嵇 娟，陳軍飛,2,3，周子月

(1.河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇 南京 211100； 2.長江保護(hù)與綠色發(fā)展研究院，江蘇 南京 210098；3.江蘇長江保護(hù)與高質(zhì)量發(fā)展研究基地，江蘇 南京 210098)

改革開放以來，中國經(jīng)歷了歷史上最大規(guī)模、最快速度的城鎮(zhèn)化進(jìn)程，城鎮(zhèn)化率從1978年的20%增長到2021年的64.72%，城鎮(zhèn)常住人口從1.7億人增加到9.1億人[1]。在城鎮(zhèn)化進(jìn)程中，城市作為一個復(fù)雜的社會系統(tǒng)發(fā)揮著關(guān)鍵作用。與此同時(shí)，城市在發(fā)展過程中不斷經(jīng)受諸多因素的沖擊和威脅，特別是極端天氣帶來的暴雨、洪澇等自然災(zāi)害。我國許多城市都依河流、湖泊而建，更容易受到雨洪災(zāi)害的影響。根據(jù)水利部《中國水旱災(zāi)害防御公報(bào)》，2020年全國百座城市進(jìn)水受淹或者發(fā)生內(nèi)澇，受災(zāi)人口高達(dá)7 861.5萬人，直接經(jīng)濟(jì)損失2 669.8億元，占當(dāng)年GDP的0.26%[2]。2021年，河南鄭州發(fā)生特大暴雨，造成重大人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。面對如此嚴(yán)峻的自然災(zāi)害考驗(yàn)，如何提高城市應(yīng)對洪水災(zāi)害的能力和城市自身韌性，最大程度消除雨洪災(zāi)害帶來的消極影響，是城市發(fā)展需要關(guān)注和妥善應(yīng)對的問題之一。因此，深入研究城市洪澇韌性評價(jià)問題，有助于提高城市洪澇韌性，促進(jìn)城市健康可持續(xù)發(fā)展。

1 文獻(xiàn)綜述

“韌性”一詞最初用來描述金屬在受到外力沖擊時(shí)保持穩(wěn)定或恢復(fù)到原始狀態(tài)的能力[3]。生物家霍林[4]將韌性引入生態(tài)學(xué)領(lǐng)域，認(rèn)為韌性是系統(tǒng)在危機(jī)發(fā)生時(shí)預(yù)測和解決外部沖擊的能力，同時(shí)保持其主要功能。隨著這一概念的深入研究，亦有學(xué)者指出，韌性不僅可以長時(shí)間抵抗干擾，還可為城市提供機(jī)會和手段，以系統(tǒng)更新和新軌跡的形式應(yīng)對干擾[5]。隨后，工程韌性[6]、經(jīng)濟(jì)韌性[7]、生態(tài)韌性[8]的提出進(jìn)一步豐富了韌性理論的內(nèi)涵。韌性的概念更經(jīng)常被用作指導(dǎo)有關(guān)城市的科學(xué)和政治討論的首要原則，并且提高韌性已成為近幾十年來有關(guān)城市的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)發(fā)展計(jì)劃的核心組成部分。城市洪澇韌性是指城市抵御洪澇、重建物理損壞和減少社會經(jīng)濟(jì)損失、保障城市系統(tǒng)正常運(yùn)行以及適應(yīng)未來洪澇災(zāi)害的能力[9]。

城市韌性的量化有助于有效引導(dǎo)城市建設(shè)和發(fā)展，因此，其測度和影響因素一直是學(xué)術(shù)界的熱點(diǎn)研究問題。國內(nèi)外學(xué)者主要運(yùn)用系統(tǒng)論和生態(tài)學(xué)相關(guān)研究方法和工具進(jìn)行城市韌性評估，關(guān)注城市韌性評價(jià)、時(shí)空演化、城市規(guī)劃等，其中熵值法在城市韌性測度方面應(yīng)用最廣泛。例如：孫亞南等[10]結(jié)合熵值法和泰爾指數(shù)來衡量江蘇省13個地級市的韌性差異，通過障礙度模型診斷其主要障礙因子并分析城市韌性的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)；彭翀等[11]構(gòu)架了成本-能力-能效的城市韌性評估模型，測度長江經(jīng)濟(jì)帶126個城市的韌性成本、韌性能力和韌性能效，然后通過GWR模型識別其主要影響因素和驅(qū)動機(jī)制；石濤[12]利用熵值法，從生態(tài)、經(jīng)濟(jì)、社會、基礎(chǔ)設(shè)施4個層面計(jì)算黃河流域51個城市的韌性水平，并借助空間計(jì)量模型探尋其驅(qū)動要素；李雪銘等[13]基于DPSIR框架，運(yùn)用熵值法和地理探測器技術(shù)綜合測度長三角地區(qū)26個城市的人居環(huán)境韌性，認(rèn)為教育水平、經(jīng)濟(jì)動力和能源壓力是主要影響因子。一些學(xué)者應(yīng)用全生命周期法、TOPSIS法、系統(tǒng)動力學(xué)等來衡量城市韌性。例如：Li等[14]構(gòu)建了災(zāi)害全周期的洪澇韌性綜合評價(jià)體系，涵蓋洪澇前的抗災(zāi)能力、洪澇后的應(yīng)對和恢復(fù)能力，并提出專家權(quán)重的最大共識模型克服評價(jià)指標(biāo)中的不確定信息；繆惠全等[15]基于城市災(zāi)后恢復(fù)的4個階段(救援、避難、重建、復(fù)興)，從政府與管理、經(jīng)濟(jì)與發(fā)展、社區(qū)與人口、住房與設(shè)施和環(huán)境與文化共5個維度建立城市韌性評價(jià)體系；Moghadas等[16]應(yīng)用AHP和TOPSIS的混合多標(biāo)準(zhǔn)決策方法，比較評估伊朗首都德黑蘭的雨洪韌性能力；Lu等[17]提出了一種基于粒子群優(yōu)化算法-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-熵權(quán)法的混合算法用于評估城市群的災(zāi)害韌性；Datola等[18-19]建立了多維的系統(tǒng)動力學(xué)模型來評估城市韌性，分析和模擬了與城市系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)、社會、環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施方面相關(guān)的城市彈性問題。

從國內(nèi)外的相關(guān)研究成果可知，大部分學(xué)者都是從省域、區(qū)域、國家的層面評估城市韌性水平及其影響因素，并表現(xiàn)出有宏觀層面向微觀層面延伸的趨勢，但是仍然存在一定局限：一是未考慮不同災(zāi)害對城市韌性指標(biāo)體系構(gòu)建的影響；二是當(dāng)前的評價(jià)方法大多通過較為主觀的方式，缺乏客觀性。本文基于壓力-狀態(tài)-響應(yīng)(pressure-state-response， PSR)框架構(gòu)建城市洪澇韌性評價(jià)指標(biāo)體系，基于實(shí)數(shù)編碼加速遺傳算法的投影尋蹤模型(projection pursuit based on real-coded accelerated genetic algorithm， RAGA-PP)測度江蘇省13個地級市洪澇韌性水平，并應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)度法分析其主要影響因素，以期為增強(qiáng)江蘇省應(yīng)對洪澇災(zāi)害能力、提高城市洪澇韌性提供參考。

2 模型構(gòu)建與指標(biāo)選取

2.1 研究方法

2.1.1基于實(shí)數(shù)編碼加速遺傳算法的投影尋蹤模型

投影尋蹤(projection pursuit， PP)是在應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和技術(shù)相結(jié)合的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種統(tǒng)計(jì)模型，通過一定的組合投影方式將多維數(shù)據(jù)投影到低維子空間上，以分析高維數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)。PP模型有效避免了評價(jià)指標(biāo)權(quán)重因人而異的隨機(jī)性，為高維復(fù)雜問題的綜合評價(jià)提供了明顯的優(yōu)勢。

假設(shè)城市樣本集為{xij|i=1,2,…,n;j=1,2,…,m},其中xij是第i個城市第j個指標(biāo)值，n和m分別為城市個數(shù)和評價(jià)指標(biāo)總數(shù)。PP模型的主要建模過程如下[20]：

步驟1樣本評價(jià)指標(biāo)值的標(biāo)準(zhǔn)化。為了消除城市洪澇韌性評價(jià)指標(biāo)量綱不統(tǒng)一的影響，采用極值法對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理。正向和反向指標(biāo)歸一化公式分別為:

(1)

(2)

式中xjmax、xjmin分別為第j個樣本指標(biāo)值的最大值和最小值。

步驟2構(gòu)建城市洪澇韌性投影指標(biāo)函數(shù)。PP模型核心就是找出最能體現(xiàn)城市洪澇韌性評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)特征的最佳投影方向向量。將m維指標(biāo)數(shù)據(jù){xij|j=1,2,…,m}轉(zhuǎn)化為用向量a=(a1,a2,…,am)表示的各指標(biāo)在各自投影方向上的最佳方向向量，則第i個樣本在的最佳一維線性空間的投影特征值zi可以表示為

(3)

式中:aj是單位向量a的分量。投影值zi的局部投影點(diǎn)之間應(yīng)該盡可能保持密集狀態(tài)，可以更好地分為幾組，但是在整體上投影點(diǎn)應(yīng)可能分散?；诖?，投影指標(biāo)函數(shù)可以表示為

Q(a)=SzDz

(4)

其中

rij=|zi-zj|

步驟3優(yōu)化城市洪澇韌性投影指標(biāo)函數(shù)。對于確定的城市洪澇韌性評價(jià)指標(biāo)集，指標(biāo)函數(shù)Q(a)的變化受到投影方向a的變化影響，不同的投影方向代表不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征，最優(yōu)投影方向能夠最大限度地反映高維數(shù)據(jù)的特征。因此，求解最佳投影方向能夠解決投影函數(shù)最大化問題。指標(biāo)函數(shù)最大化問題可以表示為

maxQ(a)=SzDz

(5)

(6)

步驟4確定城市洪澇韌性最優(yōu)投影值。根據(jù)式(5)，可得到最優(yōu)投影方向向量a，代入式(3)可得各城市的投影指標(biāo)值，即代表各城市的洪澇韌性水平。

在PP模型中，最優(yōu)投影方向的識別即投影對象函數(shù)的最優(yōu)解，是PP模型有效性和問題解決的關(guān)鍵步驟。基于實(shí)數(shù)編碼的加速遺傳算法(real-goded accelerated genetic algorithm， RAGA)，模擬了適者生存和群體內(nèi)染色體信息的交換機(jī)制，其能夠像加速遺傳算法一樣從局部優(yōu)化中脫穎而出，以更高的概率實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化，同時(shí)也克服了二進(jìn)制編碼計(jì)算負(fù)載大、全局優(yōu)化速度慢等缺點(diǎn)，增強(qiáng)了算法的優(yōu)化能力。因此，本文構(gòu)建基于RAGA-PP模型[21]的城市洪澇韌性評價(jià)模型，模型評價(jià)流程如圖1所示。

圖1 RAGA-PP模型評價(jià)流程

2.1.2灰色關(guān)聯(lián)度分析

灰色關(guān)聯(lián)度分析是對一個系統(tǒng)發(fā)展變化態(tài)勢的定量描述和比較，用來測算因素序列與特定序列之間緊密程度的計(jì)算方法。只有厘清系統(tǒng)或者因素間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，才能對系統(tǒng)有更為透徹的認(rèn)識，分清主次因素。因此，本文運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度分析診斷雨洪視角下城市韌性影響因素的重要程度。若測算的韌性值與各指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度均大于0.5，表明指標(biāo)對城市洪澇韌性有影響，關(guān)聯(lián)度數(shù)值越大，則指標(biāo)對城市洪澇韌性的影響程度越大[22]。

2.2 基于PSR框架的城市洪澇韌性評價(jià)指標(biāo)體系

2.2.1城市洪澇韌性的PSR理論框架

PSR是由經(jīng)合組織(OECO)與聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署(UNEP)共同推出用于研究環(huán)境問題的框架體系，從壓力、狀態(tài)和響應(yīng)3個維度動態(tài)地、系統(tǒng)地反映經(jīng)濟(jì)、社會和生態(tài)環(huán)境之間的相互作用。因此，參考相關(guān)文獻(xiàn)[23-24]，本文構(gòu)建基于PSR理論的城市洪澇韌性框架如圖2所示。

圖2 城市洪澇韌性的PSR理論框架

城市洪澇韌性是壓力層的刺激性、狀態(tài)層的敏感性和響應(yīng)層的適應(yīng)性的綜合結(jié)果。城市雨洪系統(tǒng)在壓力的刺激下會發(fā)生變化，容易發(fā)生洪水災(zāi)害，而城市的自然環(huán)境以及關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施可以緩解一些壓力。如果洪水壓力過高，根據(jù)雨洪災(zāi)害傳遞的信號，城市將采取相應(yīng)的應(yīng)對措施進(jìn)行洪水風(fēng)險(xiǎn)管理，然后對壓力子系統(tǒng)和狀態(tài)子系統(tǒng)做出反應(yīng)。

2.2.2城市洪澇韌性的評價(jià)指標(biāo)體系

本文以PSR理論框架為基礎(chǔ)，借鑒國際上具有代表性的指標(biāo)體系[25-27]，構(gòu)建城市洪澇韌性的評價(jià)指體系(表1)，共包括18個具體指標(biāo)。

其中，壓力層子系統(tǒng)是給城市雨洪系統(tǒng)帶來刺激的因素，壓力越大，城市韌性越弱。年降水量和高程都會影響城市雨洪系統(tǒng)壓力，降雨過多、地勢低洼都容易引起雨洪災(zāi)害；此外，城市人口增多會使更多的人受到城市雨洪的威脅，從而加大系統(tǒng)壓力，因此選取年降水量、高程、人口密度3個指標(biāo)作為壓力層因素。狀態(tài)層子系統(tǒng)反映城市雨洪系統(tǒng)狀態(tài)的敏感性，主要考慮自然和社會系統(tǒng)對雨洪的承受能力，選取了人均公園綠地面積、排水管網(wǎng)長度等7個指標(biāo)。響應(yīng)層的適應(yīng)性則注重于城市系統(tǒng)對于雨洪來臨后能夠影響其做出反應(yīng)的因素，這些因素能夠停止、恢復(fù)和預(yù)防生態(tài)系統(tǒng)對于人類的威脅程度。例如，每萬人醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)越多代表人類遭受嚴(yán)重雨洪災(zāi)害后得到醫(yī)療保障程度越高，城市系統(tǒng)對于雨洪適應(yīng)性越強(qiáng)；居民的災(zāi)害應(yīng)急意識越強(qiáng)，面對風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的抵御能力就越強(qiáng)，受到的傷害就越小。因此，選取可支配收入、防汛物資儲備調(diào)撥能力、公眾災(zāi)害應(yīng)急意識、第三產(chǎn)業(yè)占比等8個因素。指標(biāo)體系中共有14個正向指標(biāo)，4個負(fù)向指標(biāo)。對于正向指標(biāo)來說，數(shù)值越大，城市洪澇韌性越強(qiáng)；反之，數(shù)值越小，城市洪澇韌性越弱。

表1 城市洪澇韌性評價(jià)指標(biāo)體系及權(quán)重

2.3 數(shù)據(jù)來源

江蘇省位于中國大陸東部沿海的長江三角洲地區(qū)，下轄13個地級市(南京、無錫、徐州、常州、蘇州、南通、連云港、淮安、鹽城、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、泰州、宿遷)，是中國人口密度和綜合發(fā)展水平最高的省份之一。江蘇省河湖眾多，夏季雨量充沛，常年受雨洪災(zāi)害影響。因此，以江蘇省為例評價(jià)城市洪澇韌性具有典型性和代表性。數(shù)據(jù)來源于《2020年江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒》《2019年中國水旱災(zāi)害防御公報(bào)》、氣象局網(wǎng)站、地理空間數(shù)據(jù)云、各地級市統(tǒng)計(jì)年鑒等。

3 結(jié)果與分析

3.1 城市洪澇韌性評價(jià)

3.1.1指標(biāo)權(quán)重與分析

基于RAGA-PP的算法步驟，在MATLAB2018中編程建模，設(shè)定種群規(guī)模N=400，交叉概率為0.8，變異概率0.2，優(yōu)化變量數(shù)目n=13，變異方向所需隨機(jī)數(shù)M=10，加速次數(shù)=7，可得到各指標(biāo)的最佳投影方向向量，數(shù)值越大，表明該指標(biāo)對評價(jià)體系貢獻(xiàn)度越高。根據(jù)投影方向向量的平方和恒為1，則可得到各指標(biāo)權(quán)重及壓力、狀態(tài)和響應(yīng)子系統(tǒng)的權(quán)重(表1)。

最佳投影方向單位向量數(shù)值越大，則對應(yīng)指標(biāo)在評價(jià)體系中所占權(quán)重越高，對城市洪澇韌性評價(jià)影響越大。在所選取的18個評價(jià)指標(biāo)中，人口密度權(quán)重最大，表明該指標(biāo)對城市洪澇韌性評價(jià)影響最為明顯。公眾災(zāi)害應(yīng)急意識、排水管道長度、固定資產(chǎn)投資、第三產(chǎn)業(yè)占比、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、防汛物資儲備調(diào)撥能力對城市洪澇韌性影響較大；人均可支配收入、每萬人醫(yī)療床位、建成區(qū)綠化率、人均住房面積、高等院校畢業(yè)生數(shù)、人均公共綠地面積、高程、年降雨量、社會保障及就業(yè)占財(cái)政支出比重對城市洪澇韌性評價(jià)貢獻(xiàn)度相對較小。

通過匯總各項(xiàng)權(quán)重，得到壓力、狀態(tài)、響應(yīng)3個子系統(tǒng)對城市洪澇韌性的影響程度，其權(quán)重分別為0.159、0.377和0.464?？傮w來看，狀態(tài)子系統(tǒng)的敏感性和響應(yīng)子系統(tǒng)的適應(yīng)性對城市洪澇韌性的影響較大，這也體現(xiàn)了城市系統(tǒng)的特點(diǎn)，在面對外來災(zāi)害時(shí)，城市通過降低敏感性和提高適應(yīng)性來抵御風(fēng)險(xiǎn)，很難減緩?fù)饨鐗毫Φ拇碳?。同時(shí)，也在一定程度上表明，城市基礎(chǔ)設(shè)施、生態(tài)狀態(tài)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是提高城市洪澇韌性的關(guān)鍵。

3.1.2江蘇省城市洪澇韌性總體評價(jià)

式(3)計(jì)算得到江蘇省13個地級市的城市洪澇韌性的綜合投影值如表2所示。綜合投影值的大小反映了城市洪澇韌性的強(qiáng)弱，即綜合投影值越大，城市洪澇韌性越強(qiáng)，受到城市雨洪損害的程度越低。城市洪澇韌性值具體見表2。

表2 綜合投影值和Z-scores值

根據(jù)表2對綜合投影值大小進(jìn)行排序，得到13個城市的洪澇韌性由大到小依次是南京、蘇州、無錫、常州、南通、鎮(zhèn)江、徐州、泰州、揚(yáng)州、連云港、淮安、鹽城、宿遷。其中，南京市洪澇韌性最高，其值為3.252 3，主要原因是南京作為江蘇省省會，基礎(chǔ)設(shè)施較好，教育公平水平最高，防汛物資儲備調(diào)撥能力較強(qiáng)，公眾災(zāi)害應(yīng)急意識較強(qiáng)，醫(yī)療和通信服務(wù)最發(fā)達(dá)；宿遷市洪澇韌性最低，其值僅為0.668 4，主要原因在于宿遷市的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及教育、醫(yī)療服務(wù)都相對較弱。此外，各城市的洪澇韌性值差距明顯，最高數(shù)值是最低數(shù)值的4.87倍。

為進(jìn)一步分析城市空間分布特征，使用Z-scores方法[16]將江蘇省城市洪澇韌性水平分為5個等級，Z-scores值如表3所示。通過對江蘇省13個地級市進(jìn)行分級統(tǒng)計(jì)，利用ArcGIS對城市洪澇韌性等級進(jìn)行可視化處理，結(jié)果見圖3。

圖3 江蘇省城市洪澇韌性等級區(qū)劃

從城市洪澇韌性級別來看，江蘇省沒有處于低韌性等級的城市。其中，南京的城市洪澇韌性等級最高；較高韌性級別的城市有3個，分別為蘇州、無錫、常州；中等韌性等級的城市有4個，分別為南通、鎮(zhèn)江、徐州、泰州；較低韌性等級的城市有5個，分別為揚(yáng)州、連云港、淮安、鹽城和宿遷。從地理區(qū)位上來看，江蘇省城市洪澇韌性水平具有明顯的空間分異特征，基本呈南高北低狀態(tài)，即蘇南地區(qū)明顯優(yōu)于蘇北地區(qū)。蘇南是江蘇省較為發(fā)達(dá)的地區(qū)，配套設(shè)施相對充足，宜居環(huán)境較好，這間接說明江蘇省城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、教育、醫(yī)療等資源分布不均；蘇北地區(qū)需要獲得公平的發(fā)展和社會福祉，只有這樣才能更好地提高江蘇省的整體洪澇韌性水平。

3.2 城市洪澇韌性影響因素分析

采用灰色關(guān)聯(lián)分析法，可計(jì)算得指標(biāo)因素與城市洪澇韌性灰色關(guān)聯(lián)度值如表3所示。

表3 指標(biāo)與城市洪澇韌性的灰色關(guān)聯(lián)度

灰色關(guān)聯(lián)度數(shù)值越大，表明指標(biāo)因素與城市洪澇韌性的關(guān)系越緊密，即指標(biāo)對城市韌性的影響越大，反之亦然。根據(jù)表3可知，模型所選18個指標(biāo)與城市洪澇韌性的關(guān)聯(lián)度均在0.6以上，由此可知所選指標(biāo)對城市洪澇韌性均有較大影響，指標(biāo)選擇較為合理。

圖4 指標(biāo)排序

通過對灰色關(guān)聯(lián)度大小進(jìn)行排序，可得影響城市洪澇韌性指標(biāo)因素重要程度排序的雷達(dá)圖(圖4)。在城市洪澇韌性的評價(jià)指標(biāo)中，防汛物資儲備調(diào)撥能力關(guān)聯(lián)度最高，高達(dá)0.953 8，由此說明在雨洪災(zāi)害來臨時(shí)，快速的響應(yīng)是城市對待洪澇風(fēng)險(xiǎn)最為重要的一步，政府以最快的速度做好應(yīng)急響應(yīng)，城市因洪澇造成的損失越小。公眾災(zāi)害應(yīng)急意識、居民人均可支配收入、第三產(chǎn)業(yè)占比、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、排水管網(wǎng)長度、高等院校畢業(yè)生數(shù)這6個指標(biāo)關(guān)聯(lián)度均達(dá)到0.8以上，由此可知公眾災(zāi)害意識、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等與城市洪澇韌性息息相關(guān)。公眾擁有較強(qiáng)的災(zāi)害意識，可以更好地預(yù)防和應(yīng)對災(zāi)害，保護(hù)自身生命財(cái)產(chǎn)安全甚至輔助相關(guān)部門開展工作。通過城市運(yùn)行實(shí)踐可以發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市在面對災(zāi)害時(shí)能夠及時(shí)有效地啟動減災(zāi)應(yīng)急預(yù)案，且完善的基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)以及充分的資金、人才能夠保障城市功能的正常運(yùn)行、恢復(fù)以及重建。每萬人醫(yī)療床位數(shù)、人均住房面積、人均擁有道路面積、人均公共綠地面積、建成區(qū)綠化率這5個指標(biāo)的值在0.7以上，剩余指標(biāo)均在0.7以下。此外，從子系統(tǒng)角度分析，響應(yīng)子系統(tǒng)中指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度明顯大于狀態(tài)子系統(tǒng)和壓力子系統(tǒng)，說明響應(yīng)子系統(tǒng)對城市洪澇韌性的影響最大，政府不僅要提高應(yīng)對災(zāi)害的應(yīng)急響應(yīng)能力，提高公眾災(zāi)害意識，也要不斷發(fā)展經(jīng)濟(jì)，以便更好地投入城市洪澇韌性建設(shè)。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

a. 南京市洪澇韌性最高，蘇州、無錫、常州處于較高韌性狀態(tài)，南通、鎮(zhèn)江、徐州、泰州處于中等韌性狀態(tài)，揚(yáng)州、連云港、淮安、鹽城和宿遷處于較低韌性狀態(tài)；從地理區(qū)位上來看，該省城市洪澇韌性水平具有明顯的空間分異特征，基本呈南高北低狀態(tài)分布，蘇南地區(qū)明顯優(yōu)于蘇北地區(qū)。

b. 韌性指標(biāo)與城市洪澇韌性的灰色關(guān)聯(lián)度均達(dá)到0.6以上，指標(biāo)選擇合理。其中，防汛物資儲備調(diào)撥能力、公眾災(zāi)害應(yīng)急意識、居民人均可支配收入、第三產(chǎn)業(yè)占比、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、排水管網(wǎng)長度、高等院校畢業(yè)生數(shù)等指標(biāo)對城市洪澇韌性影響較大，且響應(yīng)子系統(tǒng)的影響程度高于狀態(tài)子系統(tǒng)和壓力子系統(tǒng)。

4.2 建議

江蘇省作為長江經(jīng)濟(jì)帶的重要組成部分，也是城市群建設(shè)的重點(diǎn)。面對嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害，江蘇省政府應(yīng)采取必要措施平衡城市洪澇韌性的發(fā)展：

a. 重視居民災(zāi)害意識的培養(yǎng)，使其具備必要的技能與知識，同時(shí)把重點(diǎn)放在社會資源的分配和提供上，權(quán)衡醫(yī)療、道路網(wǎng)絡(luò)等資源的分散化和市場化，使其在空間上能與城市洪澇韌性保持平衡。

b. 經(jīng)濟(jì)發(fā)展是城市發(fā)展的基礎(chǔ)，無論是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)還是意識形態(tài)培養(yǎng)都離不開經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。江蘇省應(yīng)致力構(gòu)建具有韌性的城市經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)體系，不斷增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)建設(shè)的創(chuàng)新活力，建立有利于韌性城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的有效機(jī)制，全方位多層次地提升城市的經(jīng)濟(jì)韌性。

c. 加強(qiáng)城市基礎(chǔ)設(shè)施的洪澇韌性。城市基礎(chǔ)設(shè)施相當(dāng)于人體骨骼，是城市韌性中最穩(wěn)固的組成部分。將發(fā)展基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)納入社會可持續(xù)發(fā)展的重要戰(zhàn)略與韌性城市的發(fā)展規(guī)劃，貫徹落實(shí)“海綿城市”理念，提升基礎(chǔ)設(shè)施對于雨洪災(zāi)害的抵御能力。

d. 重點(diǎn)加強(qiáng)蘇北城市建設(shè)，通過加大資金投入和人才引進(jìn)，從而彌補(bǔ)蘇南地區(qū)和蘇北地區(qū)的發(fā)展差距。蘇北地區(qū)應(yīng)重視改善醫(yī)療和教育，以確保資源和人口之間的適當(dāng)平衡。蘇南地區(qū)則需要更多地關(guān)注自然資源與社會資源的平衡發(fā)展。