程婭婭，高玉琴，劉云蘋，徐龍升

(河海大學(xué) 水利水電學(xué)院，江蘇 南京 210098)

近年來，全球氣候變暖和城市化進程不斷加快導(dǎo)致城市極端暴雨頻率呈上升趨勢，面對極端暴雨給城市帶來的巨大財產(chǎn)損失和人員傷亡，對極端暴雨下城市脆弱性的研究逐漸成為其中重要問題之一。隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展，城市化進程不斷加速，城市的建設(shè)與擴張使得天然雨水調(diào)蓄空間減少，路面硬化削弱了地表的透水能力，加之全球氣候變暖、海平面上升等使得城市強降水和洪澇災(zāi)害事件頻發(fā)[1]。因此探究城市在極端暴雨條件下的脆弱性，分析城市應(yīng)對暴雨的敏感度以及應(yīng)對能力是一個研究程度不高但很有必要的課題。

脆弱性理論研究起源于災(zāi)害學(xué)，繼而在生態(tài)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、可持續(xù)發(fā)展等各個方面都得到了廣泛的應(yīng)用[2]。1990年IPCC首次提出將脆弱性納入氣候變化影響評估范圍內(nèi)，并在多次評估報告中不斷明確脆弱性的概念和結(jié)構(gòu)性特點[3]。之后有學(xué)者將脆弱性概念延伸至城市脆弱性，并根據(jù)城市不同層面，先后研究了經(jīng)濟、自然災(zāi)害脆弱性及社會-生態(tài)系統(tǒng)脆弱性[4]。

國內(nèi)外關(guān)于脆弱性的研究從早期的地質(zhì)學(xué)、災(zāi)害學(xué)發(fā)展到近年來的自然災(zāi)害領(lǐng)域、氣候變化領(lǐng)域等，在多個層次、多個方面都進行了探討[2]。國外主要研究地震等特定環(huán)境下的脆弱性，如BLAIKIE[5]提出自然災(zāi)害領(lǐng)域關(guān)于脆弱性的評價的PAR模型，并且國外多分析城市在空間上的脆弱性和脆弱性分布特點[6]。之后ADGER等[7]又將脆弱性恢復(fù)問題納入脆弱性研究中，并從而衍生出復(fù)合的人-地耦合系統(tǒng)。近年來，TS YANTIKOUA等[8]關(guān)注洪水對脆弱性的影響，評估了貝寧西南海岸對海岸侵蝕和洪水風(fēng)險的脆弱性。國內(nèi)多研究礦業(yè)城市等典型性的資源型城市，對一般性城市研究較少，如王乃舉[9]、孫平軍[10]等。在氣候變化領(lǐng)域的現(xiàn)有研究[2-3，11]中，對城市脆弱性的研究主要集中于氣候變化等大層面，而較少學(xué)者就極端暴雨下一般性城市的脆弱性展開探討。

本文選擇南京地區(qū)秦淮河流域為研究區(qū)，首先結(jié)合城市脆弱性的內(nèi)涵及特點構(gòu)建極端暴雨情景下的城市脆弱性評價指標體系，再構(gòu)建基于AHP-熵權(quán)法的灰色關(guān)聯(lián)度模型評價南京市城市脆弱性的等級，找到影響南京市極端暴雨條件下的主要影響指標以及相關(guān)障礙因子，能夠預(yù)防南京市高脆弱性的發(fā)生，在一定程度上為減少南京地區(qū)極端暴雨事件造成的經(jīng)濟損失和人員傷亡提供技術(shù)指導(dǎo)。

1 城市脆弱性基本概念及內(nèi)涵

城市脆弱性是由脆弱性發(fā)展而來。1981年TIMMERMAN[12]第一次提出脆弱性：當(dāng)災(zāi)害發(fā)生時，系統(tǒng)會有何種程度的負面響應(yīng)；于翠松[13]認為脆弱性是某個物體在受到?jīng)_擊等外力時容易受到損壞的性質(zhì)。對脆弱性概念進行擴展得到城市脆弱性的概念。程林[14]給出了安全防災(zāi)方面的城市脆弱性概念，即面對突發(fā)事件的暴露，城市表現(xiàn)出的敏感性和應(yīng)對能力；畢云龍等[15]指出城市脆弱性是城市對經(jīng)濟、社會、資源、生態(tài)等方面干擾因素的敏感程度、反應(yīng)程度及應(yīng)對能力，也包括應(yīng)對能力不足而導(dǎo)致城市結(jié)構(gòu)和功能發(fā)生改變的特性。

結(jié)合前人研究進展和研究成果，本文對極端暴雨情景下的城市脆弱性的定義為：城市受到極端暴雨干擾時，城市系統(tǒng)對災(zāi)害的敏感程度、易損程度以及應(yīng)對能力。

敏感程度是當(dāng)一個城市受到極端暴雨的干擾時所表現(xiàn)出來的不穩(wěn)定性，敏感程度和城市脆弱性成正比關(guān)系，即敏感程度越大，城市的脆弱性越高；易損程度是極端暴雨的干擾對城市造成的損傷和破壞的程度，易損程度與城市脆弱性成正比關(guān)系，易損程度越大，城市脆弱性越高；應(yīng)對能力是城市受到極端暴雨的干擾后，面對擾動帶來的損害所具有的自我調(diào)節(jié)的能力，應(yīng)對能力和城市脆弱性成反比關(guān)系，應(yīng)對能力越強，其脆弱性越低[16]。

2 極端暴雨情景下的城市脆弱性評價指標體系構(gòu)建

按照脆弱性的三個屬性：敏感程度、易損程度以及應(yīng)對能力三個方面對評價指標進行綜合分析和分類，并考慮復(fù)雜城市系統(tǒng)的經(jīng)濟、社會、資源以及自然環(huán)境層面來構(gòu)建城市脆弱性評價指標體系[3]。本文評價指標體系分為目標層、準則層、指標層三個層次，下一級指標組反映上一級指標的狀況。目標層是全面反應(yīng)極端暴雨情景下的城市脆弱性的系統(tǒng)層；指標層根據(jù)城市脆弱性的內(nèi)涵特點分為敏感程度、易損程度和應(yīng)對能力；指標層考慮城市在受到極端暴雨時經(jīng)濟、社會、資源以及自然環(huán)境的變化情況，列出一系列相關(guān)的指標。

本文參考大量城市脆弱性的相關(guān)文獻[2-3，11，15-16]，總結(jié)前人的相關(guān)研究經(jīng)驗，通過初選、優(yōu)選對評價指標進行篩選，最終得到既合理又簡明的評價指標體系(表1)，包括1個目標層、3個準則層、18個指標層。

表1 極端暴雨情景下城市脆弱性評價指標體系

根據(jù)國際自然災(zāi)害風(fēng)險評估[17]等相關(guān)資料，按照科學(xué)性、代表性、系統(tǒng)性、方向性、可操作性原則，從經(jīng)濟、社會、資源、自然環(huán)境領(lǐng)域選出第三產(chǎn)業(yè)所占比重、經(jīng)濟增長率、常住人口城鎮(zhèn)化率、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率、建成區(qū)綠地覆蓋率、每萬人擁有的醫(yī)生數(shù)、建成區(qū)排水管道密度等相關(guān)指標，并將其分在三個準則層下。第三產(chǎn)業(yè)所占比重、經(jīng)濟增長率、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、人均地方財政支出和常住人口城鎮(zhèn)化率從不同角度表征一個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展狀況，這些指標值越高表明該地區(qū)的經(jīng)濟越發(fā)達，人民的生活水平更高，相應(yīng)的城市脆弱性越低。人口密度越大說明該地區(qū)的相關(guān)建筑設(shè)施越密集，當(dāng)降雨產(chǎn)生時，相應(yīng)的城市脆弱性越高[18]。城市污水集中處理率、建成區(qū)排水管道密度、建成區(qū)綠地覆蓋率和每萬人擁有的醫(yī)生數(shù)表征一個地區(qū)綠化、管道、衛(wèi)生等基礎(chǔ)設(shè)施的完善程度，這些指標越高，表明該地區(qū)抵抗災(zāi)害的能力更強，相應(yīng)的城市脆弱性較低。

根據(jù)極端暴雨的特定背景，選出年降雨經(jīng)濟損失、最大洪水流速、最大洪水淹沒范圍、最長洪水淹沒歷時、最大洪水淹沒水深、洪峰調(diào)蓄容量等相關(guān)指標。年降雨經(jīng)濟損失表征由于降雨引起的河湖、水庫水位上漲，地面徑流不能及時排除產(chǎn)生積水引起的損失，年降雨經(jīng)濟損失高，說明降雨引起的損失較為嚴重，相應(yīng)的城市的脆弱性較高。最大洪水流速、最大洪水淹沒范圍、最長洪水淹沒歷時、最大洪水淹沒水深是由于降雨產(chǎn)生的內(nèi)澇區(qū)的特征指標，可表征降雨的大小以及損害的嚴重程度，最大洪水流速等較大，說明降雨產(chǎn)生的內(nèi)澇區(qū)較大，對城市的影響也較大，相應(yīng)的城市脆弱性較高。洪峰調(diào)蓄容量指最高洪水位與汛前水位(常水位)之間水量的體積，洪峰調(diào)蓄容量越大，表明最高洪水位越高，水系的調(diào)蓄能力越差，洪災(zāi)風(fēng)險和危害程度也更大，相應(yīng)的城市脆弱性更高。

3 城市脆弱性評價模型構(gòu)建

綜合評價是在對一個目標進行評價時，通過選取與所要研究對象相關(guān)的若干指標，運用評價模型對這些指標進行處理，得到可以反映該研究對象的單一因子，從而對其進行評判[19]。目前，綜合評價模型已被廣泛應(yīng)用于社會、經(jīng)濟、水文、自然環(huán)境等諸多領(lǐng)域，主要有TOPSIS法、物元分析法、灰色關(guān)聯(lián)度法等。TOPSIS法比較精確但是計算復(fù)雜，難以求得最解[20]；物元分析法雖然具有很高的客觀性和科學(xué)性，但是其評價指標數(shù)據(jù)的等級較難確定[21]；基于灰色理論的灰色關(guān)聯(lián)度評價模型，適用于研究信息尚不完整的領(lǐng)域，它的最大優(yōu)勢在于對數(shù)據(jù)的要求不是很高，而且能夠處理內(nèi)部關(guān)聯(lián)不明確的信息[22]。本文所研究的極端暴雨情景下的城市脆弱性評價，目前掌握的指標數(shù)據(jù)有限，且針對復(fù)雜多變的城市脆弱性指標體系，選用灰色關(guān)聯(lián)度模型實用性更強。

3.1 關(guān)聯(lián)度計算

3.1.1 數(shù)據(jù)無量綱化處理

數(shù)據(jù)無量綱化可以保證所有數(shù)據(jù)處于同一個區(qū)間內(nèi)，使所有指標可以進行統(tǒng)一計算。本文建立的城市脆弱性評價指標體系包含正向指標和逆向指標，為準確表達數(shù)據(jù)屬性并保證數(shù)據(jù)的一致性，本文對不同類型指標采用不同公式來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的無量綱化。正向指標無量綱化計算方法如式(1)所示，逆向指標計算方法如式(2)所示。

(1)

(2)

式中：xij為指標無量綱化后的數(shù)據(jù)；yij為指標原始數(shù)據(jù)；minyij為指標最小值；maxyij為指標最大值。

3.1.2 選擇參考序列和比較序列

參考序列可以認為是不進行評價的對照序列，將被評價序列選作比較序列。本文選取非極端暴雨情況下的數(shù)據(jù)序列作為參考序列，極端暴雨情況下的數(shù)據(jù)序列作為比較序列，通過計算參考序列和比較序列的關(guān)聯(lián)度的距離，來判定城市脆弱性的等級。

3.1.3 標準化決策矩陣構(gòu)建

在選取參考序列X0和比較序列(X1，X2，…，Xm)基礎(chǔ)上，根據(jù)數(shù)據(jù)無量綱化結(jié)果建立標準化決策矩陣：

(3)

式中：X0=(1.000，1.000，…，1.000)。

3.1.4 關(guān)聯(lián)系數(shù)計算

采用式(4)計算參考序列和比較序列之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)：

(4)

式中：βi(k)為關(guān)聯(lián)系數(shù)；δik為|x0k-xik|；minminδik為兩級最小差；maxmaxδik為兩級最大差；p為分辨系數(shù)，一般選取0.5。

3.1.5 計算指標權(quán)重

主觀賦權(quán)法充分利用專家經(jīng)驗進行權(quán)重分配，具有一定的靈活性，但同時具有忽視數(shù)據(jù)自身特點的缺陷[23]；客觀賦權(quán)法充分考慮數(shù)據(jù)自身特點，降低主觀錯誤率，但如果不能將其與現(xiàn)實情況聯(lián)系起來，往往會導(dǎo)致與理論上的結(jié)論背道而馳[24]；組合賦權(quán)法則很好地利用以上兩種方法的優(yōu)點，全面地考慮了主客觀結(jié)果[25]。因此，本文在進行指標賦權(quán)時，充分考慮主客觀因素，選取層次分析法和熵權(quán)法進行指標組合賦權(quán)，采用線性組合的方式，并且認為主、客觀賦權(quán)法的權(quán)數(shù)相同，均為0.5。

(5)

3.1.6 關(guān)聯(lián)度計算

將組合賦權(quán)法所確定的權(quán)重與關(guān)聯(lián)系數(shù)相乘，即可得到最終的關(guān)聯(lián)度，具體公式如下所示：

(6)

式中：μi為關(guān)聯(lián)度；βi(k)為關(guān)聯(lián)系數(shù)；ωk為權(quán)重；n為指標個數(shù)。

3.2 城市脆弱性評價等級與評價標準

在進行極端暴雨情景下的城市脆弱性評價時，要進行評價等級的劃分。結(jié)合本文所確定的評價指標體系，將極端暴雨情景下的城市脆弱性分為“高”“一般”“低”三個等級，并根據(jù)前人研究經(jīng)驗[26]，將灰色關(guān)聯(lián)度模型結(jié)果與評價等級對應(yīng)見表2。

表2 極端暴雨情景下城市脆弱性評價標準

Ⅰ級：城市脆弱性高，即在受到極端暴雨等外來事件的干擾時，城市的敏感程度較高，易損程度較高，應(yīng)對能力較低。當(dāng)有極端暴雨時，人們應(yīng)該對極端天氣有所警惕，并且隨時做好防護措施。

Ⅱ級：城市脆弱性一般，即在受到極端暴雨等外來事件的干擾時，城市的敏感程度、易損程度、應(yīng)對能力都處于一般的狀態(tài)。當(dāng)有極端暴雨時，人們需要注意到極端天氣的發(fā)生，并適當(dāng)進行防護。

Ⅲ級：城市脆弱性低，即在受到極端暴雨等外來事件的干擾時，城市的敏感程度較低，易損程度較低，應(yīng)對能力較強。當(dāng)有極端暴雨時，城市并不會受到太大的損害，人們幾乎可以不用擔(dān)心極端天氣的發(fā)生。

4 實例分析

南京作為南方較為繁華的省會城市，其受氣候變化和城市化的影響較為嚴重，其大部分地區(qū)位于秦淮河流域所在地，常出現(xiàn)大降雨、洪澇災(zāi)害等事件，因此選定我國東部秦淮河流域的南京地區(qū)作為研究區(qū)進行城市脆弱性評價并進行評價結(jié)果分析。

4.1 研究區(qū)概況

秦淮河流域位于長江下游，江蘇省西南部，總面積約2 631 km2，涉及南京、句容兩市。南京地區(qū)處于亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，四季分明，雨量豐沛，多年平均降雨量1 181.4 mm，年均氣溫16.66 ℃。南京經(jīng)濟發(fā)展水平較高，城市化發(fā)展迅速，從2005-2020年底，南京市常住人口由689.80萬人增至931.97萬人，其城市化水平由76.24%增至86.8%。南京市是中國東部地區(qū)重要的教育基地和交通樞紐，是長江經(jīng)濟帶和東部沿海經(jīng)濟帶的重要中心城市。截至2020年底，南京市建成區(qū)面積868.28 km2，地區(qū)生產(chǎn)總值14 817.95億元，占全省14.43%，人均地區(qū)生產(chǎn)總值159 322元，超過全省人均生產(chǎn)總值38 091元[27]。

4.2 研究區(qū)極端暴雨選取

研究區(qū)極端暴雨的選取首先需確定區(qū)域極端暴雨閾值。極端暴雨閾值目前通常使用統(tǒng)一固定的日降水量[28]和百分位法[29]進行確定。由于不同年份不同場次的降雨具有非固定性，采用統(tǒng)一固定的日降水量確定極端暴雨閾值準確性較低，因此本文采用百分位法確定秦淮河流域極端暴雨閾值，即以1986-2006年的20年間某測站所有降水日最強的1%的降水量作為該測站極端暴雨閾值。秦淮河流域各測站極端暴雨閾值見表3。

表3 秦淮河流域南京地區(qū)各測站極端暴雨閾值

根據(jù)秦淮河流域極端暴雨閾值，本文分別選取秦淮河流域南京地區(qū)NO.20160630、NO.20120712和NO.20080730三場洪水過程作為研究對象進行極端暴雨情景下的城市脆弱性評價(圖1)。NO.20160630場次洪水各測站日降雨量可認為其完全符合極端暴雨條件；NO.20120712場次洪水僅在7月13日武定門閘的降雨量超過極端暴雨閾值，因此可認為其不符合極端暴雨的條件，將其作為參考序列；NO.20080730場次洪水大部分測站的降雨量超過極端暴雨閾值，因此可認為其是小型極端暴雨的情況。

圖1 三場洪水各測站超過當(dāng)天閾值雨量圖

4.3 數(shù)據(jù)來源

第三產(chǎn)業(yè)所占比重、經(jīng)濟增長率、建成區(qū)綠地覆蓋率、每萬人擁有的醫(yī)生數(shù)、建成區(qū)排水管道密度等數(shù)據(jù)可以直接通過公式計算或在《南京市統(tǒng)計年鑒》中進行查閱，最大洪水流速、最大洪水淹沒范圍、最長洪水淹沒歷史、最大洪水淹沒水深等指標則需要通過建立水文水動力模型動態(tài)模擬洪水過程得到(表4)。

表4 水文水動力模型模擬得到的部分指標值

使用HEC-HMS、MIKE系列軟件構(gòu)建水文水動力模型，其主要建模步驟：運用HEC-HMS進行降雨徑流模擬，得到洪水過程的點源匯流徑流數(shù)據(jù)作為MIKE11中部分河道的匯流數(shù)據(jù)，并將得到的時間序列文件作為MIKE模型的邊界文件，運用MIKE11進行河道水流運動模擬，MIKE21 FM進行地表漫流模擬，最后運用MIKE FLOOD耦合MIKE11和MIKE21，連接河道和地表，從而得到淹沒水深、淹沒范圍等數(shù)據(jù)。

4.4 研究區(qū)極端暴雨情景下的城市脆弱性評價

4.4.1 數(shù)據(jù)無量綱化

根據(jù)《南京市統(tǒng)計年鑒》[27]和模型模擬結(jié)果，得到指標數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)無量綱化結(jié)果見表5。

表5 指標數(shù)據(jù)無量綱化結(jié)果

4.4.2 確定參考序列和比較序列

根據(jù)4.2節(jié)對研究區(qū)極端暴雨的定義，本文選擇沒有極端降雨情景下的指標數(shù)據(jù)即2012年小洪水作為參考序列X0，選取2008年中洪水和2016年大洪水作為比較序列X1、X2。

4.4.3 確定標準化決策矩陣

得到的標準化決策矩陣為：

(7)

4.4.4 計算關(guān)聯(lián)系數(shù)

已知參考序列X0與各比較序列X1，X2后，利用式(4)計算關(guān)聯(lián)系數(shù)。得到關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣為：

(8)

4.4.5 計算指標權(quán)重

按照主客觀賦權(quán)的方法，對各指標數(shù)據(jù)進行權(quán)重的計算，本文認為主觀權(quán)重與客觀權(quán)重的權(quán)數(shù)均為0.5，得到的最終權(quán)重值見表6。

表6 評價指標體系各指標組合權(quán)重

4.4.6 計算關(guān)聯(lián)度

根據(jù)求得的組合權(quán)重以及關(guān)聯(lián)系數(shù)，利用式(6)將其對應(yīng)相乘再求和就可得到關(guān)聯(lián)度以分析評價城市脆弱性，結(jié)果見表7。

4.5 模型評價結(jié)果與分析

由4.4節(jié)的分析與計算可知，比較序列X1和X2的關(guān)聯(lián)度計算結(jié)果分別為0.611和0.520。根據(jù)2.3節(jié)確定的評價等級和評價標準，可得出研究區(qū)的評價等級在2008年為Ⅲ級，即為低脆弱性，在2016年為Ⅱ級，即為一般脆弱性。以參考序列X0的關(guān)聯(lián)度1.000為標準，比較序列X1和X2分別與參考序列的距離為：|ΔX1|=|1-0.611|=0.389，|ΔX2|=|1-0.520|=0.480。2016年大洪水情況下，南京市的城市脆弱性程度比2008年中洪水情況下的脆弱性程度高，但整體來看，南京市的城市脆弱性程度處于中低水平。

4.5.1 極端暴雨情景下城市脆弱性分析

年降雨經(jīng)濟損失、最大洪水流速、最大洪水淹沒范圍、最長洪水淹沒歷時、最大洪水淹沒水深、建成區(qū)排水管道密度、洪峰調(diào)蓄容量是與極端暴雨直接相關(guān)的城市脆弱性評價指標，該指標的關(guān)聯(lián)度值越小表示這項指標的脆弱性程度越高。從圖2可以看出，2008年中等程度洪水情況下，圖中指標的關(guān)聯(lián)度均小于等于2012年，即脆弱性高于非極端暴雨情況，而2016年大洪水情況下的指標關(guān)聯(lián)度又均小于2008年，其脆弱性程度更高。比較序列與參考序列差值絕對值占比越大，說明某項指標引起脆弱性差異的可能更大，從圖中可以看出，2008年最長洪水淹沒歷時對脆弱性差異影響較大，盡管NO.20080730洪水大降雨量的天數(shù)不多，但是該場次洪水的總雨量較大，并且2012年南京市建成區(qū)排水管道密度的脆弱性差異也較大，說明當(dāng)時雨量大且排水能力較低的情況下產(chǎn)生了較長的洪水淹沒歷時。2016年年降雨經(jīng)濟損失、最大洪水流速等指標都對脆弱性差異的影響較大，這與NO.20160630洪水降雨天數(shù)較多，雨量較大的實際情況也較為相符，并且隨著洪水強度的增強，這些指標數(shù)值的變化引起脆弱性差異的能力就越大。

圖2 與極端暴雨條件相關(guān)的城市脆弱性指標對比圖

4.5.2 城市脆弱性障礙因子分析

在灰色關(guān)聯(lián)度模型計算極端暴雨情景下城市脆弱性的基礎(chǔ)上，利用障礙度模型計算各個指標對城市脆弱性的障礙度，找到對城市脆弱性影響最大的指標，從而有助于政府政策的實施與調(diào)整，一定程度上降低城市的脆弱性[30]，或?qū)ξ磥沓鞘懈叽嗳跣赃M行預(yù)防。

障礙度模型主要包括三個要素：因子貢獻度F、指標偏離度I和障礙度O，其中，因子貢獻度Fj反映某個指標對總目標的貢獻程度，可以用指標的最終權(quán)重ωj表示；指標偏離度Iij反映指標實際值與最優(yōu)值之間的距離，可以用式(9)計算；障礙度Oij反映某指標對極端暴雨情景下城市脆弱性的影響程度，障礙度Oij越大，表明這項指標對城市脆弱性的影響越大[31]。障礙度Oij的計算見式(10)。

Iij=1-xij；

(9)

(10)

以2016年為例，計算各指標障礙度，并篩選出障礙度大于2%的指標(圖3)?？梢钥闯?，2016年影響南京市城市脆弱性的主要障礙因素是人均地方財政支出、建成區(qū)排水管道密度、城市污水集中處理率、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、每萬人擁有的醫(yī)生數(shù)、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率、耕地面積、第三產(chǎn)業(yè)所占比重、建成區(qū)綠地覆蓋率等，其中人均地方財政支出、建成區(qū)排水管道密度、城市污水集中處理率、人均地區(qū)生產(chǎn)總值的障礙度分別為：18.7%、15.8%、14.3%、12.6%，說明在大洪水來臨時，城市相關(guān)設(shè)施的應(yīng)對能力不足，因此可以提高南京市地區(qū)的財政支出，例如加強基礎(chǔ)建設(shè)，加大農(nóng)業(yè)水利氣象部門的管理和資金供給；提高建成區(qū)排水管道密度，合理規(guī)劃排水管道分布，在相對薄弱的地方進行加密；加強污水集中處理能力，保護生態(tài)環(huán)境，促進可持續(xù)發(fā)展；大力發(fā)展經(jīng)濟，提高居民生活水平，改善居民失業(yè)情況，從而改善南京市的城市脆弱性水平，一定程度上預(yù)防其城市高脆弱性的發(fā)生。

圖3 2016年南京市城市脆弱性各項指標障礙度圖

5 結(jié)論和討論

本文根據(jù)城市脆弱性的內(nèi)涵，系統(tǒng)分析影響極端暴雨情景下城市脆弱性的經(jīng)濟因素、社會因素、資源因素和環(huán)境因素，構(gòu)建了城市脆弱性評價指標體系。并構(gòu)建基于AHP-熵權(quán)法的灰色關(guān)聯(lián)度評價模型對秦淮河流域南京地區(qū)進行實例研究，對極端暴雨情景下的城市脆弱性進行了研究分析。具體結(jié)論如下：

1)綜合2008年和2016年極端暴雨情況下城市脆弱性評價模型計算結(jié)果，南京市的城市脆弱性處于中低等級。

2)在與極端暴雨條件相關(guān)的指標中，影響南京市城市脆弱性的主要因素是最長洪水淹沒歷時和洪峰調(diào)蓄容量。較大降雨量和排水能力不足可能引起淹沒歷時較長，從而引發(fā)設(shè)施受損以及農(nóng)田受災(zāi)的可能性較大；洪峰調(diào)蓄容量較大說明南京市水系的調(diào)蓄能力較差，水系對洪水的貯存和調(diào)節(jié)功能降低，極端暴雨來臨時更容易發(fā)生危險事件。

3)整體來看，南京市極端暴雨條件下城市脆弱性的主要影響因素是：人均地方財政支出、建成區(qū)排水管道密度、城市污水集中處理率、人均地區(qū)生產(chǎn)總值?？紤]到這些因素，南京市可以適當(dāng)調(diào)整財政支出投入和劃分，完善相關(guān)城市基礎(chǔ)設(shè)施，大力發(fā)展經(jīng)濟，推動產(chǎn)業(yè)升級，在一定程度上降低城市高脆弱性發(fā)生的可能。

由于數(shù)據(jù)資料有限，本文中極端暴雨情景下的城市脆弱性評價僅針對南京全市，未來可考慮采用劃分網(wǎng)格區(qū)域的方法進一步精細化城市脆弱性評價，并通過更為便捷有效的方式獲取更多數(shù)據(jù)，預(yù)測未來城市脆弱性的變化趨勢及時空分布。此外，考慮到極端暴雨也會影響城市的地下空間，探索城市地下空間洪澇脆弱性也十分必要，后續(xù)可就地下空間易灌難排、疏散救援困難等特點做進一步的研究。