论文推荐 | 极端天气延缓疫情之后城市流动性的恢复

新型冠状病毒感染疫情再次引发了公众对重大新发传染病引起的突发公共卫生事件的关注。及时采取有效的干预措施，能够迅速遏制疫情的快速传播，保护人民健康。在全球气候变化的当下，极端天气事件的数量和强度不断增加，可能与疫情引起的突发公共卫生事件形成复合灾害，阻碍城市和人民生活在疫情之后的快速恢复。因此，了解人类活动在复合灾害下的动态应变能力，对于整合疫情应对和气候适应策略，保障城市在全球气候变化下的可持续发展，具有重要的科学和现实意义。

近期在国际重要期刊Sustainable Cities and Society（SCI一区，IF=11.7）发表的“Combined and delayed impacts of epidemics and extreme weather on urban mobility recovery”文章，提出了一个基于数据驱动的城市人口流动弹性分析框架，以揭示复合灾害对不同社会经济背景下城市人口流动性恢复的影响。该研究引入抑制风险（SR）的概念，量化危机发生时人口流动强度降低到疫情前基线之下的相对风险，用于衡量不同灾害与城市人口流动恢复之间的暴露-滞后-关联反应。以2020-2022年中国313个地级市为例，基于时空贝叶斯分层模型和分布式滞后非线性模型，该研究定量解析了：（1）新冠疫情和出行限制严格程度对城市人口流动恢复的延迟影响；（2）发病率和极端天气条件之间的相互作用，评估疫情和极端天气如何在强度和时间方面共同影响城市人口流动；（3）发病率、极端天气和社会经济条件的相互作用，比较复合灾害对不同社会经济条件城市内部和城市之间的人员出行，具有何种影响。

结果表明，在疫情流行情况下，不同类型人口流动的最高SR均出现在高温和异常降水下。在35◦C高温之下，疫情期间城市人口流动SR增加了12.5%-120%，但恢复所需时间缩短；降雨异常达到20mm/d可使SR上升12.5%-300%，延迟效应主要出现在跨城市出行中。在人口密度高、国内生产总值较低的城市，这些因素对人口流动的复合影响更大。该发现有助于加深对城市在面对复合灾害时的风险和脆弱性的认识，为城市制定未来复合灾害的应对准备和策略提供了定量证据和重要信息。

图: 在不同人口密度和GDP水平的城市，疫情和极端高温对人口流动性的滞后复合影响。

该论文的通讯作者为南方海洋科学与工程广东省实验室（珠海）刘海燕博士、英国南安普顿大学赖圣杰研究员和澳大利亚国立大学白雪梅（Xuemei Bai）教授， 第一作者为刘海燕博士和中国科学院地理科学与资源研究所王江浩研究员。南方海洋科学与工程广东省实验室（珠海）刘健高级工程师、中国科学院地理科学与资源研究所葛咏研究员、北京市疾病预防控制中心王小莉博士、中山大学博士生张弛、郑州师范学院姚永成副教授、国防科技大学吕欣教授等为文章共同作者。该研究得到了国家自然科学基金、南方海洋实验室自主项目、比尔和梅琳达·盖茨基金会等项目的支持。

来源：慧天地

微信扫码关注该文公众号作者

戳这里提交新闻线索和高质量文章给我们。

来源: qq

点击查看作者最近其他文章