图中展示为评估极端天气事件对个体出行影响的分析框架。首先，该框架通过访问地点、活动范围、停留时间和移动状态等指标刻画个体的基础出行特征；其次，构建相关指标以具体量化极端天气下个体出行的受扰动程度；最后，结合个体的人口特征、居住地和出行偏好分析导致扰动差异的核心因素，识别出不同群体对极端天气的具体响应模式。
图中展示了研究所提出的ASG模型在模拟城市区域间人流量的性能表现，结果表明ASG在预测各时段城市人群移动时的准确度均优于经典的重力模型，并且在早晚通勤高峰等关键时段的出行流量估算优势尤为突出，能够更精准地捕捉人群出行的动态规律。
图中展示了在外部冲击下城市人群移动网络的渗流曲线，结果表明，随着渗流临界点的接近，m值会从远离零迅速向零收敛。这意味着变量m是人群移动网络发生系统临界转变的潜在早期预警信号，可以直观衡量当前移动网络状态与转变临界点之间的距离，反映出复杂系统在发生临界转变前所呈现的特定空间结构特征。
城市人群的移动行为不仅反映了微观个体与宏观城市物理空间的动态交互，更能够反映城市系统的运转状态。在常态下，城市人群移动遵循着特定的节律，呈现出固定的模式；然而，灾害的冲击将对城市人群移动造成显著影响，导致城市居民移动行为的改变和城市人群移动模式的异常。
为全面揭示灾害冲击对人群移动模式的影响，本研究开展了三个方面的工作：首先，在个体移动层面，构建了针对灾害下个体移动扰动的量化分析框架，实现了对个体移动扰动特征与程度的多维度量化，并剖析了移动扰动的个体间差异及其影响因素，提炼出了城市居民的典型灾害响应模式；其次，在群体层面，通过引入活动空间的概念，构建了适用于灾害场景的城市群体移动仿真模型，实现了对灾害冲击下城市区域间人流量的动态模拟与预测；最后，在网络层面，将城市人群移动抽象为空间网络，评估了灾害冲击对网络拓扑结构和连通性的破坏程度，实现了对城市人群移动网络裂解风险的识别与预警。该系列研究极大地丰富了城市人群移动领域的知识体系，揭示了灾害对城市人群移动模式的影响，深化了对灾害下城市居民移动行为的理解，进而为城市应急响应、防灾减灾措施、和韧性提升策略提供了重要的科学决策支持。
张馨元，王若茜
国家自然科学基金面上项目：71974105，2020.01-2023.12
