隨著氣候變化加劇和城市快速發(fā)展，傳統(tǒng)基礎設施在抗風險能力和應急響應效率方面暴露出系統(tǒng)性短板。
一是設計標準滯后，抗災韌性不足。當前基礎設施的設計標準主要基于歷史災害數(shù)據(jù)且標準偏低，難以適應極端氣候事件頻發(fā)的新形勢。例如，城市排水系統(tǒng)普遍只能抵御1至3年一遇的降雨標準，而原本“百年一遇”的強降雨如今已逐漸常態(tài)化，城市內澇問題頻發(fā)。
二是監(jiān)測手段較為落后，預警效能不足。以公路橋梁為例，全國現(xiàn)有超百萬座橋梁，其中40%服役超過20年。然而，智能化監(jiān)測覆蓋率低，傳統(tǒng)人工巡檢難以及時發(fā)現(xiàn)結構損傷。
三是應急協(xié)同低效，響應機制僵化。目前極端災害場景下的應急指揮仍主要依賴經驗和靜態(tài)預案，智能化決策輔助模型和系統(tǒng)應用不足，面對突發(fā)災害響應滯后。四是災后重建標準偏低，欠缺系統(tǒng)韌性規(guī)劃。現(xiàn)有基礎設施在大災后恢復仍以“故障—搶修”為主，缺乏系統(tǒng)性協(xié)同恢復機制和“重建得更好”的全生命周期韌性設計，難以有效提升基礎設施長期抗風險能力。
近年來，新型城市基礎設施建設加速推進，特別是人工智能技術的加速發(fā)展和逐步應用，正在重塑城市防災體系。數(shù)字化建設、智能設施與信息平臺的深度融合，使城市基礎設施運行數(shù)據(jù)的采集、分析與預測能力顯著提升。人工智能算法助力自然災害精準預報預警，提高了城市防災減災的主動性與決策效率。數(shù)字孿生技術推動城市治理邁入仿真模擬時代，使管理者能夠在虛擬環(huán)境中推演災害場景，優(yōu)化應急響應方案。這些技術的協(xié)同應用不僅可突破傳統(tǒng)基礎設施被動應對的局限，還構建起全天候、全要素、全過程的城市安全防護體系，顯著提升城市的風險抵御能力與應急響應水平。
浙江省積極學習借鑒國內外韌性城市先進理念和成功經驗，結合自身發(fā)展階段和城市風險管控難點、痛點，多方論證、多輪研討，初步探索出具有浙江特色的韌性城市建設之路。
臺風暴雨及其衍生的各類次生災害是浙江面臨的最主要災害類型，具有災害鏈復雜、影響范圍廣、不確定性大的特點。浙江“七山一水二分田”，大量產業(yè)、人口聚集于沿海、山地、低洼等臺風暴雨災害高風險區(qū)，在歷史上多次造成嚴重人員財產損失。以普查成果應用于防災減災一線實戰(zhàn)需要為導向，浙江省應急管理廳組織開發(fā)并落地全國第一個韌性防災大模型。以自然災害綜合風險普查成果為數(shù)據(jù)基底，深度融合韌性城鄉(xiāng)“全周期、多維度、跨層級”防災理念，構建集災害模擬、風險預報、決策支持于一體的智能化防災AI助手。當前，該模型可高效地對浙江省域范圍內市、縣、鄉(xiāng)、村各個行政層級的綜合風險、人口風險、建筑風險、交通風險以及直接經濟損失等指標提前24小時進行實時滾動預報，并智能輔助省—市—縣—鄉(xiāng)等多個層級的人口轉移安置、物資前置調度等決策，全面支持“監(jiān)測—預警—決策—指揮—行動”風險管控鏈條。自2022年以來，浙江省應急管理廳已使用該模型開展多次實戰(zhàn)應用，經災后對比核實，全省總受災人口預測準確率達96%，為省級及各地區(qū)應急部門的臺風風險研判和指揮調度提供了科學量化的決策參考。
浙江電網(wǎng)系統(tǒng)覆域廣闊，擁有35千伏及以上線路7.4萬千米，變電容量4.91億千伏安，服務人口6400萬人。臺風期間，受強風、暴雨、小流域山洪等災害威脅，正常供電易受到較大影響，可能造成較為嚴重的經濟社會損失。切實提高浙江電網(wǎng)系統(tǒng)的抗災韌性成為韌性城市建設的一項重要任務?；趪H前沿韌性減災理念，并融合災害過程仿真推演、物理數(shù)據(jù)融合模擬、防災數(shù)字孿生、人工智能等技術，國網(wǎng)浙江電力公司建立了考慮微氣象監(jiān)測修正的風場預報、輸電桿塔及通道易損性分析、設備風險高精度預警、虛擬仿真模擬分析等在內的模型集群，組成“浙江電網(wǎng)韌性減災大腦”?？蓪崿F(xiàn)臺風、覆冰等自然災害下對各類電網(wǎng)設備風險的動態(tài)預報，并隨時開展全要素體檢評估，高效定位設備薄弱易損環(huán)節(jié)，構建集災前體檢準備—災中應急響應—災后快速恢復于一體的全國首個防災韌性電網(wǎng)系統(tǒng)，為重特大自然災害下浙江電網(wǎng)所管轄設備在各階段、各層級作出最優(yōu)決策提供可靠依據(jù)。
作者系浙江大學“百人計劃”特聘研究員、韌性城市研究中心主任
來源：經濟日報
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