基于数字轨迹数据中兴趣点访问波动的社区韧性量化

本研究旨在基于各类兴趣点（POI）访问量的波动来量化社区韧性。对 POI 的访问是人类活动的重要指示量，并捕捉了人们生活方式、建成环境状况及商业状态所受扰动的综合效应。本研究利用 2017 年美国得克萨斯州休斯敦飓风哈维期间 POI 唯一访问量的数字轨迹数据，考察影响与总体恢复努力的空间格局，并借助这些测度量化社区韧性。结果表明，相较于其他 POI 类别，建材与用品经销商及杂货店等某些 POI 类别是社区中最具韧性的要素。另一方面，医疗设施与娱乐等类别的韧性值较低。该结果表明，这些类别要么对社区恢复非必需，要么社区在飓风后无法立即以正常水平获取这些服务。此外，空间分析揭示社区中许多韧性较低的区域经历了大面积洪水淹没。然而，部分低韧性区域并未大面积被淹，表明影响的空间波及范围超出了淹没区。结果证明了我们所提方法的重要性。尽管本研究聚焦休斯敦且仅分析了一种自然灾害，该方法可应用于其他社区与灾害情境。应用此方法，应急管理者与公职人员可高效监测不同空间区域与 POI 类别的灾害影响及恢复格局，并识别其社区中需优先分配资源的 POI 类别与区域。