Identyfikacja kluczowych elementów sieci transportowej w kontekście jej odporności na zdarzenia kryzysowe

Właściwe funkcjonowanie sieci transportowej stanowi warunek konieczny sprawnego funkcjonowania systemu społeczno-gospodarczego i skutecznej reakcji na pojawiające się zagrożenia techniczne, naturalne, terrorystyczne i wojenne. Dla zapewnienia niezakłóconego funkcjonowania sieci oraz ograniczenia skutków oddziaływania zagrożeń jest konieczne rozpoznanie charakteru składników sieci i ich powiązań. W celu pozyskania takiej wiedzy w pracy zaproponowano zastosowanie jednej z metod przydatnych przy strukturyzacji złożonych problemów – DEMATEL. Jej zastosowanie ułatwia uwzględnianie pośrednich powiązań składników sieci. Dzięki temu możemy wiarygodnie zidentyfikować składniki sieci transportowej kluczowe dla jej odporności w kontekście zagrożeń dla jej funkcjonowania. Dzięki zastosowaniu jednego z rezultatów jej zastosowania – wskaźnika pozycji – pozwala ona również na określenie właściwego rozdziału ograniczonych środków na działania prewencyjne. Metoda pozwala także na uwzględnienie wielowymiarowego i trudno mierzalnego charakteru oceny składników sieci i zależności między nimi oraz na uzupełnianie braków w informacji na temat sieci za pomocą opinii ekspertów. W pracy zamieszczono przykład obliczeniowy ilustrujący zasady proponowanego zastosowania metody.

---

Robust performance of country-wide transportation network is necessary for both efficient performance of economic and social system and effective response to threads related to technical and natural disasters, sabotage, terrorist attacks and war operations. Adequate knowledge about transportation network components and their interrelations is required to provide necessary means for seamless transportation network performance and limiting effects of possible disturbances. The application of a renowned problem structuring method DEMATEL is proposed in the paper to obtain required knowledge. The method facilitates identification of interrelations between components of a transportation network. Thus, the key transportation network components that mostly influence network robustness can be identified reliably. Moreover, the application of the position indicator provides necessary means to allocate limited resources to prevention activities adequately. The method allows to consider multi-dimensional and intangible nature of network component evaluation. It also facilitates complementing missing information by means of opinions provided by invited experts. Sample analysis is finally presented for illustrational purposes.