城市内涝调节服务供需关键区识别与优先级划分

辛儒鸿,曾 坚,李 凯,王倩雯,丁锶湲

1 天津大学建筑学院,天津 300072 2 哥本哈根大学地理科学与自然资源管理系,哥本哈根 1958

在全球气候变化和城市化背景下,城市内涝灾害风险逐年加剧,可持续发展面临严峻挑战[1]。在中国,截至2020年,常住人口城市化率已超过60%[2],随着城市高密度化和集约化发展,城市生态空间大幅减少,生态系统的雨洪调节能力不断退化[3- 4],导致城市雨洪生态系统服务供需失衡[5],城市内涝灾害频发[6],严重危及城市居民的人身安全、财产安全及公共安全[7]。新时期,“十四五”规划和2035年远景目标纲要中强调,要完善城市化战略,把人民生命安全和身体健康作为城市发展的基础目标,推进以人为核心的新型城镇化。因此,从全新视角审视城市内涝调节防控已成为社会各界广泛关注的重要问题[8]。

生态系统服务是连接自然资本和人类福祉的关键桥梁,生态系统服务的产生和使用对应生态供给和社会需求[9]。内涝调节服务作为与城市发展关系最紧密的服务类型之一,对缓解城市内涝灾害具有重要作用[10- 12]。目前,关于城市内涝的国内外理论研究主要聚焦于城市内涝的灾情模拟与风险评估[13- 15],成因机理与防治措施[8,16- 17],监测预警与应急管理[18- 19],及防涝设计标准与技术导则制定[20-21]等方面。随着城市内涝灾害的综合性、复杂性和多样性等问题日益突出[17,22],越来越多的学者开始从生态系统服务视角探索城市内涝的解决方案[23- 24]。主要归纳为两个方面：一是强调控制城市扩张和优化土地利用以减少人类对城市内涝调节服务的消耗和需求。如BenDor等[25]论证了将生态系统服务纳入城市总体规划的必要性；Yu等[26]探讨了优化不透水地表布局对预防城市内涝的积极作用；匡文慧等[27]研究了城市建成区土地利用/覆盖变化对内涝调节服务的影响。二是试图通过优化绿色基础设施等生态途径来提升城市内涝调节服务的供给能力。如Merrow等[28]探讨了生态系统服务与绿色基础设施空间规划的内生关系；Maragno等[29]提出了以缓解城市内涝为导向的绿色基础设施精细化管理方法；李锋[30]、肖华斌[31]、顾康康[32]、许超[33]等论述了绿色基础设施对生态系统服务的影响,并提出了生态系统服务导向下的绿色基础设施布局与管理策略。已有研究拓宽了对城市内涝防控的认知范围,但总体上侧重于内涝调节服务的供给量化,关于受灾体对内涝调节服务的需求量化研究不足。同时,生态系统服务供需存在明显的空间异质性和空间错位特征[34],已有研究尚未对内涝调节服务的供需关系进行体系探讨,导致无法明确哪些区域需要重点关注并优先干预,进而无法改善当前城市内涝防控布局不精准[35],内涝调节效率低下[36]等现实问题。

因此,本文系统梳理城市内涝研究脉络及内涝灾害特点,以内涝调节服务为切入点,重点关注城市发展需求和生态系统供给之间的关系,构建了城市内涝调节服务供需关键区识别与优先级划分的研究框架与指标体系。并基于厦门岛的城市发展现状及凸出环境问题，进行了城市内涝调节服务量化评估与空间制图。研究结果对提升城市内涝调节与防控能力,促进以人为本的新型城镇化发展目标具有重要应用价值。

1 研究区概况

厦门岛位于闽三角城市群核心地带,是厦门市的政治、经济、文化、商业中心。国土面积157.76km2,整体地势南高北低,最高海拔312m,四周环海,是典型的岛屿型城市(图1)。由于厦门岛处于亚热带海洋性季风气候,近15年(2003—2017年)的降雨数据显示,年降雨量和降雨天数总体呈上升趋势(图2)。全年降雨高峰期间(5—9月),强降雨和风暴潮事件频发,所产生的城市内涝灾害严重到影响城市居民的生命财产健康安全[37- 38]。因此,加强城市防涝基础设施建设,提升城市内涝灾害防治水平,是当前迫切需要解决的现实问题。

图1 厦门岛DEM及汇水分区Fig.1 DEM and catchment zone of Xiamen Island

图2 厦门岛近15年降雨趋势Fig.2 Rainfall trends in Xiamen Island in the past 15 years

2 研究方法

2.1 数据来源及处理

研究选取2017年8月15日晴空Landsat- 8 OLI遥感影像,使用ENVI5.3平台对遥感影像进行校正、裁剪和目视解译,将研究区用地分为：林地、草地、耕地、水体、建设用地和裸地六大类型；同时期30m分辨率DEM数据和遥感数据均源于中科院地理空间数据云网站。建筑密度,建筑普查数据源于中科院地理科学与资源研究所。居住小区及人口空间分布数据通过Python从安居客网站爬取获得。道路数据源于Open Street Map。其它基础数据源于《厦门市城市总体规划(2011—2020)》及厦门市官方网站。分析过程基于ArcMap10.8、ENVI5.3和GeoDA平台完成。

2.2 指标选取及技术路线

城市内涝灾害涉及生态环境、人口安全及社会经济等多个方面[39]。生态空间具有调节城市内涝的功效[16,40],受灾体的生命财产安全是城市内涝防控所关注的关键要素[40- 41]。因此,本研究将绿地系统的供给水平(城市生态主体)和人的需求水平(城市社会主体)统筹到一个研究框架内,明确了供需指标体系,构建了研究技术路线(图3)。主要包括4个步骤：(1)模拟城市降雨强度和地表径流量,具体指标包括：降雨量,降雨历时,土地利用覆盖度；(2)评估城市内涝调节服务供给能力,具体指标为：径流调节率。(3)评估城市内涝调节服务需求水平,主要指标包括：胁迫性指数(淹没深度),暴露性指数(人口暴露性、建筑暴露性)和脆弱性指数(生命脆弱性、结构脆弱性、财产脆弱性)。(4)城市内涝调节服务供需匹配及干预优先级划分,主要指标为：Z-score标准化结果和优先级指数。

2.3 方法

2.3.1城市降雨强度与地表径流量模拟

降雨强度是城市内涝灾害评估模型中的核心驱动变量。根据《厦门市暴雨强度公式》(福建省气候中心修订,2016),结合城市内涝危害最大化特征,采用短历时暴雨强度公式计算不同重现期内的暴雨强度,公式如下[38]：

(1)

式中,q是降雨强度(L s-1hm-2)；R是降雨重现期(R=1,20,50,100,200,500a)；t是降雨历时(t=120min)。

本研究采用美国农业部研发的SCS-CN水文模型模拟地表径流量,综合考虑土壤类型、土壤湿度、下垫面占比等因素对对径流的影响[42]。计算公式如下[27]:

(2)

(3)

式中,Q是地表径流量(mm)；P是降雨量(mm)；S是最大可能滞留量(mm)[43]；Ia是降水的初始下渗量,Ia=λ×S,λ是土壤的下渗系数,一般取值为0.2[44]；CN表征地表产流能力,本研究参考Fan等提出的方法进行计算[45],即利用城市地表覆盖比例及其各自CN值进行加权计算得到,计算公式如下:

CN=f1×CN1+f2×CN2+f3×CN3

(4)

式中,f1,f2和f3分别代表不透水面、植被和裸土在像元内的百分比,CN,CN1,CN2,CN3分别代表计算得到的综合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值分别为98和91,植被的初始CN值的计算方法见参考文献[45]。土壤湿度设置为中等情景。

2.3.2城市内涝调节服务供给评估

城市绿色空间通过促进地表水下渗和冠层节流等方式有效减少地表径流量和流速[46]。本研究使用径流调节率[27,29]来表征绿地调节地表径流的能力,以刻画城市内涝调节服务的供给能力。计算公式如下:

Cr=Δv×(0.001×P×A)-1×100%

(5)

(6)

式中,Cr是各研究单元的地表径流调节率(%)；Δv是像元内绿地空间的地表径流调蓄量(mm)；P是降雨量(mm)；A是各研究单元的面积(m2)。Qi是占比为100%的不透水面产生的地表径流量(mm)；Qa是各绿地覆盖类型实际产生的地表径流量(mm)；Ai是每个像元的面积(m2)。径流调节率越高,表明绿地空间的内涝调节服务供给水平越高。

2.3.3城市内涝调节服务需求评估

在内涝灾害情景下,胁迫性(Hazard)、暴露性(Exposure)和脆弱性(Vulnerability)之间的相互作用反映受灾风险程度[47-50]。其中胁迫性指与自然灾害有关的物理事件及其影响；暴露性指在不同灾害级别中存在的人、建筑、基础设施等经济、社会和文化资产；脆弱性指受灾体承受灾害的能力[47,51]。本研究将三者的综合影响定义为城市内涝调节服务的综合需求。

胁迫性评估。胁迫性分析需要同时考虑暴雨自然[52]径流量和城市排水系统的排水能力两大关键因素[53]。根据《室外排水设计规范GB50014—2006(2016版)》和实际情况,设定厦门岛城市排水管网的实际排涝能力为一年一遇(35.14mm/h)[38],地表径流量减去排水量后的雨量得到内涝积水量[53]。本研究基于DEM数据,运用GIS水文分析模块中的D8算法[52,54—55],识别分水岭、汇流河网和积涝点,划分汇水分区,并求出各汇水区内的内涝积水量。计算公式如下[56]：

W=(Q-V)×S′

(7)

式中,W是内涝积水量(mm),Q是地表径流量(mm),V是排水量(35.14mm/h),S′是汇水区面积(m2)。采用“等体积法”模拟内涝淹没范围和淹没高度,以汇水区内涝积水量W为参照,在GIS平台的3D表面体积模块中设定模拟淹没高度H,计算得到3D淹没体积V,当V=W时,H即为该汇水区的淹没高度。提取淹没高度以下的DEM数据,得到淹没区；淹没高度减去修正后的地形高程,得到实际淹没深度[56]。各淹没深度范围内的受灾面积占整个研究区淹没深度范围内的受灾面积的比例之和,乘以权重系数,即为该研究单元内的内涝淹没胁迫性指数H。计算过程参照公式(8—9)。

暴露性评估。本研究在石勇等提出的内涝暴露性指数[41]的基础上,构建了受灾体暴露性评价体系,重点考虑城市空间中的人及其生活、生产空间的受灾数量和受灾强度。根据《GB51222—2017城镇内涝防治技术规范》[57],积水深度超过15cm视为发生内涝。基于此,本文结合已有内涝等级划分研究[38],将淹没深度划分为4个等级：15—30cm,30—45cm,45—60cm,60cm以上；利用GIS统计分析每种淹没等级中,各街道单元内的受灾建筑面积和受灾人口数量占整个研究区内受灾建筑面积和受灾人口数量的比例。其次,考虑不同淹没等级对受灾体的影响程度,给Ⅰ—Ⅳ级的内涝等级分别赋予权重：0.2,0.4,0.6,0.8[41]。最终,各淹没等级内受灾体占比的加权和为该研究单元的暴露性指数。计算公式如下[41]：

(8)

(9)

式中,Ej是研究单元j的暴露性指数,t是内涝等级的权重；gi(uj)是研究单元j中暴露等级i的建筑面积在整个研究区该暴露等级的总建筑面积中所占的比例；fi(uj)是各研究单元中每种暴露水平的受灾建筑面积,Ci是整个研究区中每种暴露水平的总建筑面积。其中m=4,n=873。人口暴露性与建筑暴露性的计算过程相同,两项指数的平均值为综合暴露性指数E。

脆弱性评估。内涝灾害所引发的脆弱性包括建筑结构损失[58]、财产损失[40]以及人口安全损失[9]。由于缺少老年人、儿童等人口组成数据,本研究主要探讨建筑结构损失和财产损失两项指标。同时,内涝损失主要与积水深度有关,受水流冲击和淹没历时等因素的影响较小[58],因此,以积水深度作为脆弱性评估的控制性指标。选取已被广泛应用的澳大利亚ANUFLOOD建筑结构水深-损失率曲线[59],根据国内学者的修正经验[40]及本研究区的建筑结构调研结果,对其进行本地化拟合修正,构建了适用于本地区的建筑结构脆弱性模型和室内财产脆弱性模型,计算公式如下：

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

(10)

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

(11)

式中,v1为建筑结构灾损率(%)；v2为住宅建筑的室内财产灾损率(%)；x为内涝积水深度(m)。相关研究表明,内涝灾害发生时,老旧建筑的结构脆弱性更强[41],同时,商业建筑及仓储建筑的财产脆弱性明显强于住宅建筑[40],因此,该类建筑的灾损率需乘以权重系数1.2。不同淹没等级中的建筑类型占比及权重参照暴露性评估过程。建筑结构脆弱性和室内财产脆弱性的平均值为综合脆弱性指数V。

城市内涝调节服务综合需求评估。根据灾害系统理论,胁迫性是灾害产生的先决条件,表征致灾程度；暴露性是灾害产生的直接原因,反映受灾体的受灾状态；胁迫性是灾害损失的重要条件,衡量受灾体的损失程度。三项指标共同决定了灾害风险,即反映了内涝调节服务的综合需求。计算公式如下：

R=H×E×V

(12)

式中,R为内涝调节服务综合需求；H为胁迫性；E为暴露性；V为脆弱性。

2.3.4城市内涝调节服务供需匹配

使用Z-score标准化方法进行生态系统服务的供需分异,能够简洁直观的识别生态系统服务供需的匹配类型[60-61]。基于上述研究结果,对每个研究单元内的供需水平进行Z-score标准化和象限划分。x轴表示标准化后的生态系统服务供给水平,y轴表示标准化后的生态系统服务需求水平,划分出四个象限。第一象限为高供给高需求,第二象限为低供给高需求,第三象限为低供给低需求,第四象限为高供给低需求。Z-score标准化公式参考文献[60]进行。

2.3.5规划干预优先级划分

为了进一步指导城市规划和景观设计,引入优先级指数Priority Index(PRI)[29]对需要进行干预的关键区域进行优先级排序。计算公式如下：

(13)

式中,H是胁迫性指数,E是暴露性指数,V是脆弱性指数,Cr是地表径流调节率。当胁迫性、暴露性和脆弱性越大,地表径流调节率越小时,PRI越大,该地区越需要优先干预。

3 结果与分析

3.1 内涝调节服务供给能力及空间特征

模拟预测结果显示(图4),高覆盖度的植被类型的地表径流调节率较高,表明城市绿地空间能够有效提供内涝调节服务,且林地调节能力强于草地。伴随降雨重现期变化,降雨量增大,径流深度增多,植被的径流调节率逐渐降低,与1年重现期相比,20年,50年,100年,200年,500年一遇情景下的平均内涝调节服务分别下降了15.59%、19.58%、23.32%、24.84%、27.81%,表明城市绿地所提供的内涝调节服务受降雨量的制约。

空间分布结果表明(图5),内涝调节服务供给能力呈现“南高北低”的空间分布格局。高值区(Cr>44.2%)主要集中在御屏山、狐尾山、仙岳山等高植被覆盖区。低值区(Cr<7.14%)主要集中在空港物流园、象屿保税区及城市中心等高不透水面覆盖区。同时,LISA结果显示(图5),在95%的置信区间内,供给量的Moran′sI指数为0.525,表明在街道尺度的内涝调节服务供给水平具有明显的空间集聚特征。高-高热点区集中于南部和西部片区,低-低冷点区集中于西北部和中部片区。

图5 内涝调节服务供给能力空间分布图及LISA分布Fig.5 Spatial distribution and LISA distribution of the supply capacity of waterlogging regulation services

图6 内涝灾害淹没范围及淹没深度Fig.6 Inundation range and depth of waterlogging disaster

3.2 内涝调节服务需求水平及空间特征

基于分水岭、汇流河网和积涝点,将研究区划分为28个汇水区(图1)。根据径流量和城市排水管网的排涝能力,采用“等体积法”模拟出内涝淹没范围和淹没等级(图6)。经验证,研究结果符合城市内涝历史规律并与已有研究结果相契合[38,62]。以此为基础,通过分析内涝灾害的胁迫性、受灾体的暴露性和脆弱性,得到内涝调节服务的需求水平。

内涝调节需求结果表明(图7),厦门岛内涝调节服务需求水平呈现“周边高中部低”且“北高南低”的空间格局。高需求区(R>0.55%)主要集中在象屿保税区片区、筼筜湖片区、五缘湾片区、湖边水库片区和会展中心片区，最大需求指数达：14.94%。同时,LISA结果显示(图7),在95%的置信区间内,内涝调节需求的Moran′sI指数为0.384,表明在街道尺度的内涝调节服务需求水平具有明显的空间集聚特征,高-高热点区主要分布于北部沿海地区,低-低冷点区主要分布于中部和南部地区。

图7 内涝调节服务需求空间分布及LISA分布图Fig.7 Spatial distribution and LISA distribution of the demand capacity of waterlogging regulation services

图8 内涝调节服务供需匹配及空间分布Fig.8 Quadrant division and spatial distribution of waterlogging regulation service supply and demand matching

3.3 内涝调节服务供需空间匹配

基于Z-score标准化后的城市内涝调节服务供需象限分布结果表明(图8),有114个研究单元处于低供-高需状态,29个研究单元处于高供-高需状态。同时,城市内涝调节服务供需空间匹配结果显示(图8),处于低供-高需状态的关键区主要分布于象屿保税区、空港物流园、五缘湾片区、湖边水库片区、筼筜湖片区和会展中心片区。处于高供-低需状态的研究单元主要分布于御屏山、狐尾山、仙岳山片区。

3.4 规划干预优先级划分

图9 规划干预优先级划分Fig.9 Prioritize planning interventions

使用优先级指数(PRI)在供需象限划分的基础上进一步揭示供需失衡的程度,从而准确划分优先干预的次序[29]。根据优先级指数,将优先干预区划分为5个等级,级别越高,越需要优先干预。结果表明(图9),厦门岛的内涝调节服务优先干预区空间分布差异明显。优先级为Ⅴ级的区域主要集中于空港物流园和象屿保税区的沿海地区；优先级为Ⅳ级的区域主要集中于筼筜湖下游片区、五缘湾片区、湖边水库片区和会展中心片区；优先级为Ⅲ—Ⅱ级的区域主要集中于筼筜湖上游和五缘湾东、西部片区。

4 结论与讨论

4.1 结论

本文以厦门岛为研究区域,基于遥感数据和人口、社会、经济数据,着眼于城市街区尺度,模拟了降雨强度和地表径流,评估了城市内涝调节服务的供需水平和空间分布特征,通过供需匹配识别了供需失衡关键区,并划分了规划干预优先级。研究表明：(1)城市绿地能够有效提供内涝调节服务,且林地调节能力强于草地；服务供给能力呈现“南高北低”的分布特点,且空间集聚特征明显。高供给区主要集中于御屏山、狐尾山和仙岳山片区。(2)淹没范围与淹没深度,人口数量与建筑数量,建筑质量与建筑功能共同决定内涝调节服务需求；服务需求水平呈现“周边低中部低”且“北高南低”的分布特点,同样具有明显的空间集聚特征。高值区主要集中在象屿保税区片区、筼筜湖片区、五缘湾片区、湖边水库片区和会展中心片区。(3)各研究单元的供需匹配差异明显,其中有114个研究单元处于低供-高需失衡状态,主要集中于中北部片区。(4)规划干预优先级较高的区域主要集中于空港物流园、象屿保税区和五缘湾片区。以上关键区及优先干预区是需要未来城市规划和景观设计过程重点优化的对象。

4.2 讨论

研究从供需视角探讨解决城市内涝风险问题,为促进以人为核心的城市发展目标提供了新的视角和启示：

(1)胁迫性、暴露性和脆弱性对于评估内涝调节服务需求的现实意义。在同样的淹没深度下,部分地区的人口分布广、建筑密度大,建筑结构脆弱,生命财产损失极大；而部分地区则以公园绿地为主,生命财产损失极小。因此,内涝淹没范围和淹没深度仅能表征内涝灾害的客观胁迫性要素,而暴露性和脆弱性则进一步考虑了人口、社会、经济等方面的城市发展要素,三项指标共同反映了城市居民对内涝调节服务的实际需求。

(2)供需匹配对于识别关键区的关键作用。研究发现,城市内涝调节服务供给和需求存在明显的空间异质性和空间错位特征,因此,单方面考虑城市内涝的供给能力或需求水平,在城市内涝灾害防控过程中均存在局限性。通过供需匹配可以更加精准、全面地认知研究单元的生态安全状态,从而为制定具有针对性的规划策略提供科学依据。例如对于高供-低需失衡关键区,要应在保护生态本底的基础上合理利用,以提升生态系统服务效益。对于低供-高需失衡关键区,应加强绿色基础设施布局与生态补偿,以提高内涝调节的供给能力；同时要优化市政排水设施布局,控制人口分布与开发强度,调整产业功能布局,以降低内涝调节的需求水平,从而减少内涝灾害造成的人身安全及社会经济损失。

(3)划分规划干预优先级的实践价值。解决城市问题需要系统规划,突出重点,分期实施,尤其在土地资源非常紧缺的中心城市。相较于现有规划[63],本文所划分的规划干预优先级在内涝积水风险识别的基础上做出了进一步探索,在优化重点、建设时序及资金投入等方面提供了有力支持,从而有助于保障城市内涝安全和经济社会可持续发展。

(4)降低城市内涝灾害风险的重要途径。提高城市韧性,降低城市内涝灾害风险,应重点关注供需失衡关键区及规划干预优先级。一方面要控制需求端的指标因子,如人口数量,建筑量,不透水面比例,另一方面要优化供给端的指标因子,如绿地数量、质量和分布格局。同时,还要关注积涝区上游的内涝径流状态,增加生态用地面积,优化绿地景观配置,减缓上游径流量和径流速度,从而构建从源头、过程到汇点的城市生态网络系统。

需要说明的是,本文深度剖析内涝调节服务的供需关系,旨在降低城市内涝灾害风险。后续研究可以进一步探索景观数量、结构及格局对城市内涝调节服务的驱动机制,从而为落实优化方案提供更加具体的理论依据。