文章信息：Li, C., Wang, W., Solé-Ribalta, A., Borge-Holthoefer, J., Jia, B., Liu, Z., Yu, B., Gao, Z., & Gao, J. (2025). Adaptive capacity for multimodal transport network resilience to extreme floods. Nature Sustainability. https://doi.org/10.1038/s41893-025-01575-z

整理人：徐嘉苗，2025级硕士研究生

整理时间：2025年7月4日

Abstract: As extreme weather events enhanced by climate change pose challenges to the resilience of critical infrastructure, the ability to handle disruptions, avoid tipping points, adapt and transform in crises becomes essential. Despite advances in resilience research, there is a need to improve empirical evidence and mathematical models to quantify the systems’ adaptive capabilities to extreme climate-related phenomena, such as floods. This research fills this gap by integrating an agent-based multimodal traffic functional model with a compound failure model to provide valuable insights into adaptation patterns (that is, mode shift and route switching) and risk mitigation in response to flood-related disruptions. The proposed modelling approach not only quantifies the recovery and adaptive capacity against failures, going beyond traditional resilience analyses, but also unveils the key factors that drive adaptation of transportation to flood-induced disasters. These factors include variations in trip demand and network density, which together reveal a universal law of mode shift. The study provides valuable insights into the design of resilient and sustainable critical infrastructure systems, such as transportation, energy and communication systems capable of withstanding severe flood events while maintaining their functionality.

摘要：由于气候变化增强的极端天气事件对关键基础设施的韧性提出了挑战，因此处理干扰、避免临界点、在危机中适应和转换的能力变得至关重要。尽管恢复力研究取得了进展，但仍需要改进经验证据和数学模型，以量化系统对极端气候相关现象(如洪水)的适应能力。本研究通过将基于Agent的多模式交通功能模型与复合失效模型相结合，填补了这一空白，为应对洪水相关中断的适应模式(即模式切换和路由切换)和风险缓解提供了有价值的见解。所提出的建模方法不仅量化了对故障的恢复能力和适应能力，超越了传统的恢复力分析，而且揭示了驱动运输适应洪水灾害的关键因素。这些因素包括出行需求和网络密度的变化，共同揭示了模式转变的普遍规律。该研究为弹性和可持续的关键基础设施系统的设计提供了有价值的见解，例如交通、能源和通信系统，能够抵御严重的洪水事件，同时保持其功能。

1. 研究背景

• 全球气候变化加剧了极端天气事件的发生，对关键基础设施系统的韧性和可持续性提出了挑战。洪水等极端气候事件对交通系统造成严重破坏，引发社会、经济和环境的连锁反应。现有研究虽从政策和工程等多角度探讨应对措施，但仍存在不足，特别是在量化基础设施系统对极端事件的韧性和适应能力方面存在理论空白。多模式交通系统为研究适应模式和系统容量提供了自然场景，因为不同交通模式之间存在互补和竞争关系。

2. 研究意义

• 本研究通过量化分析多模式交通系统的适应能力和韧性，为设计能够抵御严重洪水事件同时保持功能的关键基础设施系统提供了有价值见解。研究不仅关注系统恢复能力，还深入探讨了交通系统对洪水灾害的适应机制，有助于提升城市综合交通系统的适应性，为城市规划者和决策者提供科学依据，推动可持续发展。

3. 研究方法

• 本研究整合了基于代理的多模式交通功能模型与复合故障模型，通过模拟不同洪水情景，计算中国南京、德国汉堡和美国洛杉矶的交通网络韧性。研究利用MATSim开源框架，将数百万次出行需求整合到多模式交通网络中，模拟系统复合故障，并量化不同警告水位下的交通网络结构和功能韧性。研究还分析了旅行者在洪水诱导的损害下的适应模式，包括路线调整和模式转变，通过对比不同城市和交通模式下的行为转变比率，揭示了适应模式与网络结构特征之间的关系。

4. 主要结论

• 多模式交通网络对洪水事件高度敏感，即使小幅度的警告水位变化也可能导致大规模结构故障。不同城市在面对洪水时展现出不同的适应路径，但存在一些共同机制，如可行出行比例和网络密度变化影响适应模式。研究发现，从私家车到公共交通的模式转变在某些情况下可以提高系统韧性，但也可能导致交通拥堵等负面影响。此外，研究提出了通过非结构性干预措施（如经济激励、立法、技术等）来增强适应能力的方法，并验证了这些干预措施在不同城市和洪水情景下的效果。

5. 研究展望

• 未来研究可以进一步整合更详细、真实的灾害数据，考虑自然灾害对旅行意愿和出行半径的影响，以及不同区域内警告水位的差异。同时，研究可以探索政府干预措施（如疏散）对交通系统适应模式的影响，并进一步分析社会经济弱势群体在灾难事件中的适应能力，为交通当局和紧急管理机构提供更具针对性的建议。此外，未来研究可以将本研究的框架应用于其他关键基础设施系统，如能源和通信系统，以提升其在极端事件下的韧性。

6. 研究主要图表

01 多式联运网络中洪水诱导的适应性行为转变示意图

02 多式联运网络的结构弹性和功能弹性

03 多式联运系统中的适应模式

04 公交与地铁模式的互补与竞争动态

05 对适应的干预

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41893-025-01575-z                                

原文转引：https://mp.weixin.qq.com/s/VNgTitjZTWk04BVuS4pEvQ