城市韌性時空變化監測方法分析

毛煒青，夏蘭芳

(上海市測繪院，上海 200063)

當前城市出現的諸多災害問題，其本質上是城市空間韌性偏弱導致的災害對于空間的破壞。根據相關空間分析理論，影響城市韌性的空間要素包括城市用地功能布局要素、道路系統要素、公共空間要素、建筑要素、基礎設施要素等。全國地理國情普查監測成果數據包含影響城市韌性的地形地貌、道路交通、土地利用、城市布局與發展等相關數據[1]。因此本文充分利用已有地理國情普查監測成果數據，對影響城市韌性的空間要素進行宏觀性、整體性、綜合性的評價，研究城市韌性評估方法，為韌性城市的建設提供技術支撐。

1 研究框架

本文的研究框架如圖1所示。首先研究分析影響城市韌性的自然和人文要素，基于地理國情市情普查監測成果數據和作者所在單位已有的多源實測精確的地理信息大數據，建立城市空間韌性數據庫。然后，利用綜合利用GIS技術、遙感信息處理技術、空間數據挖掘技術等，從空間維度對當前城市韌性進行宏觀性、整體性、綜合性的評價。最后，通過多時相DSM、地理實體的差分計算，從時間維度上監測影響城市韌性地理要素變化情況。

2 研究內容

2.1 多源異構地理空間數據大融合，建立城市空間韌性數據庫

本文首先對城市韌性監測需要用到的數據進行了梳理[2-4]，利用GIS相關技術，包括坐標變換、統一坐標系及結構映射等方法，將多源異構的各種地理空間數據進行了基于空間位置的融合，建立了城市韌性空間數據庫，以滿足城市韌性評估對基礎地理信息數據的需求。城市韌性空間數據庫具體包括：①城市基礎地理信息框架數據；②地理國情數據和市情專項數據；③無人機獲取的影像數據；④基礎影像數據和DSM數據；⑤地名地址數據；⑥POI數據。

2.2 基于地理編碼與多重語義分析的地址匹配技術

本文在傳統地址匹配算法的基礎上[5]，加入了自然語言處理的方法，提出了基于語義分析的地址匹配技術路線，可以快速為公共領域的城市安全預測定制地址匹配方案，建立空間地理位置與城市防災減災業務數據間的空間掛接，提供在統一的地理參考框架下建立應急預案的可能性，提升城市韌性。利用地理國情數據和相關專題數據，在統一的地理框架下，實現了專題數據與地理空間數據的空間掛接，進一步實現了基于空間位置的空間分析，包括鄰近分析、影響區域分析等，為相關行業提供應急管理服務，提升了城市韌性。

2.3 基于地理市情的城市基礎韌性研究

上海作為全國最大的經濟中心，由于人口、經濟要素密集，以及特定的地理位置，其高敏感性和低適應性顯得尤為突出，同等強度的城市災害在特大城市的破壞力和影響力將遠大于中小城市。本文以上海市為例，基于地理國情市情普查成果數據[6-7]，對城市基礎韌性進行了分析評估。資料顯示，上海未來可能產生的城市風險及時空影響特征見表1[8]。可見自然災害、資源供給型災害和設施老化型災害為上海韌性城市建設過程中風險防范的重要方向。

本文針對表1中所列雨洪災害和環境污染進行上海城市脆弱性試驗性評估。如圖2所示，基于城市韌性數據庫中高精度DEM數據與城市下墊面數據，構建了城市雨洪脆弱性評估模型，在此基礎上，如對接氣象實況監測與預報數據，可實現城市積澇風險的動態預警。如圖3所示，基于城市韌性數據庫中的水體數據，采用多光譜解譯等先進測繪技術手段，掌握了上海市域范圍內黑臭河道分布情況，從而可以對城市水體脆弱度進行評估。

表1 上海未來可能面臨的城市風險及其時空影響特征

2.4 基于地理市情的城市韌性專項監測——以城市高危倉儲分布和監測方法研究為例

重大危險源動態監管是城市安全管理的重要基礎工作[9]。本文對上海市域范圍內高危倉儲的位置、性質和儲量進行監控，將倉儲企業與周邊居住區、醫院、學校等不同類型的敏感源建立敏感源模型，對倉儲企業的危險等級進行動態評估[10]。圖4所示為上海市市域范圍內的危險源總體分布情況，圖5所示為根據倉儲企業性質規模倉儲內容的不同，同周邊居住區、醫院、學校、商圈等不同類型的敏感源建立模型，從而對倉儲企業的危險等級進行動態評估。

主要的重大危險源包括固定場所的重大危險源及危化品運輸車輛等。該方法如果與固定場所實時監控系統進行連接，可以將固定場所的重大危險源實時展現于電子地圖中，方便用戶了解危險源的地理位置、周圍環境及實時監控信息。如果與危化品運輸車輛的GPS、GPRS等信息連接，可以實現對危

化品運輸車輛定位與跟蹤、車輛調度與控制、車輛事故求助于報警、車輛軌跡顯示與回放等,從而為預防與控制重大危險源危害，以及重大危險源事故應急救援提供重要的決策信息和技術支持。

2.5 基于多時相地理市情的城市韌性時空變化監測研究

如圖6所示，本文利用多時相遙感數據和DSM數據等，經過遙感信息解譯技術與DSM差分技術相結合的地理市情監測技術，動態監測韌性城市生態、基礎設施環境的變化，對城市構(建)筑物、水環境、土地利用、地面沉降等進行快速、準確的變化監測，從而有效支撐城市韌性的評估與分析。例如，水體影響整個城市的蓄水功能，本文充分利用了不同時間段的高分辨率遙感影像[11]，快速發現城市水體的變化，如圖7所示，對影響城市韌性的水體因素實現了動態監測。城市違法搭建存在嚴重的安全隱患，影響城市韌性，本文利用遙感影像、DSM、房屋建筑成果數據，快速發現疑似違法土地利用及違章搭建，如圖8所示。

3 結 語

城市作為最復雜的社會生態系統，不可能完全避免災害的發生，為應對有可能的城市安全問題，提升嘗試防災減災能力，必須對城市韌性進行評估。地理國情市情普查監測成果數據基于統一的地理空間參考框架，為城市地理空間韌性評估提供統一的“底圖”“底板”。本文基于地理國情市情普查成果數據和作者所在單位已有的高質量的測繪地理信息數據，從空間維度對城市地理空間韌性進行了基礎監測和專項監測；并利用多時相的遙感影像，從時間維度對不同時期的城市韌性進行了變化監測，實現了城市地理空間的時空聯動變化監測，提升了地理信息服務韌性城市建設的能力。在接下來的工作當中，可以融合更多的專題數據，與已有的地理國情市情普查成果數據進行空間融合后，服務于韌性城市建設的各個領域。