网络扩散模型揭示灾后社区恢复中的恢复乘数及异质空间效应

社区从灾害和危机中的恢复通过社区社会与空间网络内的各种扩散过程实现。然而，关于社区社会空间网络中恢复扩散的现有认知相当有限。为弥补这一差距，本研究创建了网络扩散模型来刻画社区空间网络中人口活动恢复的展开过程。利用基于位置的 2017 年飓风哈维休斯顿地区人口活动恢复时长数据，我们对基于阈值的网络扩散模型进行参数化，并评估空间效应的同质性程度。随后我们将网络扩散模型与遗传算法结合，模拟并识别恢复乘数。结果表明，恢复的空间效应在各空间区域间相当异质；某些空间区域相较于其他区域在恢复中表现出更大的空间效应（空间相互依赖）。此外，结果表明低收入区域在恢复中表现出更大的空间效应。低收入区域恢复中更大的空间效应意味着对邻近区域资源和设施的更多依赖，也解释了在社会脆弱人群居住区域存在缓慢恢复热点的现象。同时，结果表明低收入和少数族裔区域是社区恢复乘数；这些恢复乘数恢复越快，整个社区恢复越快。因此，优先为这些区域分配恢复资源可加快整体社区恢复并促进恢复平等与公平。