综述：推进社区灾害韧性：整合环境科学与政策决策的数据-知识驱动范式

这篇综述系统探讨了灾害韧性社区（RC）研究的跨学科整合挑战，提出数据-知识双驱动框架（SDG 11目标背景），通过文献计量与批判性分析梳理了韧性评估模型（如CRGP）、城乡差异（脆弱性来源）及全球倡议（如MCR2030），为后SDG时代可持续社区建设提供方法论支持。

　　

进化图谱与挑战剖析
通过CiteSpace分析WoS数据库3664篇文献，揭示韧性社区研究呈现三阶段特征：早期聚焦概念界定（如ICLEI提出的RC框架），中期转向评估工具开发（如UNDRR的CRGP），近期则关注数据-政策联动（如MCR2030）。城乡社区差异显著——农村依赖生态恢复力（农业适应性），而城市更需基础设施鲁棒性（地震连锁效应防控）。

技术瓶颈与知识鸿沟
数据碎片化问题尤为突出：灾害周期中环境指标（如气候模型CO₂浓度）与社会经济数据（人口流动GIS图层）难以耦合。典型案例显示，同一台风事件下，菲律宾沿海社区恢复速度比日本慢47%（P<0.05），主因是传统知识断层与政策执行gap。

框架创新与实践路径
提出的双驱动框架包含四大模块：

1. 动态数据库（整合NDVI植被指数与灾损保险记录）
2. 机器学习预警系统（LSTM神经网络预测洪灾风险）
3. 韧性指数矩阵（涵盖18项核心指标如医院床位数/千人）
4. 政策沙箱模拟（基于Agent建模测试疏散方案）

全球案例启示
巴塞罗那作为首个UNDRR韧性枢纽，其"超级街区"计划减少30%热岛效应；而孟加拉国通过浮动农场（floating agriculture）使洪水损失下降62%，印证生态系统服务（ESS）的关键作用。

未来方向
亟待建立统一量化标准（如ISO/TC292正在制定的抗灾力指标），并开发轻量化评估工具包（含无人机快速测绘模块），特别适用于山地社区（如横断山脉滑坡频发区）。当前研究空白在于未能有效衔接短期应急响应（如COVID-19隔离预案）与长期气候适应（海平面上升RCP8.5情景）。