常州青枫公园防灾避险适宜性分析研究

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1、常州青枫公园防灾避险适宜性分析研究摘要：指出了综合公园作为城市防灾避险绿地体系中的重要组成要素，在灾害发生过程中充当着中心防灾绿地的重要作用，其防灾避险适宜性分析不仅能提升完善其平灾转换能力，更是使其灾时功能最大效率化的重要前期工作。以常州市青枫公园为例，针对综合公园的特性，运用因子分析以及防灾避险适宜性评价分值计算方法对青枫公园进行了整体的防灾避险适宜性分析。以期能够对其灾时功能的最大效率化以及防灾功能提升完善提供借鉴。关键词：公园绿地；适宜性分析；防灾避险；规划布局中图分类号：TU986文献标

2、识码：A文章?号:16749944(2017)110001041背景与意义我国愈加严峻的城市灾害形势对城市防灾避险功能的构建提出了迫切需要。城市的公共空间在城市安全方面发挥着重要的作用［1］。在城市规划防灾空间六大系统中，公园是重要的避难空间和物资空间［2］。在我国《城市绿地分类标准》中公园的明确定义是：城市中向公众开放的，以游憩为主要功能，有一定的游憩设施和服务设施，同时兼有健全生态、美化景观、防灾减灾等综合作用的绿化用地［3］。由此可见公园绿地尤其是综合公园在城市防灾避险工作上具有不可忽视的作

3、用。地震灾害发生后，灾民的避难行为特征和对避难场所及其服务的需求也是随之变化的，呈现出一定的层次性。灾难发生3天到一个月的时候避难者对生活必需品及居住条件有更高的要求，希望获得较为稳定的生活安置［4,5］。地震次生灾害给城市造成的破坏及对城市居民造成的伤害甚至会加剧地震本身对城市的破坏及对城市居民的伤害［6］。从而对于城市绿地防灾避险功能提出了越来越高的要求，激发了城市建设用地与城市防灾避险绿地需求之间的矛盾［7］。在对不同类型防灾避险绿地服务半径探宄中发现，现实中绿地防灾避险功能的发挥受到多种因

4、素的影响［8］。探宂不同因子对于综合公园的防灾避险适宜性的影响具有重要意义。青枫公园是常州市妞积最大的开放式公园，作为综合公园的代表具有一定的典型性。笔者为了更加精准地分析青枫公园的防灾避险适宜性，根据其薄弱环节进行了针对性的探讨。2研究方法概述首先确立青枫公园防灾适宜性影响因子，主要方法包括：文献分析法、实践考察与实地论证法、论证调查与专家咨询法等，综合提炼相关影响因子。以可操作和因地制宜为基础，以系统性为保障，以定性和定量结合为特色，以实例数据调研为研宄依据，参考国际及国内相关先进的适宜性分析

5、评价标准及规范，并且广泛征求国内专家的意见，从综合公园系统整体和综合公园个体防灾避险适宜性出发，从而得到具有层级性及系统性的影响因子体系。结合绿地内外部的人工和自然条件，通过计算机辅助对公园外部环境，A部功能分区、道路体系、建筑、水体、植物等各耍素的具体情况提取相关数据并进行处理，建立场地模型，并模拟灾害发生时及发生过程中场地所承担的功能与作用，进一步确定公园的综合影响因子体系。运用层次分析法结合专家咨询和问卷调查法，确定分析项和各项指标权重后赋分计算，对青枫公园的安全性、可达性、有效避难面积等分

6、析项进行分析与分级，并对分析结果进行模拟验证，最终得到较为合理且有针对性的防灾避险适宜性评价。整个研究过程如图1所示。2.1防灾避险适宜性影响因子权重的确定在确定权重时运用层次分析法(AHP法)，同时结合专家咨询和问卷调查法，确定分析项和各项指标权重。AHP主要解决由众多因素构成且因素之间相互关联相互制约并缺少定量数据的系统分析问题［9］。针对不同对象进行A11P建模分析，可全面评估防灾避险因子在不同情况下的重要性［10］。通过数据计算与YAAHP软件实现层次分析法的研究与实践。YAAHP(Yet

7、AnotherAHP)是适用于层次分析法的一种软件，拥有构造层次模型、判断矩阵数据录入、排序权重计算等功能［11］。首先根据调查、问卷、咨询等确定基本的防灾避险适宜性因子。在YAAHP软件屮构建层次结构模型以及构建判断矩阵。研宄采用基于模糊数学理论的九级计分制，分别对应优、良、一般、差、很差。并假设评分坡度是沿着直线线性变化的。以此为基础得到公园的防灾避险适宜性影响因子的权重。2.2赋分标准在确立综合公园避震减灾适宜性影响因子体系及其权重关系后，在进行具体城市的公园绿地防火避险适宜性分析及评价的时

8、候，对影响因子体系各因子进行赋分是基础性工作，将各个分值通过权重性的叠加得出最后的总分值是最终目的。城市防灾避险绿地的规划依托城市绿地系统布局，中国的城市类型多样，各个城市的具体情况复杂，诸如城市建设、地质环境、人群心理行为等，因此在制定赋分标准时，应当有所针对性。在制定因子赋分标准的时候，应将赋分的参考依据进行系统化考虑，并通过系统性原则、层级性与连续性原则、“九级记分制”原则以及城市针对性原则作为标准进行赋分。2.3适宜性评价分值计算2.4避震减灾适宜性评价结论木文将综合公园避