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    城市冰雪災害防災減災措施研究的回顧與展望

    2025-08-10 00:00:00李巖甘英浩姜業(yè)超
    農業(yè)災害研究 2025年5期
    關鍵詞:積雪防災減災

    中圖分類號:X43 文獻標志碼:B 文章編號:2095-3305(2025)05-0284-03

    冰雪災害對人民生命與財產、資源與環(huán)境威脅巨大。在過去10年(2015一2024年)國家減災委員會、應急管理部等發(fā)布的逐年“全國十大自然災害”中,冰雪災害多次上榜,造成人民群眾直接經濟損失較嚴重。隨著全球氣候變化,城市冰雪災害頻發(fā),給城市帶來的危害日益嚴重。我國在應對城市冰雪災害方面已開展一些研究與實踐。然而,當前研究仍存在不足,過去學界對冰雪災害的研究主要集中在牧區(qū)雪災領域,至今仍缺乏對城市冰雪災害的系統(tǒng)性研究。在城市尺度下防災減災措施缺乏,城市綜合防災減災規(guī)劃對冰雪災害適用性不足,對人群在冰雪災害期間行動規(guī)律研究也存在不足。因此,有必要對城市冰雪災害防災減災措施研究進行全面回顧與展望,為提升城市應對冰雪災害能力提供參考。

    1城市冰雪災害防災減災措施研究的回顧

    1.1氣象預警與應急響應

    1.1.1 氣象預警

    我國氣象預警機制建設已取得顯著成就?!稓庀鬄暮︻A警信號發(fā)布與傳播管理辦法》(2007年中國氣象局發(fā)布)中規(guī)定:國務院氣象主管機構負責全國預警信號發(fā)布、解除與傳播的管理工作。暴雪預警信號分4級,分別以藍色、黃色、橙色、紅色表示。雪災來臨前,氣象主管機構通過廣播、電視、網絡、電子顯示屏等媒體平臺及時發(fā)布預警信息,這對協(xié)助政府組織防災、幫助市民保護人身和財產安全起到了重要作用。

    冰雪災害預警系統(tǒng)一般基于地理信息系統(tǒng)(Geogr-aphicInformationSystem,GIS)平臺進行研發(fā),基本功能包括發(fā)布預警、災情分級、災害成因解析和防災對策提示等[1]。此外,也有應用于小尺度范圍雪負荷警報系統(tǒng),主要依靠收集并分析各類傳感器采集的數(shù)據(jù)來支持除雪決策,如日本的屋頂雪負荷警報系統(tǒng)[2]

    1.1.2 應急響應

    冰雪災害應急管理方案包括預防、預備、響應、恢復這4個階段?!秶易匀粸暮戎鷳鳖A案》國辦函[2024]11號)詳細規(guī)定了 I~IV 級自然災害響應的啟動條件和響應措施。黑龍江省專門制定了《黑龍江省城市清除冰雪條例》,規(guī)定了各政府部門應對城市災害性降雪時的責任、重要承災體的功能恢復時間及相關違規(guī)處罰措施。

    我國很多城市(如哈爾濱、烏魯木齊等)都在長期抵御雪災的過程中積累了豐富的經驗,編制了專門的雪災防災減災預案。例如,哈爾濱成立了專門的‘哈爾濱市清冰雪工作領導小組辦公室”,統(tǒng)一指揮協(xié)調全市的清冰雪工作,按照道路等級、重要程度將城區(qū)道路分為A、B、C這3個類別,并規(guī)定了清運時間。將降雪預警劃分為紅色、橙色、黃色、藍色4個等級,紅色為一級響應,主要針對大到暴雪等災害性降雪天氣。一旦出現(xiàn)相應降雪災害天氣,立刻啟動紅色聯(lián)動機制,同時啟動災害性降雪應急預案,對城市道路實施交通管制,調動全社會各種有效資源投入災害性降雪防災減災工作[3]

    近年來,基于深度學習的方法已越來越多地應用于應急響應和災害管理問題,并已優(yōu)于許多傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法。ChatGPT模型也被研究用于應急計劃生成、災情數(shù)據(jù)監(jiān)測、救援信息查詢、決策支持和災后救援等領域。深度學習模型對提升應急響應工作效率、改善人類在面臨災害時的處境等方面有較大幫助,但是其“難訓練”難更新”以及缺乏實時感知和綜合判斷能力的問題尚未解決[4]。

    總體來說,目前針對冰雪災害預防和響應方面的研究與實踐較多,而針對預防和恢復方面的研究相對較少。

    1.2 除雪措施

    我國城市除雪主要使用機械除雪、人工除雪和融雪劑融雪3種方式。以往研究主要聚焦于以下3個維度。其一,積雪動態(tài)與資源效能建模。通過構建城市積雪總量動態(tài)預測模型、除雪作業(yè)能力評估體系及雪資源化利用轉化模型,量化分析積雪時空分布規(guī)律、設備調度效率與資源化經濟價值,為清雪資源優(yōu)化配置提供理論支撐。其二,清運效率優(yōu)化路徑設計?;谶\籌學與智能算法,綜合考慮積雪密度梯度、道路優(yōu)先級、除雪設備能耗等變量,動態(tài)生成兼顧時效性與經濟性的清運路徑方案,實現(xiàn)積雪清運效率提升。其三,管理模式創(chuàng)新與成本治理。探索“政府一市場”協(xié)同治理模式,通過公私合營(PPP)機制設計、除雪服務市場化定價模型及動態(tài)績效考核體系,激發(fā)社會資本參與積極性,降低城市綜合除雪成本。

    除融雪劑融雪外,地熱融雪系統(tǒng)、海水融雪系統(tǒng)等在日本已有較多實踐。有學者提出“被動式”除雪方法,借助自然風使積雪堆積在特定位置或直接離開街道,在東西走向的街道中加大偏轉角度,促進街道積雪自然融化。

    1.3建、構筑物防災措施

    建、構筑物防災措施分為單體和群體2個尺度。單體建、構筑物防災減災措施的研究熱點是科學強化建筑結構,尤其是屋頂結構,從而盡量避免積雪積冰導致建筑結構破壞[5]。例如,研究不同形式屋面的積雪分布系數(shù)并識別出屋頂脆弱部位,屋頂積雪演變模式及地理分布,屋頂及日光溫室頂棚加固方法等。群體建、構筑物防災減災措施方面,典型研究有在城市環(huán)境和風力等因素作用下建筑群中的積雪分布,以及建筑群布局對改善積雪分布的作用等。目前,建筑屋頂以及單一建筑群尺度下積雪分布規(guī)律及防雪優(yōu)化方法等方面的研究已取得顯著成效;而單體建筑屋頂防雪設計措施向建筑設計規(guī)范、標準、導則的轉化,建、構筑物防冰方法以及街區(qū)、城市尺度積雪分布規(guī)律的研究尚待加強。

    1.4城市生命線系統(tǒng)的防災措施

    相比于其他生命線系統(tǒng)設施類型,對交通系統(tǒng)和電力系統(tǒng)防災措施的研究受到較多關注,這與交通和電力系統(tǒng)暴露性更強、更容易受到冰雪災害的危害有關。因此,以下重點討論交通系統(tǒng)。

    1.4.1 對外交通系統(tǒng)

    公路交通重在防治風吹雪。傳統(tǒng)防治風吹雪的方法是基于風吹雪條件下的典型路堤、路塹交通線路斷面積雪演化規(guī)律來設置擋雪墻、導風板、防雪柵欄、儲雪溝等工程措施以及采取種植防雪林及其他生物措施[。傳統(tǒng)防治風吹雪方法的主要防治思路為阻滯和導流。2018年后,基于多源數(shù)據(jù)導向下的公路風吹雪風險預測、評估、區(qū)劃的防治技術研究逐漸增多。鐵路交通重在防正積雪淹沒路面。宏觀上需通過鐵路選線來避開風雪帶,微觀上一般通過在鐵路沿線設置雪圍欄,改變路堤周圍流場分布,來影響和控制路基向風坡、路面、背風坡上運輸?shù)难╊w粒的數(shù)量和沉降趨勢。除常規(guī)除雪外,機場常用熱管技術通過自動提高機場跑道地面溫度實現(xiàn)融雪融冰。

    1.4.2 市內交通系統(tǒng)

    做好防災能力評估是提升市內交通系統(tǒng)韌性的基礎。防災能力評估內容包括冰雪災害期間城市道路網的脆弱性、通行能力等指標,基于評估結果研究路網的可靠性,從而支撐交通預警、脆弱環(huán)節(jié)識別、應急資源分配、救援策略制定、出行時間估算和災后恢復優(yōu)先級制定等。以路網防災能力評估和災害期間運行情況分析為基礎,有學者提出了一系列城市道路及設施防災規(guī)劃和設計方法,包括道路設施規(guī)劃、雪災情形下電動汽車充電站規(guī)劃、道路自動融雪系統(tǒng)設計、城市污水余熱融雪雙地下雪水利用系統(tǒng)等;城市道路兩側LID設施在滯留融雪徑流的同時可減少對城市水體的直接污染,減輕城市排水設施壓力,同時節(jié)約春季綠化用水;部分學者關注雪災期間城市交通應急管理措施,在硬件設施設計的基礎上較好地補充了管理手段的缺失[7]。

    大數(shù)據(jù)分析技術已廣泛應用于城市交通防災研究。例如,使用來自社交媒體平臺的地理定位數(shù)據(jù)和空間分析工具研究降雪對馬德里市城市尺度上各種活動的影響;通過研究出租車全球定位系統(tǒng)(GlobdPositioningSystem,GPS)數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)一次降雪影響可持續(xù)4d,且對商業(yè)區(qū)的影響更大而對居民區(qū)影響較小等規(guī)律。交通系統(tǒng)是城市冰雪災害危害城市的重災區(qū),豐富的大數(shù)據(jù)和先進的數(shù)據(jù)分析技術無疑可對城市交通系統(tǒng)防災起到重要作用。

    1.5 城市人群的行動策略

    通過研究城市人群移動擾動的特征,可構建出定量評估極端天氣事件期間城市人群移動瞬時擾動和累計擾動的指標和方法,在拓展人群移動領域知識的同時,也提供了基于全周期角度量化評估災害對城市影響的新視角。近年來,如何幫助人們更好地應對冰雪災害逐漸成為研究熱點。有學者證明了城市醫(yī)療資源地圖可以有效地幫助災難期間的受害者;還有學者利用手機信令和信息點(PointofIntenest,POI)數(shù)據(jù)分析了災害期間城市雜貨店和餐館的可達性,揭示了平時和災時城市居民訪問雜貨店和餐館行為的異同,雜貨店作為滿足城市居民剛需的基本設施,其空間可達性是影響社區(qū)福祉和防災恢復力的關鍵因素[8]。

    2城市冰雪災防災減災措施研究不足

    第一,在防災減災措施方面,現(xiàn)有研究主要分為2個方向:災害條件下城市交通系統(tǒng)效率的優(yōu)化及清雪除雪效率的優(yōu)化。也有一些城市形成了較為有效的除雪工作方法,但是目前仍缺乏城市尺度下有效的防災減災措施,如積雪消納場地的布局、積雪清運路線及設備、人員配置的優(yōu)化策略等。

    第二,目前各地公示的城市綜合防災減災規(guī)劃成果中,對于冰雪災害涉及甚少。城市冰雪災害單災種防災減災規(guī)劃方面的成果更是少之又少,這與城市冰雪災害造成的嚴重后果是極不對等的。城市綜合防災減災規(guī)劃中所使用的常規(guī)技術手段,如防災分區(qū)、應急避難場所、避難疏散場地、疏散通道等多是針對洪水、地震、火災等災害及安全事故而設置的,對于城市冰雪災的適用性不夠強。

    第三,目前對城市尺度下人群在冰雪災害期間的行動和分布規(guī)律,以及根據(jù)相應規(guī)律分析重要的交通流、提出城市設施布局對策等方面的研究尚顯不足。

    3城市冰雪災害防災減災措施的優(yōu)化建議

    3.1重視城市尺度下防災減災措施研究

    哈爾濱、烏魯木齊等城市已經建立了較為完善的冰雪災害應急預案,在一定程度上發(fā)揮了城市尺度下防災減災措施的作用。應急預案的制定更多基于當?shù)胤罏墓ぷ鞣e累的經驗,未來應加強覆蓋中心城區(qū)范圍的防災減災措施研究,優(yōu)化資源布局,提升防災應急管理的科學性和有效性。

    3.2開展城市冰雪災害防災減災規(guī)劃研究

    當前,城市冰雪災害單災種的防災減災規(guī)劃技術不夠成熟,無法有效支撐綜合防災規(guī)劃。防災應急預案也需要相對穩(wěn)定的物質和空間基礎,一旦城市中的重要物質和空間基礎發(fā)生變化,應急預案的有效性很難得到保障。所以,開展城市冰雪災害防災減災規(guī)劃研究,完善城市冰雪災害防災減災規(guī)劃技術,是抵御災害風險、保障城市安全的有效途徑。

    3.3建設智慧城市提升城市韌性

    大數(shù)據(jù)時代來臨后,城市是大數(shù)據(jù)重要的生產地和消費地。城市中的大數(shù)據(jù)對冰雪災害的研究幫助巨大。未來應不斷加強對城市大數(shù)據(jù)信息價值的挖掘,更好地為城市防災減災工作服務。近年來,對城市問題的研究越發(fā)依賴地理信息技術。GIS和遙感(Remote Sensing,RS)在災害區(qū)劃、交通分析、救災路徑優(yōu)化、重要防災設施布局合理性分析等領域的應用逐漸增多;此外,建筑信息模型(BuildingInformationModeling,BIM)技術可應用于建筑物、基礎設施管線的可視化以及收集相關信息支持防災減災決策;而城市信息模型(CityInformationModeling,CIM)技術可以很好地整合上述技術的優(yōu)勢,在城市冰雪災害模擬研究、救災指揮決策等領域有著很好的應用前景。

    4結束語

    我國城市冰雪災害防災減災研究與實踐已取得階段性成果,但在系統(tǒng)性、精準性和動態(tài)適應性上仍存在明顯短板。當前研究呈現(xiàn)“技術局部優(yōu)化但規(guī)劃整體薄弱”“硬件設施強化但人群需求關注不足”“單災種技術突破但綜合防災體系滯后”等失衡特征。

    未來需以“韌性城市”建設為導向,重點推進3個方面工作:一是強化城市尺度防災減災措施的系統(tǒng)性研究,通過積雪消納網絡規(guī)劃、清運資源動態(tài)調度模型等填補技術空白;二是推動冰雪災害專項規(guī)劃融入國土空間規(guī)劃體系,建立“風險評估一設施布局一預案聯(lián)動”的閉環(huán)管理機制;三是深化智慧防災技術應用,構建“多源數(shù)據(jù)融合一災害模擬推演一應急決策支持”的智能平臺,實現(xiàn)災前預警的精準化、災中響應的協(xié)同化、災后恢復的彈性化。唯有將技術突破、制度創(chuàng)新與智慧賦能有機結合,方能筑牢城市應對冰雪災害的“安全屏障”,為城市可持續(xù)發(fā)展提供韌性支撐。

    參考文獻

    [1]萬魯河,曹姍姍,趙賀.基于網絡的突發(fā)性災害預警及救災系統(tǒng):以雪災為例[J].自然災害學報,2009,18(5):75-81.

    [2]孫寶蕓,董雷,王占飛.積雪地區(qū)日本城市道路橫斷面的細節(jié)設計[J].公路交通科技(應用技術版),2015,11(2):45-47.

    [3]劉偉.抽取式自解釋合理化深度學習模型訓練方法研究[D].武漢:華中科技大學,2024.

    [4]代陽,梅洪元,張玉良.寒地城市街道積雪降解的生態(tài)應對策略[J].城市建筑,2014(3):112-114

    [5]太子威.基于歷史氣象數(shù)據(jù)的屋面積雪分布系數(shù)分析方法研究[D].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學,2021.

    [6]王中秋.黑龍江省高速公路風吹雪風險預測與評估[D].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學,2022.

    [7]包巖峰,丁國棟,趙媛媛,等.風吹雪災害防護林格局及配置研究[J].東北農業(yè)大學學報,2012,43(11):109-115.

    [8]李榮.降雪對海綿城市典型LID設施的影響研究[D].西安:長安大學,2018.

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