基于弹性脆弱性指标的环巢湖自行车赛风险辨识

王学林，谢金花，王 志，邓 斌，张玉龙

（合肥市气象局，安徽 合肥230041）

巢湖市地处北亚热带湿润季风气候区， 全年气候温和，雨量充沛，光照充足。拥有丰富的水资源，其中水面面积多达493 km2，域内巢湖水面为464 km2。独特的地理气候条件成为马拉松、自行车公开赛、铁人三项等重大体育赛事的首选之地。近年来，在全球气候变化的背景下，巢湖市气象灾害呈频发态势，尤其是极端高低温、 暴雨等灾害性天气已成为限制环巢湖重大体育赛事成功举办的不利因素。 如何加强风险管理， 有效限制或减轻灾害对重大体育赛事的不利影响， 已成为近年重大体育赛事气象保障服务研究的热点话题。

气象灾害风险管理始于风险评估， 前人有关气象灾害风险评估研究取得了一定进展。 Blaikie 等[1]在1994 年研究提出任何一种类型的风险，其风险因素主要包括风险因子、易损性与适应性、危险的介入条件、人类的应对措施与调整。 Hao 等[2]构建了干旱风险分析模型， 并对我国农业气象旱灾进行了风险评估，Darling 等[3]提出利用全球台风个例资料，形成大尺度经验模式， 再应用到评估区域的方法；2006年Emanuel 等[4]提出将历史统计与模式预报相结合，开拓台风大风影响评估的新思路。 丁燕等[5]从台风暴雨、 台风大风和研究区承灾体的易损性等角度入手，构建了广东省台风灾害的模糊风险评估模型，并进行了系统分析。 罗培[6]从干旱灾害孕灾环境、灾害危险性、成灾体易损性等方面出发，运用模糊综合评价法对重庆干旱灾害进行了风险评估及区划。李德[7-9]将云模型分别运用于冬小麦、黄河故道砀山酥梨的气候适宜性评价中， 为淮北冬小麦和砀山酥梨生产应对或适应气候变化等提供参考依据。 陈思宁[10]等选取茶树越冬期冻害及夏季旱热害致灾临界气象指标作为参评要素并进行相应的模糊综合评价， 系统分析了湖北省茶树气象灾害的空间分布特征，为调整湖北省茶叶生产布局提供了科学依据。张星、刘莉等[11-13]分别用层次分析法对福建省农业气象灾害及城市防灾减灾进行综合评价， 均取得了一定的成效。刘新立等[14]提出了水灾风险因子、水灾风险空间以及水灾风险承载体等概念， 系统研究了这些概念对水灾风险形成的作用以及其中的关键影响因素。

尽管气象灾害风险评估研究取得了一定进展，但有关重大体育赛事气象灾害风险辨识的报道较少。迄今为止，尚未建立一套完整的重大体育赛事气象灾害风险评估概念模型。 本文拟从强化措施和规避措施两个方面出发， 研究基于脆弱性指标体系的环巢湖自行车赛风险模型， 旨在为环巢湖自行车公开赛活动管控和气象应急保障工作提供科学依据。

1 资料分析和方法

1.1 气象资料来源

基础数据来源于巢湖市国家基本气象站， 主要包括1957—2016 年4 月份的日平均气温、 降水量、相对湿度、风速等气象资料。巢湖市国家基本气象站站点位置见图1。

图1 巢湖市国家基本气象站地理位置

1.2 自行车赛气象适宜性指标的确定

本文在查阅大量关于体育气象研究文献的基础上[15-18]，结合自行车骑行比赛自身的特性，设计包括年龄、性别、骑行年限、温度、相对湿度、风速、降水状况等运动员自身状况和气象条件的调查问卷， 在2013—2016 年环巢湖自行车骑行大赛举办期间开展多达700 余次问卷调查。 本研究的重点是开展气象事件脆弱性指标体系风险辨识， 因此将对比赛当天降水状况、平均风速、日平均气温和相对湿度进行统计分析， 运动员身体状况不作为本文重点考虑因素，据此凝练出自行车骑行大赛气象适宜性指标（表1）。根据自行车骑行比赛的服务需求，结合基于调查问卷获得的上述气象适宜性指标， 本节将风险辨识结果集划分为三类， 适宜表示气象条件对运动员成绩无影响， 基本适宜表示采取一定的措施后不影响运动员的正常发挥， 不适宜表示气象条件对运动员比赛成绩有严重影响。 从表1 可知，无降水、相对湿度在55%~65%，气温在18~22 ℃、平均风速≤2 m/s 时，运动员发挥最佳。天空状况良好，尤其是晴间多云天气时，紫外线比晴天时弱，有利于运动员正常发挥，若是雨天特别是小雨时，路面湿滑，而中雨甚至是大雨，均不利于运动员正常骑行。气温在18~22 ℃且相对湿度在55%~65%时， 是人体最舒适的温湿度，最有利于运动员正常骑行。 若平均风速≤2 m/s ，既有利于运动员在骑行过程中身体散热， 又不会对骑行形成阻力，从而有利于运动员超常发挥。

表1 骑行大赛气象适宜性指标

1.3 基于脆弱性指标体系的风险概念模型

Kaplan 等[19]认为风险是由有害事件、有害事件发生的可能性及有害结果3 个部分组成的一个完备集。对于任一气象灾害而言，脆弱性主要是由承载体应对能力和适应能力决定的。 通常天气气候事件与承载体脆弱性指标较为密切， 它可在特定的时空范围内通过分析承载体脆弱性指标的概率密度函数而得。 当承载体脆弱性指标某一概率密度分布函数一定时，通过统计分析得到一条对应的概率密度曲线，如当气象条件不适宜开展重大体育赛事时， 可以推迟赛事举行时间或采用人工影响天气等措施增加承载体的承载能力，本文将这种风险分析模型称为基于脆弱性指标的气象灾害风险辨识[20]。 若要降低承载体灾害风险的概率，大致上可以归纳为2 类措施，一是通过强化措施，降低风险对象脆弱性；二是通过规避措施，包括时间和空间2 方面的规避。这一过程的风险对象自身抵御灾害的能力并没有发生变化， 但构建了新的风险概率密度曲线。 减灾管理过程是这两类措施的有机组合， 其结果表明显著降低了承载体气象灾害发生的风险概率。 尽管每一项措施都有减灾作用， 但任何措施的减灾作用都有限且需要付出社会成本。

1.4 数据处理

利用MATLAB（R2009a）软件对巢湖市国家基本站点数据进行统计分析，运用Excel 2007 进行数据处理及作图。

2 结果与分析

2.1 约束条件下各气象适宜性指标的特征分析

本节选取2017 年4 月23 日举办的环巢湖自行车骑行大赛作为个例分析。由表1 可知，认为适宜完全满足下述条件： 无降雨，MWS≤2 m/s，18 ℃≤MT≤22 ℃，55%≤RH≤65%。 基本适宜即满足下述条件之一：AR≤5.0 mm，2 m/s

表2 4 月23 日各气象因子发生概率分布

2.2 无约束条件下气象适宜性指标的特征分析

统计1957—2016 年4 月1 日至4 月30 日环巢湖自行车骑行比赛各参评因子气象适宜性概率（图2）得出，降水、风速、平均温度和相对湿度概率均呈现明显的震荡特征， 其中无降水概率和相对湿度在区间[55，65]的概率呈微弱的下降趋势，表明4 月中下旬降水和不适宜的湿度条件是制约自行车骑行比赛的主要因素。 日平均气温在区间[18，22]的概率和风速在[0，2]的概率具有明显的上升趋势，表明若环巢湖自行车比赛选在4 月中下旬举办， 适宜的日平均气温和风速条件能够较充分发挥骑行运动员水平。

图2 气象条件适宜性概率分布特征

2.3 单指标综合概率分布特征

为明确不同等级适宜度对环巢湖赛的综合风险影响，本文在统计降水、风速、温度、湿度的各等级适宜度年平均发生次数风险概率的基础上， 分别计算单个适宜度对综合指数的贡献率，其计算公式如下：

其中α、β、γ 表示各降水、风速、温度和湿度适宜、基本适宜、不适宜的权重系数，本文根据调查问卷中设计运动员打分法确定各参评因子的适宜、基本适宜、不适宜的权重系数分别为0.5、0.35、0.15， 各参评单因子结果（图3）显示，再在此基础上构建由各单参评要素组成的综合适宜性指数，降水、风速、温度和湿度分别取0.2、0.2、0.4、0.2， 其计算结果如图4 所示。

图3 单一气象指标适宜性概率分布

图4 综合各指标适宜性概率分布

由图3 可知，单指标的适宜度概率降水最高，约在36%~43%，风速、湿度随时间变化较为平缓，而温度从月初到月末有明显的上升趋势， 且变化范围较大，约在18%~36%。 综合适宜度指数（图4）变化较为剧烈，总体上呈明显的上升趋势，其概率分布值在27%~36%，4 月中下旬明显优于上旬。 因此，在环巢湖自行车赛筹备期间，可以据此向政府、大赛组委会等相关部门提供决策支持依据。

2.4 综合适宜度重现期分布特征

重现期是指在一定数据记录统计时段内， 各参评因子综合适宜度在较长时期内重复出现的平均时间间隔， 常用多年一遇来表达， 是概率意义上的回转。 由表3 表明，4 月份降水重现期基本上呈现2 a一遇和3 a 一遇的特征，湿度重现期稍高于降水，尤其是4 月中下旬重现期主要为4 a 一遇的分布，温度重现期主要体现为3 a 一遇和4 a 一遇， 仅1~3日显示为5 a 一遇的高重现频率。 风速主要以3 a一遇的重现期分布， 综合指数重现期主要为3 a 一遇，仅1 日、3 日、10 日重现期相对较高。从以上分析可知， 环巢湖自行车赛在筹备期间应重点考虑其重现期特征， 有针对性的分析近几年各参评因子综合适宜指数重现期特征， 有选择性的考虑4 月各日综合指数重现期状况，从而选择比赛日期，有效避免高影响天气下举办环巢湖自行车赛， 给参赛运动员的成绩造成严重影响。

表3 综合适宜度重现期分布特征

3 结论与讨论

本研究以环巢湖骑行大赛作为研究对象， 参考前人已有的研究成果，并结合实地调查问卷，凝练出环湖骑行赛综合适宜性气象指标。 按照强化环巢湖骑行大赛脆弱性气象指标的思路，系统研究2017 年4 月23 日我市环巢湖自行车骑行大赛，并对各参评因子在4 月1 日—4 月30 日气象适宜性指标进行概率统计， 综合分析各参评因子4 月气象适宜度变化特征，根据权重系数分别计算出温度、降水、相对湿度及风速适宜度指数及其综合指数， 在此基础上分析各参评要素重现期变化特征。 通过分析近65 a来历年4 月逐日气象数据可预测出，2017 年4 月23日巢湖市降水和温度较适宜开展环巢湖自行车赛，而相对湿度和风速是制约运动员发挥的关键因素，降水和相对湿度适宜度在4 月上旬优于4 月中下旬，日平均气温和风速具有明显相反的趋势，4 月发生降水的概率较小， 综合适宜度指数值4 月下旬高于4 月上中旬。

本研究选用基于弹性脆弱性指标作为风险辨识概念模型， 这在重大体育赛事风险评估及风险转移研究中较为新颖， 弹性脆弱性风险辨识模型能够充分考虑承载体适应能力和应对能力， 从强化措施和规避措施2 个角度降低风险对象的脆弱性， 从而为高影响天气开展体育气象灾害防御等方面提供了新的方法和思路。依据本研究的结果，可为环巢湖自行车公开赛比赛日选择、 赛前评估以及赛事安排提供科学的理论依据。 但本文也存在诸多不足之处。 首先， 本研究设计的骑行比赛气象适宜性指标来自于调查问卷，在调查过程中未对参赛选手年龄、身体状况等方面加以考虑，因此，今后需进一步按照公路精英组、山地综合组、山地老年组和山地女子组等不同组别分别加以研究。其次，本研究仅对参赛当日进行研究，分析过程中所需要的逐分钟降水、气温等长序列气象资料不足， 可能会导致研究结果与实际存在部分偏差，因此今后需进一步有针对性的收集资料，完善本研究存在的不足之处。