基于相互交织的社会-技术系统特征的深度学习驱动社区韧性评级

为何城市在艰难时期的坚韧性至关重要

全球各地的城市正面临更多的洪水、风暴和其他冲击，日常居民在道路中断、停电或医院难以到达时切身体会到这些影响。本研究提出了一种新的方法，来理解不同社区在承受并从此类扰动中恢复方面的能力。它不再单独考察某一系统，而是利用现代机器学习来观察建筑、道路、基站、绿地和社会条件如何共同作用，从而塑造社区的实际抗冲击能力。

引用: Yin, K., Li, B. & Mostafavi, A. Deep learning-driven community resilience rating based on intertwined socio-technical systems features. npj Urban Sustain 6, 56 (2026). https://doi.org/10.1038/s42949-026-00364-7

关键词: 城市韧性, 深度学习, 洪水风险, 社会-技术系统, 城市规划