The Innovation Geoscience | 以新兴地理信息技术应对韧性城市规划的多重挑战

全球范围内已有诸多城市开展了韧性规划探索，但尚未形成统一的技术方案框架。地理信息技术的涌现为科学编制韧性规划提供了新机遇，通过在规划系统中引入地理人工智能、知识图谱等新兴地理信息技术，有望精确模拟城市空间规划方案与风险灾害情景的互动响应，推动韧性城市建设。

导 读

气候变化、国际形势变化、资源枯竭等多重因素影响下，全球城市面临的风险挑战的种类数量与日俱增，自然灾害和安全事件频发，韧性城市建设成为应对风险的可行道路。人工智能、知识图谱等新一代信息技术的出现，为规划统筹城市的风险源与承灾体错综复杂关系提供了技术路径，有必要推广地理信息新兴技术在韧性规划中的应用，强化应对风险的思想、物质和组织准备，可以有效缓解风险对全球城市的负面影响。

图1 韧性城市规划框架

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城市面临的安全风险危机与规划的关系

近年来，全球范围内城市极端灾害事件频发（图1A），对人类的生存与发展带来了巨大挑战。2014至2023年间，全球共发生约3500次较大自然灾害，受影响国家达到191个，受影响人口约73.1亿人次，其中洪涝和风暴灾害发生频次最高，且影响国家最多。这为城市灾害风险治理提出了挑战，增强城市韧性成为城市转型和新型城市建设的重要方向。城市危机的历史教训表明，规划的合理与否将直接影响风险后果的严重程度，不当的规划不仅会放大风险，还可能引发连锁破坏反应。如城市错误选址于地质断层上则可能加剧地震损失，城市扩张行为侵占了自然水道和洪泛区可能导致排水系统效率降低。据统计，当前全球已有104个城市编制了韧性规划（图1B），如美国的《韧性新奥尔良：塑造未来城市的行动策略》、日本的《韧性京都》、中国的《北京市韧性城市空间专项规划（2022年—2035年）》等。这些规划通常涵盖了韧性挑战、韧性愿景、行动计划等多个层面，但尚未形成一体化的技术方案框架，也没有明确阐述规划的作用机制，韧性规划的整体性和系统性有待增强。

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应对城市安全风险的源头策略：韧性城市规划

韧性城市的建设要点就是对城市中可能存在的风险源和承灾体进行系统管理，创建一个既能抵御外部冲击，又能快速恢复与适应变化的城市。韧性城市规划则是指导实现这一目标的科学依据，需要遵循问题导向，在识别城市主要风险的基础上精准研判韧性需求并设定合理的规划目标，寻求不同风险情景下的安全可靠、转换灵活、恢复快速的城市空间规划布局。不同国家和地区的韧性城市规划编制需要和现有空间规划体系相衔接，适时出台或修改韧性规划标准规范与设计指南。通过整合多源地理空间数据与历史风险数据，平衡编制和实施韧性规划的经济成本与潜在的社会、经济、环境收益，针对地区主导风险进行靶向管控，合理规划承灾缓冲空间，形成科学合理的城市空间设施布局与要素流活动布局。

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地理信息学赋能韧性城市规划编制

复杂城市环境的全面感知与透彻表达将成为解决韧性规划感知风险源的关键。通过地理人工智能（GeoAI）等技术辅助感知城市风险，构建时空全方位的城市灾害知识图谱，以解析灾害的耦合级联效应，为韧性规划目标的设立和空间应对策略的提出提供支持。韧性测度将成为韧性规划标定恢复力的主要任务。借助深度学习、图神经网络、韧性曲线模型等技术，有望实现城市系统韧性时空变化的定量测度，为韧性规划制定提供科学支持和数据依据。大数据计算与智能分析是韧性规划模拟承载体的重要支撑。城市韧性规划需强大算力处理海量城市环境与风险灾害的感知和测度数据，并对韧性决策进行承载体的模拟测试，需要研发数字孪生城市关键技术，建立精准到特定地块、建筑物与居民的共享信息库，以支持耦合关联风险下城市全维度的决策过程模拟（图1C）。

总结与展望

韧性规划能为全球范围内面临多源风险挑战的城市提供理论框架和战略指南，而地理信息技术在韧性规划的编制与实施过程中发挥着关键作用。以往的视角多集中在单个城市，城市网络层面的韧性规划有待进一步研究。为了应对日益复杂的环境、经济和社会问题，我们呼吁给予韧性规划更多关注，整合地理信息科学、人工智能技术和城市科学专业知识的跨学科方法，创新城市风险感知和模拟预测技术，形成可复制的韧性规划工作框架并在全球范围内推广，最终建设更具韧性和可持续性的城市。

责任编辑

梁星云   中国科学院华南植物园

顾西辉   中国地质大学（武汉）

本文内容来自The Innovation姊妹刊The Innovation Geoscience第2卷第4期以Commentary发表的“Geoinformatics Advancing Resilient Urban Planning: Risk Perception, Resilience Assessment and Spatial Simulation” (投稿: 2024-06-28；接收: 2024-11-07；在线刊出: 2024-11-29)。

DOI:10.59717/j.xinn-geo.2024.100103

引用格式：Hong W., Guo R., Yang X., et al. (2024). Geoinformatics Advancing Resilient Urban Planning: Risk Perception, Resilience Assessment and Spatial Simulation. The Innovation Geoscience2:100103.

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