识别脆弱性：一种革命性的方法来阻止火车延误的连锁反应

列车延误让乘客感到沮丧，同时也会造成巨大的经济损失，尤其是在它们在铁路网络中产生连锁反应时。一次延误可以引发连锁反应，将小问题升级为整个系统的重大干扰。这是非常昂贵的；美国铁路协会（AAR）的一份报告指出，美国全国性的铁路中断可能每天造成超过20亿美元的损失。这为铁路运营商提出了一个紧迫的问题：他们如何能够以最小的努力有效管理延误的级联效应？

通过一种新的基于网络的策略，复杂性科学中心（CSH）的研究人员评估了个别列车对整个奥地利铁路网络所构成的系统性风险。“这帮助我们识别系统中的弱点——具体来说，就是对其他服务造成延误影响显著的列车，”CSH的Vito Servedio表示。他们的研究发表于npj Sustainable Mobility and Transport。

识别“影响力列车”

研究人员通过分析2018年至2020年维也纳中央车站与维也纳新城之间繁忙路线的约1000列客运列车的数据，建立了一个网络模型，随后补充了奥地利所有列车路线在14天内的数据。在该模型中，节点代表列车服务，链接象征可能导致延误的潜在交互。该模型使研究人员能够根据列车传播延误的能力进行排名，并识别“影响力列车”。为了验证他们的结果并评估减少延误的策略，他们构建了一个基于代理的奥地利铁路模拟，模拟列车的日常动态和交互。

研究结果显示，早高峰期间运行的列车是最为关键的，这在某种程度上是意料之中的。“然而，我们可以准确识别哪些列车在高峰时期的复杂连接网络中最具影响力，”CSH的博士候选人、研究主要作者Simone Daniotti评论说。

此外，团队指出，这些列车相关的风险源于其调度依赖性。当发生干扰时，这些依赖关系的重要性才会显现出来。

机车车辆是延误级联的主要原因

研究人员发现，在他们的模型中，延误的传播主要是由于共享机车车辆（机头和车厢），尽管机车车辆之间的连接点少于基础设施之间的连接点。Daniotti详细说明：“我们的发现表明，机车车辆和人员等资产对通过铁路网络传播延误的影响，甚至超过了列车的实际移动。”例如，如果一列定于下午2点发车的列车依赖于上午8点出发的列车的机车车辆，那么第一列列车的任何延误都可能严重影响第二列列车。这造成了一种严格的约束，可能导致重大干扰。

由于数据限制，目前的模型尚未考虑人员调动的变化，但在获取此类数据后，可以调整模型以包括其他因素，如人员配置。这种灵活性将增强延误影响分析的准确性，随着信息的收集而提高。

额外的列车服务

为了评估潜在的补救措施，研究人员对从维也纳中央车站到维也纳新城的南部铁路线路上前2%的列车进行了一小时延误的模拟。这些列车被识别为对整体网络产生重大影响的列车。“我们的研究发现，通过在模型中增加仅三班额外列车，我们可以将高峰期的总体延误减少约20%。”Servedio指出。

在更广泛的范围内，研究人员表示，适用这一策略于整个奥地利铁路系统可能导致模型中延误减少40%，前提是增加37辆新列车或线路。他们还观察到，铁路线路上的更高流量使优化工作变得更加复杂。

由于铁路公司最具成本效益的列车服务往往是带电动牵引机的地方列车，而长途列车则面临更大的挑战和成本，因此研究人员调查了增加不同服务是否会产生不同结果。“有趣的是，我们发现通过将三种最经济的列车服务纳入南部铁路线路，我们可以实现类似的20%整体延误减少，”Servedio说。

开创性方法

“准时性是ÖBB的一项主要目标。CSH开发的模型为我们提供了额外的资源，以帮助我们在复杂的铁路系统中实现这一目标，”ÖBB项目经理Aad Robben-Baldauf表示。

“模拟一个国家铁路系统是复杂的，涉及无数列车和操作点，创造出数十亿种情景。传统方法往往难以处理这种复杂性，但利用网络分析和复杂性科学提供了强大的建模工具，以揭示系统性的脆弱性，”CSH主席Stefan Thurner补充道。本研究突出表明了将科学研究与实际行业经验相结合的显著优势，展示了合作创新如何在应对复杂操作挑战方面产生有效解决方案。

关于这项研究

由S. Daniotti、V. D. P. Servedio、J. Kager、A. Robben-Baldauf和S. Thurner撰写的研究题目为《减轻铁路网络延误级联的系统性风险方法》，已发表在npj Sustainable Mobility and Transport上。

该研究是“列车运营预测”项目的一部分，这是一个CSH与ÖBB之间的合作努力，旨在制定优化ÖBB旅客运营的策略，并最小化系统中的整体年度延误。