为了及时地辨识突发环境下的路网脆弱性,通过分析该环境下的城市路网特性变化,结合"分治法"的思想,设计了一种基于可达原理的路网压缩矩阵算法,并在压缩后的各个子路网上,推导了考虑出行者路径选择概率的网络交通流分配模型。基于所建模型,采用了凸组合迭代算法进行求解,提出了一种融合交通流分布特性的路网鲁棒性指标来识别道路网络脆弱性。最后,通过实测数据验证模型的可行性,并在算法复杂度与模型吻合度两方面将其与传统方法进行了对比。结果表明:鲁棒性分析从中观层面反映了突发环境下的路网拓扑变化;提出的脆弱性识别方法与传统模型的辨识结果有80%的吻合度,但其算法耗时(约2min~3min)相较于传统模型明显缩短且对脆弱路段有着更好地区分(均方差高出24.67%),这改善了传统模型对脆弱路段"误判"的缺陷并能及时地为城市道路网络在出现突发事件后的应急救援提供决策支持。