在研课题 | 人地协同的城市动态社区发现模型与韧性评估 - 城市之光

课题摘要

精准划分动态社区有助于揭示城市空间结构的演变规律，从而指导突发事件下韧性城市的建设。然而，现有的动态社区发现算法大多关注短期邻近时间的空间特征，忽视了城市空间中丰富的人地特征和长期历史信息，且应用动态社区定量评估城市韧性水平的方法尚不完善。针对这些问题，本项目提出了一种顾及人地协同的城市动态社区发现模型，以精准识别动态社区，并在此基础上评估社区层面的城市韧性。首先，本项目通过因果推断技术挖掘人地关联机制，并采用深度表征技术融合多模态数据和协同表达城市人地要素；下一步，建立顾及多维度空间特征和长短期时序信息的动态社区发现模型，在多尺度城市要素和社区拓扑特性有效融合的基础上，利用社区的长短期时序特征，识别动态社区和揭示社区演化机；最终，考虑人类活动对城市韧性的影响，构建社区层面的韧性指标体系，实现城市在面临突发事件时的韧性定量评价，为优化城市资源配置和制定应急响应政策提供科学依据。