城市暴雨內(nèi)澇災(zāi)害脆弱性研究綜述

姚 蕊，楊群濤，張書亮

(1.南京師范大學(xué)虛擬地理環(huán)境教育部重點實驗室，江蘇 南京 210023； 2.江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 南京 210023； 3.安徽師范大學(xué)地理與旅游學(xué)院，安徽 蕪湖 241002)

城市暴雨內(nèi)澇災(zāi)害是指由于城市排水能力低于強(qiáng)降雨及連續(xù)性降雨余量，積水不能及時排除而造成嚴(yán)重?fù)p失的城市災(zāi)害，具有雨強(qiáng)大、歷時短、災(zāi)害點空間散布、損失的連鎖性和突變性特征[1-3]。聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)第六次評估報告表明，世界人口密集的主要城市內(nèi)澇災(zāi)害頻率和強(qiáng)度將會顯著增加[4]，在全球氣候變化和城市化建設(shè)的雙重影響下，城市暴雨內(nèi)澇災(zāi)害會導(dǎo)致嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失和社會問題，甚至威脅到人們的生命和健康[5-6]?！胺瓯┯瓯貪场币呀?jīng)成為中國許多城市的真實寫照，近些年，北京、廣州、南京、鄭州等大中城市相繼發(fā)生暴雨內(nèi)澇災(zāi)害事件，給城市的可持續(xù)健康發(fā)展帶來嚴(yán)峻考驗。城市暴雨內(nèi)澇災(zāi)害是致災(zāi)因子危險性和承災(zāi)體脆弱性綜合作用的結(jié)果，但一般難以通過改變致災(zāi)因子危險性(災(zāi)害強(qiáng)度及其發(fā)生的概率等)來降低災(zāi)害風(fēng)險，而減小脆弱性是降低災(zāi)害風(fēng)險、提高抗災(zāi)能力的有效手段，當(dāng)前已成為城市發(fā)展和水災(zāi)害研究等領(lǐng)域重點關(guān)注的問題之一，被廣泛應(yīng)用于洪澇災(zāi)情評估、洪澇預(yù)警、強(qiáng)化公眾的洪澇風(fēng)險意識等方面[7-8]。

脆弱性一詞來源于拉丁文“vulnerare”，是“可能受傷”之意[9]，早期多用于自然災(zāi)害領(lǐng)域，并逐漸擴(kuò)展至氣候變化、生態(tài)環(huán)境、社會經(jīng)濟(jì)、可持續(xù)發(fā)展等領(lǐng)域[10]。脆弱性研究在詮釋“人-地”復(fù)雜系統(tǒng)作用機(jī)制、探索人類活動的生態(tài)與環(huán)境效應(yīng)中發(fā)揮著顯著作用。近年來，學(xué)者們開展了多方面、多層次的相關(guān)研究，在脆弱性概念內(nèi)涵、評估框架、計算方法等方面取得了豐碩的成果[10-12]?；诓煌尿?qū)動機(jī)制形成了一系列研究框架，如風(fēng)險-災(zāi)害模型(risk-hazard，RH)[13]、地方災(zāi)害模型(hazards of place，HOP)[14]、人類-環(huán)境耦合系統(tǒng)分析模型(coupled human-environment system)[11]、基于暴露-敏感-適應(yīng)的脆弱性評價模型(vulnerability scoping diagram，VSD)[15]等。目前學(xué)者們對脆弱性的系統(tǒng)性和復(fù)雜性達(dá)成了共識，無論是承災(zāi)個體、群體、系統(tǒng)或區(qū)域，脆弱性的影響因素都應(yīng)多方位、多領(lǐng)域、多角度考慮，將各學(xué)科信息和概念集合才能解決脆弱性的復(fù)雜性。但由于研究視角和關(guān)注問題不同，學(xué)者們對脆弱性概念認(rèn)知仍存在較大差別[9]。

城市暴雨內(nèi)澇災(zāi)害脆弱性(以下簡稱“內(nèi)澇脆弱性”)是傳統(tǒng)脆弱性概念在城市災(zāi)害研究領(lǐng)域中的延伸和拓展，其注重災(zāi)害對城市生態(tài)環(huán)境、社會經(jīng)濟(jì)等多方面的影響，強(qiáng)調(diào)了人在災(zāi)害過程中的影響與作用，可度量城市在暴雨內(nèi)澇災(zāi)害驅(qū)動下可能造成的損失程度，是連接城市暴雨內(nèi)澇模擬為主的自然災(zāi)害過程模型和以災(zāi)害風(fēng)險評估為代表的風(fēng)險決策模型的重要橋梁[16-17]。縱觀內(nèi)澇脆弱性的研究，涉及城市、區(qū)域、流域、社區(qū)、建筑物等多個空間尺度，研究尺度由中宏觀向微觀聚焦[18]。GIS、RS及大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展為內(nèi)澇脆弱性的研究帶來了新機(jī)遇[2,19]，隨著內(nèi)澇影響范圍內(nèi)建筑物、道路、人口分布等數(shù)據(jù)精度的提高，脆弱性分析呈現(xiàn)精細(xì)化和動態(tài)化的發(fā)展趨勢。作為城市防災(zāi)減災(zāi)和災(zāi)害風(fēng)險管理中的一種全新的研究工具和研究視角，學(xué)者們對內(nèi)澇脆弱性概念內(nèi)涵、尺度和計算單元界定、定量測度方法、時空模擬等方面仍存在諸多的爭議和分歧，尚未形成統(tǒng)一的研究范式?；诖耍疚膶?nèi)澇脆弱性研究進(jìn)行系統(tǒng)總結(jié)和梳理，圍繞“認(rèn)知-測度-模擬”的主線進(jìn)行述評，揭示當(dāng)前研究存在的問題與不足，加深對內(nèi)澇脆弱性的理解，以期完善內(nèi)澇脆弱性的研究內(nèi)容和實踐應(yīng)用體系。

1 內(nèi)澇脆弱性認(rèn)知

1.1 內(nèi)澇脆弱性概念

早期內(nèi)澇脆弱性研究關(guān)注的熱點是自然脆弱性，取決于災(zāi)害事件發(fā)生的可能性及影響范圍，強(qiáng)調(diào)在特定災(zāi)害強(qiáng)度下房屋、關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施等建筑物的物理損毀或損失率大小[20]。但脆弱性并不孤立于城市系統(tǒng)而存在，與城市的社會、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境等方面的資源和管理息息相關(guān)。暴雨內(nèi)澇的時空變化及影響區(qū)域、承災(zāi)體的時空分布都與脆弱性動態(tài)演變密切相關(guān)，因此內(nèi)澇脆弱性的理解需要從3個方面把握：①承災(zāi)體，即遭受暴雨內(nèi)澇災(zāi)害損害的對象；②致災(zāi)因子，即引起傷害和損失的原因，暴雨內(nèi)澇作為致災(zāi)因子，其暴雨內(nèi)澇強(qiáng)度、歷時與影響范圍等直接影響災(zāi)害的嚴(yán)重程度；③承災(zāi)體和致災(zāi)因子兩者之間的關(guān)系，致災(zāi)因子作用的對象是承災(zāi)體，兩者之間的相互作用使脆弱性增加或者減小，是改變脆弱性的驅(qū)動因素，最終通過承災(zāi)體面對災(zāi)害的敏感性以及應(yīng)對能力表現(xiàn)出來[9]。因此，結(jié)合相關(guān)學(xué)者對脆弱性的定義，本文認(rèn)為內(nèi)澇脆弱性是城市復(fù)合系統(tǒng)及內(nèi)部承災(zāi)體暴露于暴雨內(nèi)澇災(zāi)害區(qū)域而遭受的不利影響程度，是自然要素和社會、經(jīng)濟(jì)等人文要素驅(qū)動下的暴露度、敏感性和適應(yīng)能力的綜合表征。

雖然當(dāng)前對內(nèi)澇脆弱性組成要素的表述存在爭議，但是研究者普遍認(rèn)為內(nèi)澇脆弱性是由暴露度、敏感性和適應(yīng)能力三要素構(gòu)成的[9,15](圖1)。內(nèi)澇的影響范圍和特點、暴露于淹沒范圍的承災(zāi)體及空間位置等是影響暴露度的重要因素，承災(zāi)體暴露度越高，其所受到災(zāi)害影響的損害程度越大。敏感性是由承災(zāi)體自身性質(zhì)決定的，表征承災(zāi)體抵御致災(zāi)因子的能力，強(qiáng)調(diào)承災(zāi)體由于內(nèi)部屬性的差異而易遭受內(nèi)澇災(zāi)害的影響，即對于同等程度的暴雨內(nèi)澇災(zāi)害，淹沒范圍內(nèi)敏感性高的承災(zāi)體遭受的損害更大[21]，例如老人、兒童、殘疾人等弱勢群體的敏感性要大于其他人群。暴露度和敏感性共同決定內(nèi)澇災(zāi)害的損失和潛在影響，是脆弱性的被動(消極)部分，即脆弱性隨著二者的增加而增加。適應(yīng)能力則是承災(zāi)體為降低脆弱性、增強(qiáng)對內(nèi)澇威脅的響應(yīng)能力而進(jìn)行的調(diào)整[22]。內(nèi)澇災(zāi)害發(fā)生過程中，適應(yīng)能力重點強(qiáng)調(diào)承災(zāi)體對災(zāi)害風(fēng)險的認(rèn)知、調(diào)整和風(fēng)險管理，是減輕受災(zāi)害影響的能力和從災(zāi)害中恢復(fù)的能力，而如何識別適應(yīng)能力及社會、經(jīng)濟(jì)、文化、政治等因素對其的影響是最受爭議的問題。同時，社會和環(huán)境驅(qū)動力互饋作用決定了敏感性和暴露度的程度，不同的政治文化水平和社會經(jīng)濟(jì)條件直接影響著暴露單元的適應(yīng)能力[23]。適應(yīng)能力是脆弱性的主動(積極)部分，脆弱性隨著適應(yīng)能力的增加而減小。隨著對脆弱性研究的深入，由重視物理脆弱性逐漸發(fā)展到以人為中心，注重人在脆弱性形成及減小脆弱性中的作用，把人的主動適應(yīng)性作為脆弱性模擬計算的核心問題[18]。

圖1 內(nèi)澇脆弱性模擬框架Fig.1 Simulation framework of urban rainstorm waterlogging disaster vulnerability

1.2 內(nèi)澇脆弱性尺度與計算單元

脆弱性尺度研究一般包括時間尺度和空間尺度。內(nèi)澇脆弱性具有明顯的空間尺度依賴性，不同空間尺度上具有不同的表現(xiàn)形式和特征。內(nèi)澇脆弱性研究包括建筑物、社區(qū)、街道、城市、區(qū)域等不同層級的空間尺度，目前較多的城市災(zāi)害脆弱性研究是基于城市尺度或區(qū)域?qū)用骈_展的，重在強(qiáng)調(diào)城市或區(qū)域的整體社會發(fā)展水平[18,24-25]，有利于宏觀上測度城市和區(qū)域的整體脆弱性變化，為宏觀戰(zhàn)略規(guī)劃提供理論依據(jù)。然而宏觀的內(nèi)澇脆弱性研究忽略了城市內(nèi)部脆弱性差異，難以滿足城市精準(zhǔn)防災(zāi)減災(zāi)的需求，未來亟須開展街道、社區(qū)、建筑物精細(xì)化尺度的脆弱性研究，從而為城市可持續(xù)發(fā)展提供有力支撐。因此，在進(jìn)行內(nèi)澇脆弱性研究時需明確決定脆弱性模擬計算精度的最小空間單位，即脆弱性單元[7,26-27]。而當(dāng)前較多的城市災(zāi)害脆弱性研究主要以規(guī)則格網(wǎng)或行政邊界為脆弱性單元進(jìn)行空間分割，前者沒有充分考慮城市復(fù)雜的下墊面條件，而后者不能反映脆弱性單元內(nèi)部承災(zāi)體的空間分布差異，造成城市內(nèi)部的某些高脆弱區(qū)被忽略。由于現(xiàn)有研究較少結(jié)合暴雨內(nèi)澇過程，導(dǎo)致自然要素需要向人文要素的空間認(rèn)知妥協(xié)，沒有構(gòu)建一個綜合的精細(xì)化研究單元，以至于模擬結(jié)果僅僅適用于宏觀的規(guī)劃與決策。

在內(nèi)澇脆弱性模擬過程中，時間尺度形成了不同的脆弱性窗口，通過連續(xù)觀測的空間對比，揭示時空變化下的內(nèi)澇脆弱性增加或減小趨勢。時間尺度決定著暴雨內(nèi)澇災(zāi)害對一個城市造成的損害和影響程度，在不同時間尺度上，影響內(nèi)澇脆弱性變化的主要因素通常也是不同的。對于一次暴雨內(nèi)澇災(zāi)害事件的短時間尺度來說，內(nèi)澇脆弱性往往是由內(nèi)澇的淹沒特征與承災(zāi)體特點決定的。隨著內(nèi)澇災(zāi)害的不斷演變，以人口為代表的承災(zāi)體根據(jù)已有的災(zāi)害風(fēng)險意識，進(jìn)行實時災(zāi)害信息傳遞、減災(zāi)政策引導(dǎo)等不同程度的避災(zāi)行動，使得內(nèi)澇脆弱性也隨之動態(tài)演變。短時間尺度內(nèi)澇脆弱性主要關(guān)注的是財產(chǎn)損失和人員傷亡風(fēng)險[16]，而長時間尺度內(nèi)澇脆弱性則與氣候變化和城市發(fā)展等人類活動有關(guān)，更多地關(guān)注地域綜合體可持續(xù)發(fā)展問題，強(qiáng)調(diào)承災(zāi)體對城市生態(tài)環(huán)境的變化、社會經(jīng)濟(jì)長期發(fā)展的動態(tài)響應(yīng)[28]。當(dāng)前的內(nèi)澇脆弱性研究大多關(guān)注某一空間尺度的靜態(tài)脆弱性，內(nèi)澇脆弱性時空變化及其驅(qū)動因素的耦合機(jī)制研究還比較薄弱。

諸多學(xué)者對內(nèi)澇脆弱性的多尺度特征達(dá)成了共識，Turner等[11]提出的SUST脆弱性分析框架強(qiáng)調(diào)了外界擾動的多尺度特性，揭示了脆弱性多尺度間的轉(zhuǎn)換過程和產(chǎn)生根源的地方特性，對探討暴雨內(nèi)澇災(zāi)害脆弱性的動態(tài)特征和多尺度耦合作用具有重要的借鑒意義。劉耀龍[29]開展“溫州市-平陽縣-水頭鎮(zhèn)”三級行政區(qū)劃尺度災(zāi)害風(fēng)險評價研究，并構(gòu)建多尺度自然災(zāi)害風(fēng)險表達(dá)范式和方法體系，把政府、企業(yè)、社區(qū)以及個人有機(jī)地整合在一起，共同協(xié)調(diào)應(yīng)對災(zāi)害風(fēng)險。當(dāng)前內(nèi)澇脆弱性研究包含行政單元[29]、土地利用單元[30]、匯水單元[31]等尺度層級，在發(fā)生內(nèi)澇災(zāi)害時，由于支撐數(shù)據(jù)、綜合調(diào)控手段、救災(zāi)對象和區(qū)域等差異性，城市各管理和災(zāi)害調(diào)控部門會在不同尺度層級上進(jìn)行決策與救災(zāi)應(yīng)急。Kienberger等[27]提出了“三維脆弱性”評估框架，揭示脆弱性在不同尺度層次上的復(fù)雜、動態(tài)過程，明確在什么地方(where)、什么是脆弱的(what)以及脆弱到什么程度(how)，為決策者制定合理的減災(zāi)策略提供依據(jù)。然而不同尺度脆弱性表征存在明顯的差異性，尺度之間脆弱性影響因素相互聯(lián)系與反饋，明晰脆弱性的尺度效應(yīng)，不同尺度之間建立尺度關(guān)聯(lián)也是當(dāng)前研究的難點[32]。

2 內(nèi)澇脆弱性測度方法

內(nèi)澇脆弱性的概念內(nèi)涵和組成要素、尺度和脆弱性單元構(gòu)成了內(nèi)澇脆弱性研究體系的基礎(chǔ)理論認(rèn)知部分，如何定量測度內(nèi)澇脆弱性是研究體系的技術(shù)方法部分。內(nèi)澇脆弱性具有時空動態(tài)差異性，其定量測度是十分復(fù)雜且具有挑戰(zhàn)性的工作，受到諸多因素的影響，目前主要的測度方法有指標(biāo)體系法和脆弱性曲線法。

2.1 指標(biāo)體系法

指標(biāo)體系法是根據(jù)研究區(qū)域和內(nèi)澇災(zāi)害的特征選取恰當(dāng)?shù)闹笜?biāo)構(gòu)建指標(biāo)體系，然后利用一定的數(shù)理分析方法得到表征脆弱性大小的脆弱性指數(shù)，步驟一般分為構(gòu)建指標(biāo)體系、標(biāo)準(zhǔn)化、加權(quán)和聚合4部分。該方法適用范圍較廣，從大尺度的國際計劃到小尺度社區(qū)脆弱性研究均適用。合理的指標(biāo)體系是準(zhǔn)確測度脆弱性的基礎(chǔ)，指標(biāo)的選擇可以通過歸納或演繹的方法獲得。目前學(xué)者們通過構(gòu)建指標(biāo)體系開展了暴雨內(nèi)澇災(zāi)害的物理、社會、經(jīng)濟(jì)、基礎(chǔ)設(shè)施、制度、風(fēng)險感知等維度的單方面或綜合脆弱性測度[33-36]，根據(jù)研究維度的不同，提出了很多脆弱性指數(shù)，主要是通過加減法及乘除法2種方式構(gòu)建，其中乘法相對于加減法更能有效地反映指標(biāo)之間的協(xié)同作用關(guān)系[37]?；诩訙p法的內(nèi)澇脆弱性指數(shù)[24-25,36,38]計算公式為

F=I1+I2-I3

(1)

其中

式中：F為內(nèi)澇脆弱性指數(shù)；I1為暴露度；I2為敏感性；I3為適應(yīng)能力或恢復(fù)力；wj為因子j的權(quán)重；Pj為因子j的得分。

基于微觀的家庭尺度的內(nèi)澇脆弱性評估方法[35]為

F=I4+I5+I6

(2)

式中：I4為財產(chǎn)損失指數(shù)；I5為身心傷害敏感性指數(shù)；I6為洪水恢復(fù)力指數(shù)。

也有學(xué)者針對人口和經(jīng)濟(jì)等承災(zāi)體的內(nèi)澇脆弱性[39]提出計算公式：

(3)

(4)

式中：FH、FM分別為人口脆弱性和經(jīng)濟(jì)脆弱性；y為傷亡人數(shù)；xpop為淹沒區(qū)人口；z為損失價值；xpro淹沒區(qū)財產(chǎn)；x1、x2、…、xn為選取的因子值；ai、bi均為線性回歸系數(shù)。

基于乘除法的脆弱性指數(shù)[33,40]計算公式為

(5)

(6)

式中：I7為缺乏應(yīng)對能力；β1、β2、β3為脆弱性組成部分的權(quán)重。

指標(biāo)體系法操作簡單，其中最關(guān)鍵的是各指標(biāo)權(quán)重的確定，當(dāng)前常用的賦權(quán)方法包括專家打分法、熵權(quán)法、層次分析法、主成分分析法、多準(zhǔn)則分析方法、隨機(jī)森林等。指標(biāo)體系法最大的問題是規(guī)范化，雖然已有研究分別基于宏觀和微觀不同角度開展，但由于部分指標(biāo)數(shù)據(jù)的可獲取性差，在實際應(yīng)用中難以操作；指標(biāo)的聚合從簡單的求和到復(fù)雜的統(tǒng)計方法，再到多準(zhǔn)則分析方法發(fā)展。脆弱性結(jié)果受到指標(biāo)因子的選取、分類、權(quán)重、閾值的設(shè)置和聚類方法、空間尺度等的影響，指標(biāo)與內(nèi)澇脆弱性之間復(fù)雜的非線性關(guān)系給計算精度帶來了重大挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有研究成果中，通常采用指標(biāo)敏感性分析來評估脆弱性指數(shù)的穩(wěn)健性，缺乏對所選取指標(biāo)因子的合理性和必要性的解釋，存在目標(biāo)定位不明確、針對性不強(qiáng)、指標(biāo)權(quán)重受人為因素影響等問題，是當(dāng)前內(nèi)澇脆弱性研究實踐應(yīng)用中的瓶頸。

2.2 內(nèi)澇脆弱性曲線

脆弱性曲線又稱災(zāi)損(率)曲線(函數(shù))，用來衡量不同災(zāi)種的災(zāi)變強(qiáng)度與承災(zāi)體相應(yīng)損失(率)之間的關(guān)系，該方法數(shù)據(jù)采集規(guī)范客觀，結(jié)果的精度和可信度高，比較典型的應(yīng)用是美國聯(lián)邦應(yīng)急管理署開發(fā)的HAZUS-MH軟件，構(gòu)建了多災(zāi)種的承災(zāi)體脆弱性曲線[41-43]。國內(nèi)的內(nèi)澇脆弱性曲線研究起步較晚，目前沒有建立普適的災(zāi)損數(shù)據(jù)庫，用于曲線擬合的數(shù)據(jù)有歷史災(zāi)害數(shù)據(jù)庫、實地調(diào)研、保險數(shù)據(jù)等。根據(jù)數(shù)據(jù)的來源，內(nèi)澇脆弱性曲線的構(gòu)建方法主要有基于災(zāi)情數(shù)據(jù)、已有脆弱性曲線的修正重構(gòu)、系統(tǒng)調(diào)查、模型模擬等。城市暴雨內(nèi)澇災(zāi)害與積水空間分布、水深變化及積水持續(xù)時長等都密切相關(guān)，其中水深-災(zāi)損(率)曲線應(yīng)用最為廣泛[43]。近年來，部分學(xué)者針對土地利用類型、房屋建筑和內(nèi)部財產(chǎn)等承災(zāi)體內(nèi)澇脆弱性曲線進(jìn)行了探討，為后來科研工作者提供了寶貴的經(jīng)驗和基礎(chǔ)，如董姝娜等[44]利用3S技術(shù)提取洪水淹沒范圍，實地調(diào)查獲取水深和損失率數(shù)據(jù)，采用回歸分析構(gòu)建內(nèi)澇脆弱性曲線。由實地調(diào)查的暴雨內(nèi)澇災(zāi)損數(shù)據(jù)擬合得到的內(nèi)澇脆弱性曲線，評估結(jié)果的精度和可信度高，但是此方式適用范圍較小，對于大范圍災(zāi)害事件災(zāi)損調(diào)查，仍存在工作強(qiáng)度和難度較大的局限。通過修正現(xiàn)有脆弱性曲線的方法，可以大大減少獨(dú)立構(gòu)建脆弱性曲線的工作量，也便于同類脆弱性曲線之間的比較，但這種方法會增加評估結(jié)果的不確定性[43,45]。已有部分學(xué)者嘗試通過引入隨機(jī)事件模擬方法來量化不確定性，減少不確定性對脆弱性測度結(jié)果的影響[46]。與指標(biāo)法的脆弱性測度相比，內(nèi)澇脆弱性曲線法只反映洪水深度與災(zāi)害損失之間的關(guān)系，更偏向承災(zāi)體暴露于自然災(zāi)害的損失程度，結(jié)果也更為精確，但對歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)依賴性較高。

3 內(nèi)澇脆弱性時空模擬

當(dāng)前基于定量測度的內(nèi)澇脆弱性研究大多是在某一時間截面上的不同區(qū)域橫向比較，內(nèi)澇脆弱性的時空動態(tài)模擬研究仍比較薄弱。內(nèi)澇災(zāi)害的演進(jìn)過程、承災(zāi)體的地理位置及空間關(guān)系以及兩者之間的相互反饋是內(nèi)澇脆弱性模擬的關(guān)鍵因子，以下從耦合內(nèi)澇淹沒過程的情景模擬、多尺度動態(tài)模擬以及適應(yīng)性調(diào)控3個方面來闡述內(nèi)澇脆弱性的時空模擬發(fā)展及存在的問題。

3.1 耦合內(nèi)澇淹沒模型的內(nèi)澇脆弱性多情景模擬

城市暴雨內(nèi)澇淹沒范圍、淹沒深度等致災(zāi)因子特征是影響承災(zāi)體受災(zāi)程度的重要指標(biāo)，也是影響內(nèi)澇脆弱性動態(tài)模擬的關(guān)鍵因子。已有部分學(xué)者開展內(nèi)澇脆弱性研究時，設(shè)定災(zāi)害初始條件，模擬推演災(zāi)害的發(fā)展過程，并將承災(zāi)體圖層疊置于災(zāi)害情景中，直觀、精確地反映了承災(zāi)體的受災(zāi)范圍、個數(shù)等受災(zāi)情況及空間分布特征。尹占娥等[47]基于GIS編制了不同重現(xiàn)期情景的淹沒深度圖，實地調(diào)查了研究區(qū)暴雨內(nèi)澇災(zāi)害的災(zāi)損率數(shù)據(jù)，確定研究區(qū)的內(nèi)澇脆弱性等級劃分，并編制了基于不同重現(xiàn)期情景的上海浦東脆弱性圖。石勇[48]針對不同收入水平的居民住宅，用合成法構(gòu)造城市水災(zāi)中內(nèi)部財產(chǎn)的脆弱性曲線，并以上海市龍華鎮(zhèn)為例，基于DEM、遙感圖像及模擬的水災(zāi)情景，得到龍華鎮(zhèn)3種潮水水位時居民住宅內(nèi)部財產(chǎn)的脆弱性分布圖。當(dāng)前研究可以動態(tài)地反映暴雨內(nèi)澇災(zāi)害變化，特別是針對極端災(zāi)害事件情景下，可以預(yù)測建筑物受災(zāi)、家庭財產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)損失等情況。長期以來，在城市內(nèi)澇模擬研究中形成了諸多的內(nèi)澇模型，根據(jù)計算方法不同，主要分為水文模型、水動力學(xué)模型和簡化模型3種類型[49]。隨著高分遙感、互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)等新技術(shù)的快速發(fā)展，為暴雨內(nèi)澇研究精細(xì)化建模和驗證提供了海量實時準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。但現(xiàn)有內(nèi)澇脆弱性研究大多是基于簡化城市內(nèi)澇模型，內(nèi)澇模擬的精度決定了淹沒范圍內(nèi)的承災(zāi)體信息及整個內(nèi)澇脆弱性模擬結(jié)果的可靠性，耦合考慮建筑物、城市微地形等精細(xì)化內(nèi)澇過程模擬的內(nèi)澇脆弱性研究還比較薄弱。

3.2 內(nèi)澇脆弱性多尺度動態(tài)模擬

內(nèi)澇脆弱性在宏觀時間尺度下的動態(tài)演變，即研究城市不同發(fā)展時期的脆弱性分布與變化[50-51]，難以深入探究城市暴雨內(nèi)澇過程和承災(zāi)體的響應(yīng)機(jī)制。隨著當(dāng)前城市精準(zhǔn)防災(zāi)減災(zāi)的需要，災(zāi)害脆弱性研究從宏觀戰(zhàn)略層面的區(qū)域整體評估向空間異質(zhì)化、精細(xì)化趨勢發(fā)展[18]，部分學(xué)者嘗試開展了社區(qū)、建筑物、家庭等城市精細(xì)化尺度的脆弱性研究。Yang等[52]耦合城市內(nèi)澇模型與脆弱性計算模型，分析了不同災(zāi)害情景下的社區(qū)脆弱性。權(quán)瑞松[45]開展了建筑物尺度的暴雨內(nèi)澇脆弱性分析，得到不同災(zāi)害情景下的建筑結(jié)構(gòu)災(zāi)損率與室內(nèi)財產(chǎn)災(zāi)損率。Solín等[35]以家庭為調(diào)查對象，根據(jù)面對內(nèi)澇災(zāi)害家庭的暴露程度、財產(chǎn)損失、災(zāi)害對家庭成員的身心影響及家庭受災(zāi)恢復(fù)能力等方面調(diào)查數(shù)據(jù)分析減小脆弱性的可能性。內(nèi)澇脆弱性的動態(tài)特征不僅取決于內(nèi)澇演進(jìn)過程，還受人類社會經(jīng)濟(jì)活動對內(nèi)澇過程響應(yīng)的動態(tài)響應(yīng)的影響。因此，在暴雨內(nèi)澇災(zāi)害過程中，考慮了以人口、交通為代表的承災(zāi)體動態(tài)變化是實現(xiàn)脆弱性動態(tài)模擬的關(guān)鍵，對減少經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡有重要作用，可為精準(zhǔn)防災(zāi)減災(zāi)提供有效信息[53]。Dawson等[54]耦合智能體模型與水動力模型，模擬不同風(fēng)暴潮條件、防御情景、洪水預(yù)警時間和疏散策略下的人口脆弱性。Terti等[16]基于耦合災(zāi)害時空模型與人類行為提出了一個面向突發(fā)性洪水災(zāi)害的動態(tài)社會脆弱性概念模型。根據(jù)年齡、性別、就業(yè)狀況、受教育程度等特征建立不同類型的智能體，基于日常情景與災(zāi)害情景下的活動模式，顧及居民出行、交通的城市內(nèi)澇災(zāi)害承災(zāi)體的暴露度、脆弱性時空動態(tài)模擬是當(dāng)前研究的熱點問題[17,55-56]。

3.3 顧及適應(yīng)性調(diào)控的內(nèi)澇脆弱性研究

承災(zāi)體的適應(yīng)能力受諸多因素的影響，如個人通過各個決策過程來影響洪水風(fēng)險預(yù)測等。利益相關(guān)者的風(fēng)險認(rèn)知(如以前的洪水經(jīng)歷)和采取的預(yù)防洪水風(fēng)險措施很大程度上影響了適應(yīng)能力，對于減輕內(nèi)澇災(zāi)害影響至關(guān)重要。人類是最敏感、最脆弱的承災(zāi)體，而人的行為和風(fēng)險感知難以量化，在傳統(tǒng)的脆弱性研究時往往被忽略，如何量化人的風(fēng)險認(rèn)知對降低風(fēng)險的影響是定量風(fēng)險評估的挑戰(zhàn)之一[57]。城市暴雨內(nèi)澇災(zāi)害時空演變與承災(zāi)體的動態(tài)響應(yīng)共同決定著脆弱性的動態(tài)特征，風(fēng)險感知是人類動態(tài)響應(yīng)的重要決定因素之一。脆弱性動態(tài)模擬不僅需要考慮災(zāi)害與承災(zāi)體的動態(tài)變化，同時還要兼顧兩者的互饋作用[16]。政府的預(yù)警、緊急疏散撤離及減災(zāi)措施等組織行為，以及人們根據(jù)災(zāi)害風(fēng)險認(rèn)知推遲行程或取消出行計劃等都會影響人口的動態(tài)分布，因此亟須加強(qiáng)研究人的災(zāi)害風(fēng)險認(rèn)知增強(qiáng)社會和人群的恢復(fù)力和適應(yīng)能力，從而降低內(nèi)澇脆弱性。智能體模型在模擬人口位置的基礎(chǔ)上，可以模擬人口與致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境之間的相互作用，憑借其獨(dú)特的優(yōu)勢，其將成為內(nèi)澇脆弱性中人類的風(fēng)險感知以及適應(yīng)性調(diào)控研究的有效手段[17,54]。未來可以嘗試?yán)弥悄荏w模型實時模擬面對洪水災(zāi)害威脅時，探索個人、家庭、社區(qū)、政府等的響應(yīng)行為對脆弱性的互饋關(guān)系，以便制定更有效的防災(zāi)減災(zāi)策略。

4 研究展望

內(nèi)澇脆弱性是涉及多科學(xué)的綜合現(xiàn)象，研究內(nèi)容逐漸由單一化、簡單化向多元化、復(fù)雜化的趨勢發(fā)展，由靜態(tài)的、單向的轉(zhuǎn)向動態(tài)的、相互反饋的脆弱性研究。在城市精準(zhǔn)防災(zāi)減災(zāi)的現(xiàn)實需求下，內(nèi)澇脆弱性研究的發(fā)展趨勢包括：

a.夯實內(nèi)澇脆弱性研究的理論基礎(chǔ)。城市暴雨內(nèi)澇災(zāi)害是自然水循環(huán)和人類社會耦合的復(fù)雜系統(tǒng)，內(nèi)澇脆弱性分析重在強(qiáng)調(diào)承災(zāi)體如何調(diào)整和應(yīng)對災(zāi)害的動態(tài)過程，盡管許多學(xué)者強(qiáng)調(diào)了加強(qiáng)脆弱性的動態(tài)變化研究，但影響內(nèi)澇脆弱性時空變化的因素眾多，各個組成部分的時空變化過程、尺度效應(yīng)及內(nèi)澇脆弱性的驅(qū)動機(jī)制研究仍較薄弱。顧及承災(zāi)體交通出行、社會經(jīng)濟(jì)、風(fēng)險感知、應(yīng)急疏散等行為，深入挖掘內(nèi)澇與承災(zāi)體之間的空間特征關(guān)聯(lián)模式，才能動態(tài)揭示城市面對暴雨內(nèi)澇災(zāi)害的脆弱程度。未來研究要從城市復(fù)雜系統(tǒng)視角挖掘脆弱性形成機(jī)理和演化規(guī)律，夯實內(nèi)澇脆弱性研究的理論基礎(chǔ)，拓展內(nèi)澇脆弱性的研究思路和方法。

b.優(yōu)化大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的內(nèi)澇脆弱性定量測度方法。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，為城市暴雨內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險管理提供了新的研究思路和技術(shù)支撐。當(dāng)前海量、多維的災(zāi)害大數(shù)據(jù)日益涌現(xiàn)，內(nèi)澇脆弱性研究也從以社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計數(shù)據(jù)為主逐步轉(zhuǎn)變?yōu)橐远嘣磾?shù)據(jù)為中心的方式。數(shù)據(jù)時空尺度互不相融，格式標(biāo)準(zhǔn)互不統(tǒng)一，實現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合也是未來內(nèi)澇脆弱性及風(fēng)險管理的重要研究內(nèi)容。當(dāng)前的內(nèi)澇脆弱性模擬較少顧及承災(zāi)體的災(zāi)害響應(yīng)行為，在大數(shù)據(jù)背景下，利用人工智能技術(shù)，通過深入刻畫承災(zāi)體對災(zāi)害的適應(yīng)性調(diào)控決策優(yōu)化脆弱性定量測度也是亟須加強(qiáng)研究的方向。

c.提高內(nèi)澇脆弱性動態(tài)模擬精度。內(nèi)澇脆弱性模擬一直是城市災(zāi)害風(fēng)險管理研究的熱點和難點問題，其中獲得高精度的致災(zāi)因子演變特征是內(nèi)澇脆弱性動態(tài)模擬的第一步，其模擬精度直接關(guān)系到淹沒范圍內(nèi)的承災(zāi)體位置及數(shù)量，影響整個綜合脆弱性模擬的可靠性，發(fā)展適應(yīng)于內(nèi)澇脆弱性的高精度內(nèi)澇模型，是未來發(fā)展的重要方向。另外，數(shù)據(jù)的時空分辨率也一直是制約內(nèi)澇脆弱性模擬精度和時效性的關(guān)鍵，特別是人口、交通軌跡等數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)基于行政單元的統(tǒng)計數(shù)據(jù)難以滿足實時動態(tài)的脆弱性分析，人口熱力圖、包含人的風(fēng)險意識及公眾情緒的互聯(lián)網(wǎng)等動態(tài)大數(shù)據(jù)彌補(bǔ)了傳統(tǒng)靜態(tài)數(shù)據(jù)的不足。未來基于高精度內(nèi)澇模型及動態(tài)大數(shù)據(jù)提高內(nèi)澇脆弱性的模擬精度，將真正為城市防災(zāi)減災(zāi)及發(fā)展規(guī)劃提供有效的政策依據(jù)。