Scenario-driven flood resilience assessment and critical node identification for urban road networks
本研究は、動的な洪水シミュレーションと2つの基準による識別手法を統合したシナリオ駆動型フレームワークを提案し、降雨パターンと地形がどのように都市道路ネットワークのレジリエンスを共同で形成するかを明らかにするものであり、構造的重要度と洪水曝露の両方に基づいて強化を優先することが、接続性の喪失を軽減する上で、トポロジーのみに基づいた戦略やランダムな戦略を大幅に上回ることを実証している。