近期，哈工大任南琪院士团队丁杰、杨珊珊课题组在 Sustainable Horizons 发表研究文章，构建了可因地制宜的海绵城市建设方案评估与优化体系，提高了方案制定的科学性和有效性，为推动我国生态海绵城市建设的全面展开提供了指导和技术支持。
文章通过解析城市（区域）特征、城市规划、海绵城市建设指标与城市生态承载力和可持续发展的内在关联，将大数据和机器学习相融合，利用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）、灰色关联分析（Grey Correlation Analysis，GCA）和BP神经网络（Back Propagation Neural Networks，BPNN）建立了定性、定量的海绵城市建设方案评估耦合模型，形成了基于生态承载力和可持续发展的海绵城市的评价指标体系。该体系可在多种语言平台实现。
原文链接：https://doi.org/10.1016/j.horiz.2023.100069
- 研究背景 -
跨学科研究方法、大数据、机器学习和综合绩效评价是未来海绵城市建设的热点研究方向，已成为城市水管理系统不可或缺的一部分。模型模拟是定量评价海绵城市建设成效的必要手段，同时也是海绵城市建设方案规划设计的主要方法之一。
鉴于以往的评价体系仅有限考虑了海绵城市评价体单一城市（区域）的建设成效、设施优化在施工后绩效考核上，并未体现区域差异、并未提供一个具有广泛指导意义的综合框架，对海绵城市建设前期综合评价体系的研究比较有限。因此，当前亟需建立有效的、适合中国国情的海绵城市建设整体方案的评估体系，以此解决现阶段缺乏统一的方式对不同海绵城市建设方案进行有效定量评估的问题。
- 文章亮点 -
◇ City attributes were summarized using bibliometric and frequency statistics methods.
◇ A scientific guide and robust evaluation for the construction of sponge cities.
◇ One city, one program.
◇ Balanced the goals of environmental conservation and sponge city requirements.
- 研究方法 -
本研究从“大-中-小”三个尺度进行海绵城市建设与评价体系的构建，不同尺度聚焦不同的维度，并通过多尺度的模型耦合对海绵城市建设的不同方案进行客观的评价与筛选。“大-中-小”尺度具体含义如下：
1. “大尺度”，主要针对海绵城市建设总体评价，以生态承载力、生态红线以及可持续发展为基础目标，从多角度对不同设计方案进行整体性的比较；
2. “中尺度”，以不同海绵城市特征作为研究主体，根据城市特征分析进行试点城市与待建设城市的有机连接，助力海绵城市建设经验的推广与快速建设；
3. “小尺度”，聚焦于海绵型设施设计与优化，以海绵型设施和评价指标间的关系作为优化设计依据，得到最优设计方案。
Fig. 1. 示意图结构的研究体系
- 结果与讨论 -
本研究所构建的多层指标体系如图二所示，在此基础上结合中国知网的数据库进行关键词的统计。
结果表明，每个指标对海绵城市建设存在不同程度的影响，因此需要权重赋值判别不同指标之间的影响程度，从而对后续评估提供分析依据。
Fig. 2. 海绵城市建设指标体系
（A）目标分层法示意图（B）基于层次分析的指标频率
34个城市属性（图三 A）中，前23个为城市基本属性信息，包含城市经济水平、地形分布、自然气候、污水处理四个方面内容；后11个属性为海绵城市建设指标的当前值，既可以作为城市属性为城市特征差异分析提供依据，也可以作为城市海绵化评价指标用来衡量城市海绵化建设水平情况。
基于关联性分析，可知城市各属性的贡献度（图三 B），以及待建设城市与试点城市的关联度分析结果（图三 C）。试点城市属性的贡献度以及待建设城市关联分析结果会根据待建设城市属性变化而不同，变化的规律由各城市属性间蕴含的关系自动决定。
本文选取关联性最大的两个试点城市作为建设案例进行推广（图三 C）。因此选择城市（区域）2、15作为待建城市建设的依据进行指导。但这两种方案的总投资和绿地建设面积差异率非常高，因此需要对方案进行评价筛选，选择出最优海绵城市建设规划方案。然而，海绵型设施选型对海绵城市建设具有多方面的影响（图三 D），因此优化不同海绵设施选型，协调使用绿色基础设施对海绵城市建设规划具有建设性意义。
Fig. 3. 基于城市属性的方案构建
（A）试点城市属性集合矩阵A，（B）城市各属性的贡献度，（C）待建设城市与试点城市的关联度分析，（D）试点城市海绵设施数量关系集合矩阵B
基于BP神经网络模型结合城市的评价指标增量矩阵（图四 A）进行海绵型设施选型及定量研究。
两个方案评价结果（图四 B-C）表明，方案一在水生态方面的改进对比于方案二有较大的优势；在水环境改进方面，方案二优于方案一；在水资源和水安全改进方面，方案一比方案二略有优势；总体分析表明，方案一在海绵城市建设上要优于方案二。由于现阶段基于BP神经网络分析的“小尺度”设施设计评价模型的数据库来源与实际的数据统计以及大规模的仿真分析相关，所以现阶段的数据库情况不足以支撑具体海绵型设施方案设计的对比，这里仅给出最终“小尺度”设计方案的具体定量分析函数，当数据库完整时，取对应的实际数据替换符号即可得到不同设计方案对比结果。
Fig. 4. 设计方案评价
（A）城市的评价指标增量集合矩阵C，（B）基于指标层的规划方案评价，（C）基于水生态、水环境、水资源、水安全以及总体角度的规划方案评价
- 总结与展望 -
本研究基于生态承载力、生态红线以及可持续发展的不同评价指标，搭建海绵城市建设系统评估体系ESSCC（evaluation system for sponge cities construction）。
ESSCC 可实现精准解析和评估试点和待建海绵城市建设方案的区域特征，为指导城市规划、城市可持续发展，实现城市生态的多目标、多尺度、多维度的指标和因子建设提供便利，为智慧城市的建设提供科学的指导和强有力的支撑，为城市水管理领域的研究人员提供了参考，也为政府决策者制定海绵城市建设决策提供了科学的理论依据。
- 致谢 -
本研究得到国家自然科学基金委（52170131)，国家生物能源工程研究中心（2021A001）和城市水资源与环境国家重点实验室开放项目（2021TS03）以及头雁团队的支持。
作者简介
丁杰，女，工学博士，哈尔滨工业大学环境学院，教授/博士生导师。主要从事污（废）水处理资源化及能源化理论与技术、难降解污染物控制理论与技术、城镇水系统优化与智慧管控技术等方向的研究与应用工作。主持国家重点研发、“863”、水专项、自然科学基金及省重点研发、省自然基金等各类科研项目 20 余项。
杨珊珊，女，工学博士，哈尔滨工业大学环境学院，副教授/博士生导师；现任哈尔滨工业大学市政环境国家级虚拟仿真实验教学中心副主任；长期从事水污染控制理论技术及智能化应用研究、难降解污染物定向转化及降解机制解析和创新技术研究。
单位简介
哈尔滨工业大学（Harbin Institute of Technology），简称哈工大，校本部位于黑龙江省哈尔滨市，是由工业和信息化部直属的全国重点大学，位列国家“双一流”、“985工程”、“211工程”高校。
引用格式：Ding, M., Lu, M., Cui, C., Pang, J., Ren, N., Yang, S. 2023. ESSCC: A new multi-scale and extensively applicable evaluation system for the construction of sponge cities. Sustainable Horizons, 8, 100069.
期刊官网（英文）：https://journals.elsevier.com/sustainable-horizons
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