Resilience Assessment of Interdependent Infrastructure Systems: A Case Study Based on Different Response Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Resilient infrastructure systems are essential for continuous and reliable functioning of social and economic systems. Taking advantage of network theory, this paper models street network, water supply network, power grid and information infrastructure network as layers that are integrated into a multilayer network. The infrastructure interdependencies are described using five basic dependence patterns of fundamental network elements. Definitions of dynamic cascading failures and recovery mechanisms of infrastructure systems are also established. The main contribution of the paper is a new infrastructure network resilience measure capable of addressing complex infrastructure system, as well as network component (layer) interdependences. The new measure is based on infrastructure network performance, proactive absorptive capacity and reactive restorative capacity, with three resilience features of network—robustness, resourcefulness, and rapidity. The quantitative resilience measure using dynamic space-time simulation model is illustrated with a multilayer infrastructure network numerical test, including different response strategies to floods of different scale. The results demonstrate that the resilience measure provides an evaluation method of various protection and restoration strategies that will optimize the performance of interdependent infrastructure system. The sector-specific decisions could not always lead to optimal system solutions, and systems approach offers significant benefits for increasing infrastructure system resilience. This study can assist municipal decision makers in (i) better understanding the effects of different response strategies on the resilience of interdependent infrastructure system, and (ii) deciding which strategy should be adopted under different types of disasters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».