1 引言
城市生命线系统是维持城市正常运转和居民日常生活不可或缺的关键基础设施网络,主要包括交通运输系统、动力能源系统、给排水系统、信息传播系统以及应急保障系统等。这些系统相互关联、相互依赖,共同构成了城市复杂系统的“动脉”与“神经”[1]。随着我国城镇化进程不断加快,城市规模持续扩大,内在结构复杂性增加,传统侧重于灾后应对的被动安全管理模式已难以适应复杂风险防控的需求。
在此背景下,韧性城市理念兴起,为统筹城市发展与安全提供了全新范式。韧性强调系统在面对内外冲击时,具备抵御、吸收、适应灾害影响,并能够快速恢复至基本运行状态,甚至实现学习与进化调整的能力。将韧性理念融入城市生命线系统的规划、建设、管理与运营全过程,构建安全韧性城市生命线,已成为提升城市整体防灾减灾救灾能力、保障城市安全运行的核心内容,也是推动城市公共安全治理现代化的重要途径[2]。本文旨在系统探讨城市生命线系统安全韧性的理论框架、关键技术与提升策略,以期为相关研究与实践提供参考。
2 城市生命线系统与韧性城市的理论基础
2.1 城市生命线系统的内涵与构成
城市生命线系统是维系现代城市社会经济功能的基础工程系统,其概念源于对城市基础设施关键功能的形象概括。按照承担的主要功能,城市生命线系统可划分为以下几大类。
①交通运输系统:包括公路、铁路、航道、机场等,负责人员和物资的流动。
②动力能源系统:包括电力生产与输配网络、煤气、天然气、供热设施等,是城市的“能源血脉”。
③给排水系统:包括生活用水和工业用水的供应设施、污水处理厂、雨水排放系统、防洪设施等,关乎水资源保障与环境安全。
这些系统不是孤立存在的,而是高度关联、相互依存的复杂网络。其中一个子系统发生故障,很可能通过连锁反应导致其他系统功能失效,甚至引发“灾害链”效应。因此,对城市生命线系统的安全研究必须从系统整体和相互关联的视角出发。
2.2 韧性城市理念的发展与核心要素
“韧性”概念经历了从工程韧性、生态韧性到演进韧性的发展过程。工程韧性强调系统恢复到原始平衡状态的速度和能力;生态韧性关注系统能够吸收的扰动量级并保持稳定;演进韧性则进一步强调系统在应对干扰中学习、适应和转变的能力[3]。将韧性理念应用于城市系统,成为韧性城市的研究方向。
安全韧性城市可定义为:在逆变环境中具备耐受、适应和迅速恢复能力的城市。它强调城市能有效抵御内外部风险对其社会运行、技术系统和基础设施的冲击,在遭受重大灾害后仍能维持核心功能,并能迅速恢复、进行适应性调整、实现可持续发展[4]。其核心能力要素通常包括以下内容。
①鲁棒性:抵抗和应对外部冲击的能力。
②冗余性:系统拥有相同功能的可替换要素,提供备份能力。
③适应性:系统根据环境变化调节自身形态、结构或功能的能力。
④恢复力:受到冲击后恢复到可接受功能水平的能力和速度。
⑤学习转化能力:从灾害经历中吸取教训并创
新优化的能力。
2.3 城市生命线系统安全韧性的分析框架
基础设施子系统(结构韧性):指取水厂、输配水管网、变电站、输电线路、交通线路等物理设施本身的坚固性、可靠性和抗灾能力。这是安全韧性的硬件基础。
运维管理子系统(过程韧性):指基础设施的日常运维、监测预警、风险评估、应急资源调度、快速抢修等管理流程和机制。它体现了系统的“平急两用”能力,即平时保障正常运行,急时能快速有效响应。
智慧决策子系统(系统韧性):指利用物联网、大数据、人工智能、数字孪生等技术,实现对城市生命线运行状态的全面感知、风险预测模拟、智能研判和协同指挥调度。这是高层级的韧性,赋予系统智慧化决策支持和持续学习进化的能力[5]。
3 城市生命线系统安全韧性的关键技术支撑
3.1 综合监测感知与物联网技术
实现对城市生命线运行状态的“全面感知”是韧性管理的基石。通过布设各类高性能传感器,结合物联网技术,可对桥梁、燃气管道、供水管网、综合管廊等基础设施的运行状态进行实时、动态监测[6]。
3.2 大数据分析与智能预警技术
感知数据需要通过大数据平台进行分析处理,以挖掘风险规律、实现智能预警。
①专业模型预测技术:利用结构力学模型、水力模型、泄漏扩散模型等,对设施失效后果、灾害演化路径进行模拟预测。例如,供水管网爆管定位及影响分析技术、城市积水内涝风险预警技术等。
②人工智能算法:应用机器学习、深度学习算法对历史数据和实时数据进行分析,识别异常模式,实现风险的早期预警和预测。例如,利用算法模型对桥梁响应超限进行预警[7]。
3.3 数字孪生与仿真模拟技术
数字孪生技术通过构建与物理城市生命线系统完全映射的虚拟模型,成为实现智慧决策的核心。它在数字空间中复现基础设施的三维形态、物理特性和行为规则,支持多种业务应用。
①运行监测与集中监控:直观展示设施实时
○ 高质量发展专栏——城市生命线安全韧性:数字赋能与系统重构 ○
状态。
②模拟仿真与预演预案:对日常运行、事故演算(如爆管、水锤)等进行模拟,支持预案优化和预演。
③评估分析与辅助决策:对系统健康状况、脆弱性进行评估,为规划改造和应急调度提供科学依据。数字孪生平台构成智慧决策子系统的“数字底座”[8]。
3.4 韧性评估与优化技术
①基于指标体系模糊综合评价:构建包含结构性、技术性、组织性、社会性等多维度指标的评价体系,采用层次分析法确定权重,进行综合评估。
②基于贝叶斯网络等方法:用于分析基础设施节点重要性、推演灾害链、评估系统在灾害下的性能表现和恢复过程,具有处理不确定性的优势[9]。
这些评估结果可以为基础设施的加固优先序、冗余资源配置、应急策略优化等提供决策支持,实现韧性的“精准”提升。