文摘

系统的鲁棒性表明其抵抗干扰的能力,同时保持其属性,性能和效率。有大量的研究在文献中航空运输网络的鲁棒性。然而,很少考虑其介观组织工作。最近推出了组件结构的基础上,探索有针对性的攻击的影响加权全球航空运输网络的组件。事实上,它包含五个本地组件覆盖不同地区(北America-Caribbean等问题,东部和东南部Asia-Oceania,北非、East-Southern亚洲和南美洲)和一个全球组件链接这些区域。我们研究有针对性的攻击基于影响力的加权中心措施(力量、中间性和PageRank)。结果表明,本地组件逐渐分开世界航空运输网络删除机场发展的一部分。少加权中间性攻击删除高级机场隔离地区相比,其替代品。此外,它还方便旅游当地独立的地区。相比之下,力量和PageRank攻击需要更多机场目标分割网络。 However, they are more disruptive. Indeed, the size of the isolated local components reduces drastically, so it becomes more challenging to travel locally. Looking at the world air transportation network through its component structure reveals a new viewpoint on its resilence. It opens new perspectives to design more efficient attacks.

1。介绍

航空运输网络的开发和集成国家至关重要。实际上,数以百万计的人们和吨的担忧来自世界不同地区通过空气。确保安全、有效的航空运输基础设施和交通是一个至关重要的问题。复杂网络范式可以更好的理解一个广泛范围的复杂in-interconnected系统等基础设施,经济,和社会网络(1]。考虑到航空运输网络,节点代表机场和链接两个机场之间飞行,网络健壮性是一个流行的工具研究应对可能的中断。中断可以在机场或事故或故意袭击航班。众多的调查在航空运输网络的鲁棒性(全球、地区和国家航空公司)进行(2- - - - - -7]。在接下来的段落,我们专注于基于中心措施有针对性的攻击。它包括根据给定的中心机场排名中的测量和删除节点中心值的降序排列。以下段落总结了一些重要的相关工作。

在[8),作者探索全球航空运输网络的鲁棒性。他们调查五中心措施(度、介数、模态分析、损伤和Bonacich权力)。他们攻击的有效性测量使用的规模最大的连接组件(LCC)。事实上,攻击网络分割成多个组件。结果表明,损伤是最有效的一小部分机场袭击(< 2.5%)。超过这个值,中间性带头。另一种策略更有效。的确,模态分析是好的当超过10%的机场是孤立的。对于较大的分数孤立的机场、Bonacich权力优于学位。在[9),作者研究了定向和加权世界航空运输网络的鲁棒性。除了未加权的网络,他们认为两个权重方案:地理距离和两个机场之间旅行的乘客数量。评估六个目标攻击基于各种中心命令按照升序排序(强度、介数、亲密度特征向量,伤害,和Bonacich)。此外,三个指标(影响乘客和重路由,生存链接,和规模最大的连接组件)量化的鲁棒性。重路由的不受影响的乘客是一个基线测量。生存联系测量的比例是介绍了剩余的链接。这些指标之间的相关分析表明,影响乘客和重路由和生存很相关的链接。世界航空运输网络是基于Bonacich攻击和程度更加敏感。攻击是更有效的,当一个人考虑到乘客的数量。

许多机场和航线COVID-19大流行期间中断。在[10),作者探索第一波的影响在全球航空网络的结构和疫情蔓延。他们认为网络节点城市和链接在哪里城市之间的航班。他们观察到机场之间的平均距离增加,长途航班减少。平均中间性和三角形的数量也大幅下降。他们显示一个可以模拟这种情况下使用的混合随机和mba的攻击。此外,他们表明政治动机的关闭导致机场中心和高变化对国家和国际经济后果。最后,全球航空运输网络开始恢复其初始结构时情况恢复正常。

在[11],作者调查八个加权国内航空运输网络的弹性(俄罗斯、巴西、澳大利亚、加拿大、印度、中国、美国和欧洲)。路线的数量是每一个网络的重量。攻击目标机场根据当地的递减顺序加权效率的措施。全球效率加权网络的可靠性措施。他们表明,机场与加权效率高很大程度上和力量。此外,两组国内航空运输网络的出现。第一,包括澳大利亚、加拿大、印度和美国,是最脆弱的。事实上,除去5%的最重要的机场降低了加权效率70%。第二组,包括其他航空运输网络,更有弹性。事实上,删除同样比例的机场仅在这些网络可以减少40%的加权效率。

在[12),作者探索东北亚网络的鲁棒性(中国、日本和韩国)。他们使用三种类型的网络,一个无关紧要的和两个加权(距离和link-wise空中交通)。有针对性的攻击依赖于六个中心措施(度、介数、亲密、力量、加权中间性,和加权亲密)。评估包括两个鲁棒性指标(最大连接组件的大小和数量的可操作的航班可选的重路由)。东北亚网络严重影响当加权中间性攻击问题0.8%的机场。事实上,它的大小减少50%左右。根据中间状态,相同的损伤检测目标2%的机场。有相当大的差距可操作的航班是否考虑路由的加权攻击。在[5),作者研究带的航空运输网络的鲁棒性和道路区域。节点与超过25个城市包含机场航空公司和国家的首都。两个目的地之间的航班数量代表了网络中的权重。有针对性的攻击策略使用递归和递归中心力量。效率衡量评估攻击的影响。此外,作者定义一个边缘添加策略,提高网络效率。结果表明,基于递归的权力是最有效的攻击。此外,添加链接前递归电源节点增加了网络的鲁棒性。

我们的工作离开这些研究。事实上,我们分析加权全球航空运输网络的弹性从一个新的视角集中在组件结构。以前的工作表明,本地组件对应于分隔的地理、经济和文化领域。相比之下,全球组件代表他们的交互和覆盖世界(13]。因此,这个研究还涉及各种世界局部地区。然而,攻击不是地方。他们目标整个世界航空运输网络独立的组件结构。它允许调查目标攻击的影响在世界范围内不同区域的基础设施。这表明高水平的扰动在世界航空运输网络并不必然意味着糟糕的旅行体验在地区层面。初步工作报告(14]。

剩下的纸是组织如下:部分简要介绍了本研究的基本元素。部分介绍了数据和方法。部分分析了组件结构。部分报告的主要发现力量攻击。部分评估加权中间性攻击。部分评估加权PageRank攻击。节讨论结果。最后,总结了研究的部分。

2。背景

2.1。组件结构

组件结构试图捕捉网络的密集的地区。事实上,在实际网络中,密度是不均匀的。社区(15- - - - - -17和中心-外围18,19结构良好的特性来捕捉这一现象。实际上,社区松散连接的节点被密集的集群。核心也multicore-periphery密集地区的结构(19]。周边环绕核心节点很少有连接。组件结构是另一种介观表示。它指出,网络由当地和全球的组件。本地组件是密集的部分。全球组件重组节点和链接连接本地组件。发现组件结构收益如下:(1)提取网络的密集的地区(2)消除之间的联系密集部分提取本地组件(3)消除本地组件内的链接和随后孤立节点提取全球组件

图1说明了提取过程组件的结构。在这个例子中,使用一个加权不重叠的社区检测算法发现网络的密集的地区。然后,我们形成了本地组件通过移除共同性链接。删除intracommunity链接和孤立节点提取全球组件。可以看到,这表示是多余的。事实上,一个节点可以同时属于一个本地和全球组件。然而,它放开地方从全球互动的交互。

2.2。有针对性的攻击

一个可以考虑两种类型的网络攻击:随机的和有针对性的攻击。删除节点随机随机攻击。它允许研究网络的鲁棒性,当一个意想不到的故障。相比之下,有针对性的攻击目标移除最重要节点网络连接(20.,21]。中心措施通常描述节点的重要性(22- - - - - -27]。在强大的攻击策略,删除网络中节点的大小降序排列的一个中心。弱攻击使用倒序。这项工作评估的影响强烈攻击基于加权网络影响力的中心措施:力量、中间性和网页排名。

2.3。加权力量中心

一个节点的力量中心22是一阶邻国的权重的总和。给定一个图G(V,E,W),比如V节点的数量,E链接的数量,和W的重量、节点的力量如果我定义如下: 邻接矩阵的一个元素吗G如=α如果我和j连接,否则,维琪= 0,α∈ 。

2.4。加权中间性中心

中间性[28]b(我)的一个节点我的分数是最短路径穿过它。当它是标准化的,节点的中间状态我定义如下: 间最短路径的数量吗j和k。σ_jk(我)^w的最短路径的数量吗j来k传入我。

2.5。加权PageRank中心

最初引入排名网站,网页排名(29日)是一个迭代的改进措施基于随机游走的过程。虽然为定向网络定义,可以使用两个导演为无向网络的链接。加权网络,定义如下: 使劲的节点j。

3所示。评价措施

3.1。最大连接组件

最大的连接组件(LCC)是最受欢迎的指标来评估网络的鲁棒性21,30.]。它指的是最大的连接组件后删除节点及其链接。实际上,这个操作可以打乱网络分成几个独立的组件。它表示网络的凝聚力和传播信息的能力。最大连通分支越高,最弹性的网络攻击。

3.2。加权效率

效率(31日)评估网络的节点之间的信息交换。周等人介绍了加权效率(11)考虑链接权重的影响。未加权的效率相比,加权效率大于1。这是定义如下: l_ij之间的最短路径上的链接吗我和j。W_l链接的重量吗l。

评估网络的健壮性,这种方法是重新计算后删除节点的网络。

3.3。Jaccard指数

Jaccard指数(32是用来比较两个集合的相似性。这是定义如下:

在相同的设置,Jaccard指数= 1。两组之间没有共享的元素,它等于零。

4所示。数据和方法

4.1。数据

我们使用加权无向网络。它代表了航班信息收集从FlightAware六天期间33)(2018年5月17日之间,5月22日,2018)。节点代表机场,链接权重代表之间的直航机场。表1提出了它的基本拓扑性质。一个可以看到全球航空网络是稀疏的。非选型。换句话说,很大程度上节点倾向于与低度节点。它有一个大的直径。的确,一个人需要12个航班到达最遥远的机场。传递性表明,没有很多三胞胎。因此,重路由是不安。

4.2。方法

我们提取组件结构的全球运输网络评估的影响区域和区际成分有针对性的攻击。鲁棒性评价过程如下:(1)世界航空运输网络断开节点根据攻击策略(2)断开连接相同的节点从其本地组件(3)断开从全球组件相同的节点,如果可能的话(4)提取连接组件来自世界最大的航空运输网络(5)提取最大连通分支的本地组件(6)提取最大的全球组件连接组件。

这种方法允许我们评估的影响消除世界上重要机场空中交通网络区域和区际网络。图2礼物玩具例子说明攻击机场世界网络和影响其组件。

5。组件结构

我们使用加权鲁汶社区检测算法34,35提取网络的密集的地区。它揭示了17个社区。因此,有17个本地组件。其中,有五大组件覆盖以下区域:北America-Caribbean(1),(2)等问题,东部和东南部Asia-Oceania(3),(4)北非、东亚,南亚和南美洲(5)。有八个全球组件。最大的一个包括超过95%的全球机场分布(13]。图3代表了机场纳入大局部和全局的组件。我们限制我们注意这些组件的鲁棒性分析。

表1报告他们的基本拓扑性质。组件的直径量化两个目的地之间的联系的最大数量的组件。其价值大约是6和7,除了东部和东南部Asia-Oceania组件,它需要最多9跳加入两个目的地。全球组件的直径是8。这表明,与地区区际关系不是很不同。平均路径长度证实这些结果。平均等组件需要不到三跳两个机场之间的旅行。需要超过三个啤酒花平均对所有其他本地组件。平均价值的3大本地组件,区际旅游组织良好而出现地区旅行。关于组件的密度,可以区分两类。 The first class regroups the densest components: Europe-Russia, Africa-Middle East-Southern Asia, and South America. Indeed, their density is around 0.2. The second category contains North America-Caribbean, East and Southeast Asia-Oceania, and the large global component with a much lower density (about 0.13). With a transitivity value of 0.3, Europe-Russia and East and Southeast Asia components contain more interconnected triplets than the other components. Therefore, rerouting is more straightforward in these components. Note that the global component is less transitive. Assortativity measures the ability to connect nodes sharing similar degrees. All the components present various levels of disassortativity. In other words, airports with a high degree tend to connect with low-degree ones. The North America-Caribbean and the South America components are the most disassortative. This behavior is in line with the hub-and-spoke organizational model used in the airline industry. The Africa- Middle East-Southern Asia component is the less disassortative one.

6。有针对性的攻击强度

6.1。最大连通分支的进化

图4(一)给出了LCC最高强度的分数的函数节点从全球航空运输网络中删除。它还报告相应的LCC大组件的值。所有的曲线反映了类似的行为。随着分数最高强度节点的增加,各种LCC的大小几乎线性减少。LCC等组件的减少非常缓慢。因此,它是最弹性的地区。的东南东Asia-Oceania地区。北非、亚洲East-Southern组件的温度略低于。为全球组件可以区分两种情况。它的大小不同的比例低于一个阈值高8%左右删除节点。 In contrast, above this threshold, it resists better to attacks and tends to be as resilient as the Europe-Russia component. The North America-Caribbean component is the most sensitive to the attack. The South American component behaves slightly better. Note that the LCC of the East-Southeast Asia-Oceania and North America-Caribbean components breaks down to around 20% when around 9% of their top airports are removed. One can observe that the size of the LLC of South America and the Africa-Middle East-Southern Asia components decreases similarly. Isolating a single node produces an abrupt reduction of the LCC. Indeed, removing a node separates an entire subnetwork from the component in this situation. For the other components and the world air transportation network, the variations of the LCC are more regular. The Europe-Russia component is a good illustration of this behavior. Indeed, it is almost a straight line. Nevertheless, removing a single node can also cause considerable damage to these networks. The world air transportation network is a typical example of brutal variations followed by quasilinear behavior.

随着删除节点的比例增加,组件脱离世界航空运输网络一个接一个。表2显示本地组件的信息。我们指定的节点需要隔离世界航空运输网络。它还报告他们巨大的组件的大小和基本拓扑属性后隔离。

北America-Caribbean删除后的第一个区域隔离9%的最高强度机场的整体网络。事实上,这个组件包含几个机场与世界上高流量。这就是为什么它是严重的目标。前9%的机场包括9.1%的机场这个组件。删除亚尔科机场在特立尼达和多巴哥激起断开。剩下的机场形成一个网络,其中包含19.86%的机场从最初的组件。这些机场在美国和加拿大。阿拉斯加次区域也是LCC的孤立。一个可以看到直径和最短路径值翻倍。因此,尽管LCC的密度比初始组件,它是更具挑战性的LCC旅行。

East-Southeast-Asia-Oceania是下一个分离组件断开后9.2%的最高强度从世界航空运输机场。10%的比例最高的机场属于这个组件。北京南苑机场在中国是最后一个机场在隔离之前删除。LCC包括19.6%的初始组件的机场,主要是在大洋洲地区。注意,该组件是切成两个。事实上,北京南苑机场是最后East-Southeast-Asia和大洋洲之间的互动。在这个低成本航空旅行比最初更复杂的组件。事实上,虽然密度比原组件,其直径几乎翻了一倍,平均最短路径增加一跳。

消除11.4%的机场强度最高的全球航空运输网络隔离南美。有11.4%的机场属于这个组件在这些机场。分离时删除Ministro Pistarini机场在阿根廷。机场的LCC含有16.4%的初始组件位于巴西和委内瑞拉。旅行的LCC几乎比初始组件一样容易。事实上,只有一个直径增加。平均而言,它需要相同数量的啤酒花。此外,LCC的密度比初始组件。

北非、East-Southern亚洲下一个地区分离从世界航空运输网络。它发生后去除13.5%世界上最大的机场。其中,17.8%的机场属于这个组件。印度的Sardar Vallabhbhai Patel是最后机场连接世界。一旦分离,该组件的LCC包括五个机场分布在五个国家(尼泊尔、不丹、阿联酋、印度和孟加拉)。除了阿拉伯联合酋长国,这些国家是邻居。

这四个组件分离后,俄罗斯欧洲部分仍然是世界上唯一的组件的航空运输网络。它含有21.5%的初始组件的机场。他们是在不同的国家。然而,国家如葡萄牙、挪威、瑞典、土耳其和西班牙几乎是遥不可及的。此外,除了塔吉克斯坦、中亚和外高加索国家断开连接。俄罗斯和欧洲的机场仍然是相互关联的。然而,它是不容易的在这个低成本航空旅行。事实上,密度低,直径和平均最短路径是高出三倍。

6.2。加权效率

图4 (b)说明了进化的归一化加权效率目标下的组件和全球航空运输网络的力量攻击。组件,曲线报告它们的值,直到他们被孤立。事实上,隔离后,他们的加权效率不会改变了。事实上,消除全球航空运输网络中的一个节点不影响隔离组件拓扑。一个可以观察到类似的行为在所有曲线。效率降低的速度高的分数最高强度增加节点删除。人们可以注意到一个稍微不同的行为北非、亚洲和南美East-Southern组件。在隔离之前,这些组件的效率增加。因为机场位于LCC少数几个国家组成。总体来说,俄罗斯欧洲和全球组件不太敏感的力量在效率方面有针对性的攻击。 Conversely, the North America-Caribbean and Africa-Middle East-Southern Asia components appear most vulnerable. Let us now compare the component efficiencies after isolation from the world transportation networks.

表3显示的初始值和值后隔离加权效率为本地组件。一个可以看到初始值是非常不同的。最初,北America-Caribbean组件是迄今为止最有效的。等问题,东亚和东南亚和南美组件。最后,北非、亚洲East-Southern低效本地组件。

在隔离之后,南美当地组件是最有效的。实际上,世界上几个机场排名高的航空运输网络。此外,除了四个机场在委内瑞拉,它只包括巴西机场。北非、亚洲East-Southern以下组件效率最重要。它只包含隔离后六个机场位于不同的国家。东部和南部Asia-Oceania是下一个。它只包含机场来自大洋洲,坐落在几个国家。在这里,对全球航空网络的攻击在大洋洲地区交通几乎没有影响。——加勒比海和北美等组件是低效率的。事实上,它们包括世界上第一流的枢纽航空运输网络。 Consequently, they lose numerous hubs. Note that the North America-Caribbean component is more efficient than Europe- Russia. Indeed, it includes several airports, but they are in only two countries. In contrast, airports are located in several European countries and Russia in the European-Russia component. One can notice that there seems to be no relationship between the order of isolation of the components and their relative efficiency after an attack.

7所示。加权中间性有针对性的攻击

7.1。最大连通分支的进化

图5(一个)报告LLC的变化而删除来自世界顶级中间性中心机场航空运输网络。我们也一个情节的演进LCC的组件。曲线重叠,直到顶部节点删除的分数达到2%左右。超过这个值,他们分道扬镳。

南美的一个可以看到是弹性成分越少,其次是东部和东南部Asia-Oceania、北America-Caribbean,北非、亚洲East-Southern组件。等问题和全球组件表现出类似的行为。12%以上的机场,等带头,变得更有弹性。一个可以看到北America-Caribbean LCC的大小等问题,东南东Asia-Oceania组件慢慢减少。分段线性变化时大幅下滑,尤其是世界航空运输网络。的确,删除机场可以引发重大损害。表4报表组件的拓扑属性一旦脱离网络。

删除后3.4%的顶级中间性机场从世界航空运输网络,南美洲是第一个分离的组件。攻击只包含五个机场(2.5%)的组件。他们是在委内瑞拉,巴西,古巴,哥伦比亚和阿根廷。在阿根廷Ministro Pistarini机场是世界上最后一个联络。LCC包括65.6%的初始组件的机场,所有国家之间的分配。直径和LCC的密度高于初始组件。相比之下,平均最短路径具有可比性。因此,旅游在LCC差不多一样容易旅游在原始组件(表4)。

北America-Caribbean组件是第二个地区后,变成了遥不可及的去除3.7%的全球航空运输网络的中心机场。在全球最大3.7%的机场中,4.1%属于这个组件。最后一个机场连接到其他地区在美国奥兰多机场。机场的LCC含有80%的初始组件。这些机场是分散在所有国家。尽管直径高出近两倍,总是容易旅行之间剩下的机场。事实上,平均最短路径和密度略有增加。

去除4.7%的顶级世界航空网络的中心机场隔离了东亚和东南亚地区。这个组件的攻击目标4.1%的机场。在日本东京羽田机场是之前的最后一个链接到世界孤立。LCC的大小减少76.5%的原始组件。它的机场是分散在所有组件的国家。然而,航空旅行更不安。事实上,LCC是密度较低,其直径和平均最短路径增加初始组件相比。

北非、East-Southern亚洲下一个孤立区域。需要去除5.1%的世界顶级中间性机场的航空运输网络。有10.2%的机场该组件在前5.1%的机场。断开Borg El阿拉伯埃及机场隔离该区域。27.4%的机场停留在LCC的原始组件。这些机场位于只在中东,南亚,塞舌尔。然而,阿拉伯联合酋长国、也门和阿曼都做不到。航空旅行的LCC比最初更直接的组件。事实上,直径、平均最短路径,密度更小。

最后,只有等组件仍在世界航空运输网络。它包括70%的初始组件的机场。该组件的所有国家的代表。加入两个机场的LCC稍微复杂一些。事实上,直径和平均最短路径增加。注意,密度也增加。

7.2。加权效率

全球航空运输网络的加权效率和大组件非常敏感的攻击在中间性中心基础上,如图5 (b)。可以区分三种典型行为模式的效率变化和删除节点的分数。第一类包括北America-Caribbean和东亚和东南亚的组件。他们的相对效率增加和删除节点的分数几乎单调减少。这种行为类似于力量的攻击。不过,这些组件的效率加权后的中间性攻击影响较小。第二类问题北非、亚洲和南美East-Southern组件。在这种情况下,效率降低第一类。然而,从网络组件分裂之前,它的效率增加。第三类'俄罗斯欧洲部分,全球组件,和世界航空运输网络。 Large variations of efficiency characterize it. Indeed, the weighted betweenness attack isolates the peripheral subregions successively so that the weighted efficiency can surpass its initial value.

表5显示的初始值加权效率为本地组件和隔离后的值。隔离后,北非、亚洲East-Southern组件更有效。事实上,虽然它最初覆盖了许多国家,隔离组件只包含机场在中东和南亚(两个机场在塞舌尔除外)。连接这两个地区都是很好,组件效率增加,尽管它失去了无数的中心。

南美组件效率相比略有增加它的初始值。事实上,大多数被机场的袭击是在巴西。总体而言,其他国家仍有机场维持旅游效率至关重要。朝鲜America-Caribbean组件是第二个孤立的组件。它就失去了其15%的效率,同时保留80%的机场。美国和加拿大的机场是最容易被攻击的。然而,一些重要机场在不同国家留在这个组件。旅行变得更具挑战性但保证。

俄罗斯欧洲部分是下一个最有效率的。尽管严重袭击,该组件损失小于10%的效率,同时保持其70%的初始节点。作为孤立的部分保存了几个中心在欧洲,在欧洲机场交通仍然是有效的。然而,达到和俄罗斯地区旅行更为复杂。事实上,俄罗斯的航空运输取决于几个中心。一旦攻击,旅行和地区变得更具挑战性。

East-Southeast-Asia-Oceania组件更受攻击影响。它失去了40%以上的效率,同时保持超过70%的机场。的确,一个强大的中心与分支拓扑特征。中国攻击删除重要的枢纽和大洋洲参与这两个地区之间的交通。因此,组件的全球效率大大降低。

8。加权PageRank有针对性的攻击

8.1。最大连通分支的进化

图6(一)介绍了LCC 5名当地组件的变化和世界航空运输网络在拆卸前加权PageRank节点在世界航空运输网络。一个可以看到俄罗斯欧洲组件是最富有弹性。事实上,其曲线最重要的是,任何删除节点的分数。其他本地组件表现出类似的行为。他们的大小减少几乎线性比例相等。然而,一个人可以注意到在全球范围内,北America-Caribbean和南美组件是最敏感加权PageRank的攻击。对于全球组件,我们可以区分两种情况。它的工作方式类似于主流的本地组件,直到达到7%的一小部分切除top-weighted PageRank机场。高于这个值,它倾向于遵循俄罗斯欧洲部分。

去除8.11%的世界上顶级机场航空运输网络隔离北America-Caribbean组件。这次袭击的担忧,只有8.4%的机场在该组件。西南佛罗里达机场是最后在美国机场允许到达世界上的其他国家。它的LCC包括20.4%的初始组件的机场。它们覆盖初始组件区域,除了阿拉斯加,智利,加拿大的很大一部分。比较其拓扑特性和初始组件,一个旅行可以说是更加困难的分离的组件。的确,如表所示6,虽然密度增加,直径和平均最短路径值高出两倍。

南美下从网络世界空气分离后去除9.7%的机场。在这些机场,只有8.4%属于这个组件。西蒙•玻利瓦尔在委内瑞拉是最后机场连接到世界。一旦分离,14.9%的初始组件保持在这个LCC机场。除了四个机场在委内瑞拉,他们都是在巴西。注意,LCC的拓扑属性类似于最初的组件。因此,区域交通影响不大。

从全球空气去除12%的机场网络隔离东部和东南部Asia-Oceania组件。在这一点上,这次袭击的担忧只有10.8%的机场在该组件。拉萨贡嘎机场在中国是最后一个链接到世界其他地方。LCC减少到10.47%的初始组件的大小,分布在9个国家的机场。然而,他们不调和。事实上,在大洋洲没有机场,其中一半是在中国机场。虽然组件缩小很多,覆盖更多的集中区域在剩下的让旅游更简单。实际上,低成本航空的机场连接初始组件相比。

北非、亚洲East-Southern组件时断开与整个网络攻击包括13.2%的机场。在这些机场,只有12.21%属于这个组件。在苏丹喀土穆机场是世界上最后一个链接。只有6%的机场azul的保持联系。他们在东部非洲和马达加斯加岛等岛屿,聚会,等等。然而,LCC覆盖更紧凑和密集的区域比初始组件。此外,直径增加一跳,而平均最短路径并没有改变。因此,当地的旅游经验LCC与初始组件。

一旦所有的组件是世界上空气网络隔绝,只剩下等组件。此外,LCC连接初始机场这个组件的16.7%。它包括不同国家的机场除了葡萄牙、芬兰、哈萨克斯坦、土耳其,已经成为遥不可及的。直径和平均最短路径长度值两倍初始组件。此外,密度减少。因此,在剩下的旅行的组件是更加困难。

8.2。加权效率

图6 (b)显示组件的加权效率的变化,全球航空运输网络,当迭代加权PageRank机场被从世界航空运输网络。世界航空运输网络是最脆弱的。结果更复杂的组件。直到攻击包括5%的机场、曲线非常接近。这个阈值后,等问题和全球组件是最有效的。此外,我们区分两种类型的曲线。

在第一类中,我们观察到加权效率增加隔离之前。这是东部和东南部Asia-Oceania,北非、East-Southern亚洲,南美洲,和全球组件。事实上,攻击将组件分为多个亚区。因此,机场LCC覆盖一个小地区的促进区域交流,即使不能达到一些顶级PageRank机场。第二种类型涉及北美、等组件。事实上,这些组件失去一些顶级PageRank机场,使区域旅游更具挑战性。

表7提出了加权组件的效率和世界航空运输网络攻击之前和之后LCC的隔离。在这种情况下,攻击总是转化为低效率。南美组件是脆弱的越少,效率下降不到20%。事实上,隔离组件包含本质上巴西的机场。此外,它涵盖了主要是巴西北部地区,附近委内瑞拉。这减少报道相比初始组件使得它非常有效。

东部和东南部Asia-Oceania组件。攻击后效率下降到其初始值的40%左右。没有机场从LCC的大洋洲。它们中的大多数都是在中国的东部和其卫星的国家。因此,效率的相对保存也正值一个较小的地理范围的成本。北非、亚洲East-Southern降低其效率28%的初始值。在这种情况下,机场都集中在一个区域减少。事实上,隔离组件只包含机场在东部非洲和马达加斯加。朝鲜America-Caribbean组件是容易受到攻击。一旦分离,其效率降低约20%的初始值。 However, the isolated component by PageRank covers almost all the original regions. Europe-Russia is the most affected component by the weighted PageRank attack. It loses several hubs. In addition, many peripheral subregions, including secondary airports, remain in the isolated component. This is why, its weighted efficiency reduces to 7% of its initial value.

9。比较的攻击

9.1。最大连通分支的进化

表8显示的顺序隔离本地组件的各种攻击。虽然它改变攻击,可以观察到一些趋势。北America-Caribbean地区往往先离开世界航空运输网络。南美,这是非常连接到北America-Caribbean组件,通常遵循它。事实上,一旦朝鲜America-Caribbean组件离开全球航空网络,南美有更少的与世界其他国家的联系。此外,这些连接是全球最重要的机场很容易的目标。然后,东南东Asia-Oceania组件被孤立。最后,攻击策略分离的北非、亚洲East-Southern等组件。事实上,由于其地理和政治关系,这两个组件是密不可分的。

表8也报道了机场隔离组件的一部分。加权中间性攻击是最有效的。的确,它需要删除不到一半的机场相比,其替代独立的组件。力量和PageRank需要类似的资源来达到同样的目标。

表8介绍了机场的分数在组件的LCC脱离世界交通网络。在全球范围内,加权中间性攻击倾向于维护机场的一大部分包含在初始组件(约70%)。这不是北非、亚洲East-Southern组件。的确,最后一个地区被孤立分为多个亚区,LCC只包含28%的初始机场。力量和PageRank似乎比得上一个轻微的优势力量。他们保护,分别约20%和15%的初始组件的大小。

Jaccard指数之间的夫妻的攻击报道在表8显示,全球最大的连接组件机场几乎没有共同之处。得分最高的为0.69等组件和力量和PageRank袭击的担忧。最低得分为零。它涉及三个夫妻Africa-Middle-East-Southern亚洲组件和攻击的PageRank和力量的东亚和东南亚的组件。在所有这些情况下,隔离组件没有机场共同之处。

数据7- - - - - -11代表了机场后的LCC攻击5名当地组件。它们演示了较低的区域影响最大加权中间性的孤立的连接组件。一个也可以注意到,除了北America-Caribbean组件,加权PageRank的隔离组件小于力量攻击。

此外,它表明,孤立的组件在同一地区不包括相同的区域。事实上,虽然类似的大小、加权PageRank的LCC攻击覆盖20多个国家。相比之下,LCC来源于力量攻击只覆盖美国和加拿大。它证实了低价值Jaccard指数的系数。事实上,两个低成本航空公司只有五个机场共同点,甚至同一个国家的机场是不同的。

的低成本航空公司来自南美的力量和PageRank攻击组件的大小具有可比性。他们包括巴西和委内瑞拉。在委内瑞拉,他们包括相同的四个机场。Jaccard指数在0.5附近,所不同的是在巴西。然而,他们有10%的机场共同之处。的低成本航空公司的力量和加权PageRank袭击等覆盖相同的地理区域。Jaccard反映的索引值(0.7),他们有几个机场常见(15.6%)。东Asia-Oceania东部和南部地区的低成本航空公司机场没有共同之处。的确,对于力量攻击,大洋洲的LCC只包含机场组件,而PageRank攻击包括机场在东亚和东南亚。为亚洲Africa-Middle-East-Southern组件相同的观察着。 Indeed, the LCC of the strength attack is in Southern Asia, while it is in Africa for PageRank. To summarize, PageRank and strength attacks have a comparable impact on the robustness of the local components. However, qualitatively, they are very different. Indeed, the isolated components cover different regions.

加权中间性攻击隔离组件相比,早些时候他们的选择。因此,分离的低成本航空公司机场覆盖包含2到3倍大的地理区域。因此,与其他攻击Jaccard指数很小。然而,最大的力量攻击隔离组件的份额超过80%的机场与加权中间性LCC北America-Caribbean等问题,东亚和东南亚的组件。PageRank的低成本航空公司与加权分享90%以上的机场中间性低成本航空公司在这些组件。加权的LCC tweenness包括所有机场的低成本航空公司在南美其他两个攻击。相比之下,所有的北非、East-Southern亚洲低成本航空公司是不相交的。

9.2。加权效率

表9显示本地组件的加权效率的变化,不同的攻击。加权平均效率等于90%的原始值,加权中间性攻击不太令人不安的地区旅行。注意在Africa-Middle-East-Southern亚洲和南美洲组件,它是更有效的分离组件的旅行比最初的版本。事实上,他们更紧凑。PageRank攻击更令人不安的是,平均36%的初始值。力量是最破坏性的攻击。事实上,平均效率分数下降到18%。进入更多的细节,我们观察到南美的LCC组件保持加权效率高的攻击。它的值范围从46.5%到82.5%。随着低成本航空公司包括主要机场在巴西和委内瑞拉,在剩下的旅行从原始组件仍是可控的。 We observe similar behavior for the Africa-Middle East-Southern Asia component. Its weighted efficiency ranges from 21.45% to 131.6%. In any case, the LCCs of this component correspond to different well-interconnected subregions. The East and Southeast Asia-Oceania preserve a relatively good efficiency, notably for the betweenness and PageRank attacks. The LCC is in Oceania for the strength attack and the East and Southeast Asia subregion for the PageRank attack. The North America-Caribbean region exhibits a low-efficiency after a strength attack. Despite its LCC covering only two countries, its efficiency is low because it loses several hubs. It is three times more efficient after a PageRank attack. Indeed, the LCC covers several countries while maintaining more hubs. Thus, the regional traffic is less degraded. Europe-Russia has the lowest efficiency for strength and PageRank attacks. This component loses several hubs in Europe and Russia despite covering all countries. Thus, traffic between the European and Russian regions becomes very challenging. Overall, one can say that the more reduced area the LCC of the components covers, the more efficient they are, except for when the attack targets many hubs, such as North America-Caribbean and Europe-Russia components.

10。结论

组件结构代表了航空运输网络的总区域网络互联。它允许调查目标攻击航空运输网络的影响区域和区际成分。这项研究调查了强度、加权中间性和加权PageRank攻击网络加权航班的数量。

三个攻击策略,打破不同区域先后当删除给定分数重要机场的航空运输网络的世界。然而,隔离区域的顺序不同。力量攻击后,北America-Caribbean东南东Asia-Oceania,和南美离开世界航空运输网络。南美、America-Caribbean北部和东部和东南部Asia-Oceania区域断开后,此订单删除从空气世界顶级加权中间性机场网络。攻击前加权PageRank机场隔离在北America-Caribbean序列,南美,东部和东南Asia-Oceania。最后,在任何情况下,北非、亚洲East-Southern并最后分割等问题。

加权世界航空运输网络更容易受到加权中间性攻击比它的替代品被测试。的确,需要删除少重要机场加权中间性攻击来隔离不同地区。然而,在这种情况下,低成本航空公司的独立组件包含一个高分数初始组件结构。它允许他们保持甚至提高区域效率。组件的低成本航空公司获得的预算删除机场在同一个数量级使用强度和PageRank攻击小得多。乍一看,他们似乎比较轻微的优势力量保留原始组件的一个更高的分数机场。然而,它们的内容是完全不同的。大多数时候,他们覆盖不同的条件。

的影响不同攻击的加权剩下最初的五个组件的效率并不统一。在全球范围内,加权中间性是破坏性越少,紧随其后的是网页排名和力量。中心的比例参与攻击,分离的组件的顺序,地理密实度的LCC施加重大影响当地的效率。

组件结构允许更好地理解全球航空运输网络的弹性。加权中间性的攻击迅速放弃全球航空运输网络隔离大的地理区域。然而,这个漏洞是相对自旅游在这些领域仍是无缝的。未来的工作将集中于发展攻击策略定制组件结构。我们还计划进行对比分析与未加权的世界航空运输网络。

数据可用性

我们使用的加权和无向网络代表了航班信息收集从FlightAware \引用(FlightAware)在六天(2018年5月17日之间,5月22日,2018)。节点代表机场,链接权重代表之间的直航机场。中使用的数据已经(https://doi.org/10.1088/1367-2630/ab687c)。(数据类型)的数据用于支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。