道路网络脆弱性描述了发生交通灾害时交通功能降低的敏感程度。道路网络脆弱性辨识是道路交通防灾减灾决策的前提，将为路段抢修资源分配和道路网络改造优先时序决策提供支持。为此，本文首先引入网络鲁棒性指数评价法，建立了考虑路段排队容量约束和断面通行能力约束的静态网络交通流模型，并利用Lagrange对偶算法将有约束问题转化为无约束问题进行求解。算例给出了关键路段的排序结果，并表明基于鲁棒性指数的辨识方法可以克服基于饱和度的辨识方法的片面性，从全局角度准确辨识路网中的瓶颈路段；此外，辨识模型中是否考虑路段排队容量和断面通行能力约束，也影响着道路网络脆弱性辨识结果的可靠性。其次，本文提出了动态网络脆弱性指数，根据动态用户最优（DUO）原则建立了基于路段的反应型动态模型，在等价的最优控制模型的基础上利用扩张的时空网络将动态模型转变为静态问题，并采用F-W算法和对角线法进行求解。通过模拟不同时段的路段失效，得到动态问题的脆弱路段排序以及路段上车辆数、流入量和流出量的变化规律和道路网络流量分布的变化情况。