生态环境学报 ›› 2025, Vol. 34 ›› Issue (5): 731-742.DOI: 10.16258/j.cnki.1674-5906.2025.05.007
郭欣达1,2(), 付奔3, 余思洁1,2, 侯鹰2,4,*, 陈卫平2,4
收稿日期:
2024-09-13
出版日期:
2025-05-18
发布日期:
2025-05-16
通讯作者:
*侯鹰。
作者简介:
郭欣达(2000年生),男,硕士研究生,研究方向为城市生态风险评价。E-mail: andrew000201@163.com
基金资助:
GUO Xinda1,2(), FU Ben3, YU Sijie1,2, HOU Ying2,4,*, CHEN Weiping2,4
Received:
2024-09-13
Online:
2025-05-18
Published:
2025-05-16
摘要:
人类活动和气候变化的加剧导致城市内涝和夏季高温风险不断增加,亟需开展城市区域这两类生态风险的评价和管控。以北京市五环内区域为例,基于土地利用、气象、土壤、经济、人口、建筑物等数据,构建了考虑多种风险胁迫和受体的城市内涝和夏季高温风险评价方法,以街道乡镇为空间单元分析了两类风险的时空变化特征,使用Marxan模型软件识别出了不同情景下的风险优先管控区。结果表明,较高和高内涝风险等级街道乡镇主要分布于研究区中部和北部,2021年内涝风险总体上远低于2008年,较高和高风险等级的街道乡镇数仅为2008年的11%。2008年较高和高夏季高温风险等级街道乡镇主要分布于研究区南部,2021年较高和高风险等级的街道乡镇数比2008年高92%,并且有向中部和北部扩张趋势。在不考虑风险管控的社会经济成本因素情景下,识别出的风险优先管控区集中于研究区中心区域,并且随着管控目标中的管控风险量比例增加,优先管控区逐渐向外扩展。在考虑社会经济成本因素情景下,识别出的风险优先管控区集中在研究区的南部,并且随着管控目标中的管控风险量比例增加,优先管控区呈现出从西部、南部、东部向中心区域蔓延的趋势。该研究可为高度城市化区域内涝和夏季高温风险评价提供有效方法,并为北京市五环内区域的生态风险管控提供科学依据。
中图分类号:
郭欣达, 付奔, 余思洁, 侯鹰, 陈卫平. 城市内涝和夏季高温风险评价与优先管控区识别方法研究[J]. 生态环境学报, 2025, 34(5): 731-742.
GUO Xinda, FU Ben, YU Sijie, HOU Ying, CHEN Weiping. Study on the Assessment and Priority Control Area Identification Methods of Urban Flooding and Summer High Temperature Risks[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2025, 34(5): 731-742.
数据名称 | 时间段 | 格式 | 来源 |
---|---|---|---|
研究区街道乡镇边界 | ‒ | 矢量 | 中国科学院资源环境科学与数据中心( |
土地利用分类 | 2008、2021 | 栅格 | 2008年数据由当年IKONOS卫星遥感影像解译生成,2021年数据由高分一号、二号、六号卫星遥感影像解译生成,均采用面向对象的分类方法 |
道路 | ‒ | 矢量 | 开放街道地图(OpenStreetMap) ( |
气象 | 2008、2021 | 栅格 | 中国气象数据网( |
水文土壤组 | ‒ | 栅格 | 联合国粮农组织世界土壤数据库( |
不同类型建筑物内涝积水潜在经济损失值 | ‒ | 数据表 | 欧盟委员会联合研究中心“Global flood depth-damage functions”报告 ( |
人口数量 | 2010、2021 | 数据表 | 红黑人口库( |
脆弱人口比例 | 2010、2021 | ||
GDP | 2010、2021 | 栅格 | 中国科学院资源环境科学与数据中心( |
建筑物 | ‒ | 矢量 | 开放街道地图(OpenStreetMap)( |
表1 数据来源
Table 1 Data sources
数据名称 | 时间段 | 格式 | 来源 |
---|---|---|---|
研究区街道乡镇边界 | ‒ | 矢量 | 中国科学院资源环境科学与数据中心( |
土地利用分类 | 2008、2021 | 栅格 | 2008年数据由当年IKONOS卫星遥感影像解译生成,2021年数据由高分一号、二号、六号卫星遥感影像解译生成,均采用面向对象的分类方法 |
道路 | ‒ | 矢量 | 开放街道地图(OpenStreetMap) ( |
气象 | 2008、2021 | 栅格 | 中国气象数据网( |
水文土壤组 | ‒ | 栅格 | 联合国粮农组织世界土壤数据库( |
不同类型建筑物内涝积水潜在经济损失值 | ‒ | 数据表 | 欧盟委员会联合研究中心“Global flood depth-damage functions”报告 ( |
人口数量 | 2010、2021 | 数据表 | 红黑人口库( |
脆弱人口比例 | 2010、2021 | ||
GDP | 2010、2021 | 栅格 | 中国科学院资源环境科学与数据中心( |
建筑物 | ‒ | 矢量 | 开放街道地图(OpenStreetMap)( |
目标层 | 准则层 | 指标层 |
---|---|---|
夏季高温 风险评价 | 胁迫 | 昼夜平均气温极端高温日数 |
暴露 | 人口密度 | |
脆弱性 | 脆弱人口(老人和儿童)比例 |
表2 夏季高温风险评价指标
Table 2 Evaluation indicators for summer high temperature risk
目标层 | 准则层 | 指标层 |
---|---|---|
夏季高温 风险评价 | 胁迫 | 昼夜平均气温极端高温日数 |
暴露 | 人口密度 | |
脆弱性 | 脆弱人口(老人和儿童)比例 |
风险等级 | 高(V) | 较高(IV) | 中等(III) | 较低(II) | 低(I) |
---|---|---|---|---|---|
风险值 | >31.35 | 23.51-31.34 | 15.68-23.50 | 7.837-15.67 | <7.836 |
表3 城市内涝风险分级阈值表
Table 3 Threshold for urban flood risk classification
风险等级 | 高(V) | 较高(IV) | 中等(III) | 较低(II) | 低(I) |
---|---|---|---|---|---|
风险值 | >31.35 | 23.51-31.34 | 15.68-23.50 | 7.837-15.67 | <7.836 |
风险等级 | 高(V) | 较高(IV) | 中等(III) | 较低(II) | 低(I) |
---|---|---|---|---|---|
风险值 | >0.091 | 0.057-0.090 | 0.035-0.056 | 0.016- 0.034 | <0.015 |
表4 夏季高温风险分级阈值表
Table 4 Thresholds for Summer High Temperature Risk Classification
风险等级 | 高(V) | 较高(IV) | 中等(III) | 较低(II) | 低(I) |
---|---|---|---|---|---|
风险值 | >0.091 | 0.057-0.090 | 0.035-0.056 | 0.016- 0.034 | <0.015 |
图5 2008-2021年不同夏季高温风险等级街道乡镇数变化
Figure 5 Changes in the number of sub-districts and townships at different risk levels of summer high temperature from 2008 to 2021
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