使用機器學習制定上海城市排水總體規劃

採用「藍、綠、灰」的方法

在檢討過之前的排水總體規劃和研究過相關的全球案例後，奧雅納挑戰了只著眼於排水的傳統方法。取而代之的是，我們提出了一個富有遠見的 「藍、綠、灰 」方案，以支持城市內部的綜合水循環，從而惠及整個上海的其他方面，包括生態、經濟和公共健康。我們也研究了幾個全球城市，包括紐約、新加坡、新奧爾良和鹿特丹，找出與上海的具體挑戰密切相關的城市。

我們提出的策略與其他特大城市的策略相同，這些城市越來越多地將適應氣候變化、水敏感型城市設計、綜合防洪規劃和分散式基礎設施視為未來水資源策略的關鍵組成部分。

人工智慧與機器學習

基於我們的「水資源設計」架構，奧雅納的方法是在提出新構想之前，先盡量發揮現有設施及現有基礎建設的潛力，著重於改善現有架構的管理。

綠色基礎設施是一種保護、恢復或模仿自然水循環的水管理方法。我們首先通過對上海城市歷史的瞭解，對上海城市區域的土地利用進行了詳細分析，共建立了 12 種不同類型。範圍從主要高速公路和鐵路基礎設施到中層住宅區和公園。透過運用遙感影像與機器學習技術，我們能夠將研究區域分類為不同的開發類型，並據此使用各自的綠色基礎設施。

有效的洪水風險管理

河流在城市排水中扮演著重要的角色。我們建立了一個城市內涝模型，以確定使用這種藍色基礎設施的機遇和挑戰。這是上海第一個整合河道和排水網絡的模型，我們的整合系統將更多地面上的城市元素帶入雨水管理功能中，包括道路、綠地、河流和其他開放空間。

奧雅納的下一代藍色和綠色基礎設施將被整合到所有城市項目中，從城市網絡到個別建築，以及其他重要的基礎設施，包括交通、水、能源、數位和廢棄物，用於城市規劃設計和城市再開發。

水環境的有效管理對於實現聯合國永續發展目標 (UN SDGs) 至關重要，因為聯合國也將水形容為「共同貨幣」，「幾乎將每一個 SDGs 都連結在一起，也將成為其他多數 SDGs 能否成功實現的關鍵決定因素」。