【案例】从「烤肉模式」到「看海模式」,城市如何提高它的抗灾能力?
0 191 楼主 发表于 2018-09-27 17:33:09
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如果城市是个人的话,它应该是个躁郁症患者。


开心的时候嗨上天,热情似火;伤心的时候泪流干,天天看海。上一秒还在烤肉,下一秒已在看海,模式转换全靠心情。


当我们试图为它开方抓药时,发现:城市的苦痛源于城市的本质。


大面积的高楼、光滑的柏油街道和硬化的停车场、高密度人口、蜂拥而至的汽车、寒酸的绿化…创造了一个非常独特的城市气候环境,恰恰是这些造就了城市洪水、热岛效应、街道峡谷风、空气污染…


如何创造一个平衡健康、宜人安居的城市生态环境?大家都在寻找答案。


我们试图通过气象服务寻找让城市恢复健康宜居的方法。


气象服务与理想城市

为了更好的应对城市的「乖张脾气」,城市气象需从对城市及周边一般天气的简单观察、预测,转变为在相对精细的时间和空间尺度上预测一系列广泛的环境参数,从下一个小时到接下来的几天,以及某条街道、峡谷、个别建筑物和小公园等小区域气象预测。

随着预测能力的提高,精细的气象信息也许会改变城市决策者的最终决策。


城市设计

越来越多的重大天气灾害都发生在城市环境中,高密度的人口不仅使暴风、暴雨、热浪、寒潮等危险天气更加严重,过于集中的人群还促使空气传播性疾病迅速蔓延。

但在过去粗放的城市发展过程中,城市设计者忽略了对极端天气事件紧急处理的功能。

协助城市气候变化减缓和适应战略,改善因天气而死亡率高的城市街区,在极端天气高频发生区留出紧急处理空间,这些都可在城市规划之初利用气象信息完成。

城市景观设计可以通过它来评估景观设计以及未来的城市景观计划的效果,监测这些努力对区域温度及街道空气质量的影响。

城市热岛效应对城市公共开放空间的设计有很大挑战,但利用气象服务可以平衡舒适性和热岛效应之间的关系。

建立建筑物或街道剖面,优化通过建筑物的空气流量,以清除累积的热量和污染物;同时地面和建筑物表面进行绿化遮挡,以提高街道行人的舒适性。

 

城市应急管理

城市应急管理可能会越来越繁忙且压力山大,暴风暴雨暴雪以及高温可能会让他们手忙脚乱。

城市洪水的不断爆发,原因在于局部降水瞬间大于城市的蓄水、排水能力。

通过定期更新的城市数据,如土地利用特征、建筑物足迹数据、道路规模,更加了解城市处理极端天气事件的能力。

利用高空间分辨率预报,预测每一条街道详细地降雨、洪水信息,准确地预测暴雨期间淹没区域,有助于应急系统更快地做出疏散响应,确保排水系统畅通,居民得到妥善安置。

及时准确地季节性预报也可以使公共卫生系统能够快速监测、识别和应对新的气候变化带来的健康风险。

比如,爆发高温天气会影响心血管和呼吸道疾病以及传染病的风险,而及时的预报会使对应的管理部门精准地安排应急方案。


环境监管

目前,大部分城市都没有严格分类的城市环境标准,更没有针对污染事件的应对方案。借助气象信息环境管理部门可以监测、管理、制定城市居民健康及城市环境的标准。

针对城市空气质量,建立符合人体健康标准的温度指数、风力指数、辐射指数、气温指数、紫外线指数、臭氧指数。

同时给出街道级空气质量数据,实时公布城市每一个区域、每一条街道的空气质量状况。

收集城市热岛空间数据,包括但不限于气温、湿度、风向、风力风速、太阳辐射等,综合分析设立标准,以此评估城市热岛区域风险性。

根据监测有针对性地进行改善热岛区域,如进行绿化屋顶和植树活动,并评估热岛减缓措施的有效性。同时结合小范围精细气象预测,就可以在热浪到来之前对热岛区域进行预冷,在寒潮到来之前预热。


商业零售

精细的城市气象预报,对于零售业促进作用不容忽视,被开发出的啤酒指数、冰淇淋指数也一再验证气象对于零售的促进作用。

长期的天气和季节性气候信息,可以用来指导大型零售商的库存管理,如商场、超市、服饰等。

大型活动也依赖短期天气信息预测,如体育赛事、演唱会、音乐节等,依靠预测数据确定是否取消活动,或为参与者提供一定的防护设备。

运输业需要对天气和道路状况的预测,降水及其形态、路面温度、路面粗糙度、风力风速等高空间分辨率预报,根据提供的气象信息,同时给出具体的应对方案,帮助司机在恶劣情况下做出明智决策。

保险行业可以使用月度气候数据验证行业天气灾难模型,模拟与自然灾害和人为灾难相关的地理风险。


个人决策

气象服务对于个人用户的关键作用在于,不仅告诉用户天气将会怎样,而且告诉用户应该干什么。依靠气象服务,挖掘出众多针对特定用户群特定需求的天气数据应用。

针对上班族,可提供上班路线上不同区域的雨量分布图;针对登山爱好者,提供目标山体的天气、山体情况;针对商务人士,可定制商务路线气象商务……

根据街道级空气质量数据,为跑步用户提供空气质量最优路线;综合体感温度、植被、氧气、天气等数据,为夏季纳凉用户提供附近最优纳凉场所推荐。

比起区域天气预报,个人用户更关心以自己为中心小范围的天气状况,需要为他们提供最精准的小范围天气状况。


气象模型与气象数据

对于大部分决策者来说,他们需要某种形式的城市气象信息支撑他们在各自的领域做出明智的决策。

因此,通常都需要将气象数据转换为有用的决策模型提供给相应用户,该气象模型可以直接告诉决策者,什么样的情况应该做出什么样的决策。 

尽管气象模型的形成对决策者很重要,但我们更关注支撑气象模型的原始数据从哪里来。

目前大部分的气象创业公司都是采用人工智能的方法学习天气图像及使用统计的方法,结合历史数据预测未来天气状况。但这并不是最直接最精准最便捷最全面的获取气象数据的方法。

假设城市按照街道网格化布设气象站和其他传感设备,结合遥感、雷达、热成像、卫星、人工智能等技术,就可获得每一条街道、每一个公园、每一个角落的气象数据,准确、快速地形成与各区域城市居民生活、工作相关的城市小气候数据。

大批量、密集布设、长期监测城市环境变化的气象站,需要获取稳定、精准的气象原始数据,以此针对各行各业生成不同的气象模型,应用于城市的方方面面。

这类特征明确的城市气象站,对气象站、气象数据本身也有明确的要求。

大批量、在城市中密集布设,就意味着气象站的设计必须高度集成、占地面积非常小、安装便捷迅速、无需人为维护、配备自动报警防盗追踪功能。

而长期监测则需要气象站可以提供实时、连续、稳定、精准的气象数据。对气象站的功能除了一般的温湿度基础气象监测以外,还需要针对城市环境的空气污染及有机物污染物挥发监测。

我们试图通过密集大批量城市气象站的布设,获取实时、稳定、精准、连续的气象原始数据,以此为基础研究应用于城市各行业的气象模型,从而提高城市的抗灾能力以及紧急情况处理能力。

更为重要的是,渗透于城市居民生活方方面面看起来微不足道的气象模型,将彻底改变城市居民的生活起居出行决策,城市生活不经意间将变得更加亲切、便捷、人性。

也许有一天我们突然发现,理想城市正在当下。


Reference:

1. URBAN METEOROLOGY Forecasting, Monitoring, and Meeting Users’ Needs

2. MODERNIZATION OF METEROROLOGICAL SERVICES IN JAPAN AND LESSONS FOR DEVELOPING COUNTRIES

3. 这家公司让IBM愿意掏20亿美金收购,为何说气象服务在中国也是一个巨大的创业机会?From虎嗅


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