基于等变学习的水灾期间时间性人类移动网络中的潜在子结构韧性机制
社会与信息网络
2022-04-01 v1
摘要
在研究时间性人类网络的韧性时,仅依赖全局网络度量是不够的;需要考察潜在的子结构网络机制,以确定此类网络在扰动(如城市洪水)期间的影响程度和恢复情况。本研究利用高分辨率聚合的基于位置的灾害相关数据构建时间性人类移动网络。使用构建的时间网络模型,我们考察了模体分布、模体持续性与时间稳定性以及模体属性等特征,以揭示与灾害诱发扰动下人类移动网络韧性相关的潜在子结构机制。结果表明,城市洪水的影响在人类移动网络的子结构层面持续数周。影响程度和恢复时长在不同网络类型间存在异质性。此外,当全局拓扑网络属性可能表明网络已恢复时,扰动影响仍在子结构层面持续。研究结果凸显了考察微结构及其动态过程和属性对于理解时间性人类移动网络(及其他时间网络)韧性的重要性,考察微结构及其扰动影响与恢复至关重要。研究结果还可为灾害管理者、公职人员和交通规划者提供见解,使其基于人类移动网络在子结构和全局网络层面的影响与恢复模式,更好地评估受影响社区的影响并监测恢复。
引用
@article{arxiv.2203.16786,
title = {Latent Sub-structural Resilience Mechanisms in Temporal Human Mobility Networks during Urban Flooding},
author = {Akhil Anil Rajput and Ali Mostafavi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.16786},
year = {2022}
}