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中欧集装箱海铁复合运输网络脆弱性分析

张欣 李双菲 孙代源

张欣, 李双菲, 孙代源. 中欧集装箱海铁复合运输网络脆弱性分析[J]. 交通信息与安全, 2023, 41(3): 48-58. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.006
引用本文: 张欣, 李双菲, 孙代源. 中欧集装箱海铁复合运输网络脆弱性分析[J]. 交通信息与安全, 2023, 41(3): 48-58. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.006
ZHANG Xin, LI Shuangfei, SUN Daiyuan. Vulnerability Analysis of China-Europe Container Sea-rail Intermodal Transport Network[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2023, 41(3): 48-58. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.006
Citation: ZHANG Xin, LI Shuangfei, SUN Daiyuan. Vulnerability Analysis of China-Europe Container Sea-rail Intermodal Transport Network[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2023, 41(3): 48-58. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.006

中欧集装箱海铁复合运输网络脆弱性分析

doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.006
基金项目: 

国家自然科学基金项目 71601112

上海市科委软科学研究项目 23692111000

详细信息
    通讯作者:

    张欣(1982—),博士,教授.研究方向:交通运输风险管理及复杂系统. E-mail: zhangxin@shmtu.edu.cn

  • 中图分类号: U169.9;U169.1

Vulnerability Analysis of China-Europe Container Sea-rail Intermodal Transport Network

  • 摘要: 中欧贸易运输涉及多个港口和车站,构成复杂的运输网络,网络枢纽节点受到自然灾害、安全事故等影响失效,导致网络仅局部连通,进而影响全局效率。为量化分析中欧集装箱运输网络在枢纽节点失效后的网络功能变化程度,基于中欧班列和海运航线网络构建海铁复合运输网络。在此基础上结合负荷-容量级联失效模型提出1种网络脆弱性仿真模型,模型考虑到节点容量、攻击方式及负载分配策略3类影响因素,并设定网络连通性及网络效率为脆弱性测度指标,仿真实验分析影响该网络脆弱性的因素与演化规律,并通过网络效率变化曲线判断了关键节点。结果显示,中欧集装箱海铁复合运输网络共计167个节点,网络具有无标度和小世界特性,度相关性系数为0.13,网络体现弱同配性,度值相近的节点倾向于互相连接;针对枢纽节点的蓄意攻击相比随机失效的网络更脆弱,失效节点数为3时,蓄意攻击下的网络连通性和效率对比随机失效时,分别下降20.15%和37.19%。从影响因素看,基于地理距离对失效节点负载进行重新分配的策略会加剧网络崩溃,节点容量的增加使网络更为鲁棒,当容量冗余系数增到0.2后,脆弱性指标达到临界阈值,外界干扰不再对整体网络产生影响;海港失效对网络效率的负面影响高于铁路站点,而欧洲港口的影响又高于中国港口。从关键节点识别看,欧洲港口中康斯坦萨港失效时网络效率降幅最大,达88%,中国区域为上海和宁波,降幅均为76%。研究结论有助于理解中欧集装箱海铁复合运输网络的脆弱性影响因素,在突发事件中优先保护关键节点,优化货流分配,从而提升部分枢纽节点失效时的运输网络鲁棒性。

     

  • 图  1  中欧集装箱海铁复合运输网络示意图

    Figure  1.  Diagram of China-Euro container shipping and railway multiplex transportation network

    图  2  节点度分布

    Figure  2.  Degree distribution of nodes

    图  3  节点间距离分布图

    Figure  3.  Distribution of distance between nodes

    图  4  节点特征值对比图

    Figure  4.  Comparison of characteristic value of the node

    图  5  级联失效过程

    Figure  5.  Process of cascading failure

    图  6  节点容量系数对网络脆弱性的影响

    Figure  6.  The influence of node capacity coefficient on network vulnerability

    图  7  不同攻击方式下节点容量系数对网络脆弱性的影响

    Figure  7.  The influence of node capacity coefficient on network vulnerability based on different attacks

    图  8  不同攻击方式对网络脆弱性的影响

    Figure  8.  The influence of different attacks on network vulnerability

    图  9  随机失效下不同负载重分配策略对网络脆弱性的影响

    Figure  9.  The influence of different strategy of load redistribution on network vulnerability based on random attack

    图  10  蓄意攻击下不同负载重分配策略对网络脆弱性的影响

    Figure  10.  The influence of different strategy of load redistribution on network vulnerability based on deliberate attack

    表  1  网络度值前5的节点

    Table  1.   Top 5 node degree in the network

    排名 海铁复合运输网络 海运子网络 班列子网络
    节点 度值 节点 度值 节点 度值
    1 塞得港 28 塞得港 28 郑州 14
    2 新加坡港 25 新加坡港 25 莫斯科 12
    3 鹿特丹港 18 鹿特丹港 18 华沙 11
    4 上海 18 巴生港 17 满洲里 11
    5 巴生港 17 上海 16 阿拉山口 10
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    表  2  海铁复合运输网络与随机网络特征值对比

    Table  2.   Comparison of characteristic values between shipping and railway multiplex network and random network

    网络 节点数 网络平均距离 网络集聚系数
    海铁复合运输网络 167 4.132 0.31
    随机网络 167 3.264 0.02
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    表  3  中心性前5的节点

    Table  3.   Top 5 nodes of centralities ranking

    排名 度中心性 介数中心性 接近中心性 特征向量中心性
    1 塞得港 汉堡 鹿特丹港 新加坡港
    2 新加坡港 郑州站 上海 塞得港
    3 巴生港 上海 汉堡 巴生港
    4 上海 莫斯科 新加坡港 鹿特丹港
    5 鹿特丹港 塞得港 比雷埃夫斯港 盐田港
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    表  4  节点容量系数跳变时减少的失效节点分类

    Table  4.   Classification of failed nodes reduced when node capacity coefficient jumps

    与阿拉山口站的距离 节点个数 失效节点个数 失效节点比例/% 与上海的距离 节点个数 失效节点个数 失效节点比例/%
    1 10 10 100 1 18 18 100
    2 32 18 56.25 2 43 29 67.44
    3 52 16 30.77 3 55 21 38.18
    4 42 4 9.5 4 40 1 2.5
    5 25 1 4
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    表  5  依据节点负载分配的重要性前30的节点

    Table  5.   Top 30 nodes by strategy of load redistribution based on node load

    排名 节点 网络运输效率 排名 节点 网络运输效率 排名 节点 网络运输效率
    1 康斯坦萨港 0.12 11 上海 0.24 21 阿拉山口站 0.44
    2 汉堡 0.14 12 宁波 0.24 22 扎雷克站 0.44
    3 伊斯坦布尔 0.15 13 的黎波里港 0.25 23 明斯克站 0.45
    4 热那亚港 0.16 14 巴塞罗那港 0.25 24 多斯特克站 0.45
    5 福斯港 0.16 15 阿克陶站 0.43 25 布列斯特站 0.45
    6 阿利亚加港 0.16 16 塔什干站 0.43 26 马拉舍维奇站 0.45
    7 不来梅港 0.17 17 兰州站 0.43 27 阿斯塔纳站 0.45
    8 哥德堡港 0.17 18 乌鲁木齐站 0.43 28 克拉斯诺亚斯克站 0.45
    9 奥胡斯港 0.17 19 西安站 0.43 29 叶卡捷琳堡站 0.45
    10 的里雅斯特港 0.19 20 合肥站 0.43 30 乌兰乌德站 0.45
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    表  6  皮尔逊相关性系数对比

    Table  6.   Comparison of Pearson correlation coefficient

    检验指标 相关性系数 检验指标 相关性系数
    节点强度 0.113 0 介数中心性 0.160 7
    节点度值 0.058 3 接近中心性 0.097 3
    度中心性 0.056 6 特征向量中心性 0.109 1
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    表  7  不同分类下重要性前10的节点

    Table  7.   Top 10 nodes based on different classification

    排名 中国区域 欧洲区域 海运子网络 班列子网络
    节点 网络运输效率 节点 网络运输效率 节点 网络运输效率 节点 网络运输效率
    1 上海 0.24 康斯坦萨港 0.12 康斯坦萨港 0.12 汉堡 0.14
    2 宁波 0.24 汉堡 0.14 汉堡 0.14 伊斯坦布尔 0.15
    3 西安站 0.43 伊斯坦布尔 0.15 伊斯坦布尔 0.15 上海 0.24
    4 阿克陶站 0.43 热那亚港 0.16 热那亚港 0.16 宁波 0.24
    5 兰州站 0.43 福斯港 0.16 福斯港 0.16 阿克陶站 0.42
    6 乌鲁木齐站 0.43 阿利亚加港 0.16 阿利亚加港 0.16 塔什干站 0.42
    7 合肥站 0.43 不来梅港 0.17 不来梅港 0.17 西安站 0.43
    8 阿拉山口站 0.44 哥德堡港 0.17 哥德堡港 0.17 兰州站 0.43
    9 北京站 0.45 奥胡斯港 0.17 奥胡斯港 0.17 乌鲁木齐站 0.43
    10 二连浩特站 0.45 的里雅斯特港 0.19 的里雅斯特港 0.19 合肥站 0.43
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  • 收稿日期:  2022-12-07
  • 网络出版日期:  2023-09-16

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