自然灾害脆弱性研究综述

梁恒谦，夏保成，刘德林

（1.河南理工大学 安全与应急管理研究中心，河南 焦作 454000；2.河南理工大学 应急管理学院，河南 焦作 454000）

0 引言

自然灾害频发已经成为威胁人民生命财产安全、阻碍人类社会可持续发展的重大隐患［1－2］，我国政府、研究者和民众对自然灾害都给予了广泛的关注。从学术研究的角度来说，前期有关自然灾害的研究多集中在灾害系统的致灾因子方面，主要从灾害发生的机理及变化规律上来认识与控制自然灾害。然而，有关灾害发生和损失的统计表明，自然灾害发生的频率和其造成的损失并没有明显降低，以前的研究也因此遭到了一些质疑与批判。因此，人们开始反思并寻求新的解释，关注焦点也从灾中的应对延展到灾前的减灾。通过深入研究，学者们逐渐认识到自然灾害的发生是孕灾环境、致灾因子和承灾体脆弱性综合作用的结果［3］，而孕灾环境和致灾因子的不可控性加上受技术水平所限，目前人类只能从自然灾害的成因或机理方面对其孕灾环境和致灾因子加以认识和了解，很难控制或改变灾害的发生演变过程［4－5］。承灾体则不同，人类可以通过相关措施来改变承灾体的自身特性，继而降低其脆弱性，提高应对、适应和恢复能力，有效地缓冲灾害对承灾体的影响，从而减少灾害损失。因此，自然灾害脆弱性研究逐渐被人们所认同。但到目前为止，研究进程中一些问题开始显现，如概念尚未统一、评估模型和方法仍在完善等［6－7］。鉴于上述分析，对自然灾害脆弱性的国内外研究现状进行回顾与总结是十分重要的。

1 自然灾害脆弱性的概念

受知识背景和研究角度的影响，目前尚未形成统一的自然灾害脆弱性概念，不同研究领域的学者基于自身研究背景对脆弱性概念进行了不同视角的阐述。本文试图在回顾与总结风险、暴露、气候变化和承灾体4个不同视角下自然灾害脆弱性概念的基础上，力求完整可行地对灾害脆弱性的基本构成、内涵与本质进行阐释。

1.1 风险视角下的灾害脆弱性

全球尺度的灾害风险指标计划和多发区指标计划将灾害视为已经实现的风险，并根据区域暴露在灾害下的程度分析影响当地自然灾害脆弱性的主要因素［8］。联合国开发计划署（UNDP）给出了包括脆弱性在内的风险定义：“风险＝危险×脆弱性”［9］。克莱顿（Crichton）和维拉克兰·德隆（Villagrán de León）在此基础上又各自提出了普遍应用于自然灾害研究中的风险三角形概念模型。其中，克莱顿模型以一个三角形为基础，将风险与脆弱性的关系阐述为“风险＝危险×暴露度×脆弱性”［10］；而维拉克兰模型则将“准备不足”视为系统缺乏应对能力的因素之一［11］。

综上所述，风险产生于外界干扰和系统脆弱性之间的相互作用，脆弱性、危险和暴露度是风险的3个决定性要素；风险角度的自然灾害脆弱性指的是系统因暴露度较高且应对能力不强（准备不足）而更易受到灾害干扰的属性。

1.2 易感性、暴露度、应对能力视角下的灾害脆弱性

在脆弱性研究中，有学者将自然灾害脆弱性视为易感性、暴露度和应对能力的函数。如怀特（White）等人将灾害脆弱性阐述为“灾害脆弱性＝暴露度×易感性／应对能力”［12］，奥万（Alwang）则认为大多数灾害管理中的脆弱性研究都基于“脆弱性＝灾害－响应能力”这一公式所描述的关系［13］。其中，易感性是承灾体灾前的既存属性，暴露度是承灾体在危险干扰下的暴露程度，应对能力则指系统应对危险扰动或响应灾害的能力。

1.3 气候变化视角下的灾害脆弱性

气候变化视角下的脆弱性研究主要着眼于其在全球变化背景中的使用，通过分析其影响因素，制定出风险降低策略，以期减少气候变化对承灾系统的影响。政府间气候变化专门委员会（IPCC）给出了脆弱性的定义：“指系统的易感性及其无法应对气候变化带来的不利影响的程度，气候变化的不利影响主要包括极端天气和气候变异”。由此定义可以看出，气候变化领域的灾害脆弱性同气候变化的干扰和系统自身的暴露度、易感性和响应能力等要素有关，它是一个包括气候变化特征、规模、气候变化率以及气候变异的函数［14］。气候变化视角下的灾害脆弱性囊括内、外2个维度，外部维度指气候变化对系统的扰动，内部维度指各种危险扰动下系统自身的暴露度和响应能力。气候变化视角更为全面的脆弱性概念是凯利（Kelly）和阿杰（Adger）等人提出的，他们基于研究气候变化脆弱性的2种主要方法，即“终点方法”和“起点方法”，对脆弱性的含义进行界定［15］。终点方法把系统脆弱性看作一个系统受到气候变化影响并适应后的“剩余”，将气候变化领域的脆弱性定义为“一个系统暴露在气候变化（包括气候变异和极端天气）的不利影响下，表现出的敏感和缺乏应对能力的程度”［16］。而起点方法以脆弱性为出发点，它认为脆弱性是由多种因素和过程导致的社会和生态系统易受损害的特征，是一种在不断变化的气候条件下呈现出来的无法应对外部压力或变化的属性。这2种方法之间的差异也可以通过研究背景和目的来解释，例如，终点方法起源于气候变化背景下量化脆弱性的目标，并解决了一系列问题，比如“气候变化问题的范围是什么”以及“治理气候变化的成本是否超过温室气体减排的成本”等问题。终点方法常把焦点放在自然脆弱性上，其中最脆弱的被认为是那些居住在最不稳定的物理环境中或即将经历最剧烈的物理变化的人们［17］。起点方法起源于社会脆弱性的评估，目的是识别脆弱性的特征、分布和原因，其研究的问题包括“谁最容易受到气候变化的影响及其原因”和“降低脆弱性的策略”［18］。

1.4 承灾体角度的灾害脆弱性

我们都知道，在成灾机理中，自然灾害的发生是孕灾环境、致灾因子和承灾体脆弱性综合作用导致的。现今对孕灾环境和致灾因子的研究已较为深入，但承灾体脆弱性的研究尚刚起步。承灾体是一个广泛的概念，既可以指一个系统（如社会系统、电力系统），也可以指一个单元（如一栋楼、一个水坝等）。因此，可以将自然灾害脆弱性分为2种，即面对灾害时的一般系统脆弱性和社会单元脆弱性。一般系统脆弱性的结构可用图1表示［19］，图1表明灾害脆弱性由对灾害的暴露度和敏感性2 个部分构成，它是相对于灾害而存在的——这是其存在的条件。社会单元脆弱性可以用图2表示［19］，作为社会脆弱性的主体（社会单元），其脆弱性的构成有内外双重因素，分别是相对于致灾因子等外部扰动的暴露度、敏感性和响应能力，以及相对自身的内部组织的鲁棒性。这一解释结合了自然科学界与社会科学界对脆弱性的认识，能够反映或包含学术界到目前为止的研究成果，实现对灾害脆弱性概念的内涵和存在条件的完整表达。

图1 一般系统的脆弱性结构

图2 社会单元的社会脆弱性结构

结合上述分析可知，自然灾害脆弱性概念目前尚未形成统一，仍处于逐步完善的过程。通过对相关文献的回顾与综述，本文认为，自然灾害脆弱性是自然孕灾环境与人类活动相互作用下的综合结果，是一个概念的集合，包含了3层含义：①指在一定的社会背景下，暴露度较高的系统或单元因自身的内在不稳定性和准备不足而对灾害的干扰表现出敏感、易受损失并难以复原的属性；②系统或单元暴露于自然灾害下而容易受到损害的程度以及系统或单元防御、应对、适应自然灾害的能力；③脆弱性是某孕灾环境区域内特定承灾体暴露于自然灾害带来的压力与扰动下，因缺乏适应能力而导致的易受损害的状态。

2 自然灾害脆弱性评估模型与方法

自然灾害脆弱性评估是自然灾害研究的重要组成部分，随着脆弱性概念内涵的愈加丰富以及研究领域的日渐扩展，学者们对自然灾害脆弱性的成因和机理进行了大量的研究分析，各种脆弱概念模型和评估方法开始涌现。目前灾害脆弱性研究方法主要侧重于定性分析与概念模型的建立，而在具体灾害情景下综合定性与定量研究的综合评估方法相对较少［20］。本文对自然灾害脆弱性研究的经典模型和方法进行了归纳总结，以期在后期的灾害脆弱性研究中进行选择应用。

2.1 经典概念模型

概念模型可以推动脆弱性研究从理论层面向操作层面迈进，本文主要评述了“风险－灾害”、“压力－释放”、“灾害－地方”和“可持续理论框架”视角下的4个经典模型。

2.1.1 风险－灾害模型（RH 模型）

在早期灾害风险研究中，伯顿（Burton）提出了RH 模型（the rise－hazard）（图3）［21－22］，他认为灾害后果不仅取决于致灾因子对系统的扰动，还取决于人类活动的影响，自然灾害是在2者的共同作用下产生的，强调了在致灾因子扰动下承灾体的暴露度和易感性，并将脆弱性描述为承灾系统和个体是否受到致灾因子干扰以及受到干扰的程度，指出承灾体对灾害的应对和适应是减轻自然灾害的根本途径［22］。此模型重在描述关系而非解释机理，常用于工程建设和技术领域。其不足之处在于，RH 模型更多地关注了灾前的致灾因子和灾后的灾害损失以及自然灾害同人类活动的关系，强调了承灾体在致灾因子和极端环境冲击下的暴露度和易感性，而较少考虑到人类社会对自然灾害的反作用，忽视了承灾系统外部的政治、经济环境以及社会结构和制度因素对灾害后果的影响。

图3 风险－灾害模型（RH 模型）

图4 压力－释放模型（PAR 模型）

2.1.2 压力－释放模型（PAR 模型）

布莱克和坎农（Blaikie，Cannon）等人在1994年提出的压力－释放模型（PAR 模型），从灾害根源上解释了脆弱性的形成机理，它在“压力和致灾因子共同作用导致自然灾害的发生”这一成灾机理的基础上将灾害描述为压力和释放2种对立力量相交产生的后果（图4）［23］，并形成了1个“解释链”：首先，各种政治、经济不安定是导致社会动态压力的根源，动态压力带来了不安全条件，脆弱的自然环境和社会构成以及错误的公共行动在社会动态压力和不安全条件的影响下表现得极为明显，承灾体脆弱性因此产生，后与致灾因子共同作用形成了自然灾害；其次，“释放”是一个减轻自然灾害影响的过程，此模型中脆弱性取决于承灾体抵抗灾害的途径以及承灾体使用资源来应对灾害并从灾害中恢复的权限程度。也就是说，此模型一方面从致灾因子的角度对灾害进行研究和控制，另一方面则从根源上解决承灾体对各种资源的使用权，以期降低动态压力，获得安全条件，例如从改善权利结构、重视教育和技术的发展、增加地方投资以及提高社会道德等方面来降低动态压力，进而获得受保护的背景环境以及更有恢复能力的地方经济等安全条件［24］，以此来抵抗动态压力带来的影响，降低灾害发生的可能性。相比之下，PAR 模型改善了RH 模型的些许不足，它重点关注承灾体的物理特性，描述了脆弱性的形成过程，力图解释灾害发生的根本原因是承灾体所处的经济、政治环境，体现了致灾因子与人为因素间的相互作用，但不足之处在于对自然致灾因子的成因和作用方式考虑较少，对自然系统和人为因素之间的相互关系也鲜有关注。

2.1.3 灾害－地方模型（HOP模型）

1996年卡特（Cutter）提出了HOP（hazards of place）模型，即灾害－地方模型（图5），它将脆弱性研究看作是涵盖了地学、社会学、人类学等的综合学科，是综合脆弱性评估的典型模型［25］。该模型同上述的RH 模型和PAR 模型不同，它不只关注承灾体的自然或人文特性，而是以特定区域为单位，从自然、社会经济和环境几方面来评价脆弱性的综合模型。在风险和减灾间相互作用的影响下，它把自然脆弱性研究中的风险与社会脆弱性研究中的康复力、应对能力等结合起来进行综合分析，同时考虑了系统面对压力时的内部易感性和外部暴露性，由此得出特定区域的综合脆弱性主要由自然（物理）脆弱性和社会脆弱性2部分构成，社会脆弱性和自然脆弱性的相互作用下形成了区域综合脆弱性，后又加上了反馈机制，使得自然和社会脆弱性共同作用下的综合脆弱性评估结果能反馈回最初的模型中，影响风险和减灾的相互作用，最后根据反馈结果调整形成综合的脆弱性评估结果［26］。此模型规避了过去脆弱性研究中仅关注自然环境系统或者社会人文系统脆弱性的不足，兼顾了承灾系统的复杂要素，适合应用在不同尺度的区域空间评估中。它的不足之处在于模型局限于灾害扰动下系统内部的脆弱性与应对能力，忽略了系统外部变化对脆弱性的影响。

图5 灾害－地方模型（HOP模型）

2.1.4 可持续理论的脆弱性模型（SD 模型）

图6 可持续理论的脆弱性模型（SD 模型）

特纳（Turner）以PAR 模型为基础，从可持续性发展的角度提出了SD 模型（Sustainable Development Model）（图6），他认为脆弱性是由“人－环境”这一耦合系统决定的，“人－环境”系统面对外界干扰的暴露度、易感性和恢复力是脆弱性的关键构成要素，这些要素被人类和自然环境各种条件所影响并决定着［27］。人类社会和自然环境对脆弱性的影响条件主要包括生态因素、地理因素、社会资产、制度因素、经济政策、人口结构、社会变迁、灾害救助能力等等。SD 模型是全球气候变化背景下可持续发展的脆弱性理论模型，它将脆弱性研究与“人－环境”耦合系统结合起来，强调了扰动的多重性和多尺度性，并表述了多重扰动下影响脆弱性的系统内部要素和外部要素之间的关系，对脆弱性产生的内因机理以及“人－环境”耦合系统中自然灾害脆弱性的复杂性、多反馈性以及跨尺度性等特点都有充分体现。在该模型中可以看出，人类社会脆弱性与自然环境脆弱性是相互联系的，系统的脆弱性也不是一成不变的，它随着时间、空间的改变不断变化，具有动态性和区域性，不足之处在于该模型侧重于定性研究，很难用于定量研究中。

2.2 评估方法

对自然灾害脆弱性进行评估，需要以脆弱性概念模型为基础，借助多学科知识技术的支撑，定性和定量分析相结合。灾害脆弱性评估的常用方法有如下5类：基于实际调查的承灾个体脆弱性评估、基于历史数据的灾害脆弱性评估、基于指标评价的灾害脆弱性评估、基于情景模拟的灾害脆弱性评估和基于地理信息系统的区域脆弱性评估。

2.2.1 基于实际调查的承灾个体脆弱性评估

实际调查法是获得第一手资料与最原始数据最有效的方法，是脆弱性评估的前提和基础。此方法的调查对象为承灾系统中的个体单元，比如建筑物、基础设施等承灾单元和社会团体、常住居民等承灾个体，常用方法包括实地统计、问卷采访、数据搜集等。以承灾单元为调查对象时，比如对建筑物的调查内容主要包括建筑物的建筑年限、层数、材料及用途等属性，对基础设施（如城市公共设施、学校、医院等）的调查要在实际调研的基础上分析其面对灾害的暴露度和易感性。以承灾个体为调查对象时，应抽取所需群体样本，采用问卷调查、访谈的方式进行，对样本中脆弱性较高的弱势群体应给予更多关注。该方法试图以区域个体的脆弱性来反映总体的脆弱性，但其调查过程中的调查模式、统计方式和调查人员的主观性都会对调查结果的精度和准度产生影响，造成脆弱性评估结果的误差和可操作性低等缺点。我国学者对这一方法的应用较广，如谢标、杨永岗等人用此方法调查了某县的生态环境及人类活动状况，对贵州省岩溶山区生态环境的主要变化特征及人为活动在其中起到的作用进行分析，以此探讨了调研区域中的人类活动与生态环境脆弱性间的关系［28］。又如张铁军等人选用福建省震害快速评估系统对实际调研结果进行分析，以此得出调研区域脆弱性的主要影响因素用于下一步研究中［29］。

2.2.2 基于历史数据的灾害脆弱性评估

基于历史数据的灾害脆弱性分析评估方法主要针对有历史灾情记录的自然灾害事件，它以历史数据为依据，计算特定灾害的灾害死亡率、经济损失率，以此来体现调查区域的脆弱性。这种方法适用于宏观尺度的区域脆弱性评估，它的优点体现在，获取数据较为方便快捷，计算方法也较简单。此方法的代表是灾害风险指标计划（DRI）和多发区指标计划（HOTSPOTS）［30－31］。DRI计划运用的是紧急灾难（EM－DAT）数据库，研究者可以从库中获得暴露在某次自然灾害下的人数和此次自然灾害导致的死亡人数，用两者的比值作为脆弱性的衡量标准，以此反映全球灾害数据库中较大的灾害人口损失风险，有利于全球不同国家和不同灾种之间就伤亡人数进行比较。此方法的不足之处在于它只考虑到了伤亡人数较高的灾害，忽视了伤亡人数较少但经济损失较大的灾害。HOTSPOTS计划则根据历史灾情数据，通过计算某灾害的人口死亡率及经济损失率，反映研究区域的脆弱性程度，不足之处则是它将焦点放在了灾害对经济的影响上，对自然和人类因素考虑较少［32］。我国对这一方法的应用较为普遍，比如司瑞洁、温家洪等人对EM－DAT 灾难数据库在上述2个计划中的应用进行概述，并基于该数据库提取了1976—2005年的亚洲洪水数据，初步分析了此30年间的亚洲洪水灾害特征［33］；又如石勇、许世远等人运用历史洪灾灾情数据，对沿海地区11个区域的脆弱性和风险进行宏观分析，探讨了沿海区域脆弱性的空间分布特征及影响因素［34］。

2.2.3 基于指标评价的灾害脆弱性评估

灾害脆弱性评估涉及到人口、经济、社会等多方面的问题，是一个复杂的多种因素相互影响的综合性评估。对自然灾害脆弱性进行评价的关键是建立完整的可操作性较强的指标体系，基于指标体系的脆弱性评估方法在目前各领域的脆弱性定量研究中最为常用，它关注致灾因子影响承灾系统的方式，以此为基础选取可以反映承灾系统暴露度、敏感性及适应能力等状况的指标作为衡量标准［13］。建立脆弱性指标体系主要包括选取合理指标、确定指标权重和确定划分脆弱性等级的标准等［35］。构建完整的指标体系，选取客观的评价指标是脆弱性定量评估的前提。指标的选取方法主要包括脆弱性概念指标选取法、灾后损失评估体系反推法、专家推荐指标选取法、灾害案例信息量法及通过区域宏观经济发展描述选取指标等。选取合适的评价指标后，则应对选取的不同指标进行赋值。权重赋值的方法主要包括：专家打分法、层次分析法、模糊综合评价法、主成分分析法、灰色关联法等等［36］。

国外对脆弱性指标评价的研究较为广泛和深入，各领域主要选取以下指标来衡量自然灾害脆弱性：生态环境脆弱度指标、资源承受力指标、经济脆弱度指标、社会脆弱度指标、城市系统脆弱度指标［37］等。较有代表性的则是“美洲计划”在评估灾害风险时开发的4 个指数中的普适脆弱性指数（PVI）和风险管理指数（RMI），常用于脆弱性评估中，PVI指数包括暴露度、敏感度及社会－经济脆弱性和恢复力等要素［13］，RMI指数也反映了自然灾害扰动下系统的脆弱性［38］。

目前，国内关于自然灾害脆弱性评估指标的研究内容和范围较为局限，研究内容集中在风险评价和脆弱性评估2个方面，如史培军等人以广东省为例，对我国大都市区洪水灾害进行区域分析，以此为基础构建了综合水灾致灾因子和承灾体的风险评估模型体系［39］；梅国栋等人采用层次分析法和灾害风险损失度评估方法，综合考虑尾矿库溃坝自身风险以及承灾体内在脆弱性，建立了针对尾矿库溃坝的灾害脆弱性评估体系［40］；又如田亚平等人选择水土流失较为敏感的南方丘陵地区为研究区域，对泥石流、滑坡、干旱与洪涝等区域自然灾害进行深入研究，并构建了人地耦合的系统脆弱性评价指标体系［41］。综上所述，从国内外的指标方法研究可以看出，自然灾害脆弱性涉及到多重尺度和学科，但采用哪些指标来衡量自然灾害脆弱性还没有一个明确的标准。指标评价法的不足主要在于指标选取和确定权重时具有不全面性且主观性较强，指标确定后也较难获取所需的大量不同部门及领域的数据。

2.2.4 基于情景模拟的灾害脆弱性评估

情景分析已广泛应用于企业管理、生态研究等领域，基于情景模拟的灾害脆弱性评估基于不同灾害情景，借助各种模型、技术和数值模拟软件，尽量直观的模拟自然灾害的演化过程，显示出承灾区域的脆弱性程度和受影响的状态，在情景模拟过程中可以根据需要随时调整评估结果。情景模拟分为单一灾害情景模拟和复合灾害情景模拟。单一灾害情景模拟构建一般从致灾因子和灾害环境2方面设计灾害情景指标，构建典型情景，随之确定承灾体，从而具体分析灾害强度与承灾体的应对能力，以此得出研究对象的脆弱性；而复合灾害情景模拟构建时需要先对灾害情景进行重叠，再进行下一步构建。构建步骤和单一灾害情景模拟构建相同。如樊运晓试图针对区域承灾体脆弱性的等级采用模糊评价法进行评价，并建立了区域承灾体脆弱性模糊评判模型［42］。尹占娥等人采用了情景模拟和综合分析相结合的方法，对小尺度的城市暴雨内涝灾害风险进行客观评估，模拟出暴雨内涝导致的积水深度和被淹面积，以此得出研究区域的居民房屋灾害损失曲线［43］。又如吴绍洪等人应用“气候－植被相互作用”模型，以此为基础采用IPCC 在《情景排放特别报告》中给出的B2情景下未来气候变化的数据，模拟了21世纪我国生态系统的现况，并以已建立的生态系统脆弱性评价指标体系和评价模型为基础，评价了气候变化背景下我国生态系统脆弱性［44］。

2.2.5 其他方法

除了上述4种常用的评估方法外，脆弱性评估方法还有许多，如数理模拟概率统计法、脆弱性函数模型评价法、图层叠置法、基于地理信息系统的区域脆弱性评估方法、模糊物元评价法、危险度分析方法等等。另外，上述各种方法都有明确的实用目的，在实际脆弱性评估过程中是相互配合而非单独使用的，操作性强的脆弱性评估应综合历史数据、指标体系、实际调查和情景模拟等方法，才能得到更为精确的脆弱性评估结果。

3 未来发展展望

随着人类社会经济迅速发展，人类社会和自然界的矛盾日益显著，自然灾害频繁发生导致灾害损失越来越大，有效的减灾防灾研究已迫在眉睫，引起了研究者的重视，自然灾害脆弱性的研究开始显得尤为重要。今后的自然灾害脆弱性研究的发展前景主要在拓宽研究尺度、深化研究内容、完善概念和方法体系以及提高脆弱性评估的实用性等方面。从发展趋势来看，自然灾害脆弱性研究正日益向多尺度研究和多领域合作相结合，并采用多评价指标体系方法的方向发展，以期在人类社会本身找出灾害发生的根源，为防灾减灾研究和降低灾损提供有效指导。

3.1 从单一研究向多尺度研究发展

脆弱性研究由最初只关注自然灾害脆弱性，逐渐延伸到自然－社会、人－自然以及人－环境等耦合系统的综合研究。如今的灾害脆弱性研究全面考虑到自然、社会、经济、文化及制度等系统脆弱性的影响因素，结合暴露度、易感性、恢复力以及适应力等脆弱性因素组成综合脆弱性分析框架，为减灾降灾研究提供了一种科学、全面的分析手段。

3.2 逐步完善自然灾害脆弱性的概念、机理和规律的研究

完善的概念框架是脆弱性研究的前提，清晰的脆弱性形成及演变机理对脆弱性研究也至关重要。以往灾害脆弱性研究往往从灾害自身来寻找多种相关因素，对脆弱性的机理和内在规律研究不够。在今后的研究中，只有明确了概念，才能准确把握研究对象和内容；只有机理清晰，才能制定出降低脆弱性的措施。这一角度的灾害脆弱性研究应该多向农业和环境脆弱性领域借鉴。脆弱性研究是一个涵盖了多学科的研究科学，因此我们应逐步建立统一的概念框架，明晰自然灾害脆弱性的构成要素和影响因素并加强对脆弱性内在机理和规律的研究，尽量完善脆弱性研究的每一环节，才能保证脆弱性评价的准确度和合理性。

3.3 提高脆弱性评价的实用性

指标体系的建立是脆弱性评价的核心内容，脆弱性评价结果的精准度与指标体系的建立、指标权重的赋值及模型的选择息息相关，任何一个环节对脆弱性评价的合理性与准确性都有着极大影响。因此在自然灾害脆弱性评价中，应提高指标选择的精准度，逐步完善合理的脆弱性评价指标体系，根据研究对象的实际情况选择研究方法，重视定性和定量评价相结合，构建综合评价模型，以此提高脆弱性评价结果的科学性、系统性和实用性。

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