孟加拉国大都市城市韧性规划中的海绵性评估：一种基于GIS的多准则决策方法

《Habitat International》：Assessing sponginess for urban resilience planning in metropolitan cities of Bangladesh: A GIS-based multi-criteria decision-making approach

　　

Abstract
城市海绵性是指城市通过湿地、池塘和透水表面等蓝绿基础设施吸收、储存并逐渐释放暴雨径流的能力。这种能力为快速城市化城市的防洪韧性建设提供了一个有前景的框架。然而，将这一概念操作化需要可靠的海绵性基准测量，以指导易发生洪水的都市区的规划和政策决策。本文利用基于地理信息系统 (GIS) 的多准则决策分析并结合层次分析法 (AHP)，为孟加拉国两大主要都市区胡斯达 (Khulna) 和拉杰沙希 (Rajshahi) 开发了海绵城市指数。利用 2015 年、2020 年和 2025 年的陆地卫星图像，得出了代表蓝绿灰比例、径流潜力、水分保持和热环境的九个指标。这些指标通过加权叠加相结合，将城市海绵性划分为从极低到极高的五个类别。结果表明，两个城市均以中等海绵性为主。在胡斯达，极低海绵性从 18% 下降到 15%，而极高海绵性从 10% 上升到 12%。这表明尽管城市扩张和湿地流失仍在继续，但有所改善。在拉杰沙希，极高海绵性从 6% 增加到 7%，这与有据可查的植树举措相吻合。然而，人口快速增长与密集居住区的蓝绿资产面临的压力相关联。这种模式表明，生态收益与保护这些收益所需的治理能力之间的差距正在扩大。这两个城市的很大一部分区域仍处于低至中等范围。该指数基于宏观尺度的遥感代理变量。它无法捕捉地块以下的排水性能或经过地面验证的水文数据。将指数输出转化为分区或基础设施投资决策，还需要与当地规划机构进行更密切的整合。尽管存在这些局限性，研究结果指出，需要明确的综合生态恢复、湿地保护和排水改善。该指数为孟加拉国及其他易发洪水、快速城市化地区的城市韧性规划提供了一个实用、可转移的基准工具。

Introduction
城市地表水洪水已成为孟加拉国许多城市最紧迫的水相关挑战之一，因为快速城市化、无序发展、土地利用变化以及湿地和水体的广泛流失，已急剧增加了径流和排水拥堵 (Das & Esraz-Ul-Zannat, 2022; Moniruzzaman et al., 2020; Sakib et al., 2023; Subah et al., 2023)。例如，在达卡，几十年来对自然运河 (khals) 的侵占使具有极高径流潜力的区域面积增加了一倍以上，导致频繁的季风洪水和内涝，尤其是在低洼地区和非正规定居点 (Subah et al., 2023)。胡斯达是一个地势低洼的沿海城市，经常经历严重内涝；模拟研究表明，在极端降雨事件中，超过 60% 的城市区域可能被淹没，对交通造成重大干扰，并对住房和基础设施造成破坏，而不透水覆盖率较高和排水系统设计不足加剧了这种情况 (Asad et al., 2023; Fahim et al., 2024; Sarkar et al., 2021)。Uddin 和 Matin (2021) 进行的一项研究表明，拉杰沙希的 30 个区中至少有 17 个经常经历内涝，其中一些报告称超过一半的区域受到内涝影响，这是由于排水无序、堵塞和维护不善造成的。国家层面的分析进一步将孟加拉国约 13% 的地区归类为极高洪水易发区，凸显了这些城市所处的城市洪水风险环境。随着城市化的预计持续，担忧范围已扩展至慢性内涝、水污染、水资源短缺、生态干扰和水文制度改变 (Asad et al., 2023; Saha & Barua, 2023)。为了引导城市走向更具水韧性的轨迹，城市规划必须将基于自然的解决方案优先作为核心城市基础设施。这需要海绵增强机制，如保护和恢复城市水体以及扩展蓝绿网络。这也意味着要将渗滤和雨水收集整合到规划和开发控制过程中 (Bashar et al., 2018; Pervin et al., 2020)。

在孟加拉国，现行的城市规划体系仍然主要是技术官僚式的和被动的，受殖民遗产、中央集权官僚制以及项目制、临时干预的影响，而非适应性的、前瞻性的规划 (S. Khan & Swapan, 2013)。像孟加拉三角洲计划 2100 (General Economics Division, 2018) 和《展望计划》(2021-2041) (General Economics Division, 2020) 这样的国家框架阐述了长期水资源管理和气候韧性雄心，而区域和地方工具，包括拉杰沙希大都市发展计划 (2022-2041) (RDA, 2023) 和新兴的市议会总体规划 (例如，萨德基拉市议会总体规划 2023-2043 或锡拉杰甘杰市议会总体规划 2023-2043)，正式承认了灾害风险敏感性和生态保护。然而，尽管取得了这些进展，当前计划很少将增强城市吸收能力或表面海绵性的明确机制操作化。Dey 等人 (2021) 记录了拉杰沙希绿色覆盖向城市土地的大量转化，而 Kafy 等人 (2021) 表明，快速土地利用变化减少了城市水资源并扩大了不透水表面。Alam 等人 (2025) 进一步考察了持续城市扩张对拉杰沙希气候适应性发展的影响。这种差距反映了一种更广泛的模式。韧性通常以笼统的术语描述，但很少转化为可测量、空间针对性的行动。此类行动可以包括保护渗滤区、保护滞留区或优先发展蓝绿基础设施。因此，将明确的海绵性指标和标准嵌入国家、大都市和地方发展计划至关重要。这种转变可以使规划从宽泛的韧性修辞转向可操作、可监测的工具。这些工具可以指导分区、投资和社区层面的准备。

最近的研究评估了海绵城市措施和低影响开发 (LID) 如何减少住宅社区、校园和整个城市的径水量、峰值流量和雨水径流污染。Fan 等人 (2022) 证明了 LID 实践的径流和污染控制效益，而 Li 等人 (2019) 考察了它们在海绵城市实施中的表现。Zha 等人 (2024) 将这种评估扩展到 LID 设施的部署和综合效益，而 Zhang 等人 (2020) 专注于城市雨水管理措施的有效性。Li 等人 (2021) 和 Yang 等人 (2022) 进一步将这些方法置于更广泛的基于自然的解决方案和城市韧性讨论中。总的来说，这些研究开发了多样化的指标系统、径流捕获指标、韧性指数和绩效评估框架用于海绵城市规划。然而，这些方法在目的、尺度和数据要求方面仍然异质，并且许多关注试点项目绩效、设计暴雨模拟或单次评估。因此，仍然存在一个清晰的方法论差距。尽管已经存在几种海绵城市评估框架，但相比之下，人们对数据稀缺的南亚大都市环境中多时间序列、像素和区级别的基准海绵性评估关注有限。现有方法通常通过设计暴雨、体积捕获率或 LID 效益指数来评估绩效，而不是作为捕捉城市整体吸收、储存和缓慢释放水能力的综合海绵性指标。测量基准海绵性至关重要，因为它提供了当前水保持能力的定量基准，类似于在中国和其他地方用于海绵城市和绿色基础设施规划的体积捕获率或水保持评估 (Liu et al., 2021; Xie et al., 2024)。这样的基准有助于识别“低海绵性区域”和“高风险区域”，这些区域更容易发生洪水、内涝和热应激。这反过来指导绿色基础设施和其他基于自然的解决方案的针对性部署，以发挥最大效益。确定现状也使城市能够设定可测量的韧性目标，高效分配资源并监测随时间变化的变化。这支持基于证据的适应，与更广泛的气候适应和可持续城市发展议程保持一致。

在此背景下，本文的核心目的是通过操作化“城市海绵性”，将其转化为孟加拉国大都市如胡斯达和拉杰沙希的可测量、可映射指标，填补这一认识论和方法论差距，为规划者提供明确的空间指导，说明在哪里以及如何调整土地利用、排水和蓝绿基础设施以增强城市海绵性，并可能支持更广泛的水韧性。本文通过开发一个基于遥感的 GIS 综合指数来比较胡斯达和拉杰沙希城市海绵性的空间和时间模式，解决了这一情境和操作差距。因此，本文受两个主要研究问题的指导：(1) 如何设计综合海绵城市指数以在数据稀缺的城市环境中测量区和城市尺度的基准海绵性？(2) 区一级的人口动态与海绵性的空间模式和趋势有何关系？通过回答这些问题，本文旨在为规划者和政策制定者提供一个基于 GIS 的决策框架，用于识别低海绵性、高风险区，并优先发展基于自然和蓝绿基础设施的干预措施，以支持抗洪和可持续城市发展。

本文其余部分组织如下。第 2 节回顾了城市海绵性和基于 GIS 的多准则决策分析的概念基础和现有评估方法。第 3 节描述了研究区域、指标选择、数据处理、AHP 权重分配和分析框架。第 4 节展示了 AHP 结果以及海绵城市指数的测量和分类。第 5 节报告了胡斯达和拉杰沙希的空间和时间发现，包括其与区一级人口变化的关系。第 6 节讨论了研究结果及其规划意义，第 7 节以城市特定建议和未来研究方向作为结论。

章节片段
文献综述
本节回顾了城市海绵性评估的概念和方法论基础。首先考察了海绵城市概念的演变及其与低影响开发、可持续城市排水系统、蓝绿城市和基于自然的解决方案的关系。然后评估了现有的海绵城市和韧性评估框架，在讨论了基于 GIS 的多准则决策分析和层次分析法针对研究区域的适用性之前

研究区域
本文聚焦于八个主要大都市中的两个，即胡斯达和拉杰沙希，因为两者都面临重大水挑战，包括潮汐洪水、内涝和快速土地覆盖变化（见图 2）。胡斯达市是孟加拉国最大的城市之一，也是该国第三大经济体，位于该国西南部鲁普萨河沿岸。其主要平坦且排水不良的地形位于平均海平面以上约 2.5 米处，

AHP 计算
AHP 权重分配方法纳入了六位选定专家的意见，并遵循了群体 AHP 程序。六个个体成对比较矩阵使用等权重几何平均进行聚合，并对聚合矩阵进行归一化以得出最终指标权重（见表 6）。所得权重表明，NDVI 获得最高优先级 (0.30)，其次是 NDWI (0.18)、排水强度 (0.13)、SAVI (0.09)、坡度 (0.08)、NDMI (0.07)、NDBI 和 LST

结果
本节展示了胡斯达和拉杰沙希的海绵城市指数的像素级和区级分布，并评估了极低、低、中等、高和极高海绵性在 2015 年、2020 年和 2025 年之间的变化。地图结合类别面积统计进行解释，以便清楚地理解变化的位置和幅度。随后考察了区级人口变化与平均海绵性变化的关系，以评估人口

讨论
讨论部分分为四个部分，从广泛背景过渡到具体建议。它首先将胡斯达和拉杰沙希的海绵性结果置于全球关于不透水性、排水和气候暴露的证据中，并与国际海绵城市文献进行直接比较。然后转向未充分利用的蓝绿资产和传统水文知识，将其呈现为基于二手文献的解释视角，而不是作为测量的指数

结论
胡斯达和拉杰沙希海绵城市指数的开发揭示，加强城市水韧性不仅仅是一项技术练习，而是孟加拉国可持续城市未来的战略必要性。本文表明，城市水韧性与城市如何协调生态资产与建成环境之间的平衡密切相关，以及规划决策如何随时间塑造这种平衡。关键的是，该研究揭示了

CRediT 作者贡献声明
Shovon Das: 写作 – 初稿，可视化，验证，软件，资源，项目管理，方法论，调查，形式分析，数据管理，概念化。Md Zakir Hossain: 写作 – 审阅与编辑，写作 – 初稿，可视化，验证，监督，软件，资源，项目管理，方法论，调查，资金获取，形式分析，数据管理，概念化。Md Mostafizur Rahman: 写作 – 审阅与编辑，

数据可用性声明
支持本研究结果的数据可在合理请求下向通讯作者获取。

生成式人工智能使用声明
本研究中使用了人工智能 (AI) 工具，如 Consensus.ai 和 ChatGPT，仅用于支持原始写作的改进和语言编辑过程。这些 AI 辅助工具有助于增强语言清晰度、章节组织和相关文献的初步识别。

在讨论阶段，还使用了诸如 Consensus.ai 等人工智能工具，以探索更广泛文献中所报告的相似与对立的研究发现。

致谢 本文是科技部资助的一项研究项目的组成部分，该项目题为"推进孟加拉国城市水韧性：基于 GIS/RS 的海绵城市指数与基于自然的规划框架"（项目编号：SRG-252360）。

利益冲突声明 作者声明，他们不存在已知的竞争性经济利益或个人关系，这些利益或关系可能对本研究产生影响。

Shovon Das|Md Zakir Hossain|Md Mostafizur Rahman|Khan Rubayet Rahaman