شناسایی نقاط بحرانی شبکه قطار شهری با استفاده از مفاهیم شبکه‌های زمانمند مطالعه موردی: شبکه قطار شهری تهران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، دانشکده عمران و محیط زیست، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران

2 استاد، دانشکده عمران و محیط زیست، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران

3 دانش آموخته کارشناسی ارشد، دانشکده عمران و محیط زیست، دانشگاه کارلتون، اتاوا، کانادا

چکیده

شبکه قطار شهری یکی از زیرساخت‌های حیاتی است که نقش مهمی در توسعه پایدار شهرها ایفا می‌نماید، بنابراین حفظ کارکرد شبکه در شرایط مختلف از جمله وقوع اختلال از اهمیت بالایی برخوردار است که از آن با عنوان استواری یاد می‌شود. با توجه به محدودیت-های مالی و عملیاتی برای ارتقا استواری شبکه، شناسایی نقاط بحرانی به منظور اولویت‌بندی پروژه‌های تقویت شبکه ضروری است. نقاط بحرانی، نقاطی هستند که اختلال در عملکرد آن‌ها تاثیر قابل توجهی بر همبندی (اتصال) و کارایی شبکه دارد. پژوهش‌های صورت گرفته تا کنون به بررسی استواری شبکه و شناسایی نقاط بحرانی در مواجهه با اختلالات دامنه‌دار و با تمرکز بر ساختار شبکه پرداخته‌اند. احتمال وقوع اختلالات دامنه‌دار در مقایسه با اختلالات متمرکز کمتر است. از طرفی تمرکز بر ساختار شبکه موجب از دست رفتن اطلاعات پویا و در نتیجه تخمین دور از واقعیت در مورد ویژگی‌های شبکه می‌گردد. در این پژوهش نقاط بحرانی در مواجهه با اختلالات متمرکز با استفاده از مفاهیم شبکه‌های زمانمند که هر دو دسته ویژگی‌های پویا و ساختاری را در نظر می‌گیرد، شناسایی شده‌اند. نتایج نشان می-دهد ایستگاه‌های دروازه شمیران، شادمان، شهید بهشتی و میدان محمدیه، ایستگاه‌های بحرانی شبکه از هر دو منظر کارایی و همبندی هستند. این ایستگاه‌ها دارای مقادیر بالای شاخص‌های مرکزیت نیز هستند. بنابراین چنانچه شبکه قطار شهری با اختلالات هدفمند در گره‌های مهم (گره‌های با شاخص مرکزیت بالا) مواجه شود، در واقع گره‌های بحرانی شبکه مورد هدف قرار گرفته و عملکرد شبکه از منظر همبندی و کارایی به شدت کاهش خواهد یافت. این وضعیت نشان دهنده آسیب‌پذیری بالای شبکه قطار شهری در مواجهه با اختلالات هدفمند است. در مقابل، با توجه به نسبت بالای گره‌های غیربحرانی به گره‌های بحرانی و پایین بودن شاخص‌های مرکزیت گره‌های غیربحرانی، شبکه در مواجهه با اختلالات تصادفی استوار است. روش توسعه یافته در این پژوهش قابلیت تعمیم به سایر شبکه-های حمل‌ونقلی را دارد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Identification of Critical Nodes in Urban Subway Network Using Temporal Network Concept Case Study: Tehran Urban Subway Network

نویسندگان [English]

  • Soroush Memarmontazerin 1
  • Mahmoud Saffarzadeh 2
  • Arman Saffarzadeh 3
1 Ph.D.Student, Faculty of Civil & Environmental Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran.
2 Professor, Faculty of Civil & Environmental Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran.
3 M.Sc., Grad., Department of Civil and Environmental Engineering Carleton University, Canada.
چکیده [English]

The urban subway network is one of the most vital infrastructures that plays a pivotal role in the sustainable development of cities; therefore, network robustness or maintaining the proper performance in various conditions has great importance. Considering financial and functional limitations, identifying critical nodes is required to prioritize robustness enhance projects. Critical nodes are nodes that their removal deeply affects the connectivity and efficiency of the network. Network robustness and identification of critical nodes in the face of cascading disruptions have been studied, focusing on the network's structural features. On the one hand, cascading disturbances affect several stations simultaneously, which is less likely to occur than concentrated disturbances that affect only one station. On the other hand, focusing on the network structure leads to the loss of dynamic information, resulting in underestimating the length and overestimating the number of paths between network nodes. In this study, the critical nodes in the face of centralized disturbances have been identified using temporal network concepts, which consider both structural and temporal features. The results reveal that Darvazeh-Shemiran, Shadman, Shahid Beheshti, and Mohammadieh Square stations are the critical stations from both efficiency and connectivity points of view. The critical nodes have high values of static and temporal centrality indices, which increase network vulnerability against malicious attacks. In contrast, due to the high ratio of non-critical nodes to critical nodes, the network is robust against random failures. The method developed in this research can be generalized to other transportation networks.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Robustness
  • Vulnerability
  • Temporal Network
  • Urban Subway Network
  • Transportation Network
-Dekker, Sidney, Hollnagel, Erik, Woods, David and Cook, Richard, (2008), "Resilience Engineering: New directions for measuring and maintaining safety in complex systems", Lund University School of Aviation.
-Derrible, Sybil and Kennedy, Christopher, (2010), "The complexity and robustness of metro networks", Physica A: Statistical Mechanics its Applications, Vol.389(17), pp.3678-3691.
-Fan, Yi, Zhang, Fan, Jiang, Shihong, Gao, Chao, Du, Zhanwei, Wang, Zhen and Li, Xianghua, (2020), "Dynamic robustness analysis for subway network with spatiotemporal characteristic of passenger flow", IEEE Access, Vol.8, pp.45544-45555.
-Feng, Xiao, He, Shi-Wei and Li, Yu-Bin (2019), "Temporal characteristics and reliability analysis of railway transportation networks", Transportmetrica A: Transport Science, Vol.15(2), pp.1825-1847.
-Gautreau, Aurelien, Barrat, Alain and Barthélemy, Marc, (2009), "Microdynamics in stationary complex networks", Proceedings of the National Academy of Science, Vol.106, pp.8847-8852.
-Grindrod, Peter, Parsons, Mark C, Higham, Desmond J and Estrada, Ernesto, (2011), "Communicability across evolving networks", Physical Review E, Vol.83(4), pp.046120.
-He, Kun, Cheng, Xudong, Zhang, Shaogang, Yang, Hui, Yao, Yongzheng, Peng, Min and Cong, Wei, (2018), "Critical roof opening longitudinal length for complete smoke exhaustion in subway tunnel fires", International Journal of Thermal Sciences, Vol.133, pp.55-61.
-Holme, Petter and Saramäki, Jari, (2013), "Temporal networks", Springer.
-Hu, Fang and Liu, Yuhua, (2015), "Multi-index algorithm of identifying important nodes in complex networks based on linear discriminant analysis", Modern Physics Letters B, Vol.29(03), pp.1450268.
-Kyriakidis, Miltos, Hirsch, Robin and Majumdar, Arnab, (2012), "Metro railway safety: An analysis of accident precursors", Safety science, Vol.50(7), pp.1535-1548.
-Li, Ming, Wang, Hongwei and Wang, Huashen (2019), "Resilience assessment and optimization for urban rail transit networks: A case study of beijing subway network", IEEE Access, Vol.7, pp.71221-71234.
-Li, Yang, Wang, Xudong, Sun, Shuo, Ma, Xiaolei and Lu, Guangquan, (2017), "Forecasting short-term subway passenger flow under special events scenarios using multiscale radial basis function networks", Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Vol.77, pp.306-328.
-Lu, Qing-Chang and Lin, Shan, (2019), "Vulnerability analysis of urban rail transit network within multi-modal public transport networks", Sustainability, Vol.11(7), pp.2109.
-Mouronte, Mary Luz and Benito, Rosa María (2012), "Structural properties of urban bus and subway networks of Madrid", Networks Heterogeneous Media, Vol.7(3), pp.415.
-Pan, Raj Kumar and Saramäki, Jari, (2011), "Path lengths, correlations, and centrality in temporal networks", Physical Review E, Vol.84.
-Tang, John, Scellato, Salvatore, Musolesi, Mirco, Mascolo, Cecilia and Latora, Vito (2010), "Small-world behavior in time-varying graphs", Physical Review E, Vol.81(5), pp.055101.
-Wang, Jianwei, (2013), "Robustness of complex networks with the local protection strategy against cascading failures", Safety science, Vol.53, pp.219-225.
-Wang, Jie and Fang, Weining, (2014),
"A structured method for the traffic dispatcher error behavior analysis in metro accident investigation", Safety science, Vol.70,
pp.339-347.
-Williams, Matthew J and Musolesi, Mirco (2016), "Spatio-temporal networks: reachability, centrality and robustness", Royal Society open science, Vol.3(6), pp.160196.
-Xing, Yingying, Lu, Jian, Chen, Shengdi and Dissanayake, Sunanda, (2017), "Vulnerability analysis of urban rail transit based on complex network theory: a case study of Shanghai Metro", Public Transport, Vol.9(3), pp.501-525.
-Xinsheng, SONG, Xiaoxiao, WANG and ZHANG, Lei, (2011), "Node importance evaluation method for highway network of urban agglomeration", Journal of Transportation Systems Engineering Information Technology, Vol.11(2), pp.84-90.
-Yang, Yuhao, Liu, Yongxue, Zhou, Minxi, Li, Feixue and Sun, Chao, (2015), "Robustness assessment of urban rail transit based on complex network theory: A case study of the Beijing Subway", Safety Science, Vol.79, pp.149-162.