高分辨率人类移动数据揭示灾害撤离模式中的种族与财富差异
物理与社会
2020-09-01 v2 应用统计
摘要
极端天气等重大灾害会放大并加剧既有的社会不平等，弱势人群承受不成比例的代价。尽管这对公平与应急规划意义重大，我们仍缺乏对这些社会裂痕如何转化为大规模紧急情境中不同行为的定量理解。本文以 Hurricane Harvey 为背景研究该问题，利用大休斯顿地区超过 15 万自愿参与用户的逾 3000 万条匿名 GPS 记录，量化灾害引发之迁移活动在冲击前、中、后的模式。我们显示，按种族与财富分类的不同类型街区的个体间，撤离距离高度同质，服从截断幂律分布。然而相似之处仅止于此：我们发现种族与财富均强烈影响撤离模式，弱势少数族裔人口比更富裕的白人居民更不可能撤离。最后，在离开与返回时间上存在显著的种族与财富差异，且来自优势街区的撤离者在其目的地选择上表现出强烈的社会凝聚力。这些实证发现为移动与撤离带来新见解，并为居民、决策者及灾害管理者提供政策建议。
引用
@article{arxiv.2008.11169,
title = {High-resolution human mobility data reveal race and wealth disparities in disaster evacuation patterns},
author = {Hengfang Deng and Daniel P. Aldrich and Michael M. Danziger and Jianxi Gao and Nolan E. Phillips and Sean P. Cornelius and Qi Ryan Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.11169},
year = {2020}
}
备注
17 pages, 4 figures. The manuscript has been submitted to Scientific Reports