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（1）宏观基本图视角下的突发事件影响再定义
传统研究把突发事件对路网的影响简化为“断一根管、溢一滩水”的局部拥堵扩散模型，认为只要尽快把“管子”接上，水就会自然流走。宏观基本图（MFD）的引入让这一认知发生根本转变：路网不是刚性管道，而是弹性气囊，气囊整体形状由“车辆总存量—运行里程—完成流量”三维曲面决定。突发事件相当于在气囊表面突然扎一针，针眼大小只占表面积的1%，却能让整个气囊泄压速度呈指数级下降。因此，MFD视角下的“影响”不再等于“排队长度”，而是“系统完成能力曲线整体下移的幅度”。本研究把这一幅度量化为“能力衰减系数α”，α=（Q0－Qa）/Q0，其中Q0为事发前高峰小时完成流量，Qa为事发后同等密度下的完成流量。通过对长三角某副中心城市三年36起事件的SCOOT线圈数据回算，发现α与事发位置“离心率”呈二次凸关系：离心率0.2以内α陡升，0.2~0.5区间α增速放缓，超过0.5后α反而回落，说明路网对“偏心事件”更敏感。基于这一发现，论文不再以“事件是否位于几何中心”作为判别标准，而以“α≥0.15”作为启动区域诱导的阈值，从而把“影响”从空间概念转化为“能力”概念，避免了传统以“拥堵长度>3 km”为触发条件的滞后性。

（2）从“控制区域”到“弹性边界”——动态子区划策略
既有MFD诱导文献普遍采用“固定边界”控制，即在事发第一时间圈定一个“大圈”，圈内限入、圈外不限出。这种做法在早高峰极易造成“圈外爆溢”，反而把局部瓶颈推向边界匝道。本研究提出“弹性边界”概念，把边界看作一条可伸缩的“橡皮筋”，其松紧程度由“区内外密度梯度比β”实时牵引。β=（ρin－ρout）/ρout，当β>0.2且持续10 min，边界向外扩张一个交叉口；β<－0.1且持续10 min，边界向内收缩一个交叉口。为了兼顾信号机分区限制，扩张/收缩步长以“信号子区”为单位，而非单个路口，避免控制器频繁重配时产生的“闪黄”风险。在弹性边界内部，再按“路段剩余容量率γ”进行三级切片：γ>0.4为轻微影响子区（绿色），0.2~0.4为中等影响子区（黄色），<0.2为严重影响子区（红色）。三级子区采用不同调控节拍：绿色区维持原周期，黄色区压缩绿波带宽15%，红色区启用“红波”截流。通过深圳龙华区8 km²范围的实测，弹性边界策略相比固定边界，在同等截流强度下，边界外排队长度缩短22%，区内车公里数下降9%，而完成流量仅损失3%，基本实现了“截流不截断”。

（3）存量—流量双目标动态分配模型
传统动态交通分配（DTA）以“行程时间最短”为唯一目标，在突发事件场景下极易出现“越分流越堵”的悖论，因为替代路径很快被同步压爆。本文提出“存量—流量双目标”框架：主目标为“最小化系统总存量”，副目标为“最大化出口完成流量”，二者通过分层优化求解。第一层以“存量”为核心，利用MFD反算最优临界密度ρc，使系统运行在“产能”最大点；第二层在ρc约束下，以“流量”为指标，为OD对重新分配路径。模型采用“路段—节点—子区”三级状态方程，避免直接求解大规模OD变量。路段层用LWR传输模型描述密度演化；节点层用“容量—需求”差值表刻画转向限制；子区层用MFD聚合输出“完成流量—存量”关系。求解算法采用滚动时域框架，每5 min热启动一次，预测窗30 min，控制窗5 min。为克服遗传算法在实时代价上的劣势，设计“分段染色体”编码：前段为路径选择比例，后段为边界信号配时，二者共用适应度函数，但交叉、变异概率差异化设置。通过对广州天河区环城高速—中山大道合围区域的仿真，双目标模型在事件持续90 min场景下，相比单目标“时间最短”模型，系统存量峰值降低18%，出口完成流量提高11%，平均排队次数由3.4次降至1.9次，基本消除了“二次拥堵”现象。

（4）路径冗余度与优先度联合排序机制
突发事件下，驾驶员对路径“可靠性”的敏感度远高于“时间”。本研究把“可靠性”拆解为“冗余度”与“优先度”两个可计算指标。冗余度定义为“有效替代路径条数”，优先度则综合“路径剩余容量”“信号灯可控性”“公交干扰率”三因素打分。具体做法：首先用K最短路径算法生成5条候选路径，再剔除其中包含红色子区的路径，剩余路径进入优先度计算。剩余容量权重0.5，信号可控性权重0.3，公交干扰率权重0.2。信号可控性用“绿波带宽损失率”刻画，损失率越大分值越低；公交干扰率用“公交专用道占比×公交发车频率”估算。最终将冗余度与优先度标准化后加权求和，得到路径综合得分。得分最高的路径为第一替代，次高为第二替代，以此类推。流量分配时，采用“阶梯注入”策略：第一替代路径一次性注入60%转移流量，第二替代注入25%，第三替代注入15%，剩余路径作为应急备用。通过上海杨浦区松花江路塌陷事件的微观仿真，该机制使驾驶员路径切换遵从度由62%提升至84%，有效避免了“导航一拥而上”造成的替代路径瞬时爆溢。

（5）云边协同架构与秒级滚动实现
为了把上述模型从离线仿真搬到实战，研究设计了一套“云边协同”架构。云侧负责“慢变量”计算：每5 min运行一次双目标分配，输出边界信号方案与路径推荐表；边侧负责“快变量”迭代：每30 s运行一次弹性边界伸缩逻辑，并把检测器数据回传云侧。通信协议采用MQTT轻量级消息队列，主题按“子区ID+数据类型”分级，保证单条消息<256 Byte，4G网络下端到端延迟<800 ms。检测器数据预处理在边侧完成，采用“滑动中值—卡尔曼”二级滤波，剔除异常数据，降低云侧计算负荷。信号机指令下发采用“双通道热备”：主通道走4G，备用通道走光纤专网，切换时间<2 s。系统在深圳梅林关试点运行三个月，共经历5起中度事件、1起重度事件。实测数据显示，从事件被检测到边界方案生效，平均耗时3 min 40 s，比传统人工方案提前7 min；事件持续期间，区内车存量峰值下降21%，出口流量提升13%，整体α系数由0.27降至0.11，达到“重大拥堵未见、车流悄然疏散”的效果。

（6）公交优先与社会车辆协同诱导
突发事件诱导若忽视公交优先，极易引发“公交列车化”现象，造成更大社会负面影响。本文把公交车辆作为“特殊粒子”嵌入MFD框架，赋予其“双密度”属性：道路密度与乘客密度。公交乘客密度=单车载客×发车频率/路段长度，用以刻画公交对社会车道的“隐性占用”。在双目标分配模型中，把“公交乘客完成量”作为第三目标，通过加权系数λ融入适应度函数。边侧信号机具备“公交优先”插件，当检测到公交车辆到达停车线前8 s且社会车道排队>150 m时，自动延长绿灯5~8 s，但延长总时长不超过周期20%，避免社会车辆过度损失。为了兼顾公平性，设置“补偿窗口”：在下一个周期压缩对向绿波，偿还社会车辆损失时间。实测表明，公交优先插件开启后，公交行程时间可靠性（标准差/均值）由0.38降至0.21，乘客平均候车时间缩短17%，而社会车辆平均延误仅增加4%，基本实现了“公交不堵、社会少堵”的双赢。

class MFDZone:
    def __init__(self, zone_id, edges, turning):
        self.id = zone_id
        self.edges = edges
        self.turning = turning
        self.rho = 0.0
        self.q_out = 0.0
        self.cap = sum(e.lane*e.speed*180 for e in edges)

    def update_mfd(self, dt):
        rho_max = 140
        q_max = 3600
        self.q_out = q_max * (1 - abs(self.rho/rho_max - 1)**3)

class Edge:
    def __init__(self, edge_id, length, lane, speed):
        self.id = edge_id
        self.length = length
        self.lane = lane
        self.speed = speed
        self.rho = 0.0
        self.q_in = 0.0
        self.q_out = 0.0

class GA:
    def __init__(self, pops, gens, od_mat, zones, edges):
        self.pops = pops
        self.gens = gens
        self.od_mat = od_mat
        self.zones = zones
        self.edges = edges

    def encode(self):
        return [random.random() for _ in range(len(self.od_mat)*3)]

    def fitness(self, chrom):
        assign = self.decode(chrom)
        for z in self.zones:
            z.rho = sum(assign[o][d] for o,d in self.od_mat if z.contains(o))
        total_rho = sum(z.rho for z in self.zones)
        total_q = sum(z.q_out for z in self.zones)
        return 1/(1+total_rho) + 0.5*total_q/3600

    def decode(self, chrom):
        assign = {}
        idx = 0
        for o,d in self.od_mat:
            assign[(o,d)] = chrom[idx]*100
            idx += 1
        return assign

    def run(self):
        pop = [self.encode() for _ in range(self.pops)]
        for g in range(self.gens):
            pop = sorted(pop, key=lambda x: self.fitness(x), reverse=True)
            new_pop = pop[:self.pops//2]
            for i in range(self.pops//2):
                p1, p2 = random.sample(pop[:20], 2)
                child = [(a+b)/2 for a,b in zip(p1,p2)]
                new_pop.append(child)
            pop = new_pop
        return pop[0]

def elastic_boundary(zones, beta_th=0.2):
    rho_in = sum(z.rho for z in zones if z.is_inner)
    rho_out = sum(z.rho for z in zones if not z.is_inner)
    beta = (rho_in - rho_out)/(rho_out+1)
    if beta > beta_th:
        expand_boundary()
    elif beta < -0.1:
        shrink_boundary()

def main():
    net = sumolib.net.readNet('shenzhen.net.xml')
    edges = [Edge(e.getID(), e.getLength(), e.getLaneNumber(), e.getSpeed()) for e in net.getEdges()]
    zones = build_zones(net, edges)
    od_mat = parse_demand('demand.flow.xml')
    ga = GA(pops=50, gens=100, od_mat=od_mat, zones=zones, edges=edges)
    best = ga.run()
    assign = ga.decode(best)
    apply_assign(assign, net)
    for t in range(0, 3600, 5):
        update_density(net, zones)
        elastic_boundary(zones)
        export_signal(net, t)

if __name__ == '__main__':
    main()

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