Establishing an efficient disaster management strategy against severe natural disasters is essential to mitigate and relieve their catastrophic consequences. In order to understand the situation during such devastating events, it is crucial to incorporate individuals' behaviors and their decision-making processes, which requires an amalgamation of information from various sources such as survey data, information regarding location and intensity of disasters, government's policies, and supplies in the affected region. This work proposes a dynamic-data-driven model for individual decision-making processes capable of tracking people's preference value over time, incorporating dynamic environmental changes using Bayesian updates. An agent-based simulation was used to model each of the components vital to devise an effective disaster management strategy. Moreover, the proposed model allows deriving quantitative relationships among people's evacuations, their demographic information, and risk perception based on environmental changes, including traffic status, gas outage, and government notice. For this study, the authors considered Florida's situations during hurricanes Irma, Michael, and Dorian in 2017, 2018, and 2019. What-if analyses were also conducted to find the best disaster management policy for government agencies to minimize the hurricane's effect, which will help prepare for future disaster situations.

建立针对严重自然灾害的有效灾难管理策略对于减轻和减轻其灾难性后果至关重要。为了了解此类灾难性事件的情况，至关重要的是要纳入个人的行为及其决策过程，这需要将来自各种来源的信息进行汇总，例如调查数据，有关灾难的位置和强度的信息，政府的政策以及受灾地区的物资。这项工作提出了一个针对个人决策过程的动态数据驱动模型，该模型能够随着时间的推移跟踪人们的偏好价值，并使用贝叶斯更新方法整合动态环境变化。基于代理的模拟用于对设计有效的灾难管理策略至关重要的每个组件进行建模。此外，提出的模型允许基于环境变化（包括交通状况，燃气中断和政府通知）得出人们的疏散，人口统计信息和风险感知之间的定量关系。在本研究中，作者考虑了2017年，2018年和2019年飓风艾尔玛，迈克尔和多利安期间佛罗里达州的情况。还进行了假设分析，以找到最佳的政府机构灾难管理政策，以最大程度地减少飓风的影响，帮助为将来的灾难情况做准备。以及基于环境变化的风险感知，包括交通状况，燃气中断和政府通告。在本研究中，作者考虑了2017年，2018年和2019年飓风艾尔玛，迈克尔和多利安期间佛罗里达州的情况。还进行了假设分析，以找到最佳的政府机构灾难管理政策，以最大程度地减少飓风的影响，帮助为将来的灾难情况做准备。以及基于环境变化的风险感知，包括交通状况，燃气中断和政府通告。在本研究中，作者考虑了2017年，2018年和2019年飓风艾尔玛，迈克尔和多利安期间佛罗里达州的情况。还进行了假设分析，以找到最佳的政府机构灾难管理政策，以最大程度地减少飓风的影响，帮助为将来的灾难情况做准备。