基于人类中心韧性的功能关键性量化：通过移动性衍生的人口-设施依赖
计算与语言
2025-12-19 v1 人工智能
摘要
生存线基础设施支撑日常生活的连续性，但常规的关键性评估仍主要以资产为中心，推断其重要性来自物理容量或网络拓扑，而非实际的行为依赖。这一脱节经常掩盖了 disruption 的真实社会成本，尤其是在居民缺乏服务备选方案的社区中。本研究通过引入功能关键性这一以人类行为为中心的指标来弥合工程风险分析与人类移动分析之间的鸿沟，量化特定设施基于大规模访问模式所表现的行为必需性。利用 102 万条匿名化移动记录，我们将生存线关键性 operationalize 为访问强度、 catchment 范围和特定来源可替代性的函数。结果表明，依赖性高度集中：一小部分超级关键设施（2.8% 的杂货店和 14.8% 的医院）支持了日常访问的比例遥远超出其数量。将这些行为得分与 2020 年和 2060 年的概率性洪水危险模型相结合，我们展示了显著的风险放大效应。虽然未来气候情景下洪水深度仅中度增加，但人口加权的访问网络脆弱性增幅达 67.6%。这一尖锐分歧确立了未来危险将不成比例地与社区最依赖的特定节点相交的事实。该提出框架通过将人类行为直接嵌入基础设施重要性定义中，推动了韧性评估，为实现公平、适应性和人类中心的韧性规划提供可扩展的基础。
引用
@article{arxiv.2512.16227,
title = {An Information-Theoretic Framework for Robust Large Language Model Editing},
author = {Qizhou Chen and Chengyu Wang and Taolin Zhang and Xiaofeng He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.16227},
year = {2025}
}