弹性可以解释为一个系统准备、吸收和从外部或内部的干扰和冲击中恢复的综合能力。因此，在人类流动的背景下，复原力指的是人们在城市内部和城市之间流动以应对和适应破坏性事件(例如自然灾害)的能力。

2021年7月20日，中国河南省郑州地区发生了创纪录的强降雨，这是一个总面积7600平方公里、人口1270万、城镇化率79.1%的内陆人口密集区。该地区位于半干旱地区，以其相对较低的年平均降水量而闻名。

这场突如其来的强降雨导致了一场极端的城市洪水，造成公众大量伤亡和关键基础设施系统损失，造成380人死亡;近200万人受到影响。很快，这场发生在中国中部的世界末日事件引起了全球的广泛关注。

北京大学、河南大学和国家重点测绘中心的研究人员利用郑州“720”洪水期间435万人产生的13.2亿条手机信号记录，共同分析了“720”期间人们的流动性如何应对这场极端的城市洪水灾害。2021年夏天。

“由于手机大数据和先进的数据挖掘技术的可用性不断提高，我们现在可以发现更多关于人们如何集体行动和应对这场前所未有的城市洪水灾害的细节，”该研究的第一作者赵鹏军教授说。北京大学城市规划与设计学院院长。

谁更容易受到这次洪水事件的影响?

研究根据旅行者的性别和年龄对数据进行分组，发现不同人群的出行弹性存在显着差异，女性、18岁以下青少年和60岁以上老年人的弹性相对较低，因此更容易很可能会受到洪水的影响。

该研究强调了在灾害规划和响应工作中考虑人口数据的重要性，因为某些群体可能需要有针对性的支持和资源才能有效减轻灾害的影响

赵教授说：“结果从数量上说明，这些人群在活动期间保持正常出行频率的可能性远低于其他人群，这解释了他们的恢复力水平较低和恢复不足的原因。”

人类流动中违反直觉的弹性模式

此外，通过分析不同地理尺度的流动变化，该研究进一步揭示了四种不同的人类流动模式。在这些模式中，发现了三个异常，即“反转浴缸曲线”、“不断下降的曲线”和“不断上升的曲线”。这些异常图案加起来约占总面积的50%。

这些异常的恢复力模式表明，为应对这场严重的灾难，人们采取了不寻常的集体流动行为。“以流入为例，倒置的浴缸模式证实了这次洪水灾害刺激了流入流动性，而不是抑制了那些地方的流入流动性，”该研究的第一作者，城市规划学院助理教授唐俊庆博士说。和设计。

“与此同时，在恢复阶段，高流动性流入消散到较低水平。这可能反映了人们的避灾行为，即人们在洪水期间暂时改变他们的旅行路线选择以聚集在某些新地点，但在事件发生后，他们转移回到他们的常规路线，”他补充道。

这些异常的恢复力模式是否与旅行者的特征相关?

研究团队进一步探讨了异质性弹性模式与旅行者的性别和年龄属性之间的关联。结果表明，正常和异常的流动性弹性模式都与性别或年龄无关。

这一特殊发现意味着，在集体尺度上，应对城市洪水的动态人类运动是否遵循正常或异常的恢复模式不能用他们的性别或年龄属性来解释，这表明可能存在一种普遍的避灾反应行为机制种群。

鉴于旅行行为与旅行者的社会人口特征之间的共同关联，此处的证据为探索洪水引发的紧急情况期间异常的人类流动提供了潜在的“提示”。

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