城市韧性可持续发展：人为社会-生态-技术系统的刺激-恢复-适应模型构建与实证

为解决城市系统在气候变化下面临的动态适应难题，研究人员提出人为社会-生态-技术系统（ASET）框架及刺激-恢复-适应（SRA）模型，通过Agent-Based Modeling量化分析子系统协同演化路径，构建服务导向的韧性评估指标，为政策制定提供动态决策工具，发表于《Resources, Conservation and Recycling》。

　　

在人类世（Anthropocene）背景下，城市既是繁荣的象征，也是气候灾害的"风暴眼"。随着全球城市化进程加速，飓风、洪涝等极端事件频发，传统静态韧性评估框架已难以应对复杂系统的动态变化。更棘手的是，学界对"韧性"概念的理解长期存在分歧，与脆弱性（vulnerability）、适应性（adaptation）等术语的混淆导致"指标疲劳症"，严重阻碍科学决策。这种理论混沌与实践需求间的巨大鸿沟，呼唤一个能整合多学科视角、揭示系统演化规律的新范式。

中国国家自然科学基金委员会和荷兰研究理事会（NWO）联合资助团队创新性提出人为社会-生态-技术系统（Anthropogenic Social-Ecological-Technological Systems, ASET）理论框架，突破传统社会-生态-技术（SET）系统研究中"人类被动适应"的局限，强调城市作为自组织系统的主动适应特性。研究人员开发的刺激-恢复-适应（Stimulus-Recovery-Adaptation, SRA）模型，通过NetLogo 6.4平台构建多智能体模拟系统，首次实现对社会制度、生态环境和技术设施三大子系统协同演化的动态追踪。

关键技术包括：1）基于Agent-Based Modeling的计算机仿真，设置大中小三类城市智能体；2）服务导向的韧性指数设计，聚焦生命维持服务（life-sustaining services）等核心功能；3）多情景灾难暴露实验，量化不同援助水平下的系统响应。

主要发现

1. ASET系统特性：揭示城市区别于自然生态系统的核心特征——通过制度创新（如灾害保险）和技术干预（如防洪工程）主动重塑恢复路径，而非被动回归原态。

2. 动态适应规律：模拟显示仅大城市能实现长期正向适应，社会经济子系统在高援助情景下增长显著，但生命维持服务持续衰退，暴露"韧性悖论"。

3. 政策决策矩阵：SRA模型构建"5W"框架（Where-When-What-Which-Why），明确政策干预的时空靶点。如基础设施投资应集中于刺激响应初期（<3年），而制度重建需在恢复中后期（>5年）发力。

讨论与展望
该研究开创性地将工程韧性（engineering resilience）与生态韧性（ecological resilience）统一于ASET框架下，其服务导向指标体系为SDGs（可持续发展目标）中的"可持续城市"目标提供量化工具。局限性在于未充分考虑南北半球城市差异，未来需纳入更多元的文化经济变量。正如通讯作者Liang Dong强调，这项成果不仅为韧性科学树立新范式，更启示后疫情时代城市重建需重视"制度-技术-生态"的协同进化逻辑。