《International Journal of Disaster Risk Reduction》：Optimizing fluvial flood mitigation strategies: A multi-objective approach for cost-effective and socially-aware infrastructure feasibility analysis
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本文针对洪水风险管理中如何平衡成本、风险与社会公平的难题，提出了一种在可行性研究阶段将基于地形的水文模拟与考虑社会公平的多目标优化算法（NSGA-II）相结合的决策支持框架。该研究创新性地以预期年暴露人口（EAEP）量化洪水风险，并引入群体受益份额（GBS）约束来确保高社会脆弱性指数（SVI）社区获得公平的保护效益。案例研究表明，该框架能有效识别堤防高度的帕累托最优解，为资源有限地区在早期规划阶段协调防洪基础设施的经济性与公平性提供了实用工具。
洪水是极具破坏性的自然灾害，随着气候变化加剧极端天气事件，脆弱地区的洪水风险管理迫切需要创新、数据驱动的方法来增强韧性。传统的堤防规划往往侧重于成本最小化或单一风险指标，而如何将资本成本、风险降低以及社区优先事项（尤其是社会公平）等多个目标协同优化，仍是当前实践中的挑战。特别是在技术资源和数据有限的社区，进行高保真度的水动力模拟成本高昂且不切实际，因此，开发在可行性分析阶段既能快速评估大量方案，又能综合考虑成本、风险和公平性的灵活方法显得尤为重要。
这项发表于《International Journal of Disaster Risk Reduction》的研究，由Linchao Luo等人完成，旨在填补这一空白。研究人员开发了一个仿真与优化循环结合的框架，将基于地形的高效洪水模拟（使用GeoFlood模型）与社会意识多目标优化器（NSGA-II）相耦合，用于堤防高度的可行性分析。该研究的核心创新在于其风险度量方式：它没有采用传统的以经济损失为后果的预期年损失（EAD），而是采用了以人口为中心的指标——预期年暴露人口（EAEP）。EAEP通过将不同年超越概率（AEP）节点上的人口暴露情况进行积分得到，这与美国陆军工程师兵团（USACE）的洪水损害减少分析（HEC-FDA）中计算期望年损失的逻辑一致，但将后果单位从美元转换为了受影响的人口数。此外，为了将公平性纳入决策，研究引入了群体受益份额（GBS）约束，要求高SVI区域（本研究中使用德克萨斯州A&M大学危害减轻与恢复中心提供的本地化SVI数据，将排名前五分之一的区域定义为高SVI区域）获得的年化效益（即EAEP的减少量）至少达到总效益的某个基准比例（研究中参照美国“Justice40倡议”，设定为40%）。优化目标则是最小化堤防建设成本和最小化EAEP，同时满足GBS约束。
为开展此项研究，作者团队运用了几个关键技术。首先是利用GeoFlood进行快速洪水情景模拟，该模型基于最近排水点高度（HAND）方法和数字高程模型（DEM）来生成淹没范围，虽然不模拟水动力过程（如流速、动量），但其计算效率高，适合可行性阶段的大量情景筛查。其次是概率风险模型的构建，通过整合USGS Bulletin 17C的洪水频率分析得出的AEP节点及其对应流量，利用GeoFlood模拟各节点流量下的淹没范围，再与人口栅格数据叠加计算暴露人口，最后通过数值积分得到EAEP。第三是多目标优化算法NSGA-II的应用，用于探索堤防高度配置的帕累托前沿（Pareto front），得到一系列在成本、风险降低和公平性之间取得最佳权衡的非支配解。案例研究区域选在洪灾频发的美国东南德克萨斯州（特别是阿瑟港附近社区），该区域人口中包含高SVI社区，凸显了研究的现实意义。
研究结果部分通过不同的小标题展示了详细的发现。
“4.4.1. 加高现有堤防的结果” 表明，在施加GBS ≥ 0.4的公平性约束下，单纯加高现有堤防未能产生任何可行的帕累托解，即没有任何加高方案能使高SVI社区获得至少40%的效益份额。分析还指出，即使将堤防加高至允许的最大高度（10米），其降低EAEP的效果也有限，且成本效益不佳，并可能因形成物理屏障而对社区产生负面影响。
“4.4.2. 新建堤防的结果” 是研究的重点。优化分析成功生成了考虑公平性约束的帕累托前沿。结果表明，新建堤防方案能更有效地降低EAEP，尤其是在高SVI区域。通过分析帕累托前沿，研究识别了几个关键决策点，例如拐点（Knee Point，约5.8米堤高，成本约6870万美元，EAEP降至约370人·年?1）、到理想点的最小距离点（约5.2米堤高）以及最大斜率区域末端的点（约4.1米堤高）。这些点为决策者提供了在不同偏好下（如最成本有效、最平衡或边际效益最高）的优选方案。
“4.4.3. 结果验证” 和 “4.4.4. 处理时间比较” 部分指出，该框架与参与式基础设施规划实践相符，其有效性通过对比历史事件（如飓风哈维）的观测数据进行了一定验证。同时，优化方法（平均约3小时）相比传统手动试错方法（约10小时）显著提高了效率。
研究的结论与讨论部分强调，该研究在智力贡献上，提出了一个操作化EAEP风险度量并嵌入可执行利益共享保证的MOO框架，将风险一致性分析从经济后果扩展到人口暴露。在实践上，它为工程师和利益相关者提供了在可行性阶段明确揭示成本、风险和公平性之间权衡的帕累托前沿，支持更明智的决策。案例研究证明，在公平性约束下新建堤防能比单纯加高现有堤防带来更显著且公平的风险降低。尽管存在依赖于二进制淹没分类、人口分配不确定性等局限，但该框架具有可扩展性，未来可融入更复杂的水动力模型、气候变化预测以及空间优化（堤防选址）等。总之，这项工作推动了洪水风险管理向更具成本效益、资源效率和社會公平的方向发展，特别适用于资源有限社区的早期规划阶段。
