利用机器学习为上海制定城市排水总体规划

采用 "蓝、绿、灰 "相结合的方法

在对之前的排水总体规划进行审查并研究了相关的全球案例后，奥雅纳对只关注排水的传统方法提出了挑战。取而代之的是，我们提出了一个富有远见的 "蓝、绿、灰 "方案，以支持城市内部的综合水循环，从而惠及上海的其他方面，包括生态、经济和公众健康。我们还研究了多个全球城市，包括纽约、新加坡、新奥尔良和鹿特丹，找出了与上海面临的具体挑战密切相关的城市。

我们提出的战略与其他特大城市的战略不谋而合，这些城市正越来越多地将适应气候变化、水敏感型城市设计、综合防洪规划和分散式基础设施作为未来水资源战略的关键组成部分。

人工智能和机器学习

基于我们的 "水设计 "框架，奥雅纳的方法是在提出新想法之前，最大限度地发挥现有设施和现有基础设施的潜力，重点是改善现有框架的管理。

绿色基础设施是一种保护、恢复或模拟自然水循环的水资源管理方法。我们首先通过对上海历史的了解，对上海城区的土地利用进行了详细分析，共确定了 12 种不同类型。其中既有主要的高速公路和轨道基础设施，也有中层住宅区和公园。通过应用遥感图像和机器学习技术，我们能够将研究区域划分为不同的开发类型，并相应地使用相应的绿色基础设施。

有效的洪水风险管理

河流在城市排水中发挥着至关重要的作用。我们建立了一个城市内涝模型，以确定利用这一蓝色基础设施的机遇和挑战。这是上海首个将河道和排水管网整合在一起的模型，我们的整合系统将更多地面上的城市元素纳入雨水管理功能，包括道路、绿地、河道和其他开放空间。

奥雅纳的下一代蓝色和绿色基础设施将被整合到所有城市项目中，从城市网络到单个建筑，以及其他重要基础设施，包括交通、水、能源、数字和垃圾处理，用于城市规划设计和城市再开发。

水环境的有效管理对于实现联合国可持续发展目标（UN SDGs）至关重要，因为联合国还将水描述为 "一种共同货币"，它 "将几乎所有可持续发展目标联系在一起，并将成为成功实现大多数其他可持续发展目标的关键决定因素"。