洪水情景下的双约束医疗应急设施选址模型：以中国深圳市毛洲河流域为例

《Progress in Disaster Science》：Dual-constrained healthcare emergency facility location model under flood scenarios: A case study in the Maozhou River basin, Shenzhen, China

双约束医疗急救设施优化模型在洪水情景下的应用研究。基于毛洲河流域水文-水动力耦合模型与GIS空间分析，提出兼顾新增服务人口和覆盖区域的双目标优化模型，通过Python迭代求解验证。结果表明，10年、20年、50年一遇降雨下需新增17、18、21个急救设施，优化后非淹没区15分钟响应覆盖率达100%，最大救援时间由38.6分钟降至14.3分钟。揭示排水容量不足是主要致涝因素，交通中断影响比车速下降更显著。模型为城市洪涝应急资源配置提供科学决策依据。

　　在当今城市化进程不断加快的背景下，极端降雨引发的城市洪水对各类公共服务，尤其是医疗应急服务，构成了重大挑战。随着全球气候变化的加剧，城市内涝事件的频率和强度正在上升，这对居民的生命安全和财产安全构成了威胁。因此，如何在洪水发生时，优化医疗应急设施的部署，以提高应急响应效率和覆盖范围，成为亟需解决的问题。本文以深圳茅洲河流域为研究对象，探讨了洪水对医疗应急服务的影响，并提出了一个双约束的医疗应急设施选址优化模型，以平衡新增服务人口和新增服务范围，为城市医疗应急体系的优化提供了科学依据。

研究发现，茅洲河流域的城市洪水主要由排水能力不足和低洼地形共同导致，其中排水能力不足是主导因素。这表明，城市排水系统的建设与维护在防洪和应急响应中具有关键作用。在极端降雨事件中，例如降雨强度超过78毫米/小时（即10年一遇的降雨标准），超过50%的居民在获取医疗应急服务时会受到影响，他们的最短通行路线发生改变。相比之下，尽管交通速度的降低也会影响应急响应效率，但洪水导致的道路无法通行对医疗应急服务的影响更为显著。这表明，在制定医疗应急服务优化方案时，应特别关注因洪水造成的道路中断问题，而非仅仅依赖于交通流量的减少。

在分析洪水情景对医疗应急服务的影响时，研究团队结合了水文-水动力模型与地理信息系统（GIS）的空间分析方法，构建了一个能够模拟城市洪水情况的模型。通过对三个不同降雨强度情景的模拟，包括10年、20年和50年一遇的降雨事件，以及五年的潮汐水平，研究揭示了洪水对医疗应急服务的动态影响。研究发现，随着降雨强度的增加，洪水的范围和深度也随之扩大，部分区域的水深甚至超过了1米。同时，洪水对交通网络的影响显著，导致部分道路无法通行，进一步限制了居民在紧急情况下获取医疗资源的能力。

此外，研究团队还通过计算居民到达最近医院的预期通行时间，评估了不同区域的医疗应急服务可达性。结果显示，在正常情况下，76.9%的居民可以在15分钟内到达最近的医疗应急设施。然而，在洪水情景下，这一比例显著下降，分别为60.4%、56.2%和55.0%。这表明，即使在非洪水区域，医疗应急响应能力也存在不足，需要进一步优化。

为应对这一问题，研究团队提出了一种双约束的医疗应急设施选址优化模型。该模型在考虑新增服务人口和新增服务范围的基础上，通过迭代算法寻找最优的设施布局方案。模型运行结果显示，在10年、20年和50年一遇的洪水情景下，分别需要新增17、18和21个医疗应急设施。这些新增设施的部署显著提升了非洪水区域的医疗应急响应能力，使得这些区域的居民能够在15分钟内获得医疗救助。同时，研究还发现，设施1在所有情景中位置保持不变，显示出其在应急响应中的核心地位，因此建议在此位置永久性设立医疗应急设施，以确保基本的应急能力。

值得注意的是，尽管优化模型在提高应急响应效率方面取得了显著成果，但仍有部分区域无法在15分钟内获得医疗救助。这主要是由于这些区域直接暴露在洪水威胁之下，新增设施的建设成本较高，且难以在短时间内完成。因此，对于这些区域，可能需要采取更为灵活的策略，例如在洪水发生前进行人员疏散，或在紧急情况下部署临时医疗资源。

此外，研究还关注了洪水对脆弱群体的影响，如老年人、孕妇和康复机构中的居民。在洪水情景下，这些群体的医疗应急响应时间明显增加，甚至可能超过30分钟。优化后的模型能够有效缩短这些群体的响应时间，使其能够在更短的时间内获得医疗救助。这不仅提高了整体的应急响应效率，还降低了因延迟治疗而导致的健康风险。

在方法论方面，研究团队采用了多种技术手段，包括高精度的数字高程模型（DEM）、遥感影像和土地利用数据，构建了水文-水动力模型，以准确模拟洪水情景。同时，通过交通网络的分析，结合Dijkstra算法，计算了不同区域居民到达医疗设施的最短通行时间。这些数据为优化模型的构建提供了重要依据。

研究还强调了医疗应急设施选址过程中需要考虑的多个因素，包括人口分布、交通网络、洪水风险以及地理特征等。通过调整模型中两个关键因素的权重，研究团队能够根据实际需求，灵活优化设施布局。例如，当更重视新增服务人口时，模型会优先选择能够覆盖更多居民的地点；而当更重视新增服务范围时，模型则会倾向于扩大服务区域，提高整体覆盖能力。

本研究的意义在于，它不仅为深圳茅洲河流域的医疗应急服务优化提供了科学依据，也为其他易受洪水影响的城市提供了可借鉴的经验。通过引入双约束模型，研究团队在传统单目标优化模型的基础上，进一步提升了应急设施选址的灵活性和适应性。这种优化方法能够有效应对不同强度的洪水情景，提高医疗应急服务的覆盖范围和响应效率。

此外，研究还指出了当前医疗应急体系存在的不足，尤其是在面对极端天气事件时的应对能力。尽管部分城市已经建立了较为完善的应急响应机制，但仍然存在服务覆盖不足、响应时间过长等问题。因此，未来的研究应更加关注医疗应急服务的公平性，尤其是在低洼地区和交通不便区域，确保所有居民都能在紧急情况下及时获得医疗救助。

研究团队还提出了未来研究的方向，包括引入动态数据，如实时洪水数据和交通数据，以提高模型的准确性和实用性。同时，研究建议在医疗应急设施选址时，应更加关注脆弱群体的需求，制定更具针对性的优化策略。此外，跨区域的医疗资源调配也是未来研究的重要方向，尤其是在地理条件复杂或行政区域划分影响资源分配的情况下。

总体而言，本研究通过构建双约束的医疗应急设施选址优化模型，有效应对了洪水对医疗应急服务的影响。研究结果不仅揭示了洪水对城市医疗应急体系的挑战，还为提升城市应急响应能力提供了科学支持。通过合理规划和优化医疗应急设施的布局，可以显著提高城市在面对极端天气事件时的韧性，保障居民的生命安全和财产安全。