基于贝叶斯网络-蒙特卡洛-智能体模型的学校-道路系统地震与洪水灾害下教育中断风险评估方法研究

本研究针对自然灾害导致的教育服务中断问题，创新性地整合贝叶斯网络(BN)、蒙特卡洛模拟(MC)和智能体模型(AB)，开发了评估学校-道路耦合系统风险的量化框架。通过多米尼加共和国圣佩德罗·德·马科里斯省的案例，证实建筑加固和桥梁改造可显著缩短教育中断时间，为决策者提供了"每生每日中断成本"的直观指标。

　　

自然灾害频发对教育系统造成严重冲击，学校建筑损毁和交通中断导致的学生失学问题日益突出。2010年海地地震造成250万学生停课3个月，2020年波多黎各地震导致教育服务中断超2个月，类似事件暴露出教育基础设施的脆弱性。更严峻的是，长期教育中断会引发童工、早婚等社会问题，并显著降低学生学业表现——泰国2011年洪灾后6-9年级学生测试成绩普遍下滑，澳大利亚野火烧毁地区儿童的阅读与算术能力明显衰退。这些现象凸显出量化评估教育系统韧性的紧迫性，但现有研究多聚焦单一设施或忽略交通网络影响，缺乏整合物理损伤与社会因素的系统性方法。

为此，国际研究团队在《International Journal of Disaster Risk Reduction》发表创新成果，通过融合贝叶斯网络(BN)、蒙特卡洛(MC)模拟和智能体模型(AB)，构建了首个能同时评估学校建筑与道路网络协同效应的教育中断风险评估框架。研究以多米尼加共和国圣佩德罗·德·马科里斯省为案例区，分析288所学校、11座桥梁在475年/2475年重现期地震及洪水场景下的表现。关键技术包括：1)建立包含社会脆弱性参数（收入、教育、住房）的BN模型；2)采用MC模拟生成1000种基础设施状态情景；3)开发包含学校运营商(SO)和道路运营商(RO)的AB恢复模型；4)基于GLOSI分类系统构建10类校舍和7类桥梁的脆弱性函数。

2. 方法论框架
研究提出三级分析框架：BN层量化建筑损伤概率与社交脆弱性的耦合效应，MC层处理系统不确定性，AB层模拟灾后恢复动态。创新性地将社区社会脆弱性(SV)纳入学校功能状态评估，定义"低收入+低教育+差住房"组合为高SV状态，通过条件概率表(CPT)关联至庇护所使用需求。

3. 案例区特征
圣佩德罗·德·马科里斯省包含6个行政区的525栋校舍，主要采用RC3/MR/LD（占比39.4%）等10类结构，其中PNEE/RC1/MR/HD型校舍符合最新抗震规范。道路网络含11座关键桥梁，包括多跨简支混凝土梁桥(MSSS1)等7种类型，其中B4桥在极端地震下损毁概率达96.6%。

4. 地震情景结果
极端地震(SA_0.2s=1.2g)导致44.9%校舍停运，B10桥倒塌概率78.3%。动态恢复策略("贪婪算法")最优，使系统韧性值提升40%。校舍加固可使M1区学生复课时间从45天缩短至14天，单位成本效益显示每投入$1,200可减少1生·日教育损失。

5. 洪水情景分析
0.25m淹水深度下，位于洪泛区的RM/LR/PD型校舍功能丧失概率达82%，乡村地区因道路网络稀疏更易形成"教育孤岛"。桥梁B7成为恢复瓶颈，其改造可降低系统恢复时间变异性达35%。

该研究开创性地实现了教育系统多灾害风险量化，揭示物理加固与社会干预的协同效应。提出的"生·日中断成本"指标为资源有限地区提供了优先干预依据，被联合国教科文组织纳入《全球学校安全框架》技术指南。后续研究可扩展至台风、滑坡等多灾种耦合场景，并引入更精细的社会资本评估参数。