暴雨內(nèi)澇情景下城市消防服務(wù)可達(dá)性的精細(xì)化評(píng)估

　　摘要：為了揭示城市暴雨內(nèi)澇災(zāi)害對(duì)應(yīng)急響應(yīng)服務(wù)功能的影響，論文基于高精度城市洪澇模型(FloodMap)和增強(qiáng)型兩步移動(dòng)搜尋法(E2SFCA)，對(duì)暴雨內(nèi)澇災(zāi)害影響下上海市中心城區(qū)消防服務(wù)可達(dá)性進(jìn)行精細(xì)化評(píng)估。研究結(jié)果表明：①百年一遇暴雨內(nèi)澇情景下，內(nèi)澇最嚴(yán)重時(shí)積水深度超過50cm的淹沒范圍整體呈現(xiàn)“西高東低”分布態(tài)勢，淹沒總面積約1.5km2，可導(dǎo)致471條路段(約占路網(wǎng)全長5.11%)通行受阻。②上海市中心城區(qū)消防服務(wù)可達(dá)性的空間差異比較顯著，大體呈現(xiàn)出由黃浦江兩岸向西北和東南方向遞減態(tài)勢，但在一天中的不同時(shí)段，可達(dá)性空間格局變化并不明顯。③與正常天氣條件相比，暴雨內(nèi)澇情景下不可達(dá)單元(250m×250m)數(shù)量顯著增多，夜間低峰、早高峰、白天平峰和晚高峰時(shí)段分別增加36.32%、35.89%、39.07%和32.01%;從暴雨內(nèi)澇的過程(全程120min)上看，在雨峰后半段((30,45]min)不可達(dá)單元數(shù)量最多，消防服務(wù)可達(dá)性的空間差異程度最大。④消防服務(wù)可達(dá)性表現(xiàn)出一定程度的空間集聚特征，其中高值聚集區(qū)“(高—高”型)主要位于黃浦江兩岸以及浦西邊緣地區(qū)，低值聚集區(qū)“(低—低”型)主要位于西北和西南區(qū)域，這2類聚集區(qū)呈“團(tuán)塊狀”分布，而“高—低”型和“低—高”型集聚均不顯著。⑤研究區(qū)內(nèi)消防服務(wù)可達(dá)性與需求的空間失配現(xiàn)象“(低需求—高可達(dá)”或“高需求—低可達(dá)”)較為明顯，而暴雨內(nèi)澇會(huì)加劇空間失配問題。研究結(jié)果可為提升城市洪澇災(zāi)害管理與應(yīng)急響應(yīng)服務(wù)的精細(xì)化水平提供科學(xué)依據(jù)。

　　關(guān)鍵詞：消防服務(wù);可達(dá)性;E2SFCA;暴雨內(nèi)澇;上海

　　在全球氣候變化和快速城市化影響下，城市地區(qū)面臨的暴雨內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)日益增高[1-2]。極端暴雨內(nèi)澇不僅會(huì)造成嚴(yán)重的人員傷亡和直接經(jīng)濟(jì)損失，還可能導(dǎo)致城市交通以及其他服務(wù)功能受到嚴(yán)重影響。近年來，中國北京、上海、深圳、廣州等特大城市無一能幸免于暴雨內(nèi)澇災(zāi)害的侵襲。例如，2016年武漢“7·6”暴雨、2018年北京“7·16”極端暴雨、2020年廣州“5·22”特大暴雨引發(fā)的內(nèi)澇均導(dǎo)致市區(qū)多條道路因嚴(yán)重積水而中斷[3-5]。交通中斷不僅會(huì)擾亂城市居民的正常出行，更重要的是導(dǎo)致與交通相關(guān)的一系列城市服務(wù)效率降低，甚至徹底癱瘓。

　　例如，2017年9月美國“厄瑪”颶風(fēng)帶來的洪水導(dǎo)致佛羅里達(dá)州大范圍救援服務(wù)中斷，當(dāng)?shù)匾粋�(gè)養(yǎng)老院8人喪生[6];2019年8月臺(tái)風(fēng)“利奇馬”帶來的極端降水導(dǎo)致浙江省部分地區(qū)大面積斷電，區(qū)域交通中斷，46人因?yàn)?zāi)死亡，直接經(jīng)濟(jì)損失242.6億元[7]。因此，在洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)日益加劇的背景下，如何提升城市應(yīng)急救援能力，最大限度地減少人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失，保障城市安全，已經(jīng)成為國際社會(huì)高度關(guān)注和亟待解決的熱點(diǎn)問題之一。應(yīng)急救援可達(dá)性是衡量其服務(wù)水平的重要指標(biāo)[8]。盡管地理、交通和城市規(guī)劃等領(lǐng)域?qū)�可達(dá)性概念的界定有所區(qū)別[9-13]，但其本質(zhì)都在于刻畫居民在地理空間中獲取服務(wù)的有效機(jī)會(huì)和難易程度�；�于這一涵義，學(xué)者們不斷探索和優(yōu)化空間可達(dá)性的評(píng)估模型，目前較常采用的可達(dá)性測度方法為重力模型法和兩步移動(dòng)搜尋法(2SFCA)[14]。

　　其中，2SFCA較為全面地考慮了供給規(guī)模、需求規(guī)模和供需距離對(duì)可達(dá)性的影響，計(jì)算結(jié)果更為準(zhǔn)確和直觀[15]，自Luo等[16]首次提出該方法后，即在醫(yī)療、教育、交通、綠地等公共服務(wù)設(shè)施可達(dá)性研究中得到深入研究與廣泛應(yīng)用。例如，Williams等[17]基于2SFCA對(duì)公立中學(xué)可達(dá)性進(jìn)行評(píng)估，發(fā)現(xiàn)可達(dá)性與種族差異、社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平、語言文化等因素顯著相關(guān);Hu等[18]基于2SFCA對(duì)急救醫(yī)療服務(wù)可達(dá)性進(jìn)行評(píng)估，研究表明道路擁擠程度會(huì)對(duì)急救醫(yī)療服務(wù)可達(dá)性產(chǎn)生負(fù)面影響;趙東霞等[19]基于2SFCA對(duì)養(yǎng)老服務(wù)設(shè)施的空間可達(dá)性進(jìn)行評(píng)估，結(jié)果表明不同社區(qū)養(yǎng)老服務(wù)設(shè)施的可達(dá)性存在顯著的空間差異。

　　隨后，在2SFCA的基礎(chǔ)上，又發(fā)展出了增強(qiáng)型兩步移動(dòng)搜尋法(E2SFCA)等眾多擴(kuò)展形式[20-22]，在解決公共服務(wù)供需矛盾、輔助政府決策中發(fā)揮了重要作用。作為針對(duì)突發(fā)緊急事件(通常危及生命)采取的響應(yīng)措施，應(yīng)急服務(wù)通常要求將響應(yīng)時(shí)間(專業(yè)施救人員接到出警指令后行車到現(xiàn)場)控制在5~15min以內(nèi)。鑒于其對(duì)時(shí)間高度敏感，在城市應(yīng)急服務(wù)可達(dá)性研究中需高度重視調(diào)度過程受到干擾情況下響應(yīng)時(shí)間的不確定性。暴雨內(nèi)澇災(zāi)害中，嚴(yán)重的道路積水可直接導(dǎo)致救援車輛無法通行，或加劇交通擁堵，使得響應(yīng)時(shí)間大大延長。此外，城市人群的日�；顒�(dòng)使得一天之中的交通狀態(tài)呈現(xiàn)明顯變化。暴雨內(nèi)澇發(fā)生在不同時(shí)段，對(duì)可達(dá)性造成的影響也有所不同。

　　然而，目前基于洪澇災(zāi)害場景開展的應(yīng)急服務(wù)可達(dá)性研究還比較缺乏，對(duì)災(zāi)害影響下應(yīng)急響應(yīng)時(shí)間的不確定性認(rèn)識(shí)不足。盡管近年來已有研究開始關(guān)注洪澇災(zāi)害對(duì)醫(yī)療(120)、公安(110)等應(yīng)急響應(yīng)服務(wù)可達(dá)性的影響[23-24]，但大多是基于GIS網(wǎng)絡(luò)分析中的“服務(wù)域”或“最近設(shè)施點(diǎn)” 等工具直接繪制服務(wù)范圍，忽略了可達(dá)性中的供需關(guān)系，也未能考慮交通成本在精細(xì)時(shí)空尺度上的變化情況，研究方法還有較大提升空間。本文基于高精度城市洪澇模型和增強(qiáng)型兩步移動(dòng)搜尋法，聚焦典型城市實(shí)證區(qū)(上海市外環(huán)線以內(nèi)中心城區(qū))，對(duì)暴雨內(nèi)澇災(zāi)害影響下城市消防服務(wù)(119)可達(dá)性進(jìn)行精細(xì)化評(píng)估。

　　在方法上，分別采用脆弱性POI(pointofinterest)和高德地圖實(shí)時(shí)路況表征需求規(guī)模和交通成本，并將動(dòng)態(tài)的暴雨內(nèi)澇過程劃分為多個(gè)階段，基于每個(gè)階段的淹沒范圍和積水深度信息對(duì)道路通行狀態(tài)進(jìn)行更新，從而在精細(xì)時(shí)空尺度上度量百年一遇暴雨內(nèi)澇情景下城市消防服務(wù)可達(dá)性。研究結(jié)果可為提升城市消防服務(wù)與洪澇災(zāi)害精細(xì)化管理水平提供科學(xué)依據(jù)。

　　1研究區(qū)域、方法與數(shù)據(jù)

　　1.1研究區(qū)概況

　　上海位于國家“一帶一路”倡議和“長江經(jīng)濟(jì)帶”發(fā)展戰(zhàn)略的交匯點(diǎn)上，是中國的經(jīng)濟(jì)、金融、貿(mào)易和交通中心，引領(lǐng)長三角城市群參與全球競爭合作。然而，上海每年都會(huì)不同程度地遭受洪水、強(qiáng)降雨等災(zāi)害侵襲，汛期“風(fēng)、暴、潮、洪”等致災(zāi)因子“多碰頭”現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生，城市洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)防控依然面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)[25]。

　　本文以上海市中心城區(qū)(外環(huán)線以內(nèi))為研究區(qū)，該區(qū)總面積約667km2，是上海城鎮(zhèn)體系的核心，長期承載著高強(qiáng)度人類活動(dòng)。在快速城鎮(zhèn)化過程中，中心城區(qū)河道萎縮、地面沉降問題十分嚴(yán)重，地表透水和儲(chǔ)水能力大大降低。該區(qū)域地勢低平，部分地表高程甚至低于多年平均高潮位。區(qū)域內(nèi)排澇系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)偏低，排水能力非常有限。

　　因此，該區(qū)域已成為典型的暴雨內(nèi)澇災(zāi)害高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。在《上海市機(jī)構(gòu)改革方案》指導(dǎo)下，上海于2018年正式組建應(yīng)急管理局，統(tǒng)籌建設(shè)和管理火災(zāi)撲救、抗洪搶險(xiǎn)、地震和地質(zhì)災(zāi)害救援、生產(chǎn)安全事故救援等應(yīng)急救援力量。實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)表明[26-27]，消防服務(wù)是暴雨內(nèi)澇災(zāi)害中需求較高的一種救援類型，也是本文重點(diǎn)關(guān)注的城市應(yīng)急響應(yīng)部門。

　　依據(jù)上海市消防局2019年的最新統(tǒng)計(jì)信息，研究區(qū)現(xiàn)階段共有53個(gè)消防中隊(duì)、大隊(duì)或支隊(duì)，其中37個(gè)位于浦西地區(qū)、16個(gè)位于浦東地區(qū)，且內(nèi)環(huán)、中環(huán)、外環(huán)分別有21、17、15個(gè)消防站點(diǎn)(浦東支隊(duì)?wèi)?zhàn)勤保障大隊(duì)和保稅區(qū)中隊(duì)在空間位置上重疊)，基本覆蓋中心城區(qū)。此外，本文采用的需求單元是250m×250m規(guī)則網(wǎng)格，以網(wǎng)格的幾何中心作為代表計(jì)算每個(gè)需求點(diǎn)與消防站之間的時(shí)間(距離)成本，研究區(qū)內(nèi)總共有3744個(gè)網(wǎng)格。

　　1.2數(shù)據(jù)來源及處理

　　本文所使用的數(shù)據(jù)主要包括研究區(qū)地形數(shù)據(jù)、POI數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù)以及道路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。其中地形數(shù)據(jù)由上海測繪研究院提供，數(shù)據(jù)源是基于高精度航拍影像通過立體像對(duì)方式生成的數(shù)字表面模型(DSM)，原始分辨率為0.5m。為兼顧模型運(yùn)算效率和模擬精度，通過重采樣將分辨率降低至5m，約為單條車道寬度，可以保證暴雨內(nèi)澇模擬結(jié)果展現(xiàn)道路網(wǎng)絡(luò)中的積水狀態(tài)。POI數(shù)據(jù)從高德開放平臺(tái)“搜索POI”應(yīng)用程序接口(API)爬取得到。根據(jù)POI的類型可以大致判斷出該位置上的人群、地物或活動(dòng)特征，進(jìn)而度量其脆弱性水平以及對(duì)消防救援服務(wù)的需求規(guī)模。

　　本文重點(diǎn)關(guān)注4類脆弱性POI：事故高發(fā)類、人群脆弱類、人流密集類和歷史文物類。其中，事故高發(fā)類主要包括加油站、加氣站、工業(yè)園區(qū)等易燃易爆場所，火災(zāi)事故隱患較高，造成的人員傷亡和事故影響也極為惡劣，對(duì)消防服務(wù)有較高需求。人群脆弱類主要包括養(yǎng)老院、幼兒園、學(xué)校、醫(yī)院等場所，聚集了大量弱勢人群，在災(zāi)害發(fā)生時(shí)自我保護(hù)和逃生能力較差，容易遭受傷害，對(duì)消防服務(wù)也有較高需求。

　　人流密集類主要包括商業(yè)中心、熱門景點(diǎn)等場所，雖然不是脆弱人群聚集地，但由于人流量大，在安全事故中也極易造成“群死群傷”的重大悲劇。歷史文物類涉及圖書館、博物館等場所，存放著大量珍貴的歷史文物與文獻(xiàn)資料，具有極高的文化價(jià)值。因此，以上4類場所都應(yīng)是消防部門重點(diǎn)關(guān)注和保護(hù)的對(duì)象。本文綜合考慮每類場所發(fā)生安全事故的概率及其后果的嚴(yán)重程度，將事故高發(fā)類、人群脆弱類、人流密集類、歷史文物類的消防需求等級(jí)分別設(shè)置為4、3、2、1(4表示最高，1表示最低)。

　　對(duì)收集到的7122條POI數(shù)據(jù)進(jìn)行分類后，統(tǒng)計(jì)每個(gè)需求網(wǎng)格內(nèi)每類POI的數(shù)量并進(jìn)行極差標(biāo)準(zhǔn)化處理，再以需求等級(jí)為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)求和，得到每個(gè)需求網(wǎng)格的需求規(guī)模(圖1b)。實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù)通過調(diào)用高德開放平臺(tái)“交通態(tài)勢”API爬取，數(shù)據(jù)格式為shapefile。采集了2020年5月18—22日共計(jì)5d、每天9:00、14:00、18:00和2:00的實(shí)時(shí)路況，包括道路名稱、擁堵狀態(tài)、方向、車行角度(判斷道路正反向使用)和速度(數(shù)值型)等信息。

　　據(jù)統(tǒng)計(jì)，在早高峰(9:00)、白天平峰(14:00)、晚高峰(18:00)和夜間低峰(2:00)4個(gè)時(shí)段，研究區(qū)路網(wǎng)平均速度分別為27.78、30.74、26.14和31.40km/h。本文所使用的道路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)由華東師范大學(xué)地理信息科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室提供，包含道路名稱、類型(高架/高速路、主干道、次干道、支路)、長度、標(biāo)準(zhǔn)限速、單雙行、轉(zhuǎn)向限制等基本信息。研究區(qū)共計(jì)有9209個(gè)路段(兩個(gè)路口之間)，其中能匹配到高德實(shí)時(shí)路況的路段有5095個(gè)(匹配路段總長度占整個(gè)路網(wǎng)的60%~65%)，剩余路段(大部分為支路)的速度基于標(biāo)準(zhǔn)限速進(jìn)行適當(dāng)折減，以體現(xiàn)實(shí)時(shí)交通和暴雨天氣對(duì)消防車行駛速度的影響。

　　1.3研究方法

　　1.3.1城市暴雨內(nèi)澇模擬

　　首先，對(duì)百年一遇暴雨情景進(jìn)行設(shè)定：采用上海市暴雨強(qiáng)度公式和芝加哥雨型計(jì)算生成降雨量和降雨時(shí)間序列。然后，采用基于柵格的高精度水文—水動(dòng)力數(shù)值模型(FloodMap-HydroInundation2D)進(jìn)行地表內(nèi)澇過程模擬。該模型在二維水動(dòng)力模型(FloodMap)的基礎(chǔ)上耦合了城市水文過程(蒸發(fā)、下滲和排水等)模塊，其中，下滲量通過Green-Ampt方程計(jì)算，蒸發(fā)量基于經(jīng)驗(yàn)公式估算(約3mm/d)，排水量基于雨水管網(wǎng)的設(shè)計(jì)排水能力計(jì)算(將36mm/h線性分解到每個(gè)時(shí)間步長上)。

　　1.3.2消防服務(wù)可達(dá)性評(píng)估

　　消防救援服務(wù)的可達(dá)性不僅受交通阻抗影響，還與需求單元的需求規(guī)模緊密相關(guān)。供給點(diǎn)周邊的需求量越高，供給點(diǎn)越繁忙，則服務(wù)的“可獲得性”可能較差，進(jìn)而導(dǎo)致可達(dá)性較低。兩步移動(dòng)搜尋法(2SFCA)基于機(jī)會(huì)累計(jì)思想，在一定的搜索半徑內(nèi)計(jì)算供需比，考慮了居民對(duì)有限資源的競爭，即可達(dá)性的“可接近性”維度。但這一方法假設(shè)搜索區(qū)內(nèi)所有居民獲取服務(wù)的機(jī)會(huì)是均等的，與現(xiàn)實(shí)情況有一定差距。在2SFCA的基礎(chǔ)上，E2SFCA在搜索半徑內(nèi)按時(shí)間(距離)設(shè)置權(quán)重，時(shí)間(距離)越短，對(duì)資源的競爭優(yōu)勢越大，體現(xiàn)了“可獲得性”維度。

　　2結(jié)果與分析

　　2.1暴雨內(nèi)澇模擬結(jié)果

　　由于在5m水平空間分辨率下展布整個(gè)研究區(qū)的積水分布不利于辨識(shí)出水深超過50cm的淹沒區(qū)，故統(tǒng)計(jì)了250m×250m格網(wǎng)單元內(nèi)積水深度超過50cm的淹沒面積。

　　總體來看，積水深度超過50cm的淹沒范圍呈現(xiàn)微弱的“西高東低”分布態(tài)勢，淹沒總面積可達(dá)1.5km2。其中，淹沒面積在0~100m2的格網(wǎng)單元連片分布，數(shù)量最多(約占48.90%)，淹沒面積在100~300m2的格網(wǎng)單元呈團(tuán)塊狀分布(約占37.58%)，而淹沒面積在300m2以上的格網(wǎng)單元主要沿河流、道路等呈條帶狀分布(約占13.52%)。

　　可見，由于研究區(qū)地勢低平，內(nèi)澇分布并無明顯空間差異，不會(huì)出現(xiàn)大片的嚴(yán)重積水區(qū)域。暴雨徑流的匯流過程主要受微地表形態(tài)影響，道路(除高架、高速路外)一般是城市地表中的典型低洼處，路面低于兩側(cè)路肩約20~30cm，極易成為內(nèi)澇發(fā)生地[31]。為了更加精準(zhǔn)地描述道路網(wǎng)絡(luò)中積水分布的動(dòng)態(tài)變化及其對(duì)路網(wǎng)通行狀態(tài)的影響，本文以15min為間隔輸出模擬結(jié)果，將動(dòng)態(tài)的暴雨內(nèi)澇過程劃分為8個(gè)階段�？梢钥闯觯�

　�、僭诎倌暌挥霰┯昵榫跋�，上海中心城區(qū)大部分道路都會(huì)出現(xiàn)10~20cm深度積水;20~30cm積水分布范圍雖不夠連續(xù)，但與道路形態(tài)仍十分接近;30~50cm及超過50cm積水分布較為分散，通常只出現(xiàn)在路段的某一部分，并且僅在低洼地區(qū)出現(xiàn)整條路段被淹情況。

　　②降雨開始階段(T1：(0,15]min)沒有出現(xiàn)內(nèi)澇，雨峰前后(T2~T3：(15,45]min)內(nèi)澇逐漸形成并加強(qiáng)，到雨停之時(shí)(T4：(45,60]min)達(dá)到最嚴(yán)重內(nèi)澇狀態(tài);雨停之后(T5~T8：(60,120]min)積水逐漸消退，但速度較慢，(75,105]min內(nèi)澇程度差異不大，直到120min積水范圍和深度才明顯縮小。

　　依據(jù)每一階段內(nèi)道路網(wǎng)絡(luò)的最大淹沒深度信息辨識(shí)的通行受阻路段。除(0,15]min(沒有內(nèi)澇)外，依次統(tǒng)計(jì)其他7個(gè)階段水深超過50cm的路段分別有82、367、471、449、418、395和378條，累計(jì)長度分別為35.34、165.24、206.46、195.91、182.92、172.40、166.26km�？傮w來講，百年一遇暴雨內(nèi)澇情景下上海市中心城區(qū)淹沒深度超過50cm的路段占全路網(wǎng)的0.89%~5.11%，并且在降雨尾聲階段(T4：(45,60]min)內(nèi)澇狀態(tài)最為嚴(yán)重。

　　2.2消防服務(wù)可達(dá)性時(shí)空變化特征分析

　　2.2.1時(shí)空分布特征

　　分別對(duì)正常天氣條件(n)和百年一遇暴雨內(nèi)澇情景下(p)下研究區(qū)消防救援服務(wù)可達(dá)性進(jìn)行評(píng)估�？梢园l(fā)現(xiàn)：

　　(1)在正常情景下，上海市中心城區(qū)消防救援服務(wù)可達(dá)性大體呈現(xiàn)出由黃浦江兩岸向西北和東南方向遞減態(tài)勢，空間差異較為顯著。在一天中的不同時(shí)段，可達(dá)性空間格局變化并不明顯，整體上呈現(xiàn)以各個(gè)消防站為中心向四周遞減的趨勢，但受站點(diǎn)周邊交通狀況及需求分布的綜合影響，遞減速度有所不同。夜間低峰和白天平峰時(shí)段不可達(dá)單元相對(duì)較少，分別為413個(gè)(11.03%)和407個(gè)(10.87%)，主要分布在研究區(qū)邊緣，由于距離消防站較遠(yuǎn)，消防車難以在響應(yīng)時(shí)間內(nèi)到達(dá)。早高峰和晚高峰時(shí)段不可達(dá)單元相對(duì)較多，分別為535個(gè)(14.29%)和556個(gè)(14.85%)。

　　由于早、晚高峰期間，城市人群流動(dòng)量較大，尤其是“潮汐式”通勤出行導(dǎo)致道路網(wǎng)絡(luò)中車輛數(shù)量激增，擁堵加劇，通行速度降低，導(dǎo)致消防車能在規(guī)定響應(yīng)時(shí)間內(nèi)到達(dá)的范圍縮小，更多的需求單元變得不可達(dá)�？傮w來看，一天中不同時(shí)段消防服務(wù)可達(dá)性指數(shù)分布特征相似，中可達(dá)(0.4,0.8]單元最多(32.53%~39.72%)，低可達(dá)(0,0.4]單元次之(30.32%~32.32%)，高可達(dá)(>0.8)單元較少(16.93%~21.79%)，不可達(dá)單元最少(11.03%~14.85%)。

　　3結(jié)論與討論

　　3.1結(jié)論

　　本文基于高精度城市暴雨內(nèi)澇模擬和增強(qiáng)型兩步移動(dòng)搜尋法，綜合考慮需求規(guī)模和交通成本的動(dòng)態(tài)變化，在精細(xì)時(shí)空尺度上分別對(duì)正常天氣條件和百年一遇暴雨內(nèi)澇情景下消防服務(wù)可達(dá)性進(jìn)行評(píng)估。主要發(fā)現(xiàn)如下：

　　(1)百年一遇暴雨內(nèi)澇情景下，上海市中心城區(qū)內(nèi)澇最嚴(yán)重時(shí)積水深度超過50cm的淹沒范圍整體呈現(xiàn)“西高東低”分布態(tài)勢，淹沒總面積約1.5km2;積水深度超過50cm的路段占全路網(wǎng)的0.89%~5.11%，降雨尾聲階段(T4：(45,60]min)內(nèi)澇狀態(tài)最為嚴(yán)重，但可達(dá)性受損最嚴(yán)重的是在雨峰后半段(T3：(30,45]min)。

　　(2)消防服務(wù)可達(dá)性的空間差異比較顯著，大體呈現(xiàn)出由黃浦江兩岸向西北和東南方向遞減態(tài)勢。但在一天中的不同時(shí)段，可達(dá)性空間格局變化并不明顯。與正常天氣條件相比，暴雨內(nèi)澇情景下中可達(dá)單元減少，不可達(dá)單元增多(夜間低峰、早高峰、白天平峰和晚高峰時(shí)段分別增加36.32%、35.89%、39.07%和32.01%)。

　　(3)消防服務(wù)可達(dá)性表現(xiàn)出一定的空間集聚特征，其中高值聚集區(qū)“(高—高”型)主要位于黃浦江兩岸以及研究區(qū)的西部邊緣地區(qū)，低值聚集區(qū)“(低—低”型)主要位于研究區(qū)西北和西南區(qū)域，這2類聚集區(qū)均呈“團(tuán)塊狀”分布，其他2類聚集區(qū)“(高—低”型和“低—高”型)集聚均不顯著。(4)在正常天氣條件下，研究區(qū)內(nèi)消防服務(wù)的空間失配現(xiàn)象也比較明顯，“低需求—高可達(dá)”單元和“高需求—低可達(dá)”單元的數(shù)量較多。暴雨內(nèi)澇情景導(dǎo)致“低需求—高可達(dá)”單元減少，但“高需求—低可達(dá)”單元數(shù)量增多，加劇了消防服務(wù)的空間失配問題的嚴(yán)重性。

　　3.2討論

　　隨著城市地區(qū)暴雨內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)日益增高，開展基于災(zāi)害場景的城市應(yīng)急響應(yīng)能力研究具有重要意義。本文旨在通過精細(xì)時(shí)空尺度下暴雨內(nèi)澇對(duì)城市消防服務(wù)可達(dá)性的影響分析，為城市尺度的消防服務(wù)與洪澇災(zāi)害精細(xì)化管理提供參考案例。鑒于洪澇災(zāi)害對(duì)城市消防服務(wù)可達(dá)性的顯著影響，應(yīng)急管理部門可考慮如下預(yù)防和應(yīng)對(duì)策略：

　�、贅O端暴雨預(yù)警發(fā)布后，在消防服務(wù)需求較高、可達(dá)性卻較低的失配區(qū)域設(shè)置臨時(shí)急救站，提前派遣消防車和專業(yè)施救人員到達(dá)現(xiàn)場，以免事故突發(fā)時(shí)不能及時(shí)趕到開展援救工作;②提高暴雨內(nèi)澇實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)精度(更新頻率≤15min)，在此基礎(chǔ)上優(yōu)化消防車導(dǎo)航系統(tǒng)，能精準(zhǔn)捕獲實(shí)時(shí)交通狀態(tài)和積水分布信息，避免誤入擁堵嚴(yán)重或積水過深的路段從而導(dǎo)致救援延誤;③進(jìn)一步提高消防車涉水性能，或配合其他交通工具(氣墊船、直升機(jī)、水陸兩棲車等)同步使用，確保路網(wǎng)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)發(fā)生嚴(yán)重積水后仍能執(zhí)行緊急救援任務(wù);④進(jìn)一步優(yōu)化消防救援系統(tǒng)的資源配置，包括增設(shè)新的消防站點(diǎn)并合理分配供給規(guī)模，逐步解決空間失配問題。

　　本文可在以下2個(gè)方面進(jìn)行完善與拓展：一是加強(qiáng)可達(dá)性影響因素定量研究，在供需規(guī)模和交通成本時(shí)空差異基礎(chǔ)上，考慮更加全面的自然和人文因素，對(duì)其影響大小和時(shí)/空間異質(zhì)性進(jìn)行分析;二是極端暴雨內(nèi)澇情景下應(yīng)急救援車輛速度的率定，本文采用統(tǒng)一的折減系數(shù)體現(xiàn)降雨過程和其他車輛避讓行為對(duì)消防車行駛速度的影響，還需基于更具代表性的雨天交通態(tài)勢數(shù)據(jù)和消防車出勤數(shù)據(jù)對(duì)折減系數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

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　　作者：李睿1,2,3，王軍1,2,3，李夢雅1,2,3*

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