓扑模型构建方法

Space L 方法侧重于研究网络结构，可以直观的反映网络的连接形式，便于分析网络结构不同特征，因此本文在构建城市道路网络模型时，选择 Space L 方法进行构建，将路口抽象为复杂网络中的节点，线路抽象为复杂网络中的边。

1.2石家庄市道路交通网络拓扑结构和数据分析

以石家庄市二环内道路为例进行分析研究，市内路网形成了四横八纵和二环路的格局，提取主干路，如图1所示。

图1 石家庄二环图                                         图2 石家庄二环内主干路网络拓扑图

将选择的线路进行编号，如表1所示，制作出拓扑图，如图2所示，其中网络具有节点 59个，线路214条。

表1 石家庄路网各线路编号

2城市交通网络节点重要度评估

2.1节点重要度多维度结构指标

本文分别用复杂网络中节点的度中心性、接近中心性和介数中心性结构指标，描述节点在网络中与其他节点的直接关联性、联系的便捷性以及和其他节点间联系中的连通作用。

(1)节点的度中心性

度是网络拓扑结构中最基本的参数，度中心性反映的是节点的直接影响力。无向网络各节点的度中心性可表示为：

                                                                                                   (2-1)

式中，——节点i的度值

——网络节点数量

分析如图3(a)所示，纵轴为节点的统计数量，横轴为具体度的值,包含连入度和连出度。度为8，即连出度和连入度均为4，此类节点数量最多，占总节点数的58.33%；度为10和4的节点数量最少，仅有一个，具体节点度值分布见图3(b)。

(a) 节点度值                      (b)节点度值分布图

图3 石家庄二环内主干路节点度值

在此道路网络中编号为40的节点度值最大为10，其度中心性为0.17。编号为60的节点度值最小为4，度中心性为0.07。

(2)节点介数中心性

介数中心性以经过特定节点的最短路径数目来反映该节点在整个网络中的重要程度。如式（2-2）所示。

                                                                                        （2-2）

式中，——节点s和t之间的最短路径条数

      ——节点s、t之间最短路径经过站点i的条数

将介数带入介数中心性中计算。求出介数中心性值最高的节点编号为40，值为0.0582，最低的是节点51，值为0.0044。

(3)节点接近中心性

接近中心性用于评价一个节点到其他所有节点的紧密程度。对于无向网络，节点接近中心性表示如式(2-3) 所示。

接近中心性：

（2-3）

式中，——节点i、j间的最短路径长度

道路网络中节点30的接近中心性最高，值为0.2694。节点51的接近中心性最低为0.1639。

3城市路网应急救援路径选择优化

3.1考虑节点重要度应急救援站选址

救援站选址基本假设如下：

(1)突发事件出现时，最靠近受灾点的应急救援站选择最短路径赶往受灾点。

(2)最靠近受灾点的应急救援站无法前往时，由次靠近受灾点的应急救援站前往。

(3)一个救援点就能够处理一起应急救援事件。

(4)同一时间段中，只发生一起应急救援事故。

结合前文分析和实际需求考虑，选取度中心性和介数中心性最高、接近中心性位列第三的节点40为其中一个应急站，另在路网中选取三维度评价指标和覆盖较为均匀的现有的6个应急站，并将其对应到拓扑图中，节点编号分别为2、11、14、38、43、60，用红色表示。

3.2最优路径选择

考虑节点重要度综合评价并结合实际，选择4个受灾点进行救援：（1）三维度评价指标均较高的31号节点；（2）度中心性、介数中心性居中，接近中心性偏低的5、8、27号节点。计算出两个节点之间的路径长度如表2所示。由表可看出8-17-60为受灾点8到救援站60的最短路径，距离为2.98km；27-26-17-60为受灾点27到救援站60的最短路径，距离为2.61km；31-41-40为受灾点31到救援站40的最短路径，距离为3.02km；5-6-14为受灾点5到救援站14的最短路径，距离为3.44km。

表2受灾点-救援站路径统计表

3.3中间节点破坏路径选择

对中间节点出现破坏的情况进行分析。由表2可知，中间节点破坏后的两个节点之间的路径即为另一条。

由表可看出，8-9-18-60为受灾点8到救援站60的最短路径，距离为4.86km；27-28-18-60为受灾点27到救援站60的最短路径，距离为3.75km；31-30-40为受灾点31到救援站40的最短路径，距离为3.02km；5-13-14为受灾点5到救援站14的最短路径，距离为3.82km。

3.4救援点破坏路径选择

当最近救援点无法救援时，重新进行分析计算出两个节点之间的路径长度：8-9-2为受灾点8到救援站2的最短路径，距离为5.22km；27-28-38为受灾点27到救援站38的最短路径，距离为2.78km；31-21-12-11为受灾点31到救援站11的最短路径，距离为3.58km；5-13-12-11为受灾点5到救援站11的最短路径，距离为5.06km。

4结论

本文基于复杂网络基础理论，确定了城市道路的指标体系，构建出城市道路网络拓扑模型，进一步对应急救援选址及路径进行规划研究。主要研究结论如下：

(1)通过综合3个节点重要度指标的排序，得出节点40是重要度最高的节点。同时也发现，排名靠前的节点大多为中间路口，具有较高的局部重要性与全局重要性。

(2)综合评价石家庄路网的60个节点后，通过排序，选取了重要度存在差异的7个应急救援站作为选址。考虑在满足全面覆盖需求点要求的基础上同时满足时间长度，进一步构建优化的应急设施选址模型。

参考文献

[1] Crucitti P, Porta S, Latora V. Centrality measures in spatial networks of urban streets[J]. Physical review (E. Statistical, nonlinear, and soft matter physics), 2006, 73(3): 036125.

[2]Comin, C. H, Costa, L D F. Identifying the starting point of a spreading process in complex networks[J]. Physical review E, 2011, 84(5):56105.

[3]谌微微, 张富贵, 赵晓波. 轨道交通线网拓扑结构模型及节点重要度分析[J]. 重庆交通大学学报(自然科学版), 2019, 38(7): 107-113.

[4]许海霖, 张晶. 基于改进TOPSIS模型的地铁网络节点重要性评价方法[J]. 铁道标准设计, 2016,60(07):19-24.

[5]张星玄. 基于城市交通网络节点重要性的应急设施选址研究[D]. 石家庄: 石家庄铁道大学, 2021.

[6]刘加奇. 考虑节点重要度的城市轨道交通应急救援站选址研究[D]. 石家庄: 石家庄铁道大学, 2021.

普刊简介：

郝诗琳2001年9月 女汉族山西太原邮编:030000石家庄铁道大学本科研究方向为安全工程。