Post-wildfire Housing Recovery Simulation via an Agent-based Model
Notice bibliographique
Résumé
As climate change increases the frequency and severity of disasters, proactive planning for post-disaster housing recovery is essential to mitigate long-term social and economic disruption. Computational models can support this planning by simulating potential recovery trajectories, yet many existing approaches are limited by overwhelming data requirements or narrow applicability to past events. Here, we introduce RAAbIT (Recovery Assessment using Agent-based Tools), a novel agent-based model designed to simulate housing recovery using data available within weeks of a disaster. RAAbIT models individual households, insurers, and contractors as agents governed by empirical behavior rules, and incorporates modifiable system-level constraints, such as contractor availability, to reflect context-specific recovery dynamics. We demonstrate the model's utility by hindcasting two California wildfires-the 2017 Tubbs Fire in Santa Rosa and the 2018 Camp Fire in Paradise-and capturing their divergent recovery trajectories. Despite similar hazards, the two communities experienced significantly different reconstruction outcomes, with Santa Rosa rebuilding 57% of destroyed homes and Paradise only 9% within five years. RAAbIT can reproduce temporal and spatial patterns of recovery observed in building permit and construction data. By balancing generalizability with data realism, RAAbIT provides a flexible and transferable tool for post-disaster recovery planning, supporting more effective decision-making under uncertainty and enhancing community resilience in the face of escalating climate risks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».