基于SDGSAT-1夜光数据的土耳其-叙利亚地震后城市恢复时空异质性研究

本研究利用可持续发展科学卫星1号（SDGSAT-1）10米分辨率夜光数据（NTL），首次揭示了2023年土耳其-叙利亚地震后四座城市的电力恢复时空异质性。通过聚类分析和城市形态学变量测量，发现低密度建筑区、开放空间均匀分布的区域恢复更快，为SDG 11（可持续发展目标11）中的城市韧性建设提供了数据支撑。

　　

2023年2月6日，一场7.8级地震重创土耳其和叙利亚，造成超过16万栋建筑倒塌，经济损失高达340亿美元。这场灾难不仅暴露了区域抗震能力的薄弱，更凸显了灾后恢复研究的紧迫性。尽管遥感技术已广泛应用于灾害评估，但针对恢复过程（Post-Disaster Recovery, PDR）的精细研究仍属空白。在此背景下，中国的研究团队利用全球首颗可持续发展科学卫星SDGSAT-1的高分辨率夜光数据（Nighttime Light, NTL），对土耳其安塔基亚等四座城市展开为期一年的追踪，首次从像素尺度揭示了灾后恢复的动态规律。

研究团队创新性地采用电力恢复百分比（Power Recovery Percentage, PRP）量化恢复进程，结合时间序列聚类和城市形态学分析，解决了传统行政单元尺度研究掩盖空间异质性的问题。数据来源于SDGSAT-1的10米分辨率夜光影像，通过RGB三通道合成技术直观呈现电力中断与恢复过程。

研究结果

1. NTL损失与恢复可视化：RGB合成影像显示，红色区域（震前）与绿色区域（震后初期）的对比直观反映了电力中断范围，而蓝色区域（2024年4月）则标记出重建进展。安塔基亚市中心呈现大面积红色，表明持续断电，而郊区新建安置区则显示蓝色主导，印证恢复优先级的空间差异。

2. 像素级恢复模式：聚类分析识别出三类典型轨迹——上升型（占32%）、下降型（41%）和稳定型（27%）。其中上升型轨迹与重建营地空间分布高度吻合，如努尔达吉的新建集装箱社区夜间亮度显著提升。

3. 城市形态学影响：低密度建筑区（容积率<1.5）的PRP值比高密度区快1.8倍；街道网络连通性每提升10%，恢复速度提高15%；开放空间占比超过30%的区块恢复周期缩短22天。

讨论与结论
研究首次证实城市形态是灾后恢复的关键调控因素：均匀布局的低密度社区因机械作业便利、次生灾害风险低而更具韧性，这与飓风灾后研究中"高密度优先恢复"的结论形成有趣对比。SDGSAT-1的10米NTL数据成功捕捉到传统30米数据难以识别的微型安置点动态，为《2030年韧性城市倡议》（MCR2030）提供了亚街区尺度的决策依据。

该成果发表于《Remote Sensing of Environment》，其价值不仅在于方法学创新——将NTL时间序列聚类引入地震研究领域，更在于实践指导意义：建议未来城市规划保留"弹性空白"空间，优化路网密度在8-12公里/平方公里区间。研究团队特别指出，中国主导的SDGSAT-1数据在精细监测方面已超越美国VIIRS系列，为发展中国家灾害管理提供了新的技术选项。