2000—2017年山地城市百色气候承载力定量评价

李妍君 何洁琳 秦川 莫伟华 莫建飞

(1.广西壮族自治区气候中心，广西 南宁 530022； 2.广西气象科学研究所，广西 南宁 530022)

引言

人类社会主动适应气候变化、制定适应对策并实施，是减轻气候变化的不利影响，降低自然和人类社会脆弱性的有效途径[1]。开展城市气候承载力的定量评价研究，可为城市建设应对气候变化提供科学依据。承载力的概念最早来源于力学，联合国教科文组织继而将可持续的内涵加入到承载力的定义中[2]，后又被广泛延伸应用于多个领域，主要包括生态、人口、环境、城市承载力等[3-6]。近年来，由于气候变化对全球的影响不断加剧，气候承载力的概念也被提出，目前研究还处于起步阶段。国内学者定义的气候承载力，指在一定的时间和空间范围内，气候资源对社会经济某一领域乃至整个区域社会经济可持续发展的支撑能力，是社会经济系统与气候系统之间互馈关系的反映[7-8]。气候承载力本质上是特定地区能够承载一定的自然资源、人口和社会经济发展的气候本底条件，其内涵不仅包括光、温、水等气候资源，还包括水资源、土地、环境和生态等资源容量[8]。城市是人类活动的集中体现区，受气候环境影响也最大。目前对城市的气候承载力研究，主要是通过构建气候承载力指标体系、计算指标和构造函数来定量评价气候承载力[8-10]；或从热污染承载力、空气流通承载力和大气污染承载力来定性讨论气候承载力[11]。也有学者研究气候承载力的相近领域，例如城镇化和气候协调关系[12]、现有气候资源可承载的人口数量[13]等。指标体系和承载力指数结合方法简便、直观，可以涵盖社会经济环境系统中诸多要素，被应用在很多承载力的定量评价中[8-10]。值得注意的是，绝大多数城市气候承载力相关研究选取的研究对象都是平原地区的一二线城市，对经济发展相对落后的山地城市关注不足，使得山地城市的气候承载力研究仍存在空白。

广西百色市位于中国大地形从平原向云贵高原过渡带的右江流域，属于典型山区，与越南接壤，是国家气候适应型城市建设试点和重点开发开放试验区，具有珠江上游重点林区和生态保护重点区域的生态环境资源优势。其城市化进程将进一步推进，而生态保护也不容忽视。全球变暖背景下，百色市气候增暖、极端天气气候事件频率增加[14]，如何使百色在城市化发展中既能发展经济，又能维护气候环境、生态环境的平衡，是一个重要命题。通过建立适合百色山地城市的评价体系，探讨制约气候承载力和威胁气候系统稳定性的因素，可为山地城市的建设和发展提供应对气候变化的科学决策依据。本文根据百色市的气候特点、实际社会经济发展状况，借鉴以上海为例的城市气候承载力定量评价体系方法[8]，构建气候承载力函数，开展定量评价。

1 资料与方法

1.1 资料来源及处理

所用资料包括2000—2017年《广西统计年鉴》社会经济、人口、资源利用等统计资料。对于城市经济统计资料有缺失的年份，选用前一年或前后两年平均值代替，城市居民家庭恩格尔系数和能源消费弹性系数均使用广西统计值代替。百色国家气象观测站2000—2017年的逐日气象观测资料以及1981—2010年的气候整编资料。根据逐日最高气温大于或等于35 ℃的日数统计高温日数、日降水量达到或超过50 mm的日数统计暴雨日数、气象干旱综合指数等级划分标准[15]统计重旱以上日数。

1.2 指标体系的构建和计算方法

结合百色市的气候概况和社会经济情况，参考文献[8]的指标体系构建方法，本文构建的百色城市气候承载力的定量评价体系主要由气候天然容量、极端气候事件压力、城市气候压力、城市协调发展能力4个评价准则层共25个指标组成(图1)。其中，气候天然容量和极端气候事件压力属于气候自然影响因子，反映气候的自然状况；城市气候压力和城市协调能力则属于人为影响因子，分别评价人为活动应对气候变化的消极和积极作用。

图1 城市气候承载力评价体系结构示意Fig.1 A chart of assessment system of urban climate carrying capacity

1.2.1 气候天然容量准则层

气候天然容量准则层主要反映当地的气候资源概况。选取年降水量、年平均气温、年平均风速、年日照时数4个基本气候要素(图2)，与30 a(1981—2010年)平均的气候基准值比较，根据各要素偏离基准值的综合程度客观评估该地区的气候本底资源逐年变化。气候天然容量指数(CNC)计算公式如下：

图2 气候自然影响因子评价准则层结构示意Fig.2 Hierarchical structure diagram for evaluation criteria of climatic impact factors

(1)

式(1)中，CNC指第j年的天然气候容量指数；fij为第j年第i项指标的标准化值(i=1,2,3，…，n,n为评价指标总数；j=1,2,3，…，m,m为年份数)。

标准化值fij的计算公式如下：

(2)

式(2)中，eij为指标距平值(与气候基准值的偏差)；σi为该指标的标准差。

本文构建的气候天然容量指标选取光、温、水、风的偏离平均态指标用平均值法计算，侧重于气候态的评价。气候天然容量偏离基准值程度越高，表明当年的气候波动越大，气候系统的不稳定性加大。

1.2.2 极端气候事件压力准则层

极端气候事件压力准则层可客观衡量该地区发生的极端气候事件对气候系统造成的压力，是对天然气候容量的补充评价。根据百色市发生频率较高的极端气候事件[14]，选取了高温日数、重旱(及以上)日数、暴雨日数3个要素作为反映极端气候事件压力的指标。

本文构建的极端气候事件压力综合评价指数计算使用基于熵权的综合评判法[8，16-17]，该方法根据某个指标的离散程度来确定该指标的权重，当指标的离散程度越大时，指标的权重越大，对最终综合评判指数的影响也就越大。具体计算公式和步骤[8]如下：

首先将各指标序列标准化，方法同式(2)。然后计算比重pij和常数项c，公式如下：

(3)

(4)

再计算信息效用值di:

(5)

最后确定某项评价指标的权重Wi，公式如下：

(6)

极端气候事件压力综合评价指数(ECI)计算公式如下：

(7)

式(3)—式(7)中，fi为第j年指标标准化值。

本文的城市气候压力、城市协调发展能力综合评价指数均使用上述步骤计算，区别仅在于指标的不同，标准化计算时基准值取为2000年值，下文不再重复给出公式。

1.2.3 城市气候压力准则层

城市气候压力准则层由城市建设面积、道路面积、住房面积等13项指标组成(表1)，反映了城市经济建设活动、能源消耗及人口增长等对气候系统造成的压力。城市气候压力准则层的综合评价指数(CCP)的计算方法与ECI的计算方法相同。

表1 人为影响因子准则层指标Table 1 Indicators for evaluation criteria of artificial impact factors

1.2.4 城市协调发展能力准则层

城市协调发展能力客观评价了城市在维持社会经济发展的情况下，社会经济支撑体系对适应气候系统、改善气候系统脆弱性带来的正向作用[8]。该准则层由5项指标组成(表1)，综合反映了城市经济发展水平、社会经济结构、科技水平、生活环境的变化。城市协调发展能力准则层的综合评价指数(CDA)的计算方法与ECI的计算方法相同。

1.2.5 气候承载力的计算

借鉴文献[8]的研究，根据气候承载力的定义，并考虑增加极端气候事件压力的评价，本文构建的气候承载力函数如下：

(8)

式(8)中，CCI为气候承载力指数；CNC为气候天然容量指数；ECI为极端气候事件压力指数；CCP为城市气候压力指数；CDA为城市协调发展能力指数。

从构造的函数可以看出，CCI反映了城市协调发展能力与气候天然容量、极端气候事件压力、城市气候压力间的平衡关系，CCI值越大，表明该地区的气候承载力越强，气候系统越稳定。影响CCI的4项评价指数中，仅城市协调发展能力指数CDA是正向指数，即CDA越大，气候承载力CCI就越大；而CNC、CCP、ECI都是逆向指数，它们的值越大，CCI越小。

2 结果分析

2.1 气候天然容量定量评价

CNC是客观评价某地区气候自然状况的指标，反映了当地气候的年际自然波动。CNC越小，越接近气候平均态，表明气候状态平稳，相应的气候承载力越大；反之，当CNC越大，表明气候出现了明显的异常，气候灾害的严重程度大。从图3 可见，2000—2017年，百色市的CNC整体呈现年际变化的状态，数值为0.30—1.48，2008年出现最高值，2007年出现最低值。大多年份的CNC都小于1，表明百色市的气候天然容量处于一个较稳定状态。CNC超过1的年份有5 a，高值的出现是由于2项以上的指标出现偏高或偏低的异常值。如2008年的最高值主要是因为年平均气温异常偏低和年降水量偏高；2015年高值的主要贡献来自较高的年降水量(1534 mm)，比气候值偏多44%，是18 a中降水量最多的年份。年平均风速和年日照时数与CNC的相关系数仅为-0.09和-0.08，对CNC的影响较小。从线性趋势来看，CNC有缓慢上升的趋势，但不显著，反映气候天然状况正朝着异常状态缓慢发展，气候的风险有逐渐加大的可能。

图3 2000—2017年百色市CNC和年平均气温、年降水量、年平均风速、年日照时数标准化值Fig.3 Climate natural capacity index (CNC) and standardized values of annual-averaged temperature,annual precipitation,annual-averaged wind speed,and annual sunshine hours of Baise city from 2000 to 2017

综上所述，百色市的CNC总体保持一个平稳的自然气候状态，但呈现明显的年际波动和缓慢上升趋势，反映百色市的气候天然容量在气候变暖背景下，随着降水、气温等气候要素的异常变化极易造成波动，气候脆弱性较大，气候风险在缓慢增长。

2.2 极端气候事件压力定量评价

ECI是一个逆向指数，客观评价主要极端气候事件对气候产生的负面影响。ECI越小，则该年气候极端事件发生次数越少，程度越轻，对气候承载力造成的压力越小。2000—2017年，ECI的年际波动剧烈(图4)，平均值为1.42，最高值为2.85(2009年)，最低值为0.55(2013年)。ECI的权重系数采用基于熵权的综合评判法，重旱以上日数对ECI的影响最大(相关系数为0.95，权重为0.73)。从变化趋势来看，ECI的变化趋势与重旱以上日数、高温日数的变化基本一致。2009年百色重旱以上日数达到91 d，当年ECI达到最高峰值；2013年，暴雨日数和高温日数都接近2000—2017年的平均值，重旱以上日数偏少，仅2 d，因此ECI降到了最低值。由此可见，ECI指数对极端气候事件频率和强度的响应敏感，干旱是影响ECI的关键气候事件因子，对城市气候系统的稳定性有较大威胁。暴雨事件对ECI的影响不如干旱事件显著，但当其强度极强时，同样也会造成ECI的强烈波动，如2015年的ECI高值主要原因是暴雨日数的异常偏多。

图4 2000—2017年百色市ECI和暴雨、高温及重旱以上日数标准化值Fig.4 Extreme climate events index (ECI) and standardized values of number days of a rainstorm,high temperature,and severe drought in Baise city from 2000 to 2017

2.3 城市气候压力定量评价

CCP是一个逆向指数，客观评价了城市的建设发展、人口增长、能源消耗等活动对气候产生的负面影响。CCP越小，表明城市的气候压力越小。21世纪以来，百色CCP呈现显著上升的变化趋势，2000—2012年CCP维持在1以下缓慢增长，2013年开始大幅增长，2017年达到峰值(3.55)，此时CCP是2000年的9.6倍(图5a)。分析指标的变化可知，2013年的增长主要由于工业总产值增长到了前一年的4.4倍；2013—2016年的持续大幅增长是由于工业总产值和民用车辆拥有量的连年迅速增长；2017年CCP的突增则主要源于民用车辆数量的突增，当年百色市的民用车辆数量已经是2013年的24倍，2000年的152倍。2000—2017年，人均GDP、工业总产值、城市建设用地面积等指标也逐年增长，反映了百色市高速的城市现代化进程使得社会经济繁荣、人民生活水平提高，但这些人类活动也给城市气候系统带来了巨大的压力。

图5 2000—2017年百色市CCP和民用车辆拥有量、工业总产值标准化值(a)及各项指标权重分布(b)Fig.5 Standardized values of city climate pressure index (CCP),civil vehicle ownership,the gross industrial output value in Baise city from 2000 to 2017(a)and weight distribution of CCP indicators (b)

比较各项指标权重可以发现，民用车辆拥有量(权重0.44)和工业总产值(权重0.27)这两项指标在18 a中对城市气候压力的增长起主导作用，其余的指标权重均不足0.1(图5b)，表明百色市仍需要改变能源结构，降低工业污染，大力发展第三产业，以改变经济粗放的增长方式。此外，完善和发展公共交通，提倡绿色出行和环保节能也是降低百色市气候压力的有力措施。

2.4 城市协调发展能力定量评价

CDA是一个正向指数，客观评价人类社会在保护和改善自然生态环境、应对气候变化方面的能力，CDA越大，则该地区的协调发展能力越强，城市气候承载力越大。由图6可见，百色市的CDA从2010年开始出现大幅增长，到2011年出现一个小高峰(1.05)后稍有回落，2016年又急剧攀升，2017年CDA达到最高峰值(3.91)，以2000年为基准年，百色的城市协调发展能力在18 a中增长了23倍。CDA曲线的变化与环境保护投资及科技经费支出的变化基本吻合，2017年的CDA最高值相比2000年增长了近30倍，此时环保投资和科技经费支出比2000年已经分别增长了511倍和75倍。由此可以看出，CDA值受人类社会管理政策的影响较大，近年来百色市政府在科技和环保方面的大力投资，取得了显著的成效，是百色市CDA增长的主要原因。

图6 2000—2017年百色市CDA和环境保护投资及科技经费支出标准化值Fig.6 Standardized values of city coordinated ability index (CDA),environmental protection investment,and technological expenditure in Baise city from 2000 to 2017

值得注意的是，由于前期百色市在科技和环保方面的投资很少，2007年后连年成倍加大投资才使得CDA猛烈增长，若要让CDA长期维持在一个较高水平，绿地面积和第三产业比重也需要侧重考虑，使得百色市的城市发展更为全面和合理。

2.5 气候承载力定量评价

根据式(8)，CCI与城市协调发展能力成正比，与天然气候容量、极端气候事件压力和城市气候压力成反比，值越大，说明该地区气候承载力越大，应对气候变化能力越强。百色市2000—2017年的气候承载力整体呈现一种波动上升的状态，其线性上升趋势通过a=0.05的显著性检验(图7)。相较于2000年而言，2017年百色的城市气候承载力有了近7倍的提升，但波动起伏较大。CCI值起伏原因与天然气候容量指数CNC和极端气候事件指数ECI的波动有较大的关系，CCI波峰值分别出现在2001年、2005年、2010年、2013年、2017年，其中2017年为最高值(1.34)；CCI波谷值出现在2000年、2004年、2009年、2015年，最低值为2004年(0.15)。CCI峰值年ECI或CNC的值较小，2017年出现最大值的原因是ECI小，CDA值高；反之，CCI波谷值年，即气候承载力偏小的年份，都对应着ECI值的峰值年份，或CNC值也较大。18 a中，只有2013年和2017年的CCI值大于1，表明这两个年份的气候承载力较大，社会经济和气候状况达到平衡发展。分析发现，这两个年份的ECI是18 a间最小的。

可见，在本文构建的城市气候承载力评价体系中，城市气候承载力对极端气候事件压力指数敏感性较大，极端气候事件对气候承载力影响至关重要。在人为影响因子中，虽然城市发展使得城市气候压力快速增加，但城市协调发展能力的加强可以抵消一部分城市气候压力的影响，尽管这仍不足以抵消极端气候事件和偏差气候年景的影响。

3 结论与讨论

(1)2000—2017年百色市的气候承载力整体呈现一种波动上升的状态，反映百色的城市建设与气候之间的协调力增强，城市建设发展仍有较大的气候承载空间。组成气候承载力的各指标中，气候天然容量呈现一种平稳的波动状态，说明百色市的气候系统仍较稳定，但具有一定的脆弱性；极端气候事件压力的年际波动较大，亦造成气候承载力的波动，说明极端天气气候事件频率提高对于百色市气候系统的稳定性是较大的威胁；其中，极端干旱天气是主要威胁因子。城市气候压力逐年增长，且增长的速率逐年增大，表明气候变化对城市的社会经济发展的限制作用越来越明显；城市协调发展能力逐年上升，且增长速率有超过城市气候压力的趋势，说明百色市可持续发展的策略取得了较好的成效。

(2)本文的研究分析表明，闫胜军等[8]构建的城市气候承载力评价体系，可以较好地客观定量评价自然气候因子和人为影响因子对城市发展的影响，并可根据不同城市的气候特点及城市经济结构等调整各准则层指标，具有灵活性和适应性，是一套科学且具有可操作性的评价体系。

(3)在本文对百色的实际评价应用中，结合百色山区城市的气候特点调整了反映气候状态的指标，增加极端气候事件压力指标，明确了影响百色城市气候承载力的关键气候事件，使得评价结果更全面。闫胜军等[8]研究表明，2004—2014年上海的气候承载力整体劣于基准年值(2004年)，受气候天然容量的影响波动较大。本文用相似的方法也得到百色市气候承载力波动与气候天然容量和极端气候事件压力密切相关的结论，但得益于百色市城市协调发展能力的快速增长及气候条件的稳定，21世纪以来百色市的气候承载力状况总体向好方向发展，这也许是经济相对落后的山区城市与发达大城市的气候承载力差别。

(4)百色市的城市经济建设迅速发展对气候承载力是一柄双刃剑：一方面，发展带来的负面影响使得气候压力大幅增加；另一方面，经济增长也使城市应对恶劣气候的能力增强，环保和科研经费的加大投入有助于生态环境保护，提高应对气候自然灾害的能力。若要实现长期稳定提升百色市气候承载力，需要改变现有的产业结构，提升第三产业比重，降低工业污染，转变粗放的经济增长方式，提倡环保节能，建立绿色城市。在今后百色市城市的发展规划中，提升气候承载力和应对气候变化能力应从提高防御自然灾害能力和城市协调发展能力、降低城市气候压力着手，多管齐下，建立可持续发展的城市气候生态系统。

(5)限于获取的数据和资料，本研究的评价体系设计和计算上存在一定的限制和缺陷，例如气候天然容量指标的计算方法较为粗略，城市建设和经济发展等统计数据未考虑通货膨胀影响，评价指标的选择尚不能全面概括该方面发展情况等。另外，评价体系方法不能体现和深入分析气候承载力的物理机制。气候承载力的评价涉及非常复杂的气候与社会发展的相互作用关系[2,7,18]，包含了难以用指标量化来确定影响强度阈值的影响因子，并非使用简单理想化的数学运算就可以得到准确的评估结果。未来的研究应深入思考气候承载力动态变化的机理，进一步修改和完善评价指标体系和评价方法，以求更科学客观地描述气候承载力。