Ruize Qin, Peng Cui, Shenghua Zhou 和 Fan Zhang 是这篇文章的主要作者，分别来自南京林业大学、哥伦比亚大学、东南大学以及香港理工大学建筑与房地产学系。本研究发表在学术期刊 Land 上，文章标题为“Dynamic Analysis for Enhancing Urban Resilience Against Public Health Emergencies of International Concern”，发布时间为 2024 年12月。

背景与研究目的

本研究聚焦城市弹性（Urban Resilience）在应对国际关注的公共卫生紧急事件（PHEIC，如新冠疫情）中的表现，着眼于全球化及城市化背景下城市复杂系统所面临的挑战。文章指出，近年来频发的 PHEIC 对城市的公共卫生、经济和社会系统带来了巨大压力，使得城市弹性的脆弱性得以暴露。新冠疫情自2020年爆发以来，不仅扰乱了全球经济活动，也极大地影响了城市基础设施和公共服务系统的承载能力。此外，研究提到 2022 年的霍乱和猴痘（MPXV）爆发进一步揭示了全球城市在应对 PHEIC 方面的不足和弱点。

研究旨在通过系统动力学（System Dynamics, SD）方法建立动态的城市弹性评价框架，以定量分析 PHEIC 对城市子系统的冲击路径和动态演变规律。本研究着重于纽约、香港和南京等典型城市，在 COVID-19 疫情背景下，模拟其弹性恢复过程。

研究方法

本研究的工作流程包括以下几个步骤：

（1）建立城市弹性指标系统

通过系统文献综述和综合分析，研究确定了四个关键城市功能子系统：经济系统、能源与物资供给系统、基础设施与健康系统、以及政策治理系统。在每个子系统中，选取具有代表性的功能性指标，例如，GDP 增长率（经济系统），每千人口病床数量（基础设施与健康），电力供应（能源与物资供给）等。这套指标既反映了城市系统对外部冲击的弹性性能，也能适应不同城市情境。

（2）开发因果回路图（CLDs）

通过因果回路图（Causal Loop Diagrams, CLDs）分析子系统内部变量之间的反馈机制。例如，研究探讨了经济活动如何影响能源需求，医疗系统如何受流行病传播影响，以及政策干预如何调节系统。每个因果关系被具体化为正负因果箭头，揭示了子系统间的复杂交互。

（3）构建库存与流量图（SFDs）

研究将 CLDs 转化为库存与流量图（Stock-and-Flow Diagrams, SFDs）。这些模型使用 Vensim 软件构建，将城市系统的动态行为以数值形式呈现。通过引入感染率、康复率、经济输出变化等参数，分析和模拟各子系统在疫情中的功能恢复能力。

（4）集成 SEIR 模型

通过将 SEIR 流行病学模型（易感 - 暴露 - 感染 - 康复分层结构）集成到 SFD 框架中，研究模拟了病毒传播动力学及其对城市子系统的各种影响。研究细化了 SEIR 模型的变量和方程，并动态分析不同政策干预下的疫情传播对城市功能的冲击。

（5）政策情景模拟

通过该框架，模拟了包括“严格封锁政策”（如“NY on Pause”）和“动态清零政策”（Dynamic Zero）在内的不同行动策略对城市弹性的影响。模型具体分析了政策对恢复速度、调整能力和子系统绩效的影响，为政策制定者提供了科学数据支持。

主要研究结果

（1）疫情传播模拟

研究基于 SEIR 模型对纽约、香港和南京的 COVID-19 传播进行了动态仿真。从参数调校到结果验证，模型在这三座城市的表现趋势与疫情实际数据高度一致。模拟发现，病毒的传染率和致死率因城市和政策反应的不同而变化。例如，南京的“动态清零”政策在限制病毒传播的同时，对城市功能的冲击最小。

（2）城市子系统功能表现

研究发现，各子系统对 PHEIC 的响应机制和恢复速度存在显著差异： - 纽约：严格封锁政策有效抑制了病毒传播，但对经济活动的影响尤为突出。经济子系统的恢复滞后于基础设施与健康子系统。 - 香港：通过“接近动态清零”政策，成功在公共卫生与经济复苏之间达成了平衡。基础设施稳定性高于纽约。 - 南京：动态清零政策表现出显著的快速反应特点。即便在疫情高峰期间，能源物资供给及政策治理子系统的波动水平较低。

（3）政策响应对城市弹性的影响

不同回应策略直接影响着城市的弹性表现及总系统恢复时间： - 开放性政策（如无响应假设）：疫情快速传播导致了城市功能崩溃。 - 严格封锁政策（如纽约）：在减少感染人数的同时，对经济活动和治理结构带来了深远冲击。 - 科学策略（如香港“接近清零”和南京“动态清零”）：通过精细化管理，如区域封锁及分级措施，显著缩短了疫情对城市运营的影响时间，体现了较高的恢复能力。

研究结论与意义

本研究的主要结论包括： 1. 评估城市弹性的动态框架：研究首次提出了一种基于 SD 模型和 SEIR 模型的综合方法，通过量化指标和动态仿真，全面揭示了 PHEIC 下城市系统的复杂交互机制。 2. 政策优化建议：研究表明，严格封锁措施适用于疫情初期的快速反制，但长期看，动态调控政策在平衡疫情控制和城市功能之间具更高效益。 3. 学术与应用价值：该研究为未来的灾难恢复评估提供了重要的理论基础和决策支持工具，同时也为区域疫情应对策略的优化提供了样本分析。

研究亮点

1. 方法创新：整合了系统动力学、流行病学模型（SEIR）和动态指标体系，实现对城市弹性的定量化评估。
2. 情景多样性：通过三座风格迥异的城市对比研究，揭示了多样化治理模式对城市弹性恢复能力的不同影响，具有普适启发意义。
3. 决策支持：模型模拟结果为应急管理者提供了科学依据，确保疫情爆发时的高效响应和紧急决策。

本研究为城市学、公共卫生和应急管理等领域提供了重要参考，尤其是对于多子系统交互的复杂性评估具有深远意义。未来研究可继续扩展模型变量，模拟更广范围的疫情特征和社会政策影响，提升弹性评估的准确性和预测性。