城市內澇調節服務供需關鍵區識別與優先級劃分

辛儒鴻,曾 堅,李 凱,王倩雯,丁鍶湲

1 天津大學建筑學院,天津 300072 2 哥本哈根大學地理科學與自然資源管理系,哥本哈根 1958

在全球氣候變化和城市化背景下,城市內澇災害風險逐年加劇,可持續發展面臨嚴峻挑戰[1]。在中國,截至2020年,常住人口城市化率已超過60%[2],隨著城市高密度化和集約化發展,城市生態空間大幅減少,生態系統的雨洪調節能力不斷退化[3- 4],導致城市雨洪生態系統服務供需失衡[5],城市內澇災害頻發[6],嚴重危及城市居民的人身安全、財產安全及公共安全[7]。新時期,“十四五”規劃和2035年遠景目標綱要中強調,要完善城市化戰略,把人民生命安全和身體健康作為城市發展的基礎目標,推進以人為核心的新型城鎮化。因此,從全新視角審視城市內澇調節防控已成為社會各界廣泛關注的重要問題[8]。

生態系統服務是連接自然資本和人類福祉的關鍵橋梁,生態系統服務的產生和使用對應生態供給和社會需求[9]。內澇調節服務作為與城市發展關系最緊密的服務類型之一,對緩解城市內澇災害具有重要作用[10- 12]。目前,關于城市內澇的國內外理論研究主要聚焦于城市內澇的災情模擬與風險評估[13- 15],成因機理與防治措施[8,16- 17],監測預警與應急管理[18- 19],及防澇設計標準與技術導則制定[20-21]等方面。隨著城市內澇災害的綜合性、復雜性和多樣性等問題日益突出[17,22],越來越多的學者開始從生態系統服務視角探索城市內澇的解決方案[23- 24]。主要歸納為兩個方面：一是強調控制城市擴張和優化土地利用以減少人類對城市內澇調節服務的消耗和需求。如BenDor等[25]論證了將生態系統服務納入城市總體規劃的必要性；Yu等[26]探討了優化不透水地表布局對預防城市內澇的積極作用；匡文慧等[27]研究了城市建成區土地利用/覆蓋變化對內澇調節服務的影響。二是試圖通過優化綠色基礎設施等生態途徑來提升城市內澇調節服務的供給能力。如Merrow等[28]探討了生態系統服務與綠色基礎設施空間規劃的內生關系；Maragno等[29]提出了以緩解城市內澇為導向的綠色基礎設施精細化管理方法；李鋒[30]、肖華斌[31]、顧康康[32]、許超[33]等論述了綠色基礎設施對生態系統服務的影響,并提出了生態系統服務導向下的綠色基礎設施布局與管理策略。已有研究拓寬了對城市內澇防控的認知范圍,但總體上側重于內澇調節服務的供給量化,關于受災體對內澇調節服務的需求量化研究不足。同時,生態系統服務供需存在明顯的空間異質性和空間錯位特征[34],已有研究尚未對內澇調節服務的供需關系進行體系探討,導致無法明確哪些區域需要重點關注并優先干預,進而無法改善當前城市內澇防控布局不精準[35],內澇調節效率低下[36]等現實問題。

因此,本文系統梳理城市內澇研究脈絡及內澇災害特點,以內澇調節服務為切入點,重點關注城市發展需求和生態系統供給之間的關系,構建了城市內澇調節服務供需關鍵區識別與優先級劃分的研究框架與指標體系。并基于廈門島的城市發展現狀及凸出環境問題，進行了城市內澇調節服務量化評估與空間制圖。研究結果對提升城市內澇調節與防控能力,促進以人為本的新型城鎮化發展目標具有重要應用價值。

1 研究區概況

廈門島位于閩三角城市群核心地帶,是廈門市的政治、經濟、文化、商業中心。國土面積157.76km2,整體地勢南高北低,最高海拔312m,四周環海,是典型的島嶼型城市(圖1)。由于廈門島處于亞熱帶海洋性季風氣候,近15年(2003—2017年)的降雨數據顯示,年降雨量和降雨天數總體呈上升趨勢(圖2)。全年降雨高峰期間(5—9月),強降雨和風暴潮事件頻發,所產生的城市內澇災害嚴重到影響城市居民的生命財產健康安全[37- 38]。因此,加強城市防澇基礎設施建設,提升城市內澇災害防治水平,是當前迫切需要解決的現實問題。

圖1 廈門島DEM及匯水分區Fig.1 DEM and catchment zone of Xiamen Island

圖2 廈門島近15年降雨趨勢Fig.2 Rainfall trends in Xiamen Island in the past 15 years

2 研究方法

2.1 數據來源及處理

研究選取2017年8月15日晴空Landsat- 8 OLI遙感影像,使用ENVI5.3平臺對遙感影像進行校正、裁剪和目視解譯,將研究區用地分為：林地、草地、耕地、水體、建設用地和裸地六大類型；同時期30m分辨率DEM數據和遙感數據均源于中科院地理空間數據云網站。建筑密度,建筑普查數據源于中科院地理科學與資源研究所。居住小區及人口空間分布數據通過Python從安居客網站爬取獲得。道路數據源于Open Street Map。其它基礎數據源于《廈門市城市總體規劃(2011—2020)》及廈門市官方網站。分析過程基于ArcMap10.8、ENVI5.3和GeoDA平臺完成。

2.2 指標選取及技術路線

城市內澇災害涉及生態環境、人口安全及社會經濟等多個方面[39]。生態空間具有調節城市內澇的功效[16,40],受災體的生命財產安全是城市內澇防控所關注的關鍵要素[40- 41]。因此,本研究將綠地系統的供給水平(城市生態主體)和人的需求水平(城市社會主體)統籌到一個研究框架內,明確了供需指標體系,構建了研究技術路線(圖3)。主要包括4個步驟：(1)模擬城市降雨強度和地表徑流量,具體指標包括：降雨量,降雨歷時,土地利用覆蓋度；(2)評估城市內澇調節服務供給能力,具體指標為：徑流調節率。(3)評估城市內澇調節服務需求水平,主要指標包括：脅迫性指數(淹沒深度),暴露性指數(人口暴露性、建筑暴露性)和脆弱性指數(生命脆弱性、結構脆弱性、財產脆弱性)。(4)城市內澇調節服務供需匹配及干預優先級劃分,主要指標為：Z-score標準化結果和優先級指數。

2.3 方法

2.3.1城市降雨強度與地表徑流量模擬

降雨強度是城市內澇災害評估模型中的核心驅動變量。根據《廈門市暴雨強度公式》(福建省氣候中心修訂,2016),結合城市內澇危害最大化特征,采用短歷時暴雨強度公式計算不同重現期內的暴雨強度,公式如下[38]：

(1)

式中,q是降雨強度(L s-1hm-2)；R是降雨重現期(R=1,20,50,100,200,500a)；t是降雨歷時(t=120min)。

本研究采用美國農業部研發的SCS-CN水文模型模擬地表徑流量,綜合考慮土壤類型、土壤濕度、下墊面占比等因素對對徑流的影響[42]。計算公式如下[27]:

(2)

(3)

式中,Q是地表徑流量(mm)；P是降雨量(mm)；S是最大可能滯留量(mm)[43]；Ia是降水的初始下滲量,Ia=λ×S,λ是土壤的下滲系數,一般取值為0.2[44]；CN表征地表產流能力,本研究參考Fan等提出的方法進行計算[45],即利用城市地表覆蓋比例及其各自CN值進行加權計算得到,計算公式如下:

CN=f1×CN1+f2×CN2+f3×CN3

(4)

式中,f1,f2和f3分別代表不透水面、植被和裸土在像元內的百分比,CN,CN1,CN2,CN3分別代表計算得到的綜合CN值及不透水面、植被和裸土的CN值,不透水面和裸土的初始CN值分別為98和91,植被的初始CN值的計算方法見參考文獻[45]。土壤濕度設置為中等情景。

2.3.2城市內澇調節服務供給評估

城市綠色空間通過促進地表水下滲和冠層節流等方式有效減少地表徑流量和流速[46]。本研究使用徑流調節率[27,29]來表征綠地調節地表徑流的能力,以刻畫城市內澇調節服務的供給能力。計算公式如下:

Cr=Δv×(0.001×P×A)-1×100%

(5)

(6)

式中,Cr是各研究單元的地表徑流調節率(%)；Δv是像元內綠地空間的地表徑流調蓄量(mm)；P是降雨量(mm)；A是各研究單元的面積(m2)。Qi是占比為100%的不透水面產生的地表徑流量(mm)；Qa是各綠地覆蓋類型實際產生的地表徑流量(mm)；Ai是每個像元的面積(m2)。徑流調節率越高,表明綠地空間的內澇調節服務供給水平越高。

2.3.3城市內澇調節服務需求評估

在內澇災害情景下,脅迫性(Hazard)、暴露性(Exposure)和脆弱性(Vulnerability)之間的相互作用反映受災風險程度[47-50]。其中脅迫性指與自然災害有關的物理事件及其影響；暴露性指在不同災害級別中存在的人、建筑、基礎設施等經濟、社會和文化資產；脆弱性指受災體承受災害的能力[47,51]。本研究將三者的綜合影響定義為城市內澇調節服務的綜合需求。

脅迫性評估。脅迫性分析需要同時考慮暴雨自然[52]徑流量和城市排水系統的排水能力兩大關鍵因素[53]。根據《室外排水設計規范GB50014—2006(2016版)》和實際情況,設定廈門島城市排水管網的實際排澇能力為一年一遇(35.14mm/h)[38],地表徑流量減去排水量后的雨量得到內澇積水量[53]。本研究基于DEM數據,運用GIS水文分析模塊中的D8算法[52,54—55],識別分水嶺、匯流河網和積澇點,劃分匯水分區,并求出各匯水區內的內澇積水量。計算公式如下[56]：

W=(Q-V)×S′

(7)

式中,W是內澇積水量(mm),Q是地表徑流量(mm),V是排水量(35.14mm/h),S′是匯水區面積(m2)。采用“等體積法”模擬內澇淹沒范圍和淹沒高度,以匯水區內澇積水量W為參照,在GIS平臺的3D表面體積模塊中設定模擬淹沒高度H,計算得到3D淹沒體積V,當V=W時,H即為該匯水區的淹沒高度。提取淹沒高度以下的DEM數據,得到淹沒區；淹沒高度減去修正后的地形高程,得到實際淹沒深度[56]。各淹沒深度范圍內的受災面積占整個研究區淹沒深度范圍內的受災面積的比例之和,乘以權重系數,即為該研究單元內的內澇淹沒脅迫性指數H。計算過程參照公式(8—9)。

暴露性評估。本研究在石勇等提出的內澇暴露性指數[41]的基礎上,構建了受災體暴露性評價體系,重點考慮城市空間中的人及其生活、生產空間的受災數量和受災強度。根據《GB51222—2017城鎮內澇防治技術規范》[57],積水深度超過15cm視為發生內澇。基于此,本文結合已有內澇等級劃分研究[38],將淹沒深度劃分為4個等級：15—30cm,30—45cm,45—60cm,60cm以上；利用GIS統計分析每種淹沒等級中,各街道單元內的受災建筑面積和受災人口數量占整個研究區內受災建筑面積和受災人口數量的比例。其次,考慮不同淹沒等級對受災體的影響程度,給Ⅰ—Ⅳ級的內澇等級分別賦予權重：0.2,0.4,0.6,0.8[41]。最終,各淹沒等級內受災體占比的加權和為該研究單元的暴露性指數。計算公式如下[41]：

(8)

(9)

式中,Ej是研究單元j的暴露性指數,t是內澇等級的權重；gi(uj)是研究單元j中暴露等級i的建筑面積在整個研究區該暴露等級的總建筑面積中所占的比例；fi(uj)是各研究單元中每種暴露水平的受災建筑面積,Ci是整個研究區中每種暴露水平的總建筑面積。其中m=4,n=873。人口暴露性與建筑暴露性的計算過程相同,兩項指數的平均值為綜合暴露性指數E。

脆弱性評估。內澇災害所引發的脆弱性包括建筑結構損失[58]、財產損失[40]以及人口安全損失[9]。由于缺少老年人、兒童等人口組成數據,本研究主要探討建筑結構損失和財產損失兩項指標。同時,內澇損失主要與積水深度有關,受水流沖擊和淹沒歷時等因素的影響較小[58],因此,以積水深度作為脆弱性評估的控制性指標。選取已被廣泛應用的澳大利亞ANUFLOOD建筑結構水深-損失率曲線[59],根據國內學者的修正經驗[40]及本研究區的建筑結構調研結果,對其進行本地化擬合修正,構建了適用于本地區的建筑結構脆弱性模型和室內財產脆弱性模型,計算公式如下：

v1=0.041+0.165x-0.033x2+0.006x3

(10)

v2=0.041+0.893x+0.005x2-0.121x3

(11)

式中,v1為建筑結構災損率(%)；v2為住宅建筑的室內財產災損率(%)；x為內澇積水深度(m)。相關研究表明,內澇災害發生時,老舊建筑的結構脆弱性更強[41],同時,商業建筑及倉儲建筑的財產脆弱性明顯強于住宅建筑[40],因此,該類建筑的災損率需乘以權重系數1.2。不同淹沒等級中的建筑類型占比及權重參照暴露性評估過程。建筑結構脆弱性和室內財產脆弱性的平均值為綜合脆弱性指數V。

城市內澇調節服務綜合需求評估。根據災害系統理論,脅迫性是災害產生的先決條件,表征致災程度；暴露性是災害產生的直接原因,反映受災體的受災狀態；脅迫性是災害損失的重要條件,衡量受災體的損失程度。三項指標共同決定了災害風險,即反映了內澇調節服務的綜合需求。計算公式如下：

R=H×E×V

(12)

式中,R為內澇調節服務綜合需求；H為脅迫性；E為暴露性；V為脆弱性。

2.3.4城市內澇調節服務供需匹配

使用Z-score標準化方法進行生態系統服務的供需分異,能夠簡潔直觀的識別生態系統服務供需的匹配類型[60-61]。基于上述研究結果,對每個研究單元內的供需水平進行Z-score標準化和象限劃分。x軸表示標準化后的生態系統服務供給水平,y軸表示標準化后的生態系統服務需求水平,劃分出四個象限。第一象限為高供給高需求,第二象限為低供給高需求,第三象限為低供給低需求,第四象限為高供給低需求。Z-score標準化公式參考文獻[60]進行。

2.3.5規劃干預優先級劃分

為了進一步指導城市規劃和景觀設計,引入優先級指數Priority Index(PRI)[29]對需要進行干預的關鍵區域進行優先級排序。計算公式如下：

(13)

式中,H是脅迫性指數,E是暴露性指數,V是脆弱性指數,Cr是地表徑流調節率。當脅迫性、暴露性和脆弱性越大,地表徑流調節率越小時,PRI越大,該地區越需要優先干預。

3 結果與分析

3.1 內澇調節服務供給能力及空間特征

模擬預測結果顯示(圖4),高覆蓋度的植被類型的地表徑流調節率較高,表明城市綠地空間能夠有效提供內澇調節服務,且林地調節能力強于草地。伴隨降雨重現期變化,降雨量增大,徑流深度增多,植被的徑流調節率逐漸降低,與1年重現期相比,20年,50年,100年,200年,500年一遇情景下的平均內澇調節服務分別下降了15.59%、19.58%、23.32%、24.84%、27.81%,表明城市綠地所提供的內澇調節服務受降雨量的制約。

空間分布結果表明(圖5),內澇調節服務供給能力呈現“南高北低”的空間分布格局。高值區(Cr>44.2%)主要集中在御屏山、狐尾山、仙岳山等高植被覆蓋區。低值區(Cr<7.14%)主要集中在空港物流園、象嶼保稅區及城市中心等高不透水面覆蓋區。同時,LISA結果顯示(圖5),在95%的置信區間內,供給量的Moran′sI指數為0.525,表明在街道尺度的內澇調節服務供給水平具有明顯的空間集聚特征。高-高熱點區集中于南部和西部片區,低-低冷點區集中于西北部和中部片區。

圖5 內澇調節服務供給能力空間分布圖及LISA分布Fig.5 Spatial distribution and LISA distribution of the supply capacity of waterlogging regulation services

圖6 內澇災害淹沒范圍及淹沒深度Fig.6 Inundation range and depth of waterlogging disaster

3.2 內澇調節服務需求水平及空間特征

基于分水嶺、匯流河網和積澇點,將研究區劃分為28個匯水區(圖1)。根據徑流量和城市排水管網的排澇能力,采用“等體積法”模擬出內澇淹沒范圍和淹沒等級(圖6)。經驗證,研究結果符合城市內澇歷史規律并與已有研究結果相契合[38,62]。以此為基礎,通過分析內澇災害的脅迫性、受災體的暴露性和脆弱性,得到內澇調節服務的需求水平。

內澇調節需求結果表明(圖7),廈門島內澇調節服務需求水平呈現“周邊高中部低”且“北高南低”的空間格局。高需求區(R>0.55%)主要集中在象嶼保稅區片區、筼筜湖片區、五緣灣片區、湖邊水庫片區和會展中心片區，最大需求指數達：14.94%。同時,LISA結果顯示(圖7),在95%的置信區間內,內澇調節需求的Moran′sI指數為0.384,表明在街道尺度的內澇調節服務需求水平具有明顯的空間集聚特征,高-高熱點區主要分布于北部沿海地區,低-低冷點區主要分布于中部和南部地區。

圖7 內澇調節服務需求空間分布及LISA分布圖Fig.7 Spatial distribution and LISA distribution of the demand capacity of waterlogging regulation services

圖8 內澇調節服務供需匹配及空間分布Fig.8 Quadrant division and spatial distribution of waterlogging regulation service supply and demand matching

3.3 內澇調節服務供需空間匹配

基于Z-score標準化后的城市內澇調節服務供需象限分布結果表明(圖8),有114個研究單元處于低供-高需狀態,29個研究單元處于高供-高需狀態。同時,城市內澇調節服務供需空間匹配結果顯示(圖8),處于低供-高需狀態的關鍵區主要分布于象嶼保稅區、空港物流園、五緣灣片區、湖邊水庫片區、筼筜湖片區和會展中心片區。處于高供-低需狀態的研究單元主要分布于御屏山、狐尾山、仙岳山片區。

3.4 規劃干預優先級劃分

圖9 規劃干預優先級劃分Fig.9 Prioritize planning interventions

使用優先級指數(PRI)在供需象限劃分的基礎上進一步揭示供需失衡的程度,從而準確劃分優先干預的次序[29]。根據優先級指數,將優先干預區劃分為5個等級,級別越高,越需要優先干預。結果表明(圖9),廈門島的內澇調節服務優先干預區空間分布差異明顯。優先級為Ⅴ級的區域主要集中于空港物流園和象嶼保稅區的沿海地區；優先級為Ⅳ級的區域主要集中于筼筜湖下游片區、五緣灣片區、湖邊水庫片區和會展中心片區；優先級為Ⅲ—Ⅱ級的區域主要集中于筼筜湖上游和五緣灣東、西部片區。

4 結論與討論

4.1 結論

本文以廈門島為研究區域,基于遙感數據和人口、社會、經濟數據,著眼于城市街區尺度,模擬了降雨強度和地表徑流,評估了城市內澇調節服務的供需水平和空間分布特征,通過供需匹配識別了供需失衡關鍵區,并劃分了規劃干預優先級。研究表明：(1)城市綠地能夠有效提供內澇調節服務,且林地調節能力強于草地；服務供給能力呈現“南高北低”的分布特點,且空間集聚特征明顯。高供給區主要集中于御屏山、狐尾山和仙岳山片區。(2)淹沒范圍與淹沒深度,人口數量與建筑數量,建筑質量與建筑功能共同決定內澇調節服務需求；服務需求水平呈現“周邊低中部低”且“北高南低”的分布特點,同樣具有明顯的空間集聚特征。高值區主要集中在象嶼保稅區片區、筼筜湖片區、五緣灣片區、湖邊水庫片區和會展中心片區。(3)各研究單元的供需匹配差異明顯,其中有114個研究單元處于低供-高需失衡狀態,主要集中于中北部片區。(4)規劃干預優先級較高的區域主要集中于空港物流園、象嶼保稅區和五緣灣片區。以上關鍵區及優先干預區是需要未來城市規劃和景觀設計過程重點優化的對象。

4.2 討論

研究從供需視角探討解決城市內澇風險問題,為促進以人為核心的城市發展目標提供了新的視角和啟示：

(1)脅迫性、暴露性和脆弱性對于評估內澇調節服務需求的現實意義。在同樣的淹沒深度下,部分地區的人口分布廣、建筑密度大,建筑結構脆弱,生命財產損失極大；而部分地區則以公園綠地為主,生命財產損失極小。因此,內澇淹沒范圍和淹沒深度僅能表征內澇災害的客觀脅迫性要素,而暴露性和脆弱性則進一步考慮了人口、社會、經濟等方面的城市發展要素,三項指標共同反映了城市居民對內澇調節服務的實際需求。

(2)供需匹配對于識別關鍵區的關鍵作用。研究發現,城市內澇調節服務供給和需求存在明顯的空間異質性和空間錯位特征,因此,單方面考慮城市內澇的供給能力或需求水平,在城市內澇災害防控過程中均存在局限性。通過供需匹配可以更加精準、全面地認知研究單元的生態安全狀態,從而為制定具有針對性的規劃策略提供科學依據。例如對于高供-低需失衡關鍵區,要應在保護生態本底的基礎上合理利用,以提升生態系統服務效益。對于低供-高需失衡關鍵區,應加強綠色基礎設施布局與生態補償,以提高內澇調節的供給能力；同時要優化市政排水設施布局,控制人口分布與開發強度,調整產業功能布局,以降低內澇調節的需求水平,從而減少內澇災害造成的人身安全及社會經濟損失。

(3)劃分規劃干預優先級的實踐價值。解決城市問題需要系統規劃,突出重點,分期實施,尤其在土地資源非常緊缺的中心城市。相較于現有規劃[63],本文所劃分的規劃干預優先級在內澇積水風險識別的基礎上做出了進一步探索,在優化重點、建設時序及資金投入等方面提供了有力支持,從而有助于保障城市內澇安全和經濟社會可持續發展。

(4)降低城市內澇災害風險的重要途徑。提高城市韌性,降低城市內澇災害風險,應重點關注供需失衡關鍵區及規劃干預優先級。一方面要控制需求端的指標因子,如人口數量,建筑量,不透水面比例,另一方面要優化供給端的指標因子,如綠地數量、質量和分布格局。同時,還要關注積澇區上游的內澇徑流狀態,增加生態用地面積,優化綠地景觀配置,減緩上游徑流量和徑流速度,從而構建從源頭、過程到匯點的城市生態網絡系統。

需要說明的是,本文深度剖析內澇調節服務的供需關系,旨在降低城市內澇災害風險。后續研究可以進一步探索景觀數量、結構及格局對城市內澇調節服務的驅動機制,從而為落實優化方案提供更加具體的理論依據。