基于成本-安全双目标优化的城市洪涝灾害应急物资储备点选址策略研究

针对城市洪涝灾害中应急物资储备点(ESSLs)选址成本与安全效益难以协同优化的难题，研究团队创新性地提出融合洪水风险削减反馈机制的三种算法(RRGA/RPGA/RDBA)，构建RRL/NSR/RRE/ARD四维评价体系。通过郑州"7·20"暴雨案例验证，RDBA算法可较传统方法减少14.3%-17.6%物资冗余，实现风险削减与资源配置双优化，为城市防灾空间规划提供科学决策工具。

　　

随着全球气候变化加剧，城市洪涝灾害频发成为威胁现代城市安全的重大挑战。2021年郑州"7·20"特大暴雨导致300余人遇难的惨痛教训，暴露出传统应急物资储备系统在灾害响应中的致命缺陷——当洪水阻断交通要道时，预先设置的应急物资储备点(ESSLs)往往因选址不合理而无法发挥应有作用。这一现实困境直指科学界亟待解决的核心问题：如何在有限预算下，通过空间优化使ESSLs既能快速响应灾情，又能最大限度降低洪水风险？

中国水利水电科学研究院的研究团队在《Journal of Hydrology》发表的最新研究中，突破性地将洪水风险动态反馈机制引入选址模型。传统P-中值问题(PMP)等静态优化方法存在两大局限：一是假设设施服务范围固定，忽视ESSLs通过物资调配产生的风险协同削减效应；二是将冗余供给简化为成本约束，难以应对洪水灾害的突发特性。该研究创新提出风险削减贪婪算法(RRGA)、风险分配贪婪算法(RPGA)和风险-距离平衡算法(RDBA)，并建立包含风险削减水平(RRL)、必要物资供给率(NSR)等四维评价体系，首次实现成本与安全效益的量化协同优化。

关键技术包括：(1)基于POI数据的灾害承灾体空间识别技术；(2)融合水文模型的洪水风险动态评估方法；(3)考虑多级覆盖的改进贪婪算法；(4)服务半径3-9km的多情景模拟技术。研究以郑州暴雨受灾最严重的中原区-二七区交界地带为案例区，验证算法在真实灾害场景中的适用性。

【研究结果】

1. 洪水模型验证与风险评估
   通过对比492个验证点数据，模型准确率达84.1%。风险评估显示高风险区主要分布在贾鲁河沿岸，这些区域将成为算法优先覆盖的重点目标。

2. 算法性能对比
   RRGA采用"高风险优先"策略，在ESSLs≤5时能快速降低整体风险，但RRE指标较RPGA低8.3%。RPGA通过风险分配提升中低风险区覆盖率，但导致物资冗余增加23%。RDBA通过调节权重参数w_RA
   ，在保持风险削减效果差异<1%前提下，较传统方法减少17.6%物资消耗。

3. 鲁棒性验证
   在灾害承灾体密度差异区域测试中，RDBA的ARD指标波动幅度<5%，显著优于传统算法的15%波动率，证明其具备强场景适应性。

【结论与意义】
该研究构建的ESSLs选址框架具有三重创新价值：首先，风险削减反馈机制突破静态数据局限，使算法能动态响应灾害演变；其次，RDBA通过参数调节实现"一城一策"的定制化优化，为不同规模城市提供灵活解决方案；最重要的是，四维评价体系首次建立选址方案与减灾效益的量化关联，推动应急管理从经验决策向科学决策转型。实际应用中，当ESSLs数量为7个、服务半径5km时，RDBA方案可同时满足85%的NSR和最优RRE，这一发现为编制《城市防洪应急设施布局规范》提供了关键技术支撑。研究团队特别指出，未来可结合数字孪生技术实现选址方案的实时动态优化，这将是智慧城市防灾系统发展的重要方向。