高密度城市景观中基于自然解决方案(NBS)的洪水管理战略部署：以深圳为例的多准则空间评价框架

针对高密度城市(HDULs)因快速城市化、不透水地表增加及气候变化导致的洪水频发问题，本研究提出融合空间多准则评价(SMCE)、层次分析法(AHP)和熵权法(EW)的综合框架，评估深圳的洪水暴露度、脆弱性与适应力因子。研究发现河网密度(26.6%)和不透水面比例(26.5%)主导暴露风险，文化遗址(31.2%)和应急避难所(58.0%)分别显著影响脆弱性与适应力评估。研究通过优先级地图划定4种NBS实施方案(8.4–28.5 km2 )，为HDULs的生态韧性规划提供科学依据。

　　

随着全球城市化进程加速，高密度城市景观(HDULs)正面临日益严峻的洪水威胁。深圳作为中国典型的高密度超大城市，年降雨量达2000毫米，却因不透水地表扩张、建筑密集化和有限的可渗透空间，导致传统灰色基础设施在暴雨管理中日显乏力。更棘手的是，气候变化加剧的极端天气事件，使得城市洪水不仅造成经济损失和基础设施损坏，更直接威胁1700万居民的生命安全。这种背景下，基于自然的解决方案(Nature-based Solutions, NBS)因其既能缓解洪水风险又能恢复生态系统服务的双重优势，成为城市规划者的新选择。然而，如何在寸土寸金的HDULs中科学选址并优化NBS布局，仍是横亘在研究者面前的重大挑战。

针对这一难题，深圳的研究团队在《Ecological Indicators》发表了一项开创性研究。他们开发了一套整合空间多准则评价(Spatial Multi-Criteria Evaluation, SMCE)、层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)和熵权法(Entropy Weight, EW)的复合评估框架，首次系统量化了HDULs中影响洪水风险的三大维度——暴露度、脆弱性与适应力。研究选取深圳1997 km²
区域，通过处理30米分辨率NDVI植被指数、1公里DEM数字高程模型、OpenStreetMap路网数据等14项空间指标，结合GDP、人口密度等社会经济数据，构建了国内首个高精度NBS优先实施地图。

关键技术方法包括：1) 基于MOD13Q1v061和AMAP数据的7项暴露因子(如建筑拥堵度BCD)空间分析；2) 采用两阶段浮动集水区法评估6项脆弱性指标(如文化遗产密度)；3) 通过泰森多边形计算3类适应力资源(应急避难所等)的服务压力；4) 组合AHP主观权重与EW客观权重形成SMCE综合评估；5) 针对28.5 km²
重点区域设计4种NBS方案的技术可行性验证。

3.1 暴露与脆弱性建模
通过游戏理论组合加权发现，河网密度(RD)和不透水面比例(ISP)分别以26.6%和26.5%的权重成为主导暴露风险的关键因子。建筑拥堵度(BCD)公式揭示：当建筑体积与最大高度比值超过0.05时，地表渗透能力骤降。脆弱性评估中，文化遗产以31.2%的权重凸显其保护优先级，而人口密度(22.4%)与活力社区(17.8%)的交互作用显著放大社会风险。

3.2 NBS优先实施区划
创新性地将暴露度(正向)、脆弱性(正向)与适应力(负向)地图叠加，生成-0.1至1.4的风险梯度图。中心城区"Area A"因同时具备高BCD值(>0.03)和低应急避难所覆盖率(<7.78个/km²
)，被标记为1.4级最高风险区。这种空间异质性分析为精准干预提供了靶点。

3.3 "Area A"的NBS空间规划
方案II(扩大透水面积)展现出28.46 km²
的最广适用性，特别适合改造硬质铺装区域。地下渗透池(方案I)虽仅适用8.40 km²
，但在建筑间距>10米的区域展现出独特优势。值得注意的是，需16.38 km²
空间的湿地方案(IV)受限于HDULs的土地稀缺性，主要分布在城市边缘缓坡区(<5%)。

这项研究突破了HDULs中NBS实施的"空间瓶颈"，其方法论框架可推广至慕尼黑、蔚山等国际高密度城市。SMCE-AHP-EW的组合首次量化了文化遗产保护与洪水韧性的权重关系，为《新城市议程》倡导的"15分钟生活圈"注入生态安全维度。未来研究需结合SWMM水文模型，精确测算NBS对峰值径流的削减效应，并评估其在缓解热岛、固碳等方面的协同效益。该成果标志着中国在城市气候适应规划领域已跻身国际前沿，为全球HDULs的可持续发展提供了"深圳方案"。