[論文レビュー] Evaluating resilience in urban transportation systems for sustainability: A systems-based Bayesian network model

Junqing Tang, Hans Rudolf Heinimann+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 26, 2019

Infrastructure Resilience and Vulnerability Analysis参考文献 25被引用数 4

ひとこと要約

本研究は、1998年から2017年までの4つの中国都市（北京、天津、上海、重慶）における都市交通システムの長期的・多次元的レジリエンスを定量的に評価するため、システムベースのベイジアンネットワークモデルを提案する。このモデルは、設計、建設、運用、管理、イノベーション要因を統合し、全体としての中程度のレジリエンス（50–60％）と非線形的ダイナミクスを明らかにした。特に北京と天津では「V」字型の傾向が観察され、今後のレジリエンスに向けた適応的再構築と変化への対応能力の重要性が強調された。

ABSTRACT

This paper proposes a hierarchical Bayesian network model (BNM) to quantitatively evaluate the resilience of urban transportation infrastructure. Based on systemic thinkings and sustainability perspectives, we investigate the long-term resilience of the road transportation systems in four cities of China from 1998 to 2017, namely Beijing, Tianjin, Shanghai, and Chongqing, respectively. The model takes into account the factors involved in stages of design, construction, operation, management, and innovation of urban road transportation, which collected from multi-source data platforms. We test the model with the forward inference, sensitivity analysis, and backward inference. The result shows that the overall resilience of all four cities' transportation infrastructure is within a moderate range with values between 50% to 60%. Although they all have an ever-increasing economic level, Beijing and Tianjin demonstrate a clear "V" shape in the long-term transportation resilience, which indicates a strong multi-dimensional, dynamic, and non-linear characteristic in resilience-economic coupling effect. Additionally, the results obtained from the sensitivity analysis and backward inference suggest that urban decision-makers should pay more attention to the capabilities of quick rebuilding and making changes to cope with future disturbance. As an exploratory study, this study clarifies the concepts of long-term multi-dimensional resilience and specific hazard-related resilience and provides an effective decision-support tool for stakeholders when building sustainable infrastructure.

研究の動機と目的

• 都市交通インfraストラクチャーの長期的・多次元的レジリエンスを包括的かつシステムベースで評価するフレームワークを構築すること。
• 1998年から2017年までの20年間にわたり、交通レジリエンスと地域経済発展のカップリング関係を検討すること。
• 感度分析と逆方向推論を用いてレジリエンスの主な駆動要因を同定し、予防的意思決定を支援すること。
• 持続可能なインフラ開発に焦点を当てた都市計画者および政策立案者を支援する意思決定支援ツールを提供すること。

提案手法

• システム的思考と持続可能性の原則を用いて、設計、建設、運用、管理、イノベーション段階におけるレジリエンスを表現する階層的ベイジアンネットワークモデル（BNM）を構築する。
• 不確実性を扱うために、専門家の知識と定性的評価を用いて条件付き確率表（CPTs）を構成する。
• 前方推論を用いて全体のレジリエンスを予測し、感度分析で影響力のある要因を同定し、後向き（帰納的）推論を用いて低レジリエンスの根本原因を診断する。
• 公共アーカイブからの複数のデータソースを活用して、モデル構造の構築と北京、天津、上海、重慶におけるレジリエンス傾向の妥当性を検証する。
• 従来のネットワークベースのレジリエンス指標とは異なり、非線形的で動的かつ多次元的なレジリエンス特性を明示的に捉える。
• 感度分析と帰納的推論を用いて、特に迅速な再建能力と適応的変化能力といった、レジリエンスの主要な駆動要因を同定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 1998年から2017年までの中国の大都市における長期的交通レジリエンスはどのように変化し、経済発展とどのようなパターンが関連しているか？
• RQ2 都市交通インフラのレジリエンスに最も顕著に影響を与えるシステムレベルの要因は何か？
• RQ3 交通レジリエンスは地域経済成長とどの程度相関しており、その関係は非線形的ダイナミクスを示すか？
• RQ4 ベイジアンネットワークは、都市インフラのレジリエンス計画における後向き診断と予防的意思決定をどのように支援できるか？

主な発見

• 北京、天津、上海、重慶の都市交通システム全体のレジリエンスは、1998年から2017年の間、50％から60％の範囲にあり、中程度のレベルのレジリエンスを示している。
• 北京と天津では「V」字型のレジリエンス傾向が顕著に観察され、レジリエンスと経済発展の間には非線形的で動的なカップリング効果があることが示された。
• レジリエンスは経済成長に伴い一貫して上昇するわけではない。これは単純な相関関係では説明できない複雑で多次元的な関係を示している。
• 感度分析と逆方向推論により、「迅速な再建」および「適応的変化」能力が、システムレジリエンスを高める上で最も影響力のある要因であると同定された。
• ベイジアンネットワークモデルは、非線形的かつ多次元的なレジリエンスダイナミクスを効果的に捉えており、診断的・予測的分析に耐えうる強固なツールを提供した。
• モデルの帰納的推論機能により、インフラ計画および管理における効果的な問題特定と、的を射た対策の実施が可能になった。