中国沿海海平面上升风险区划方法研究

李响，刘克修，董军兴，王慧，段晓峰，张建立，林峰竹

（国家海洋信息中心，天津 300171）

1 引言

海平面上升是缓发性灾害，已经成为人类的主要威胁之一。海平面的持续上升将加剧中国沿海地区土地淹没、风暴潮和洪涝灾害，城市抗灾能力降低，土壤盐渍化加重，以及由咸潮入侵造成的水资源短缺，沿海地区建筑物安全及生态资源受到威胁，直接影响社会经济发展和人民生产生活。为此，区划海平面上升的潜在风险，有助于估算全球气候变暖条件下未来中国近海海平面上升的影响程度，对科学应对海平面上升可能造成的影响有着重要的意义[1]。

全球海平面上升将带来严重影响，已引起各国政府和科学家广泛关注。最早的海岸脆弱性评估方法是基于Gornitz[2]提出的海岸脆弱性指数（Coast⁃al Vulnerability Index）和风险等级（Risk Class）的概念，随后多判据分析方法被引入海岸风险评估中[3-6]。在我国，中国科学院地学部[7]组织对珠江、长江、黄河和天津地区进行了海平面上升影响调研，并编写了调研报告。近年来，大量研究涉及海平面上升对海岸环境和社会经济的影响，重点在于海平面上升对我国大型三角洲及其沿岸大中城市的影响，一般利用遥感和GIS技术对海岸受淹面积、受淹人口、港口及防洪排涝设施、风暴潮灾害、相关损失等方面进行分析或估算[8-12]。

由于各地区间的自然环境与社会经济发展水平差异较大，对全球变化带来的影响表现不同，各地方管理和决策者应对防范措施和适应性管理方式也不完全一致，因此区划各地区海平面上升的风险更具有现实意义。本文基于自然灾害风险理论研究提出了一套适用于中国沿海地区海平面上升风险区划的方法，根据沿海地区地理状况、社会经济和抗灾能力以及未来海平面上升预估结果，评估海平面上升对我国11个沿海省（自治区、直辖市）和53个沿海城市（地区）社会经济发展产生的风险并作出区划。

2 方法

基于自然灾害风险形成机制[13]和海平面上升致灾过程及原理，海平面上升风险区划，分别从危险性[14]、暴露性[15]、脆弱性[16]和防灾减灾能力[14]4 个方面对海平面风险进行分析。

2.1 指标体系

综合考虑海平面上升风险区划指标体系确定的目的性、系统性、科学性、可比性和可操作性原则，结合我国沿海地区各评估单元的实际情况和资料获取的难易程度，确定海平面上升风险指标体系，分为因子层、副因子层和指标层，并选取了11个指标用来描述海平面上升风险（见表1）。海平面上升的危险性主要考虑自然因素的影响，评估海平面变化、地形状况和潮位水位三个方面；海平面上升及其引发的次生灾害会对社会经济和人民生产生活产生较大影响，主要从人口和经济两个方面分别评估海平面上升的暴露性和脆弱性；科学的应对海平面上升能够减缓相对海平面上升和降低灾损程度，主要从人力资源状况和财力状况两个方面评估防灾减灾能力。

各指标说明：

上升速率（H1）：根据沿海地区海平面监测站观测数据计算得到的相对海平面上升速率，mm/a；

年较差（H2）：根据沿海地区海平面监测站观测数据计算得到的年最高月均海平面和最低月均海平面的高度差，cm；

地面高程状况（H3）：基于数字地面高程数据，计算评估单元高程5 m以下的面积占总面积的比例，%；

岸线长度（H4）：评估单元大陆海岸线总长度，km；

最高高潮位（H5）：相对于当地平均海平面的最高高潮位观测值，cm；

表1 海平面上升风险区划指标体系

居民总数（E1）：评估单元人口总数，万人；

GDP（E2）：评估单元地区生产总值，亿元；

人口密度（V1）：评估单元居民总数/评估单元总面积，人/km2；

单位平方公里GDP（V2）：评估单元地区生产总值/评估单元总面积，万元/km2；

从业人口比例（R1）：评估单元从业人口/评估单元人口总数，%；

地方财政收入（R2）：评估单元地方财政一般预算收入，亿元。

由于各项指标的特征和影响程度不同，利用专家打分和层次分析方法计算各区划指标的权重系数。海平面上升风险区划指标体系的各层次因子（指标）的权重系数，见图1。

（1）危险性指标分析

海平面变化特征分别选取海平面上升速率和海平面上升的年较差来表征评估单元相对海平面变化状况，海平面上升的速率越大、年较差越大，则危险性越大。选用平均地面高程和海岸线长度来表征地形因素的影响，高程越低、岸线越长，则评估单元面临海平面上升的危险性越大。海平面上升加剧了风暴潮、海浪等海洋灾害的致灾程度，选用相对于当地平均海平面的历史最高高潮位表征潮位水位状况，最高高潮位越高，危险性越大。

（2）暴露性指标分析

选用评估单元总人口数表征人口的暴露性，选用评估单元地区生产总值（GDP）表征经济的暴露性，人口越多，GDP越高，则该地区暴露在海平面上升危险因子的人和财产越多，可能遭受潜在损失就越大，海平面上升风险越大。

（3）脆弱性指标分析

选用评估单元人口密度表征人口脆弱性，选用单位平方公里GDP表征经济脆弱性，人口密度越大，单位GDP越高，则受灾财产价值密度越高，海平面上升危险因素可能造成的伤害或潜在损失程度就越大，海平面上升风险越大。

图1 区划指标权重系数

（4）防灾减灾能力指标分析

选用从业人口比例表征抗灾人力资源情况，从业人口比例越高，防灾减灾中能够调动的人员就越多，防灾减灾能力越高。选用地方财政一般预算收入表征减灾财力投入，地方税收越高，可以用于防灾减灾的资金越多，防灾减灾能力也越高，可能遭受潜在损失越小，海平面上升风险越小。

2.2 数据处理模型

由于各指标的单位和量级不同，为了合理和方便计算，采用数据处理模型将指标进行标准化。数据处理应遵循可比较原则，对各评估单元间的评估指标进行标准化处理，形成的标准化量值反映海平面上升对评估因子在不同评估单元间的影响程度。评估指标的标准化量值用于评估模型的计算。

将各评估单元某指标p的数值排列成一数据序列 p1，p2，……，pn，其中n为评估单元的个数。

处理公式如下：

式（1）中,Ai为第i个评估单元指标 p的标准化量值；i为评估单元序号，i=1，2，…，n；Pi为第 i个评估单元的指标数值；N为量化参数，一般将量化参数N取为4，即Ai的取值范围应介于1—5之间。

2.3 风险评估模型

利用加权综合评分法，构建海平面上升风险评估模型，利用各评估单元指标分级后的结果分别计算危险性指数（H）、暴露性指数（E）、脆弱性指数（V）和防灾减灾能力指数（R）等风险因子，综合各风险因子计算获得海平面上升风险指数。

危险度指数计算模型：

式（2）中，H为危险度指数，Hi为危险度评估的第i个指标，ai为第i个危险度指标的权重系数，n为危险度指标的个数。

暴露性指数计算模型：

式（3）中，E为暴露性指数，Ei为暴露性评估的第i个指标，bi为第i个暴露性指标的权重系数，n为暴露性指标的个数。

脆弱性指数计算模型：

式（4）中，V为脆弱性指数，Vi为脆弱性评估的第i个指标，ci为第i个脆弱性指标的权重系数，n为脆弱性指标的个数。

防灾减灾能力指数计算模型：

式（5）中，R为防灾减灾能力指数，Hi为防灾减灾能力评估的第i个指标，di为第i个防灾减灾能力指标的权重系数，n为防灾减灾能力指标的个数。

风险指数计算模型：

式（6）中，SLRI为海平面上升的风险指数，α、β、γ、δ分别为危险度、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力指数的权重系数。

该模型在满足一定条件时对SLRI和各因子适用。当风险区没有危险性、暴露性和脆弱性，那么这里也就没有灾害风险存在，即H=0或E=0或V=0时，SLRI=0；当风险区没有实际的防灾减灾能力，那么风险就等同于危险性、暴露性和脆弱性共同产生的后果，即 R=0，则SLRI=Hα×Eβ×Vγ。

2.4 风险区划标准

为了沿海各级政府科学应对海平面上升可能带来的影响，根据计算的海平面上升风险值的大小和中国沿海地区海平面上升及影响的现状，设置海平面上升风险等级划分标准，将各评估单元的海平面上升风险由高到低区划为Ⅰ级（高风险）、Ⅱ级（较高风险）、Ⅲ级（中等风险）和Ⅳ级（低风险）风险等级。

表2 海平面上升风险等级划分

3 风险分析与区划

国际上一般定义靠近海岸线、海拔10 m以下的地区为低海拔沿海地区（LECZ），低海拔沿海地区目前仅占世界陆地面积的2%，却居住了13%的城市人口，是海平面上升和气候变化的脆弱区域。根据中国沿海90 m分辨率数字地面高程数据（DEM）计算得到，我国沿海海拔低于10 m的区域面积约为12.6万平方千米，约占国土总面积的1.3%（见图2）。我国生活在这一地区的人口约为1.4亿人，是全球低海拔地区人口最多的国家。随着沿海经济发展，目前我国人口向沿海移动的趋势仍然十分明显，这个区域生活的人们需要根据当地的实际情况考虑他们面临的潜在风险。

为了更好的向国家和地方政府提供参考，按照沿海省和沿海城市两级进行区划。省级评估按照11个沿海省（直辖市、自治区）划分为11个评估单元。市级评估划分为52个评估单元，其中包括：辽宁省的6个沿海城市、河北省的3个沿海城市、山东省的7个沿海城市、江苏省的3个沿海城市、浙江省的7个沿海城市、福建省的6个沿海城市、广东省的14个沿海城市、广西的3个沿海城市、天津和上海2个直辖市以及海南地区（由于海南省采用省管县的行政管理模式，为了和其它评估单元匹配，将其整体作为一个评估单元）。这样划分的优点在于：适应当前我国以行政区为单位的管理特点；许多评估数据，特别是社会、经济的统计数据有可靠的数据来源，便于进行信息汇聚和分析评估；制定防灾减灾应对策略时更具有针对性和可实施性，如规划、组织生产、抗灾、救灾、投资和工程设计等。

图2 中国低海拔沿海地区分布

3.1 指标数据及处理

对收集到的海平面影响相关数据进行整理计算，获得各评估指标值，其中海平面及潮位数据通过中国沿海35个长期验潮站数据计算得到，地形数据为SRTM卫星遥感90m分辨率数字地面高程数据产品，各沿海城市社会经济数据引自中国统计年鉴2011年的统计数据[17]，各沿海省社会经济数据采用所辖沿海城市的数据累加结果。用指标数据的处理模型将各项评估指标值标准化，由于篇幅所限本文不在这里将各个沿海省、沿海城市的各项指标数据及标准化后的结果一一列出。

3.2 以沿海城市为评估单元的风险区划

根据风险评估模型和计算方法，将53个沿海城市的各评估指标标准化量值带入风险评估模型公式中，计算中国沿海地区各市级评估单元海平面上升的危险性指数（H）、暴露性指数（E）、脆弱性指数（V）、防灾减灾能力指数（R）和风险指数（SLRI），计算结果见表3。

（1）风险分析

从各评估单元的自然环境来分析，上海、天津、南通、盐城、嘉兴、连云港、盘锦等城市的海平面上升速率较高且地势低洼，极易受到海平面上升的直接影响，危险性最大；大连、舟山、海南、湛江等地区海平面上升速率高岸线长度长，易受到海平面上升的影响，其危险性较大；广西和福建沿海、浙江和广东沿海大部分地区、山东和辽宁沿海的部分地区多丘陵、地势较高受到海平面上升的影响较小，其危险性较低。从人口和经济的暴露性来看，上海、天津、广州、青岛、深圳、杭州等城市的居民总数或地区生产总值较大，它们暴露在海平面上升风险下的程度也较高；葫芦岛市、丹东市、潮州市、珠海市、盘锦市、北海市、舟山市、防城港市等城市的居民总数或地区生产总值较小，它们暴露在海平面上升风险下的程度也较低。从人口和经济的脆弱性来看，上海、深圳、广州、天津、厦门、南通、嘉兴等城市不但居民总数或地区生产总值较高而且辖区面积相对不大，人口密度、单位面积上的经济发展程度高，海平面上升后受到的影响明显，是海平面上升较为脆弱的地区。上海、深圳、广州、天津、杭州、宁波、厦门、大连、青岛、珠海等城市的从业人口比例高或财政收入高，抗御海洋灾害的能力强，其应对海平面上升的防灾减灾能力较高。

表3 沿海城市风险评估指数计算结果

（续表）

综合各沿海城市的海平面上升危险性、人口和经济的暴露性和脆弱性、防灾减灾能力评估结论，计算出沿海城市评估单元的海平面上升风险指数。上海和天津的危险性、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力指数都比较高，其风险程度也是最大的。南通、嘉兴的危险性大、人口和经济的暴露性和脆弱性较大，但防灾减灾能力较弱，其风险程度很大。盐城、连云港等城市虽然人口和经济的暴露性或脆弱性较低，但危险性非常，其海平面上升的风险也比较高。广州、深圳、杭州、宁波等城市的防灾减灾能力强，使得它们的海平面上升风险程度降低。

（2）风险区划

根据各沿海城市的海平面上升风险值，参照风险等级划分标准（见表2），划分沿海城市的风险等级结果见表4。

根据沿海城市等级划分结果，按照Ⅰ级（高风险）、Ⅱ级（较高风险）、Ⅲ级（中等风险）和Ⅳ级（低风险）4个风险等级，绘制中国沿海海平面上升的地市级风险区划图（见图3a、b、c），可为国家和各沿海省（自治区、直辖市）沿海地区制定发展规划提供参考依据。

表4 以沿海城市为评估单元的海平面上升风险区域划分

3.3 以沿海省为评估单元的风险区划

根据风险评估模型和计算方法，将11沿海省（自治区、直辖市）的各评估指标标准化量值带入风险评估模型公式中，计算获得中国沿海地区各省级评估单元的危险性指数（H）、暴露性指数（E）、脆弱性指数（V）、防灾减灾能力指数（R）和海平面上升风险指数（SLRI），计算结果见表5。

表5 沿海省风险评估指数计算结果

（1） 风险分析

危险性主要考察评估区的自然属性，上海、江苏、天津、辽宁和浙江由于海平面上升速率较大、海岸线长，其中上海、江苏、天津低海拔地区的范围占辖区面积的比例非常高，导致其危险性指数较高；广西沿海由于海平面上升速率相对较低、受影响的范围小、岸线长度较短等其海平面上升的危险性最低。人口和经济的暴露性主要评估各评估单元沿海地区的人口数和GDP，广东沿海人口多经济水平高，暴露在海平面上升危险下的程度较高，山东、浙江、上海等次之；辽宁、河北、广西和海南沿海人口相对较少、经济发展程度还相对较低，暴露在海平面上升危险下的程度较低。从人口和经济的脆弱性角度来分析，上海、天津等地区人口密度大、单位面积上的地区生产总值高，其人口和经济的脆弱性相对较高；其它省区由于沿海地区面积较大，导致整体的人口密度和单位GDP相对较低，脆弱性也较低。对沿海省防灾减灾能力的评估主要考察其财政收入状况和从业人员占总人口的比例，广东、浙江、上海等地区的防灾减灾能力较强，广西、海南等地区的防灾减灾能力较弱。

综合各沿海省的海平面上升危险性、人口和经济的暴露性和脆弱性、防灾减灾能力评估结论，计算出沿海省海平面上升风险指数。上海、江苏、天津的风险指数较大，浙江、广东、辽宁、山东、福建的风险指数次之，河北、海南、广西的海平面上升风险程度相对较低。

（2）风险区划

根据各沿海省（自治区、直辖市）的海平面上升风险值，参照风险等级划分标准（见表2），划分沿海省（自治区、直辖市）的风险等级结果见表6。

表6 以沿海省为评估单元的海平面上升风险区域划分

需要特别说明的是，个别评估单元如广东省，由于采取沿海城市数据平均的原因，在省级评估中它的海平面风险并不高，但广东一些城市（如广州、深圳、湛江、汕头和中山等）的海平面上升风险还是较高的，所以管理海平面上升风险应根据不同的管理层级区分对待，在不同的管理层级采用相对应的处置措施，科学应对海平面上升。

根据沿海省（自治区、直辖市）等级划分结果，按照Ⅰ级（高风险）、Ⅱ级（较高风险）、Ⅲ级（中等风险）和Ⅳ级（低风险）4个风险等级，绘制中国沿海海平面上升的省级风险区划图（见图4）。

图3 沿海城市海平面上升风险等级区划图

图4 中国沿海省海平面上升风险等级区划图

4 结论和讨论

从风险管理的角度，对于不同的风险等级需要采取的处置和应对方式不同。对于高风险的地区，需要立即采取相关措施，需要行政关注，在海岸带开发建设是应充分考虑海平面上升的影响，进一步进行调查分析和开展海岸带脆弱性评估；对于较高风险的地区，需要高层管理者关注，在海岸带开发建设是应充分考虑海平面上升的影响，可根据需求进一步调查分析和评估海岸带脆弱性；对于中等风险的地区，可能需要采取必要的应对措施，必须明确风险管理职责；对于低风险的地区，可以暂不需要采取行动、按常规管理程序处理。

风险区划的结果直接受制于所能获取的信息量，只有得到充足的数据信息才能使评估结论可靠和实用。本文的指标体系有待进一步完善，可以设置更多的指标，以使得区划结果更加客观全面。但是，由于搜集中国沿海大量海平面及其影响信息、社会经济发展和生态环境数据是十分困难的，受到数据资料的影响，本文的风险区划综合考虑了我国沿海地区各评估单元的实际情况和资料获取的难易程度，选择的11个指标数据可从一些公开渠道获取其来源可靠，相比之下较为实用。此外，本文的风险区划主要考虑了社会经济方面的影响，而没有涉及生态环境方面，可以适当增加生态环境方面的指标，但由于全国沿海的相关数据较少，此项工作目前还存在较大的难度。

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