【摘要】韌性城市理念是近年來(lái)國(guó)內(nèi)外興起的一種全新的城市防災(zāi)減災(zāi)理念，為建立系統(tǒng)化、數(shù)字化、智能化的城市防災(zāi)減災(zāi)體系提供了重要的理論依據(jù)。當(dāng)前，韌性城市建設(shè)在政策、數(shù)據(jù)、模型和計(jì)算等方面的條件已經(jīng)基本具備。準(zhǔn)確的自然災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)報(bào)能力，是韌性城市建設(shè)的核心內(nèi)容和重要基礎(chǔ)。它不僅需要科學(xué)理論的支撐，還依賴(lài)于實(shí)戰(zhàn)積累的各類(lèi)災(zāi)害防治數(shù)據(jù)和豐富的一線應(yīng)用場(chǎng)景。智慧城市和韌性城市在理念和建設(shè)條件上存在諸多相通之處，將韌性城市與智慧城市建設(shè)相結(jié)合，并推動(dòng)城市治理的優(yōu)化升級(jí)，提升城市安全水平，預(yù)計(jì)會(huì)成為未來(lái)城市治理的發(fā)展方向。
【關(guān)鍵詞】 韌性城市 防災(zāi)減災(zāi) 城市治理 人工智能 數(shù)字化
【中圖分類(lèi)號(hào)】TU992 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A
【DOI】0.16619/j.cnki.rmltxsqy.2022.1112.006
王乃玉，浙江大學(xué)“百人計(jì)劃”特聘研究員、博導(dǎo)，浙江大學(xué)建筑工程學(xué)院防災(zāi)工程研究所副所長(zhǎng)、韌性城市研究中心主任。研究方向?yàn)橐猿鞘谢A(chǔ)設(shè)施多系統(tǒng)耦合模型為基礎(chǔ)的城市風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、功能損失預(yù)測(cè)和災(zāi)后恢復(fù)優(yōu)化。主要著作有《Optimum Life-cycle Maintenance Strategies of Deteriorating Highway Bridges Subject to Seismic Hazard by a Hybrid Markov Decision Process Model》、《A Spatial-temporal Predictive Model for Post-disaster Household Re-occupancy in a Community》（合作論文）。
近年來(lái)，世界各地發(fā)生多起極端自然災(zāi)害事件，如2005年卡特里娜颶風(fēng)、2008年汶川地震、2019年利奇馬臺(tái)風(fēng)、2021年鄭州720暴雨等，對(duì)城市面貌和經(jīng)濟(jì)造成嚴(yán)重破壞和損失。隨著現(xiàn)代城市的發(fā)展，其系統(tǒng)內(nèi)部和系統(tǒng)之間的時(shí)空關(guān)聯(lián)也日益復(fù)雜，各類(lèi)自然災(zāi)害不僅造成了基礎(chǔ)設(shè)施不同程度的破壞，還引發(fā)了次生災(zāi)害（如停水停電、通訊中斷等），造成城市功能癱瘓，導(dǎo)致了巨大的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)財(cái)產(chǎn)損失，并嚴(yán)重威脅社會(huì)秩序和政治安定。韌性城市的理念就在這樣的大環(huán)境下應(yīng)運(yùn)而生。
“韌性”和“韌性城市”是目前國(guó)內(nèi)和國(guó)際社會(huì)在防災(zāi)減災(zāi)領(lǐng)域使用頻率很高的兩個(gè)概念。“城市韌性”是指城市能夠化解或抵御外界的災(zāi)害或沖擊，保持其主要特征和功能不受顯著影響，并能夠在災(zāi)后快速恢復(fù)的能力[1]。也就是說(shuō)，當(dāng)災(zāi)害發(fā)生的時(shí)候，一個(gè)韌性城市不但能夠承受沖擊，組織高效的災(zāi)中應(yīng)對(duì)，還能夠在災(zāi)后快速恢復(fù)城市各項(xiàng)功能的正常運(yùn)行，并進(jìn)一步通過(guò)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)和自適應(yīng)調(diào)節(jié)為更好地應(yīng)對(duì)未來(lái)的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)作準(zhǔn)備。在“韌性”視角下，城市這一客觀的物質(zhì)實(shí)體，逐漸成為具備防災(zāi)能力和防災(zāi)智慧的“有機(jī)生命體”。
當(dāng)前，我國(guó)城市正處于數(shù)字化的時(shí)代浪潮中，各類(lèi)感知、觀測(cè)、影像、傳感、支付、出行等數(shù)據(jù)的廣泛收集，人工智能、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、AR、VR、云計(jì)算等技術(shù)的快速迭代，以及各地?cái)?shù)字化平臺(tái)的建設(shè)為城市治理方式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，也為以韌性城市理念為基礎(chǔ)的韌性城市建設(shè)供了必要的前提。
本文將從什么是城市韌性、韌性城市建設(shè)的實(shí)施路徑、現(xiàn)有條件、應(yīng)用實(shí)例、亟待解決的問(wèn)題以及未來(lái)發(fā)展方向等幾個(gè)方面，探討韌性城市理念如何賦能城市數(shù)智防災(zāi)。
韌性理念
發(fā)展簡(jiǎn)史。自20世紀(jì)90年代以來(lái)，韌性思想逐漸從自然生態(tài)學(xué)延展到城市防災(zāi)相關(guān)學(xué)科，韌性城市逐漸成為國(guó)際前沿的防災(zāi)減災(zāi)理念。2002年，地方可持續(xù)發(fā)展協(xié)會(huì)（ICLEI）在聯(lián)合國(guó)可持續(xù)發(fā)展全球峰會(huì)上提出了“韌性”的概念；2015年世界減災(zāi)大會(huì)將“提高韌性”作為未來(lái)15年聯(lián)合國(guó)開(kāi)發(fā)計(jì)劃署的四個(gè)優(yōu)先領(lǐng)域之一；2016年第三屆聯(lián)合國(guó)住房與可持續(xù)城市發(fā)展大會(huì)將“城市的生態(tài)與韌性”作為新城市議程的核心內(nèi)容之一。國(guó)內(nèi)方面，2014年起國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)城市和小城鎮(zhèn)改革發(fā)展中心與美國(guó)洛克菲勒基金會(huì)合作，為中國(guó)海鹽、黃石、德陽(yáng)、義烏四個(gè)縣市制定了韌性發(fā)展規(guī)劃；從2017年起北京、上海、成都等地相繼提出了建設(shè)韌性城市的計(jì)劃或要求；2020年11月，在習(xí)近平總書(shū)記發(fā)表的《國(guó)家中長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展戰(zhàn)略若干重大問(wèn)題》和《中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》中，作出了建設(shè)韌性城市的決策部署；2021年以來(lái)，許多城市都相繼出臺(tái)了各類(lèi)韌性城市建設(shè)意見(jiàn)和方案，但總的來(lái)說(shuō)還處于探索階段。
近年來(lái)，美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院及其資助的城市韌性規(guī)劃研究中心、新加坡與蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院聯(lián)合成立的未來(lái)韌性系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室、歐盟委員會(huì)聯(lián)合研究中心、美國(guó)太平洋地震工程研究中心、美國(guó)東北大學(xué)全球韌性研究所、英國(guó)拉夫堡大學(xué)安全和柔性社會(huì)研究中心、京都大學(xué)防災(zāi)研究所滑坡災(zāi)害研究中心，以及國(guó)內(nèi)的浙江大學(xué)、清華大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)等高校都圍繞城市韌性展開(kāi)了大量的研究工作，從災(zāi)害模擬、韌性仿真、災(zāi)后恢復(fù)、韌性提升等方面提出了各種與城市韌性相關(guān)的模型與決策方案，從而為城市更好地評(píng)估和預(yù)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)，制定和部署減災(zāi)措施、組織和指揮搶險(xiǎn)救援、分配和調(diào)度減災(zāi)資源，以減少各類(lèi)災(zāi)害或風(fēng)險(xiǎn)對(duì)城市物理、社會(huì)與經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的沖擊提供了理論基礎(chǔ)。
韌性城市的特征。一個(gè)城市的防災(zāi)韌性，通?？梢酝ㄟ^(guò)以下四個(gè)維度來(lái)評(píng)價(jià)[2]。
（1）物理維度：指城市的物理環(huán)境及基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)在災(zāi)害下的功能水平和恢復(fù)能力；
（2）組織維度：指城市中運(yùn)營(yíng)、維護(hù)城市關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，同時(shí)兼具制定并實(shí)施防災(zāi)減災(zāi)相關(guān)政策及措施等職責(zé)的政府部門(mén)和機(jī)構(gòu)，在災(zāi)害過(guò)程中的準(zhǔn)備、組織、調(diào)度和決策的能力；
（3）社會(huì)維度：指城市制定相關(guān)政策和措施以減輕災(zāi)害對(duì)城市功能和服務(wù)（如政務(wù)、教育、醫(yī)療和應(yīng)急避難等）所造成的影響的能力；
（4）經(jīng)濟(jì)維度：指城市的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)能夠承受災(zāi)害造成的打擊，并在災(zāi)后快速恢復(fù)的能力。
同時(shí)，一個(gè)韌性城市應(yīng)該在這四個(gè)維度上具備以下五大特征[3][4]。
（1）魯棒性：抵御災(zāi)害的能力，即減輕由災(zāi)害在城市物理、組織、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)各維度造成的損失；
（2）可恢復(fù)性：快速恢復(fù)的能力，即城市各維度能在災(zāi)后快速恢復(fù)功能水平的能力；
（3）冗余性：城市各系統(tǒng)中的關(guān)鍵組成部分有（臨時(shí)）備用模塊，即當(dāng)災(zāi)害導(dǎo)致關(guān)鍵組成部分受損時(shí)，系統(tǒng)仍能在備用模塊的支撐下維持一定的功能水平；
（4）智慧性：城市各系統(tǒng)有判別形勢(shì)、建立優(yōu)先級(jí)并優(yōu)化人力和物資調(diào)配的能力，即在災(zāi)害的全過(guò)程管理中擴(kuò)大決策優(yōu)勢(shì)，最大化資源效益；
（5）適應(yīng)性：城市能在災(zāi)害中學(xué)習(xí)并進(jìn)化，從而提升未來(lái)災(zāi)害的應(yīng)對(duì)能力。
具備災(zāi)害韌性的城市可在災(zāi)前識(shí)別城市的抗災(zāi)、容災(zāi)薄弱環(huán)節(jié)，并形成關(guān)于災(zāi)前提升抗災(zāi)容災(zāi)能力、災(zāi)中調(diào)配資源抗災(zāi)救災(zāi)和災(zāi)后快速修復(fù)減災(zāi)的決策建議，從而呈現(xiàn)出“災(zāi)前規(guī)劃—災(zāi)中應(yīng)急—災(zāi)后恢復(fù)”的防災(zāi)、救災(zāi)、減災(zāi)閉環(huán)管理的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)（如圖1所示）。
韌性城市理念與傳統(tǒng)防災(zāi)減災(zāi)理念的區(qū)別。與傳統(tǒng)防災(zāi)減災(zāi)理念和方法相比，韌性城市作為當(dāng)下最前沿的綜合防災(zāi)減災(zāi)理念，其革新之處在于：
（1）在防災(zāi)系統(tǒng)層面，韌性城市提倡考慮多維功能因子和系統(tǒng)耦合分析，而傳統(tǒng)防災(zāi)減災(zāi)則僅考慮單一功能因子和系統(tǒng)獨(dú)立分析；
（2）在防災(zāi)維度層面，韌性城市提倡聚焦功能控制和社科政經(jīng)領(lǐng)域，而傳統(tǒng)防災(zāi)減災(zāi)則僅考慮安全控制和建設(shè)工程領(lǐng)域；
（3）在防災(zāi)體系層面，韌性城市提倡進(jìn)行主動(dòng)防災(zāi)和多方協(xié)同聯(lián)動(dòng)，而傳統(tǒng)防災(zāi)減災(zāi)則是被動(dòng)應(yīng)急和各方獨(dú)自應(yīng)戰(zhàn)；
（4）在防災(zāi)決策層面，韌性城市提倡數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和量化分析，而傳統(tǒng)防災(zāi)則是以經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)和定性分析；
（5）在防災(zāi)教育層面，韌性城市提倡全民防災(zāi)和智慧學(xué)習(xí)，而傳統(tǒng)防災(zāi)則是重點(diǎn)設(shè)防和被動(dòng)學(xué)習(xí)。隨著時(shí)代的進(jìn)步和科技的發(fā)展，城市防災(zāi)管理的重點(diǎn)正逐步從硬件建設(shè)轉(zhuǎn)變?yōu)榫C合科技手段在實(shí)際防災(zāi)減災(zāi)工作中的應(yīng)用；從聚焦災(zāi)中的應(yīng)急響應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)殛P(guān)注災(zāi)前規(guī)劃建設(shè)—災(zāi)中應(yīng)急響應(yīng)—災(zāi)后重建恢復(fù)閉環(huán)管理的韌性城市建設(shè)。
實(shí)施路徑
本文建議城市可從以下4個(gè)步驟來(lái)實(shí)施韌性城市的建設(shè)。
步驟1：成立韌性城市建設(shè)組織機(jī)構(gòu)。組織機(jī)構(gòu)應(yīng)包括領(lǐng)導(dǎo)小組和技術(shù)專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)。其中領(lǐng)導(dǎo)小組應(yīng)由相關(guān)政府部門(mén)（如應(yīng)急部門(mén)、氣象部門(mén)、地震部門(mén)、住建部門(mén)、水利部門(mén)、自然資源部門(mén)、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部門(mén)、發(fā)改部門(mén)、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)管理部門(mén)等）和公共設(shè)施服務(wù)機(jī)構(gòu)（如供電部門(mén)、供水部門(mén)、通訊部門(mén)等）相關(guān)負(fù)責(zé)人組成，并設(shè)工作專(zhuān)班；技術(shù)專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)可由各類(lèi)科研院所和專(zhuān)業(yè)服務(wù)機(jī)構(gòu)的多個(gè)交叉領(lǐng)域的技術(shù)專(zhuān)家組成。
步驟2：設(shè)定韌性城市建設(shè)目標(biāo)。領(lǐng)導(dǎo)小組應(yīng)在充分調(diào)研的基礎(chǔ)上，借助技術(shù)專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)的力量，組織討論并設(shè)定本地區(qū)在各類(lèi)災(zāi)害情景下（通?？稍O(shè)定災(zāi)害的強(qiáng)度等級(jí)）的韌性建設(shè)目標(biāo)，比如，“A市在12級(jí)臺(tái)風(fēng)正面登陸襲擊影響下，應(yīng)將災(zāi)害造成的影響控制在人員傷亡小于15人，經(jīng)濟(jì)損失小于10億，倒塌破壞房屋小于25間，局部斷電1天內(nèi)恢復(fù)，局部斷水2天內(nèi)恢復(fù)”。值得注意的是，該韌性城市建設(shè)目標(biāo)除了可以通過(guò)上述方式直接指定外，也可以結(jié)合步驟3在分析城市現(xiàn)有韌性水平的基礎(chǔ)上進(jìn)行制定。
步驟3：城市韌性評(píng)估。對(duì)韌性城市建設(shè)的目標(biāo)區(qū)域建立詳細(xì)的韌性分析模型，其中建成環(huán)境模型包括房屋建筑群落模型（包括各類(lèi)建筑物）、交通網(wǎng)絡(luò)模型（包括各類(lèi)道路、橋梁等）、供電網(wǎng)絡(luò)模型（包括各類(lèi)變電站、輸電線路等）、供水網(wǎng)絡(luò)模型（包括各類(lèi)水廠、泵站、輸水管等），通訊網(wǎng)絡(luò)模型（包括通訊基站、指揮中心等）以及功能耦合模型等，災(zāi)害模型包括考慮時(shí)空不確定性的情景災(zāi)害模型和長(zhǎng)周期全過(guò)程災(zāi)害模型。韌性評(píng)估分析可在災(zāi)前進(jìn)行，該類(lèi)分析模型可得到城市目標(biāo)區(qū)域在各類(lèi)災(zāi)害下可能的人員傷亡、經(jīng)濟(jì)損失、功能恢復(fù)時(shí)間等，并可精確診斷定位城市防災(zāi)系統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)，為下一步制定韌性提升計(jì)劃提供基礎(chǔ)；另外，韌性評(píng)估分析也可在災(zāi)中針對(duì)當(dāng)前實(shí)際的災(zāi)害事件進(jìn)行，如可在重大災(zāi)害事件即將到來(lái)時(shí)和影響過(guò)程中運(yùn)用模型對(duì)城市區(qū)域的各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)和損失進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估分析，可為城市管理部門(mén)提前掌握受災(zāi)人口分布和救災(zāi)物質(zhì)需求提供可靠支撐。
步驟4：城市韌性提升決策制定和實(shí)施。根據(jù)作用時(shí)間來(lái)分，城市韌性提升決策可包括災(zāi)前準(zhǔn)備規(guī)劃、災(zāi)中應(yīng)急響應(yīng)和災(zāi)后快速恢復(fù)三個(gè)大類(lèi)。具體來(lái)說(shuō)，城市的韌性目標(biāo)（步驟2）和當(dāng)前韌性水平（步驟3）之間的差距，可通過(guò)制定有針對(duì)性的災(zāi)前規(guī)劃措施（如避災(zāi)安置場(chǎng)所、物質(zhì)儲(chǔ)備倉(cāng)庫(kù)優(yōu)化建設(shè)、供電網(wǎng)絡(luò)、供水網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等），災(zāi)中響應(yīng)措施（如人口轉(zhuǎn)移、物質(zhì)調(diào)配等），以及災(zāi)后恢復(fù)措施（包括恢復(fù)優(yōu)先級(jí)的設(shè)置以及各類(lèi)恢復(fù)資源的優(yōu)化調(diào)配）等韌性提升措施來(lái)有針對(duì)性地縮小，直至滿足韌性目標(biāo)。
現(xiàn)有條件
當(dāng)前，韌性城市建設(shè)在政策、數(shù)據(jù)、模型和計(jì)算等方面的條件已經(jīng)基本具備，本部分將對(duì)各個(gè)方面的條件進(jìn)行論述。
政策條件。習(xí)近平總書(shū)記明確指出，新時(shí)代要按照“兩個(gè)堅(jiān)持、三個(gè)轉(zhuǎn)變”的重要思想，提高城市建筑和基礎(chǔ)設(shè)施抗災(zāi)能力，科學(xué)認(rèn)識(shí)致災(zāi)規(guī)律，有效減輕災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)人與自然的和諧發(fā)展。2018年，中共中央辦公廳、國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)了關(guān)于《關(guān)于推進(jìn)城市安全發(fā)展的意見(jiàn)》，要求健全公共安全體系，打造共建共治共享的城市安全社會(huì)治理格局，促進(jìn)建立以安全生產(chǎn)為基礎(chǔ)的綜合性、全方位、系統(tǒng)化的城市安全發(fā)展體系?！吨腥A人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中已經(jīng)明確提出建設(shè)韌性城市的要求，而諸如北京、上海、深圳、廣州、成都、蘇州和澳門(mén)等城市也均已將“建設(shè)韌性城市”列入新一輪的城市綜合防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃和數(shù)字化應(yīng)急管理工作計(jì)劃中。
數(shù)據(jù)條件。韌性城市的建設(shè)離不開(kāi)各類(lèi)城市承災(zāi)體數(shù)據(jù)和多災(zāi)害數(shù)據(jù)的收集、管理和融合。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用，使得分布在城市各個(gè)角落的智能設(shè)備成為一個(gè)個(gè)信息采集終端，有助于實(shí)現(xiàn)對(duì)城市健康狀態(tài)和災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行全方位、多尺度的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，讓我們對(duì)城市日常運(yùn)維和災(zāi)害情景及其影響有了更精準(zhǔn)的認(rèn)識(shí)。自2020年以來(lái)，第一次全國(guó)自然災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)普查全面收集了全國(guó)范圍內(nèi)6大類(lèi)21種災(zāi)害致災(zāi)因子、承災(zāi)體、重點(diǎn)隱患、歷史災(zāi)害、綜合減災(zāi)能力等數(shù)據(jù)。另外，大數(shù)據(jù)的開(kāi)放融合技術(shù)可匯聚城市中各行各業(yè)的海量信息并進(jìn)行深度、有效的融合，從而為建設(shè)全方位覆蓋的韌性城市并進(jìn)行精細(xì)化的管理帶來(lái)了可能，同時(shí)也為后續(xù)的城市狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、韌性評(píng)估、決策建議提供了重要基礎(chǔ)。
模型條件。經(jīng)過(guò)國(guó)內(nèi)外學(xué)者十多年來(lái)的不懈努力，韌性城市領(lǐng)域內(nèi)基于物理機(jī)制和仿真模擬的精細(xì)化模型和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型已經(jīng)日趨成熟。一方面，精細(xì)化物理模型可對(duì)城市作為一個(gè)整體在單個(gè)災(zāi)害情景或長(zhǎng)周期多次災(zāi)害情景作用下建筑群落、交通網(wǎng)絡(luò)、供電網(wǎng)絡(luò)、供水網(wǎng)絡(luò)等各類(lèi)基礎(chǔ)設(shè)施的物理破壞、功能損失、經(jīng)濟(jì)損失、人口傷亡等進(jìn)行有效評(píng)估，同時(shí)考慮從致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境、承災(zāi)體在內(nèi)的各類(lèi)不確定性的影響，并可在此基礎(chǔ)上搭建精細(xì)化決策輔助模型。另一方面，大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的優(yōu)勢(shì)在于可在相對(duì)較低的計(jì)算時(shí)間成本下對(duì)更大范圍的城市和城市群的各類(lèi)性能進(jìn)行快速評(píng)估。此外，物理模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)相結(jié)合的災(zāi)害推演和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)技術(shù)將是該領(lǐng)域未來(lái)研究和應(yīng)用的重要方向。
計(jì)算條件。超大型城市和城市群各種災(zāi)害頻發(fā)、多發(fā)、突發(fā)，對(duì)建模分析計(jì)算能力及其時(shí)效性提出了極高要求。近年來(lái)興起壯大的云計(jì)算平臺(tái)為韌性城市超大規(guī)模分析計(jì)算提供了重要基礎(chǔ)。云計(jì)算平臺(tái)通過(guò)整合成千上萬(wàn)臺(tái)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)分配和協(xié)調(diào)計(jì)算任務(wù)的計(jì)算機(jī)組成的計(jì)算集群，可通過(guò)相對(duì)較低的成本實(shí)現(xiàn)超大規(guī)模分析計(jì)算，并具有極其強(qiáng)大的計(jì)算能力彈性拓展?jié)撃埽沟们f(wàn)級(jí)人口城市的多災(zāi)害、多場(chǎng)景、精細(xì)化的高效實(shí)時(shí)計(jì)算模擬和決策優(yōu)化成為可能，從而在災(zāi)前防災(zāi)規(guī)劃、災(zāi)中應(yīng)急響應(yīng)和災(zāi)后功能恢復(fù)等多個(gè)時(shí)間維度上，為決策部門(mén)提供最優(yōu)決策建議。
應(yīng)用實(shí)例——REN風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)引擎
準(zhǔn)確的自然災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)報(bào)能力，是韌性城市建設(shè)的核心內(nèi)容和重要基礎(chǔ)。它不僅需要科學(xué)理論的支撐，還依賴(lài)于實(shí)戰(zhàn)積累的各類(lèi)災(zāi)害防治數(shù)據(jù)和豐富的一線應(yīng)用場(chǎng)景。立足韌性城市的理論框架，浙江大學(xué)韌性城市研究中心開(kāi)發(fā)了跨尺度、多層級(jí)、全過(guò)程的REN自然災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)引擎。該引擎?zhèn)戎仨g性城市建設(shè)的災(zāi)中應(yīng)急響應(yīng)階段，面向臺(tái)風(fēng)、暴雨及其引發(fā)的次生災(zāi)害等將要或已經(jīng)發(fā)生時(shí)的應(yīng)用場(chǎng)景，對(duì)綜合風(fēng)險(xiǎn)變化全過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)。
REN引擎主要包括數(shù)據(jù)基座、預(yù)報(bào)引擎和應(yīng)用場(chǎng)景三個(gè)主要邏輯層：從數(shù)據(jù)基座層開(kāi)始進(jìn)行各類(lèi)動(dòng)態(tài)和靜態(tài)數(shù)據(jù)的清洗、接入和融合，到中間的預(yù)報(bào)模型層（包括災(zāi)害危險(xiǎn)性模型庫(kù)、承災(zāi)體模型庫(kù)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型庫(kù)），再到應(yīng)用場(chǎng)景層（包括避災(zāi)人口風(fēng)險(xiǎn)、受災(zāi)房屋風(fēng)險(xiǎn)、交通網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)和綜合風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)等）。
數(shù)據(jù)基座。主要包括各類(lèi)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)預(yù)警數(shù)據(jù)和靜態(tài)自然災(zāi)害普查數(shù)據(jù)兩大類(lèi)。動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)主要來(lái)自相關(guān)行業(yè)部門(mén)的監(jiān)測(cè)預(yù)警數(shù)據(jù)，包括：氣象部門(mén)的氣象災(zāi)害預(yù)警、降雨預(yù)報(bào)、雨量監(jiān)測(cè)等，水利部門(mén)的小流域山洪災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警，自然資源部門(mén)的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警，住建部門(mén)的內(nèi)澇監(jiān)測(cè)預(yù)警等。靜態(tài)數(shù)據(jù)主要來(lái)自第一次全國(guó)自然災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)普查數(shù)據(jù)，包括：小流域山洪災(zāi)害、地質(zhì)災(zāi)害、房屋建筑、道路、橋梁等調(diào)查成果，此外還有部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)自人口普查和各部門(mén)的存量數(shù)據(jù)。
預(yù)報(bào)模型。綜合風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警預(yù)報(bào)模型庫(kù)包括災(zāi)害危險(xiǎn)性、承災(zāi)體、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估三大類(lèi)模型。其中，災(zāi)害危險(xiǎn)性模型具體包括氣象災(zāi)害模型、小流域山洪災(zāi)害模型、地質(zhì)災(zāi)害模型、內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)模型等；承災(zāi)體模型具體包括房屋建筑模型和交通道路模型等，并考慮互相之間在物理上、空間上和功能上的相關(guān)性；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型具體考慮了多種鏈生災(zāi)害在時(shí)間上和空間上同時(shí)或相繼作用在各類(lèi)承災(zāi)體上的潛在風(fēng)險(xiǎn)，由于實(shí)際情況下承災(zāi)體在各類(lèi)災(zāi)害作用下的受災(zāi)和損失存在較大的不確定性，模型還考慮了各類(lèi)不確定因素對(duì)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的影響。
應(yīng)用場(chǎng)景?；诙嘣磩?dòng)、靜態(tài)數(shù)據(jù)和綜合風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)模型庫(kù)，可得到各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警預(yù)報(bào)結(jié)果，包括單承災(zāi)體風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)和綜合風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)。在空間上，可支持市—縣—鄉(xiāng)等多個(gè)層級(jí)的綜合風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)預(yù)警；在時(shí)間上，可對(duì)未來(lái)的各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行滾動(dòng)預(yù)報(bào)。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)可最終給出包括受災(zāi)人口風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)、受災(zāi)房屋風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)、交通遲滯風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)和綜合風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)等在內(nèi)的多層級(jí)、全過(guò)程風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)，可有力支持“戰(zhàn)時(shí)”精細(xì)化人員轉(zhuǎn)移、物資調(diào)配和搶險(xiǎn)救援等決策指揮應(yīng)用。
REN自然災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)引擎在浙江省的試點(diǎn)應(yīng)用過(guò)程中，研發(fā)團(tuán)隊(duì)利用歷史災(zāi)害事件的反演分析，并對(duì)比歷時(shí)災(zāi)情統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)模型的科學(xué)性和準(zhǔn)確性進(jìn)行初步的驗(yàn)證。起初，選取近年來(lái)發(fā)生在兩地較為典型的自然災(zāi)害事件，通過(guò)建立鏈生災(zāi)害場(chǎng)模型，融合應(yīng)急管理廳數(shù)據(jù)管理平臺(tái)、氣象預(yù)報(bào)和各行業(yè)部門(mén)（氣象、水利、自然資源等）監(jiān)測(cè)預(yù)警等數(shù)據(jù)，重構(gòu)歷史災(zāi)害事件的時(shí)空災(zāi)害場(chǎng)演進(jìn)過(guò)程。繼而，基于普查承災(zāi)體數(shù)據(jù)和行業(yè)部門(mén)存量數(shù)據(jù)，建立試點(diǎn)地區(qū)房屋建筑、道路橋梁、居民住戶等承災(zāi)體的數(shù)智防災(zāi)孿生模型。最終，通過(guò)REN引擎仿真推演，并結(jié)合衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，地質(zhì)災(zāi)害和水利災(zāi)害普查報(bào)告等手段，對(duì)模型進(jìn)行率定和校驗(yàn)，獲得臨安、蒼南兩地在選定歷史臺(tái)風(fēng)、暴雨災(zāi)害事件下各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程，包括避災(zāi)人口風(fēng)險(xiǎn)、房屋倒塌風(fēng)險(xiǎn)、交通路段風(fēng)險(xiǎn)等，并以風(fēng)險(xiǎn)五色圖和熱力圖等形式展現(xiàn)評(píng)估結(jié)果。對(duì)比結(jié)果表明該預(yù)報(bào)引擎結(jié)果與實(shí)際災(zāi)情統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)吻合較好，可較好地評(píng)估城市地區(qū)在自然災(zāi)害作用下的各類(lèi)損失情況，為精細(xì)化風(fēng)險(xiǎn)研判和決策指揮提供重要參考。
亟待解決的問(wèn)題與未來(lái)發(fā)展方向
基于“空天地”一體化的大數(shù)據(jù)融合治理。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、5G技術(shù)等高新產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，“空天地”網(wǎng)絡(luò)一體化融合技術(shù)現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于導(dǎo)航、遙感、通信、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域，也逐步在應(yīng)急救災(zāi)場(chǎng)景中發(fā)揮重要作用（如利用通信網(wǎng)絡(luò)、無(wú)人機(jī)、地理信息等技術(shù)實(shí)現(xiàn)災(zāi)情識(shí)別、智能預(yù)警等），然而如何利用“空天地”網(wǎng)絡(luò)的多源異構(gòu)信息和復(fù)雜立體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行韌性城市建設(shè)相關(guān)數(shù)據(jù)的收集、治理和應(yīng)用是當(dāng)前賦能數(shù)智應(yīng)急的一大難題。打造智能化自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警體系、推動(dòng)基于社交媒體／輿情上報(bào)／衛(wèi)星遙感／災(zāi)損圖像等信息的災(zāi)情收集和感知技術(shù)，以及研究多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合治理技術(shù)是實(shí)現(xiàn)韌性城市和數(shù)智防災(zāi)的亟待解決的問(wèn)題之一。
依托AI、云計(jì)算技術(shù)的災(zāi)害推演與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)。當(dāng)前以韌性城市理論為基礎(chǔ)的精細(xì)化動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和決策輔助分析需要的算力巨大，且運(yùn)算分析效率難以滿足實(shí)際決策部門(mén)工作需求，而大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)的日益成熟為開(kāi)發(fā)區(qū)域尺度的大規(guī)模精細(xì)化分析模型提供了可能。首先，自然災(zāi)害和城市基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的多源、海量、內(nèi)容繁雜等特征和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警數(shù)據(jù)的多模態(tài)、多階段、實(shí)時(shí)性等特征都對(duì)融合治理海量災(zāi)害大數(shù)據(jù)提出了極高的計(jì)算要求。其次，發(fā)展輔助風(fēng)險(xiǎn)研判和應(yīng)急決策的時(shí)空孿生災(zāi)害仿真推演技術(shù)極度強(qiáng)調(diào)分析結(jié)果的時(shí)效性和可靠性。為了有效解決數(shù)智防災(zāi)過(guò)程中帶來(lái)的海量數(shù)據(jù)融合、推演模型訓(xùn)練和高效計(jì)算等問(wèn)題，將大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等技術(shù)應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘與分析、模型學(xué)習(xí)和優(yōu)化、高性能計(jì)算，以此發(fā)展自然災(zāi)害仿真推演和動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)技術(shù)，將是實(shí)現(xiàn)韌性城市和數(shù)智防災(zāi)的關(guān)鍵。
AR、VR為基礎(chǔ)的城市韌性防災(zāi)元宇宙仿真模擬。隨著數(shù)字孿生技術(shù)在向各個(gè)領(lǐng)域融入的同時(shí)，基于AR、VR設(shè)備的“元宇宙”虛擬現(xiàn)實(shí)很有可能為未來(lái)城市規(guī)劃和管理帶來(lái)全新的技術(shù)變革。虛擬現(xiàn)實(shí)VR設(shè)備和數(shù)字孿生技術(shù)可以打造沉浸式的災(zāi)害仿真模擬（如模擬火災(zāi)、地震、臺(tái)風(fēng)洪澇、泥石流等多災(zāi)害和鏈生災(zāi)害的災(zāi)變演化過(guò)程）和互動(dòng)式的決策反饋體驗(yàn)（對(duì)受災(zāi)場(chǎng)景進(jìn)行快速災(zāi)損評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)研判和應(yīng)急決策），成為數(shù)智防災(zāi)的新發(fā)展方向。然而，打造城市防災(zāi)元宇宙不僅僅意味著城市信息整合與可視化，還需要強(qiáng)大的災(zāi)害仿真推演引擎、3D真實(shí)場(chǎng)景的數(shù)字城市建模和實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)渲染引擎、基于AR／VR的虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，以及支撐這些技術(shù)的物理基礎(chǔ)。這些技術(shù)的發(fā)展和成熟應(yīng)用尚需時(shí)日，將成為未來(lái)推動(dòng)韌性城市和數(shù)智防災(zāi)應(yīng)用落地的重大挑戰(zhàn)。
韌性城市與智慧城市建設(shè)的融合。智慧城市和韌性城市在理念和建設(shè)條件上存在諸多相通之處，將韌性城市與智慧城市建設(shè)相結(jié)合，并推動(dòng)城市治理的優(yōu)化升級(jí)，提升城市安全水平，預(yù)計(jì)會(huì)成為未來(lái)城市治理的發(fā)展方向。相對(duì)于韌性城市，智慧城市強(qiáng)調(diào)城市能夠“運(yùn)用信息和通信技術(shù)手段感測(cè)、分析、整合城市運(yùn)行核心系統(tǒng)的各項(xiàng)關(guān)鍵信息，從而對(duì)包括民生、環(huán)保、公共安全、城市服務(wù)、工商業(yè)活動(dòng)在內(nèi)的各種需求作出智能響應(yīng)”。因此，韌性城市和智慧城市在建設(shè)的出發(fā)點(diǎn)上存在一定的差異，如韌性城市建設(shè)的主要著眼點(diǎn)在于保障城市在自然災(zāi)害和突發(fā)事件下的安全性，減少其對(duì)城市造成的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失，讓城市在外力干擾后迅速恢復(fù)到正常狀態(tài)，而智慧城市建設(shè)的出發(fā)點(diǎn)則是用科技化手段提升城市日常管理的效率，讓城市在常態(tài)化運(yùn)營(yíng)中更為高效。
韌性城市和智慧城市理念在未來(lái)有著融合的趨勢(shì)，主要表現(xiàn)在：
（1）“平戰(zhàn)結(jié)合”，智慧城市和韌性城市的建設(shè)和管理平臺(tái)將趨于有機(jī)結(jié)合，構(gòu)成平戰(zhàn)閉環(huán)管理，助力建設(shè)成為融合日常運(yùn)行下“智慧”和災(zāi)害情景下“韌性”的未來(lái)城市；
（2）“軟硬交互”，智慧城市建設(shè)中已搭建的硬件和從各行各業(yè)收集到的海量信息可以共享作為韌性城市建設(shè)的基礎(chǔ)，而韌性城市建設(shè)可對(duì)城市防災(zāi)減災(zāi)相關(guān)行業(yè)管理和運(yùn)維產(chǎn)生積極正向反饋，保障其在災(zāi)害情景下正常運(yùn)行。
注釋
[1]McAllister, T. P., Community Resilience Planning Guide for Buildings and Infrastructure Systems, 2015, volume I.
[2][3]Bruneau, M.; Chang, S.; Eguchi, R.; Lee, G.; O' Rourke, T.; Reinhorn, A. M.; Shinozuka, M.; Tierney, K.; Wallace, W. & Winterfeldt, D. V., "A Framework to Quantitatively Assess and Enhance the Seismic Resilience of Communities", Earthquake Spectra, 2003, 19(4), pp. 733-752.
[4]浙江大學(xué)韌性城市研究中心，http://www.rencity.zju.edu.cn。
責(zé) 編／馬冰瑩
Urban Resilience Framework Enables Digital Intelligence Disaster Prevention
Wang Naiyu
Abstract: The notion of urban resilience is a newly evolved concept worldwide in the fields of disaster reduction and prevention, which forms the theoretical and technical basis towards a systematic, digital, and intelligent disaster prevention, mitigation and management framework. At present, the conditions for resilient city construction in terms of policies, data, models and calculations are basically in place. Accurate comprehensive natural disaster risk assessment and forecasting capability is the core content and important foundation of resilient city construction. It not only needs the support of scientific theories, but also relies on the various types of disaster prevention and control data accumulated in actual combat and rich frontline application scenarios. There are many similarities between smart cities and resilient cities in terms of concepts and construction conditions. Combining resilient cities with smart city construction and promoting the optimization and upgrading of urban management to enhance urban safety is expected to become the development direction of future urban management.
Keywords: urban resilience, disaster reduction and prevention, urban management, artificial intelligence, digitization
