[論文レビュー] Quantitative Measures for Integrating Resilience into Transportation Planning Practice: Study in Texas

Cheng-Chun Lee, Akhil Rajput+11 more|arXiv (Cornell University)|Apr 4, 2022

Infrastructure Resilience and Vulnerability Analysis被引用数 8

ひとこと要約

本研究では、四つのコア指標—接続性損失、ハザードへの脆弱性、重要な施設へのアクセス、および連鎖的影響—を統合した、システムレベルで定量的なフレームワークを提案する。このフレームワークは、テキサス州に適用され、データドリブンなアプローチでレジリエンス向上の優先度が高い道路セグメントを特定するのを可能にし、州計画担当者による実世界の交通計画統合のための妥当性が確認された。

ABSTRACT

The objective of this study is to propose a system-level framework with quantitative measures to assess the resilience of road networks. The framework proposed in this paper can help transportation agencies incorporate resilience considerations into project development proactively and to understand the resilience performance of current road networks effectively. This study identified and implemented four quantitative metrics to classify the criticality of road segments based on critical dimensions of road network resilience, and two integrated metrics were proposed to combine all metrics to show the overall resilience performance of road segments. A case study was conducted on the Texas road networks to demonstrate the effectiveness of implementing this framework in a practical scenario. Since the data used in this study is available to other states and countries, the framework presented in this study can be adopted by other transportation agencies across the globe for regional transportation resilience assessments.

研究の動機と目的

• 交通計画における実用的で定量的なレジリエンス評価ツールの欠如を補う。
• 複数のレジリエンス次元を統合した、行動可能な指標へと変換するシステムレベルのフレームワークを構築する。
• 交通当局が、事前に脆弱な道路セグメントを特定し、優先順位を付けるのを可能にする。
• テキサス州の公開データを用いて、フレームワークの有効性を実証する。
• 解釈可能でスケーラブルかつデータドリブンなイン사이트を提供することで、州レベルのレジリエンス計画を支援する。

提案手法

• 四つの定量的指標を定義する：(1) 接続性損失、(2) 洪水やハリケーンなどの極端な出来事への脆弱性、(3) 重要な施設（病院、変電所など）へのアクセスの遮断、および(4) 重要なインフラストラクチャー網への連鎖的影響。
• ネットワークトポロジーと空間分析を用いて、接続性損失およびアクセス遮断の指標を計算する。
• FEMAのNational Flood Plain Layerから得られるハザード露出データを活用し、洪水および嵐への脆弱性を評価する。
• 空間的近接性およびネットワーク到達可能性モデルを適用して、遮断状況下での重要な施設へのアクセスを定量化する。
• 二つの統合されたレジリエンス指標を開発する：一つは四つの個別指標を統合した複合スコア、もう一つは極端な出来事へのレジリエンスに重点を置いたもの。
• GISベースのマッピングを用いて結果を可視化し、意思決定およびステークホルダーとのコミュニケーションを支援する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 交通計画に関連する複数の次元にわたり、道路網のレジリエンスをどのように定量的に測定できるか？
• RQ2 極端な出来事下で、どの道路セグメントが最も重要かつ脆弱であるか、そしてそれがどのように体系的に評価できるか？
• RQ3 統合指標は、全体的なレジリエンスパフォーマンスに基づいて道路セグメントを効果的にランク付けできるか？
• RQ4 提案されたフレームワークは、公開データを用いて実装可能であり、交通当局が地域計画に採用可能か？
• RQ5 個々のレジリエンス指標は全体の評価にどのように寄与するか、そして優先順位付けにどのようなインサイトを提供するか？

主な発見

• フレームワークは、接続性、ハザードへの脆弱性、重要な施設へのアクセス、および連鎖的影響という四つの主要次元におけるレジリエンスを効果的に定量化した。
• 洪水に対する高い重要性と脆弱性を示す道路セグメントが的確に同定され、排水対策の強化や盛土の高さ増加などの的確なリハビリテーション戦略の実施が可能になった。
• 統合されたレジリエンス指標により、包括的で解釈可能な道路セグメントのランク付けが可能となり、可視化によりステークホルダーの理解が促進された。
• テキサス州での事例研究により、TxDOT、FEMA、HIFLD、ArcGISポータルから得られるオープンデータを用いて、フレームワークのスケーラビリティと適応性が実証された。
• フレームワークは、テキサス州の現在進行中の州全体の交通レジリエンス計画の根幹的要素として採用された。
• 実務家からも有用であると評価され、フレームワークの実用的妥当性とグローバルな適用可能性が裏付けられた。