理解交通弹性：评估方法和工具（英）2025

核心观点

道路网络作为关键发展生命线，在经济发展和社会福祉中发挥着重要作用，但正面临着老化资产、维护不足以及气候灾害加剧等多重风险。发展中国家适应气候变化的需求预计到2030年将超过数百亿美元，因此，将有限的资源投入到道路网络中最关键和最脆弱的环节至关重要。

关键数据和研究结论

• 风险分析框架： 基于对50项世界银行运输韧性研究的回顾，该报告发现道路评估通常遵循一个共同的五个分析步骤：绘制灾害暴露图、评估资产级脆弱性、分析系统级关键性和网络效应、确定韧性措施以及通过经济分析确定干预措施优先级。
• 分析工具： 报告重点介绍了两种新兴工具，即牛津大学开发的全球韧性指数（GRI）和世界银行交通团队开发的灾害与风险多区域评估（HARMA）模型。GRI是一个开源的地理空间模型，可以快速、低成本地使用开放数据进行脆弱性评估；HARMA模型则支持更深入的分析，通过评估气候对网络性能的影响、估计中断的经济损失，并使用成本效益指标比较适应方案。
• 案例研究： 报告通过四个案例研究展示了这些方法在不同背景和规模下的应用。吉尔吉斯斯坦和尼日利亚的案例说明了可扩展的、开源工具如何为国家政策对话提供信息；巴基斯坦的案例说明了HARMA模型如何支持国家规模的适应规划；巴西的案例说明了走廊级分析如何影响合同和投资决策；马拉维的案例说明了资产级、以工程为导向的评估如何为项目准备提供信息。
• 未来方向： 为了加强可扩展的和国家拥有的韧性分析，需要在国家和项目之间实现分析工作流程的一致性。这需要更广泛地利用开源和半开源工具，以减少供应商锁定，并继续投资于强大的国家数据生态系统，包括灾害层和道路资产清单。同样重要的是，将韧性纳入采购流程、设计标准和资产管理系统中，确保分析结果转化为具体的投资。

改进方向

• 扩大多灾种覆盖范围，包括滑坡、极端高温、飓风、海岸侵蚀和野火风险。
• 开发内置韧性措施，编制关于适应方案、相关成本和绩效指标的参考文件。
• 将数字创新和人工智能纳入分析，利用卫星图像和机器学习自动检测道路损坏、滑坡疤痕、排水堵塞和暴露资产。
• 将范围从道路扩展到多模式运输韧性平台，包括铁路、港口和机场。
• 建立地方能力并确保可持续采用，开发针对道路当局的培训计划，并促进其在规划中的应用。