近期，我院汤俊卿助理教授和赵鹏军教授团队在《国家科学评论（National Science Review）》上发表研究论文：Resilience patterns of human mobility in response to extreme urban floods（城市极端内涝灾害影响下人群移动行为的韧性模式），揭示了极端城市内涝灾害影响下人群移动行为的韧性特征及其异质模式。

  气候变化是导致全球灾害激增的主要原因之一，其中，极端洪水对城市的破坏性尤其突出。城市系统作为人类活动的重要场所，具有高度复杂、动态可变、对干扰敏感的特点。在灾害风险研究中，韧性主要指抵御灾害、吸收冲击、快速适应并高效恢复的能力。由于集群视角下的人群移动行为充满不确定性、异质性与偶然性，在受到极端事件干扰时，出行行为会在“灾前-灾中-灾后”三个阶段表现明显差异，人群移动网络结构在这一过程内动态演变。因此，需要更深入了解人类对灾害的群体响应行为，以实现城市更可持续公平的长期发展。

文章以中国河南郑州市“7.20”极端洪涝事件为背景，聚焦于人群移动行为对灾害的韧性响应模式，使用海量空间移动大数据、复杂网络生成模型等多种时空量化方法，从不同人口统计属性出发，讨论集群视角下的出行行为韧性与灾害风险之间的关系。该研究

（1）分析了人群移动网络结构的整体动力学特征：基于13.2亿人次的出行信令数据和多源地理信息数据，观察到灾害全过程中人群移动网络结构的整体动力学特征保持相对稳定。

（2）量化解析了不同人群出行行为的韧性水平：使用复杂网络生成模型及韧性定量算法，量化了不同人群的韧性水平，揭示了弱势群体在灾害过程中表现为低韧性的主要原因在于其缺乏在洪涝期间保持常态化出行的能力。

（3）剖析了韧性模式与社会人口属性的关联：使用离散选择模型探索人群移动的韧性模式及其与社会人口属性的相关性，指出反直觉的异常韧性模式，但未发现异常模式与出行者人口统计属性两者间存在关联性。

首先，研究以17天观测窗口为基础，划分为“灾前-灾中-灾后”3个阶段分别构建移动网络进行分析。发现在洪灾事件期间，人类活动强度显著降低，同时网络连通度也发生了较大变化。然而在灾害全过程内，人群移动网络结构的整体动力学特征仍保持相对稳定。

图1. 事件“前、中、后”全过程中的人群移动网络分析

  进一步，对于不同人口群体韧性进行量化后发现，男性出行韧性高于女性，19-29岁和30-39岁的人群具有相对较高的出行韧性，而18岁以下和60岁以上人群的出行韧性最低。为解释不同韧性水平的产生机制，团队选用网络生成模型中的双向偏好依附模型（Dual-Barabasi-Albert model）动态模拟了不同群体出行网络的演变过程，发现了低移动韧性与出行频率、强度的变化概率之间的关系。接着，结合差异的移动韧性水平，研究团队又在更小空间尺度上揭示了反直觉但普遍存在的异常韧性模式。

图2. 人群移动行为的灾害韧性模式及其空间分异

  最后，团队针对上述异常韧性模式，分析了其与出行者人口统计属性间的关联关系，发现尽管个体的性别与年龄可能会影响他们的出行选择与移动能力，但在群体层面上，应对城市洪涝灾害的出行行为是否遵循正常或异常的韧性模式，不能单纯地用社会人口属性来解释。这表明了人群中存在一种普遍的避灾行为机制。

原文发表信息：

Junqing Tang, Pengjun Zhao, Zhaoya Gong, Hongbo Zhao, Fengjue Huang, Jiaying Li, Zhihe Chen, Ling Yu, Jun Chen, Resilience patterns of human mobility in response to extreme urban floods, National Science Review, 2023; nwad097, https://doi.org/10.1093/nsr/nwad097

文章链接Resilience patterns of human mobility in response to extreme urban floods | National Science Review | Oxford Academic (oup.com)

《国家科学评论》是中国第一份英文版综述性学术期刊，2021年影响因子23.178。立足中国，面向世界，其旨在创立一份具有战略性和指导性的期刊，全面展示中国科学技术领域的代表性研究成果与发展动态。

论文第一作者为我院汤俊卿助理教授，通讯作者为我院赵鹏军教授。作者还包括我院宫兆亚助理教授、陈军院士、余玲副研究员和研究生黄沣爵、李嘉颖、陈至禾等

本研究得到国家自然科学基金项目（41925003，42130402）等资助。