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出版时间 :
城市生命体运行系统模拟预测与智能预警(精)
0.00     定价 ¥ 188.00
图书来源: 浙江图书馆(由浙江新华配书)
此书还可采购15本,持证读者免费借回家
  • 配送范围:
    浙江省内
  • ISBN:
    9787030811684
  • 作      者:
    作者:赵鹏军|责编:郭允允//赵晶
  • 出 版 社 :
    科学出版社
  • 出版日期:
    2025.06
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内容介绍
《城市生命体运行系统模拟预测与智能预警》介绍了城市生命体运行预测与智慧预警技术(CitySPS_SPSW),该技术依托我国*个自主产权的城市系统模拟、预测和预警平台应用系统(博雅智城·CitySPS)及其城市计算引擎(CitySPS_UCE)应用。《城市生命体运行系统模拟预测与智能预警》阐述了城市生命体运行的风险及其复杂性,总结评价了国内外城市系统模拟与运行监测预警技术的进展及其关键瓶颈,介绍了CitySPS_SPSW的模型架构、功能设计、量化算法、平台开发、操作流程和场景应用等,展望了未来城市生命体运行模拟预测技术的发展趋势。
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精彩书摘
第1章城市生命体运行的风险及其复杂性
  1.1 城市生命体运行的灾害风险与“城市病”
  城市生命体运行风险点指的是对城市发展与运行造成阻碍、破坏及其他负面作用的现象或事件,主要包括灾害风险和“城市病”等。灾害包括自然灾害和人为灾害两个方面,其中自然灾害是各种自然力集聚暴发导致的灾难,有极端天气、洪涝、海啸、台风、地震等,往往造成大量的人员伤亡。人为灾害是由人为因素引发的灾害,包括火灾、战争等影响公共安全的事件。“城市病”是指城市在发展过程中出现的人口拥挤、交通拥堵、住房紧张、环境污染、就业不足、公共服务设施欠缺等问题。
  这些城市生命体运行风险点严重影响了城市可持续发展。联合国可持续发展目标([1]sustainable development goals,SDGs)的第11个目标明确提出要“建设包容、安全、有抵御灾害能力和可持续的城市和人类住区”。这意味着我们要关注城市中不同群体的需求,增强城市抵御灾害的能力,提升城市包容性,确保城市安全性,共同推动全球城市的可持续发展进程。
  1.1.1 灾害风险
  1.自然灾害
  自然灾害可以理解为自然现象造成的,不以人类意志为转移的,给人类生命财产和生存发展环境带来损害的自然现象。
  自然灾害的形成受到孕灾环境、致灾因子以及承灾体3个核心要素的影响。①孕灾环境,即指自然与经济社会环境,涵盖地球的大气圈、水圈、岩石圈、生物圈、冰冻圈以及人类社会圈。该要素的区域差异性显著影响致灾因子与承灾体在时空上的分布特征。孕灾环境的稳定性越高,则自然灾害发生的潜在风险越低。②致灾因子,指在自然与经济社会环境中对人类生命财产安全、资源环境或各类人类活动产生不利影响的自然现象,且其影响程度达到灾害级别。致灾因子包括地震、台风、暴雨、洪涝、干旱、滑坡、泥石流等。致灾因子的强度、频率及影响范围越大,其导致的灾害风险就越高。③承灾体,指的是直接受自然灾害影响与损害的对象,其范围广泛,涵盖人类社会和资源环境的各个层面。无论是工业、农业、建筑业,还是交通、能源、通信、教育、文化等领域,均可能成为承灾体。此外,人们的生产生活设施以及累积的各类财富也包含在其中。承灾体的暴露度与脆弱性越高,则其所面临的灾害损失程度亦越大(王子平,1998)。
  自然灾害可以分为地质灾害和气象水文灾害两类。
  1)地质灾害
  地质灾害可分为突发性和缓变性两类。突发性地质灾害主要包括地震、火山喷发、崩塌(即危体)、滑坡、泥石流、岩溶地面塌陷及地裂缝等岩土体移动事件,这些事件往往是地壳运动力量瞬间暴发的后果,导致的直接损害及次生灾害影响严重。缓变性地质灾害则主要包括区域性地面沉降、海水入侵、荒漠化、水土流失、石漠化以及频繁洪灾等。
  地质灾害往往造成巨大的人员伤亡和经济损失。公元79年发生的维苏威火山喷发摧毁了当时罗马的生活中心庞贝城,导致将近2000人丧生。根据2022年10月的联合国报告,在过去20年间,全球共记录了7348起灾害事件,造成123万人死亡和2.97万亿美元经济损失,受灾人口高达40亿人次。例如,2004年印度洋海啸的死亡人数高达22.7万人①。2010年海地发生的7.3级地震,其死亡人数超过20万人,并导致200多万人流离失所②。2008年在缅甸形成的强热带气旋“纳尔吉斯”也造成了超过9万人死亡。2008年发生在我国四川省汶川县的8.0级地震造成约6.9万人死亡,约1.8万人失踪,37.4万人受伤,造成直接经济损失约8451亿元③。2013年席卷菲律宾和其他东南亚国家的台风“海燕”,伴随着洪水,夺走了6340人的生命。2017年发生在美国得克萨斯州和路易斯安那州的飓风“哈维”导致上万人失去家园,经济损失达到1250亿美元(乔恩?怀特,2020)。
  2)气象水文灾害
  气象水文灾害是指风雨雷电等大气现象引发的自然灾害,可分为水灾、旱灾、风灾、冰雪雹雷电灾和海洋灾难5个相互关联和渗透的子系统。水灾和旱灾导致作物减产,从而造成粮食短缺、疾病和动乱。2011年的东非旱灾导致1300万人受灾,埃塞俄比亚、肯尼亚和索马里地区的数十万人因为缺乏食物和饮用水而死亡,牲畜死亡率高达60%。风灾则常年困扰着东南亚、南亚、中国、加勒比和中部美洲等地区,造成每年2万多人死亡和80亿美元的经济损失。冰雪灾和雹灾分别对牧区和农作物的影响较大。
  这些灾害往往具有高度复杂性和不确定性,给人类生命安全和社会稳定带来巨大挑战,且超越了单一国家或地区的应对能力,亟待全球合作共同解决。
  2.人为灾害[2]
  人为灾害是指由人类活动所引发的灾害。这类灾害不同于由自然因素引起的灾害,其根源在于人类自身的生产和生活行为。随着人类社会和科技的不断进步,我们对自然界的干预也越来越深,这导致人为灾害的种类和危害性也在逐步增加。
  1)环境污染
  环境污染是人为灾害的典型代表,源于工业发展、城市化进程及人类消费行为的不断扩张。这些活动导致不可再生的资源大量消耗,大量废弃物和污染物的排放超过了大自然的自净能力和大自然的承载力,破坏了生态平衡。受影响的不仅是动植物的生存空间,更直接威胁到人类的健康。同时,环境污染已引发全球气候变暖、极端天气频发等全球性问题。例如,1956年日本熊本县水俣镇的水污染事件造成数千人中毒甚至死亡。
  2)资源过度消耗
  资源过度消耗源于人类对自然资源的需求持续攀升。大规模砍伐森林加剧了土壤侵蚀和生物多样性丧失。矿产资源的过度开采则引发了地面塌陷、水源污染等环境问题。这些问题不仅影响了人类的生存环境,而且对未来的可持续发展构成严重威胁。
  2024年3月1日,联合国环境规划署发布了《2024年全球资源展望》(Global Resources Outlook 2024),强调了资源对于有效推进《2030年可持续发展议程》的重要性,并呼吁全球加速向可持续资源利用模式转型。该报告指出,资源使用对环境的各类影响正在上升。物质资源开采和加工占温室气体排放的55%以上。考虑土地利用变化后,资源消耗造成的气候影响增至60%以上。全球人均资源需求量从1970年的8.4t增至2024年的13.2t,且以每年超过2.3%的速度增长④。
  3)生物灾害
  生物圈包含动物、植物和微生物,它们相互依存,共同营造生机勃勃的地球。然而,生态失衡常引发灾难,人类往往成为破坏者,如过度捕猎和滥用化学药剂。动物通常不主动攻击人类,但环境干扰和食物短缺时可能攻击。生物灾害间接威胁人类生命,其后果严重。病虫鼠害尤为严重,可破坏农作物和植被,威胁人类生存基础。全球约1/3农作物在收获前受损。粮食在运输、储藏和加工中仍面临侵害风险。大规模的生物灾害可导致作物减产和大量人口饥饿死亡。
  4)火灾
  在自然灾害方面,火灾常常与地震、火山爆发、风灾、高温和雷电等现象相伴随。地震和火山爆发时,地质结构的破坏,可能会引发火灾。强风可以将火种传播到其他地方,或者加剧火势。人为因素也是火灾发生的重要原因。在战争状态下,火炮和炸弹的爆炸可能直接引发火灾。环境污染,尤其是空气污染,可能导致植被干燥,增加火灾风险。在工业生产过程中,设备故障、操作不当或安全管理不善,可能发生事故,从而引发火灾。社会突发事件,如城市中的交通事故、居民区内的电气故障等,也可能间接或直接导致火灾的发生。
  5)传染病
  传染病是一种具有传染性和流行性的疾病,对人类健康造成严重威胁。各类传染病由病原体引起,传染源能够通过一定的传播途径导致易感人群感染。1346~1353年通过老鼠传播的“黑死病”肆虐,导致欧洲人口锐减,共计7500万到2亿人死亡。1918年暴发的西班牙流感造成全世界近5亿人口感染,2000万~4000万人死亡(乔恩?怀特,2020)。根据世界卫生组织的数据,截至2023年5月,新冠疫情(Covid-19)已在全球造成692万人死亡。
  6)网络灾害
  随着网络技术的发展,网络攻击与数据泄露频发,影响范围大,对全球企业构成严重威胁。2017年5月12日,WannaCry勒索病毒暴发,席卷150多个国家,超30万台电脑被感染。该病毒涉及众多互联网设施,严重影响民众生活(Chen and Bridges,2017)[3]。2023年,全球*大晶圆代工厂台积电遭到LockBit勒索软件组织攻击,被勒索7000万美元。该组织威胁台积电公开网络接入点、密码等机密信息,引发信息安全领域关注(Eliando and Purnomo,2022)。
  此外,人类活动还引发了核泄漏、化学污染、交通事故和工伤事故等多种人为灾害。例如,1986年的切尔诺贝利核泄漏事件造成6万~8万人死亡,13.4万人患辐射疾病。总体而言,从灾害种类来看,以往的人为灾害主要表现为环境污染、生态破坏等。然而,随着科技的进步,新的灾害形式也不断出现,如网络安全风险、核辐射泄漏等。这些灾害的种类繁多,各有特点,给人类的生存和发展带来了极大的挑战。从灾害的危害性来看,人为灾害的影响范围和程度也在不断扩大。例如,环境污染不仅影响了人类的健康,还导致了许多生态问题的出现,如生物多样性减少、气候变化等。这些问题进一步加剧了自然灾害的频发和加剧,使得地球的恢复能力受到严重挑战。更为严重的是,人为灾害的影响已经超出了地球自身的恢复能力。以气候变化为例,过量的温室气体排放已经导致全球气温升高、海平面上升、极端气候事件频繁发生。这些变化对人类社会和自然生态系统产生了深远的影响。
  对于自然灾害,尽管现代科技已有显著进步,使我们能够通过监测机制预测和预警地震、海啸等灾害,但这并不等同于我们能够杜绝这些灾害的发生。自然灾害是地球自然系统的一部分,我们只能在一定程度上减轻其带来的损失。相对而言,我们对于人为灾害拥有更大的主动权和可控性。这些灾害往往源于人类活动,如过度开采自然资源和环境污染等,不仅给人类带来巨大损失,还可能对地球自然系统造成不可逆的损害。因此,我们应当持续加强科研和技术创新,提升预测和预警的精确性和时效性,以更有效地应对自然灾害带来的挑战,同时也应该积极采取措施,通过管控和约束相关人类活动来预防和减少人为灾害的发生。
  1.1.2 “城市病”
  城市是个生命体,在生长过程中,有时候会出现“城市病”或者“亚健康”状态。“城市病”是指在城市发展过程中出现的一系列社会经济与环境问题。近百年来,生产方式的巨变带来人类生活组织方式的革命性变化,全球城镇化率从14%飙升到56%。然而,随着城镇人口的迅速增长,城市化进程的加速,人口与经济过量集聚,城市发展与经济、社会、生态发展的协调性面临着挑战,由此导致了一系列城市问题,如住房短缺、环境污染、交通拥堵、贫富分化和安全健康隐患增加等。随着现代城市的发展,城市问题的外延不断扩展,囊括的内容愈发广泛,涉及人口、交通、资源、环境、安全、健康、文化和社会管理等诸多方面,除了传统的常见“城市病”之外,城市产生了诸如人口密集、疾病传播、地面沉降、城市扩张、基础设施不足、生态环境恶化以及区域发展不平衡等新的“亚健康”问题。
  也就是说,在城镇化发展的过程中,各个阶段面临的城市问题也在不断发生变化。在城镇化起步阶段,由于生产力低下和流通不畅,物资供应短缺是主要的城市问题(周加来,2004)[4]。在城镇化加速时期,大批农村人口入城,城市功能难以应对,导致人口膨胀、住房紧缺、基础设施不足、卫生较差和环境污染等问题。在城镇化期的城市系统更加复杂,由于之前缺少前瞻性预测,人口、经济、资源和环境的承载分布不均,使得职住失衡、生态破坏、环境污染、交通拥堵、基础设施不足和社会分层。而在城镇化成熟期,郊区城市化进程加速,城市空间低密度造成服务成本增加、土地资源浪费和城市中心区衰退、农用地和生态空间减少、机动车污染加重和人口老龄化等城市问题。
  如今,常见的“城市病”包括以下几种
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目录
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第1章 城市生命体运行的风险及其复杂性 1
1.1 城市生命体运行的灾害风险与“城市病” 2
1.1.1 灾害风险 2
1.1.2 “城市病” 5
1.2 城市复杂生命体系统及其运行机制 8
1.2.1 城市是复杂生命体系统 8
1.2.2 城市生命体生长演化理论 13
1.2.3 系统相互作用理论 16
参考文献 19
第2章 城市生命体运行模拟预测技术进展 22
2.1 城市系统模型的理论进展 23
2.1.1 空间相互作用模型 23
2.1.2 数学规划模型 24
2.1.3 随机效用模型 25
2.1.4 空间投入产出模型 25
2.2 城市系统模型的应用平台技术进展 26
2.3 城市系统模型的国内技术进展 27
2.3.1 我国城市数字化治理平台的进展 27
2.3.2 我国当前“体检”式的城市生命体运行诊断的短板 29
参考文献 30
第3章 CitySPS城市生命体运行预测与智慧预警技术体系 32
3.1 CitySPS城市系统模型架构 33
3.2 CitySPS城市系统模拟预测技术平台应用系统 34
3.3 城市计算引擎架构 36
3.4 CitySPS城市生命体运行预测与智慧预警技术 41
参考文献 46
第4章 城市生命体运行模拟预测:人口增长与分布 47
4.1 CitySPS模拟人口增长与分布的技术原理 48
4.2 案例城市的人口就业规模与分布情况 49
4.2.1 人口总规模与分布 49
4.2.2 人口结构 49
4.2.3 就业人口分布 50
4.3 人口总规模与分布预测 51
4.3.1 常住人口总规模、区分布 51
4.3.2 人口抚养比与老龄化 54
4.4 职住人口比与就业人口规模分布预测 58
4.4.1 职住比的变化与就业人口总规模 58
4.4.2 就业人口的空间分布 59
4.4.3 中心城区、近郊区与远郊区的就业人口规模与分布 60
4.4.4 主要就业人口集聚区 61
4.5 基于LSTM算法的北京市常住人口数量预测 62
4.6 人口分布的诊断与智慧预警 63
参考文献 66
第5章 城市生命体运行模拟预测:土地利用变化 67
5.1 CitySPS模拟土地利用变化的技术原理 68
5.2 案例城市的用地情况 68
5.3 建设用地整体格局 70
5.3.1 总量增长情况 70
5.3.2 区级增长情况 71
5.3.3 中心城区、郊区增长情况对比 72
5.3.4 用地混合度分析 73
5.4 工业用地增长模拟 75
5.4.1 总量增长情况 75
5.4.2 区级增长情况 75
5.4.3 中心城区、郊区增长情况对比 77
5.5 居住功能用地增长模拟 78
5.5.1 总量增长情况 78
5.5.2 区级增长情况 79
5.5.3 中心城区、郊区增长情况对比 80
5.6 商业服务设施用地增长模拟 81
5.6.1 总量增长情况 81
5.6.2 区级增长情况 82
5.6.3 中心城区、郊区增长情况对比 84
5.7 机理模型与机器学习模型精度对比 85
5.8 土地利用的诊断与智慧预警 86
参考文献 87
第6章 城市生命体运行模拟预测:住房供需与房价 88
6.1 CitySPS模拟住房供需与房价的技术原理 89
6.2 案例城市的住房供需与价格情况 90
6.2.1 北京住房供给状况 90
6.2.2 北京住房需求状况 92
6.2.3 北京住房的供需平衡分析 94
6.2.4 北京房价情况 95
6.3 城市整体住房供需预测 97
6.3.1 城市住房需求预测 97
6.3.2 城市住房供给预测 99
6.3.3 城市住房供需平衡预测 102
6.4 城市房价预测 104
6.4.1 城市整体房价预测 104
6.4.2 重要地区的房价预测 106
6.5 基于XGBoost方法的房价模拟 108
6.5.1 方法介绍 108
6.5.2 预测结果 109
6.6 住房供需与房价的诊断与智慧预警 112
参考文献 114
第7章 城市生命体运行模拟预测:交通需求 115
7.1 交通需求预测的技术原理与方法 116
7.2 案例城市交通设施与需求状况 116
7.2.1 北京市交通设施的发展情况 116
7.2.2 北京市交通需求变化 117
7.3 交通出行总量预测 120
7.4 交通出行分布预测 121
7.5 交通出行方式预测 124
7.6 基于深度重力模型的交通需求预测 127
参考文献 129
第8章 城市生命体运行模拟预测:交通流 130
8.1 交通流模拟技术原理 131
8.1.1 原理与方法 131
8.1.2 数据处理 132
8.2 案例城市的交通流与拥堵状况 133
8.3 通勤时间成本预测 135
8.3.1 整体出行时间成本 135
8.3.2 各区出行时间成本对比分析 135
8.3.3 中心城区、近郊区、远郊区对比分析 136
8.3.4 重要居住中心深入分析 136
8.4 交通拥堵预测 137
8.5 交通流模块的智能预警 139
参考文献 140
第9章 城市生命体运行预测与智慧预警应用场景:低碳场景 141
9.1 低碳场景构建 142
9.1.1 土地利用调控 142
9.1.2 建筑设计调控 143
9.1.3 绿色交通调控 143
9.2 城市低碳运行模拟 144
9.2.1 城市整体碳排放情况 144
9.2.2 碳排放空间分布情况 145
9.2.3 分部门碳排放情况 146
9.2.4 低碳政策模拟结果 148
参考文献 152
第10章 城市生命体运行优化调控的方案** 153
10.1 **算法模型 154
10.1.1 理论基础 154
10.1.2 **算法模型的算法设计 155
10.2 **方案设计 157
10.2.1 **系统组成 157
10.2.2 **方案生成流程 158
10.3 方案**示例 161
10.3.1 **方案与自由调控 161
10.3.2 不同碳排放量目标下的**方案情况 163
参考文献 166
第11章 城市系统模型试用版介绍 167
11.1 Demo版城市简介 168
11.2 Demo版城市运行状态监测 171
11.2.1 城市运行综合大屏 172
11.2.2 城市运行监测评分 175
11.3 Demo版城市发展趋势推演 176
11.4 Demo版城市系统智能预警 178
11.5 Demo版城市决策场景模拟 180
第12章 结论与展望 184
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