基于贝叶斯网络的城市内涝风险格局优化--以安徽滁州市中心城区为例

城市汛期中内涝灾害发生已经成为常态,基于系统的内涝风险评估结果,进行科学的空间格局优化设计,有利于城市规划与管理决策。以典型的内涝易发区滁州市中心城区为例,通过筛选内涝风险驱动因子,引入贝叶斯网络模型,依据条件概率图表和熵差法分析结果,确定关键变量条件状态子集,通过设置空间格局优化情景得到内涝风险一级优化区、二级优化区和不宜优化区。结果表明:研究区内涝风险的空间分布特征为中部核心区高于周围边缘区域,沿清流河往外逐步降低;{Veg=1;Riv=1}为关键变量最优状态子集,{Veg=1;Riv=3}为关键变量次优状态子集,{Veg=3;Riv=3}为关键变量不优状态子集;一级、二级优化区面积分别为5.14 km^(2)、4.79 km^(2),并提出需合理布局绿地系统和建设防涝工程的改善措施。

灾害风险视角下的城市安全评估及其驱动机制分析——以滁州市中心城区为例

全球自然灾害以及城市化进程中的人为灾害频发,严重制约着城市的生存和安全发展。以典型的灾害多发地区滁州市中心城区为例,基于压力—状态—响应(Pressure-State-Response,PSR)概念框架,构建了各单灾种风险评价指标体系,利用耦合激励模型复合单灾种风险评估结果,定量测度了研究区的城市安全风险分布特征,并运用地理探测器对城市安全风险进行了驱动机制分析。结果表明:(1)研究区的城市安全风险等级占比从低到高分别为2.49%、8.71%、41.08%、30.47%和17.25%,以中风险占主导。在空间上,城市安全风险表现为中部高于周围边缘区域,呈现出由核心区往外逐步减弱的格局特征。(2)6个驱动因子对城市安全风险的解释力强度为人口密度(0.404)>地均GDP(0.402)>建筑承灾能力(0.095)>植被覆盖度(0.078)>路网密度(0.013)>用地类型风险(0.012),因子交互协同作用后对结果的解释力增强。研究结果为城市安全风险评估提供了新的理论视角与研究框架,能够服务于高风险区域的灾害风险管理。