在极端天气后的恢复过程中，建筑环境的差异会进一步加剧

极端天气事件导致社区经济损失和人口迁移，研究显示不同社区抗灾能力差异显著。本文利用街景图像和机器学习构建包含2165个普查区的灾后重建数据集，分析美国2007-2023年间12次极端天气事件后发现：低收入社区重建率低且无法恢复原状，而高收入社区不仅恢复更快还得到改善，揭示建成环境中收入差距扩大趋势。进一步研究表明，救灾援助和保险政策存在资源分配不均，建议优化灾后援助框架以促进气候韧性社区建设。

摘要

极端天气事件，如飓风和洪水，对社区造成的破坏日益严重，导致巨大的经济损失和人口流离失所^1,2,3,4,5,6。先前的研究表明，不同社区的韧性存在差异，这预示着不同社区群体可能会采取分段撤离或加强防御的恢复机制^{7,8,9,10,11,12}。由于以往的研究方法主要依赖于汇总的调查数据^{1,7,9,10,11,12,13,14，因此很难评估这些假设，并探讨社区建筑环境在多大程度上能够实现整体恢复。在此，我们利用历史街景图像和多模态机器学习技术，构建了一个涵盖美国16个州2,195个普查区域的灾害恢复数据集，这些数据涵盖了2007年至2023年间发生的12次极端天气事件。分析结果显示，在极端天气事件过后，低收入社区的重建意愿较低，且难以恢复到灾前状态；而高收入社区则能够重建并往往比灾前状况有所改善，这凸显了它们建筑环境之间的日益显著差异。我们进一步通过分析灾害恢复援助和保险政策的实施情况来探究这些差异，并发现低收入社区在资源方面存在不足，这可能是导致其对极端天气事件反应不均的原因。我们的研究结果表明，以更高的分辨率和更大的规模分析社区的恢复过程对于制定有效的政策至关重要，并建议重新构建灾害恢复财政援助框架，以促进更具气候适应性的社区发展。}