基于级联失效的机场陆侧道路偶发性拥堵影响研究

孔祥芬 王杰 刘敬赟 唐淑珍 赵安利

摘  要：偶發性拥堵因其在发生时间和位置上的不确定性，更容易通过拥堵传播引发路网的级联失效。为了研究偶发性拥堵在机场陆侧道路交通系统中的影响，结合北京首都国际机场T3航站楼陆侧道路交通网络，以进出T3航站楼的交通需求和拥堵持续时间为变量，仿真分析机场陆侧道路交通网络的级联失效过程。在此基础上，以道路饱和度为依据，对偶发性拥堵在整个路网中的影响范围以及影响范围内各路段受拥堵事件的影响程度进行研究。结果表明，随着交通需求的增加，偶发性拥堵在路网中的影响范围有所增大，且更早地发生了相继失效;随着拥堵持续时间的增加，偶发性拥堵在路网中的影响范围先逐渐增大后趋向稳定，且在较低交通需求下，该影响范围更早稳定下来。明确偶发性拥堵在机场陆侧道路交通网络中的影响范围，对影响范围内各路段的影响程度进行划分，更加精细地描述了了路网中各路段和初始拥堵路段之间的强弱关系。

关键词：交通工程 偶发性拥堵 级联失效机场陆侧交通影响范围

中图分类号：U491文献标志码：A

Influence of Occasional Congestion on Airport Landside Road Based on Cascading Failure

KONGXiangfen*1WANGJie2  LIU Jingyun2  TANG Shuzhen2

ZHAO Anli2

（1.School ofTransportation Science and Engineering， Civil Aviation University of China， Tianjin， 300300 China; 2.School of Aeronautical Engineering， Civil Aviation University of China， Tianjin， 300300 China）

Abstract： Due to the uncertainty of occurrence time and location， sporadic congestion is more likely to cause cascade failure of road network through congestion propagation.In order to study the influence of occasional congestion on the airport's landside road traffic system， combined with the landside road traffic network of the Terminal 3 of Beijing Capital International Airport， taking the traffic demand in/out of the Terminal 3 and the congestion duration as variables， simulated and analyzed the cascading failure process of the airport's landside road traffic network.On this base， based on the road saturation， the influence scope of the occasional congestion in the entire road network and the level of influence of each road section within the influence scope by the congestion event are studied. The results show that with the increase of traffic demand， the influence range of occasional congestion in the road network increases， and the successive failures occur earlier. With the increase of the duration of congestion， the influence range of occasional congestion in the road network gradually increases first and then tends to be stable， and under the lower traffic demand， the influence range stabilizes earlier. The scope of influence of accidental congestion on the airport land-side road traffic network is clarified， the degree of influence of each road section within the scope is divided， and the strong and weak relationship between each road section in the road network and the initial congested road section is described in a more detailed way.

Key Words：Traffic Engineering; Occasional congestion; Cascading failure; Airport landside transportation; Influence scope

“十四五”时期，我国正不断推进综合交通运输体系发展，加快现代化交通强国建设[1]。机场陆侧道路交通系统作为衔接城市交通和机场空侧的纽带，其有效运行是持续提升综合交通运输协同运行效率的重要保障。随着社会车辆保有量和民航旅客周转量的逐年增加，机场陆侧道路交通拥堵现象频繁发生[2]。根据拥堵成因不同，交通拥堵可分为常发性拥堵和偶发性拥堵。常发性拥堵是指由于早晚高峰交通需求急剧增加大于道路通行能力，或道路瓶颈点致使道路通行能力下降引起的交通拥堵。而偶发性拥堵是指由于各类突发事件如交通事故、恶劣天气等造成的交通拥堵[3]。相比于常发性拥堵，偶发性拥堵具有随机性和不可预测性，一旦发生更容易通过拥堵传播影响周边路网中的其他路段的正常通行，是保障机场陆侧道路交通有效运行的重点和难点。研究偶发性拥堵在机场陆侧道路交通网络中的影响，明确拥堵事件在路网中的影响范围以及影响范围内各路段的影响程度，为制定合理的拥堵管控措施提供理论基础。这对于持续提升综合交通运输协同运行效率，建设交通强国具有重要意义。

分析国内外学者对偶发性拥堵的影响研究可以发现，元胞自动机、交通波模型等方法刻画了拥堵的传播机制，为偶发性拥堵的影响研究提供了基础[4]。吕奇光等人[5]以车辆能源补给诱发的偶发性交通拥堵问题为出发点，构建了基于开放边界条件下的能源供应站点元胞自动机模型，验证了需求车辆聚集程度与拥堵程度的正相关性;蒋阳升等人[6]以城市轨道交通为研究对象，基于元胞自动机建立城市轨道交通突发客流拥堵传播模型，并分析了突发客流量对拥堵区域面积的影响;李维佳等人[7]以高速公路交通事故为背景，将考虑大型车辆混入率引入到传统交通波模型中，从非干涉情景和干涉情景2个角度对事故影响进行定量分析;WANG Z L等人[8]认为事故影响范围的关键在于影响范围的形状与交通流的波动是否保持一致，为此提出了带约束的BIP模型，可用来估计高速交通事故的影响范围;孙建平等人[9]根据事故信息和事故路段流量数据，建立一种基于速度差异的拥堵判定模型，并量化了事故引起的偶发性拥堵时空影响范围;丁宏飞等人[10]考虑了交通拥堵发生位置上游交通流的粘性耗散变化，提出了一种涵盖时间域和空间域的快速路交通拥堵影响范围预测模型。

上述方法主要通过研究偶发性拥堵在当前或邻近路口/路段交通流的演变规律，能够很好地反映拥堵对微观交通流的影响。然而，对于机场陆侧道路交通网络而言，仍需从宏观的角度研究偶发性拥堵在整个路网中的影响范围以及影响范围内各路段的影响程度，这对于及时采取合理的拥堵管控措施，防止拥堵在路网中进一步扩散具有重要的现实意义;同时，在不同的交通需求和拥堵持续时间下，拥堵事件对整个路网的影响范围和路网中各路段受影响的程度会有所不同，需考虑交通需求和拥堵持续时间这两个关键变量在研究中的影响。

道路交通网络中的级联失效现象描述了拥堵事件在整个路网中的演变过程[11]。面对偶发性拥堵事件，对机场陆侧道路交通网络的级联失效过程进行仿真，能够从宏观的角度研究拥堵事件在整个路网中的影响。因此，本文在现有研究基础上，结合北京首都国际机场T3航站楼陆侧道路交通网络，仿真分析机场陆侧道路交通网络的级联失效过程，以道路饱和度为依据，在不同交通需求和拥堵持续时间的情况下，对偶发性拥堵在整个路网中的影响范围以及影响范围内各路段受拥堵事件的影响程度进行研究。

1 偶发性拥堵下道路交通网络级联失效仿真

在道路交通网络中，某个路段或交叉口由于交通事故、恶劣环境等原因发生失效，失效会通过路段、交叉口间的相互关联引起周边其他路段或交叉口相继失效，从而形成连锁反应，最终导致道路交通网络全部或者局部崩溃，这个过程即道路交通网络的级联失效过程[12]。偶发性拥堵由于其具有随机性和不确定性，一旦发生往往会导致路网发生级联失效。

道路交通网络级联失效过程常采用负载-容量模型[13]进行分析，主要需要解决两个方面的问题：如何定义路网中的初始负载以及面临失效路段/交叉口，如何将路网中的负载进行重新分配。路网中初始负载定义的问题，其本质就是负载在网络中的初始分配问题。常用的分配方法有用户均衡分配[14]、最短路径分配[15]和多路径分配[16]。用户均衡分配和最短路径分配要求所有出行者对最短路径的选择是一致的，实际中，所有出行者的路径选择准则和对路网中阻抗的认知均有所差异;多路径分配方法在最短路径的基础上定义了有效路径，能够较好的反映出行者在路径选择过程中的差异。面临失效路段/交叉口，路網中的负载可以从局部或全局的角度重新分配。从局部角度分配适用于路网中路况信息传递不及时的情况，出行者在到达失效路段/交叉口的邻近路段/交叉口重新规划路径[17]。随着信息技术的发展，出行者在路径选择时对路网的信息已经具备一定程度的了解，更倾向于从路网全局的角度选择出行路径。

因此，本文基于多路径概率下交通流分配模型从全局的角度对道路交通网络进行级联失效仿真。

1.1 初始负载的定义

在实际道路交通网中，路段的初始负载即为初始交通流量，它是初始交通需求在路网中分配的结果。道路交通网络具有双层网络特性，可将其划分为两个基础网络结构：上层为交通出行网络 ，其中 表示出发点的集合， 表示目的地的集合， 表示起点 到终点 的交通需求量;下层为实际道路网络G_x={V，Y，e_ij }，其中 和 分别表示路网中路段的集合和交叉口的集合， 表示相邻交叉口 、 之间的阻抗。

在交通出行网络和实际道路网络的共同作用下，路网上流量增加的同时，路网中阻抗也会相应的增加。因此本文以阻抗为定义初始负载的依据，采用多路径概率下增量加载的方法将交通出行网络中各OD对的OD流量初始分配至实际道路网络中，得到路网中各路段的初始负载 。

相邻交叉口 、 之间的阻抗 ，采用相邻节点之间的行程时间来表示。如公式（1）所示， 包括节点 、 之间路段a的行程时间 和交叉口i至交叉口j相邻进口道的延误 。

e_ij=t_ij+d_ij                              （1）

分别采用BPR路阻函数和Webster提出的交叉口阻抗函数模型计算得到节点 、 之间路段a的行程时间 和交叉口 至交叉口 相邻进口道的延误 ，如公式（2）和公式（3）所示。

（2）

（3）

式中， 为邻节点 、 之间路段a的自由流时间， 为邻节点 、 之间路段a的交通量， 为阻滞系数，通常分别取0.15和4; 是交叉口 的信号灯周期， 是交叉口j的绿信比， 是交叉口 至交叉口 的交通量， 是交叉口 的饱和流量。

出行者在出发地与目的地之间更愿意选择最短路径，但实际中并不是总是选择最短路径，可能还选择了其他路径，被选择的所有路径称为有效路径，有效路径的阻抗不应超过用户的承受范围。定义最短路径为OD间行程时间最小的路径，由于节点间的阻抗随交通量的变化而变化，有效路径不是一成不变的。因此 根据每一时间步长的交通量进行更新。当前时刻的有效路径根据上一时刻的节点间阻抗确定的，相邻节点间阻抗 迭代公式如式（4）所示。

（4）令 为讫点r，终点s的OD对，则t时刻D内第k条有效路径的阻抗 有

式中， 为决策变量，若相邻节点 、 之间路段a在D内的第k条有效路径上，则 ，否则为0; 为t时刻D内最短路径的阻抗; 为阈值参数。

根据OD对间有效路径的阻抗，采用多项式logit模型计算OD对r，s间第k条有效路径的被选择的概率 ，如公式（7）所示。

（7）

式中， 为t时刻D内所有有效路径的平均阻抗; 为分配参数，在道路交通网络中通常取值在3.0-3.5之间。将所有OD对间的初始OD流量平均划分成Z份，每加载一份流量后，重新更新式（7），直到流量全部加载，此时得到路网中路段的初始负载 。

1.2 负载的重分配

在路网中的某一路段m由于突发事件等发生偶发性拥堵，路段m在拥堵持续时间内失去通行能力（即失效），在拥堵持续时间内，结合多路径概率下交通流分配模型将交通出行网络中所有OD流量重新分配到路网中。路网中其他路段可能会发生相继失效。如公式（8）所示，通过路段的负载与容量的比值，即道路饱和度来衡量路段m失效后，路网中其他路段a是否发生相继失效。

（8）

若 ，则认为该路段a发生相继失效;若 ，则认为路网中不存在路段a发生相继失效。

在负载重分配的过程中，交通出行网络中的OD流量不可能一次性加载到整个路网中。在有效路径中，交通流经过各个路段的先后时间差异，路网中各路段的流量加载存在延迟加载现象。定义每个路段a的传播延误为初始负载加载后的阻抗值 ，在有效路径k中，n为路径k的路段数，沿着交通流动方向，在失效时间内（ ），第l条路段的流量加载时间为：

（9）

在级联失效过程中，若路网中存在路段a发生相继失效，由公式（9）可确定路段a发生相继失效的时间 。

结合多路径概率下交通流分配模型将交通出行网络中所有OD流量重新分配到路网中，对道路交通网络进行级联失效仿真。具体步骤如下：

Step1：设置 ，确定初始失效路段的失效时间 ，在路网中删除初始失效路段，更新路网。

Step2：确定初始时刻路网中各节点之间的阻抗，根据初始负载 ，得到路网中各节点之间的阻抗 。

Step3：重新分配出行网络中的所有OD流量。结合公式（4）-（7），将交通出行网络中所有OD流量重新分配到路网中，得到路网中其他各路段的流量 。

Step4：判定是否触发相继失效，若存在路段a发生相继失效，在路网中删除该路段，更新路网以及路网中各节点之间的阻抗，确定相继失效发生的时间 ，返回Step3;若路网中并不存在路段a相继失效，进入Step5。

Step5：级联失效过程结束，输出发生相继失效路段a以及各自发生时间 的集合、路网中各路段的流量 。

2 基于道路饱和度的偶发性拥堵影响研究

2.1 影响范围的确定

在道路交通網络级联失效的仿真过程中，对于发生相继失效的路段，可以认为该路段受到了偶发性拥堵事件的影响;而对于并未发生相继失效的路段，衡量其是否受到偶发性拥堵事件的影响并没有一个明确的标准。

因此，本文结合交通影响评价中交通显著影响的判定方法[18]，提出以道路饱和度为依据，对比级联失效前后各路段道路饱和度的变化来衡量路网中各路段是否受偶发性拥堵事件的影响，进而明确偶发性拥堵在路网中的影响范围。道路饱和度是反映道路服务水平的重要指标之一，如公式（8）所示，为路段交通流量与路段容量的比值，用 表示。道路饱和度的值越高，代表道路服务水平越低。在《城市道路设计规范》中各等级的道路服务水平对应的道路饱和度范围如表1所示。

以道路饱和度为依据来衡量路段是否受偶发性拥堵事件影响更能体现该路段级联失效演变前后服务水平的变化。具体方法如公式（10）所示：同一路段在级联失效前后的服务水平不在同一等级;同一路段在级联失效前后的服务水平在同一等级，但二者饱和度的差值大于该等级服务水平饱和度上下界差值的一半。当级联失效发生前后路段饱和度满足以上2种情况之一时，则认为该路段受到影响，进而确定交通拥堵在周边路网中的影响范围。

（10）

式中： 为级联失效发生后路段服务水平等级; 为级联失效前路段的服务水平等级; 为失效后道路饱和度; 为失效前道路饱和度; 为该等级服务水平的饱和度上下界的差值。

2.2 影响范围内各路段影响程度划分

在公式（10）的基础上，进一步对影响范围内路段的影响程度等级进行划分，其中影响程度等级越高，其受到的影响越显著。

划分标准如表2所示，根据失效前后道路饱和度的变化，将影响范围内路段的影响程度划分为4个等级。其中，影响程度等级为1的路段在级联失效演变后，其道路饱和度降低，交通状况更为通畅，影响较小;影响程度等级为2、3、4三个等级的路段在级联失效演变后，其道路饱和度均表现增加，在影响程度等级为2的路段中，路段的道路饱和度虽然增加，但失效前后处于同一服务水平等级;所受到的影响程度一般;在影响程度等级为3的路段中，路段的道路饱和度增加，且失效前后其道路服务水平等级发生变化，所受到的影响程度较大;在影响程度等级为4的路段中，该路段发生相继失效，成为新的失效路段，所受到的影响程度显著。

3 案例分析

3.1 路网结构与交通出行网络

北京首都国际机场T3航站楼位于首都国际机场东侧，总占地面积高达98.6万平方米，承担了首都国际机场大部分的旅客流量。以北京首都国际机场T3航站楼陆侧道路交通网络为例，其实际道路网络如图1所示，路网中共有54个有向边代表54个路段，19个节点代表19个交叉口。根据实际道路情况，对路网中的各路段a的容量进行计算，结果如图2所示，为了便于表示各路段，用图1中各路段的下标定义为各路段编号。

交通需求经过分配、流动等一系列过程在路网中形成交通流，进而得到各个路段的初始流量，也就是其初始负载。设置16个OD对，构建二纬路四纬路附近陆侧道路交通的出行网络，如图3所示，图中OD流量的单位为pcu/h。

在后续研究中，为了研究不同交通需求下偶发性拥堵在机场陆侧道路交通网络中的影响。将以T3航站楼（图中的节点5）为起始点的OD对的OD流量设置为低和高（K=3/K=4）两种不同的交通需求。根据公式（7），在K=3和K=4两种不同交通需求情况下各路段的初始负载，如图4所示。

由图4可知，不同交通需求下，流量经过分配后，各路段得到的初始负载有所变化。随着交通需求的增加，路网中整体流量增加，大部分路段的初始负载呈现增长趋势，而从节点15至节点5（T3航站楼）方向的路段a46、a52由于出行者有效路徑选择的改变，其初始负载呈现出较为明显的降低趋势。

3.2 偶发性拥堵下机场陆侧道路交通网络级联失效仿真

选取路段a25为偶发性拥堵发生的初始失效路段，在交通需求K=3下，设置拥堵持续时间td=5min进行级联失效仿真。得到负载重分配后的交通流量La（t）。为便于后续影响研究，计算出各路段的道路饱和度，对比级联失效过程前后各路段的道路饱和度，如图5所示。

图5K=3，td=5min时，级联失效前后各路段道路饱和度失效对比

在交通需求K=3，拥堵持续时间td=5min时，与初始失效路段a25在同一有效路径中路段a15、a19、a24、a37、a47承载的流量减少，其道路饱和度降低;而初始失效路段a25在不同有效路径中路段a21发生相继失效，路段a2、a9、a20、a23、a35、a48、a51承载的流量增加，其道路饱和度增加。由此可见，从路网整个全局的角度出发，出行者面临路网中发生偶发性拥堵时，在有效路径的选择上更加倾向于不包含初始失效路段a25的有效路径。

3.3 偶发性拥堵在机场陆侧道路交通网络中的影响范围研究

在不同的交通需求和拥堵持续时间下，机场陆侧道路交通网络中各路段受偶发性拥堵事件的影响会有所不同。因此，在K=3和K=4两种交通需求下，分别设置拥堵持续时间td=5min，10min，15min，20min，以路段a25为偶发性拥堵发生的初始失效路段，仿真分析北京首都机场T3航站楼陆侧道路交通网络的级联失效过程，在不同的交通需求和拥堵持续时间下对偶发性拥堵在机场陆侧道路交通网络中的影响进行研究。

首先对影响范围进行研究。当拥堵持续时间td=5min，在交通需求K=3和K=4两种情况下，以道路饱和度为依据，根据公式（10）确定路段a25的偶发性拥堵事件在机场陆侧道路交通网络中的影响范围。如表3所示。

当拥堵持续时间为5min，在交通需求较低即K=3的情况下，路网中属于影响范围内的路段数目为10个，其中包括1个发生相继失效的路段、2个饱和度降低的路段和7个饱和度增加的路段;随着交通需求的增加，在K=4时，该影响范围内的路段数目为增加到14个，其中包括1个发生相继失效的路段、6个饱和度降低的路段和7个饱和度增加的路段。由此可见，当拥堵持续时间为5min时，在较高的交通需求（K=4）下，路网中受偶发性拥堵事件影响的范围有所增大，且更早地发生了相继失效。

当拥堵持续时间由td=5min增加至td=10min，15min，20min时，在交通需求K=3和K=4两种情况下，研究路段a25的偶发性拥堵事件在机场陆侧道路交通网络中的影响范围，如图6所示。

在路段a25偶发性拥堵的事件发生初期，随着拥堵持续时间和交通需求的增加，T3航站楼陆侧道路交通网络中受拥堵事件影响的范围相应地扩大;当拥堵持续时间大于10min，在交通需求K=3时，T3航站楼陆侧道路交通网络中受路段a25偶发性拥堵事件影响其道路饱和度增加的路段个数不再增加，稳定在11个，而在交通需求K=4，T3航站楼陆侧道路交通网络中受路段a25偶发性拥堵事件影响其道路饱和度增加的路段个数由11增加至12个，仍有少量增加;当拥堵持续时间大于15min以后，在交通需求K=3时，T3航站楼陆侧道路交通网络中受路段a25偶发性拥堵事件影响其道路饱和度降低的路段个数不再增加，稳定在6个，而在交通需求K=4，T3航站楼陆侧道路交通网络中受路段a25偶发性拥堵事件影响其道路饱和度降低的路段由9个增加至10个，仍有少量增加。

由此可见，在偶发性拥堵发生初期，拥堵事件在T3航站楼陆侧道路交通网络中的影响范围增长明显，随着拥堵持续时间的推移，该影响范围增长逐渐缓慢，在一定拥堵持续时间后趋向穩定，且相比于较高交通需求（K=4），在较低交通需求（K=3）下，偶发性拥堵在机场陆侧道路交通网络中的影响范围更早稳定下来。

3.4 偶发性拥堵在机场陆侧道路交通网络中的影响范围研究

为更明确路段a25的拥堵事件在T3航站楼陆侧道路交通网络中的影响，根据表2中的影响程度等级划分标准对影响范围内各个路段受到的影响程度等级进行划分。以K=4，拥堵持续时间为15min为例，划分结果如表4所示。

在交通需求K=4，拥堵持续时间td=15min的情况下，T3航站楼陆侧道路交通网络中受路段a25偶发性拥堵事件影响的路段共有21条。如表4所示，其中影响等级为4的路段a2、a21、a23由于路段a25级联失效的演变，承担的流量增加，且大于其容量，发生相继失效，受到的影响程度显著;影响程度等级为3的路段中，路段a13、a14、a17、a29、a35、a51由于路段a25级联失效的演变，承担的流量增加且小于其容量，其道路饱和度增加，且道路服务水平等级发生变化;影响程度等级为2的路段a20、a45、a48由于路段a25级联失效的演变，承担的流量增加且小于其容量，其道路饱和度增加，但其道路服务水平等级未发生变化;影响程度等级为1的路段a19、a27、a39、a49、a54、a1、a15、a37、a47由于路段a25级联失效的演变，承担的流量减少，其道路饱和度降低，道路服务水平有所提高，道路交通状况相比级联失效演变前更为畅通。

图7K=4，td=15min时，影响范围内各影响程度等级的路段分布

根据影响范围内各路段的影响等级，作出交通需求K=4，拥堵持续时间td=15min时影响范围内各影响程度等级的路段分布图，如图7所示。在交通需求K=4，拥堵持续时间为15min的情况下，路段a25发生交通拥堵导致失效后，路网中的路段a21、a23、a2受到的影响显著，在偶发性拥堵事件发生初期，如果不对其及时采取分流管控措施，随着路段a25拥堵时间的推移，会相继失效，成为新的失效路段。对影响范围内各路段的影响等级进行划分，能够明确机场陆侧道路交通网络中各路段与拥堵发生路段之间的强弱关系。面对偶发性拥堵，根据影响范围内各影响程度等级的路段分布对交通流进行合理的疏导，为拥堵发生后的精细化交通管理提供了理论基础。

4 结语

本文提出了基于级联失效的了机场陆侧道路偶发性拥堵影响研究方法。首先，构建机场陆侧道路交通网络级联失效模型，以描述偶发性拥堵在路网中的传播过程;然后，以道路饱和度为依据，确定了偶发性拥堵在路网中的影响范围，并将影响范围内各路段的影响程度划分为4个等级。以北京首都国际机场T3航站楼陆侧道路交通网络为例，在不同交通需求和拥堵持续时间下，进行仿真分析，结果表明：

（1）在交通需求K=3，拥堵持续时间td=5min的情况下，除拥堵路段a25外T3航站楼陆侧道路交通网络中53个路段中，共有10个路段受到偶发性拥堵的影响。其中影响程度等级为4的路段a21在tc=2.13min时发生相继失效，受到的影响程度显著;影响程度等级为3和2的路段a2、a9、a20、a23、a35、a48、a51承担流量明显增加，其道路饱和度增加;影响程度等级为1的路段a15、a47承担流量明显减少，其道路饱和度降低。

（2）在偶发性拥堵发生初期，拥堵事件在T3航站楼陆侧道路交通网络中的影响范围增长明显，随着拥堵持续时间的推移，该影响范围增长逐渐缓慢，在一定拥堵持续时间后趋向稳定;相比于较高交通需求，在较低交通需求下，偶发性拥堵在机场陆侧道路交通网络中的影响范围更早稳定下来。

本文提出的方法确定了偶发性拥堵在整个机场陆侧道路交通网络中的影响范围，并将影响范围内各路段的影响程度划分为4个等级，明确了机场陆侧道路交通网络中各路段和偶发性拥堵发生路段之间的强弱关系。面对偶发性拥堵，对于影响程度显著的路段，在拥堵发生初期及时采取合理的交通管控，防止相继失效的发生，能够有效降低偶发性拥堵在机场陆侧道路交通网络中的影响。本文研究为第一时间采取相关交通管控措施提供理论依据，对持续提升综合交通运输协同运行效率，建设交通强国具有重要意义。

参考文献

[1] 陆化普.交通强国建设的机遇与挑战[J].科技导报，2020，38（9）：17-25.[LU H P， On the opportunities and challenges of the construction of transportation power[J]. Science & Technology Review， 2020（9）： 17-25.]

[2] 封筱.基于多目标SARSA学习实现动态路径诱导[J].科技创新导报，2018，15（27）：162-163.

[3] 韦伟，刘岭，彭其渊， 等.数据驱动的偶发拥堵时空建模及传播分析[J].交通运输系统工程与信息，2019，19（2）：189-195.

[4] ZENG J W， QIAN Y S， WANG B B， et al. The Impact of Traffic Crashes on Urban Network Traffic Flow[J]. Sustainability， 2019， 11（14）： 1-14.

[5] 吕奇光，许茂增，徐光灿， 等.车辆能源补给诱发交通拥堵的元胞自动机模拟[J].交通运输系统工程与信息，2017，17（5）：89-96.

[6] 蒋阳升，刘纹滔，姚志洪.基于元胞自动机的轨道交通突发客流拥堵消散演化机理研究[J].交通运输系统工程与信息，2020，20（05）：121-127.

[7] 李维佳，王建军，白骅， 等.路网环境下考虑大型车混入率的事故疏散誘导模型[J].中国公路学报，2020，33（11）：275-284.

[8] WANG Z L， QI X， JIANG H. Estimating the spatiotemporal impact of traffic incidents： An integer programming approach consistent with the propagation of shockwaves[J]. Transportation Research Part B： Methodological， 2018，111： 256-369.

[9] 孙建平，郭继孚，张溪， 等.基于速度变化的偶发性交通拥堵时空分布特性研究[J].交通运输系统工程与信息，2019，19（2）：196-201，215.

[10] 丁宏飞，刘博，秦政， 等.城市快速路交通事件影响范围研究[J].中国安全科学学报，2016，10：151-156.

[11] 刘伟，陈科全，刘玉印， 等.前景理论下道路网络的级联失效演变[J].交通运输系统工程与信息，2018，18（1）：145-151.

[12] 王正武，陈小兰，李常乐.道路交通网络级联失效影响源辨识[J].中国公路学报，2015，28（10）：98-104.

[13] 邢茹茹. 城市区域路网级联失效主动防控理论及方法研究[D].长春： 吉林大学，2018.

[14] 吴建军. 城市交通网络拓扑结构复杂性研究[D]. 北京： 北京交通大学，2008.

[15] 雒应，何强.考虑转向延误的最短路径的节点标号算法[J].重庆交通大学学报：自然科学版，2021，40（4）：48-53.

[16] 段宗涛，李莹，郑西彬， 等.基于Hadoop平台的实时多路径交通流分配算法[J].中国公路学报，2014，27（9）：98-104.

[17] JIA H F， LI F Y， YANG L L，et al.Dynamic Cascading Failure Analysis in Congested Urban Road Networks With Self-Organization[J]. IEEE Access， 2020（99）： 1.

[18] CJJ/T 141—2010， 建设项目交通影响评价技术标准[S].