林陳貞 鄭艷 孫劭

關鍵詞：長三角城市群；城市韌性測度；灰—綠—藍基礎設施；氣候適應

0 引言

世界銀行、聯(lián)合國IPCC等國際機構權威報告均將城市地區(qū)列為氣候變化風險的熱點區(qū)域。我國東部沿海地區(qū)由于地理區(qū)位更易遭受臺風、暴雨等極端天氣事件的侵擾，長期則面臨海平面上升的威脅。提升城市①的氣候韌性，建設韌性城市已成為應對氣候變化和實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的必然選擇。2022年6月，我國生態(tài)環(huán)境部等17部門聯(lián)合發(fā)布《國家適應氣候變化戰(zhàn)略2035》，指出要增強城市與人居環(huán)境的氣候適應能力，并針對長三角一體化戰(zhàn)略區(qū)域，提出引領氣候智慧型經(jīng)濟轉型發(fā)展和建成氣候適應型社會。

城市群作為城市化未來發(fā)展的主體形態(tài)，已成為人類活動的重要空間和經(jīng)濟社會發(fā)展的核心載體。2019年12月1日印發(fā)的《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》（2025—2035年）②，明確提出要輻射帶動長三角地區(qū)高質量發(fā)展。長三角城市群是我國沿海低地面積最大的區(qū)域，27個核心城市在2011—2018年間歷經(jīng)快速城市化和經(jīng)濟高速發(fā)展，人口和財富密集，自然災害頻發(fā)且生態(tài)環(huán)境脆弱，氣候風險暴露度大。據(jù)統(tǒng)計，2011年長三角地區(qū)因受自然災害而發(fā)的生活補助達到3.62億元③。提高城市韌性尤其是應對雨洪等氣候災害的韌性，減少氣候風險帶來的潛在損失，對促進長三角城市群安全、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展具有積極作用。

1 城市韌性及其測度研究

1.1 韌性城市與韌性理論

“韌性”（resilience）一詞源于拉丁文resilio，始于材料學、工程學，后為霍林應用到生態(tài)學領域，用以描述生態(tài)系統(tǒng)自組織響應沖擊的情形。災害學領域將韌性具體劃分為抵御力、恢復力和適應力，基于系統(tǒng)學習能力，韌性又稱為演化韌性，即系統(tǒng)阻止、抵御、吸收、適應外來干擾而保持自身基本結構與功能的能力[1]。韌性也被譯為彈性、恢復力，內涵包括：（1）能夠應對并吸收外來沖擊和脅迫影響的吸收能力；（2）調整和適應外來的沖擊或脅迫，并保持整個系統(tǒng)以大致相同的方式繼續(xù)運作的適應能力；（3）當原有的結構或運作方式不再有效時，從根本上變革該系統(tǒng)屬性的轉換能力（轉型）[2]26。本文采用IPCC的定義，即韌性是社會、經(jīng)濟和環(huán)境系統(tǒng)應對危險事件或干擾的能力，以維持其基本功能、特性和結構的方式做出響應或重組，同時保持適應、學習和變革的能力[3]。氣候變化的復雜性、系統(tǒng)性為傳統(tǒng)災害影響及其風險評估帶來諸多挑戰(zhàn)，在極端天氣氣候災害的沖擊下，自然和社會經(jīng)濟系統(tǒng)往往處于被動的應激狀態(tài)，如果缺乏主動的適應行動，很可能難以順利實現(xiàn)系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)轉化[4-5]。

在氣候變化和災害管理背景下，城市韌性（urban resilience）成為韌性理論關注的重點領域[6]，關注點涉及城市災害韌性、生態(tài)韌性、基礎設施韌性、社會韌性、經(jīng)濟韌性、城市治理韌性（一系列機構、組織參與管理特定城市）等相關概念。韌性城市（resilient city）要求通過政策、機制設計和人財物等資源配置，能夠更加靈活地應對氣候變化、管理氣候風險。這種靈活應對的能力，不僅包括氣候風險的防護能力，也包括快速恢復、可持續(xù)發(fā)展，以及挖掘新的發(fā)展機遇的能力。韌性城市研究推動了應對氣候變化研究范式的轉型，即從傳統(tǒng)的風險管理范式（risk-based）轉向韌性范式（resilience-based）。傳統(tǒng)風險管理范式研究是通過對城市風險的認識和防范來增強城市應對災害的能力，方法主要是基于歷史災害損失和概率風險評估。韌性范式則要求城市在風險背景下增強能力建設，針對日趨極端性、系統(tǒng)性和復合性的氣候變化風險，主動適應氣候變化、提升城市韌性，這也成為國際社會的新理念[2]26。

韌性理論將城市視為一個復雜的社會—生態(tài)系統(tǒng)，強調城市系統(tǒng)內部的主體、要素構成與功能之間具有復雜的相互作用。仇保興[7]認為城市復雜適應系統(tǒng)具有主體性、多樣性、自治、適當冗余、慢管理，以及能夠標識區(qū)分特征的特點。當城市子系統(tǒng)面對外界壓力和沖擊時會引發(fā)系統(tǒng)內部的連鎖反應，影響系統(tǒng)的結構和演化進程，形成“系統(tǒng)性風險”?！斑m應性周期”（adaptive cycle）認為生態(tài)系統(tǒng)或人類系統(tǒng)都具有自適應能力，在面對外部沖擊時能夠進行反饋和應對，實現(xiàn)系統(tǒng)再生和創(chuàng)新?！斑m應性周期”包括4個相對穩(wěn)定的發(fā)展階段：K——成熟/保育階段；Ω——釋放/孕育階段；α——更新/重建階段；r——開發(fā)/成長階段。系統(tǒng)學習能力越強，就有更多的潛力和機會增長[8]。因此，氣候災害風險對于提升城市韌性既是危機和挑戰(zhàn)，也可借助適應行動轉化為發(fā)展機遇?！稓W盟城市適應氣候變化戰(zhàn)略》將氣候適應、韌性都納入可持續(xù)發(fā)展的概念框架之下（見圖1）[9]34。

1.2 城市韌性測度與評價方法

城市韌性測度與評價是將韌性理論工具化的一個突破口，同時也是當前的一個研究難點。城市韌性評估是對城市現(xiàn)狀綜合韌性水平、分類型和分領域韌性水平、特征和內部差異、韌性歷史演化規(guī)律的探索[10]。國內外學者對城市韌性評價的作用主要有以下關注視角。一是研究城市災害韌性，發(fā)現(xiàn)問題并提出改進對策。例如通過城市應對具體災害（如洪水、地震、饑荒及高溫干旱等）的能力來評估城市系統(tǒng)韌性[11-12]，或者針對能源、道路、水資源管理等城市關鍵基礎設施或子系統(tǒng)進行韌性評價[13]1116， [14]1667。二是探討城市韌性與城市發(fā)展的交互作用。例如城市形態(tài)、規(guī)模等特征或要素對城市韌性的影響[15-16]，或將韌性與減少貧困、降低脆弱性、更好的城市規(guī)劃、城市適應氣候變化及可持續(xù)發(fā)展等議題結合[17-21]，研究促進城市應對各種未知風險的韌性之間的因果關聯(lián)機制。三是提供韌性評價發(fā)掘是實現(xiàn)城市韌性管理的有效途徑與政策實踐等[22]。將韌性與其他議題關聯(lián)以期協(xié)同解決城市面臨的現(xiàn)實問題，表明城市韌性研究的可實踐性和價值。

依據(jù)韌性與可持續(xù)發(fā)展的關聯(lián)，韌性發(fā)展出一般韌性和特指韌性兩個概念。一般韌性（generic resilience）與發(fā)展水平密切相關，指系統(tǒng)吸收任何類型、可預測或不可預測的沖擊的能力；特指韌性（specific resilience）指系統(tǒng)特定部分應對特定沖擊時的韌性，與城市應對特定風險的治理能力關系密切[23]。此外，根據(jù)城市的構成要素，可將韌性分為硬韌性（關鍵基礎設施韌性等）和軟韌性（經(jīng)濟韌性、社會韌性、組織韌性、制度韌性、管理韌性等）；根據(jù)城市應對的沖擊，將特指韌性具體分為如地震、暴雨等類型的災害韌性；根據(jù)城市的職能和部門功能，對如城市經(jīng)濟、社會、生態(tài)環(huán)境、消防等進行特指韌性評價；或從時空變化來考察城市韌性提升的關鍵要素[24]。

城市韌性測度和評估離不開韌性理論的發(fā)展。目前學者主要依托已有理論框架開展評價。例如，將韌性與減少適應主體的脆弱性或增強適應能力關聯(lián)起來[25]。脆弱性研究從“脆弱性=（敏感性×暴露度×災害風險）”的理念出發(fā)，辨識城市的慢性威脅（chronic threat）和突發(fā)危機（sudden crisis）等，有針對性地保護城市脆弱群體，減少面對災害風險的暴露度和敏感性，從而提高韌性。在可持續(xù)性語境下，可持續(xù)性包含韌性，韌性包含氣候變化適應（及減緩）和災害風險降低。適應氣候變化能力、風險管理能力是氣候變化背景下城市韌性的重要組成，表明韌性的豐富內涵與廣泛應用[9]34。

目前，國內建設韌性城市仍然只是作為一個政策目標愿景，被決策者納入規(guī)劃文件中予以強調，較為欠缺結合中國國情需要、科學適用且具可比性的韌性城市理論和評價方法支撐。研究城市韌性的價值在于城市要完全避免災害發(fā)生的概率較小，應在不確定性下提升自我調整適應能力[26]。城市韌性測度有助于促進高質量發(fā)展，向國際社會倡導的氣候韌性發(fā)展路徑轉型。作為我國最重要的戰(zhàn)略經(jīng)濟區(qū)，長三角一體化發(fā)展已上升為國家戰(zhàn)略④。目前對于長三角地區(qū)開展了一些初步的氣候韌性、適應能力評估研究[27-29]，主要探討城市社會經(jīng)濟發(fā)展與某些城市韌性維度的關聯(lián)，其結論更多側重于揭示出一般韌性的發(fā)展涵義。本文試圖從氣候災害韌性的角度，區(qū)分與發(fā)展相關的一般韌性及特定風險相關的韌性，依托韌性理論、適應性周期理論，有針對性地辨析處于不同發(fā)展階段、特定氣候風險的城市所處的韌性階段差異，并發(fā)掘其背后潛在的影響因素及政策涵義。

2 研究內容與方法

不同學科基于韌性城市的屬性、特征或韌性階段構建評估指標體系開展多尺度及多維度的分析（例如從宏觀、中觀和微觀層面選取城市、區(qū)域；從生態(tài)環(huán)境、基礎設施、經(jīng)濟社會發(fā)展等維度開展評價）[30]。本文首先基于適應性周期和韌性城市理論，以城市為復雜適應系統(tǒng)，將城市系統(tǒng)韌性分為一般韌性以及特指韌性，明確城市韌性與發(fā)展和適應的關聯(lián)，為后續(xù)的實證分析提供依據(jù)。其次，建立城市韌性指標評價體系。多數(shù)指標體系中，各維度選取的指標有可能互有交集，存在較高的相關性，若依據(jù)城市應對沖擊的關鍵系統(tǒng)劃分維度，維度之間實際不能清楚區(qū)分和完全獨立。因此本文不通過劃分多個子系統(tǒng)的方式構建一級指標體系，而是通過因子分析方法篩選出相關的二級指標，并測算長三角城市群城市的韌性水平。最后，由“雨洪致災危險性—城市韌性”對城市群進行分類并分析2011年和2018年長三角城市群的韌性表現(xiàn)。

2.1 因子分析方法

探索性因子分析方法（explore factor analy-sis）選擇一些可觀測到的指標（顯變量），通過研究多個變量間相關系數(shù)矩陣的內部依賴關系，找出能綜合所有變量的少數(shù)幾個隨機變量（無法被觀測的潛在變量），稱之為公因子。根據(jù)相關性大小分組，使同組內變量的相關性較高。因子分析的目的是減少變量的數(shù)目，用少數(shù)因子代替所有變量分析整體問題，以客觀賦權的方式獲得各因子的權重，通過觀測變量，尋找影響城市綜合韌性的潛在驅動因素[31]。

完整的因子分析過程包括數(shù)據(jù)收集與預處理、公因子提取、指標權重確定和綜合韌性指數(shù)得分計算。由于氣候變化和韌性往往是一個周期性概念，針對政策研究需求，選取“十二五”“十三五”規(guī)劃期開展對比測度研究。首先，通過各城市統(tǒng)計年鑒、CNKI經(jīng)濟社會發(fā)展大數(shù)據(jù)平臺等多渠道收集數(shù)據(jù)。其次，參考前人研究中的多指標面板數(shù)據(jù)因子分析方法[32]，通過降維處理，將三維數(shù)據(jù)表按時間順序展開為二維表。再次，將長三角城市群的27個城市2年共計54個城市樣本⑤的韌性指標進行軟件篩選，剔除公因子提取值不足0.4的指標⑥。最后，通過各因子方差百分比換算出各因子指標權重。累計方差貢獻率表明5個公因子總計能夠提取出21個指標共79.558%的信息量。通過方差貢獻率為權重計算因子的綜合得分。用權重乘以n城市的因子得分Fni，疊加之后即可得到最后的綜合暴雨洪澇韌性指數(shù)。

式中：URI為綜合暴雨洪澇韌性指數(shù)；ai為權重；Fni為n城市在i因子的綜合因子得分；n為含時間維度的城市數(shù)，共54個；i為軟件得出的公因子數(shù)，總計5個。

2.2 “雨洪致災危險性—城市韌性”二維坐

標系構建

二維坐標系構建參考鄭艷等[2]27， [8]35的城市應對暴雨韌性能力分類方法。

2.2.1 城市雨洪致災危險性指數(shù)

世界氣象組織以某個氣象要素30年的平均值作為一個氣候態(tài)。該指數(shù)⑦以1988—2018年作為基準氣候態(tài)評估期，以暴雨年際變率和暴雨強度兩個指標無量綱化⑧后的平均值為綜合雨洪致災危險性指數(shù)Di，即將長三角城市群的雨洪致災危險性分解為兩個層面：（1）暴雨年際變率σ，代表城市年暴雨變異日數(shù)，使用標準差公式計算可得；（2）暴雨年最大值Rmax，突出極端性，能夠反映不同城市的暴雨強度。

式中：n為58年（1961—2018年）；xi為x城市i年的暴雨日數(shù)；μ為暴雨日數(shù)平均值。

城市雨洪致災危險性指數(shù)計算公式如下：

式中：σ（n）為無量綱化暴雨年際變率；Rmax（n）為無量綱化暴雨年最大值。

2.2.2 城市雨洪綜合韌性指數(shù)

城市暴雨洪澇綜合韌性指數(shù)包括一般韌性和特指韌性，城市綜合韌性指數(shù)={城市一般韌性指數(shù)，城市特指韌性指數(shù)}。

3 長三角城市韌性評估指標體系

本文從系統(tǒng)韌性角度將韌性分為一般韌性和特指韌性兩類。一般韌性對應的是城市的經(jīng)濟韌性和社會韌性。氣候變化風險下的經(jīng)濟韌性由人財物等與城市經(jīng)濟活動最密切的生產(chǎn)要素（人力資本、物質資本、經(jīng)濟資本）構成，包括城市經(jīng)濟最活躍且最受氣候變化影響的行業(yè)領域，也包括城市生命線基礎設施，如城市建筑、交通運輸、電力、供水等物質基礎。社會韌性二維指標參考了聯(lián)合國“人類發(fā)展指標”（HDI）、氣候風險認知領域的相關概念和指標。

針對長三角城市群地區(qū)暴雨洪澇風險突出的特點，重點評價城市雨洪韌性。針對雨洪災害特定風險的韌性指標參考海綿城市建設中的“灰、綠、藍”基礎設施的分類。以此區(qū)分遭受暴雨洪澇等極端氣候事件密切影響的城市生命線系統(tǒng)。

由于對韌性的理解不同，各個研究在維度選擇、指標選擇和描述方式上也出現(xiàn)較大的差異。本文進一步在指標體系中突出城市韌性主體。例如，城市居民的氣候韌性、適應氣候變化的能力和保障自我安全的水平應屬于城市韌性研究的一部分（參考年鑒指標，可通過收入、保險購買情況等能反映個人或家庭自我保障能力的方面來表達居民的韌性）。

可供實證分析的評價指標選取原則應具全面性、導向性和可比性。依據(jù)文獻和指標可得性等，得到表1的評價指標體系。

4 城市韌性測度實證分析與結果

通過因子分析和坐標系構建得到城市韌性測度的分析結果。

4.1 因子分析結果

4.1.1 城市韌性等級

對韌性指數(shù)無量綱化后，使用ArcGIS軟件將韌性指數(shù)分為5級⑨。以2011年、2018年數(shù)據(jù)分別代表各城市“十二五”“十三五”期間的韌性水平，從城市發(fā)展因子來看，各存量性指標7年間均有所增長，對因子得分貢獻變大，故2018年的韌性指數(shù)普遍高于2011年。對比兩年發(fā)現(xiàn)，2011年長三角各城市的韌性等級主要分布在1—4級（見圖2）。至2018年，韌性等級為4—5級的城市增多（見圖3），主要集中在沿海附近地區(qū)，形成以上海、南京、杭州為三角形端點的區(qū)域。

4.1.2 影響城市韌性的公因子

反映一般韌性的公因子有第1、第2和第4公因子（見表2）。其中，第1公因子包括經(jīng)濟、社會維度的11個相關性較高的指標，被命名為城市發(fā)展因子，權重為0.439，對城市綜合韌性的影響最為顯著。第2公因子簡稱社會保障與外來人口因子，權重為0.150，主要指標有養(yǎng)老、醫(yī)療保險覆蓋率以及外來人口比重，保險覆蓋率和人口流動指標表明社會的保障能力和穩(wěn)定性。第4公因子被界定為交通韌性因子，權重為0.116，由人均道路面積和建成區(qū)路網(wǎng)密度構成，體現(xiàn)交通在城市系統(tǒng)中的連接與輸送作用。

反映城市特指韌性的是第3和第5公因子，分別被界定為灰—藍色基礎設施因子（權重為0.188）、綠色基礎設施因子（權重為0.107）。灰—藍色基礎設施因子表明雨洪設施中藍色基礎設施河網(wǎng)密度與排水管網(wǎng)和防洪堤代表的灰色基礎設施具有較高的相關性，綠色基礎設施因子由建成區(qū)綠化覆蓋率指標和人均公園綠地面積指標構成。

對比一般韌性發(fā)現(xiàn)，上海市、江蘇省和浙江省各城市的第1公因子都在本次測度的長三角城市平均水平之上，但省內城市水平存在差異，應與各城市發(fā)展水平不同有關?？偨Y各省市的一般韌性特點，總體來看上海的城市發(fā)展水平最好；江蘇省的城市發(fā)展和交通韌性水平較好；浙江省各市城市發(fā)展和社會保障及穩(wěn)定水平較好；安徽省各市的一般韌性中，交通韌性稍顯突出，但城市發(fā)展和社會保障等水平在長三角城市群中稍顯落后。

從特指韌性來看，上海、江蘇省大部分城市的灰—藍色基礎設施因子表現(xiàn)好，與其具有高河網(wǎng)密度以及較多的防洪堤設施有關。浙江省和安徽省城市在該因子上的得分次之。安徽省各市的河網(wǎng)密度差異較大，合肥、馬鞍山、銅陵及安慶均達到9%以上，而安慶、宣城的排水管網(wǎng)密度不及長三角城市平均水平，安徽省各市防洪堤得分也較為一般。從綠色基礎設施來看，長三角城市總體得分較高，而安徽省各市得分均在長三角平均水平之上，浙江省在城市群總體靠后。

4.2 “雨洪致災危險性—城市韌性”分類評價結果

將兩個指數(shù)各取80百分位，得到暴雨致災危險性指數(shù)閾值為0.575，構建暴雨洪澇致災危險性指數(shù)—城市韌性指數(shù)二維坐標系，散點圖分類結果如圖4所示。將暴雨洪澇致災危險性與綜合韌性指數(shù)匹配的城市劃為韌性城市（高—高）和脆弱型城市（低—低）。二者不匹配的城市劃為低風險城市（低—高）和高風險城市（高—低）。由于高致災危險區(qū)域內的城市的韌性指數(shù)均未到達前20百分位，所以本次綜合韌性評估中在27個城市中沒有劃分出韌性城市（高—高）。

4.2.1 高風險城市

評價結果篩選出高風險城市6個。高風險城市具有高致災危險性和低韌性水平，但區(qū)間內城市的韌性水平差距較大。以常州和安慶為例。常州是高風險城市中較為接近韌性城市區(qū)間的城市。其一般韌性在江蘇省內為第4位，但在27個城市中僅處在中游；特指韌性得分在第2位，處于27個城市上游。常州的保險密度增長水平高，遠超國家2020年預期達到的3 500元的人均額度標準，2018年人均可支配收入及GDP較2011年增長將近一倍，特指韌性中綠色基礎設施指標得分也有所上升。常州的暴雨洪澇致災危險性指數(shù)和綜合韌性指數(shù)并非最高，但相對而言其韌性能力處在長三角城市的中游，特別是特指韌性和暴雨洪澇災害接近匹配的情況（見圖4-圖6）。安慶、銅陵、池州一般韌性發(fā)展水平較低使其韌性水平較難應對其高致災風險。安慶的一般韌性在長三角城市中處于較低水平，特指韌性中綠色基礎設施較好而處于中等水平。

4.2.2 低風險城市

評價結果篩選出低風險城市6個，具有高韌性—低致災危險性特征，分別是上海、蘇州、無錫、南京、杭州和湖州。這類城市的綜合韌性指數(shù)居于長三角城市群的前列，大部分城市一般韌性在前20百分位，具有發(fā)達的城市發(fā)展水平，體現(xiàn)在高度城市化發(fā)展、較高水平的社會保障以及交通基礎設施。但特指韌性情況有所不同。隨著城市化發(fā)展，多數(shù)低風險城市提高了自身綠色基礎設施水平，但灰色基礎設施如防洪堤、排水管網(wǎng)密度等指標變化情況略有不同⑩。以杭州為例，杭州的灰—綠—藍色基礎設施指標得分有細微的增長，但綠色基礎設施的相對得分卻下降，說明評估期內長三角城市群該項得分增速較快，相較之下杭州市的特指韌性在該類型城市中的得分處于相對靠后的位置。

4.2.3 脆弱型城市

根據(jù)評價結果篩選出脆弱型城市共15個，接近長三角核心城市數(shù)量的一半。脆弱型城市雨洪危險性低，但韌性較為不足，其特征主要有兩類情況。一類是一般韌性較強但特指韌性不足，主要集中在浙江省城市，如寧波、臺州等；另一類是一般韌性和特指韌性都不足的城市，一旦暴雨洪澇致災危險性高，就轉化成高風險城市，如浙江臺州以及安徽蕪湖、宣城，具體表現(xiàn)為城鎮(zhèn)人均可支配收入在省內處于較高水平，但城市外來人口比重、兩類保險保障的覆蓋率、保險密度以及防洪堤建設水平不高。

5 結論與啟示

評價結果表明，長三角城市在省際和區(qū)域內呈現(xiàn)梯級分化，且氣候風險差異大，應結合《國家適應氣候變化戰(zhàn)略2035》要求，一方面推進省級適應氣候變化方案的編制和實施，從區(qū)域層面加強國土空間規(guī)劃與氣候適應需求的銜接；另一方面，鼓勵高風險城市、脆弱型城市積極申請第二批氣候適應型城市試點。本文提出以下幾點具體建議。

5.1 在城市化進程中應兼顧一般韌性與特指韌性建設，提升城市系統(tǒng)的綜合韌性

比較發(fā)現(xiàn)，韌性在4—5級的城市，其經(jīng)濟社會發(fā)展能力基本都比較高。上海、江蘇省蘇州、南京、無錫以及浙江省杭州和湖州的城市發(fā)展得分基本靠前。安徽省各市的城市發(fā)展水平，尤其是安徽省各城市的GDP、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)人口比重、預期壽命普遍低于上海、江蘇省和浙江省城市。其外來人口比重指標也是負值居多，代表各市的人口流動性較強。加上人口的城市化水平不高，致使安徽省的城市發(fā)展水平較長三角城市群平均水平略顯不足。因此，對比高、低韌性等級的城市發(fā)現(xiàn)，提升城市的發(fā)展能力是適應氣候變化的重要基礎。

特指韌性主要體現(xiàn)為與城市水安全綜合治理有關的灰—綠—藍色基礎設施水平。從兩個五年規(guī)劃期間的特指韌性來看，長三角城市群半數(shù)城市的綠色基礎設施得分都有所提升，但特指韌性總體上呈現(xiàn)出下降趨勢，許多城市的灰—藍色基礎設施2018年得分低于2011年，可能是由于建成區(qū)面積增長較快，灰—藍色基礎設施未能同步增長所致，例如不同城市的防洪堤等設施水平相差較大、海綿城市建設中水面等藍色基礎設施的增長低于城市綠地空間的增長。對此，不同城市可以結合氣候風險評估，在高風險區(qū)域因地制宜加強海綿城市設計，減小洪澇風險。

5.2 韌性城市建設應重視重點領域和脆弱群體的氣候適應投入

長三角城市群作為國家級戰(zhàn)略發(fā)展區(qū)域，未來持續(xù)的經(jīng)濟活動和人口增長必將加劇和放大災害風險，對此應重視提升重點領域和脆弱群體的氣候適應能力，加強公共財政投入和市場融資機制。首先，雨洪風險影響最大的是城市交通、電力等基礎設施。對于城市群而言，還應加強城市群層面的生命線基礎設施風險防護與協(xié)同治理。其次，長三角大部分城市人口密集，老齡化、外來人口眾多，對此應加強社區(qū)層面的韌性城市試點示范，加強對外來人口的社會保障和保險覆蓋面，重視對城市氣候脆弱人群的科普教育、應急演練，提高城市居民的風險意識和韌性。除政府提供的公共保障外，個人保險也是一項越來越受到關注的保障機制，但自主保險在有能力支付保險的群體中并非自動觸發(fā)的機制[33]。例如安徽省各市的保險服務業(yè)（保險密度）水平較低，影響了其一般韌性得分。除合肥的保險密度接近于沿海城市外，安徽省整體的保險密度水平比較低，多數(shù)城市不到2 000元/人。按照“新國十條”，到2020年保險密度要從2016年的2 258元/人，上升到3 500元/人?。最后，與政府科教文衛(wèi)、生態(tài)環(huán)境等投入相關的人均韌性投入指標屬于一般韌性，地方政府在國民教育、醫(yī)療衛(wèi)生、科技研發(fā)的相應投入和建設屬于長效機制，難以立竿見影。相比而言，上海、江蘇省的城市人均韌性財政支出的平均水平高于浙江和安徽兩省。這一公共領域還需要財政的持續(xù)投入。

5.3 加強分類指導，不同韌性類別的城市采取不同適應路徑

低風險城市的一般韌性較強，城市化發(fā)展水平高、交通基礎設施良好，應進一步提升特指韌性。大部分低風險城市的特指韌性得分都高于平均水平，例如上海、湖州、杭州、蘇州等。對此可以通過識別特定區(qū)域的致災風險、加強增量型適應提高特指韌性。高風險城市需要打造具有暴雨洪澇韌性的安全城市，尤其注重暴雨洪澇影響下的高風險區(qū)域、脆弱行業(yè)、脆弱群體，例如居住在山洪泥石流高發(fā)山區(qū)的城鄉(xiāng)居民、缺乏住房和社會保障的外來務工群體等。脆弱型城市在長三角地區(qū)體現(xiàn)較大的差異和分化，可針對性地采取發(fā)展型適應或增量型適應舉措，例如沿海的蘇浙滬城市臺風影響較大、安徽地處山區(qū)城市降雨較多，對特指韌性投入不足的城市主要加強增量型適應，對于一般韌性與特指韌性投入均不足的城市，則需要兼顧發(fā)展型適應并針對薄弱環(huán)節(jié)提升特指韌性。