伦斯勒理工学院 模拟显示了关键人员在联合自然灾害和流行病事件中的脆弱性
学分:伦斯勒理工学院 当流行病和自然灾害同时袭击一个社区时，疾病暴露和社会距离会限制关键人员的可用性，使社区处于长期恢复的境地
随着这两种事件的发生频率越来越高，伦斯勒理工学院的一组研究人员一直在进行模拟，以更好地了解社区如何应对并发的危机
在最近在第54届夏威夷州国际系统科学会议上发表的一篇论文中，研究小组写道，在新冠肺炎大流行爆发之前，“很少有人注意到基础设施、灾难响应和恢复供应链中的大量关键人员可能由于正在进行的大流行而丧失能力或不可用
此外，他们的模型表明“我们目前对这种复合极端事件的理解不足以应对潜在的威胁”
" 特别关注飓风恢复，该团队使用了一个可定制的人工社区——本质上是一个数字创建的模型城镇——来模拟风暴后可能成为现实的场景
他们的特殊模型，之前是在美国政府的支持下在伦斯勒创建的
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国土安全部，模仿北卡罗来纳州一个有50万人口的沿海社区
使用伦斯勒开发的工具来优化民用基础设施的定期修复，研究人员计算了人工社区在不同风暴强度、劳动力供应和劳动力需求情况下的恢复时间
该模型显示，当流行病导致劳动力减少时，民用基础设施中断增加，供水和电力系统中断是最频繁和最紧迫的挑战，民用基础设施的最大中断发生在前25%的工人失业之后
伦斯勒工业与系统工程系的负责人、该论文的合著者艾尔·华莱士说:“为了应对紧急情况，你必须要有人。”
“当你谈到基础设施时，每个人都会想到它的物理部分
但是我们很少考虑它的人性部分
因为新冠肺炎，我们现在开始认识到这一点
问题不会消失；这个飓风季节的问题就在这里
" 该文件还提出了这样的担忧，即复苏的延迟可能会加剧已经因大流行而加剧的负面健康影响
例如，研究人员说，那些住在疗养院和临时避难所的人最容易受到新冠肺炎、停电和缺水的影响
这些人口的恢复工作至关重要
虽然他们的模型强调了回收人员可能面临的一些关键挑战，但研究人员表示，应该在这一领域进行更多的探索和建模
他们鼓励决策者和应急人员考虑新的关键问题，例如在一个社会距离遥远的时代如何进行大规模疏散，以及如果来自其他地区的志愿者很少能够或愿意提供帮助，该怎么办
研究人员指出，这些考虑大多最终会回到人的重要性和可用性上
“几乎每个人都在关注基础设施的硬件和机构部分，他们只是在某种程度上假设人们会一直在那里，”伦斯勒工业和系统工程访问研究学者、该论文的合著者理查德·利特尔(Richard Little)说
“我们在大流行期间看到的是，我们有时没有人
" “观察全球大流行对自然灾害恢复时间的影响”由华莱士、利特尔和玛德琳·罗伯茨撰写，她是伦斯勒大学工业与系统工程系2020届毕业生
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