暴雨灾害气象防灾减灾服务效益评估指标体系研究

邓 玲，李学敏，张思远

（1.湖南省气象服务中心，长沙 410118；2.气象防灾减灾湖南省重点实验室，长沙 410118；3.湖南大学电气与信息工程学院，长沙 410082）

暴雨是中国最主要的灾害性天气之一，一年四季都可能发生，但主要集中在春夏。据统计，湖南省平均每年因暴雨洪涝造成的经济损失占国民生产总值的5.2%［1］。为应对日益增长的暴雨灾害风险，各级气象部门通过不断提高预报预测服务能力尽可能地为各级政府提供准确及时的天气预报预警信息。在信息应用基础上，预警系统和防灾减灾措施的改进和完善使得灾害造成的损失得以控制。气象部门需要以科学全面的方法证明气象防灾减灾服务效益远高于服务生产和传播成本［2］，因此，构建科学合理的气象防灾减灾效益评估指标体系是客观有效地评估气象防灾减灾服务效益的关键。

气象防灾减灾服务效益评估是一个复杂多属性的决策问题，因气象灾害的复杂性、多因素性、不可度量性和难以归属性而进展缓慢。目前国内外还没有明确提出重大气象灾害防灾减灾服务效益评估指标体系。姜爱军等［3］、吉莉等［4］认为灾害性天气预报服务效益评估主要从预报准确率、预报服务时效率、预报服务覆盖率和灾害可预防能力4个方面进行研究。姚秀萍等［5］认为重大灾害性天气评估指标主要包括对该次重大灾害性天气过程的预报是否准确（预报准确率评估指标）、预报及时性指标、气象服务覆盖率指标、政府部门对气象信息的反馈指标、决策部门响应指标、社会采取措施指标和气象服务效果指标。王辉等［6］研究认为影响暴雨气象服务效益的主要因子有预报准确率、信息覆盖率、服务及时率、服务反馈率和灾情效益率，其中准确率、及时率、反馈率为主因子，覆盖率为次因子，灾情效益率为子因子。丁荷莲［7］结合2008年气象服务效益评估数据库的调查数据，基于结构方程模型（SEM）建立了气象防灾减灾效益评价指标体系。杨林等［8，9］从政府决策、部门联动、公众防御3个方面研究建立了防御台风灾害行为效益评估三级指标体系。曹玮［10］从预防与应急准备、监测与预警、应急处置与救援和灾后恢复与重建4大系统层研究构建了中国洪涝灾害防灾减灾能力评价指标体系。

气象防灾减灾服务效益评估指标体系建立的核心环节是评估指标的选取原则、评估方法的确定、评估指标的确定以及指标权重的确定。从客观性、有效性和完整性出发，首先采用归纳演绎法、层次分析法确定暴雨灾害气象防灾减灾服务效益评估指标因子，并建立层次结构模型，然后采用德尔菲法对评估指标进行检验，并确定各评估指标的权重，最终构建暴雨灾害气象防灾减灾服务效益评估指标体系。根据湖南省近年来暴雨气象服务典型案例分析评价数据，遵循可量化易获取原则，研究提出各指标具体的评价方法。综合运用评估指标体系和各指标评价方法，对2015年1次湖南省典型暴雨天气过程开展气象防灾减灾服务效益试评估。

1 效益评估指标体系的建立

1.1 评估指标的选取原则

气象防灾减灾效益评估指标的建立遵循3个原则。一是可量化原则，即选取的指标应具有可量化的特点，以保证采用数据来源的真实性和权威性为前提对指标数据进行操作，同时挑选指标时应优先考虑易于量化、容易取得并能反映真实情况的数据；二是层次性原则，一级指标分为多个具体的子指标，形成不同的指标层，利于清晰地研究对象；三是简明性原则，指标分类需要简明。从理论来说，指标越多越细反映客观现实就越准确，但分得过细容易造成指标之间的重叠，给评估带来影响。

1.2 评估方法的选定

根据中国现有气象防灾减灾服务效益评估的实际情况，借鉴国内外关于效益评估方法的选定原则，本研究采用比较常用的层次分析法和德尔菲法构建评估指标体系。

1.2.1 层次分析法 层次分析法（Analytic hierarchy process，简称AHP）是在20世纪70年代由美国匹兹堡大学著名运筹学家T.L.Saaty提出的，它是一种实用、简单、灵活的多目标层次决策方法，对一个复杂问题进行定量和定性分析［11］。其特点是将多种因素之间复杂的问题转化为相互关联的有序的层次结构，根据某些客观存在的主观判断结构，把专家意见和决策者的客观判断结果直接有效结合，然后通过两两定量描述比较，用数学方法确定各要素间的相对重要性，以便获得各要素的权重，在进行权重排序后，为获得最佳方案提供决策依据［12］。AHP法在气象服务指标评价与效益评估中有较为广泛的应用，闫敏慧等［13］用AHP法确定了气象服务评价指标权重；罗慧等［14］应用AHP法和BCG矩阵（波士顿矩阵）组合分析对奥运气象服务社会经济效益进行了评估。

层次分析法的基本步骤是：第一，建立递阶层次结构模型，将问题条理化、层次化。层次结构基本分为3层，最上面的目标层、中间的准则层和最下面的方案层；第二，构造各层中所有判断矩阵，即对同一层次上的因素进行优先顺序的两两比较；第三，对层次的单排序和一致性进行检验；第四，对层次的总排序和一致性进行检验，保证所选方案的最优化［15］。

1.2.2 德尔菲法 德尔菲法也称专家调查法，其本质上是一种反馈匿名函询法，大致流程是在对所要预测的问题征得专家的意见后，进行整理、归纳、统计，再匿名反馈给各专家，再次征求意见，再集中，再反馈，直至得到一致的意见。德尔菲法作为一种主观、定性的方法，广泛应用于各种评价指标体系的建立和具体指标的确定过程［16，17］，同时在行业气象服务调查及效益评估工作中也有广泛应用。钟飞等［18］、汪如良等［19］利用德尔菲法分别对江西省“三农”气象服务效益评估及风电行业气象服务效益进行了分析研究；狄靖月等［20］基于逆推法和德尔菲法对地质灾害气象服务效益进行了评估。

1.3 评估指标的确定

通过查阅相关文献和借鉴国内专家学者关于气象防灾减灾服务效益评估指标的研究成果，同时结合湖南省暴雨灾害气象防灾减灾服务实际，初步拟定了具体的气象防灾减灾效益评估指标体系。一级指标包括决策服务效益、公众服务效益、社会服务效益。其中决策服务效益的二级指标包括决策材料及时性、政府响应及反馈率；公众服务效益的二级指标包括预报准确性、预警发布及时性、预警信息覆盖率；社会服务效益的二级指标包括社会满意度和灾情经济稳健率。

在初步拟定评估指标的基础上，根据层次分析法设计气象服务效益评估第一轮专家问卷，面向气象及交通、国土、农业、电力等气象防灾减灾联动部门的17名专家对拟定的3个一级指标和7个二级指标的重要度打分（打分规则采用1～9标度法），询问专家对初步拟定指标的修改意见，以及是否需要增加新的指标。调查结果显示各指标的得分集中分布在7～9分（分别代表重要、很重要、非常重要3个等级），由此确认了最初确定的各一级指标和二级指标的有效性、科学性。此外，第一轮专家问卷调查中，有多名专家提出预报时效对公众服务效益有重要影响，因此第二轮专家问卷中在公众服务效益的二级指标中增加了预报时效性。第二轮专家调查结束后，专家意见趋向一致。最终形成了湖南省暴雨灾害气象防灾减灾服务效益的3个一级指标8个二级指标的评估指标体系。

1.4 指标权重的确定

1.4.1 层次结构模型 采用层次分析法（AHP）建立层次结构模型。构建的结构模型第一层为目标层即暴雨灾害气象防灾减灾服务效益；第二层为准则层，包括决策服务效益、公众服务效益和社会服务效益3个维度；第三层为方案层，即各维度下的具体评估指标，包括决策材料及时性、政府响应及反馈率、预报准确性、预警发布及时性、预警信息覆盖率、预报时效性、社会满意度和灾情经济稳健率8个评估指标。具体的层次结构模型如图1所示。

1.4.2 指标权重的确定 考虑到AHP在多指标对比下的权重计算比较繁琐，要进行多次一致性检验，因此直接采用国际上比较通用的德尔菲法得出的结论来初始化指标的权重系数。设计二轮专家问卷调查时，在问卷中采用反复征询相对重要程度的方法，选择第一轮专家中的10名专家对同一层次的各指标进行两两比较打分，指标间的相对关系采用1～9标度法来衡量，将指标间相对比较结果的重要程度依次按照明显不重要、相对不重要、同等重要、相对重要、明显重要5个等级来划分，并用1、3、5、7、9的分值来表示，而2、4、6、8则表示比较结果在相邻标度之间。根据调查结果得到相对重要性矩阵，采用归一化方法进行数据处理。以一级指标为例具体介绍所采用的归一化算法，一级指标相对重要度调查结果如表1所示。

由表1得到一级指标相对重要度矩阵为：

取重要度量化矩阵为：

表1 一级指标相对重要度调查结果

将式（1）进行归一化运算，得到x的值，分别为决策服务效益、公众服务效益以及社会服务效益的权重。类似地，根据上述方法计算得到8个二级指标的权重，最终建立了如表2所示的暴雨灾害气象防灾减灾服务效益评估指标体系及权重。

表2 暴雨灾害气象防灾减灾服务效益评估指标体系及权重

2 评估指标的评价方法

2.1 决策材料及时性T（0～1）

决策气象服务是体现气象部门社会管理作用的重要环节，在国家经济建设、防灾减灾、重大社会活动及应对重大突发事件中发挥着重大作用。气象部门提供给各级政府的决策材料是决策服务的基础，决策材料的及时与否直接影响着防灾减灾决策服务的效果。对于暴雨灾害气象防灾减灾服务而言，一般认为在2～3 d能做好防灾减灾决策部署，于是设定决策材料及时性（T）评分规则（表3）。

表3 决策材料及时性（T）评分规则

2.2 政府响应及反馈率F（0～1）

政府响应反馈是气象防灾减灾决策服务的重要体现，政府响应反馈情况一般指地方党委、政府领导批示、召开专题会议、政府发文、启动应急、领导亲临前线指导等情况。据此，建立如表4所示的区间，并根据具体的实际对政府响应及反馈率（F）进行专家打分。

表4 政府响应及反馈率（F）评分规则

2.3 预报准确性A（0～1）

准确及时的天气预报是防灾减灾最为关键的影响因素。这里的预报准确性指的是服务材料中对1次重大降水过程预报的准确率，包括落区预报准确性和强度预报准确性。因此以落区预报区域与实况出现区域相符程度和落区预报强度与实况强度相符程度2个指标来衡量降水过程的预报准确性，具体计算公式为：

式中，A1为落区预报准确性，A2为落区强度准确性。

2.4 预警发布及时性E（0～1）

气象灾害预警信息的发布是气象防灾减灾最重要的一个环节。预警信息发布及时与否关系社会公众自发性防灾减灾的活动效果。湖南省气象灾害预警信息发布分为省级预警和市级预警信号两类。因此用预警发布及时性和预警信号发布及时性的综合得分来衡量1次暴雨过程预警信息发布的及时性，具体计算公式为：

式中，E1为预警发布及时性，E2为预警信号发布及时性，具体评价规则见表5、表6。

表5 预警发布及时性（E1）评分规则

2.5 预警信息覆盖率C（0～1）

气象灾害预警信息的发布主要面向防汛责任人和社会公众，防汛责任人在气象灾害防御中起着至关重要的作用。因此预警信息覆盖率以暴雨影响地区防汛责任人覆盖率和社会公众覆盖率的综合得分来衡量，具体计算公式如下：

表6 预警信号发布及时性（E2）评分规则

式中，C1为预警发布防汛责任人覆盖率，C2为预警发布社会公众覆盖率。

2.6 预报时效性L（0～1）

一般认为预报时效在3 d（即72 h）能基本完全做好防灾减灾准备，因此设定预报时效性（L）的评分规则（表7）。

表7 预报时效性（L）评分规则

2.7 社会满意度S（0～1）

气象服务满意度体现了气象服务的社会效益。本研究通过当次暴雨灾害气象服务公众评价、媒体评价以及公众满意度调查问卷获取的结果3个指标来评价社会满意度，具体计算公式如下：

式中，S为社会满意度，S1为当次公众评价得分，S2为当次媒体评价得分，S3为公众满意度问卷调查获取结果。公众评价和媒体评价的评分原则为：有重大负面评价时得分为0，无负面评价时得分为0.6，有正面评价时得分为1.0。

2.8 灾情经济稳健率R（0～1）

灾情经济稳健率是衡量一个地区在某次灾害情况下，经济损失对于灾害强度的稳健程度。衡量1次灾害的灾情经济稳健率，可在如下3种情况下分析：①在灾害强度和地区生产总值一定的情况下，直接经济损失越小则说明灾情经济稳健率越高；②在直接经济损失和灾害强度一定的情况下，地区生产总值越高则说明灾情经济稳健率越高；③在直接经济损失和地区生产总值一定的情况下，灾害等级越高则说明灾情经济稳健率越高。这说明灾情经济稳健率和暴雨灾害强度与地区生产总值呈正相关，而与直接经济损失呈负相关。

使用经济学中常用的柯布-道格拉斯生产函数研究灾情经济稳健率R与灾害强度指数V、直接经济损失Z和地区生产总值G之间的生产关系。柯布-道格拉斯生产函数具有如下基本形式：式中，Y是工业总产值，A()t是综合技术水平，L是投入的劳动力数，K是投入的资本，α是劳动力产出的弹性系数，β是资本产出的弹性系数，μ表示随机干扰的影响。

通过类比经济学中的投入产出生产过程，将灾情经济稳健率R类比为Y，灾害强度指数V类比为L，直接经济损失Z类比为K，地区生产总值G类比为A(t)。由于灾情经济稳健率和灾害强度与地区生产总值呈正相关，而与直接经济损失呈负相关，结合灾情经济稳健率在3种具体情况下的约束，可以建立如下模型：

式中，R为灾情经济稳健率，V为灾害强度指数，Z为灾害直接经济损失，G为区域内前一年的GDP生产总值，a和b分别表示灾害指数和直接经济损失的弹性系数。选取简单地除以最大值归一化处理方法解决区域内生产总值G和直接经济损失Z量纲上不一致的问题。考虑到灾害直接经济损失由于完全统计的困难，会与实际损失产生一些误差，即随机干扰产生影响。给直接经济损失增加1个变化因子ΔZ，得到灾情稳健率模型如下：

式中，a和b分别取值0.65和0.20，ΔZ取值5%，得到以下灾情经济稳健率R的关系式：

3 评估实例分析

2015年6月30日至7月5日湖南省自北向南出现了1次强降雨天气过程，降水大值区位于湘西、湘中及以南地区。6月30日20：00至7月5日20：00，全省平均累计降雨量达81.6 mm，共出现30站次暴雨，9站次大暴雨。据湖南省民政厅报告，本轮强降雨共造成怀化、湘西州等7个市（州）48个县（市、区）108.5万人受灾，政府紧急转移安置人口2.6万余人，需紧急生活救助的有1万余人，农作物受灾面积5.70万hm2，绝收0.82万hm2，倒塌房屋1 670间，直接经济损失12.5亿元。此次强降雨过程，湖南省各级气象部门提前预报，及时预警，应急响应启动早，部门联动响应快，使得暴雨过程灾害性影响控制得当，气象防灾减灾服务效益显著。根据该次暴雨灾害气象服务收集到的相关数据，定量评估此次暴雨灾害气象防灾减灾服务效益。根据各指标评分规则和计算公式最终得到评估指标结果如表8所示。由表8可知，该次暴雨气象防灾减灾服务效益评估综合服务效益为0.88，其中决策服务效益最高，为0.93，社会服务效益次之，为0.90，公众服务效益相对较低，为0.77。

表8 2015年6月30日至7月5日湖南省暴雨气象防灾减灾服务效益评估指标结果

4 小结与讨论

针对重大气象灾害中的暴雨灾害，结合气象防灾减灾工作实际，广泛征询气象灾害防灾减灾联动部门专家意见，综合运用层次分析法和德尔菲法建立了暴雨灾害防灾减灾服务效益评估指标体系，并确定了各评估指标的权重。评估指标体系由决策服务效益、公众服务效益、社会服务效益3个一级指标和决策材料及时性、政府响应及反馈率、预报准确性、预报时效性、预警发布及时性、预警信息覆盖率、社会满意度、灾情经济稳健率8个二级指标组成。同时根据湖南省近年来暴雨气象服务典型案例分析评价数据，遵循可量化易获取原则，研究提出了各指标具体的评价方法。结合运用构建的评估指标体系和各指标的评价方法，对2015年6月30日至7月5日湖南省暴雨气象服务过程进行了服务效益评估，得出该次暴雨气象防灾减灾综合服务效益为0.88，说明气象防灾减灾服务效益显著。

本研究建立了可量化的暴雨灾害气象防灾减灾服务效益评估指标体系，提出了灾情经济稳健率指标作为社会服务效益评价的主要因子，并类比经济学中的道格拉斯生产函数创新性建立了灾情经济稳健率模型，探讨了灾情经济稳健率与灾害强度、地区生产总值和直接经济损失的关系。因气象灾害的复杂性、多因素性、不可度量性和难以归属性，研究建立气象防灾减灾服务效益评估指标体系是一个复杂的系统。本研究虽然面向多个部门10多名专家开展了2轮专家问卷调查，但由于初期指标确定的局限性，专家的专业背景、研究目的不同等因素，对指标的遴选、权重的确定存在差异，因此指标体系的构建仍有待完善。