数据集概述
本数据集基于Twitter用户移动数据，研究五类自然灾害对15个案例中城市人口流动性韧性的影响。通过分析灾害前、中、后期的人口移动模式，对比扰动与稳态下的流动性特征，验证幂律分布适用性及韧性的局限性，为灾害应对规划提供数据支持。
文件详解
- README文件
- 文件名称：README_for_Patterns and Limitations of Urban Human Mobility Resilience under the Influence of Multiple Types of Natural Disaster (Original Data).txt
- 文件格式：TXT
- 字段映射介绍：说明数据来源为Twitter开放API，由Qi Wang和John E. Taylor收集；CSV文件包含自然灾害事件、匿名用户ID、纬度、经度（隐私保护修改）、时间五个字段；提及数据隐私处理方式及分析验证过程。
- 原始数据压缩包
- 文件名称：Patterns and Limitations of Urban Human Mobility Resilience under the Influence of Multiple Types of Natural Disaster (Original Data).zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含研究涉及的CSV数据文件，存储各案例中用户的地理位置坐标信息，核心字段为自然灾害事件、匿名用户ID、纬度、经度、时间。
数据来源
Twitter开放API（由Qi Wang和John E. Taylor收集）
适用场景
- 城市灾害韧性评估：分析不同类型自然灾害对人口流动性韧性的影响，评估城市应对灾害的人口流动响应能力。
- 灾害疏散规划优化：基于人口移动模式数据，优化灾害期间的疏散路线设计与资源调配策略。
- 流动性预测模型构建：利用稳态与扰动状态下的流动性关联特征，提升灾害期间人口移动预测精度。
- 基础设施韧性研究：探究城市基础设施与人口流动的交互关系，为灾后恢复与应急设施布局提供依据。
- 隐私保护数据应用：参考数据隐私处理方法，开展敏感位置数据在灾害研究中的合规应用实践。
