“自然灾害下的紧急交通分配与应急车道策略研究”

可持续运营和计算机4（2023）1自然灾害马晓刚a，郭海波b，c，唐晓东a，高雪英d，王晓然aa中国济南奥体中路5006号山东高速集团有限公司，邮编250014b吉林大学交通运输学院，吉林c吉林大学智能交通系统吉林研究中心，长春市人民大街5988号，邮编d交通运输部交通规划研究院，北京100028aRT i cL e i nf o保留字：自然灾害紧急交通分配ModifiedLogit模型交通组织方法紧急车道反向策略a b sTR a cT人类活动和环境污染造成的自然灾害频繁发生，迫使人们重视环境保护。当然，自然灾害后的应急救援也是是研究的重要组成部分。应急救援往往会产生大量的应急疏散和救援交通需求。在道路资源稀缺的情况下，如何合理分配有限的道路资源用于应急交通需求，提高应急救援效率具有重要的现实意义。研究了应急交通网络的应急交通分配方法和交通组织方法。首先，在现有的基于Logit模型的流量分配方法的基础上，结合针对应急交通流的特点，提出了一种基于第二个修正的Logit模型。并根据实际情况提出了应急车道反向的实施策略。最后，通过一个实例对本文提出的紧急交通分配方法和紧急车道转换策略进行了综合验证。实验结果表明，该方法能够应对多个突发事件的复杂场景，有助于提高突发事件的整体处理效率。介绍尽管人类在科学技术和可持续行动方面取得了重大进展，以缓解地球环境，但自然灾害仍在继续发生。以下是一些示例：这些事件包括尼泊尔、海地、智利、奇奇、巴姆和克什米尔的地震，印度洋和日本的海啸，美国的卡特里娜、丽塔和桑迪飓风，以及纽约市和华盛顿特区的9月11日袭击。人类的生命从这样的灾难中得到了极大的支持。根据统计门户网站提供的统计信息，2021年自然灾害发生率最高的三个国家包括美利坚合众国（43起事件）、印度尼西亚（28起事件）和印度（19起事件）。自然灾害不仅可能造成财产损失和严重的金钱损失，而且还可能对人类生命构成高风险[7]。由于其破坏性，自然灾害给人口和国家造成严重损失。风暴和洪水往往发生得最频繁，对发生国的经济影响最大。2021年，风暴造成的损失估计为1377亿美元。2011年日本地震引发的海啸是有史以来损失最惨重的自然灾害，损失估计为2100亿美元。美元. 2021年，超过一万人死于自然灾害。海地地震造成的死亡人数最多，超过2575人死亡。因此，自然灾害发生后，应急救援和人员疏散就显得尤为重要.通常情况下，由于疏散路线上的车流非常密集，在紧急疏散期间需要更多的时间来应对碰撞[6]。在疏散路线发生的碰撞可能会阻塞一条或多条车道，这将进一步导致拥堵，大大延迟疏散过程，并可能最终导致伤亡。根据应急车流的运行特点，在现有常规车流分配方法的基础上，提出了一种更适合应急车流的分配方法。可变车道技术作为交通控制技术的一种，主要用于解决交通流不均匀引起的道路拥堵问题。Pyakurel和Dhamala [12，13]利用 Fleischer和Tardos[8]的自然变换，提出了求解两端网络上连续时间最大动态和最快逆问题的多项式时间算法Shekhar和Kim[15]提出了一种在已知疏散道路网络上优化道路反向网络*通讯作者：吉林大学交通运输学院，长春市人民大街5988号，邮编：130022E-mail：13404310430@163.com（H. Guo）。https://doi.org/10.1016/j.susoc.2022.09.001接收日期：2022年3月4日;接收日期：2022年6月5日;接受日期：2022年9月23日2022年9月25日网上发售2666-4127/© 2022作者。由Elsevier B.V.代表KeAi Communications Co.出版，这是一篇CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）可在ScienceDirect上获得目录列表可持续运营和计算机期刊主页：http://www.keaipublishing.com/en/journals/sustainable-operations-and-computers/X. Ma，H. Guo，X. Tang等人可持续运营和计算机4（2023）12其目的是最小化疏散时间以减少疏散拥挤。针对逆向网络规模大、计算量大的特点，首次提出了逆向网络的宏观求解方法和相应求解方法的计算框架，并设计了求解该问题的启发式贪婪算法。实验结果表明，该方法可使抽真空时间缩短40%以上.Meng等[11]指出车道反向策略在实践中得到了成功应用，并设计了两级规划模型。上层为二进制整数规划模型，目标是最小化总行程时间。下层是微观的交通仿真模型，可以描述驾驶员对倒车策略结果的反应。进一步提出了一种适用于微观交通仿真模型的改进遗传算法，通过在约束条件下修改遗传基因，最终求解最优车道回流策略。Xie等人[19，20]讨论了动态疏散网络的优化问题，包括车道反转和交叉口消除策略，认为这两种策略是互补的。两种策略都能提高疏散网络在某些特定方向上的承载能力。提出了一个两层网络优化模型上层旨在优化具有车道反转和交叉消失约束的疏散网络的效率。下层是基于信元传输模型的动态传输分配问题。提出了一种拉格朗日松弛法。Assi和Ratrout[1]提出了一种快速分配最优车道组的方法。利用交叉口不同入口车道的转向流量比例，通过Matlab求解不同入口车道的交通需求最后，根据不同左转车辆的比例，得到了交叉口各入口车道的车道组分配方法，无需大量计算。Zhao等人[24]讨论了设置反向可变车道的安全性。他们在中国7个地区的反向可变车道交叉口进行了闯红灯、正面碰撞、被困车辆和追尾碰撞的风险评估。分析结果表明，在高峰时段，反向可变车道交叉口违章增加11.07%，反向可变车道车速下降18.75%，信号灯红灯时违章增加1.83%.近年来，随着交通压力的逐渐增大，一些专家学者也开始针对潮汐交通和交叉口转弯车辆时变道路交通的特点，对可变车道技术进行相关研究。Qu等[14]对反向可变车道的放行特性进行了统计，并对交叉口左转车辆的跟车行为进行了安全检查。为了缓解高峰时段城市交通拥堵造成的资源分配不均问题，Cai等人[2]通过经济学理论中的不平衡问题解决城市道路拥堵问题，合理分配道路资源，最大限度地利用空闲道路资源。崔和刘[5]通过对北京朝阳路的实地调查论证了可变车道Gong和Kang[9]在上述隧道外潮汐交通控制方案的基础上，提出了基于有序样本聚类和非参数回归交通流预测的可变车道交通方向切换算法，并编制了交通控制软件，在实际中得到应用。隧道日通行能力提高30%，其中高峰时段提高10%，有效缓解了潮汐交通带来的交通拥堵。针对高峰期双向车流量不均衡的道路，提出了车道调整方法，并建立了离散两级规划模型[23]。上层调整双向道路车道分布，实现总阻抗最小Fig. 1. 疏散路网示意图。路网系统下层是基于用户均衡模型的动态流量分配路径选择。Sun和Wang [17]对目前采用的可变车道技术进行了总结和分类。同时，分析了可变车道的基本组成以及交通控制、标线和标志的组织方法，并对可变车道技术进行了实际调研和试验。Yue等[22]根据上海世博会期间交通流的特点和世博会通道的道路条件，论证了实施可变车道技术的可行性和必要性，初步探讨并提出了上海世博会可变车道的设置方案，包括用于求解模型的范围选择、标线和标志方法、实施方案、配套管理措施等。方法在实施应急交通路径优化和逆向分流策略时，可以采用交叉口禁止通行和车辆绕行的交通组织管理方法，减少交叉口车辆冲突应急交通网络提取应急交通在应急救援中发挥着重要作用因此，决策者规划的应急出行路线应具有一定的道路通行能力.能力不足不仅不能满足应急救援的需要，而且由于路径引导的错误，也影响了应急救援工作的开展。路径的通行能力由其所包含的路段的通行能力应急救援路网应由主干道、次干道等高等级道路组成。但在应急交通需求量大、主次干道数量有限的情况下，可对一些特殊的支路和次干道采取强制性应急交通组织方式，以增加应急路网如图1所示，路段1和路段2为平行支路，距离较近。可采用单向交通组织法，两者视为等级较高的路段由于支路3与主路段4具有相同的起点和终点，因此也可以使用单向交通组织方法将两者视为同一路段，如图4所示。 二、对于路网的重建，最好根据路网的实际地理情况建立相应的临时组织。紧急救援后，考虑是否恢复X. Ma，H. Guo，X. Tang等人可持续运营和计算机4（2023）13=[客户端]=.（1−γ闪烁）���图二. 治理后疏散路网示意图。根据实际的运输情况，制定原运输组织计划。多OD应急交通流配送应急运输具有不同于常规运输的特点，图三. 这是一个交通配送网络的例子。其中， 平均延误为1000; 均匀控制延误为1001; 增量延误为1002;车道组的饱和交通量���基于第二种修正Logit模型的Tra？c？ow分布方法在紧急交通流量分配时，选择一条时间最短的路径来满足紧急交通需求，并将所有紧急交通量分配到最短路径上是非常好的这种方法完全可以应付低交易量。然而，由于交通需求量大，特别是城市地区的大规模人员疏散，道路的通行能力有限，不能满足紧急交通需求此外，当与其他应急路线重叠时，单一路段的车辆聚集会影响应急救援的效率因此，采用多路径这里，使用Logit行驶路径选择概率模型，其基本形式如下（Highway Capability Manual 2000）。exp（−λλ）传统的交通工具。在传统的多径流量分配方法的基础上，提出了一种更适合于应急流量的多径流量分配方法。���∈∑���������exp（−λλ）（六）、路段权重计算如等式1所示。（6）表示第k条路径在OD点对中的r和s之间选择，r = OD点对;r = OD点对中的交通转移对于城市道路，路段成本主要由两部分组成参数，大于零;是r之间的路径l的成本零件. 一个是路段的行驶时间，另一个是和s之间的OD点对。由车辆在交叉口引起的延误，如方程式所示。（一）.=其中，���表示发生碰撞的应急车辆的总运行时间;���表示发生碰撞的应急车辆的总行驶时间; 表示发生碰撞的应急车辆的总延误。路段的行程时间可以通过联邦公路管理局的道路阻力函数模型（High-2000年，如图所示。（二）、��������������� ���=在该模型中，λ为路段的行程时间;λ0为交通量为零时路段的行程时间;λ 1表示路段的车辆交通量;λ 2为路段的实际通行能力;λ 1和λ 2为相关参数，推荐值如下，λ1 = 0.15，λ2 = 4。由于应急交通车辆具有较强的行驶可控性，可以采用应急交通指挥方法避免车辆过度拥堵。因此，在延误计算中不考虑车辆初始排队引起的延误，可以采用HCM 2000提出的方法进行计算（公路通行能力Logit模型的应用简单方便，但该模型[10]存在以下两个明显的缺点一方面，它考虑了路径代价的绝对差异，消除了路径长度的影响。例如，路径成本为5和10 min的两个路径选择概率与路径成本为95和100min的路径选择概率相同，这显然与实际情况有一定差距。另一方面，没有考虑路径间的相关性，导致重叠路径的流量分配过于不合理如图3所示，如果ACB、AEDB和AFDB三条路径的成本均为15min，同时采用基本Logit模型，则三条路径分配的流量相同，但路径AEDB和AFDB的DB由于部分重叠且在总路径成本中所占比例较大，因此可以近似视为同一条路径。结果表明，ACB和AEDB（或AFDB）的流量分配比为1：2，得到了非预期的流量分配比为了消除第一个缺点，将路径的平均右权引入Logit模型，构建了一个改进的Logitexp（−）������������������手册2000）。计算公式由方程给出。（3）至（5）。���∈∑���������经验值（−γ-γ闪烁）（七）���̄=���1+���2(3)在此公式中， OD点对之间r和s之间每条出行路线的平均出行时间为，OD点对之间的平均出行时间为，OD点对的计算方法为，=038（1−闪烁）2������（四）������������������其中e是在 nr和s之间的行进路线s的数量������2=173������������������是传输参数。值得注意的是，λ是一个无量纲参数，与路权无关此外，它还与另一种选择有关1X. Ma，H. Guo，X. Tang等人可持续运营和计算机4（2023）14=∑������公司简介在这个等式中，路径j之间的共享链路的成本是（（（本文采用的分流分布如图所示。 四、实施紧急交通管制，对非紧急交通，即正常交通，影响表1修正Logit模型的路径选择概率方法第一组的路径选择概率第二组5分钟10分钟95分钟100分钟修正Logit模型0.900.100.540.46只考虑旅行路线，它反映了旅行者判断最短路线时的误差程度。同时，通过计算机模拟计算，得出了该模型的取值范围非常稳定，在3.00 ~4.00之间，在通常的交通网络情况下，该模型的取值范围在3.0 ~ 3.5之间由于其稳定性，可以简化确定道路通行能力（公路通行能力手册2000）。该模型的引入有效地解决了长短路径的影响。例如，当���等于3.3时，由等式（1）修改的Logit型路线选择概率模型(7)直接取上游则上述两组路径的路径选择概率如表1所示。从表1可以看出，修改后的Logit路径的路径选择概率随着路径长度的增加而增加，路径间绝对差的影响变小，这与实际情况相符关于Logit模型的第二个缺点，即没有考虑路径的相关性，导致重叠路径上的流量分配过多且不合理。惩罚重叠路径使得它们在分配流量时分配较少的流量。������表示���路径k的公因子，其可以被理解������为与其他路径重叠的路段成本，并且其可以参考等式2来计算。（八）、流量分配。由于城市道路网络节点数量众多，在距离较远的OD点对之间存在着许多有效的对于应急交通，将应急交通流分配到所有有效路段和路径，会造成应急交通的分散，对应急车辆的监管和调度非常不利，影响应急救援的效率。另外，由于背景车流一般优先级较高，往往会让位于应急车辆，这将严重影响大量背景车流在路网中的通行效率。因此，为了减少路径容量不足带来的影响[16]，同时避免应急交通量过度分布带来的各种问题，应急决策者应该为每个OD点对规划k-最短路径[21]，并在给定的k-最短路径上应用多OD应急运输配送实施流程在实际交通流中，装载交通量不能超过路网的承载能力。因此，对于应急运量较大的情况，可以采用容量限制的方法进行运量加载，即将原OD表分解为p个OD分量，分p次加载。每次运量加载后，重新修改路权，规划k条新的应急路线，直到所有运量加载完毕，最终得到p组应急路线对于多OD交通流，不同OD交通量的装载顺序将影响道路费用（或路段行程时间），从而影响后续车辆的路径选择。对不同OD应急交通流的装载顺序可进行优先排序，其优先程度由先验知识决定。OD分量的总数为npi，���������=���ln⎛⎜1+∑⎛⎜⎞⎟⎞⎟（八）i-如果有n个OD表，则将第n个OD分解为pi个分量。最好将这些OD分量按加载时间的顺序排列，并对⎜��� ������������（每一次，都有一个人在等待着，等待着，等待着。⎝ ⎝������������⎠ ⎠子弹上膛了多路径容量限制传输过程和k，和分别表示路径j和k其中，λ为相关参数，λ>0，λ>0。从Eq可以看出。(8)当该路段的共享路段为零，即= 0，= 0时，不对该路段进行处罚 ���������������。一旦������> 0，同时���������> 0，则通过调整校正系数来确定共享因子的值。值得注意的是，如果某个OD点对之间的路径上的多个路段属于多个其他路径，则路径的共享因子将很大。将共享因子计算到路径成本中，并在分配流量时对这些路径进行惩罚，可以减少这种情况的发生。代以+的在Eq。(6)原始Logit模型可以将其转化为公式（9）[3，4]所示的修正Logit模型的另一种类型������������������exp（−������（+））应急车流组织方法车道反向是指将路段某一方向的部分或全部车道反向，以增加道路通行能力，缓解交通压力。倒车道作为一种交通管理和控制技术，用于解决交通流不均匀问题已有几十年的历史。自20世纪90年代后期以来，车道控制策略已被广泛用于美国大西洋和墨西哥湾的飓风疏散问题[18]。应急控制策略紧急交通控制策略与常规交通中的单向交通和可变车道等exp（−（���∈���������������中国（9）（））金融管理，又有其自身的特点。结合上述两种传统的交通管理方法，具体实施，结合等式中所示的两种类型的修改后的Logit模型，(7) 以及（9）获得第二修改的Logit行进路线选择概率模型，其被表示为等式（1）。（十）、exp（−（+）���闪烁（∑（+）���闪烁））���������������=紧急交通管制的实施应符合以下四个条件。1. 路网条件2016-05- 01 00：00：00���（������+���������）闪烁∑（������ +���������）闪烁���旅行的背景trajuc campaign。当遇到紧急交通事故时-多路径交通分配方法是将每个OD点对的交通流量分配到常规城市交通起终点之间的所有有效路段和路径上因此，道路网的密度必须符合一定的条件，并可有足够的馀下道路（包括馀下的主、支、支路），为））（10）���∈���������除了救援需求外，还必须考虑背景交通需求。X. Ma，H. Guo，X. Tang等人可持续运营和计算机4（2023）15见图4。 多路径容量限制流量分配的过程。当紧急交通占用网络中的部分主要道路时的背景交通流。2. 路况在紧急灾害事件发生后，为了快速响应应急救援，确保应急救援的效率，需要为应急救援提供最便捷的应急通道因此，具有高道路交通容量的主干道和次干道应包含在紧急路径的路段中，或在第2部分中的路网优化之后的路段中。3. 人力物力实施紧急倒行策略需要提前告知公众，并组织一定的人力、物力对相关路段、交叉口等交通设施进行临时交通组织和控制，如在交叉口设置临时路障、安装临时交通标志、发布临时交通引导信息等，以保证紧急倒行策略的实施，同时减少背景交通流与紧急交通流的相互干扰4. Tra c ow条件图五. 某路段对比前后。由于主要在主、次干道上实施应急交通疏导策略，必然会对本底交通流产生较大影响，实施策略需要大量的人力、物力和时间，因此必须慎重实施。这就要求采用紧急交通控制的道路交通控制必须具备以下两个特点。首先，无论是否为紧急交通，单向的紧急交通需求明显高于反向交通。二是该路段车流量相对平稳，在一定的紧急时段内没有明显波动。道路反向路段采用车道控制的路段，可根据紧急行车的需要，选择部分或全部车道。逆向路段的道路通行能力并不是各车道通行能力的简单相加，同时还与车道通行能力、相邻车道的车辆运行以及道路条件等因素有关。以双向通行的八车道路段为例，靠近中心线的第一车道通行能力为1，第二车道通行能力降低至约0. 8同样，第三车道将更加拥挤，容量将更低。其值约为0.65对于一个全部有倒车车道的路段，可以近似为采用倒车策略的车道只改变方向，通行能力保持不变，则倒车后路段的通行能力为原双向路段通行能力之和。然而，对于有反向车道的某些路段，反向车道的通行能力也会受到迎面而来的车辆的影响如图5所示，重新占用通道1导致两个通道的容量减小，因为通道1和通道2彼此相邻并且彼此交叉。车道2的通行能力降低，车辆速度相应降低，这又导致车道3的通行能力降低。因此，与交通管制前相比 ���，每条车道的通行能力降低，可表示为其中���������，0<表示回流后泳道的<容量修正系数，0表示回流后泳道的容量修正系数，1表示回流后泳道的容量修正系数。相应的值也会根据反向车道的数量或路段中车道的数量而有所不同。假设在车道1和车道2中均采用交通控制策略，则 ���每个反向车道中的值将根据激励因素的变化而变化。应急车道控制策略本文以应急路线为基本单元，实施道路交通管制为了满足紧急需要， 在最大程度上，针对不同的情况可以采取以下策略。首先，如果在紧急路线的相反方向上没有其他紧急路线，则包括在对向车道中的紧急路线重新设置，以便尽可能多地满足紧急交通流量需求，X. Ma，H. Guo，X. Tang等人可持续运营和计算机4（2023）16见图6。 交通组织在1号交叉口，在反政府组织之前。当紧急流量高且实际条件允许时，值得注意的是，由于道路等级和路径各路段车道数的不同，通行能力最小路段的通行能力被视为路径经过调整后的通行能力，对于路径上其他车道较多的路段，考虑背景交通量的出行需求，只要不小于路径的最小通行能力，可以将反向车道数确定为交通需要[15]。第二，如果应急路线所包含路段的对向车道被其他应急路线占用，则根据双向路线的交通需求按比例分配道路通行能力（车道数）。第三，在紧急交通量较小的情况下，由于现有道路通行能力能够满足紧急交通需求，信号优先权只给予紧急交通经过的交叉口，因此不需要车道反向策略。交叉口应急交通组织车道控制将不可避免地改变上下游交叉口的交通组织和交通控制。图图6和图7展示了1号交叉口在实施紧急交通管制前后的组织变化。 1和二、合理组织反向路段的相关交叉口，可以减少甚至消除交叉口处的交通流冲突点。图8显示了交叉口处交叉口消失的几种交通组织方法[20]。以图8（2）为例，采用车道反向策略，在交叉口设置临时路障，禁止车辆从北入口进入交叉口，以保证南向西和东向西的紧急交通需求，只允许西南和东西向的交通流通行。合理的交叉口组织是实施紧急倒行策略的重要保证。案例分析通过实例验证了本部分提出的应急交通分配方法和应急交通组织方法。假设网络中有三组需要在半小时内疏散的紧急运输车，如表2所示。见图7。 反坦克组织在1号十字路口后，反 坦 克 。见图8。 交叉口交通组织示意图。表2紧急运输OD表（车辆）。D和O 2 4134 4000X. Ma，H. Guo，X. Tang等人可持续运营和计算机4（2023）17表4计划中的紧急路线。OD路径每条路径的成本（分钟）3-43-10-11-14-15-433.43-10-13-14-15-436.43-10-11-12-15-437.41-41-5-7-8-11-14-15-4531-5-7-10-11-14-15-4561-5-7-8-11-12-15-456.84-24-15-14-11-8-7-244.84-15-14-11-10-7-247.64-15-12-11-8-7-248.6见图9。 凯斯路网。表3路段的行程时间表（分钟）。号路段旅行时间11–5025–61835–7846–91152–7067–8778–9987–101498–1112109–12151110–1181211–1281310–13181411–14161512–15201613–1491714–158183–1001915–40对原路网进行处理后提取的应急路网如图9所示，包括主干道和次干道两级道路的最大容量单车道为1600 veh/h，可估算出主干道单向通行能力为4080 veh/h，次干道单向通行能力为2960 veh/h。当交通量为0时，各路段的行程时间如表3所示。假设路段在两个方向上的行驶时间相同。假设三组OD点对一次全部加载，加载顺序为OD点对3-4、1-4、4-2。第一个加载OD点对的紧急交通量对应于较高的优先级。为了保证紧急交通的快速、高效运行，必须保证区段流量与能力之比不超过0.9。利用k-最短路径算法为每对OD确定3条应急路径，得到的每个OD的应急路径如表4所示，同时路径成本包含交叉口的延误时间。从表4中得到的每个OD点对的3条应急路线在应急路网上的分布如图所示。 10个。见图10。 各OD路线分布图。表5计划中的紧急路线。OD路径每条路径的成本（min）3-43-10-11-14-15-4353-10-13-14-15-437.23-10-11-12-15-438.21-41-5-7-8-11-14-15-457.31-5-7-10-11-14-15-460.21-5-7-8-11-12-15-459.84-24-15-14-11-8-7-247.54-15-14-11-10-7-249.34-15-12-11-8-7-250第二个修正Logit模型用于选择路径概率，该模型考虑路径的公因子，后加载OD选择的路径考虑前加载OD使用的路径的公因子如果公式（8）所示的公因子的计算公式中的参数λ= 4，λ= 1， 则考虑公因子的路径代价和在子序列中的最大负载的λλ+λλ，如表5所示。������根据表5，考虑到路径公因子的路径成本，（10）用于选择路径概率， 并且3.3. 接下来，依次加载每个OD运输体积 最终分布结果如图所示。 十一岁根据上述提出的交通倒车策略，可以得到倒车后每个路段的双向车道数，如图所示。 12个。在1-5、5-7、2-7、7-8、8-11和3-10路段，由于紧急情况下单向紧急交通流量X. Ma，H. Guo，X. Tang等人可持续运营和计算机4（2023）18见图11。 紧急交通分配的结果。见图12。 车道对驶的结果。在半小时的紧急交通控制周期内，根据紧急交通的需要，得到图12所示的车道反向策略。7-10、10-13、13-14路段现有道路通行能力可满足应急交通需求，但双向应急交通需求缺口较大，因此不采取交通控制策略。路段上的双向紧急交通需求与由于5-6、8-9和9-12段未纳入应急道路，因此也未采用交通逆转策略。从恢复后的紧急交通流分析，5、8、10、12、13、14号交叉口无紧急交通流，因此，交叉口的应急组织保证了紧急交通能够不延误地通过。每个交叉口的组织如图所示。 13岁进一步分析表明，应急交通组织前，应急交通运行在常规交通管制下的路网上，应急总行程时间为386714 min。通过应急车道反向策略和交叉口应急交通组织，提高了应急车道的通行能力，减少了交叉口各方向的应急交通冲突次数。减少交叉口的交通冲突，大大提高了交通安全。应急组织前后的应急运输响应于图13. 不同路口的紧急交通组织。行车时间缩短至375596分钟，总行车时间减少2.9%。结论城市路网突发事件不仅对道路交通系统产生巨大影响，而且制约着社会经济的可持续发展。反映了一个城市的活力主要是交通运输能力。畅通的道路交通环境可以增强整个城市的活力，而拥挤的道路交通将严重影响城市的发展。因此，保证城市道路网络的正常运行和车辆的安全是应急疏散和救援的重要前提。研究了应急交通网络的应急交通分配方法和首先，在现有基于Logit模型的交通分配方法的基础上，结合应急交通流的特点，提出了基于第二种修正Logit模型的应急多路径交通分配方法。然后分析了紧急情况下车道反向策略的适用条件，并根据实际情况提出了紧急情况下车道反向的实施策略。最后，通过实例对本文提出的应急交通分配方法和上述分析表明，本文提出的第二种修正Logit流量分配方法和应急流量组织方法能够应对多条应急流量运行的复杂情况，有助于提高应急流量的整体运行效率，具有一定的实践指导意义。重要性。本研究的未来研究范围包括以下扩展：1. 下一步应重点研究在应急流量优先的前提下，背景流量的管理和控制策略，以实现应急流量和背景流量的整体最优效率。X. Ma，H. Guo，X. Tang等人可持续运营和计算机4（2023）192. 在紧急交通组织的研究中，应结合交叉口信号控制的研究，以更大程度地减少交通延误，提高道路通行效率。伦理批准和参与同意不适用因发表同意书不适用因数据和材料本研究期间使用和/或分析的数据集可根据合理要求从相应作者处获得。资金本研究得到了《基于“互联网+“的E x-pressway智慧出行服务技术推广应用》（编号：2019 DQ 167）的支持。作者MX提取了紧急交通网络GH对多OD紧急交通流的分布起着重要作用。TX和WX提出了紧急运输组织。GX进行了案例分析。所有作者均参与了研究构思和设计。所有作者都阅读并批准了最终手稿。竞争利益提交人声明，他们没有利益冲突。致谢作者感谢审稿人在本文中提出的有见地的意见和建议。引用[1]K.J. Assi，N.T. Ratrout，在信号交叉口应用动态车道分配的建议快速方法，IATSSRes.42（1）（2018）1[2] J. Cai，R. Huang，Z.黄，考虑通行能力降低的可变车道优化，J。百分S. Univ. 49（07）（2018）1838[3] E. Cascetta，A. Nuzzolo，F. Russo等人，一个改进的logit路线选择模型克服了未来的路径重叠问题：城市间网络的规范和一些校准结果，载于：运输和交通理论，Elsevier Science，1996年，pp. 697-711[4] S.K. Chen，S.刘彦秋<英>香港实业家。，1937--人He等人，年客运需求预测城市，J. Transp. Eng.Inf.7（1）（2009）38-43.[5] Y. Cui，L.刘，北京朝阳大街双向车道研究，道路交通安全。6（9）（2006）21-24。[6] M.A. 迪莱贝涅茨足球俱乐部Abioye等人，开发统计模型，以提高脆弱人口地区紧急疏散的效率，Reliab。工程系统安全性182（2019）233[7] M.A. Dulebenets，J. Pasha，O.F. Abioye等人， EX act和启发式求解算法在弱势群体地区进行有效紧急疏散的权利，J.减少灾害风险。39（2019）101114.[8] L.K. Fleischer，E. 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