综述：通过基于物联网的灾害预防和基础设施监测提升城市韧性：一项系统性的文献综述

《Natural Hazards Research》：Urban Resilience through IoT-Based Disaster Preparedness and Infrastructure Monitoring: A Systematic Literature Review

本文通过系统文献综述分析2015-2025年间349篇IoT在灾害管理中的应用研究，发现技术偏向传感器和无人机，缺乏数字孪生等先进技术整合；地理分布失衡，Global South研究不足；方法论以模拟建模为主，缺乏实地参与。研究提出整合框架，连接灾害类型、基础设施、IoT技术和系统功能，强调需结合空间分析、政策维度和本地风险构建适应性方案。

　　### 研究背景与意义

随着全球范围内自然灾害的频率和强度不断上升，城市基础设施面临着前所未有的挑战。地震、洪水、野火等灾害不仅对人类生命财产构成威胁，还可能对社会经济活动造成深远影响。近年来，尽管物联网（IoT）技术在灾害管理和基础设施韧性领域展现出巨大的潜力，但其在实际应用中的整合度和适应性仍显不足。许多研究集中在技术层面的创新，如传感器优化或算法改进，而缺乏对技术、基础设施类型与灾害分类之间系统性关系的深入探讨。这种研究的碎片化状态限制了理论发展和实际应用的深度。因此，有必要构建一个整合性的概念框架，以连接物联网配置、灾害准备、基础设施类型与系统性成果，从而推动更具适应性和包容性的研究方向。

### 研究方法与数据来源

本研究采用系统性文献综述（SLR）的方法，对2015年至2025年间发表的794篇同行评审文章进行了全面分析。文献检索涵盖了Scopus、Web of Science和IEEE Xplore三大数据库，这些数据库以其严格的索引标准和广泛的学科覆盖而被选择。其中，IEEE Xplore的加入增强了研究的技术深度，提供了关于传感器网络、嵌入式系统和基础设施监测方面的更多细节。研究过程遵循PRISMA 2020协议，分为四个阶段：识别、筛选、资格评估和纳入。为了确保方法的透明性和可重复性，排除了灰色文献和非索引会议论文，从而保持了主题研究的严谨性。

通过布尔逻辑构建的搜索字符串：“Internet of Things”或“IoT”与“Disaster”或“Earthquake”或“Hazard”和“Infrastructure”或“Structural Monitoring”或“Urban”相结合，以确保文献的全面覆盖。检索结果包括7964篇Scopus文章、943篇Web of Science文章和546篇IEEE Xplore文章。随后，通过Zotero的自动去重功能和基于Python的交叉检查，剔除了100篇重复文献。最终，经过全文筛选，确定了349篇符合研究标准的文章。

为了提高分类的可靠性和清晰度，研究团队采用归纳性主题编码方法，并对100篇文章进行了双编码，以评估和优化分类框架。通过Cohen’s kappa系数，确保了编码者之间的高度一致性（0.83），即几乎完全一致。研究过程中还对模糊分类进行了细化，例如将“灾害类型”中的“Others/Unspecified”分类调整为更具具体性的子类别，如“多灾害”、“系统性风险”和“慢速灾害”，从而提升了主题分类的精确度。

### 主要研究发现

#### 1. 灾害类型分布

在对349篇文章进行分类后，发现大多数文章并未明确指出具体的灾害类型。其中，194篇文章（55.7%）被归类为“Others”或“未指定”，包括那些涉及一般性灾害研究或系统性框架的文章。此外，96篇文章（27.6%）被归为“多灾害”类别，反映了跨灾害研究的趋势。而仅19篇（5.5%）明确涉及洪水，26篇（7.5%）与地震相关，14篇（4.1%）关注野火，3篇（0.9%）涉及疫情。其他灾害如滑坡、海啸和火山喷发仅在2篇文章中被提及，表明这些高风险但局部影响显著的灾害在物联网研究中仍被忽视。

这种趋势揭示了当前物联网研究在灾害管理领域的集中性，主要围绕通用或多功能问题展开，而非针对特定灾害类型。这反映了技术普遍主义倾向，即优先考虑可扩展解决方案，而非针对特定灾害的适应性调整。然而，这种偏向也凸显了在地质脆弱地区，针对特定灾害的物联网应用仍存在明显的研究空白。

#### 2. 物联网技术的应用分布

在物联网技术的应用方面，环境传感器和无人机技术是最常被提及的。共有123篇文章（35.3%）涉及传感器技术，这些技术作为物联网基础设施的核心组成部分，用于实时数据采集、结构健康监测和早期预警。人工智能和机器学习（AI/ML）技术次之，被53篇文章（15.2%）提及，主要应用于模式识别、异常检测和预测建模。无人机（UAVs）技术也占据了重要位置，出现在49篇文章（14.1%）中，主要用于视觉监测、灾后评估和资源部署。

无线网络技术在21篇文章（6.0%）中被提及，边缘计算出现在17篇文章（4.9%）中，显示出对分布式处理和实时分析的兴趣。然而，区块链、LoRa和边缘计算等更先进的技术仅在3、2和1篇文章中出现，说明这些技术在灾害研究中的应用仍处于初步探索阶段。GPS系统则仅出现在1篇文章（0.3%）中，表明其在灾害管理中的独立使用仍然有限。

这些发现表明，尽管物联网技术在灾害管理中有所应用，但其整合性和智能性仍显不足。技术路径依赖现象明显，即倾向于采用低成本、模块化的解决方案，而忽视了需要机构协调和基础设施成熟度的复杂系统。跨技术方法，如AI增强的传感器网络、无人机与边缘计算的结合，以及区块链驱动的基础设施审计，仍有待进一步开发。此外，多灾种研究的兴起表明，当前研究正在向更全面的灾害管理方向发展，但针对特定灾害类型的研究仍显不足。

#### 3. 基础设施类型的分布

从基础设施类型的角度来看，交通基础设施是研究中最为突出的领域，出现在111篇文章（31.9%）中。这反映了对交通系统、疏散路线和灾后可达性评估的关注。建筑和结构资产次之，出现在77篇文章（22.1%）中，特别是在地震多发区和火灾敏感地区，这些系统对于监测结构完整性、振动模式和损害检测至关重要。

公用事业基础设施（如电力、清洁水和排水系统）在57篇文章（16.4%）中被提及，强调了其在危机期间维持基本服务的重要性。智能城市系统则出现在45篇文章（12.9%）中，通常与综合韧性框架、传感器网络和适应性基础设施规划相关。采矿设施和“其他”类别各占16篇文章（4.6%），后者包括跨部门或未分类的基础设施类型，如网络物理系统或混合协调平台。

值得注意的是，尽管技术性基础设施受到关注，但生态和过渡性系统（如海绵城市、排水网络和模块化避难所）在研究中提及较少。这表明当前研究更倾向于关注硬基础设施，而忽略了生态系统的适应潜力。为了增强物联网研究的全面性，未来应更加关注这些系统，特别是在应对复杂脆弱性方面。

#### 4. 地理分布

从地理分布来看，物联网灾害研究显示出明显的集中趋势，主要集中在少数国家。尽管灾害管理具有全球意义，但超过85%的文章并未明确指定研究地点，或仅在标题、摘要或方法部分提及。这表明现有研究在地理锚定和本地相关性方面存在明显不足。在少数提及地理位置的文章中，中国、美国、印度、日本和印尼的代表相对较多，而全球南方的高风险地区则几乎没有被研究。这种地理偏差可能源于研究资源的不均衡分配，以及全球南部分布的学术出版网络尚未成熟。

此外，尽管印尼作为灾害多发国具有战略意义，但在研究中却显得不足。这进一步突显了在高风险地区开展研究的重要性，特别是在机构协调和社区参与方面。通过引入基于地理位置的研究，可以增强技术方案的适用性和有效性，从而推动更具包容性的灾害管理技术发展。

#### 5. 方法论趋势

方法论方面，模拟和建模是最为普遍的研究方法，出现在84篇文章（24.1%）中。这些研究通常使用合成数据、算法模拟或虚拟灾难场景来评估系统性能、韧性指标和预测能力。人工智能和机器学习模型则在57篇文章（16.4%）中被提及，显示出对智能分析的日益重视。然而，参与式研究和政策导向方法仍然稀缺，仅占15篇文章（4.3%）和8篇文章（2.3%）。

这种方法论的偏向反映了技术官僚主义倾向，即更关注算法优化而非利益相关者参与和治理分析。为了全面评估灾害系统的表现，包括社会接受度和机构适配性，未来研究应优先考虑混合方法，将技术建模与定性实地研究相结合。此外，缺乏明确的方法学披露也是当前研究的一个问题，约40%的研究未提供清晰的方法说明，这影响了研究的可重复性和知识的传播。

### 概念框架与应用

本研究提出了一种整合性的概念框架，将物联网技术与灾害管理、基础设施类型和系统功能相结合。该框架由四个核心层构成：灾害类型、基础设施目标、物联网技术和功能应用，最终指向系统性成果，如增强的准备能力和数据驱动的决策。该框架不仅整合了灾害类型和基础设施类型，还考虑了跨领域因素，如社会经济不平等、基础设施质量和治理主体，从而支持适应性系统设计。

通过将灾害类型、物联网技术、基础设施领域和系统功能进行矩阵分析，研究进一步揭示了灾害管理技术与具体应用场景之间的关系。例如，在洪水研究中，远程感知和物联网技术被广泛用于水位监测和疏散协调；在地震和飓风背景下，传感器网络和无人机技术被用于结构健康监测和灾害影响评估。多灾害研究则依赖于集成的物联网平台，以支持决策支持系统和跨部门协调。

### 实证案例分析

为了验证该框架的实际应用价值，研究团队回顾了两个标志性灾害事件：2011年日本东北大地震和2018年印度尼西亚帕卢地震与海啸。这两个案例分别代表了不同地区的灾害管理和技术应用情况。日本的案例显示了多部门系统的失败，特别是在能源、交通和通信领域，而物联网技术在其中起到了关键作用，如地震传感器和GPS移动跟踪。印尼的案例则揭示了早期预警和协调方面的不足，尽管物联网技术的应用有限，但该框架指出了潜在的技术应用机会，如基于遥测的海啸检测和社区层面的报告系统。

通过这些案例的回顾，研究团队展示了框架在实证分析和战略规划中的应用价值。它不仅帮助理解灾害管理系统的表现，还为未来技术部署提供了指导，特别是在资源有限的地区。此外，该框架还强调了灾害管理中技术与社会、治理和社区参与的相互作用，表明有效的灾害管理系统需要具备技术、社会和治理的多维特性。

### 未来研究方向与政策建议

本研究提出了未来研究的几个方向。首先，应优先发展适应性物联网架构，利用数字孪生、BIM和区块链等技术，以实现多尺度建模、安全数据管理和去中心化处理。其次，应加强对区域性方法的研究，以反映不同地区的风险文化、治理结构和社区需求。这包括采用参与式和情境敏感的方法，以确保技术方案的适用性和有效性。

此外，跨区域实地研究可以增强对技术可扩展性和可转移性的理解，比较不同国家和地区的物联网系统表现。评价框架应基于空间、社会和机构指标，以全面评估系统性能、技术稳定性、响应效率和适应性。这些方法的结合将有助于构建更具包容性和适应性的灾害管理系统。

### 结论

本研究通过对349篇学术文献的系统性综述，揭示了物联网技术在灾害管理和基础设施韧性中的应用趋势、研究空白和方法论偏好。尽管环境传感器和无人机技术在研究中占据主导地位，但更先进的技术如数字孪生、区块链和边缘计算的采用仍显不足。同时，研究显示了地理偏见，特别是在全球南方的高风险地区，缺乏足够的研究支持。此外，方法论上仍以模拟和建模为主，而参与式和政策导向的方法较少。

作为核心贡献，本研究提出了一种整合性的概念框架，将灾害类型、基础设施目标、物联网技术和功能应用之间的系统性关系进行了映射。该框架不仅有助于整合碎片化的研究，还为未来物联网灾害管理系统的设计提供了战略指导。通过构建一个跨学科、情境敏感和空间锚定的框架，本研究推动了灾害管理领域的研究发展，特别是在资源有限和高风险地区。未来研究应致力于构建更具包容性、公平性和情境适应性的物联网应用，以应对日益复杂的灾害挑战。