Прогнозирование перемещений людей во время стихийных бедствий может обеспечить более эффективное реагирование на чрезвычайные ситуации

Прочитано: 131 раз(а)
1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Оценок пока нет)
Loading ... Loading ...


Пандемия COVID-19, более крупные и частые лесные пожары, разрушительные наводнения и сильные штормы стали печальными фактами жизни. С каждым стихийным бедствием люди зависят от чрезвычайной помощи правительств, некоммерческих организаций и частного сектора, когда их жизни переворачиваются с ног на голову. Однако осложняет доставку этой помощи то, что люди, как правило, расходятся при таких бедствиях.

Недавно группа под руководством Цзяньси Гао, доцента компьютерных наук Политехнического института Ренсселера, и Ци «Райана» Вана, доцента гражданской и экологической инженерии Северо-восточного университета, сформулировала метод прогнозирования движения человека во время крупномасштабных экстремальных явлений. с целью обеспечения более эффективного реагирования на чрезвычайные ситуации. Модель также выявила большое несоответствие в движении между различными экономическими группами.

«Несмотря на множество возможных переменных, мы обнаружили, что изменения в мобильности человека во время различных экстремальных явлений демонстрируют постоянное гиперболическое снижение», — сказал Гао. «Мы называем это пространственно-временным распадом».

Как правило, движения людей следуют предсказуемым закономерностям. Когда экстремальное событие нарушает закономерность, ученые называют это «возмущением подвижности». Например, люди могут перестать ездить на работу, изменить свой маршрут или даже эвакуироваться в убежище. Эти нарушения мобильности не только вызывают проблемы при доставке помощи, но также приводят к финансовым, медицинским последствиям и последствиям для качества жизни. Природа, степень и продолжительность возмущений подвижности сильно различаются.

Команда Гао отследила анонимные перемещения 90 миллионов человек в Соединенных Штатах во время шести крупномасштабных стихийных бедствий , включая лесные пожары, тропические штормы, зимние заморозки и пандемии, чтобы разработать единую модель.

«Наша модель раскрывает лежащую в основе однородность переменных, включая неоднородность в пространстве и во времени», — сказал Гао. «Мы обнаружили четкие закономерности в том, насколько мобильное поведение меняется после экстремальных событий и в том, как быстро мобильное поведение возвращается к норме, что позволяет нам прогнозировать сложное поведение людей во время крупномасштабных кризисов ».

Команда Гао обнаружила, что люди, живущие недалеко от очага кризиса — эпицентра или места, где бушует буря, — значительно и быстро ограничивают свою мобильность. Те, кто живет дальше, не меняют свои модели движения так радикально. Это то, что называется «пространственным распадом». Со временем паттерны подвижности либо возвращаются к норме, постепенно приближаются к норме, либо становятся еще более нарушенными. Команда учитывала эти переменные, учитывая также «временной распад».

Когда команда применила модель к пандемии COVID-19, она выявила большие различия в движении между экономическими группами, что может помочь объяснить разные уровни заражения. Люди из богатых районов были более способны немедленно снизить свою мобильность и дольше сохранять это изменение. Люди, живущие в районах с низким доходом, демонстрировали более быстрый и сильный гиперболический распад.

«Другими словами, более богатые люди могли социально дистанцироваться», — сказал Гао. «Люди с низким доходом были вынуждены вернуться на работу».

«Если события последних лет нас чему-то и научили, так это тому, что мы должны сделать все возможное, чтобы подготовиться к кризисам», — сказал Курт Бренеман, декан научной школы Ренсселера. «Эта работа доктора Гао и его команды может дать информацию об усиленном и упреждающем планировании реагирования на чрезвычайные ситуации для смягчения последствий будущих экстремальных явлений. Она также проливает свет на сохраняющееся социальное неравенство, с которым мы должны найти новые способы решения».

Исследование опубликовано в Proceedings of the National Academy of Sciences.

Прогнозирование перемещений людей во время стихийных бедствий может обеспечить более эффективное реагирование на чрезвычайные ситуации



Новости партнеров