应对可预测的大型自然灾害时,实施大规模区域疏散是转移受灾人群及其财产的有效手段。区域疏散涉及面广、影响因素多、协调难度大,是一项系统性工作。疏散路网作为区域疏散的载体,承担着保障疏散车流畅通运行的功能,对其特性研究有利于疏散管理者把控疏散状态、制定合理方案;区域疏散协调管控策略是疏散预案的核心工作,旨在通过整合疏散资源、合理利用交通管理与控制手段,尽可能高效地将疏散者转移到安全位置。本文围绕面向区域疏散的路网交通特性与协调管控开展研究,主要包括:1)疏散路网交通瓶颈识别的方法,以及交通瓶颈的时空分布特征;2)基于博弈论的疏散路网脆弱性评估;3)行人-公交疏散路线一体化优化;4)共享车在疏散中的应用前景、存在问题、以及个性化服务建模与算法设计。具体研究内容如下:第一,交通瓶颈的存在限制了路网疏散能力,确定可能的网络瓶颈以提高疏散效率非常重要。基于Newell提出的交通波简化模型,围绕飓风疏散,本文提出了一种识别疏散网络瓶颈的方法。该方法主要包括三个部分:1)基于Newell交通波模型实现疏散网络交通流状态更新和传播;2)使用飓风疏散响应曲线估算疏散需求;3)根据拥挤程度的测量值的均值和方差确定瓶颈道路。本文通过样本网络详细阐述了所提出的方法,并分析了所识别瓶颈的行程时间分布。最后将该方法应用于现实网络的瓶颈识别中,并且进一步对结果进行了分析。第二,更好的理解疏散路网脆弱性有利于完善灾前准备。本文以飓风疏散为例,基于博弈论对疏散路网脆弱性进行建模研究,该模型属于零和博弈范畴,参与博弈的双方抽象为路网使用者与路网测试者,路网使用者表征在疏散过程中最小化疏散出行时间的疏散出行群体,路网测试者站在寻找路网“漏洞”角度对路网进行干扰以最大化疏散出行时间。在建模中,本文考虑了因路径风险与行程时间变化所导致的交通需求分布变化,以及拥挤效应,设计了基于MSA算法的模型求解算法。在小样本网络中,将本文模型与三个相关模型进行对比。第三,制定基于公交车的区域疏散计划对于应急准备至关重要,尤其是对于可能被飓风或洪水入侵的人口较为集中的城市。本文以同步优化行人疏散路径和公交疏散路径为目标,同时考虑了乘车点位置优化与公交分配,建立了一个离散型决策优化模型,该模型允许公交通过多次往返运输方式接送乘车点聚集的行人流,模型目标是最大程度的缩短疏散持续时间。在Sioux Falls路网中设计两个场景、以检验和分析模型的有效性。第四,在疏散中,对按需运输服务进行优化有利于提高路网疏散能力、增强运输系统的服务水平与性能,也有益于完备灾前准备与计划。在临时通知疏散的过程中,选择共享车出行已经成为疏散撤离的重要组成部分。本文提出了一个两阶段模型,以优化共享车-乘客匹配,在优化过程中考虑了乘客通过共享车之间的无缝换乘到达目的地情形,以提高疏散时的运输能力。在模型第一阶段,根据路网信息、共享车信息以及乘客信息,构建车-空-时三维网络;在第二阶段,建立了离散型多共享车多乘客模型以解决带有换乘的共享车-乘客匹配问题。针对较为大规模的实际路网,提出了基于拉格朗日松弛算法的求解方法。同时,为了反映疏散过程中的个性化需求,在模型中引入了驾驶员绕道容忍度、换乘时间惩罚因子以及最大允许停车时间三个参数。以小样本网络为例,详细展示了建模与求解过程,最后使用芝加哥城市路网验证该模型的有效性。