PRIME：用于韧性推断测量与增强的 CyberGIS 平台

在气候灾害频发的时代，迫切需要开发可靠的框架与工具，以在多重地理与时间尺度上评估并提升社区应对气候灾害的韧性。由于社会经济因素与灾害韧性之间存在复杂的相互作用，在社会领域定义和量化韧性具有较大的主观性。同时，目前缺乏能够支持结合地方实际情况进行定制化韧性评估的计算严谨且用户友好的工具。本研究旨在通过 CyberGIS 的力量来填补这些空白，具有三个目标：1）开发一个经实证验证的灾害韧性模型——定制化韧性推断测量，专为多尺度社区韧性评估及有影响力的社会经济因素识别而设计；2）在高性能计算的支持下，在 CyberGISX 平台中实现韧性推断测量与增强模块；3）通过一项代表性研究展示 PRIME 的实用性。CRIM 根据实证灾害参数生成脆弱性、适应性和整体韧性得分。研究采用计算密集型的机器学习方法来解释这些得分与社会经济驱动因素之间的复杂关系。PRIME 提供了一个基于 Web 的笔记本界面，引导用户选择研究区域、配置参数、计算并地理可视化韧性得分，以及解释塑造韧性能力的社会经济因素。一项代表性研究展示了该平台的效率，并解释了如何解读所获得的可视化结果。这项工作的核心在于其综合架构，该架构封装了用于韧性评估所需的数据、分析与地理可视化功能以及 ML 模型。