基于自然的解决方案：利用空间多标准分析和遥感技术在孟加拉国沿海地区应对洪水

《Nature-Based Solutions》：Nature-Based Solutions to Combat Flooding in Coastal Region of Bangladesh Using Spatial Multi-Criteria Analysis and Remote Sensing Techniques

气候变化导致频繁暴雨和风暴潮，传统防洪措施不足，需整合多尺度自然解决方案（NBS）。本研究以孟加拉国吉大港为对象，通过SMCA-AHP-GIS方法划分五类洪水风险区（VHRZ占9%，HRZ占19%），并基于QCA分析确定各区域最优NBS组合。结果表明：低洼近河区域（VHRZ/HRZ）需大尺度措施如滞洪池和河道拓宽；而上游丘陵区（VLRZ/LRZ）适合小尺度NBS如植草沟渠和透水铺装，通过多尺度协同可降低地表径流达75%以上。研究为类似复合型洪涝地区提供系统化NBS部署框架。

　　气候变化正在导致降雨、风暴和洪水事件更加频繁且强度更大，这给传统的防洪措施带来了挑战。为了应对这一问题，自然解决方案（NBS）作为一种灵活而有效的策略，正在受到越来越多的关注。NBS不仅能够减少洪水风险，还能够提供额外的环境和社会效益。然而，现有的许多研究主要集中在小规模或大规模的NBS上，而实施往往局限于城市或农村地区。这种狭窄的视角在水文连通的城市-农村流域中显得不足，因为不同的地理和土地利用模式加剧了复合洪水风险。本研究通过开发一种综合方法，将多尺度的NBS整合到连通的城市-农村流域中，旨在解决这些挑战。这种方法对于像孟加拉国奇塔戈朗这样的城市尤为重要，因为在这些地方，空间有限，乡村的暴雨径流通过不完善的排水系统流入接收盆地，增加了洪水的严重性。

在奇塔戈朗，洪水风险的上升不仅与气候变化有关，还与快速的城市化和人口增长密切相关。这些因素改变了自然景观，使得地表变得不透水，从而导致地表径流增加和洪水频发。此外，暴露的表面如裸土和河流中固体废弃物的堆积，阻碍了水流，进一步加剧了城市洪水问题。在沿海地区，这些因素使得复合洪水的风险尤为突出，这主要源于海平面上升、河流泛滥和强降雨的共同作用。因此，应对洪水问题不能仅仅依赖单一尺度的NBS，而需要一种全面的、适应性的水管理策略，如NBS。

为了有效地实施NBS，本研究采用了空间多标准分析（SMCA）、层次分析法（AHP）和地理信息系统（GIS）等方法。首先，利用地形高程、降雨量、距离河流、坡度、排水密度、土壤质地和地质等指标，绘制了洪水危险图。该研究区域被划分为五个洪水危险等级：非常低（10.9%）、低（25.0%）、中等（29.1%）、高（21.9%）和非常高（13.0%）。模型表现出良好的预测准确性，达到了91.30%的ROC-AUC值。接着，利用土地利用/土地覆盖、人口密度、距离道路和NDVI（归一化植被指数）等四个关键影响因素，绘制了脆弱性图。通过将洪水危险和脆弱性数据相乘，生成了详细的洪水风险区（FRZ）图，展示了五个风险等级：非常低（27.6%）、低（30.9%）、中等（23.6%）、高（12.1%）和非常高（5.7%）。综合地理空间分析（CGA）揭示了每个FRZ的详细地质和土地利用特征。最后，通过定性比较分析（QCA），研究识别了最适合每个FRZ的NBS类型，这些结果基于CGA的结果。将多尺度的NBS与现有工程解决方案相结合，可以提供一种全面且综合的方法，从而有效减少研究区域的地表径流和淹没。

在方法论部分，研究采用了混合方法，整合了SMCA、AHP、CGA和QCA等技术，以实现研究目标。首先，对研究区域进行了描述和选择，该区域位于孟加拉国东南沿海，是该国第二大城市，也是商业中心，包括南亚最大的经济区和主要海港。研究区域面积约为5,282.92平方公里，涵盖了城市、城郊和农村地区。选择该区域作为研究对象，是因为它具有快速城市化、洪水频率和脆弱性、河流网络和影响、地形、气候和独特的沿海位置等特征。奇塔戈朗的低洼地区仅高出海平面2.5至3米，而高潮通常达到5米，这增加了其对洪水的脆弱性。此外，奇塔戈朗北部的山地地形和南部的低洼地区也形成了快速径流路径，导致在暴雨期间城市中心发生山洪。因此，研究强调在山地边缘地区实施NBS，以有效减少径流速度和体积。此外，由于该城市位于孟加拉湾的沿海位置，使其在频繁的热带气旋期间容易受到潮汐涌浪的影响，特别是在降雨和潮汐峰值同时发生时，洪水风险更大。

为了生成洪水库存图，研究整合了2010年至2024年的历史洪水数据、现场调查、本地新闻门户和遥感图像。通过结构化访谈，研究者收集了长期居民（≥10年）的反馈，以确保历史数据集的可靠性并识别未记录的洪水事件。数据收集工作在2024年5月至9月期间进行，采用分层随机抽样系统，确保了对洪水易发区和非洪水区的覆盖，同时保持研究区域的空间分布均匀，以防止聚类偏差。洪水库存图被叠加在研究区域图上，其中黑色圆圈表示历史洪水位置，绿色圆圈表示非洪水位置，“Nonflood”标签表示未记录洪水事件的区域。

在NBS的选择上，研究主要分为大规模和小规模措施。大规模NBS包括蓄水池、洪泛平原恢复、雨水收集池和河流拓宽，而小规模NBS包括植被沟渠、雨水花园、透水铺装、雨水收集和绿色屋顶。这些措施通过其独特的设计和实施方式，能够有效减少洪水风险，同时促进环境和社区的可持续发展。大规模NBS通常适用于农村地区和河流流域，以应对更广泛的水文挑战，而小规模NBS则适用于城市地区，以提供即时的局部效益。

在数据来源和收集方面，研究主要利用了二次数据，这些数据由ArcGIS 10.8软件计算得出，包括卫星图像（2024年）、数字高程模型（DEM）、主要河流位置、土壤特性、年平均降雨量、地质、排水密度、人口密度、主要道路、土地利用/土地覆盖（LULC）、NDVI和水位数据。此外，还进行了文献综述，以确定每种NBS的最佳设计条件。这些数据从政府和研究机构以及在线平台获取。为了对SMCA中的标准进行排名，研究者还采访了六位城市洪水管理专家，包括规划师、工程师和技术官员，以获取他们对洪水易发区和脆弱区的判断。这些专家的评估为确定每个NBS的权重提供了依据。

在数据分析部分，研究采用了三种不同的方法：SMCA与AHP结合、CGA和QCA。首先，通过SMCA与AHP的结合，研究者对洪水危险和脆弱性区域进行了映射。然后，CGA揭示了每个FRZ的详细地质和土地利用特征。最后，基于CGA的结果和每种NBS的设计条件，研究者进行了QCA分析，以确定最适合每个FRZ的NBS类型。SMCA与AHP的结合在研究区域中达到了91.30%的ROC-AUC值，表明模型具有良好的预测能力。这种分析方法不仅能够识别洪水风险区域，还能帮助决策者优先考虑需要实施NBS的区域。

在研究结果部分，洪水危险图和洪水脆弱性图被分别绘制，然后通过两者的结合生成了洪水风险图。洪水危险图被划分为五个等级：非常低、低、中等、高和非常高，而洪水脆弱性图同样被划分为五个等级。通过这些分析，研究者能够确定不同区域的洪水风险等级，并据此推荐合适的NBS。例如，非常高的洪水风险区域（VHRZ）主要位于低洼地区，靠近主要河流网络，因此适合实施蓄水池和洪泛平原恢复等大规模NBS。而在中等风险区域（MRZ）和低风险区域（LRZ），小规模NBS如植被沟渠和雨水花园则更为有效。研究者还详细分析了每个FRZ的特征，以便确定最适合的NBS类型。例如，绿色屋顶和透水铺装在中等和低风险区域中表现出较高的适应性，而雨水收集在中等和低风险区域中也具有较高的实施潜力。

在讨论部分，研究者指出，尽管NBS在应对城市洪水管理方面越来越受到重视，但在实际实施过程中仍然面临诸多挑战。这些问题包括治理碎片化、制度惯性、技术专业知识有限以及长期维护的不确定性。此外，缺乏财政激励、监测系统不足和公众参与度低也是阻碍NBS成功实施的重要因素。在韩国，NBS的实施还受到法律模糊性和公众支持不足的限制。这些发现表明，即使在环境条件适宜或水文条件适合的地区，NBS的成功实施也依赖于解决这些社会政治和制度挑战。

研究的局限性在于某些关键指标的数据缺失，例如地下水位、建筑密度、现有排水系统、全球不透水表面和集水区范围。这些数据的缺乏可能会影响对风险区域的准确评估。此外，研究依赖于美国地质调查局（USGS）的数字高程模型（DEM），尽管这些模型广泛使用且可靠性高，但它们的最后更新时间是2014年，因此可能无法准确反映奇塔戈朗地区近年来由于城市扩张和地形变化而发生的变化。这可能导致在快速发展的区域评估脆弱性时出现不确定性。此外，对洪水风险区的广泛分类和50%的阈值使用可能会影响结果的准确性。未来的研究可以针对这些限制进行改进，以提高洪水风险建模的精确度。

综上所述，本研究开发了一种综合框架，旨在优化多尺度NBS在单一、水文连通的城市-农村流域中的整合。通过结合洪水危险和脆弱性图，研究生成了洪水风险图，将整个研究区域划分为五个不同的区域，以便实施NBS以减少洪水风险。研究结果表明，大规模NBS在河流流域的低洼区域最为有效，而小规模NBS在相对上游的流域中更具适应性。通过将小规模和大规模NBS与工程解决方案相结合，可以最大化洪水管理的有效性，从而减少研究区域的地表径流和淹没。因此，这种综合方法可以显著提高多尺度NBS在单一、水文连通的城市-农村流域中应对洪水的效率。