未来中国滨海城市海岸洪水灾害的社会经济损失风险

蔡榕硕，许炜宏，2

（1. 自然资源部第三海洋研究所，福建 厦门 361005；2. 中国电建集团福建省电力勘测设计院有限公司，福建 福州 350003）

近几十年来，在全球气候变暖背景下，中国沿海地区海平面持续上升，强台风增加，海平面上升叠加台风-风暴潮引起的海岸洪水灾害增强趋频，沿海地区社会经济的可持续发展面临日益严重的影响［1］。联合国防灾减灾署［2］发布的《回顾过去20 年灾害对人类的影响（2000—2019）》（Human cost of disasters：An overview of the last 20 years 2000-2019）报告指出，近20年中，洪涝灾害发生次数从之前20年1 389次增加到3 254次，影响了全球16亿人，居各类灾害之首。中国年均发生20次洪灾，受灾人口约占全球的55%，可见洪水灾害是影响中国最为严重的自然灾害之一［3］。其中，沿海极值水位引发的海岸洪水灾害因其造成的破坏之大，带来的损失之巨，近年来得到许多关注和重视。1975—2016年，全球80.2%因洪水死亡的人口出现在距海岸线100 km 的地区内［3］。据统计，1949—2009 年，中国沿海省份共发生了220余次较为严重的台风和风暴潮灾害［4］。其中，海平面上升、台风和风暴潮叠加产生的海岸洪水经常造成沿岸地区严重的洪涝灾害。

在全球气候变化背景下，海平面上升叠加台风-风暴潮造成的海岸洪水灾害具有高度的不确定性和复杂性，并使得沿海地区自然与社会环境产生一系列的连锁反应，沿海地区尤其是滨海城市海岸地区的开发利用又加剧了海岸洪水等致灾事件的危害性，造成的经济损失也在持续增加［1-5］。Hallegatte 等［6］的研究表明，滨海城市因海岸洪水灾害造成的经济损失和经济损失占生产总值的比例大小排名，到2050 年，在全球最脆弱的前20 个城市中，有5个是中国的滨海城市：广州市、湛江市、深圳市、天津市和厦门市。随着全球气候变化的加剧与滨海城市经济活动的增加，预计滨海城市未来将面临更严峻的海岸洪水灾害风险［7-9］。其中，政府间气候变化专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）第二工作组（WGII）发布的第六次评估报告（AR6）指出，相对于工业化前（1850—1900 年），近期（2021—2040 年）全球升温幅度将达到1.5 ℃，低洼沿海地区的气候风险将加剧［9］。鉴于气候变化背景下中国滨海城市海岸洪水危害性的变化，对于海岸洪水灾害造成的社会经济损失风险的研究也愈显重要。

1 滨海城市海岸洪水灾害的社会经济损失风险定义与评估方法概述

海岸洪水是指沿岸地区的水量剧增或水位急涨，并超过该地区容水场所承载能力的水文现象。目前海岸洪水（Coastal Flood）的类型界定，主要分为广义和狭义两种［10-12］。广义上的海岸洪水，是根据发生地属性界定的，指的是发生在沿海地区的洪水事件，包括但不仅限于海平面上升、天文大潮和风暴潮引起的洪水，还包括有河流径流、极端降水和排涝不畅等综合作用导致的沿海城市内涝（Waterlogging）、河道型洪水（Riverine Flood）等。而狭义的海岸洪水，主要关注缓发性的海平面上升和突发性的台风-风暴潮增水叠加上天文大潮等引起的极值水位事件及其导致的洪水暴发。这类洪水发生时常伴随沿岸海水异常的涨幅。在IPCC 发布的系列气候变化评估报告中，采用了狭义的海岸洪水定义［7，11-12］，主要基于当前（1986—2005年）极值水位的重现期叠加海平面上升的结果，分析海岸洪水发生的频率和强度［7，10-12］。目前大多数研究提及海岸洪水时，也是指狭义的海岸洪水，其最主要特征是水源主要来自海洋。它是由于海洋系统的不稳定，如热带气旋-风暴潮等发生时，引起的洪水［13-14］。该研究采用狭义海岸洪水的定义开展相关的灾害风险分析。

根据IPCC WGII 评估报告的气候变化综合风险理论［7，9］，滨海城市海岸洪水灾害的社会经济损失风险取决于致灾因子（海岸洪水）的危险（害）性与承灾体（社会经济系统，以下简称社会经济）的暴露度和脆弱性的相互作用，即海岸洪水对社会经济系统可能造成的不利影响和后果［14-15］。其中：暴露度是指特定致灾事件（海岸洪水）发生时其不利影响的范围和社会经济在空间上的交集。脆弱性是指社会经济易受不利影响的倾向或习性，包括对海岸洪水危害的敏感性或易感性以及适应的能力，即社会经济受到自然致灾事件冲击时的易损程度，由一系列影响社会经济对自然致灾因子冲击敏感的自然、社会、经济与环境因素及相互作用过程所决定。

在海岸洪水灾害的影响评估中，有关海岸洪水淹没的影响研究主要有3 种方法：一是基于GIS 技术的高程-面积法［16-18］，二是基于水动力演化的数值模型［19］，三是基于自然环境和社会经济数据的指数法［20］。在全球尺度或国家层面上，开展气候变化下海岸洪水灾害对沿海地区的影响评估更多采用基于GIS 技术的高程-面积评估方法，这种方法难以估算海岸持续洪水的影响，受灾范围估算偏大，易高估风险；而数值模型法有较高的时空模拟精度，但对承灾体基础数据要求很高，包括高分辨率的地形高程和灾情基础数据等；指数法对资料精度要求较低，可较直观地判断灾害风险，但评估结果分辨率较低，风险范围准确度也相对较低。这些方法涵盖了多学科知识，在一定程度上考虑了自然环境和社会经济环境的动态反馈，可为决策者和利益相关者提供有效的信息。中国海岸洪水灾害影响的分析多关注当前的自然与社会状态，有关未来海平面上升叠加台风-风暴潮引起的海岸洪水对中国滨海城市社会经济系统造成的损失风险研究仍较少。例如，到21 世纪中叶乃至21 世纪末，中国滨海城市社会经济系统将可能面临什么样的海岸洪水灾害风险？需要采取何种应对措施？这些问题的解决与中国滨海城市社会经济的可持续发展紧密相关。为此，基于IPCC WGII评估报告的气候变化综合风险理论［7，9］，构建中国滨海城市海岸洪水灾害的社会经济损失风险概念框架，见图1，并形成如下评估方法：首先建立滨海城市社会经济损失风险评估指标体系及方法，其中，基于社会脆弱性指数法［20］，结合数值模型损失函数方法，建立量化的社会经济物理脆弱性曲线，构造一种相对较简便且无需复杂灾情数据，又有较高精度范围的社会经济损失算法；再评估海岸洪水超出滨海城市社会环境承载能力时，可能造成的社会经济损失风险，从而分析并提出滨海城市应对海岸洪水灾害的对策措施。

图1 中国滨海城市海岸洪水危害的社会经济损失风险概念框架

2 数据方法

2.1 研究对象概况

在中国拥有海岸线的滨海城市（包括直辖市和地级市，因数据获得性，该研究未含港澳台地区）中，选择9 个滨海城市作为研究对象，选择依据：一是区域以上中心城市，且有一定的经济和人口规模，如常住人口在500 万人以上，并从北到南大致均匀分布于我国除港澳台以外的海岸带地区；二是我国较为重要的港口航运城市，港口的货物吞吐量位居全国前列。所选择的滨海城市为：大连市、天津市、青岛市、上海市、宁波市、厦门市、广州市、湛江市和海口市。

2.2 数据资料

2.2.1 自然环境数据

采用以下自然环境数据。

（1）数字高程模型（DEM）数据。美国太空总署（NA‑SA）和国防部国家测绘局（NIMA）联合完成的航天飞机雷达地形测绘使命（SRTM）数字高程数据集，涵盖（60°N—60°S）的陆地区域，公开数据的分辨率为90 m，来自网站https：//srtm.csi.cgiar.org/。

（2）未来海岸极值水位预估数据。表1是基于气候模式数据、中国沿海验潮站观测资料/中国海平面公报/文献数据，计算获得的温室气体低、中等和很高排放（浓度）情景下（以典型浓度途径RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5为代表，简称RCPs）未来（2030、2050 和2100 年）中国滨海城市海岸极值水位重现期等预估数据［21］。

表1 不同气候情景下（RCPs）中国滨海城市百年一遇极值水位预估值（相对于1954—1999年） /cm

2.2.2 社会经济数据

采用以下社会经济数据资料。

（1）人口普查数据。国家统计局2011 年发布的第六次全国人口普查数据中分乡镇街道的人口数量、性别比例、年龄结构、就业比例和居民受教育程度等分类详细数据，来自网站http：//www.stats.gov.cn/ztjc/zdtjgz/zgrkpc/dl‑crkpc/。

（2）历史社会经济（GDP）数据。来自国家统计局（https：//data. stats. gov. cn/easyquery. htm？cn=C01）发布的2010年度全国各地级市生产总值（GDP）。

（3）医院分布及数量。截取自Arcgis Online China（http：//www. arcgisonline. cn/arcgis/home/item. html？id=2b77a5bd88f943a3b08bc22f81f65ee7）发布的2019 年全国范围内综合医院的兴趣点（POI）数据。

（4）滨海城市堤坝资料。参照部分文献中对当前中国部分沿海城市堤坝高度情况的调研统计结果［22-24］，以及中国水利部主编的《防洪规范》GB50201—94 中规定的城市防护区的防洪标准［25］。

（5）未来社会经济（GDP）模拟数据。采用三种共享社会经济路径（SSP1，可持续路径；SSP2，中间路径；SSP5，化石燃料为主发展路径，简称SSPs）2010—2100年中国沿海地区社会模拟数据，数据时间步长为10年，空间分辨率为0.5 km×0.5 km［26-27］。

2.3 研究方法

研究中的致灾因子危害性以三种RCPs情景下海岸极值水位的强度和频率来衡量，承灾体以三种SSPs 下的人口和GDP为代表，这与ScenarioMIP的温室气体低、中等和很高排放新情景（SSP1-2.6，SSP2-4.5，SSP5-8.5，简称SSPx-y）可基本相对应［28-29］。据此，评估相当于三种SSPx-y情景下未来中国滨海城市海岸洪水灾害的社会经济损失风险（以下简称损失风险）。具体而言，当未来海岸洪水超出滨海城市社会环境承载能力时，可能造成的社会经济损失是该研究关注的灾害风险。基于此，结合前人的研究成果［10，30-35］，以及对自然环境和社会经济等指标因子的分析，选取并构建了损失风险评价指标体系，见表2。

表2所示，致灾因子为海平面上升、台风-风暴潮等引起的海岸洪水；暴露度主要考虑易受海岸洪水影响且位于滨海城市低洼地区的社会经济因素；脆弱性主要考虑人口结构、经济条件、医疗水平、城镇化水平和海堤防护标准等。前两者构成了脆弱性中的敏感性，后三者为其适应性，考虑滨海城市社会环境与经济的敏感性和适应性两者的综合［36-37］；影响与风险指在三种SSPx-y 情景下未来海岸洪水灾害可能造成的滨海城市社会经济损失。

2.3.1 暴露度评估方法

（1）GIS 技术。利用ArcGIS 空间分析工具提取滨海城市的低洼地区，作为海岸洪水的最大可能淹没范围，并计算各个低洼地区与最近海岸线的距离。

（2）暴露度评估方法。鉴于沿海低洼地区的地势特点和海岸洪水的致灾特性［29］，在滨海城市低洼地空间分布的基础上，利用低洼地与海岸线的距离作为空间权重进行空间分析，划定出滨海城市海岸洪水灾害的影响范围，并利用单位空间内人口数量和地区人均GDP 构建滨海城市社会经济系统［6，14］，建立表征滨海城市海岸洪水灾害的社会经济暴露度评估方法［38］。

A，社会经济资产（元）；G，人均国内生产总值（元）；P，人口数量（人）；E，社会经济暴露度；d，空间权重系数；H，海拔（m）。

2.3.2 脆弱性评估方法

脆弱性主要用于衡量承灾体在一定致灾事件下的损失程度，可由社会脆弱性和物理脆弱性来表达。除了采用社会脆弱性等级划分人口、经济、教育和医疗等程度之外，还需应用物理脆弱性曲线定量衡量在致灾因子不同致灾强度下承灾体的损失率变化。其中，致灾因子不同强度和承灾体损失率之间的定量关系是构建脆弱性曲线的核心，也是评估承灾体灾害损失的关键。社会经济损失率主要指滨海城市海岸洪水灾害的社会经济损失占其社会经济总和的百分比。

根据上述脆弱性的定义及评估方法，首先利用人口和经济等方面的11 个指标，构建社会脆弱性综合指数（SoVI 指数）［31］，以此评估滨海城市社会脆弱性的空间分布特征，并依据不同的社会脆弱性水平，划分5 种滨海城市社会脆弱性等级区域；其次，基于不同海岸洪水灾害的危害性程度，如不同致灾强度和频率与这5种脆弱性等级区域社会经济损失率之间的定量关系，构建滨海城市海岸洪水灾害的不同社会脆弱性等级区域的物理脆弱性（损失函数）曲线，进而评估滨海城市的损失风险。

（1）滨海城市社会脆弱性评估方法。国内外经常采用社会脆弱性评价指标（SoVI 指数），开展滨海城市社会脆弱性等级空间分布特征的研究［31］。基于滨海城市的损失风险评估框架（图1），结合前人有关城市社会脆弱性评估的研究成果和海岸洪水致灾特征以及滨海城市的社会经济环境特征［10，30-35］，筛选出11 个社会脆弱性评价指标因子，见表2。利用主成分分析法，将11个因子进行降维，获得4 个主成分，其方差贡献率分别是38.2%、18.9%、15.7%、9.0%，合计方差贡献率达到81.8%。根据主成分的主要驱动因子，按方差贡献率由大到小依次为：人口因素、经济条件、医疗水平、城镇化水平，利用加法模型［31］构成社会脆弱性指数SoVI指数的主成分表达式，通过对SoVI指数的4个主成分的分析，评估滨海城市的社会脆弱性等级分布特征。指数的主成分表达式如下：

表2 中国滨海城市海岸洪水灾害的社会经济损失风险评价指标体系

其中：S，SoVI 指数；f1，第一主成分（人口因素）；f2，第二主成分（经济条件）；f3，第三主成分（医疗水平）；f4，第四主成分（城镇化水平）。

（2）社会经济物理脆弱性（损失函数）曲线构建方法。前人通过对社会经济承灾体（如建筑物、农作物和财产价值等）的损失占其经济总价值百分比的分析以及重置成本等方法，估算了致灾因子不同致灾强度下承灾体的经济损失程度，形成致灾因子-承灾体的（物理）脆弱性曲线［39-42］，为致灾因子不同致灾强度下损失风险评估提供基础。因此，为了构建海岸洪水灾害的社会经济物理脆弱性（损失函数）曲线，需要分析海岸洪水不同致灾强度与滨海城市社会经济损失率的定量关系。然而，采用这种方法，虽可获得更为精确的计算结果，但其计算过程及其对承灾体类型等数据的要求，不但较高且相对复杂，因而不易实现。为了克服这些困难，简化社会经济类型的复杂性，基于前人研究结果［43-44］和DIVA（Dynamic Interac‑tive Vulnerability Assessment，DIVA）模型中的损失函数分析方法［14］，根据不同地区的社会脆弱性指数高低，引入5种社会脆弱性等级，表征不同的社会经济区域类型，并构建对应的损失函数曲线，用来评估在海岸洪水不同致灾强度下不同脆弱性区域的社会经济损失，见图2。

在图2 中，红色线、橙色线、黄色线、淡绿色线和深绿色线分别表示社会脆弱性很高、高、中、低和很低区域的损失曲线。其中，横轴表示影响滨海城市的海岸洪水深度x，纵轴表示5 种区域的社会经济资产的损失比例R。根据DIVA 模型中对海岸堤防防御海岸洪水能力的估算方法［13］，假设当前的堤防高度保持不变，未来随着海平面的上升，海岸洪水灾害产生的损失风险将随之上升。研究表明［43］，滨海城市海岸洪水淹没深度与社会经济资产损失比例有以下主要特征：一是不同类型的区域，其社会经济损失比例通常介于0～1之间；二是随着洪水深度的增加，社会经济损失比例呈递增趋势；三是脆弱性越高的区域，社会经济损失比例越大。图2 显示：在滨海城市中社会脆弱性等级相同（如绿线）的区域，如果海岸洪水的致灾强度越大，即洪水淹没深度越深（如1～3 m），则社会经济的损失比例将越高（从25%升至45%）；而如果海岸洪水的致灾强度相同，则社会脆弱性等级越高的区域（绿线升至红线），社会经济损失比例也将越高。社会经济损失函数具体如下式所示。

图2 中国滨海城市5种不同脆弱性等级区域的社会经济损失函数曲线

2.3.3 损失风险评估方法

（1）社会经济损失评估模型。为了使得评估结果更为直观，并有较高的可视化程度，基于DIVA、CIAM（Coas‑tal Impact and Adaptation Model，CIAM）等模型中的高程-面积法，简化淹没过程，即发生海岸洪水后，海水越堤后可充分淹没受影响的低洼地并造成滨海城市的社会经济损失［14，39］。据此，通过滨海城市百年一遇极值水位、当前海岸堤防工程的防护标准和各地区的地面高程，计算各地区的淹没水深，结合社会经济暴露度的分析结果，利用损失函数，预估滨海城市社会经济的可能损失。具体计算式如下所示。

其中：L，海岸洪水灾害的社会经济损失（元）；XESL，极值水位（m）；Xdike，堤坝高度（m）；x，洪水淹没深度（m）；S，SoVI 指数；V(x，S)，脆弱性（损失）函数；E，社会经济暴露度。

（2）评估指标等级划分方法。通过比较标准化指标值的距平（样本-均值）与标准差的关系，将暴露度、脆弱性和损失风险的等级划分为五级，方法如下：①当样本-均值>1.5 标准差时，划分为很高等级；②当1.5 标准差≥样本-均值>0.5 标准差时，划分为高等级；③当0.5 标准差≥样本-均值>-0.5 标准差时，划分为中等级；④当-0.5标准差≥样本-均值>-1.5 标准差时，划分为低等级；⑤当样本-均值≤-1.5标准差时，划分为很低等级。

3 滨海城市海岸洪水灾害的社会经济损失风险评估

基于2.2 和2.3 节的数据和方法，首先评估了中国滨海城市海岸洪水灾害的社会经济暴露度、脆弱性，以及社会经济年平均损失占当年全市GDP 的比例，进而分析了不同SSPx-y情景下，到2030、2050和2100年，中国滨海城市的损失风险的变化及其空间分布。

3.1 社会经济损失预估

表3 为中国滨海城市海岸洪水灾害的社会经济年平均损失占当年全市GDP 的比例，相当于滨海城市每年社会经济中需要用来应对海岸洪水灾害损失的份额［6］。

表3 显 示了不同SSPx-y 情景下，到2030、2050 和2100 年，中国滨海城市海岸洪水灾害的社会经济年平均损失占当年全市GDP 的比重（简称损失比）。其中：在SSP1-2.6 情景下，到2030 年，青岛市、厦门市、湛江市、海口市和宁波市有损失风险，损失比约为2.1%～3.0%；到2050、2100年，广州市、上海市、天津市和青岛市的损失比将高于其他城市，为12.2%～21.4%。在SSP2-4.5 情景下，到2030年，与SSP1-2.6情景相似，青岛市、厦门市、湛江市、海口市和宁波市的损失比相近，约为2.1%～3.1%；到2050、2100年，广州市、上海市、天津市和青岛市的损失比高于其他城市，约为13.0%～25.0%，广州市、上海市的损失比分别在2050、2100 年处于最高。在SSP5-8.5情景下，到2030 年，青岛市、厦门市、湛江市、海口市和宁波市的损失比基本不变，约为2.1%～3.3%；到2050、2100 年，上海市、广州市、天津市和青岛市的损失比约为13.4%～30.6%；与SSP2-4.5 情景类似，在2050、2100 年，广州市、上海市的损失比分别为最高。

综上所述，在三种SSPx-y 情景下，到2030 年，中国滨海城市海岸洪水灾害的社会经济损失较小，损失比约为0.7%～3.0%。到2050年，损失比变化约为0.4%～21.0%，损失风险城市增多，且损失比大于12%的城市达4 个，其中，在SSP2-4.5、SSP5-8.5 情景下，广州市的损失风险最高，上海市次之，天津第三。到2100 年，随着损失比扩大至4.3%～30.6%，上海市损失风险升为最高，广州市次之，天津再次。简言之，在温室气体中等、很高排放新气候情景下，到2050 年，广州市的损失风险最高，上海市次之，天津市第三；到2100年，上海市的损失风险变为最高，广州市次之，天津市位居第三（表3）。

3.2 社会经济损失风险评估

分析表明，在SSP2-4.5、SSP5-8.5 情景下，到2050、2100 年，上海市、广州市、天津市海岸洪水灾害的社会经济损失位于中国滨海城市的前三位，见表3。为此，基于2.3 节的损失风险评估方法，分析了在SSP2-4.5、SSP5-8.5情景下上海市、广州市和天津市损失风险的空间分布特征。图3 显示了在SSP2-4.5、SSP5-8.5 情景下，到2050 和2100 年，上海市、广州市、天津市的社会经济损失风险等级的空间分布情况。

表3 中国滨海城市海岸洪水灾害的社会经济年平均损失占当年全市GDP的比例 /%

图3 第一行显示：在SSP2-4.5、SSP5-8.5 情景下，到2050年，上海市主城区有低或中等级的风险区，崇明三岛的风险等级为很低。到2100 年，上海市主城区一半以上特别是中部和北部有较大范围的为中至高等级及以上的风险区，崇明三岛局部有高风险区；SSP5-8.5 情景下，风险程度明显高于SSP2-4.5 情景，主城区近三分之二为高和很高等级的风险区。图3 第二行表明：在SSP2-4.5、SSP5-8.5 情景下，到2050 年，广州市南部区域有低或中等级风险区；到2100年，广州市南部出现了高或很高等级的风险区，SSP5-8.5 情景的风险程度略高于SSP2-4.5 情景。图3 第三行显示：在SSP2-4.5、SSP5-8.5 情景下，到2050年，天津市风险区主要出现在东南部区域，如河北区和南开区及滨海新区等，风险等级较低；到2100 年，天津市风险等级有所升高，原来低等级风险区发展为中、高等级的风险区，同样，SSP5-8.5 情景的风险程度略高于SSP2-4.5情景。

图3 不同情景下未来上海市、广州市和天津市海岸洪水灾害的社会经济损失风险等级的空间分布

4 滨海城市海岸洪水灾害的适应性分析

由于中国滨海城市的自然环境条件不同，如地形地貌特征、沿海低海拔地区占城市总面积比例、海岸洪水等致灾因子危害性，以及社会经济发展程度的差异，因此，相应的暴露度和脆弱性有明显差异，并使得损失风险有较大差别。评估显示，SSP2-4.5、SSP5-8.5 情景下，如果仅维持现有的防洪排涝标准和基础设施，未来特别是2050 年后，上海市、广州市、天津市等滨海城市的损失风险明显升高。以上海市、广州市、天津市为例，从致灾成因的角度出发，分析并提出相应的适应方案，可为滨海城市灾害风险研究或防控管理提供参考。

4.1 海岸洪水灾害社会经济损失风险归因分析

SSP2-4.5、SSP5-8.5 情 景 下，相 对 于2000 年，到2050、2100年，上海市、广州市、天津市等滨海大城市百年一遇极值水位重现期明显缩短，未来海岸洪水的危害性显著增强［6，11-12，21］。例如，上海市是相对海平面上升幅度最高的滨海城市之一，到2050、2100 年将分别升高约87 cm 和109 cm［20］，百年一遇的极值水位将分别变为4 年和1 年一遇［11-12，21］。其次，这三个滨海大城市低海拔地区的面积均较大，且有较高的人口密度和高GDP产业聚集，在SSP2-4.5、SSP5-8.5 情景下，到2050、2100 年，社会经济的发展使其对海岸洪水灾害的物理暴露度显著上升，见图4。此外，由于三个大城市主城区的人口密度、性别和结构，如老龄化等因素，也使得社会脆弱性要高于其他滨海城市。因此，在海岸洪水的致灾危害性增加、暴露度上升和脆弱性高于其他中小城市的情况下，海岸洪水致灾事件、暴露度和脆弱性三者的相互作用使得上海市、广州市和天津市的社会经济年平均损失占当年全市GDP的比例位居中国滨海城市的前列，见表3。

图4 不同情景下未来上海市、广州市和天津市海岸洪水灾害的社会经济暴露度等级的空间分布

4.2 滨海城市海岸洪水灾害的适应性措施

4.2.1 加强海岸防护工程建设，降低致灾事件的危害性和城市暴露度

SSP2-4.5、SSP5-8.5 情景下，到2050、2100 年，上海市、广州市和天津市的沿海海平面有较高上升幅度［20］。这也是滨海城市致灾因子危害性增加和暴露度上升的主要原因，因此，首先需加强海岸防潮和防洪排涝等能力建设，以降低城市的致灾因子危害性和暴露度。针对上海市，如海岸防洪工程高度需提高至少90～110 cm，并需加强市区北部和中部地区等高风险区的河堤、海塘等防洪工程的高度，依2.3.3 节的损失方法计算分析，预计可降低未来上海市约70%以上的社会经济损失。对于广州市，需要提高中部市区及南部沿海地区海岸和河岸的高度，如平均增加至少75 cm。对于天津市，则需要加强滨海新区及周边地区海岸防护建设，如海岸高度平均需增加87 cm。然而，仅通过加强海岸防护工程的建设是不够的，还需要充分考虑采取具有发展气候恢复力的城市解决框架（Climate Resilience Development，CRD）［9，45］，充分提升滨海大城市应对气候变化下海岸洪水灾害的能力。

4.2.2 加强城区低洼地适应能力的建设，降低城市的脆弱性并避免灾害的发生

上海市地势低平，平均海拔仅2 m 多，广州市内的珠江流域周边地势低洼，天津市滨海新区地势低且沉降速率较高；与此同时，高度城镇化产生了大面积的土地硬化，并可能造成城市防洪排涝能力的不足。因此，一方面，需要提高建筑标准和抬高建筑楼面高度［46］，加强并控制低洼处的建设标准，维护城区排洪主干渠、地下水管网系统的运行能力；另一方面，需要加强境内流域综合管理，降低水土流失，严控地下水开采，防止海岸地面沉降，增加城市绿化，建造蓄洪绿地和防潮林，限制土地硬化，提升海岸带和城市防洪排涝的能力及其应对海岸洪水灾害的能力［47-48］，并建立和完善海岸洪水的预报预警和应急体系。

4.2.3 合理规划城市的产业结构与布局，提高城区的气候恢复力

科学规划城市空间结构与布局，划定城市发展边界，退让沿海沿江高脆弱性地区，保护沿海湿地生态系统的健康，规避滨海城市海岸洪水灾害风险，提高应对海平面上升和台风-风暴潮的恢复力。因此，一方面，需加强沿海地区产业发展规划与合理布局，推进部分重要产业向离开沿岸地区发展，如向内陆转移，避免人口和高GDP产业过度集中于沿海低洼地，提高城市应对海岸洪水和海岸抗侵蚀能力；另一方面，还需加强沿海重大工程建设的海平面上升、台风-风暴潮等缓发性和突发性灾害风险评估，采取发展气候恢复力的解决框架［9］。

4.2.4 加强未来灾害风险管理体系的建设，提升城市应对海岸洪水灾害能力

鉴于滨海大城市的人口数量多且高度集中，如上海市集中在市区的中部和北部，这是造成社会脆弱性较高的主要原因之一。在降低社会脆弱性、增强社会适应能力建设方面，可考虑采取不同主体贡献的结合方式，如地方政府引领，开展试点示范，增强社区适应，社会资本参与等方式［46］；在应急处置和疏散救援工作上，需要有长足的考虑，如结合城区高层建筑多的特点，可以加强应对海岸洪水时的“竖向疏散”能力［49-50］，可将部分商业服务业设施，如高层办公楼、商业广场等设施纳入临时紧急避难场所，并完善相应的软、硬件配套措施；提高民众的防灾减灾意识，完善与海平面上升叠加台风-风暴潮相关的早期预警、疏散、救援体系。

5 结论与讨论

5.1 结论

基于IPCC 气候变化综合风险理论，构建了中国滨海城市海岸洪水灾害的社会经济损失风险评估框架，采用温室气体低、中等和很高排放新气候情景下（SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP5-8.5）中国滨海城市自然环境和社会经济发展的预估结果，评估了滨海城市海岸洪水灾害的社会经济暴露度及社会脆弱性，建立了滨海城市社会经济的损失函数曲线，预估了不同情景下，到2030、2050 和2100年，中国滨海城市的社会经济损失风险，分析并提出了滨海城市应对海岸洪水灾害的适应性措施。主要结论如下。

（1）不同SSPx-y 情景下，到2030 年，中国滨海城市的社会经济损失较小；到2050 年，面临损失风险的城市增加、损失程度上升，其中，在SSP2-4.5、SSP5-8.5 情景下，广州市的损失风险最高，上海市次之，天津市第三；到2100 年，上海市损失风险升为最高，广州市次之，天津市再次。

（2）SSP2-4.5、SSP5-8.5情景下，到2050年、2100年，上海市、广州市和天津市的社会经济损失风险位于中国滨海城市前列，主要归因于海平面上升引起的海岸洪水危害性的显著增强，高密度的人口和高GDP 产业聚集于低洼地区导致的高暴露度，以及主城区人口老龄化等社会脆弱性因素较高等因素的影响。

（3）滨海城市需加强应对海岸洪水灾害能力的建设，包括加强海岸防护工程建设，降低海岸洪水致灾事件的危害性和城市暴露度；加强城区低洼地适应能力的建设，降低城市的脆弱性并避免灾害的发生；合理规划城市产业结构与布局，提高城区的气候恢复力；加强灾害风险管理能力的建设，提高城市应对海岸洪水灾害的预警和应急能力。

5.2 讨论

该研究结果是基于若干简化条件获得的，因此，今后仍有许多内容需要深入研究。包括以下几点。

（1）应用的滨海城市地形地貌数据的垂直精度、海岸堤坝和防洪排涝等相关资料有所不足，因此，滨海城市暴露度的评估还有待完善，并且暂未考虑城市排涝设施和水域连通性等问题。

（2）滨海城市社会脆弱性内容主要反映当前滨海城市的社会发展状况，并且获得的未来社会经济模拟数据为人口和GDP，未能包括其他社会要素。此外，历史灾情数据的获取较为困难，研究中仅考虑了五种不同脆弱性等级区域，并据此计算分析其社会经济的损失函数曲线，因此，有待今后进一步深入开展。

（3）在未来海岸洪水致灾因子分析中，采用极值水位的变化主要考虑相对海平面上升的影响，对气候变暖背景下未来强台风增加趋势尚未予以充分考虑，并且在对未来滨海城市社会经济损失的估算中，采用相对简化且假定当前海岸防洪标准保持不变等条件［23-24］，这可能与具体海岸工程应对洪水灾害的防洪要求仍有一定距离。