#3069 基于“自然-结构-行为”三维框架的城市洪涝韧性动态评估精读

Abstract · 摘要【目的】全球变暖与快速城镇化背景下，城市洪涝已演变为制约城市运行的结构性风险。既有洪涝韧性评估框架多侧重静态结构性指标，未充分考量时段异质性。【方法】本研究以深圳市为研究区，依托高德地图开放平台，通过定时自动化程序采集交通流速数据，构建了覆盖全市路网、时间跨度近2个月、时间分辨率为15 min的高频流速数据集，覆盖日间及晚间活动时段（07:00—23:00），并以此构建行为维度的核心数据基础。在此基础上，整合自然暴露（NEI）、结构支撑（SSI）与行为流速（BSI）三维指标体系，分别表征洪涝暴露风险、基础设施支撑能力与实时交通运行效能，以30 m规则栅格为统一空间分析单元，采用等权先验与CRITIC校正相结合的组合赋权法，构建城市洪涝韧性综合评估指数（UFRI），实现对工作日早高峰、平峰、晚高峰及周末4个典型时段的精细化韧性评估。【结果】各维度指数均呈现显著空间聚集性：自然暴露指数（NEI）与结构支撑指数（SSI）均表现为“西高东南低”的面状分异格局，行为流速指数（BSI）则呈现“外围优于核心”的空间分异特征，三者叠加形成核心区脆弱性集聚、外围区韧性均衡的复合空间结构；时段动态层面，晚高峰时段综合韧性水平最低，其与平峰时段的UFRI负差值区面积占比达10.87%，高脆弱街道主要集中于产居混合区域。【结论】本研究方法适用于高密度城市中出行需求在不同时段存在显著差异、且具备高频交通流速数据的评估情境。所采用的商业地图API流速数据基于众包轨迹实时融合生成，具备高时间分辨率与高路网覆盖率，在主要商业地图服务覆盖的城市中均具有良好的程序化可获取性，为本方法的推广应用奠定了数据基础。

Section 01 · Background & Challenges

静态框架之困：韧性评估缺了时间维

全球变暖与快速城镇化叠加背景下，极端降水事件频率与强度显著上升，高密度不透水地表持续扩张，暴雨内涝已成为制约超大城市安全运行的关键风险。对人口与资产高度集聚的一线城市而言，即便排水标准与防洪工程不断提升，“工程达标而内涝高发”的失配现象依然普遍存在。深圳市行政区域总面积约 1 997 km²，常住人口超 1 700 万，年均降水量约 1 933 mm 且集中于 5—9 月，台风与强对流频发，是开展城市洪涝韧性研究的典型区域，也对评估框架的精细度提出了更高要求。

CHALLENGE 01

评估尺度偏粗导致结果“均值化”

早期研究受制于数据可得性，多依赖行政区统计数据与中低分辨率栅格环境数据，难以揭示行政单元内部显著的空间异质性。以行政区为单元的宏观统计口径，会同时抹平同一单元内部自然暴露、基础设施配置与交通运行特征的分异，使评估结果趋于“均值化”，无法支撑街道与社区尺度的精准风险识别。

CHALLENGE 02

静态截面难以刻画时段异质性

主流 ESAC、PSR、SETS 等框架与层次分析法、熵值法、CRITIC 等赋权方法，普遍建立在静态截面数据之上，将城市运行状态视为不随时段变化的常量。然而高密度城市的暴露程度、通勤负荷与路网运行效能存在强烈的日内节律，缺乏时段刻画的评估结果，难以反映真实脆弱性的时间波动。

CHALLENGE 03

行为维度长期缺位

既有指标体系多以地形、水系、人口密度、土地利用与排水防涝工程能力等结构性要素为主，缺少对城市动态运行数据的系统整合，尤其忽视典型出行时段对洪涝韧性的调节效应。道路积水、交通中断与通勤延误正从局部工程隐患演变为影响城市整体运行效率与应急响应能力的系统性约束。

1 997 km²深圳市行政区域面积
不含海岛

1 933 mm年均降水量
5—9 月集中

近 2 个月高频流速观测期
2025-07-01—08-31 共 62 d

15 min交通流速时间分辨率
每日 65 个标准时间槽

Section 02 · Framework & Architecture

自然-结构-行为：五步构建动态韧性指数

本文在延续 ESAC 框架风险要素分解逻辑的基础上，引入“自然-结构-行为”三维视角，将自然暴露、结构支撑与行为流速统一纳入洪涝韧性评估体系。研究以深圳市为案例区，以 30 m 规则栅格为统一空间分析单元，依托高德地图 API 构建 15 min 分辨率的高频交通流速数据集，采用“等权先验 + CRITIC 校正”组合赋权方法构建城市洪涝韧性综合评估指数（UFRI），刻画城市洪涝韧性的空间格局与日内时段差异。

自然暴露指数 NEI：地形-水文-下渗三维本底

从地形条件、水文格局与地表下渗能力 3 个方面表征区域洪涝暴露的自然本底，包含相对高程（5×5 邻域高差）、加权水网密度（河流 1.00、运河 0.80、溪流 0.60）、到最近水网距离、到最近积水点距离与不透水率 5 项指标。两项距离类指标执行 95% 上尾截尾以削弱孤立极端值干扰，其余指标保留原始分布；统一极差归一化为“数值越大、自然暴露越强”的正向表达。

5 项指标95% 上尾截尾极差归一化不透水率权重 0.316 1

结构支撑指数 SSI：通达性、拓扑与可达性

从交通网络覆盖能力、拓扑结构韧性与公共服务可达性 3 个层面表征城市结构性支撑水平，包含加权路网密度（高速与快速路 0.90~1.00、主干道 0.80、次干道 0.60、支路 0.30~0.50、步行道 0.10~0.20）、关键节点集中度（度中心性与边权为道路长度、最短路径不超过 5 km 的截断介数中心性）、综合公交站点、医疗 POI 与应急 POI 邻近度共 5 项指标，3 项可达性指标合计权重约 0.747。

度中心性截断介数中心性5 km 截断半径可达性合计 0.747

行为流速指数 BSI：非扰动日基准与两级中值

以非扰动天气条件下的常态运行流速为基准，作为扰动发生前系统功能基础的代理变量。非扰动日筛选条件为近 24 h 累计降雨量小于 10 mm 且近 1 h 降雨量为 0 mm。时段划分为工作日早高峰 7:00—09:00、晚高峰 17:30—19:30、平峰 10:00—16:00 与周末 9:00—19:00；基准流速采用“时段内取中值—跨日再取中值”的两级中值策略，并以 5 km 有效影响半径、距离平方衰减插值扩展为面状栅格，超出半径以全域中值填充。

P24 < 10 mm两级中值5 km 衰减插值流速为正向指标

等权先验与 CRITIC 校正的组合赋权

CRITIC 法以指标标准差与指标间 Pearson 相关系数的冲突性共同度量信息量，据此计算客观权重；再与等权先验按融合系数 0.5 线性混合，均衡维度公平性与客观数据信息量，避免主观偏差与客观赋权失衡。NEI 与 SSI 在 5 项指标层面整体计算固定权重；UFRI 则在每一时段对 NEI、SSI 与 BSI 三维重新计算专属混合权重，最终呈现“NEI > SSI > BSI”的权重层次。

CRITICα = 0.5时段专属权重NEI 0.374~0.378

UFRI 合成、分级与时空统计诊断

将 NEI 反向、SSI 与 BSI 正向极差归一化至 [0, 1] 区间后线性加权合成 UFRI，其中 NEI 与 SSI 共用固定参照值以保证时段间可比，BSI 采用各时段本时段参照值以刻画内部差异。采用自然断点法划分“低、中低、中、中高、高”5 个等级（各指标 GVF 值均高于 0.92），并以 2 000 个随机采样点开展全局与局部空间自相关分析，再以 ±σ（σ = 0.022 3）为阈值划分显著增减区。

自然断点五分级GVF > 0.92Moran's ILISA 聚集±σ 阈值

SUPPLEMENT A · 数据集

多源数据统一至 30 m 栅格基准

所有数据统一投影至 WGS84 坐标系并重采样至 30 m 分辨率。地形采用 NASA 30 m DEM；不透水率采用 GAIA 2024 年逐像元产品；路网与水网来自 OpenStreetMap，路网涵盖 26 类道路类型、总长超 20 000 km，水网包含 4 类水体要素、总长约 1 000 km；POI 数据共 2 129 条、涵盖 20 种功能类型，其中医疗类 347 条、应急类 49 条；历史积水点来自百度地图共 192 条；建设用地采用深圳市 2022 年官方规划矢量数据，涵盖 12 类用地类型。

SUPPLEMENT B · 实验设置

62 天程序化采集与众包流速验证

实时交通流速通过高德地图开放平台定时程序化采集，数据融合海量匿名用户 GPS 轨迹、浮动车实时上报与固定探测器信息，以路段为单位输出实时行驶速度。采集时间为 2025 年 7 月 1 日至 8 月 31 日共 62 d，每日窗口 7:00—23:00、时间分辨率 15 min，共获取有效文件 3 381 个、缺失 649 个，流速取值范围 5~127 km/h。深圳市划分为 9 个行政区及 1 个功能新区，地形呈“西部平原、东南部山地丘陵”格局。

Section 03 · Results & Interpretation

核心集聚、晚高峰塌陷与复合权衡

三维子指数与综合指数在深圳市域均表现出显著的空间聚集与时段分异。自然暴露与结构支撑呈面状“西高东南低”格局，行为流速则沿高等级道路呈线状“外围优于核心”特征；四维时段对比显示，晚高峰是综合韧性下降最集中、时序波动最显著的关键时段，而平峰时段格局最为稳定，可作为常态化评估的参照基准。

0.838SSI 全局 Moran's I
聚集程度最高（p < 0.01）

0.458晚高峰 UFRI 均值
4 个时段中最低

10.87%晚高峰-平峰
显著负差值区面积占比

43.40%SSI 高-高聚集占比
基础设施连片集聚

指数	均值	标准差	中位数	Moran's I	HH 聚集占比 / %	LL 聚集占比 / %
NEI	0.524	0.233	—	0.470	35.45	25.95
SSI	0.601	0.181	0.637	0.838	43.40	26.20
BSI（早高峰）	0.449	—	—	0.256~0.284	17.15	27.45
BSI（晚高峰）	0.395	—	0.334	0.256~0.284	15.65	29.90
BSI（周末）	—	—	—	0.256~0.284	16.10	28.35
UFRI（早高峰）	0.478	约 0.130	—	0.284~0.298	21.10	20.35
UFRI（平峰）	—	约 0.130	—	0.284~0.298	23.55	21.25
UFRI（晚高峰）	0.458	约 0.130	—	0.284~0.298	22.50	22.40
UFRI（周末）	—	约 0.130	—	0.284~0.298	23.35	21.35

所属指数	指标	组合赋权权重	方向	机制含义
NEI	不透水率	0.316 1	正向	权重最高，反映不透水面扩张对径流汇聚与积涝的主导作用
NEI	到最近水网距离	0.232 8	反向	刻画水网邻近性对自然暴露的贡献
NEI	到最近积水点距离	0.221 6	反向	表征历史积涝记录的暴露指示意义
SSI	应急 POI 最近距离	0.264	反向	灾时救援响应可达性
SSI	综合公交站最近距离	0.250	反向	公共交通疏散与替代出行能力
SSI	医疗 POI 最近距离	0.233	反向	医疗急救设施空间覆盖
UFRI	NEI（4 时段）	0.374~0.378	反向归一化	自然暴露信息量最高，权重层次首位
UFRI	SSI（4 时段）	0.328~0.330	正向归一化	结构支撑水平，共用固定参照值
UFRI	BSI（4 时段）	0.292~0.298	正向归一化	分时段参照值，刻画行为效能内部差异

对比时段	区域类型	面积占比 / %	主导用地类型（Top1）	用地占比 / %
早高峰 - 周末	显著正差值区	10.46	其他非城市建设用地	35.03
早高峰 - 周末	显著负差值区	2.28	其他非城市建设用地	50.21
平峰 - 周末	相对稳定区	95.23	其他非城市建设用地	26.77
平峰 - 周末	显著负差值区	0.57	居住用地	42.15
晚高峰 - 周末	显著负差值区	7.10	其他非城市建设用地	30.42
晚高峰 - 周末	显著正差值区	3.06	其他非城市建设用地	28.18
早高峰 - 平峰	显著正差值区	3.74	工业用地	19.14
晚高峰 - 平峰	显著负差值区	10.87	其他非城市建设用地	33.93
晚高峰 - 平峰	显著正差值区	1.73	居住用地	27.49

FINDING 01

核心-外围二元结构与维度错位

NEI 区级均值介于 0.307~0.641，龙华、福田、宝安因地形平缓、不透水面比例高、历史积涝点密集处于高-中高暴露水平，大鹏、盐田、坪山依托山地地貌与生态本底以低-中低等级为主；社区尺度 NEI 高低值极差超过 0.72。SSI 区级均值介于 0.350~0.783，极差达 0.433，为所有子指数中区际分异最显著者。BSI 则呈反向的“外围优于核心”。

FINDING 02

晚高峰是韧性塌陷的集中时段

BSI 在 4 个时段均呈右偏低均值，晚高峰均值最低（0.395）、中位数仅 0.334、第一四分位数低至 0.271，逾四分之一像元运行效能处于较低水平，时段梯度为“早高峰 > 平峰 > 周末 > 晚高峰”。晚高峰 UFRI 负差值像元占 45.9%，龙华区占比最高；相较平峰，龙华、光明、福田降幅最大（-0.024、-0.019、-0.015），强负差集中于玉塘、坂田、吉华、观湖、民治、华富、石岩等通勤导向街道。

FINDING 03

UFRI 的复合权衡优于单维评价

UFRI 四时段均值介于 0.458~0.478，标准差约 0.130，远低于任一 BSI 时段，结构性底座对行为维度波动具有显著平抑效应。坪山区各时段均值 0.516~0.528、盐田区 0.495~0.520 稳居前列，宝安与龙华持续低位；龙岗区虽交通效能较高，受 NEI 与 SSI 约束回落至中游，罗湖、福田则因结构支撑回升至中等偏上，说明综合排序与任一单一子指数均存在显著偏差。

「

相同量级强降水若与工作日晚高峰叠加，会在较低基准运行效能与较高通勤需求背景下放大道路功能损失风险；平峰时段韧性格局最稳定，可作为常态化评估与时段对比的参照基准。

— 基于 4 个典型时段 UFRI 差值图与用地构成分析

Section 04 · Conclusion & Prospect

把时间维装进韧性评估的三点贡献

本研究创新性地构建了融合自然暴露、结构支撑与运行效能三大维度的城市洪涝韧性综合评估指标体系，突破既有研究偏重静态结构性指标的局限，将高频动态交通流速数据引入韧性评估体系，实现自然禀赋、基础设施支撑与系统动态变化的多维协同量化表征，并分析了深圳市洪涝韧性的空间分异规律与时段动态演变特征。

CONTRIBUTION 01

复合空间结构：高暴露-高支撑-低效能并存

NEI 与 SSI 均表现为“西高东南低”的面状格局，但韧性指向相反：NEI 高值意味着洪涝暴露压力强，SSI 高值反映支撑能力高，二者在核心城区同步集聚。行为维度则呈“外围优于核心”的反向特征。三者叠合形成核心城区“高暴露-高支撑-低运行效能”并存、外围区域“低暴露-低支撑-较高运行效能”相互制衡的复合空间结构。

CONTRIBUTION 02

中等级占优与局部高值点状集聚

UFRI 在 4 个时段均呈“中等级占优、局部高值点状集聚”特征，中等级占比约 26%~27%，未形成类似 SSI 的大尺度高值核心。与任一单一子指数相比，其空间排序和等级格局均发生明显调整，证实自然暴露、结构支撑与运行效能之间存在实质性互补与制衡，单维度评价易放大局部优势或短板。

CONTRIBUTION 03

早晚高峰并不对称的动态机制

晚高峰是工作日内综合韧性波动最剧烈的时段，其与周末及平峰相比 UFRI 负差值区面积占比均为最高（7.10% 与 10.87%），高脆弱区集中于工业-居住混合街道与中心-外围联系通道。早高峰通勤流具较强向心性，部分高等级道路仍维持较高效率；晚高峰则叠加下班返程、生活服务出行与跨区回流等多元需求，流向分散、路径复杂，更易导致效能下降。

APPLICATION · 应用价值

分区施策、时段预警与动态监测

依据子指数空间组合实施分区差异化提升：福田、罗湖、龙华等核心建成区由增量扩张转向存量提质增效，优先推进老旧排水管网提标改造与智慧交通管理系统嵌入；大鹏新区等外围生态型区域则“补短板、守底线”，弥补医疗急救与应急管理设施可达性缺口，依托生态格局构建自然蓄滞洪空间。同时建议建立降水量级与发生时段二维耦合的预警响应机制，在强降水预报与晚高峰叠加时提升响应级别、推行大型工业园区错峰离场；并将工作日平峰 UFRI 纳入城市体检核心指标，以“连续两期显著下降”触发专项整治。

LIMITATION · 局限与未来

行为代理单一与夜间机理空白

行为维度仅以道路行车流速为代理指标，未能全面覆盖极端降水场景下居民出行调整、路径绕行及主动避险等多元行为响应，且非扰动日基准流速本身依赖众包轨迹融合，在路网稀疏区域存在插值不确定性。未来可引入公共交通客流量、出行轨迹等多源数据提升行为维度表征精度；此外夜间出行需求虽低，但应急值守、信息响应与救援组织能力显著不同于日间，其洪涝韧性机理仍有待结合夜间交通、应急值班与历史暴雨事件数据开展系统研究。