城市防洪中绿色措施的垂直规划与优化策略：将自动化土地利用分割技术与综合水动力计算相结合

《Water Research》：Vertical planning and optimization strategies of green measures in urban flood control: combining automated land use segmentation with integrated hydrodynamic calculations

城市洪水管理中绿色措施的平面规划不足，需整合垂直空间资源。本研究提出基于Deeplabv3+自动土地分割与灰色-绿色耦合水动力计算的优化框架，通过四模块协同实现：土地分割与垂直布局可行性评估、多层级垂直水动力模拟、模糊优先评价模型构建、多目标贝叶斯优化空间分配。结果表明优化方案使径流削减达13.97%-100%，92.55%子流域防洪效果显著。

　　随着城市化进程的加速，城市可利用的土地资源正变得日益有限，尤其是在许多正在经历快速发展的城市中。传统的城市防洪管理策略主要依赖灰色基础设施，如排水系统，其目的是通过集中系统快速排除地表径流。然而，这种模式在面对日益增加的不透水地表时显得捉襟见肘，导致径流汇集时间缩短、峰值流量升高，而现有排水系统往往未能及时扩展或升级，从而加剧了城市内涝的风险。为应对城市化带来的环境挑战，绿色措施如低影响开发（LID）策略被引入，旨在通过雨水收集、渗透和调控等手段缓解城市水文压力。研究表明，在高密度城市区域，对现有基础设施如建筑、道路和停车场进行改造，使其具备雨水管理功能，是当前最为可行的策略。

尽管已有大量研究聚焦于绿色措施的设计、模拟和分配，但这些研究大多局限于二维的平面布局，缺乏对垂直布局的系统性研究。城市空间的日益紧张使得研究重点逐渐转向提高多维设计能力，优化绿色措施的分配，以最大化其在城市防洪管理中的可行性和有效性。然而，目前尚无专门针对垂直布局进行绿色措施可行性评估的方法，这成为制约绿色基础设施在垂直空间中充分应用的重要因素。

在本研究中，提出了一种综合的优化框架，旨在提升绿色措施在平面和垂直空间中的分配决策过程。该框架首先通过深度学习模型 Deeplabv3+ 和迁移学习技术进行土地利用的精细化分割，识别出适合绿色措施实施的多维空间。随后，构建了基于灰色-绿色耦合水动力计算的垂直水动力模型，以模拟绿色措施对地表径流和防洪效果的影响。此外，还建立了多标准优先评估模块，不仅考虑了垂直布局的可行性，还综合评估了土地利用、洪水风险、人口密度和建筑密度等多重因素。最后，利用多目标贝叶斯优化算法对绿色措施的空间分布和分配程度进行优化，以实现最佳的防洪效果和经济合理性。

该研究的创新之处在于将垂直布局的概念引入到绿色措施的规划中，从而更有效地利用城市空间的垂直维度。通过这种垂直布局，雨水可以从屋顶向下流动，经过建筑各层之间的绿色空间，最终进入地下排水网络。这种方式不仅提高了雨水管理的效率，还避免了传统方法中将所有雨水直接排入排水系统的单一路径。此外，本研究提出的方法在多个方面具有显著优势，包括土地利用的精细化识别、绿色措施的垂直水动力模拟、多标准优先评估以及多目标优化算法的应用。这些方法的结合，使得绿色措施的规划更加科学、系统和高效。

在实际应用中，本研究提出的框架能够显著减少径流排放量，并延缓峰值排放时间。在案例研究中，优化后的绿色措施布局方案在92.55%的子流域中有效缓解了洪水问题，这表明垂直布局优化在城市防洪管理中的重要性。通过这种方式，不仅能够提高城市防洪能力，还能够降低洪水带来的经济损失和社会影响。同时，该框架还能够综合考虑经济因素，使得绿色措施的实施更加符合可持续发展的要求。

本研究的方法论在多个方面进行了详细阐述。首先，通过 Deeplabv3+ 和迁移学习技术对土地利用进行精细化分割，这一过程能够准确识别城市中不同类型的土地利用，并确定其在垂直空间中的分布情况。其次，构建了基于灰色-绿色耦合水动力计算的垂直水动力模型，该模型能够模拟不同绿色措施之间的径流转移以及与地下排水网络的交互作用。第三，建立了多标准优先评估模块，通过综合考虑多个维度，如洪水风险和分配可行性，对不同绿色措施进行优先级排序。最后，利用多目标贝叶斯优化算法对绿色措施的空间分布和分配程度进行优化，以实现最佳的防洪效果和经济合理性。

该框架的实施不仅提高了绿色措施的规划效率，还增强了其在城市防洪管理中的可行性。通过多目标优化算法，可以在不同方案之间找到帕累托前沿，从而为决策者提供更加全面和科学的参考。同时，该框架还能够综合考虑经济因素，使得绿色措施的实施更加符合实际需求和资源条件。此外，该框架的自动化特性，使得绿色措施的规划和优化过程更加高效，减少了人为干预和主观判断的影响。

在土地利用的精细化分割过程中，采用了多种深度学习模型进行比较。结果表明，尽管 U-Net 和 HRNet 在内存效率和推理速度方面具有优势，但其在所有评估指标上的表现均不如 Deeplabv3+ 的变体。D-ResNet-18 在一些指标如 mIoU、fwIoU 和 PA 上的表现优于 Xception，而 ResNet50 在 ResNet18 上表现稍好，差异范围在0.01至一定数值之间。这些结果表明，选择合适的深度学习模型对于土地利用的精细化分割至关重要，同时也为后续的绿色措施规划提供了可靠的数据支持。

在垂直水动力模拟方面，该研究提出了一种基于灰色-绿色耦合的系统模拟方法，能够实现多层绿色措施之间的径流转移以及与地下排水网络的交互计算。这种模拟方法不仅提高了绿色措施的水动力性能，还能够更准确地预测其在不同场景下的防洪效果。此外，该研究还考虑了绿色措施之间的协同作用，通过系统模拟，能够更全面地评估不同绿色措施的综合效果，从而为优化方案提供科学依据。

在多标准优先评估模块中，该研究综合考虑了多个维度，如洪水风险、分配可行性、经济成本和社会影响。通过这种方式，能够更全面地评估不同绿色措施的优先级，使得绿色措施的分配更加科学和合理。同时，该模块还能够结合土地利用数据，对不同区域的绿色措施实施情况进行评估，从而为决策者提供更加详细的参考信息。

在多目标贝叶斯优化算法的应用方面，该研究通过优化算法对绿色措施的空间分布和分配程度进行优化，以实现最佳的防洪效果和经济合理性。这种优化方法能够处理多个目标之间的冲突，使得绿色措施的规划更加高效和科学。此外，该算法还能够结合土地利用数据和水动力模拟结果，为绿色措施的分配提供更加精确的解决方案。

该研究的案例分析表明，通过垂直布局优化，绿色措施的实施能够显著减少径流排放量，并延缓峰值排放时间。在案例研究中，优化后的绿色措施布局方案在92.55%的子流域中有效缓解了洪水问题，这表明垂直布局优化在城市防洪管理中的重要性。同时，该方案还能够有效降低洪水带来的经济损失和社会影响，从而为城市可持续发展提供支持。

此外，该研究还强调了多目标优化算法在绿色措施规划中的应用价值。通过这种算法，可以在不同方案之间找到帕累托前沿，从而为决策者提供更加全面和科学的参考。同时，该算法还能够结合土地利用数据和水动力模拟结果，为绿色措施的分配提供更加精确的解决方案。这种综合性的优化方法不仅提高了绿色措施的规划效率，还增强了其在城市防洪管理中的可行性。

在实际应用中，该研究提出的框架能够有效应对城市化进程带来的防洪挑战。通过将垂直布局的概念引入到绿色措施的规划中，不仅能够提高城市空间的利用效率，还能够增强绿色措施的防洪能力。此外，该框架还能够综合考虑经济因素，使得绿色措施的实施更加符合实际需求和资源条件。这种综合性的规划方法为城市可持续发展提供了新的思路和解决方案。

该研究还强调了多目标优化算法在绿色措施规划中的应用价值。通过这种方式，可以在不同方案之间找到帕累托前沿，从而为决策者提供更加全面和科学的参考。同时，该算法还能够结合土地利用数据和水动力模拟结果，为绿色措施的分配提供更加精确的解决方案。这种综合性的优化方法不仅提高了绿色措施的规划效率，还增强了其在城市防洪管理中的可行性。

在本研究中，还对多目标优化算法进行了详细探讨。该算法能够处理多个目标之间的冲突，使得绿色措施的规划更加高效和科学。通过这种方式，可以在不同方案之间找到帕累托前沿，从而为决策者提供更加全面和科学的参考。同时，该算法还能够结合土地利用数据和水动力模拟结果，为绿色措施的分配提供更加精确的解决方案。这种综合性的优化方法不仅提高了绿色措施的规划效率，还增强了其在城市防洪管理中的可行性。

综上所述，本研究提出的框架为城市防洪管理提供了新的思路和解决方案。通过将垂直布局的概念引入到绿色措施的规划中，不仅能够提高城市空间的利用效率，还能够增强绿色措施的防洪能力。此外，该框架还能够综合考虑经济因素，使得绿色措施的实施更加符合实际需求和资源条件。这种综合性的规划方法为城市可持续发展提供了支持，并为未来的绿色基础设施规划奠定了基础。