风险科学 & 智能决策

Domino Risk
Lab

我们将风险科学、数据基础设施和计算建模结合起来，理解扰动如何在城市、产业、基础设施与经济系统中传播，并将研究转化为可复用的数据集、模型和决策工具。

浏览研究方向查看数据与工具

系统性风险与级联失效 灾害影响与恢复建模 气候风险与城市韧性 基础设施与供应链风险 风险评估中的人工智能 风险科学数据基础设施

Research Themes

研究主线

网站第一版先按长期研究方向组织内容，后续每个方向都可以关联论文、项目、数据集、工具和团队成员。

风险传播

系统性风险与级联失效

研究局部扰动如何通过经济、基础设施、供应链和社会网络扩散，并识别导致系统性风险放大的关键节点。

systemic riskcascading failurenetwork science

冲击与恢复

灾害影响与恢复建模

评估自然灾害、突发事件和复合冲击对产业、城市和区域经济的直接与间接影响，并模拟恢复路径。

ARIOdisaster impactrecovery modeling

城市韧性

气候风险与城市韧性

围绕洪涝、高温、风暴潮等气候风险，研究城市系统的暴露、脆弱性、适应能力和长期韧性投资。

climate riskurban resilienceadaptation

关键系统

基础设施与供应链风险

刻画交通、能源、水务、通信和供应链系统之间的互依赖关系，分析中断、瓶颈和替代路径。

infrastructuresupply chainresilience

AI 风险智能

风险评估中的人工智能

探索机器学习、知识图谱和大模型在风险识别、文本证据抽取、情景生成和决策支持中的应用。

AIknowledge graphdecision intelligence

数据基础设施

风险科学数据基础设施

建设可维护、可引用、可追踪的数据产品体系，为风险研究、模型开发和政策评估提供长期基础设施。

data infrastructuremetadataopen science

Selected Outputs

代表性成果

这里先放示例记录，用于确定发表、报告、数据和工具之间的展示关系。

2026

A framework for cascading economic risk assessment under compound disruptions

Working paper record, details to be updated

2026

Operationalizing ARIO models for regional disaster recovery analysis

Technical report placeholder

2025

Data infrastructure for reusable risk science: metadata, provenance, and governance

White paper placeholder

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