基于CVISS的风暴潮灾害脆弱性评估研究

高义 ，王辉，刘桂梅

(1.北京大学物理学院，北京 100871；2.国家海洋环境预报中心国家海洋局海洋灾害预报技术研究重点实验室，北京 100081)

1 引言

综合自然灾害风险管理是目前国际上防灾减灾和灾害管理较先进的措施和模式，是对各种自然灾害全面管理，集中于灾害危险性和承灾体脆弱性分析并强调多层面、多元化和多学科合作的全面灾害风险管理模式[1]。风暴潮灾害居海洋灾害之首，世界上绝大多数特大海岸灾害都是由风暴潮造成的[2]。全球海岸有大风经过的区域均受到风暴潮灾害威胁，台风登陆时往往伴随着极端大风、强降雨和风暴潮，给海岸带造成重大损失[3]。在全球气候变化和海平面上升背景下，风暴潮灾害在频次和烈度上呈增加趋势，给沿海国家带来巨大经济损失，如1970年孟家拉国发生特大风暴潮灾害造成30万人丧生，100 多万人无家可归。风暴潮灾害成为学者关注的热点之一，如Stéphane等分析了不同气候情景下哥本哈根风暴潮灾害风险水平[4]；James等对不同海平面上升情景下莫桑比克台风风暴潮灾害风险进行了评估[5]；Lin等通过大气环流和水动力模式耦合，基于多个气候情景对纽约飓风风暴潮灾害风险进行了评估[6]；Wood 等通过巨灾灾损概率建模技术对英格兰东海岸风暴潮灾害风险进行了分析[7]；Apivatanagul 等通过分析了飓风风速与风暴潮的相关关系[8]；世界银行在全球灾害热点案例分析中也将风暴潮灾害列为重大灾害之一[9]；Li 等通过构建指标评价体系对广东省沿海区县风暴潮灾害脆弱性进行了评估[10]；谭丽荣等根据过去20年风暴潮灾害损失数据构建了风暴潮灾害脆弱性指数系统，采用加法模型对我国沿海省级尺度风暴潮灾害脆弱性进行了评估[11]，李涛等通过数值模拟对宁波市风暴潮灾害风险进行了分析[12]。

风暴潮灾害是我国面临重大灾害之一，国家唯一纳入民政部巨灾范畴的海洋灾害。据日本气象厅1951—2010年热带气旋数据集统计，每年有7.3个热带气旋登陆我国，时间集中分布于每年的5—10月，其中7—9月登陆台风尤为集中，台风风暴潮灾害造成的危害最大。另据1990—2010年《中国海洋灾害公报》数据统计，近20年来由台风风暴潮造成的直接经济损失达105亿元/a，1229万人/a 受灾，伤亡人数达148人/a。单次强烈台风风暴潮损更为严重，如1994年9417 号台风“Fred”引起风暴潮灾害，致浙江省1150万人受灾，1216 人死亡，直接经济损失占其当年GDP 的5 %，达124.4 亿元[13]。据2010年统计数据，仅占2.86%国土面积的190 多个沿海县级行政区域，分布着全国14.17%的人口，创造了26.88%的全国国民生产总值。随着我国人口和社会经济日益向海岸带区域聚集，风暴潮灾害风险日益加剧。在全球气候变化和海平面上升背景下，风暴潮巨灾风险加剧，因而研究海岸带风暴潮灾害脆弱性评价方法意义重大。

当前风暴潮灾害研究多侧重于灾害危险性的数值模拟，而对风暴潮灾害承灾体脆弱性的认识不足，尤其是缺乏对我国海岸带整体较精细空间尺度脆弱性认识不足。基于此，本文以沿海区县为基本评价单元，收集了各沿海区县2010年社会经济数据和土地利用和生态环境数据，并构建了风暴潮灾害脆弱性评价指标（Coastal Vulnerability Index on Storm Surge,CVISS）系统，参照海岸带脆弱性指标评价模型，对我国海岸带风暴潮灾害物理脆弱性进行系统评价，以期为我国海洋灾害风险评估和区划提供参考。

2 研究现状

2.1 脆弱性含义

脆弱性概念的提出源于自然灾害研究[14]，在地学领域，Timmerman(1981)首先提出了脆弱性的概念[15]。在灾害研究领域，脆弱性的定义与评估方法有很多，概括起来可分为两类[16-18]。一类认为脆弱性遭遇危险事件之前的一种状态，其重点是对潜在危险的敏感程度，并依此来评估处于危险区人口的比例，以及特定灾害事件影响下生命财产损失程度；另一类为特定事件或危险引起的系统潜在损失。Regel 在分析风暴潮风险时，提出了社会脆弱性指数构建方法[19]；谭丽荣等在分析历史风暴潮灾害造成的不利后果基础上，构建了风暴潮灾害脆弱性评价指标体系及评价模型[11]。本文所指脆弱性为自然或物理脆弱性(Biophysical Vulnerability)，是指海岸带生态环境与社会经济在遭遇风暴潮危险事件时的敏感程度，属于第一类脆弱性概念，系统或个体状态在时间维是动态变化，因而选取第一类脆弱性概念，利于海岸带系统脆弱性的动态评估。

2.2 脆弱性评价方法

脆弱性评价方法是在灾害风险评估的基础上提出的，国外自然灾害风险评估是在20世纪灾害研究不断深入和保险业快速发展背景下发展起来的，而国内自然灾害风险评估研究工作起步较晚，自20世纪70年代后期，尤其是90年代参加“国际减灾十年”活动以来，风险评估才得到应有的重视[20]。纵观国内外研究可以发现，早期自然灾害风险评估以自然灾害本身的危险性评估为主，即使当前仍有部分危险度研究也认为是风险分析[12]，对灾害损失评估或多或少有所涉及，但大多数未将自然灾害与社会经济有机结合起来；随着对风险认识的逐渐深入，上个世纪70年代后期把自然灾害与区域社会经济特征管理起来的风险研究逐渐增多，如世界银行及美洲发展银行的灾害风险评估项目及我国“十一五”国家科技支撑计划“中国重大自然灾害风险等级综合评估技术研究”项目等。起初研究较为薄弱的脆弱性评估案例也逐渐丰富起来，其中GIS理论与方法发挥越来重要的作用[21-23]。在防灾减灾管理中，风险评估是重要的工具，脆弱性分析则是把灾害与风险研究相联系起来的重要纽带，即分析社会、经济、与环境系统相互耦合作用及其对灾害的驱动力、抑制机制和应对能力[24-25]。

脆弱性评价是对某一自然或人文系统自身结构、功能进行分析，预测和评价外部胁迫对系统可能影响，以及评估系统自身对外部胁迫的抵抗能力以及从不利因素恢复的能力[26]。当前脆弱性评价研究集中在灾害脆弱性、全球变化脆弱性和生态环境脆性领域。当前脆弱性评价方法可分为五类[27]：

（1）综合指数法，该方法从脆弱性表现特征、发生原因方面建立脆弱性评价指标体系，利用数学方法综合成脆弱性指数，来表示评价单元脆弱性程度的相对大小；

（2）图层叠置法，基于GIS 空间分析方法发展起来的评价方法，包括两类叠置方法，一是脆弱性构成要素层间的叠置，二是针对不同扰动的脆弱性层间的叠置；

（3）脆弱性模糊函数模型评价法，首先对脆弱性的各构成要素进行定量评价，然后从脆弱性构成要素之间的相互作用关系出发，建立脆弱性评价模型；

（4）模糊物元评价法，通过计算各评价单元与选定参照状态的相似度来判别评价单元的相对脆弱程度；

（5）欧氏距离法，计算研究单元各变量现状矢量值与自然状态下各变量矢量值之间的欧氏距离，认为距离越大系统越脆弱，系统结构和功能越容易发生改变，此方法多用于生态环境脆弱性评价。

3 研究方法

3.1 风暴潮灾害脆弱性指标选取

风暴潮灾害影响主要体现为对人口、社会经济、农业、湿地以及主要城市造成的损害[28-29]，同时，人们在应对风暴潮灾害中也发挥着重要的能动作用，如修建防潮堤、从财政收入划出特定比例的防灾专项经费等。

基于此，本文参照海岸带脆弱性指数(Coastal Vulnerability Index,CVI)构建方法与评价方案[30-31]，在综合分析国家海洋局公布的海洋灾害公报关于风暴潮致灾后果的基础上，并结合数据资料的可获得性，以县级行政区划作为评价单元，选取社会经济、土地利用、生态环境和抗灾能力等指标类型及其所包含的16个指标因子（见表1），对海岸带风暴潮灾害脆弱性(Coastal Vulnerability Index on Storm Surge,CVISS)进行综合评价。

3.2 风暴潮灾害脆弱性评估方法

由社会经济系统和自然环境系统构成的海岸带系统，是一个动态变化的系统，选取指标评价方法对其脆弱性评价，利于海岸带脆弱性动态评估。基于上述脆弱性评价因子，构建了海岸带风暴潮灾害脆弱性CVISS评价模型如公式(1)所示：

式中，A为社会经济指标；L为土地脆弱性指标；E为生态环境脆弱性指标；K为承灾能力指数。

以社会经济指标为例来说明各评价因子计算原理，社会经济指标类型脆弱性评价模型如式（2）所示。

式中，i为县级评估单元序号，A为社会经济脆弱性指数，n为社会经济指标因子个数；ai,j为区县i第j项指标因子标准化值，由式（3）求得。为避免单因子最小值较小而影响综合脆弱性评价结果，将指标因子ai,j最小取值为0.5，最大值取1，其标准化计算方程如式（3）所示。

式中，xi,j为区县i第j指标因子统计值，xjmax，xjmin分别为全国各区县指标j最大和最小值。

表1 风暴潮灾害脆弱性评价指标体系及数据来源

图1 各脆弱性指标分类评价结果图

4 结果分析

4.1 指标因子评价结果分析

由上述计算公式得出海岸带社会经济脆弱性(A)、土地利用脆弱性(L)、生态环境脆弱性(E)以及抗灾能力系数（K）的评价结果，见图1。

图2 风暴潮灾害脆弱性评价结果

由人口、交通和经济构成的国民经济脆弱性指标评价结果见图1a，位于辽东半岛的大连市、濒临渤海湾的天津市滨海新区、长江三角洲的上海市和位于朱江口的珠海市等区域是因经济发达，人口密集而表现出较高的社会经济脆弱性等级。各沿海省份内部的区县社会经济脆弱性也有区域差异。

由居民地、种植面积和水产养殖面积构成的土地利用脆弱性评价结果见图1b，土地利用脆弱性值较高的区域有位于辽东半岛东翼各区县、濒临渤海湾的天津市滨海新区，莱州湾的垦利县、寿光市、山东半岛的烟台市、青岛市；江苏省中部沿海区县、广东省的汕头市、朱江三角洲和雷州半岛及海南岛东北部沿海区县。

基于滩涂湿地和水系面积比例的生态环境脆弱性评价结果见图1c，评价结果值较高的区域主要分布于濒临渤海湾的各沿海区县，江苏省的大丰市和如东县，浙江温州市的龙湾区，福建省的福清市和福州市的秀屿区，广东省的汕头市、湛江市和广西的防城港市。

我国沿海区县抗灾能力评价结果如图1d所示，抗灾能力较好的区域有辽东半岛各沿海区县，濒临渤海湾、莱州湾的各沿海区县，山东省日照市至杭州湾南岸的宁波市，浙江省的瑞安市、乐清市福建省的厦门市和广东省的珠江口各沿海区县。

除上述分析指出的各指标脆弱性值较高的区域外，各沿海省份内部区县的各评价指标也有着显著的区域异质性。

4.2 风暴潮灾害脆弱性评价结果分析

基于上述各评价指标评估成果，利用公式（1）求出海岸带风暴潮灾害脆弱性（CVISS）评估值，并对其进行归一化处理，按照归一化值划分为五个等级，得到我国海岸带风暴潮灾害脆弱性等级分布，见图2。风暴潮灾害脆弱性等级最高的区域包括位于辽东半岛的大连市，山东省的垦利县，广东省的汕头市；高度脆弱性的沿海区县在各沿海省份中均有分布。脆弱性中等级别以上的区域集中分布在濒临渤海湾的区县、浙南至闽北沿海区县、广东汕头至陆丰区县、珠江口以西的珠海和台山市，雷州半岛以西以及海南省的东部沿海区县。

5 结论与讨论

本文沿海区县为基本评价单元，根据风暴潮灾害致灾后果特征，建立了与风暴潮灾害相关度较高的脆弱性评价指标系统，参照海岸带脆弱性评估方法构建了海岸带风暴潮灾害脆弱性评价模型，实现了我国海岸带风暴潮灾害脆弱性评估。评估结果以较精细的空间尺度反映了我国海岸带风暴潮灾害承灾体脆弱性区域分布特征，对我国海洋灾害风险管理有着重要的意义。

本研究区域包括了我国整个大陆沿海区县，由于南北地理环境复杂多样，研究过程中没有考虑地形地貌的影响，而这一因素在小区域空间尺度风暴潮灾害脆弱性评估时是不可忽视的。风暴潮灾害指标系统越全面，评价因子越详细，评价结果越科学。但是在实际分析中，往往受限于数据资料可获得性，需要对评价指标进行综合取舍。脆弱性评估需要多学科协作，随着多源信息融合技术的进步、科学数据共享的推广及风险评估理论的创新研究，当前一些限制脆弱性评估的因素将会逐步得到解决。

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