《Environmental Modelling & Software》：A Coupled Stormwater-Power Model for the Simulation of Cascading Infrastructure Failures: An Application in Phoenix, AZ
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建立基于Python的PSI-Cascade框架，耦合电力与排水系统开源模型，模拟时空气候变量引发的连锁故障，以凤凰城为例验证其在捕捉泵站停电导致的洪水时空分布中的有效性，强调本地化脆弱性曲线参数化的重要性。
Nehal Ansh Srivastava|Ryan Sparks|Mikhail Chester|Mattheus Porto|Nathan Johnson|Giuseppe Mascaro
亚利桑那州立大学可持续工程与建筑环境学院，美国亚利桑那州坦佩市
摘要
城市基础设施通常是在孤立的情况下设计的，忽略了系统间的相互依赖性以及气候强迫因素在时空上的变化对基础设施的影响。本文通过开发基于Python的PSI-Cascade框架来应对这些限制，该框架能够模拟在高分辨率时空风速和降水量强迫下的电力系统与雨水系统的级联故障。PSI-Cascade结合了开源的、空间显式的雨水系统和电力系统模型，并通过用户定义的脆弱性曲线来表示由风力引起的电力中断导致的雨水泵站级联故障，将风速与输电线路故障概率联系起来。以亚利桑那州菲尼克斯市为例，研究表明PSI-Cascade能够准确捕捉到记录在案的街道洪水的时空变化，尤其是在可能因风力引发的电力中断而停止运行的泵站附近。该案例研究还强调了根据当地故障情况参数化脆弱性曲线的重要性。PSI-Cascade框架是提高城市抗洪能力的有效工具。
引言
气候灾害，如强风和高强度降水（Papalexiou等人，2025年），对城市地区构成了重大威胁，因为它们可能对人员、资产和经济活动造成严重损害（Laio和Walls，2024年；Oxera，2024年；Seneviratne等人，2012年）。城市基础设施（包括电力线路、雨水网络和道路等）所受的影响尤为重要，因为这些设施为城市提供了关键服务。研究表明，传统的城市基础设施设计方法存在关键局限性。其中一个局限性是设计过程通常是孤立进行的（Buldyrev等人，2010年；Grafius等人，2020年；Vespignani，2010年），没有考虑不同基础设施之间的相互作用（Mach等人，2024年；Montoya-Rincon等人，2023年；Rinaldi等人，2001年；Shamsi和Helmrich，2025年）。随着基础设施系统间相互依赖性的增强，级联故障的可能性也随之增加，这意味着一个系统可能会因另一个系统受到的看似无关的气候灾害而失效（Mühlhofer等人，2024年）。例如，由于电力网络其他地方的强风导致雨水泵站停电，一条道路可能会发生洪水（例如，azcentral，2014a；底特律公共电台，2021年；休斯顿公共媒体，2024年）。设计标准的另一个局限性是它们常常通过使用空间均匀的气候变量来简化基础设施网络和气候强迫因素的空间变化。因此，整个基础设施网络各组成部分在时空变化的气候强迫下的相互作用方式在很大程度上是未知的。例如，在新的城市开发区域添加雨水管道时，设计是基于局部子流域进行的，使用的是空间均匀的设计风暴数据，而没有量化不同类型风暴对整个更新后网络的影响（亚利桑那州交通部，2014年；Mays，2019年；华盛顿州生态部，2024年）。多项研究表明，需要纳入气候强迫因素的时空变化性，以更真实地模拟基础设施的性能。这已经应用于降水和雨水系统（Bruni等人，2015年；Cristiano等人，2017年；Segond等人，2007年；Smith等人，2005年）以及风力和电力网络（Al-Mahrouqi等人，2025年；Gliksman等人，2023年；Yang等人，2019年）。
重新评估设计标准以解决这些局限性需要集成基础设施模型，这些模型能够支持在时空变化的气候强迫下探索级联故障（Dudenhoeffer等人，2006年；Hoff等人，2025年；Rinaldi，2004年）（Burgos等人，2024年；Gaur和Bardhan，2021年）。随着科学、技术和政策的变化，标准的审查和更新变得越来越普遍（Ng等人，2020年）。虽然在开发以空间显式方式模拟单个基础设施的机制模型方面已经取得了一些进展（例如，Laucelli等人，2012年；Lyden等人，2024年；Samadi等人，2025年），但很少有研究致力于探讨基础设施组件之间的单向或双向耦合效应（Saidi等人，2018年）。一些研究将电力模型与交通（Lu等人，2019年；Wert等人，2021年；Zhou等人，2021年）和供水（Hoff等人，2025年；Montoya-Rincon等人，2023年；Zuloaga等人，2022年）基础设施模型进行了整合，而针对雨水基础设施与其他系统相互作用的研究也很有限（Chen等人，2024年）。尽管这些整合工作很有前景，但现有的方法通常是通过串联运行模型来实现的，没有实现信息的实时交换（Chen等人，2024年；Ouyang，2014年；Saidi等人，2018年）。此外，大多数模型通过节点和链接的网络来表示基础设施，无法捕捉空间气候场对不同组件的影响。
本研究解决了这些研究需求中的几个问题，重点关注雨水和电力基础设施。开发了一个基于Python的框架Power-Stormwater-Infrastructure Cascade（以下简称PSI-Cascade），该框架利用开源的机制基础设施模型来模拟风速（w）和降水量（P）对雨水和电力基础设施的影响。除了以时空显式的方式表示每个系统内的故障外，PSI-Cascade还捕捉了由风力引起的电力中断导致的雨水泵站级联故障。这是通过模型之间的实时信息传递以及使用脆弱性曲线来实现的，这些曲线估计了在不同w强度下的输电线路故障概率（例如，Fu等人，2020年；Manning等人，2025年；Panteli等人，2017年）。由于脆弱性曲线的概率性质，该框架以集合方式运行，以表征系统中的分布式故障概率。PSI-Cascade可以应用于任何空间域，前提是有可用的雨水和电力基础设施组件的地理空间数据集来设置各个模型，并获得网格化的P和w强迫数据以进行基于事件的模拟。
在描述了每个基础设施模型、所需的数据集和Python库之后，通过在亚利桑那州菲尼克斯市的应用展示了PSI-Cascade的能力。这个城市地区是一个引人注目的案例研究，因为它体现了快速扩张的城市在面对多样的人为和气候压力时维持互连基础设施系统功能的挑战（Bondank和Chester，2020年；Helmrich等人，2023年，2021年；Pescaroli和Alexander，2016年；Rinaldi等人，2001年）。有可用的基础设施数据集可以在城市大部分地区进行可靠的模拟，包括雨水管道网络以及之前工作中开发的输电线路和变电站的合成网络（Gegner等人，2016年；Hoff等人，2025年；Sparks等人，2023年）。此外，该市经历了多次强烈风暴，导致了洪水、停电、道路和高速公路封闭以及财产损失（azcentral，2014b，2014c；AZFamily，2024年；FCDMC，2014年；NWS Phoenix，2014年）。在其中一些事件中，据报道由于泵站故障导致的洪水可能是由电力中断引起的（NWS Phoenix，2021年）。选择2021年8月发生的一次风暴来说明PSI-Cascade如何再现记录在案的洪水空间变化，包括在服务关键交通干道的泵站处的洪水，这些泵站可能因风力引发的电力中断而失效。
本研究为文献做出了几项新颖的贡献。它提出了一个新框架，将开源的机制电力和雨水基础设施模型结合起来，以模拟在高分辨率时空气候压力下的相互依赖性。它评估了脆弱性曲线在估计电力基础设施故障概率方面的实用性和敏感性。最后，它提供了一个工具，解决了当前基础设施设计和管理实践中的关键限制，公共机构和从业者可以利用该工具提高城市的抗洪能力。
PSI-Cascade框架
PSI-Cascade框架是一组Python库，用于模拟空间分布的、随时间变化的气候强迫因素对电力和雨水基础设施组件的影响，以及这两种基础设施之间的相互依赖性和相关级联故障。使用机制模型以空间分布的方式模拟每个基础设施的性能。
研究区域
菲尼克斯市拥有165万人口（美国第五大城市），是亚利桑那州的首府（图3a）。该市边界覆盖面积约为1,340平方公里（图3b），地形平均海拔为331米，北部和南部两个主要山区的海拔达到800米（图3c）。根据K?ppen-Geiger分类，菲尼克斯的气候属于炎热干旱沙漠型（Bwh），夏季炎热，冬季温和（Kottek等人，
在小型子流域中展示PSI-Cascade的能力
图9展示了在6小时设计风暴下，小型子流域中解耦和耦合模拟的结果。这里显示了tS = 04:16 h时电力网络运行状态和靠近流域雨水入口处的街道洪水范围的地图，以及入口处的泵流量和洪水时间序列。洪水范围是使用文本S3中解释的简化“浴缸”方法估算的。在解耦场景中，SWMM没有收到任何反馈
总结与结论
针对气候灾害的城市基础设施设计和管理很少考虑跨相互依赖系统的级联故障以及时空变化的气候强迫因素对基础设施组件的影响。本研究深入探讨了这一基础设施规划的普遍限制，重点关注电力网络和雨水基础设施。引入了方法和方程组来创建一个耦合模型，揭示了其中的脆弱性
CRediT作者贡献声明
Nehal Ansh Srivastava：撰写——审阅与编辑，撰写——初稿，验证，软件，方法论，调查，正式分析，数据管理，概念化。Ryan Sparks：撰写——审阅与编辑，撰写——初稿，软件，方法论，数据管理。Mikhail Chester：撰写——审阅与编辑，验证，监督，项目管理，方法论，资金获取，概念化。Mattheus Porto：撰写——审阅与编辑，验证，
未引用参考文献
12 News, 2021a; 12 News, 2021b; abc15, 2021; APS, ; Arizona Republic, 2021; azcentral, 2014a; azcentral, 2014b; azcentral, 2014c; Dewitz and Geological Survey, 2021; EPRI Climate READi Technical Report, 2025; Rinaldi et al., 2001; SRP, ; Umunnakwe et al., 2021; Zhang and Turner II, 2020.
软件和数据可用性
软件名称: PSI-Cascade
描述: 一个Python库，用于模拟在空间变化的降水量和风速下电力系统和雨水基础设施之间的级联故障。PSI-Cascade整合了PyPSA和PySWMM，这两个软件分别用于模拟电力和雨水系统。
开发者: Nehal Ansh Srivastava，Ryan Sparks、Mikhail Chester、Nathan Johnson和Giuseppe Mascaro参与开发
数据声明
SWMM和PyPSA模型是开源的，可以从相应的网站获取。所有PSI-Cascade Python库都可以在Zenodo链接上获取，用于审查阶段。请注意，check_connectivity()和check_limit()函数（实现Hoff等人（2025年）描述的热过载导致的电力故障）目前处于美国专利申请阶段（申请号18205416）。案例研究基于专有的基础设施数据，可能只能共享
利益冲突声明
? 作者声明以下财务利益/个人关系可能被视为潜在的利益冲突：Giuseppe Mascaro报告称获得了国家标准与技术研究所的财务支持。Mikhail Chester报告与国家科学基金会有关系，包括资金资助。Mikhail Chester拥有专利#18205416，该专利正在由亚利桑那州立大学代表提交给亚利桑那州董事会。Nathan Johnson拥有专利#18205416
致谢
作者感谢两位匿名审稿人的评论，他们的意见有助于提高手稿的质量。作者还感谢Rui Li博士对代码组织的宝贵建议。这项工作得到了国家标准与技术研究所（NIST）-国家科学基金会（NSF）项目#70NANB22H056 “DRRG: 评估安全失效设计在提高相互依赖的基础设施系统抵御气候灾害能力方面的效用”的支持。
