基于多源數(shù)據(jù)的建筑綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與更新優(yōu)化策略*
——以福州市倉(cāng)山區(qū)為例

李苗裔 黃 俐 黨安榮 LI Miaoyi, HUANG Li, DANG Anrong

0 引言

隨著城鎮(zhèn)化快速發(fā)展，我國(guó)城鎮(zhèn)建筑的保有率逐年上升。然而按照建筑物的設(shè)計(jì)使用年限標(biāo)準(zhǔn)，我國(guó)有相當(dāng)數(shù)量的房屋已進(jìn)入壽命中期，極易產(chǎn)生安全隱患[1]1。“又因建造過(guò)程追求高速度、低成本、人為原因的管理不善、近年自然災(zāi)害頻發(fā)等原因”[1]1，導(dǎo)致多地多次發(fā)生房屋倒塌事故，如福建長(zhǎng)汀老舊房屋“6·3”坍塌、福建三明永安民房“7·17”坍塌等，造成嚴(yán)重人員傷亡與重大財(cái)產(chǎn)損失，對(duì)社會(huì)秩序與穩(wěn)定造成嚴(yán)重影響。為此，建筑安全已成為城市安全方面的重要課題之一。

建筑安全同時(shí)也關(guān)系著建設(shè)節(jié)約型社會(huì)和可持續(xù)發(fā)展等重要問(wèn)題，是城市體檢、城市更新的重要基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。2016年住建部門發(fā)文《住房城鄉(xiāng)建設(shè)部關(guān)于進(jìn)一步開(kāi)展危險(xiǎn)房屋安全排查整治工作的通知》提出要完善應(yīng)急機(jī)制，對(duì)危險(xiǎn)房屋實(shí)行動(dòng)態(tài)監(jiān)管，密切關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)變化，防范倒塌事故發(fā)生。2021年6月24日，住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部召開(kāi)進(jìn)一步推進(jìn)房屋安全排查整治工作視頻會(huì)議，提出增強(qiáng)抓好房屋安全排查整治工作的責(zé)任感和緊迫感，堅(jiān)決防范房屋安全事故。多個(gè)城市體檢試點(diǎn)城市在實(shí)施方案工作過(guò)程中明確提出“無(wú)體檢不更新”原則，堅(jiān)守底線，嚴(yán)防大拆大建。

從近年來(lái)建筑風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的研究重心可以看出，不同學(xué)科領(lǐng)域?qū)ζ湓u(píng)估的研究?jī)?nèi)容有較大差異。城鄉(xiāng)規(guī)劃領(lǐng)域?qū)ㄖ踩牧炕u(píng)價(jià)較少[2]，多從文化價(jià)值角度建立建筑評(píng)價(jià)體系[3]，也因此研究對(duì)象多局限于歷史文化街區(qū)，且在評(píng)估過(guò)程中缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)[4]，較多依靠人為主觀判斷。建筑設(shè)計(jì)、土木工程等學(xué)科基于建筑結(jié)構(gòu)、災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等多維度建立評(píng)估指標(biāo)體系，對(duì)于建筑質(zhì)量判定需具備一定的專業(yè)性[5-6]，多依靠專業(yè)人士進(jìn)行細(xì)致判定，因而研究尺度僅能集中于少量或特定建筑范圍[7]。在各研究領(lǐng)域雖已有將InSAR（Interferometric Synthetic Aperture Radar，合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量）、GIS（Geographic Information System，地理信息系統(tǒng)）等新技術(shù)應(yīng)用于建筑物安全監(jiān)測(cè)，如沈體雁等[8]利用InSAR技術(shù)以寧波鄞州區(qū)為研究對(duì)象進(jìn)行建筑形變監(jiān)測(cè)及風(fēng)險(xiǎn)分析，但其風(fēng)險(xiǎn)測(cè)定聚焦于建筑形變這一維度，尚未在大面積的建筑安全監(jiān)測(cè)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)其他維度對(duì)建筑風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的影響。綜上，對(duì)于建筑風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估工作，目前仍然沒(méi)有一套適用于城區(qū)尺度的綜合評(píng)價(jià)方法作為支撐。實(shí)現(xiàn)快速、大范圍檢測(cè)建筑自身風(fēng)險(xiǎn)，建立科學(xué)合理的城區(qū)建筑綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，是城市體檢的重要基礎(chǔ)，可保證后續(xù)城市更新工作的有效進(jìn)行。

隨著新數(shù)據(jù)與新技術(shù)的快速發(fā)展，智能化算法與多源數(shù)據(jù)支撐下的城區(qū)建筑綜合風(fēng)險(xiǎn)精細(xì)量化成為可能。SAR（Synthetic Aperture Radar，合成孔徑雷達(dá)）遙感數(shù)據(jù)具有時(shí)空協(xié)調(diào)、全天對(duì)地觀測(cè)的優(yōu)點(diǎn)，PS-InSAR（Persistent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar，永久散射體—合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量）技術(shù)為基于InSAR技術(shù)識(shí)別選取具有穩(wěn)定散射特性的相干點(diǎn)目標(biāo)，通過(guò)分析這些PS點(diǎn)相位來(lái)反演形變信息[9]114，該技術(shù)可較好地利用城區(qū)尺度內(nèi)的建筑物構(gòu)成大量永久散射體[9]115，快速實(shí)現(xiàn)城區(qū)全覆蓋、長(zhǎng)時(shí)間、高精度的形變監(jiān)測(cè)。近年來(lái)該技術(shù)已成為地表形變監(jiān)測(cè)領(lǐng)域具有發(fā)展?jié)摿Φ男率侄危鴻C(jī)器學(xué)習(xí)算法的加入則使得PS-InSAR技術(shù)識(shí)別建筑形變結(jié)果取得更高的識(shí)別精度。同時(shí)，結(jié)合多源數(shù)據(jù)，可從多維度的觀察視角實(shí)現(xiàn)城區(qū)建筑的綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，彌補(bǔ)過(guò)往評(píng)估方法過(guò)于單一、主觀的缺點(diǎn)[10]。本文應(yīng)用PS-InSAR技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法測(cè)度城區(qū)范圍建筑自身風(fēng)險(xiǎn)，劃定高風(fēng)險(xiǎn)建筑集聚區(qū)，同時(shí)基于多源數(shù)據(jù)構(gòu)建建筑綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)多維度下的建筑綜合風(fēng)險(xiǎn)精細(xì)化評(píng)估，致力于為城市開(kāi)發(fā)建設(shè)提供科學(xué)的量化分析路徑。以福建省福州市倉(cāng)山區(qū)為例進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)合模型分析結(jié)果與實(shí)地調(diào)研，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)進(jìn)行具體分析，提出針對(duì)性的更新優(yōu)化策略。該評(píng)估過(guò)程實(shí)現(xiàn)了對(duì)建筑風(fēng)險(xiǎn)這一難以評(píng)價(jià)要素的大范圍、多維度的細(xì)化測(cè)度，具備一定的實(shí)際意義及易用性。

1 研究方法與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)域

選擇福州市倉(cāng)山區(qū)作為本文的研究區(qū)域，共涉及5個(gè)鎮(zhèn)、8個(gè)街道、1個(gè)農(nóng)場(chǎng)（見(jiàn)圖1），區(qū)域面積為142 km2，加上洲地面積約為150 km2。

圖1 福州市倉(cāng)山區(qū)行政區(qū)劃圖Fig.1 Administrative division of Cangshan District

倉(cāng)山區(qū)地處福州市城區(qū)南部，位于福州其余市轄四區(qū)（鼓樓、臺(tái)江、晉安、馬尾）與閩侯、長(zhǎng)樂(lè)的接壤地帶，為“東進(jìn)南下、沿江向?！卑l(fā)展戰(zhàn)略的重要位置。隨著臺(tái)江區(qū)、鼓樓區(qū)發(fā)展以來(lái)，福州市核心區(qū)正在向周圍擴(kuò)張，倉(cāng)山區(qū)也迎來(lái)了新機(jī)遇與新挑戰(zhàn)——倉(cāng)山區(qū)既包含三叉街、煙臺(tái)山一帶的舊城片區(qū)，該片區(qū)內(nèi)人文底蘊(yùn)濃郁，公園綠地、教育醫(yī)療資源云集，也不乏大量20世紀(jì)的歷史建筑；又包含三江口、火車南站等新城片區(qū)，該片區(qū)內(nèi)當(dāng)前建設(shè)強(qiáng)度較小，有較多閑置城市用地，配套設(shè)施尚未完備。倉(cāng)山區(qū)的城市更新需同時(shí)考慮到增量建設(shè)與存量提質(zhì)兩種要求，即對(duì)已經(jīng)存在的老城區(qū)和即將步入發(fā)展的新城區(qū)這兩種情況的考慮，因而對(duì)倉(cāng)山區(qū)進(jìn)行建筑風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究具有普遍性和典型性。

1.2 數(shù)據(jù)源

本文所使用的數(shù)據(jù)主要包括SAR數(shù)據(jù)、手機(jī)信令數(shù)據(jù)、DEM（Digital Elevation Model，數(shù)字高程模型）數(shù)據(jù)、土地利用類型、POI（Point of Interest，興趣點(diǎn)）數(shù)據(jù)、自然環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù)等。其中，SAR影像信息（見(jiàn)表1）監(jiān)測(cè)時(shí)間為2016年6月8日至2019年12月30日。手機(jī)信令數(shù)據(jù)為基于基站的工參數(shù)據(jù)，劃分網(wǎng)格，并計(jì)算加權(quán)質(zhì)心點(diǎn)，將用戶定位從原來(lái)基站小區(qū)范圍轉(zhuǎn)變?yōu)?50 m×250 m的網(wǎng)格位置，經(jīng)過(guò)一定算法處理得到精細(xì)化網(wǎng)格級(jí)別的常住人口數(shù)，已與第六次全國(guó)人口普查街道數(shù)據(jù)進(jìn)行校核，其人口規(guī)律在街道層面呈現(xiàn)一致性，樣本數(shù)據(jù)的采集時(shí)間為2020年。POI數(shù)據(jù)、建筑矢量數(shù)據(jù)、河流矢量數(shù)據(jù)、DEM數(shù)據(jù)為通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)放平臺(tái)獲取并處理。地震活動(dòng)斷層數(shù)據(jù)來(lái)源于第五代地震區(qū)劃圖基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，因活動(dòng)斷層的地震危害性較強(qiáng)，其余類型的斷層危險(xiǎn)性相對(duì)偏小，故選取活動(dòng)斷層數(shù)據(jù)結(jié)合福州市歷年發(fā)生過(guò)的地質(zhì)災(zāi)害影響范圍來(lái)表征地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。臺(tái)風(fēng)是指在太平洋海域發(fā)生的具有一定強(qiáng)度的熱帶氣旋，因研究范圍限制，福州市五區(qū)范圍內(nèi)僅有兩座可公開(kāi)查詢到的氣象監(jiān)測(cè)站，無(wú)法從降雨量與風(fēng)速對(duì)區(qū)縣尺度進(jìn)行臺(tái)風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)判定，故選取近3年熱帶氣旋數(shù)據(jù)結(jié)合DEM數(shù)據(jù)綜合評(píng)定。本文統(tǒng)一使用墨卡托投影，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為WGS-1984墨卡托投影坐標(biāo)系。

表1 SAR影像基本參數(shù)信息Tab.1 Basic parameter information of SAR image

1.3 分析方法

1.3.1 PS-InSAR技術(shù)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法排查建筑自身風(fēng)險(xiǎn)

應(yīng)用PS-InSAR和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合的技術(shù)，進(jìn)行城區(qū)建筑物的精細(xì)化形變監(jiān)測(cè)，可快速排查城區(qū)尺度建筑自身風(fēng)險(xiǎn)隱患（見(jiàn)圖2）?；诮ㄖ陨盹L(fēng)險(xiǎn)排查結(jié)果，進(jìn)一步利用核密度與熱點(diǎn)分析劃定高風(fēng)險(xiǎn)建筑集聚區(qū)。

圖2 建筑自身風(fēng)險(xiǎn)排查技術(shù)路線圖Fig.2 Technical roadmap of building risk investigation

根據(jù)PS-InSAR原理，對(duì)于建筑物這類散射特性較為穩(wěn)定的地物目標(biāo)，可通過(guò)固定位置的多次雷達(dá)回波，得到一系列較為有效的觀測(cè)值。利用N幅同一地區(qū)不同時(shí)期的SAR單視復(fù)數(shù)影像，實(shí)現(xiàn)計(jì)算連接圖、生成差分干涉圖對(duì)、識(shí)別選取PS點(diǎn)、相位解纏、去除相干誤差、形變速率反演與地理編碼7個(gè)步驟的智能化處理[9]114，可精確測(cè)量符合條件的地物目標(biāo)上某一點(diǎn)（探測(cè)出的點(diǎn)稱為PS點(diǎn)）的三位空間位置及時(shí)序上的微小變化，監(jiān)測(cè)精度在毫米量級(jí)，形成目標(biāo)區(qū)域PS-InSAR形變數(shù)據(jù)庫(kù)。結(jié)合建筑矢量框確定每棟建筑對(duì)應(yīng)的PS點(diǎn)集合后，采用聚類算法，將PS點(diǎn)聚合，并選出最能反映建筑形變特征的1—2個(gè)聚類點(diǎn)開(kāi)展后續(xù)分析。通過(guò)計(jì)算，可獲取建筑物的高度信息和8項(xiàng)關(guān)鍵形變指標(biāo)，基于建筑相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)選擇閾值，分別評(píng)估8項(xiàng)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的形變風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)（見(jiàn)表2），進(jìn)而綜合評(píng)估建筑物形變風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。目前建筑自身風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的等級(jí)包括A、B、C、D這4個(gè)等級(jí)（見(jiàn)表3），當(dāng)建筑物被劃分為C級(jí)或D級(jí)時(shí)，開(kāi)展現(xiàn)場(chǎng)踏勘或測(cè)量等后續(xù)工作，以此為基礎(chǔ)劃定建筑高風(fēng)險(xiǎn)集聚區(qū)。進(jìn)一步篩選“值得關(guān)注”與“重點(diǎn)關(guān)注”建筑進(jìn)行高風(fēng)險(xiǎn)建筑集聚區(qū)范圍劃定，將篩選后的矢量建筑進(jìn)行要素轉(zhuǎn)點(diǎn)操作，計(jì)算其核密度，利用熱點(diǎn)分析提取熱值聚類區(qū)域，將其劃分為高風(fēng)險(xiǎn)建筑集聚區(qū)。

表2 分項(xiàng)關(guān)鍵形變指標(biāo)閾值表Tab.2 Threshold table of key deformation indicators by item

表3 建筑自身風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)表Tab.3 Standard table of construction risk assessment

1.3.2 建立建筑綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型

根據(jù)城市更新需求，從建筑自身風(fēng)險(xiǎn)、自然環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)3個(gè)維度，基于層次分析法構(gòu)建建筑綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型（見(jiàn)圖3）。

圖3 建筑綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)路線圖Fig.3 Technical roadmap of building comprehensive risk assessment

（1）指標(biāo)體系構(gòu)建

基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)、土地利用類型、POI數(shù)據(jù)、自然環(huán)境數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建建筑綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系。綜合國(guó)內(nèi)外既有研究的城市風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系，可知目前城市風(fēng)險(xiǎn)的研究主要集中于社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、制度維度[11]8，[12]，結(jié)合城市更新實(shí)際需求，將準(zhǔn)則層（主要風(fēng)險(xiǎn)源）定為建筑自身風(fēng)險(xiǎn)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)和自然環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)3類。準(zhǔn)則層不僅突出建筑物自身方面的內(nèi)容，還特別強(qiáng)調(diào)社會(huì)經(jīng)濟(jì)、自然環(huán)境帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，例如在人員密集、土地價(jià)值高的地段，當(dāng)建筑發(fā)生意外事故后所造成的損失程度也相應(yīng)上升，故將社會(huì)經(jīng)濟(jì)和自然環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)納入指標(biāo)體系對(duì)未來(lái)一定時(shí)期內(nèi)城市空間布局優(yōu)化工作具有實(shí)際意義[13]。指標(biāo)層則包括建筑物異常形變、洪澇敏感性、地質(zhì)災(zāi)害敏感性、臺(tái)風(fēng)敏感性、人口密度和土地價(jià)值6個(gè)單項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)。

（2）指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

邀請(qǐng)福州市相關(guān)領(lǐng)域的5名專家（包括福州大學(xué)、福建工程學(xué)院、福建省建筑科學(xué)研究院3家單位）及15名從業(yè)人員（包括福建福大建筑規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院有限公司、福建省城鄉(xiāng)規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院、福州市勘測(cè)院等多家單位）對(duì)指標(biāo)進(jìn)行一輪打分，運(yùn)用層次分析法進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，得到各子系統(tǒng)和各指標(biāo)分權(quán)重[14]（見(jiàn)表4），判斷矩陣均通過(guò)一致性檢驗(yàn)。建筑質(zhì)量是導(dǎo)致建筑安全事故的主要原因。在本次評(píng)估中，建筑自身風(fēng)險(xiǎn)比重最大，占到57.14%。其次土地人口屬性、災(zāi)害敏感性都在一定程度上加劇著該區(qū)域的建筑風(fēng)險(xiǎn)，二者比重分別為28.57%、14.29%。

表4 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果Tab.4 Calculation results of index weight

（3）指標(biāo)計(jì)算及標(biāo)準(zhǔn)化處理

指標(biāo)計(jì)算主要分為3步。①建筑自身風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估具體步驟如1.3.1節(jié)所述。②社會(huì)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)包括人口密度與土地價(jià)值兩項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)。人口密度為基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)處理后得到的250 m×250 m網(wǎng)格常住人口數(shù)，利用自然斷點(diǎn)法將其分為5類，再借助GIS中的模糊隸屬度工具將其數(shù)值歸一化處理，轉(zhuǎn)換得到人口密度柵格。土地價(jià)值為基于土地利用分類數(shù)據(jù)與POI數(shù)據(jù)判斷。土地利用分類方面，按照其經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、造成的社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響從高到低排序?qū)⒔ㄔO(shè)用地劃分為4個(gè)等級(jí)，其中一級(jí)包括公共管理與公共服務(wù)用地（A）、商業(yè)服務(wù)業(yè)設(shè)施用地（B），二級(jí)包括居住用地（R）、道路與交通設(shè)施用地（S）、公用設(shè)施用地（U），三級(jí)包括綠地與廣場(chǎng)用地（G）、工業(yè)用地（M）、物流倉(cāng)儲(chǔ)用地（W），四級(jí)包括H4（特殊用地）、在建用地；POI數(shù)據(jù)篩選方面，亦選取經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出高、社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響大的設(shè)施類型，如學(xué)校、醫(yī)院、酒店等，計(jì)算核密度，同上借助模糊隸屬度工具歸一化處理，疊加得到土地價(jià)值柵格。③自然環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)結(jié)合福州實(shí)際情況，設(shè)置洪澇災(zāi)害敏感性、地質(zhì)災(zāi)害敏感性和臺(tái)風(fēng)災(zāi)害敏感性3項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)。洪澇災(zāi)害敏感性基于河流矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行緩沖區(qū)分析，疊加由DEM數(shù)據(jù)得出的地形起伏度，轉(zhuǎn)換得到洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)柵格。地質(zhì)災(zāi)害敏感性為基于地震活動(dòng)斷層數(shù)據(jù)與歷年來(lái)倉(cāng)山區(qū)發(fā)生過(guò)的地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)進(jìn)行緩沖區(qū)分析與疊加，轉(zhuǎn)換得到地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)柵格。臺(tái)風(fēng)災(zāi)害敏感性為基于NOAA（美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局）近3年熱帶氣旋數(shù)據(jù)進(jìn)行緩沖區(qū)分析，疊加由DEM數(shù)據(jù)得出的地表粗糙度柵格，轉(zhuǎn)換得到臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)柵格。

（4）建筑綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型構(gòu)建

建筑綜合風(fēng)險(xiǎn)是建筑物自身、自然環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)3方面綜合作用的結(jié)果。

本文建筑綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)計(jì)算表達(dá)式為：

式 中：BRI（Building Risk Index）為 建筑綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)；B1、B2、B3分別表示建筑自身風(fēng)險(xiǎn)、自然環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)；WA1、WA2、WA3分別表示對(duì)應(yīng)權(quán)重。BRI指數(shù)越高，代表該單位面積的風(fēng)險(xiǎn)越高，當(dāng)意外發(fā)生時(shí)，造成的損失越嚴(yán)重。

基于GIS空間分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)建筑綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的柵格化，再利用柵格轉(zhuǎn)點(diǎn)工具以最近點(diǎn)為原則連接回建筑矢量框，可得到每一棟建筑的綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)?；谧匀粩帱c(diǎn)法進(jìn)行劃分，可保證組間差異最大化、組內(nèi)差異最小化，其劃分原則適用于本文對(duì)建筑的風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)，由此將建筑物綜合風(fēng)險(xiǎn)劃分為高、較高、中、較低、低5個(gè)等級(jí)。

2 實(shí)證研究

2.1 建筑自身風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

通過(guò)對(duì)建筑自身風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，可在建筑物尺度判定建筑質(zhì)量，確定高風(fēng)險(xiǎn)建筑集聚區(qū)。對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)建筑進(jìn)行抽樣調(diào)研，驗(yàn)證該技術(shù)排查建筑自身風(fēng)險(xiǎn)的有效性。

根據(jù)1.3.1節(jié)的技術(shù)路線對(duì)倉(cāng)山區(qū)每棟建筑的自身風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行排查，其中約80%的建筑處于低風(fēng)險(xiǎn)，7%的建筑處于中風(fēng)險(xiǎn)，剩余13%的建筑處于高風(fēng)險(xiǎn)。基于各等級(jí)建筑物占比與風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重，對(duì)倉(cāng)山區(qū)各街鎮(zhèn)建筑自身風(fēng)險(xiǎn)平均值進(jìn)行計(jì)算與劃分等級(jí)。結(jié)果顯示，紅星農(nóng)場(chǎng)的平均風(fēng)險(xiǎn)值最高，建新鎮(zhèn)的平均風(fēng)險(xiǎn)值最低，倉(cāng)山區(qū)大部分街鎮(zhèn)處于中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)段。

從建筑物尺度看，中高風(fēng)險(xiǎn)建筑呈現(xiàn)一定的集聚現(xiàn)象，從建筑肌理可判斷為城中村、城郊村居多，主要出現(xiàn)在蓋山鎮(zhèn)、螺洲鎮(zhèn)、城門鎮(zhèn)；從城區(qū)尺度看，倉(cāng)山區(qū)建筑自身風(fēng)險(xiǎn)自西向東呈現(xiàn)“低—高—低”的規(guī)律分布趨勢(shì)，相鄰街鎮(zhèn)的風(fēng)險(xiǎn)較為接近（見(jiàn)圖4）。風(fēng)險(xiǎn)值在中部區(qū)域達(dá)到頂峰，為紅星農(nóng)場(chǎng)與蓋山鎮(zhèn)，該區(qū)域建筑年代久遠(yuǎn)，存在較多老舊建筑。較高風(fēng)險(xiǎn)街鎮(zhèn)主要分布在倉(cāng)山區(qū)東部，包括城門鎮(zhèn)與螺洲鎮(zhèn)，該范圍內(nèi)還存在較多舊村，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)偏高。中低風(fēng)險(xiǎn)街鎮(zhèn)主要分布在倉(cāng)山區(qū)中西部，最低值出現(xiàn)在建新鎮(zhèn)。隨著閩侯縣的迅速發(fā)展，倉(cāng)山區(qū)西部成為閩侯縣與主城區(qū)交接的主要樞紐地帶，其既有洪塘大橋、橘園洲特大橋、浦上大道等主要橋梁工程，又有地鐵2號(hào)線在金山街道內(nèi)設(shè)的4個(gè)站點(diǎn)，可知該范圍城市建設(shè)開(kāi)發(fā)力度較大，老舊建筑翻新速度快，從而降低了倉(cāng)山區(qū)西部的建筑自身風(fēng)險(xiǎn)。

圖4 建筑自身風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估Fig.4 Building risk assessment

對(duì)于由建筑自身風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估得出的高風(fēng)險(xiǎn)建筑，可基于評(píng)估的8項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)生成建筑形變?cè)u(píng)估信息（見(jiàn)圖5），進(jìn)一步判定單棟建筑的具體風(fēng)險(xiǎn)。由于客觀條件受限，無(wú)法對(duì)所有高風(fēng)險(xiǎn)建筑進(jìn)行實(shí)地詳細(xì)調(diào)研，僅從高風(fēng)險(xiǎn)建筑中隨機(jī)選取20處進(jìn)行實(shí)地調(diào)研并檢驗(yàn)該技術(shù)的有效性，保證其抽取的建筑層數(shù)涵蓋低層至高層，建筑用途涵蓋住宅、辦公等。由實(shí)地調(diào)研情況（見(jiàn)圖6）可知，基于PS-InSAR技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)方法得到的建筑自身風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與實(shí)際情況較為相符。在20棟建筑中，除去未能進(jìn)入小區(qū)的2棟建筑外，僅有1棟在調(diào)研過(guò)程中未發(fā)現(xiàn)外觀明顯形變。對(duì)所調(diào)研的高風(fēng)險(xiǎn)建筑類型進(jìn)行分類，可看出其中自建房、新建小區(qū)及配套設(shè)施的占比相當(dāng)，都高達(dá)38%。

圖5 建筑形變?cè)u(píng)估信息示例Fig.5 Example of building deformation index information

圖6 高風(fēng)險(xiǎn)建筑實(shí)地調(diào)研情況Fig.6 Field investigation of high-risk buildings

筆者所調(diào)研的高風(fēng)險(xiǎn)建筑中，自建房多分布在倉(cāng)山區(qū)中部及東部，如蓋山鎮(zhèn)、城門鎮(zhèn)等地，其層數(shù)較低，多為3層以下，大部分同時(shí)存在地基裂縫與墻面裂縫。農(nóng)村自建房在初期建設(shè)時(shí)，因節(jié)省成本多為自行搭建，所用材料與建造過(guò)程都較為隨意；加建現(xiàn)象嚴(yán)重，且在加建過(guò)程中結(jié)構(gòu)混搭，更是加大了安全隱患[15]38。針對(duì)此類建筑，不僅應(yīng)關(guān)注其結(jié)構(gòu)的受力，也應(yīng)同時(shí)注意砌體結(jié)構(gòu)與構(gòu)件的裂縫險(xiǎn)情。所調(diào)研的高風(fēng)險(xiǎn)建筑中，新建小區(qū)及配套設(shè)施多分布在倉(cāng)山區(qū)中部，如建新鎮(zhèn)、蓋山鎮(zhèn)、螺洲鎮(zhèn)等地，其中發(fā)生明顯沉降的均為高層建筑，地基存在明顯裂縫，墻表面情況良好。新建小區(qū)的建設(shè)單位主要為開(kāi)發(fā)商，部分企業(yè)在建設(shè)過(guò)程中可能因?yàn)榉?wù)意識(shí)薄弱、企圖降低成本等原因忽視建設(shè)質(zhì)量。針對(duì)此類建筑，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注地基的穩(wěn)固性，定期觀測(cè)其沉降值[16]，進(jìn)行周期性形變監(jiān)測(cè)。

進(jìn)一步對(duì)C級(jí)、D級(jí)風(fēng)險(xiǎn)建筑進(jìn)行處理，提取熱值區(qū)域，共得到7處高風(fēng)險(xiǎn)建筑集聚區(qū)（見(jiàn)圖7），均位于倉(cāng)山區(qū)中部。其中4處覆蓋范圍較廣，包含建筑較多；另有3處為小范圍風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)所在的行政街道，將其命名為建新鎮(zhèn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、紅星農(nóng)場(chǎng)蓋山鎮(zhèn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、蓋山鎮(zhèn)北部風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、蓋山鎮(zhèn)中部風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、蓋山鎮(zhèn)螺洲鎮(zhèn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、城門鎮(zhèn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、螺洲鎮(zhèn)南部風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。

圖7 高風(fēng)險(xiǎn)建筑集聚區(qū)劃定Fig.7 Delineation of high-risk building cluster areas

2.2 建筑綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

通過(guò)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，可量化建筑風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)造成的財(cái)產(chǎn)與生命安全損失。根據(jù)1.3.2節(jié)計(jì)算方法，得到倉(cāng)山區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)柵格（見(jiàn)圖8）。經(jīng)柵格平均值計(jì)算，社會(huì)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)排名靠前的街鎮(zhèn)均集中在倉(cāng)山區(qū)中北部，倉(cāng)山區(qū)北部區(qū)域的社會(huì)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)明顯高于南部區(qū)域。這與區(qū)域的開(kāi)發(fā)程度有很大的關(guān)聯(lián)性。社會(huì)經(jīng)濟(jì)中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域與人口密度分布、功能混合度呈現(xiàn)一定的吻合趨勢(shì)，如對(duì)湖街道、下渡街道、金山街道、臨江街道，其為倉(cāng)山區(qū)人口密集區(qū)，用地性質(zhì)多為居住用地、商業(yè)用地，且大量人口集中于小面積土地。這些區(qū)域的建筑安全應(yīng)備受關(guān)注。低風(fēng)險(xiǎn)類區(qū)域集中于東南部及中南部，如城門鎮(zhèn)、螺洲鎮(zhèn)、蓋山鎮(zhèn)，都處于初步發(fā)展階段，其用地功能較為單一，且存在較多山體、水域，對(duì)應(yīng)的人口密度也較低。

圖8 社會(huì)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估Fig.8 Socio-economic risk assessment

通過(guò)對(duì)自然環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，可對(duì)地區(qū)發(fā)生自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的可能性進(jìn)行量化分析，但因?yàn)?zāi)害的不確定性與不可預(yù)測(cè)性，此維度僅作為概率參考。根據(jù)1.3.2節(jié)計(jì)算方法可得出倉(cāng)山區(qū)自然環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)柵格（見(jiàn)圖9）。從空間上看，倉(cāng)山區(qū)自然環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)整體較高，中等及以上風(fēng)險(xiǎn)柵格數(shù)占比達(dá)到64.5%，其風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)沿島的長(zhǎng)邊由北至南呈現(xiàn)3級(jí)遞增的狀態(tài)。

圖9 自然環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估Fig.9 Natural environment risk assessment

通過(guò)三維度共同測(cè)度所得的建筑綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，根據(jù)1.3.2節(jié)構(gòu)建的建筑綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型可得到倉(cāng)山區(qū)建筑綜合風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)（見(jiàn)圖10）。從建筑物尺度看，中高風(fēng)險(xiǎn)建筑數(shù)量在各個(gè)街鎮(zhèn)均明顯增多。從城區(qū)尺度看，高風(fēng)險(xiǎn)街鎮(zhèn)集中于倉(cāng)山區(qū)中北部區(qū)域，風(fēng)險(xiǎn)值在中部的對(duì)湖街道達(dá)到最高，該區(qū)域既有極為豐富的教育資源，包括福建師范大學(xué)在內(nèi)的11所大中專院校，也有數(shù)量相當(dāng)?shù)慕F(xiàn)代歷史建筑群；其次為下渡街道、金山街道、倉(cāng)山鎮(zhèn)、紅星農(nóng)場(chǎng)、臨江街道、上渡街道，這些街鎮(zhèn)在空間位置上均較為緊鄰。風(fēng)險(xiǎn)值較低的街鎮(zhèn)主要分布于兩翼，其中最低值出現(xiàn)在螺洲鎮(zhèn)。

圖10 建筑綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估Fig.10 Comprehensive building risk assessment

2.3 更新優(yōu)化策略

通過(guò)探究建筑自身風(fēng)險(xiǎn)與建筑綜合風(fēng)險(xiǎn)兩種測(cè)度結(jié)果，在一定程度上可為城市更新的風(fēng)險(xiǎn)范圍劃定、確定更新次序、確定具體更新方式3大環(huán)節(jié)提供參考，有助于明確造成建筑風(fēng)險(xiǎn)的具體成因，做到小規(guī)模、漸進(jìn)式有機(jī)更新和微改造。

對(duì)于建筑自身風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度出的高風(fēng)險(xiǎn)建筑，建議根據(jù)PS點(diǎn)判定出的具體風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行相應(yīng)的動(dòng)態(tài)化監(jiān)測(cè)。其中對(duì)于自建房類型的高風(fēng)險(xiǎn)建筑，建議長(zhǎng)時(shí)序監(jiān)測(cè)其沉降差異與構(gòu)造情況，從而判斷受力承載水平和砌體結(jié)構(gòu)構(gòu)件裂縫險(xiǎn)情，對(duì)房屋存在的危險(xiǎn)點(diǎn)合理加固[15]39，條件允許的情況下盡量翻建，同時(shí)需培養(yǎng)村民建筑安全意識(shí)，提高建造標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于新建小區(qū)及配套設(shè)施類型的高風(fēng)險(xiǎn)建筑，建議重點(diǎn)關(guān)注地基的穩(wěn)固性，對(duì)于已建成的高層建筑應(yīng)根據(jù)沉降值分析變形規(guī)律，根據(jù)變化趨勢(shì)及速率來(lái)采取相關(guān)預(yù)防措施[16]；對(duì)于仍在施工的高層建筑，應(yīng)通過(guò)沉降數(shù)據(jù)穩(wěn)健地進(jìn)行施工以消除微幅沉降，防止日后投入使用后建筑產(chǎn)生傾斜、沉降等危險(xiǎn)變化[17]。

對(duì)建筑自身風(fēng)險(xiǎn)劃定的建筑高風(fēng)險(xiǎn)集聚區(qū)進(jìn)一步分析，通過(guò)對(duì)比其自身建筑風(fēng)險(xiǎn)與建筑綜合風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果，可看出多數(shù)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)兩者結(jié)果均存在差異。針對(duì)各風(fēng)險(xiǎn)區(qū)展開(kāi)實(shí)地調(diào)研，對(duì)其建筑類型、總體特征、物質(zhì)環(huán)境、聚居人群等情況進(jìn)行分析[18]，結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度結(jié)果判斷其發(fā)展前景與更新策略（見(jiàn)表5）。對(duì)于優(yōu)先更新的4個(gè)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，建議建新鎮(zhèn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)優(yōu)先考慮土地功能置換、拆除簡(jiǎn)易廠房；建議蓋山鎮(zhèn)螺洲鎮(zhèn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)與螺洲鎮(zhèn)南部風(fēng)險(xiǎn)區(qū)重視防災(zāi)預(yù)警工程建設(shè)，前者整體社會(huì)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)較高，應(yīng)在此基礎(chǔ)上再向周圍低風(fēng)險(xiǎn)街鎮(zhèn)進(jìn)行人口疏導(dǎo)，后者建筑數(shù)量較少，根據(jù)其PS點(diǎn)分析可知其累積沉降風(fēng)險(xiǎn)極高，應(yīng)再重點(diǎn)關(guān)注高風(fēng)險(xiǎn)建筑物的地基穩(wěn)定性；建議蓋山鎮(zhèn)中部風(fēng)險(xiǎn)區(qū)加大人才住房和保障性住房的配建力度。對(duì)于次級(jí)更新的兩個(gè)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，建議城門鎮(zhèn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)先挖掘現(xiàn)存村的特色文化與傳統(tǒng)，紅星農(nóng)場(chǎng)蓋山鎮(zhèn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)則優(yōu)先采用利益引導(dǎo)、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移等方式進(jìn)行區(qū)域人口疏導(dǎo)[11]10，[19]。對(duì)于暫緩更新的蓋山鎮(zhèn)北部風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，其大部分建筑的綜合風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)較低，建議優(yōu)先對(duì)道路進(jìn)行整改，利用智能化設(shè)備更新老舊小區(qū)，提升居民的居住體驗(yàn)感。

表5 倉(cāng)山區(qū)高風(fēng)險(xiǎn)建筑集聚區(qū)分析結(jié)果與更新優(yōu)化策略Tab.5 Analysis results and update optimization strategy of high-risk building cluster area

3 結(jié)論與討論

在城市發(fā)展從增量向存量轉(zhuǎn)型的背景下，本文基于多源數(shù)據(jù)，利用PS-InSAR技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法測(cè)度建筑自身風(fēng)險(xiǎn)，劃定高風(fēng)險(xiǎn)建筑集聚區(qū)，通過(guò)實(shí)地抽樣調(diào)研驗(yàn)證了該方法的有效性。并從多維度建立建筑綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，評(píng)估倉(cāng)山區(qū)建筑綜合風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，根據(jù)評(píng)估結(jié)果提出更新優(yōu)化策略，一定程度上為城市更新基礎(chǔ)工作提供了量化參考依據(jù)，以數(shù)據(jù)實(shí)證提高設(shè)計(jì)的科學(xué)性[20]。

本文的研究結(jié)果具有一定的現(xiàn)實(shí)意義，以定量城市分析為驅(qū)動(dòng)，為城市更新的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)提供科學(xué)支持。但還存在以下不足：其一，利用PS-InSAR技術(shù)獲取的大范圍建筑自身風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別結(jié)果僅為數(shù)據(jù)分析，本文通過(guò)抽樣檢測(cè)驗(yàn)證了該技術(shù)的有效性，但若需確定每一棟建筑物風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的準(zhǔn)確性，還需和所有建筑的實(shí)地調(diào)研結(jié)果進(jìn)行綜合研究[21]，未來(lái)的研究重點(diǎn)將放在結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別結(jié)果批量布設(shè)地面?zhèn)鞲性O(shè)備，通過(guò)空天地一體化建筑預(yù)警技術(shù)來(lái)代替人力檢測(cè)其準(zhǔn)確程度。其二，由于涉及自然環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)數(shù)據(jù)有限，僅能粗略地評(píng)估各類災(zāi)害敏感性[22]52，精確度較低，未來(lái)的研究重點(diǎn)將放在對(duì)指標(biāo)系統(tǒng)的完善方面，同時(shí)避免多源數(shù)據(jù)的有偏性，以期構(gòu)建更加精細(xì)與合理化的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型[22]57，更加貼合城市的實(shí)際情況。

（感謝北京東方志遠(yuǎn)科技股份有限公司在InSAR基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集與處理方面提供的支持。）