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理解极端降雨事件中人类移动的韧性对于提升灾害应对能力与城市韧性至关重要。然而,现有研究大多忽视了韧性模式在不同尺度上的复杂性,未能揭示空间异常现象及其潜在成因。为弥补这一空白,本文提出一种基于大规模个体轨迹数据的框架,以解析多尺度下人类移动的韧性模式。通过动态网络模型量化人类移动流量,并利用韧性曲线分析都市圈与区域尺度下的韧性特征。本研究聚焦于台风玛娃引发的极端降雨事件,覆盖日本的大阪与名古屋地区。研究发现,尽管人类活动显著减少,但移动网络结构保持相对稳定。基于流入与流出量的象限分布分析,人类移动中异常与正常韧性模式的比例约为3:2,且该比例在两个尺度上均保持一致。有趣的是,异常韧性模式与建成环境的局部地理特征密切相关,呈现出收入、性别与年龄层面的差异。这些发现对政策制定者优化灾后恢复策略及指导未来城市基础设施建设以增强韧性具有重要价值。
由于结构化查询语言的复杂性,地理空间数据库在可访问性方面面临重大挑战。为实现通过自然语言进行直观的人机交互,本文...
不断增长的客户需求以及动态城市系统带来的复杂性给物流配送带来了重大挑战,尤其是在大规模实时动态交通信息背景下...
见SSRN 4174009
《国际地理信息科学杂志》;第39卷;第12期;页码2862-2885;2025年发表;出版机构Taylor & Francis。
Landscape and urban planning;卷 177;页码 47-63;发表于 2018 年;出版机构 Elsevier。
《国际地理信息科学杂志》;页码 1-27;发表于 2026 年;出版机构 Taylor & Francis。
暴力犯罪对城市公园设施的公平使用及其相关益处的获取构成了重大障碍。尽管机器学习已
《美国地理学家协会年鉴》;第115卷;第7期;第1720-1741页;2025年发表;出版机构Routledge。
交通研究部分 D:交通与环境;第114卷;页码103549;发表于2023年;出版机构Pergamon。
《计算机、环境与城市系统》;第104卷;第102009页;2023年发表;出版机构Pergamon。
地球信息科学学报;发表于 2020 年。
《计算机、环境与城市系统》;第85卷;第101567页;发表于2021年;出版机构Pergamon。