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      基于投影尋蹤的城市內(nèi)澇災(zāi)害韌性評估研究

      2023-11-16 12:26:06焦柳丹霍小森
      關(guān)鍵詞:適應(yīng)力內(nèi)澇韌性

      焦柳丹,唐 蓮,霍小森,張 羽

      (重慶交通大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院,重慶 400074)

      0 引 言

      由于全球氣溫變化加劇,極端天氣引發(fā)內(nèi)澇災(zāi)害嚴重影響城市的公共安全[1]。我國受季風(fēng)氣候影響,暴雨洪水集中,內(nèi)澇災(zāi)害已是我國最常見的自然災(zāi)害之一[2]。據(jù)河南省人民政府統(tǒng)計,2021年7月17—22日,河南省多地出現(xiàn)極端降雨天氣引發(fā)洪澇災(zāi)害,致使全省1 453.16萬人受災(zāi),直接經(jīng)濟損失1 142.69億元,造成302人遇難,50人失蹤,對當?shù)厣鐣?jīng)濟和人民活動產(chǎn)生了巨大影響。

      通過提高城市韌性水平以應(yīng)對內(nèi)澇災(zāi)害已成為學(xué)術(shù)界關(guān)注熱點[3]。內(nèi)澇災(zāi)害韌性評價體系構(gòu)建方面,李正兆等[1]從致災(zāi)因子、抗災(zāi)因子和承災(zāi)因子3個方面構(gòu)建評估城市應(yīng)對內(nèi)澇災(zāi)害的指標體系;H.M.ZHANG等[4]從經(jīng)濟、社會、環(huán)境和管理4個維度評估了全國31個城市的洪澇災(zāi)害韌性水平;L.KOTZEE等[5]從社會、生態(tài)、經(jīng)濟和基礎(chǔ)設(shè)施4個方面選取了24個指標評估了南非3個城市的洪澇災(zāi)害韌性水平;P.WANG等[6]從社會、經(jīng)濟、自然、物理、人文、政治和制度7個層面評估城市的洪水韌性水平。已有研究主要從城市系統(tǒng)的各個組成結(jié)構(gòu)角度或災(zāi)害的致災(zāi)、抗災(zāi)和承災(zāi)3大因子出發(fā),建立災(zāi)害發(fā)生時城市韌性的評價指標體系,少有從韌性的3大最基本特征(抵抗力、恢復(fù)力、適應(yīng)力)出發(fā),去建立內(nèi)澇災(zāi)害發(fā)生時城市韌性的指標體系。

      城市內(nèi)澇災(zāi)害韌性評價方法的研究主要采用層次分析法、專家打分法和熵值法等。P.M.ORENCIO等[7]采用層次分析法從環(huán)境與自然資源管理、人類健康和幸福、可持續(xù)生計、社會保護等7個方面對城市韌性水平進行評價;S.QASIM等[8]采用專家打分法從社會韌性、經(jīng)濟韌性、制度韌性和物理韌性4方面計算社區(qū)的洪澇災(zāi)害韌性指數(shù);朱金鶴等[9]通過熵值法剖析了中國3大城市韌性時空演變的特征。以上評價方法存在一定局限性,如層次分析法需通過專家打分,評價結(jié)果準確性受專家主觀經(jīng)驗影響較大;熵值法在分析高維數(shù)據(jù)時計算量非常大,一般應(yīng)用于分析低維數(shù)據(jù)。

      基于此,筆者在相關(guān)城市災(zāi)害韌性研究的基礎(chǔ)上,從韌性的3大最基本特征出發(fā),選取27個具體指標建立城市內(nèi)澇災(zāi)害韌性評價指標體系,基于投影尋蹤模型構(gòu)建內(nèi)澇災(zāi)害韌性評價模型,將高維問題投影到低維子空間進行研究,并采用實碼加速遺傳算法尋求最佳投影方向進行優(yōu)化求解。此模型適合存在高維數(shù)據(jù)的內(nèi)澇災(zāi)害韌性評價指標體系,且在處理和分析數(shù)據(jù)時,投影尋蹤法能夠從數(shù)據(jù)本身找出其結(jié)構(gòu)和特征,并能夠最大限度消除其余無關(guān)變量干擾,再通過多次加速遺傳求取最優(yōu)解,更加科學(xué)地分析城市內(nèi)澇災(zāi)害的韌性水平。并以河南省18個地級市展開實例分析,以期為城市內(nèi)澇韌性評價提供新思路。

      1 城市內(nèi)澇災(zāi)害韌性評價指標體系

      城市內(nèi)澇災(zāi)害韌性的評價指標體系尚無統(tǒng)一標準,學(xué)者普遍認為韌性具有3個基本要素:抵抗力、恢復(fù)力和適應(yīng)力[10-14]。結(jié)合相關(guān)學(xué)者的城市內(nèi)澇災(zāi)害韌性評估指標體系,以及我國各大城市應(yīng)對內(nèi)澇災(zāi)害的實際情況,考慮數(shù)據(jù)的可獲取性,從韌性的抵抗力、恢復(fù)力、適應(yīng)力3大基本特征出發(fā),選取27個二級評價指標。構(gòu)建的城市內(nèi)澇災(zāi)害綜合韌性評價指標體系如表1。

      抵抗力是指當城市遭受洪澇災(zāi)害時,城市抵御洪澇災(zāi)害、以減少雨洪災(zāi)害所帶來損失的能力。在抵御階段,老人和小孩的自我保護和應(yīng)急能力相對較弱[10],且人口越密集[4]和農(nóng)作物播種面積越大[10]的區(qū)域,發(fā)生內(nèi)澇災(zāi)害所受波及的人員和農(nóng)作物會越多,損失也將越大;區(qū)域內(nèi)河流越多,發(fā)生內(nèi)澇災(zāi)害時潰堤風(fēng)險越大。因此,選取老人占比、孩童占比、人口密度、農(nóng)作物播種面積和河網(wǎng)密度5個指標作為抵抗力方面的負向指標。要具備高水平的抵抗力,城市不僅需要完善的避災(zāi)基礎(chǔ)設(shè)施[4-5]和排水基礎(chǔ)設(shè)施[11]來有效抵御內(nèi)澇災(zāi)害,城市居民還應(yīng)具備良好的抗災(zāi)意識和能力[12]。因此,從受災(zāi)對象、教育水平、避災(zāi)基礎(chǔ)設(shè)施、次生災(zāi)害和排水基礎(chǔ)設(shè)施5個方面選取12個具體指標來反映城市的抵抗力。

      恢復(fù)力是指城市能夠及時消除洪澇災(zāi)害所帶來的損害,重新恢復(fù)城市正常運轉(zhuǎn)的能力。在災(zāi)害恢復(fù)階段,城市的經(jīng)濟水平、醫(yī)療條件和污水處理能力都將影響城市恢復(fù)正常運轉(zhuǎn)的速度和程度。不同經(jīng)濟水平區(qū)域可承受不同程度的災(zāi)害,經(jīng)濟水平越高,從災(zāi)害中恢復(fù)的能力越強[10];污水處理效率越高,便越能及時排除污水,減少疫病發(fā)生[11],使區(qū)域及時恢復(fù)正常運轉(zhuǎn);醫(yī)療條件越好,能夠得到及時救治的人就越多,區(qū)域恢復(fù)正常運轉(zhuǎn)能力就越強[13]。因此,具備良好的恢復(fù)力,城市應(yīng)具備良好的經(jīng)濟水平、醫(yī)療條件和排水基礎(chǔ)設(shè)施,從經(jīng)濟水平、醫(yī)療條件和排水基礎(chǔ)設(shè)施3個方面選取9個具體指標來反映城市的抵抗力。

      適應(yīng)力是指城市在面臨洪澇災(zāi)害時能夠根據(jù)外部環(huán)境自我調(diào)節(jié),以及與未來風(fēng)險相適應(yīng)的能力。城市是人與自然相互影響而形成的,氣候條件、生態(tài)環(huán)境以及排水設(shè)施都影響城市的基礎(chǔ)適應(yīng)力。降雨量影響城市在規(guī)劃建設(shè)過程中應(yīng)具備的基礎(chǔ)適應(yīng)力[1]。城市綠地能及時吸收和滯留洪水,對洪澇的破壞具有緩解作用[14]且同時具有除澇能力,通過興修治澇工程或安裝排澇機械等水利設(shè)施能夠使耕地免除淹澇,除澇面積越大表明區(qū)域根據(jù)外部環(huán)境所采取的除澇措施越強[12],區(qū)域自我調(diào)節(jié)的能力越強。水庫庫容[4,11]、水田耕地面積[11]都有利于在內(nèi)澇災(zāi)害發(fā)生時,進行調(diào)蓄的作用。從氣候條件、生態(tài)環(huán)境以及排水基礎(chǔ)設(shè)施等3個方面選取6個具體指標來反映城市的適應(yīng)力。

      從韌性的抵抗力、恢復(fù)力、適應(yīng)力等3個方面選取27個具體指標來構(gòu)建城市內(nèi)澇災(zāi)害韌性評價指標體系,其中,包含8個負向指標,19個正向指標,如表1。對于負向指標,其數(shù)值越低表明城市內(nèi)澇災(zāi)害韌性水平越強,而對于正向指標,其數(shù)值越高表明城市內(nèi)澇災(zāi)害韌性水平越強。

      表1 城市內(nèi)澇災(zāi)害韌性評價指標體系Table 1 Evaluation index system of urban waterlogging disaster resilience

      2 基于RAGA-PP內(nèi)澇災(zāi)害韌性評價模型構(gòu)建

      在構(gòu)建的內(nèi)澇災(zāi)害韌性評價指標體系的基礎(chǔ)上,建立基于投影尋蹤模型的城市內(nèi)澇災(zāi)害韌性評價模型,并運用加速遺傳算法進行優(yōu)化求解,主要包括評價指標標準化處理、構(gòu)造投影指標函數(shù)、尋找最佳投影方向和內(nèi)澇韌性評價值計算及聚類排序4個主要內(nèi)容。

      2.1 指標標準化處理

      設(shè)最初構(gòu)建的評價指標數(shù)據(jù)集為:{xij|i=1,…,n;j=1,…,p},xij為第i個城市的第j個指標值,為消除由于各指標數(shù)據(jù)的不同量綱帶來的結(jié)果偏差,對數(shù)據(jù)進行歸一化處理[15]:

      (1)

      2.2 構(gòu)造投影指標函數(shù)

      投影尋蹤法(projection pursuit, PP)通過將高維數(shù)據(jù)投影到低維子空間,使原始數(shù)據(jù)清晰散布為有意義結(jié)構(gòu)的投影,將高維問題引入低維空間進行研究并解決[16]。其能夠克服傳統(tǒng)研究方法在高維空間穩(wěn)健性變差的缺陷,可直接運用實際生活中的原始數(shù)據(jù),從數(shù)據(jù)自身出發(fā)尋找數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律。

      (2)

      為了使所求投影值zi呈現(xiàn)局部密集、整體分散的情況,設(shè)Sz為投影值zi的標準差,Dz為zi的局部密度,Q(a)可以表達成[15]:

      Q(a)=Sz·Dz

      (3)

      (4)

      (5)

      式中:Ez為序列{zi|i=1,…,n}的投影平均值;R為局部密度的窗口半徑,一般取0.1Sz;rik=|zi-zk|為樣本之間的距離;U(R-rik)為單位躍階函數(shù)。

      2.3 尋找最佳投影方向

      找到最佳投影方向是投影尋蹤解決實際問題的關(guān)鍵,可通過最大化投影指標函數(shù)來求解最佳投影方向[15],即:

      maxQ(a)=Sz·Dz

      (6)

      (7)

      最佳投影方向的求解極為困難,而遺傳算法適用于具有復(fù)雜多約束條件的數(shù)學(xué)模型[17]。筆者運用遺傳算法[18]來進行尋優(yōu)求解,由于標準遺傳算法(simple genetic algorithm,SGA)的精度會受到字串長度的限制,獲取更高的精度只能增加字串長度,導(dǎo)致計算量大,容易出現(xiàn)早熟收斂現(xiàn)象。加速遺傳算法(real coding based accelerating genetic algorithm, RAGA),其求解過程中各遺傳操作是并行進行的,能夠極大縮短進化時間,并且通過保留優(yōu)秀個體來不斷優(yōu)化搜索空間,使得搜索范圍更全面,從而選出更優(yōu)越的解,實現(xiàn)全局尋優(yōu),求得最佳投影方向a*。

      2.4 內(nèi)澇韌性評價值計算及聚類排序

      求得的最佳投影方向a*和歸一化后的數(shù)據(jù),通過式(2)計算出各城市的最佳投影值zi,即各城市的最終韌性評價值。根據(jù)所得的zi進行層次聚類分析,利用歐式距離和離差平方和算法刻畫各城市間內(nèi)澇災(zāi)害韌性水平的差異性。

      歐氏距離在二維和三維空間中表示兩點之間的實際距離[19],用dij表示第i個樣品與第j個樣品間的距離,則歐氏距離表示為式(8):

      (8)

      解決局部最優(yōu)問題的算法成熟,較為經(jīng)典的是Ward離差平方和法,設(shè)將n個樣品分成k類G1,…,Gt,…,Gk,用xit表示類Gt中的第i個樣品,nt為Gt類中的樣品個數(shù),ˉxt是類Gt的重心,在類Gt中的樣品離差平方和Lt為[19]:

      (9)

      整個類內(nèi)平方和L為[18]:

      (10)

      若將某類Gp和Gq合并為Gr,則類Gk與Gr新類的距離遞推公式為[18]:

      (11)

      利用歐式距離與離差平方和算法來歸類各城市的內(nèi)澇災(zāi)害韌性水平,并借助SPSS軟件將各樣本的zi進行比較,數(shù)值越接近,便越傾向于歸為一類。

      3 實證分析

      3.1 研究對象和數(shù)據(jù)來源

      選取河南省各地級市作為研究區(qū)域,主要包括鄭州、洛陽、焦作、商丘等18個地級市。河南省四季的氣候變化較為明顯,具有雨熱同期的特點,且近年來各種自然災(zāi)害頻發(fā),如2021年鄭州極端性強降雨給當?shù)鼐用竦纳敭a(chǎn)帶來極大威脅,因此,將對河南省18個地級市內(nèi)澇災(zāi)害韌性水平進行評價分析。選取的數(shù)據(jù)來源于《河南統(tǒng)計年鑒——2020》和《河南水利統(tǒng)計年鑒2020》以及各地級市的國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報。

      3.2 最佳投影方向與權(quán)重計算

      根據(jù)筆者構(gòu)建的模型,利用MATLAB進行編程求解,得出最大投影指標值為2.319 5(目標函數(shù)求解的最大值),此時的投影方向就是最佳投影方向,它能夠最大限度反映高維數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特征,且各指標權(quán)重為最佳投影方向?qū)?yīng)分量的平方,如表2。

      由表2可知:抵抗力、恢復(fù)力和適應(yīng)力的最佳投影方向為2.006 0、2.122 0和0.731 7,權(quán)重依次為0.380 0、0.522 4和0.097 6。通過最佳投影方向及其權(quán)重可見,恢復(fù)力對于城市內(nèi)澇災(zāi)害的韌性影響最大,適應(yīng)力影響最小,恢復(fù)力對提高城市內(nèi)澇災(zāi)害韌性有關(guān)鍵作用。適應(yīng)力的權(quán)重最小說明在生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)方面還做得不夠,還應(yīng)該加大與適應(yīng)力相關(guān)的城市生態(tài)系統(tǒng)等方面的建設(shè),使韌性得以均衡發(fā)展。鑒于此,更加需要抓重點、補短板,完善城市基礎(chǔ)設(shè)施、生態(tài)系統(tǒng)等方面的建設(shè),提高城市應(yīng)對內(nèi)澇災(zāi)害時的韌性水平。

      最佳投影方向能體現(xiàn)各評價指標對最終韌性評價值的相對重要程度,正負指標都遵循這一規(guī)則[15]。在27個評價指標中,排在前5位的依次為萬人擁有衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、人均GDP、移動電話用戶數(shù)和限額以上零售業(yè)數(shù)量、萬人擁有病床數(shù)。說明城市內(nèi)澇災(zāi)害韌性受到醫(yī)療條件、經(jīng)濟水平及城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的影響。

      表2 指標的最佳投影方向和權(quán)重Table 2 Best projection direction and weight of the indicator

      計算結(jié)果反映出醫(yī)療水平較差的地區(qū)其城市內(nèi)澇災(zāi)害韌性較低。醫(yī)療條件是人們?yōu)暮蠹皶r得到救治的關(guān)鍵,醫(yī)療條件越好,能夠得到妥善救治的人也就越多,區(qū)域的韌性也就越高,因此適當增加衛(wèi)生技術(shù)人員的培養(yǎng)、醫(yī)療財政的投入,增加病床數(shù),有助于提高城市內(nèi)澇災(zāi)害的恢復(fù)性。

      城市的經(jīng)濟發(fā)達程度影響著城市受到洪澇災(zāi)害時所受到損害的程度,以及從災(zāi)害中恢復(fù)正常運轉(zhuǎn)的能力,政府相關(guān)部門有計劃加強城市特別是經(jīng)濟較落后區(qū)域的經(jīng)濟實力,將能有效提升城市應(yīng)對內(nèi)澇災(zāi)害的韌性水平。

      基礎(chǔ)設(shè)施是人們抵御和適應(yīng)災(zāi)害的最基本保障,基礎(chǔ)設(shè)施越完善,在災(zāi)害發(fā)生時人們便能更好地規(guī)避災(zāi)害,并且在災(zāi)后更能及時有效地開展相應(yīng)的物資供應(yīng)等救治工作。

      排水管道密度、分洪閘數(shù)量和建成區(qū)綠化覆蓋率等看起來與城市內(nèi)澇災(zāi)害具有直接關(guān)聯(lián)影響的指標,似乎權(quán)重排名并沒有非常靠前。究其原因,是隨著城市化進程的不斷發(fā)展,在城市人口急劇增多的同時,城市水系基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平還沒有達到與之相匹配的程度,且各區(qū)域城市生態(tài)系統(tǒng)的建設(shè)水平差異不大,其對于各區(qū)域的韌性影響也就相對較小。內(nèi)澇災(zāi)害主要是由于短時間降雨量的增大導(dǎo)致城市積水無法排出造成的[4,15],現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施以及城市生態(tài)系統(tǒng)不能滿足城市排水需要,如內(nèi)澇災(zāi)害這種天然自然災(zāi)害,受地理位置等無法改變的客觀因素影響,僅靠人力無法改變,反倒是能夠通過如醫(yī)療床位數(shù)等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平的提升來改善城市韌性。這也從側(cè)面證明生態(tài)系統(tǒng)等方面的建設(shè)水平還急需加強,而城市綠地能夠滯留大量雨水[20-21],通過加大城市綠化覆蓋率以提高城市生態(tài)環(huán)境狀況,對提高城市應(yīng)對內(nèi)澇災(zāi)害的韌性水平具有至關(guān)重要的作用。

      3.3 18個地級市內(nèi)澇災(zāi)害韌性水平計算結(jié)果

      根據(jù)求得的最佳投影方向a*,將a*代入式(2),可得到各市的內(nèi)澇災(zāi)害韌性評價值。城市內(nèi)澇災(zāi)害韌性評價值反映了城市抵御內(nèi)澇災(zāi)害的能力,進行綜合韌性評價可以高效定位城市應(yīng)對內(nèi)澇韌性的薄弱區(qū)域和薄弱環(huán)節(jié),從而有針對性地設(shè)計提升策略,計算結(jié)果如表3。

      表3 城市內(nèi)澇災(zāi)害韌性評價結(jié)果Table 3 Evaluation results of urban waterlogging disaster resilience

      由表3可知:河南省18個地級市中,韌性評價值最高的是鄭州。鄭州的抵抗力和恢復(fù)力都位居第一,使得最終的韌性評價值最高。鄭州作為河南的省會城市,其人集聚和資源的積累集中,使其經(jīng)濟實力和社會發(fā)展都處于領(lǐng)先地位,在內(nèi)澇災(zāi)害發(fā)生時,其抵御災(zāi)害并從災(zāi)害中恢復(fù)的能力也就越強。洛陽市和焦作市作為緊鄰鄭州的中心城市,它們的經(jīng)濟發(fā)展會緊隨鄭州,并促進基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展,使它們的恢復(fù)力水平都位居前列,進而總體的韌性評價也居于前列。

      濮陽市的韌性水平最低,這與其抵抗力、恢復(fù)力和適應(yīng)力都處于較低水平有關(guān),且濮陽市境內(nèi)存在金堤河河流,2018年河南省“8·18”暴雨其部分成因就源于金堤河干支流來水[22],金堤河的存在增加了濮陽市發(fā)生內(nèi)澇災(zāi)害的風(fēng)險,而排水設(shè)施的修建能夠有效降低暴雨內(nèi)澇災(zāi)害帶來的損失[23],可通過完善排水管道的修建、避免在低洼地段建設(shè)房屋等來提高應(yīng)對內(nèi)澇災(zāi)害的韌性水平。且濮陽市位于河南省邊界,距離鄭州這樣的中心城市較遠,其經(jīng)濟發(fā)展相對較慢,自然環(huán)境相對惡劣,基礎(chǔ)設(shè)施不夠完善,導(dǎo)致其內(nèi)澇災(zāi)害韌性水平相對較低,可通過適當增加醫(yī)療財政投入、增強醫(yī)療隊伍人員,完善基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)來提高城市內(nèi)澇災(zāi)害韌性水平。

      3.4 聚類分析

      在表3中河南省18個地級市的投影值的基礎(chǔ)上,使用SPSS 26.0對18個地級市進行聚類分析,聚類分層結(jié)果如表4。

      表4 河南省18個地級市的聚類分層結(jié)果Table 4 Clustering and stratification results of 18 prefecture-level cities in Henan Province

      根據(jù)表4可知:河南省18個地級市分為了4個層次,各城市內(nèi)澇災(zāi)害韌性水平差異明顯。整體上看,自西往東,城市內(nèi)澇災(zāi)害韌性水平不斷下降。

      鄭州作為河南的省會城市,本身就有著絕對的優(yōu)勢,面對內(nèi)澇災(zāi)害時,所具備的抵抗災(zāi)害能力和恢復(fù)能力都是最強的,位于第1層次。

      第2層次的洛陽、焦作市和漯河市的特征十分顯著,都鄰近鄭州,經(jīng)濟實力雄厚,基礎(chǔ)設(shè)施相對完善,在災(zāi)害來臨時能夠具有較高的韌性水平。

      第3層次包含的城市最多,有10個,超過了河南省的1/2,這些城市結(jié)構(gòu)相似,多位于中部和西部地區(qū),以鄭州市為核心輻射狀散開,其社會經(jīng)濟水平,基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和生態(tài)系統(tǒng)等方面還不夠完善,但潛力巨大。

      最后一個層次的城市主要位于河南省東部邊界城市,處于最邊緣的地理位置,遠離城市中心,屬于欠發(fā)達區(qū)域,當內(nèi)澇災(zāi)害來臨時,城市的抵御及恢復(fù)能力相對較弱,韌性水平較低,同時也說明這4個城市在韌性城市建設(shè)特別是針對于內(nèi)澇災(zāi)害的韌性城市建設(shè)中還存在較大的進步空間,在未來城市建設(shè)中應(yīng)將提高內(nèi)澇災(zāi)害韌性作為長期目標。

      4 結(jié) 論

      1)筆者從城市韌性的3大最基本特征出發(fā),構(gòu)建了城市內(nèi)澇災(zāi)害韌性評價指標體系,并引入一種新興的投影尋蹤模型,通過采用實碼加速遺傳算法進行優(yōu)化求解,構(gòu)建了基于RAGA-PP的內(nèi)澇災(zāi)害城市韌性評估模型,該模型能夠根據(jù)最原始的指標數(shù)據(jù),將高維問題引入低維空間進行研究并解決,避免了主觀判斷的局限性,使評價結(jié)果客觀可靠,為具備高維數(shù)據(jù)的城市內(nèi)澇災(zāi)害韌性評價提供了新思路。

      2)基于韌性評估模型的分析結(jié)果,結(jié)合現(xiàn)有的城市規(guī)劃,考慮指標的互利互補,可實現(xiàn)針對特定區(qū)域的韌性提升策略的挖掘與設(shè)計。以河南省18個地級市為例進行了評估模型的應(yīng)用,結(jié)果表明鄭州市韌性最高,洛陽、焦作市等地具有較高韌性,周口市、濮陽市等地的韌性水平較低;醫(yī)療條件、經(jīng)濟水平和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對城市內(nèi)澇災(zāi)害具有主要影響。

      3)研究認為,可通過加大對衛(wèi)生技術(shù)人員的培養(yǎng)力度、提高各地區(qū)的經(jīng)濟水平、完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及加強生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)力度等措施,來抵御內(nèi)澇災(zāi)害,提高城市的內(nèi)澇災(zāi)害韌性水平。

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