Las emergencias a menudo conducen a la degradación de los sistemas de infraestructura, incluidos los sistemas de transporte. Es necesario analizar la incertidumbre y la correlación de la capacidad de la red de transporte causada por emergencias, con el objetivo de abordar los problemas de ubicación y emparejamiento de las instalaciones de emergencia en contextos de emergencia. Este estudio introduce conceptos novedosos, como la centralidad de betweenness de distribución de flujo (FD-BC) y el coeficiente de efecto de capacidad de transporte (TC-EC). Además, introducimos el conjunto de incertidumbre elipsoidal para caracterizar las incertidumbres en la capacidad de transporte. Construimos un modelo de toma de decisiones multicriterio (MCDM) y un algoritmo genético elitista de múltiples fortalezas (multi-SEGA) para garantizar el límite inferior de la capacidad de transporte entre los puntos de demanda y emergencia, minimizando al mismo tiempo los costos de toma de decisiones. Al diseñar un ejemplo de escenario incierto, analizamos el efecto de la relación de perturbación y el nivel de incertidumbre en el modelo de ubicación robusta. Se obtuvieron los siguientes resultados: (1) Los indicadores FD-BC y TC-EC indicaron de manera efectiva la importancia de cada sección en la red de transporte de emergencia. (2) El valor óptimo de la función objetivo del modelo cambió de manera más significativa a medida que aumentaban la relación de perturbación y el nivel de incertidumbre. (3) Después de alcanzar un cierto nivel de incertidumbre, el modelo robusto con un conjunto de incertidumbre elipsoidal se volvió más conservador que el modelo robusto con un conjunto de incertidumbre en caja, que carecía de significado práctico. Los resultados de la investigación garantizan la robustez del sistema de apoyo de emergencia en condiciones inciertas.