统筹区域与城市的“精准适配”安全韧性规划方法探索

王凯 ,  徐辉 ,  贾鹏飞 ,  付凯 ,  李长风 ,  周亚杰 ,  陈志芬 ,  高均海

中国工程科学 ›› 2025, Vol. 27 ›› Issue (4) : 43 -54.

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中国工程科学 ›› 2025, Vol. 27 ›› Issue (4) : 43 -54. DOI: 10.15302/J-SSCAE-2025.03.017
我国城市安全韧性技术发展战略研究

统筹区域与城市的“精准适配”安全韧性规划方法探索

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A Precision Adaptation Resilience-Planning Methodology that Integrates Regions and Cities

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摘要

安全韧性是城市建设的基本前提，构建多尺度联动的安全韧性规划方法对于提升城市整体韧性能力、促进城市高质量发展具有重要的科学意义。本研究立足国家和区域视角，针对城镇空间发展与安全风险之间的适配机理这一科学问题，解析不同空间层次的安全风险特征，构建统筹区域与城市的安全韧性规划框架及“精准适配”的安全韧性规划技术体系，形成对安全韧性本底的精准分析、因地制宜的韧性规划生成、智慧响应的动态评估等三大关键技术；建立了5类一级、18类二级的全国安全韧性建设模式分区，以及不同地区差异化的“密度 ‒ 规模”双控指标体系及关键阈值。该方法在京津冀地区、甘肃舟曲特大泥石流灾后重建等规划实践中实现了工程化应用，为从源头推进城市建设的安全风险预控，整体提升城市韧性能力提供了科学的解决方案。

Abstract

Safety resilience is the premise of urban construction, and creating a safety resilience planning methodology with multi-scale linkage is of great scientific significance for enhancing the overall resilience of cities and promoting high-quality urban development. This study is based on national and regional perspectives, focusing on the adapting mechanism between urban space development and safety risks. It analyzes the characteristics of safety risks at different spatial levels and establishes a safety resilience planning framework that integrates regions and cities as well as a precise adaptation resilience-planning technology system. Additionally, three key technologies are explored, including accurate analysis of the safety resilience background, generation of resilience planning tailored to local conditions, and dynamic assessment of intelligent responses. Five first-class and 18 second-class national safety resilience construction mode zones are also established, along with a density‒scale dual-control index system and key thresholds tailored to different regions. This method has been applied in planning practices such as the Beijing‒Tianjin‒Hebei regional planning and the reconstruction of Zhouqu (a city in Gansu Province) after a massive mudslide, providing scientific solutions for preventing safety risks in urban construction from the source and enhancing the overall resilience of cities.

Graphical abstract

关键词

精准适配 / 灾害链 / 安全韧性要素 / 韧性空间 / 多尺度联动

Key words

precise adaptation / hazard chain / safety resilience elements / resilient space / multi-scale linkage

引用本文

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王凯,徐辉,贾鹏飞,付凯,李长风,周亚杰,陈志芬,高均海. 统筹区域与城市的“精准适配”安全韧性规划方法探索[J]. 中国工程科学, 2025, 27(4): 43-54 DOI:10.15302/J-SSCAE-2025.03.017

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一、 前言

过去40多年里，我国实现了全球规模最大、速度最快的城镇化。在城镇化快速发展阶段，城镇开发与自然环境之间的冲突最为激烈，生态底线是城市发展建设的基本前提。近十年来，我国逐步进入快速城市化的后期，既有城区的各项基础设施、建筑老旧化引发的安全问题日益突出，安全底线是城市发展建设的重要保障，也是城市高质量建设的基本前提。预计到2035年，我国超大、特大城市将达到27~29座，超大、特大城市所在的都市圈总人口将增长到5.5亿~5.6亿人，占全国总人口的40%左右，经济总量占比将达到58%~60%。这些超大、特大城市在受全球气候变化影响、突发公共安全事件、城市各项设施建筑安全事件的叠加影响下，呈现出风险灾害链的多重关联与级联效应，区域性灾害对城市的冲击引发一系列的次生灾害将更为强烈和持久，因此，开展安全韧性规划的理论研究与工程实践十分迫切和必要。

对于安全韧性规划的学术探索，贾巴瑞恩（Jabareen）提出包含脆弱性分析、城市管治、灾害防护和不确定性规划四部分的韧性规划框架[1]。国内学者提出了国土空间治理背景下的“预防 ‒ 适应 ‒ 恢复”全周期韧性规划体系[2]；搭建了规划技术、建设标准、社会治理和公众参与的韧性规划建设系统[3]；从基础设施、经济、社会与组织网络韧性的交互机制方面论证了城市网络密度与节点冗余度对整体韧性的影响[4]。上述研究多侧重城市安全韧性机理，从联动城市规划、工程建设领域来应对各类灾害风险的理论方法还未建立，尤其是联动区域与城市、统筹多尺度空间的安全韧性规划建设关键技术仍显薄弱。在安全韧性规划实践方面，近年来北京、上海等超大城市在积极应对各类灾害方面制定了安全韧性规划建设方案，也探索编制了城市韧性专项规划、安全韧性单元规划。这些实践为探索安全韧性规划理论方法提供了很好的实践支撑。

总体上，针对我国自然地理和气候环境的巨大差异条件、区域类型多样的自然灾害以及多元化的城镇建设模式，本文研究城镇空间发展与安全风险之间的适配机理这一科学问题，解析不同空间层次的安全风险特征，构建一套统筹区域与城市的“精准适配”安全韧性规划理论方法，形成安全韧性本底的精准分析、因地制宜的韧性规划生成、动态评估智慧响应等三大关键技术，并推动实现工程化应用。该理论方法和关键技术为从源头实现城市发展建设的安全风险预控，推动城市韧性能力的整体提升提供一套科学的解决方案。

二、 不同空间层次的安全风险特征

（一） 国家与区域尺度的安全风险特征

我国是世界上自然灾害严重的国家之一，灾害种类多、分布地域广、发生频率高、造成损失重，70%以上的城市、50%以上的人口分布在气象、地震、地质、海洋等自然灾害严重的地区。沿海地区常受台风、暴雨、风暴潮等气象灾害与海洋灾害影响，内陆平原地区特别是长江中游、下游，东北平原地区的洪涝灾害影响突出；西部山区的地震与地质灾害影响突出[5~7]。根据《中国地震动参数区划图》（GB18306—2015），我国大陆地区的2860座主要城镇中，位于7度及以上地区的城镇有1614座，占大陆地区城镇总数的55.43%，其中8度及以上有456座，占比为15.94%。经济较发达、人口密度较高的京津冀及环渤海地区、山东半岛及长江三角洲南部地区，以及福建、广东、广西东南沿海和海口北部等沿海主要城市，多位于7度及以上地区[8]。

截至2023年年底，我国城镇的常住人口超过9亿人，已形成全球最大的城镇体系，各级、各类城镇受自然灾害高风险因子和各类社会经济安全风险的影响范围持续扩大。近30年的全国城镇空间扩张与安全风险要素耦合分析表明，当前仍有13%的城市扩展区存在相对较高的安全风险，东部沿海地区以水灾害风险胁迫为主， 在该风险区域的城市扩展面积占城市扩展总面积的比例为62%。

从全球气候变化影响来看，未来城市群、都市圈地区的区域性灾害连锁反应将更为显著，对全国范围内不同规模、性质城市的影响越发突出。联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）2021年发布的研究报告显示，每当全球气温上升1℃，大气中的水蒸气浓度会上升7%；当气温上升1.5℃时，每10年出现一次的降水概率会提高50%，而降水的强度也会增长10%[9]。中国城市规划设计研究院以第六次耦合模式比较计划（CMIP6）数据对2050年的全球气候变化影响进行评估推演，结果显示，未来我国在南部沿海、长江中游地区的强降水风险将明显提升，京津冀、川渝交界地区、内蒙古中部到甘肃地带、塔里木盆地的极端干旱风险将显著提升，这两项自然灾害风险预计影响到全国约2.2亿人，涉及我国京津冀、珠江三角洲、成渝、长江中游等重点城市群。此外，最新研究表明，即使人类实现了到21世纪50年代将温室气体排放迅速减少到净零的当前目标，全球升温将会突破2℃的可能性仍有50%，升温高出1.8℃的概率为90%，高出2.1℃的概率为67%左右[10]。因此，极端天气灾害带来的影响将更为广泛和持久。

（二） 城市尺度的风险特征

城市空间的复杂性放大了城市系统性风险。从城镇数量上看，我国城市从1978年的193个增长到2023年的681个，其中超大、特大城市从2000年的4座，演变到2024年的22座；城镇建设用地由20世纪80年代初的6 700 km2增长到2020年的约1.36×105 km2。对于大城市，尤其是超大、特大城市的城镇空间不仅在平面形态上形成纵横交织的组织关系，还在竖向上形成了地上地下一体的上下联通网络。截至2021年，我国城市供水、燃气、排水管道和轨道交通线路（建成及在建）总长度分别达到8.65×105 km、7.16×105 km、6.83×105 km和10 541 km。截至2022年年底，我国城市地下空间的累计建筑面积达2.962×109 m2，其开发利用深度已经达到-100 m。这种平面和竖向的立体系统网络，使城市功能、人口在空间上高度集中，一方面提升了空间组织效率，另一方面也极大增加了风险隐患的不确定性。如对京津冀、长江三角洲、珠江三角洲三大城市群的120个市（区）2015—2018年的历史火灾统计数据与城市人口规模进行交叉分析表明，火灾起数与常住人口正相关，且当人数在4×106~8×106 人时火灾起数随着城市人口数量增加呈加速上升态势。

各种设施系统和地下空间之间错综复杂的相互依存关系，极易导致短期内一个灾害事件引发另一个甚至一连串灾害事件的系列连锁反应，从而形成级联效应，加重事故灾害损失。特别是超大、特大城市的供电、供水、排水、通信、道路交通、地下空间、应急指挥等多种系统和空间庞大而相互依存，导致短期内极端降雨事件引发了一连串灾害事件的系列连锁反应，这种级联效应放大了暴雨洪涝等自然灾害的影响，最终带来了巨大的灾害损失。如2021年郑州“7·20”特大暴雨灾害中，强降雨导致郑州市10条内河多处出现漫溢，下游与贾鲁河衔接段存在卡口，壅水顶托影响城区排水；壅水顶托使得主城区普遍严重积水，导致全市超过一半的小区地下空间和重要设施受淹，多个区域断电、断水、断网，道路交通断行。

城市空间的复杂性也表现出内部之间灾害应对能力的差异性。数据统计显示，我国超大、特大城市建成区高密度、高强度开发导致的火灾、公共安全等风险隐患严重。我国18个超大、特大城市的核心地区建设强度平均值分别为1.37×104 m2/hm2、1.48×104 m2/hm2，居住人口密度分别为2.14×104人/km2、2.73×104人/km2，就业人口密度分别为1.24×104人/km2、1.83×104人/km2，均超过了建成区平均值的2倍[11]。一方面城市核心地区在居住、就业方面具有经济吸引力，但另一方面过密的城市空间也带来了公共卫生安全和消防安全隐患，如过高的建筑密度和过低的开放空间率将形成一个通风不良、日照少的建成环境，在发生火灾或自然灾害时危险性急剧升高[12]。由于城市核心地区的公共开敞空间率较低，且高强度、高密度街区的人员聚集且流动量大，一旦发生重大灾害或公共安全事件，过低的疏散速度和疏散通过能力将引发次生灾害的级联效应。

老旧街区的安全风险水桶效应明显。我国城镇的老城街区由于年代久远，普遍存在建筑耐火等级低、火灾荷载大、防火间距不足、消防车通道狭窄等问题；加之老城区电力线路老化问题严重，面临着极大的火灾安全隐患[13]。部分老旧街区采取了局部更新改造，但存在与既有街区的老旧设施不衔接、不兼容的问题，安全问题没有得到有效改善；同时新带来的功能业态也增加了对周边交通流量和基础设施的压力，使老旧街区的安全性表现出明显的水桶效应。此外，新城新区普遍存在房地产开发超前，但城市公共服务设施、防灾设施建设滞后，安全韧性救援能力不足的问题[14]。

三、 统筹区域与城市安全韧性规划总体框架

（一） 区域整体观的城市安全韧性认识

城市的安全韧性需要系统性整体认识，要处理好多样化的各类灾害和多元的城镇空间模式之间的关系，必须依托区域分析方法，跳出过去以单个城市为主的安全风险防控手段，转向统筹区域与城市的安全韧性策略。区域分析包括多尺度空间联动、全过程监测与评估两方面。

多尺度空间联动指的是不同空间层次之间各项韧性空间、设施系统的有效连接。全球尺度的气候要素、区域尺度的安全风险本底和各类能源物资等将直接作用于城市的韧性空间。城市扩张应在避让不安全区域的前提下，在城市周边形成网络化的韧性空间，如林地、水域、湿地等为城市构建其抵御自然灾害和其他区域性安全事件的重要屏障。城市扩张应与这些韧性空间保持良好的融合关系，韧性空间的基底不应被占据破坏，同时不改变其既有的网络联通度。城市各项子系统的功能水平受到所在系统下一级结构以及其他子系统下一级结构的耦合关联[15]，因此针对城市生命线系统和应急救援物资保障系统，应建立起联动区域、城区、片区和街区单元，形成高效通达的韧性设施网络，特别是能源、应急物资等运输的关键基础设施应在灾时保持通畅。

全过程监测与评估体现在灾前预防、灾中应急响应和灾后恢复三个阶段，通过融合灾前的预防措施、灾中的紧急响应以及灾后的恢复措施，将传统的防灾减灾策略与韧性城市规划建设实施成效评估相结合。安全韧性城市应从韧性要素的评估、安全问题与风险诊断、安全韧性目标的设定与绩效评价、预警监测等方面形成管理闭环，并构建起“横向到边、纵向到底”的安全韧性规划体检评估流程。

（二） “精准适配”安全韧性规划框架

“风险源 ‒ 承灾体 ‒ 减灾力”的城市安全理论模型[5]认为风险源往往不是局部的风险，如洪涝灾害具有流域属性，地震具有大地质构造的大尺度特征；承灾体也不是单一孤立的，城市群中各级城镇间有密切的人流、物流、能源流和信息流；减灾力更是需要系统施策，防洪排涝需要区域的联排联调管理，防灾救援需要区域间紧密协作。在该理论模型下，“精准适配”的安全韧性规划框架强调通过对自然环境发展进行精准分析，构建生态、安全适应性的空间格局，并从生态基底（生态与安全层）、人居聚落（人居生活层）、设施网络（基础设施层）3个层次的耦合联动形成区域的城镇空间格局[16~18]。

安全韧性规划对象包括不同类型的空间要素，分为韧性空间和韧性设施（城市生命线系统）两大类。在韧性空间方面，重点针对城市及所在区域的主要风险源谱系，结合城市承灾体的脆弱性，识别出适应不确定扰动的各项自然韧性空间及重大安全防范空间，如主要河道两岸的“蓝线”和绿地系统的“绿线”等。构建“河流廊道 ‒ 绿地系统”复合的蓝绿韧性空间十分必要，如粤港澳大湾区构建了山区防灾屏障区、平原河网防灾调蓄区和海岸带海岛湿地防灾防护区为一体的生态韧性空间[19]。尤其在全球气候变化背景下，区域内的生态、农业和城镇三大空间的风险影响具有系统关联性，需要通过气候风险预估，对各类用地安全布局与建设进行统筹[20]。在韧性设施（城市生命线系统）方面，包括市政基础设施和关键公共设施两大类，市政基础设施类包括：燃气、桥梁、供水、排水、供热、综合管廊、电梯等；关键公共设施类包括：医疗救援中心、应急避难场所及灾备物资、平急两用公共设施等。上述韧性空间要素共同形成了贯穿“区域 ‒ 城区 ‒ 片区组团 ‒ 街区单元”的多层次韧性规划要素体系（见表1）。

基于区域整体观的城市安全韧性认知和“风险源 ‒ 承灾体 ‒ 减灾力”的城市安全理论模型，针对安全韧性规划要素，构建起“空间韧性、结构韧性、系统韧性”的安全韧性规划技术体系，包括：立足区域的风险谱系差异性特征构建一套区域分析方法（精准分析），针对韧性空间和韧性设施（城市生命线系统）构建一套韧性规划生成技术（适配规划），构建融合区域与城市的一套智慧响应平台（动态评估）。通过“精准适配”的安全韧性规划技术体系实现从规划源头避灾、建设过程防灾、运行过程减灾的全过程安全韧性（见图1）。

“精准适配”安全韧性规划框架对于区域层面和城市层面的空间规划具有指导意义。“精准分析”方法形成全国风险灾害分区和安全韧性建设模式分区，对全国层面的国土开发保护、流域国土开发保护、都市圈开发建设起到底线约束作用；同时通过“精准分析”形成确定的管控指标，是城市国土空间总体规划及城市韧性专项规划的前提依据。“适配规划”是对城市的各类韧性规划要素进行统筹规划决策，是城市国土空间总体规划及城市韧性专项规划的核心内容，主要通过规模管控、结构管控、边界管控来构建城市安全发展的底盘，系统布局应对各类自然灾害的韧性恢复空间。“动态评估”是对区域和城市两个层面的各类致灾因子与多尺度的城镇空间之间的耦合适配状态进行动态监测与评估，反映区域与城市的安全韧性状况。

四、 “精准适配”安全韧性规划技术体系

（一） 安全韧性本底的精准分析技术

对全球、区域和城市等尺度下的致灾因子开展精准分析，对影响城市可持续发展和安全建设的风险进行综合评估，形成全国风险灾害分区，即全国风险谱系一张图。风险灾害分区充分考虑到暴雨、洪水、地震、滑坡、台风、冰雹、雪灾、高温、低温等致灾因子的分布及相互之间形成的灾害链时空分布关系，并以2050年的全球气候变化带来的风险影响预估来校核。在此基础上，耦合宜居导向的全国城镇化分区，形成全国安全韧性建设模式分区，成为城市安全韧性发展建设的基本底盘。

具体识别方法如下：第一步，借助模糊综合评价模型中的模糊加权叠加算法，分别计算出宜居本底适宜度分区结果L={L1,⋯,L5}，城镇化进程分区结果U={U1,U2,U3}，灾害风险分区结果S={S1,⋯,S10}。第二步，借助基于密度的聚类算法（DBSCAN），先完成宜居本底适宜度分区L与城镇化进程分区U的空间聚类fclustering(L,U)；再迭代灾害风险分区S的空间聚类fclustering(fclustering(L,U),S)，最终形成5类一级、18类二级全国安全韧性建设模式分区（见图2）。

在适宜建设高度城镇化的一级分区中，其1-a二级分区中面临台风、风暴潮和洪涝等高风险灾害，风险程度为中偏高，如2018年台风“山竹”在广东造成了严重损失；1-b二级分区同样面临高风险的台风和洪涝灾害，风险程度为中偏高；在1-c二级分区中则以洪涝、雪灾和干旱为主，风险程度为中偏高。在适宜建设中度城镇化的一级分区中，其2-a二级分区中的长江中下游平原地区主要面临台风和洪涝灾害，风险程度为中；2-b二级分区以台风、洪涝、地质灾害为主，风险程度为中偏高；2-c二级分区以洪涝、地质灾害、地震为主，风险程度为中。在一般适宜建设高度城镇化的一级分区中，其3-a二级分区以台风、洪涝和地质灾害为主，风险程度为中偏高，如2016年台风“尼伯特”造成了严重的洪水和山体滑坡；3-b二级分区以地震、滑坡为主，风险程度为高（见表2）。

在一般适宜建设中度城镇化的地区，其4-a二级分区以台风、洪涝和地质灾害为主，风险程度为中；4-b二级分区以地震和滑坡等地质灾害为主，风险程度为中；4-c二级分区则以冰雹和雪灾为主，风险程度为中低。在不适宜建设低度城镇化的一级分区中，5-a二级分区以台风、洪涝和地质灾害为主，风险程度为中；5-b二级分区以地震和滑坡等地质灾害为主，风险程度为中低；5-c二级分区以冰雹和雪灾为主，风险程度为低。

在安全韧性建设模式分区基础上，进一步对影响城市韧性能力的关键指标及阈值进行精准研判，对各城市的安全韧性规划提出指标管控或引导要求。如城市所在区域的蓝绿韧性空间比重、区域性韧性空间联通系数、区域性生态基础设施控制要求等，又如超大、特大城市的区域性绿化隔离带格局及宽度控制，通风廊道等控制性标准。在不同分区的建设管控技术方面，提出了“密度 ‒ 规模”双控指标体系，构建了建成区蓝绿空间占比、绿化覆盖率与人口密度、建设密度、容积率之间的计量函数关系，具体计算方法如下：

BGC=x1·Dp+x2·FAR+x3·BD+x4·R1T
GC=y1·Dp+y2·FAR+γ3·BD·R2T

式（1）、（2）中，BGC为建成区蓝绿空间占比，GC为绿化覆盖率，Dp为人口密度，FAR为容积率，BD为建设密度，T为技术补偿系数（取值1.0~2.0），（x1,y1）（x2,y2）（x3,y3）等为18个分区的校准参数。同时，对不同分区的R系数计算设定如下：R1=0.8×灾害风险上升比+0.2×适宜性上升比；R2=0.3×灾害风险上升比+0.7×适宜性上升比。对人口密度、容积率、建设密度的上限约束条件设定如下：Dp≤1.5×(1-0.1Ri)×区域承载力基准值；FAR≤3.5×e-0.15Ri；BD≤0.5×(1-0.12Ri)。基于此方法，测算出适配于不同分区的建设密度、容积率、人口密度、绿化覆盖率的关键指标阈值，形成不同安全韧性建设模式分区的建设管控关键指标调控阈值图谱。

将建设管控关键指标与城市易损性、脆弱性指标进行关联分析，预判不同安全韧性建设模式分区下的灾害风险影响程度。如通过人口密度与不透水面积比的交叉分析，识别城市建成环境内不附加排水工程和应急工程条件下消解内涝的基本能力。通过研究发现，郑州、沈阳、石家庄等大城市在极端强降水情景下的内涝风险更高。各城市根据全国安全韧性建设模式分区和相应的关键控制指标阈值，结合地方性的致灾因子和城市承灾体条件，综合进行城市内部的风险区划。

（二） 因地制宜的韧性规划生成技术

立足不同城市性质、规模、形态和开发建设强度，提出城市韧性空间的适配供给方案、韧性设施（城市生命线系统）的多尺度适配方案，并在此基础上提出安全韧性建设的技术谱系及韧性结构优化模型。

在适应性规划技术方面，根据城市所处的安全韧性建设模式分区及韧性建设关键指标要求，分别从边界管控、结构管控、规模调控或动态监测方面施策。首先是立足城市所在的安全韧性建设模式分区的资源条件、大气环境条件以及韧性关键管控指标，合理确定城市的韧性结构，包括：城市的多中心体系布局，功能区组织和重大交通廊道、生态基础设施廊道布局等；其次，按照不同的气候情景条件，以“生态、生产、生活”空间的整体优化适配模型推演空间格局，划定城市及周边的韧性空间。在此基础上，重点从城市生命线系统、重点区域、房屋建筑三大领域施策。这些领域应考虑到突发极端灾害、新兴灾害影响下的各类救援设施、应急设备的适配策略，如针对老旧城区街巷窄、火灾隐患点多的风险隐患配套微型消防站、消防摩托等；此外，应构建起“住房 ‒ 小区 ‒ 社区 ‒ 街区 ‒ 城区”多尺度联动形成的应急避难场所、避难通道和社会韧性支撑系统。

在应对气候适应性方面，可借鉴德国的气候适应性规划调控工具，包括：气候适应调节分区、气候适应空间廊道、气候功能地图和气候适应规定四方面。如气候适应技术规定主要在城市具体建设规划层面，通过具体的图则要求对用地选址、开发建设、建筑形态等提出适应气候变化的规定 [21]。同时，这些管控要求在不同层次的空间规划上形成传导技术体系，逐级将上位规划的目标、指标和管控要求向下传导和细化。

在规划策略方面，不同尺度的韧性规划重点有所差别。城区、功能片区组团更强调各项韧性设施的系统性规划和应对重大灾害的韧性恢复能力；街区单元强调组合住房、社区和邻里单元构建应急避难场所规划和灾备物资储备能力。此外，根据城市的建成环境差异特征，可以区分新建地区、存量地区两类的韧性规划技术，新建地区立足差异性的风险评估结果，构建“安全韧性分区 ‒ 应急轴线 ‒ 有效防灾空间优化”的韧性规划技术；存量地区应考虑到风险对于既有城市建成环境和其他承灾体的耦合结果，以城市更新为切入点，构建“更新分区 ‒ 防灾分区 ‒ 避难空间布局 ‒ 消防布点”的韧性能力提升技术。

（三） 动态评估智慧响应技术

一是为动态跟踪全国层面城镇空间扩展与各项风险致灾因子在空间的交叠关系，构建城镇与安全耦合适配技术。按照地质类灾害、水文类灾害、气象类灾害等灾害链在空间的分布情况，叠加不同时期的城镇空间扩展范围进行匹配，再构建空间适配的综合评价模型，计算城镇的安全耦合适配度。

二是运用城市体检方法对区域与城市的蓝绿韧性空间、重大安全控制线、城市生命线基础设施、关键风险场所和应急避难空间等开展动态监测，构建多尺度联动量化评估，形成风险“一张图”，精准识别重大安全风险源，规避城市建设运营方面的风险隐患。近年来，住房和城乡建设部构建了住房、小区（社区）、街区、城区4个维度的城市体检基础指标体系，4个维度均涉及安全韧性方面的指标，指标数占到总指标的25%左右。首先，各维度应立足所在空间单位开展单项安全风险体检，如排查住房的结构安全、围护安全、楼道安全等风险点，摸查小区（社区）的活动场地，街区的应急避难场所面积等不达标问题，摸查城区层面排水防涝应急抢险能力、消防设施覆盖、应急供水保障、市政管网管线智能化监测等不达标问题。其次，在各维度的指标分析基础上，再叠加实有人口密度、基底开发强度、路网密度、不透水层等基础指标进行交叉分析，并融合住房、小区（社区）、街区、城区不同空间单元开展量化评估[22]，最终形成影响城市可持续发展的风险“一张图”。风险等分级分类可参考《公共安全 城市安全风险评估》（GB/T 42768—2023）的相关规定。此外，也可以根据城市空间结构，构建空间韧性与空间压力关联评价[23]进行风险单元识别。最后，立足指标评价对各城市开展安全韧性的综合评价。如将城区维度的安全韧性维度可测评指标进行综合加权评分，结果显示我国2024年有12%的城市处于优的水平，65%的城市处于良的水平，有23%的城市处于中差水平[24]。

三是开展城市安全韧性动态评估，对城市安全韧性规划目标、主要举措落实及建设实施成效进行评估。在韧性城市规划建设的绩效方面，可以从生态、社会、经济、设施和制度等维度来进行综合评估；积极引入智慧化监测技术手段，推动智慧韧性城市框架下的城市风险动态评估精细化[25]。

五、 典型地区安全韧性规划工程实践

（一） 首都都市圈的蓝绿韧性空间布局

首都都市圈是以北京为中心，周边半径约100 km范围区域，平原地区的平均人口密度超过1500人/km2，为我国人口最为稠密的地区之一。根据安全韧性建设模式分区，该地区未来将应对旱涝频繁交替的风险。为此，首都都市圈层面按照升温1.5℃、1.8℃的不同情境，研判都市圈生态空间总量应分别增加0.3%和0.5%；结合“以水定人、以地定城、以气定形”[16]的规划原则，对首都都市圈“生态、生产、生活”空间格局进行整体优化推演。在此基础上确定首都都市圈以生态廊道、区域绿地为主体的蓝绿韧性空间布局。对于西部的山地丘陵地区，增加森林覆盖率，规划水源涵养区，增强对降水的自然调节能力，保护好自然容灾空间；对于平原地区减量不合理的开发建设用地，在河流交汇处和低洼地合理划定湿地范围，科学确定蓄滞洪区，增强对洪水的调蓄能力；对于北京周边15~20 km区域，构建环城绿带和通风廊道，20~60 km区域构建生态绿化隔离带，结合自然要素建设大型郊野公园。上述规划方案已纳入《京津冀城乡规划（2016—2030年）》《北京城市总体规划（2016年—2035年）》《天津市国土空间总体规划（2021—2035年）》《河北雄安新区总体规划（2018—2035年）》并得以实施，为首都第二道绿隔、南苑森林公园、永定河生态修复、潮白河 ‒ 通惠河两岸绿带建设提供科学支撑。目前已经对环首都地区超出环境承载或存在灾害风险的规划用地减量130 km2，区域整体增绿近1200 km2。

对于首都都市圈内重要非首都功能承接地的雄安新区，考虑到全球气候变化的影响，确定了起步区蓝绿空间不低于50%的基本建设参数；同时按照极端降雨情景提出最大调蓄能力应达5×107 m3的设计参数，可确保远景极端强降雨条件下的安全度汛。在此基础上，构建了街区尺度的“小龟背”场地建设模式与排水模式适配技术，提出分散排水模式。设计平均排水分区面积为100 hm2，沿河主排水方向坡度为3‰。在蓝绿韧性空间工程设计方面，基于水利模型分析提出沿河及绿地分散调蓄4×104~5×104 m3/km2，集中调蓄7×104~8×104 m3/km2的管控目标；在韧性空间管控方面，提出水面率控制在3%~5%（起步区不低于3.5%），蓄滞空间不低于8%的水域空间与生态空间转化衔接指标。此外，建立特级防涝应急通道，确保极端降雨条件下的交通保障能力（见图3）。

（二） 甘肃舟曲特大泥石流灾后重建规划

2010年8月8日凌晨，甘肃省舟曲县城周边山区突降暴雨，引发特大山洪泥石流灾害，对当地群众生命财产造成巨大损失，给生产生活造成严重影响。规划团队结合全国城镇安全分区和地质灾害特点，研判舟曲滑坡体分布、位移趋势以及白龙江水系堰塞湖情况，通过科学选址、老城区韧性提升和新城区规划建设的一体化规划工程技术，实现了规划、建设、工程实施的科学衔接和高效统筹。通过对流域地质灾害、人口密度和自然地理条件的精准分析，在科学划定城市建设的安全底线基础上，提出“老城减量发展、新区择地建设”的规划策略，并按照地质灾害风险等级合理确定城镇防灾减灾工程建设标准。10余年来舟曲历经多次超强降雨而安然无恙。

在老城区韧性提升策略方面，一是在精准识别老城区泥石流冲毁区和危险滑坡体的基础上，提出泥石流沟两侧需预留大于20 m的生态防护用地管控策略，统筹布局道路、开敞空间和相关设施；二是防洪工程划线管控，沿白龙江河道现有防洪堤布置堤线工程，并禁止压缩现状河宽，恢复河床深度；三是合理布局避难场地，通过泰森多边形模型开展场地规模与人口密度适配计算，提出人均用地不低于2 m2，避难场地服务半径小于500 m的规划建设策略。

在峰迭新区规划建设方面，一是建设6条中等易发泥石流的通行沟道，防治标准提高至20年一遇，预留大于20 m的生态防护用地；二是系统建设防洪排涝系统，实现截洪（山洪截洪沟） ‒ 排洪（泥石流沟） ‒ 行洪（白龙江）一体化，同步建设城市雨水管渠、调蓄空间、行洪河道排涝工程；三是整体提升新区的建设工程标高，堤顶设计标高高于滨河路，场地竖向设计方案采用堤路结合方式；四是考虑规模容量控制要求，提出城镇开发建设以多层、中密度为主，开敞空间和避难场地“二合一”的规划策略，保障居民生活安全、便利、舒适（见图4）。

六、 结语

城市的安全韧性规划建设是一项长期的系统性工作，统筹区域与城市、城市多尺度空间的整体性施策十分必要。从安全韧性规划技术体系的完善角度来看，强化以城市为主体的灾害治理规划技术[26]，未来需要进一步深化应对不同灾害风险谱系的城市安全韧性专项规划技术。各城市应结合所在城市的规模、性质、职能以及所在安全韧性建设模式分区的安全风险谱系特征，构建地域性的安全韧性城市规划建设地方标准，并推动规划与工程建设标准相衔接。此外，加强城市整体的安全韧性综合评估十分必要，城市韧性要素间的相互反馈、相互作用成效和过程调控是评估的重点[27]。尤其应重视全球极端高温引发的灾害风险评估[28,29]，对能源电力、供水、人体健康的影响及火灾风险等加强监测与预控，并在不同空间尺度的规划上做好策略应对。

从规划建设管理的全流程来看，一是确立城市安全韧性专项规划的法律地位，将其作为审查下层级各空间类规划的依据，确保所有的规划项目都能够满足安全韧性规划设计要求。审查内容包括：城市基础设施的抗灾设计、城市空间布局的合理性以及城市应急管理体系的有效性等。二是尽快建立“监测 ‒ 评估 ‒ 反馈”的全过程韧性防控机制，及时发现安全韧性规划实施中的问题，并根据监测数据和评估结果进行动态优化决策，这是确保韧性规划有效实施的关键。为此，从技术层面要立足“精准适配”安全韧性规划技术体系，健全“多源感知 ‒ 深度学习 ‒ 动态反馈 ‒ 适应性规划调控 ‒ 分级应急响应处置”的全流程管理机制。

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基金资助

中国工程院咨询项目“城市安全面临的挑战及对策”(2022-JB-02)

“十四五”国家重点研发计划项目(2022YFC3800105)

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