县域尺度下陕西省综合承灾能力评价

耿硕璘， 文彦君， 李晓宇， 徐 彬， 王天英

（1.宝鸡文理学院地理与环境学院，陕西宝鸡 721013； 2.宝鸡文理学院陕西省灾害监测与机理模拟重点实验室，陕西宝鸡 721013； 3.宝鸡文理学院电子电气工程学院，陕西宝鸡 721013）

随着全球气候变化和人类活动的加剧，由极端天气诱发的自然灾害发生频率越来越高，城市灾害风险逐步加大. 城市受灾会对社会安定、经济发展及人民生命财产安全带来严重影响. 因此，对城市综合承灾能力进行研究，有助于了解该城市的综合承灾能力水平及其短板所在，从而可为该城市防御自然灾害能力的提升提供理论基础［1］.

城市综合承灾能力一般由城市的防灾能力、抗灾能力、救灾能力和灾后恢复能力构成［2-4］. 目前，已有较多学者对城市综合承灾能力进行了研究. 张风华等［5］利用层次分析法构建了城市防震减灾能力指标体系，并用灰色关联分析法确定了城市防震减灾能力的综合指数；李江龙等［6］基于熵权-云模型对西北地区3个城市群的综合承灾度进行了评价；王建平和李臻［7］对城市功能叠加和城市灾害生成之间的内在联系进行了分析，并提出了提升城市减灾能力的法治路径；张明媛等［8］利用灰关联熵方法分析了城市综合承灾能力与经济发展水平的关联性；何萍等［9］提出了基于城市承灾能力评价分析的抗震防灾规划设计方法；王威等［10］运用分形理论对中国29个城市的综合承灾能力进行了分析；荆树伟［11］利用分形理论从城镇化视角建立了城市综合承灾能力评价模型；孙钰等［12］利用灰色关联评价模型对北京市防灾基础设施的承灾能力进行了研究；陈涛和陈智超［13］基于证据推理法，以网格为基本评价单元，评估了华东某县级市的综合承灾能力.

综合来看，目前很少有学者从县域尺度对城市综合承灾能力进行研究. 陕西省地质复杂、气候多变、自然灾害频发，且灾害发生的种类多、范围广、频率高［14-16］，为了进一步提升陕西省防御自然灾害的能力，本研究选取陕西省为研究区，以县域为研究单元，通过客观赋权的熵权法建立了陕西省综合承灾能力评价指标体系，并对陕西省107个区县的综合承灾能力进行了评价.

1 研究区概况

陕西省位于中国西北部，地处东经105°29′～111°15′，北纬31°42′～39°35′之间（图1），总面积205 600 km2.截至2019 年年底，陕西省下辖10 个地级市和1 个杨凌示范区、30 个市辖区、7 个县级市、70 个县，常住人口3 876.21万人［17］. 陕西省内地质构造复杂，地形地貌特征多变，气候类型多样. 受地形地貌、地质构造、气候条件等因素的影响，陕西省自然灾害频发，评估其综合承灾能力对提升其防御自然灾害的能力、减轻自然灾害损失具有十分重要的现实意义.

图1 研究区概况图Fig.1 Overview map of the study area

2 数据来源及研究方法

2.1 数据来源

本研究以陕西省107个区县为研究单元，研究数据主要来源于《中国县（市）社会经济统计年鉴—2019》《中国县域统计年鉴（县市卷）—2019》《陕西省统计年鉴—2019》以及陕西省统计局网站、陕西省地情网、陕西省各地市统计局网站的统计数据和陕西省各区县的国民经济与社会发展统计公报，个别缺失的数据采用最邻近插值法补齐.

2.2 研究方法

2.2.1 熵权法综合评价

熵权法是一种客观赋权法，主要根据各个评价指标所传递的信息量来确定其权重，某项指标的熵值越小，其在综合评价中的权重越大，该方法可有效反映各个评价指标的非线性特征，使评价结果更科学、合理［18］.首先利用公式（1）对原始数据进行正向标准化处理或利用公式（2）对原始数据进行逆向标准化处理，然后利用公式（3）和公式（4）计算出各评价指标的熵值，再利用公式（5）计算出各评价指标的权重，最后利用公式（6）计算得到陕西省各区县的综合承灾能力指数.

式中：aij为第i个城市中第j项评价指标的归一化值；a′ij为第i个城市中第j项评价指标的原始值；a′maxj和a′minj分别是第j项评价指标在所有城市数据中的最大值和最小值；Pij为评价指标j在第i个城市中出现的频率；Ej为评价指标j的熵值；m为评价城市数；n为评价指标数；Wj为评价指标j的权重值；Ci为第i个城市的综合承灾能力指数.

根据熵权法理论，分别从防灾能力、抗灾能力、救灾能力和恢复能力4个维度选取20个指标用于构建陕西省综合承灾能力评价指标体系，结果如表1所示.

表1 陕西省综合承灾能力评价指标体系Tab.1 Assessment index system of comprehensive disaster bearing capacity in Shaanxi

2.2.2K-means聚类分析

K-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，在对较大研究区域评估某地理要素的变化时，该算法能够对研究区域进行空间聚类及分区，可准确地反映地理要素空间变化特征，适合用于以县域行政区作为基本划分单元的参考指标较多的研究［19］. 因此本研究选用该方法，以防灾能力、抗灾能力、救灾能力和恢复能力作为聚类分区的依据，对陕西省各区县的综合承灾能力进行分类.

2.2.3 空间自相关分析

空间自相关分析是一种对区域属性值的集聚程度及空间关联性进行分析的方法［20］. 本研究分别利用全局莫兰指数（Moran’sI）和热点分析对陕西省各区县的综合承灾能力进行全局和局部空间自相关分析. 全局莫兰指数能够直观反映某属性值的整体空间分布模式. 当Moran’sI＞0或Moran’sI＜0，且通过显著性检验时，表明该属性值呈现空间正相关或负相关，具有较强的空间聚集特征. 热点分析能够进一步反映该属性值的局部自相关特征，并指示其高值或低值集聚的具体空间位置，即热点或冷点（Gi*＞0或Gi*＜0），且通过显著性检验的区域，为该属性高值（低值）显著集聚的热点（冷点）.

3 结果与分析

3.1 熵权法综合评价结果

基于表1的评价指标体系计算出陕西省各区县的综合承灾能力指数及各分项能力指数，并利用自然断点法将综合承灾能力划分为：高、中高、中、低4个等级，结果如图2所示.

3.1.1 防灾能力分析

由图2（a）可知，陕西省各地市市辖区和县级市的防灾能力等级相对较低，107个区县中具有高等防灾能力的区县有12个，具有中高等防灾能力的区县有19个，其余76个区县的防灾能力均为中低等水平. 整体来看，防灾能力等级为高等和中高等的区县主要集中在陕北和陕南地区，关中地区的防灾能力等级整体偏低，陕北北部长城沿线、陕南东部以及太白、富平等个别区县的防灾能力等级较高，延安市、汉中市及关中各地市所辖区县的防灾能力等级较低.

3.1.2 抗灾能力分析

由图2（b）可知，陕西省107个区县中，具有中高及以上等级抗灾能力的区县仅有19个；抗灾能力等级为高等和中高等的区县主要集中在榆林市北部、宝鸡市市辖区、西安市所辖部分区县以及黄陵、洛川、山阳、镇安等区县；抗灾能力等级为中等和低等的区县的覆盖范围较大且呈连片分布.

3.1.3 救灾能力分析

从图2（c）可以看出，陕西省107个区县中，具有高等救灾能力的区县数量极少，其中陕北地区的府谷、榆阳、横山、志丹，陕南地区的汉台、南郑、佛坪、汉滨以及西安市所辖大部分区县的救灾能力等级相对较高，其他区县则均呈现出中等或低等的救灾能力. 以上结果表明，陕西省的救灾能力相对较弱.

图2 陕西省各区县综合承灾能力分析结果Fig.2 Analysis results of comprehensive disaster bearing capacity of each district and county in Shaanxi

3.1.4 恢复能力分析

从图2（d）可以看出，陕西省各区县的恢复能力相对较强，其中府谷、神木、子长、志丹、澄城、耀州、渭城、未央、灞桥等区县的恢复能力等级相对较高，延安市、宝鸡市、渭南市所辖大部分区县以及陕南大部分地区均呈现出中等或低等的恢复能力.

3.1.5 综合承灾能力分析

由图2（e）可知，西安市辖区的莲湖、新城、碑林以及阎良区具有高等综合承灾能力，西安市其他区县以及韩城市、汉台区具有中高等综合承灾能力；陕北北部区县、宝鸡市辖区、咸阳市的兴平、渭南市市辖区以及陕南地区的南郑、汉台、佛坪、镇安、山阳、汉滨等区县均呈现出中等的综合承灾能力；延安市、宝鸡市、咸阳市、铜川市以及汉中市所辖大部分区县呈现出低等的综合承灾能力.

总体而言，陕西省各区县的综合承灾能力及各分项能力呈现出显著的区域差异性，其中具有高等和中高等综合承灾能力的区县数量较少，且这些区县主要集中在以市辖区为“极核”的陕北北部、关中中部和陕南东部等多个集聚中心，而具有中等和低等综合承灾能力的区县覆盖范围较大且呈连片分布.

3.2 K-means聚类分析结果

利用K-means聚类法对陕西省各区县的综合承灾能力进行分类，结果如表2所示. 经分析，本研究将陕西省107个区县的综合承灾能力划分成6类，分别为：①综合型. 抵御自然灾害的综合能力较强，该类型区县的各分项能力指数均相对较高；②防灾型. 该类型区县的防灾能力较为突出，抗灾能力和恢复能力处于中下等水平，救灾能力相对较弱；③抗灾型. 该类型区县的抗灾能力较为突出，防灾能力、救灾能力和恢复能力均处于全省平均水平；④救灾型. 该类型区县的救灾能力较为突出，其余各分项能力均处于全省平均水平；⑤恢复型. 该类型区县的恢复能力较为突出，防灾能力、抗灾能力和救灾能力相对较弱；⑥后进型. 该类型区县的综合承灾能力较弱，各分项能力指数均相对较低.

表2 陕西省各区县综合承灾能力的聚类分析结果Tab.2 Cluster analysis results of comprehensive disaster bearing capacity of each district and county in Shaanxi

从聚类分析结果中可以看出，陕西省综合承灾能力水平整体偏低，“综合型”区县的数量极少. 区县类型为“防灾型”“抗灾型”“救灾型”“恢复型”的数量共计39个，且这些类型区县的单一分项能力十分突出，其他分项能力相对较弱，该类型区县多属于各地级市市辖区和县级市. 综合承灾能力较弱的“后进型”区县不仅数量庞大，且分布广泛，多集中在县域城镇. 因为西安市所辖大部分区县的聚类分析结果为“救灾型”，且其救灾能力指数大于其他各分项能力指数，所以结合熵权法综合评价结果，本研究认为西安市具备较高的救灾能力.

3.3 空间自相关分析结果

首先利用全局莫兰指数方法对陕西省各区县的综合承灾能力以及各分项能力的空间集聚性及其空间相关性进行分析，结果如表3所示. 由表3可知，各评价指标的Moran’sI和Z值均为正值，其中防灾能力、救灾能力和综合承灾能力的P值均小于0.01，说明陕西省各区县的防灾能力、救灾能力和综合承灾能力的空间分布具有一定的集聚性，且显示出较强的空间正相关性. 由于抗灾能力和恢复能力的P值大于0.1，不具备统计学上的显著性特征，所以这两种分项能力的空间分布很有可能属于随机分布.

表3 全局莫兰指数分析结果Tab.3 Analysis results of global Moran index

然后利用热点分析可以进一步得到综合承灾能力及各分项能力的高值或低值在空间上发生集聚的具体位置，分析结果如图3所示. 从图3可以看出，防灾能力的高值集聚区域主要集中在榆林市北部和商洛市东南部区域，低值集聚区域主要集中在以咸阳市为中心的关中中部地区；抗灾能力的局部空间集聚性特征不显著，仅榆林市北部的神木、府谷出现抗灾能力高值集聚区；从救灾能力来看，高值集聚区主要出现在以西安市为中心的高等救灾能力区，低值集聚区不显著；恢复能力与抗灾能力的集聚结果类似，仅在神木、府谷出现恢复能力高值集聚区，这也印证了这两项指标为随机分布的空间分布特征；综合承灾能力的高值集聚区主要集中在以西安市为“核心”的关中中部地区和榆林市北部的神木、府谷两地.

图3 陕西省各区县综合承灾能力的热点分析图Fig.3 Hot spot analysis charts of comprehensive disaster bearing capacity of each district and county in Shaanxi

总体而言，陕西省综合承灾能力和各分项能力的高值集聚区主要集中在以省会西安市为中心的关中中部地区，以神木、府谷为主的榆林市北部区域以及商洛市东南部区域. 由于救灾能力在评价指标体系中占较大权重，因此陕西省综合承灾能力水平较高的区县呈现出以省会城市为主的空间集聚特征.

3.4 讨论

陕西省综合承灾能力水平整体偏低，中低等综合承灾能力的区县数量较多，除西安市辖区以及陕北北部、陕南东部等部分区县的综合承灾能力为高等或中高等水平外，其余大部分区县的综合承灾能力处于中等或低等水平. 陕西省综合承灾能力的“集群化”空间分异特征显著，出现以省会城市为核心的高综合承灾能力集聚区. 白立敏等［21］对中国城市韧性综合评估时发现，中西部地区出现以省会城市为核心的城市群区域韧性高于其他区域，核心城市虹吸效应作用明显，但对周边中小城市的辐射带动作用不强，本研究得出的结论也符合这一规律. 由空间自相关分析结果也可看出，除恢复能力外，综合承灾能力及其他各分项能力的高值集聚区都主要集中在以省会城市（西安市）为“核心”的关中中部地区.

陕西省主要地级市市辖区和县级市的综合承灾能力较强，且单一分项能力较为凸显. 徐玉霞等［22］对县域尺度下的陕西省洪涝灾害风险等级进行了研究，结果表明陕西省地级市市辖区和经济发达地区的防灾减灾能力较强. 本研究的聚类分析结果显示，由于陕西省部分地级市市辖区和县级市存在单一分项能力较强的现象，因此这些地区的综合承灾能力水平高于其他多数县域城镇.

从陕西省自然灾害危险性空间分布以及灾害风险区划［23-24］中可得出，极重灾害区主要位于陕北北部的长城沿线干旱区，重灾害区包括西安市大部分地区、陕西省南部大部分地区. 结合本研究结果可知，陕西省县域自然灾害危险性空间分布与综合承灾能力空间分布具有一定的相关性. 综合承灾能力较强的地区，其自然灾害危险性也较高. 榆林市位于陕西省的最北部，该地区长期受自然灾害威胁，综合承灾能力较强，且该市人均教育费用、灾害防治资金相对较多，人民的防灾及救灾意识强. 关中中部地区综合承灾能力及各分项能力均较强，其中西安市最为突出.

4 结论

1）县域尺度下，陕西省综合承灾能力水平整体偏低，具有中低等综合承灾能力的区县数量较多，具有高等、中高等综合承灾能力的区县数量相对较少，除西安市辖区以及陕北北部、陕南东部等部分区县具有较强的综合承灾能力外，其余大部分区县的综合承灾能力较弱.

2）聚类分析统计结果与熵权法综合评价结果具有较高的相似度. 陕西省107个区县中，“综合型”区县的数量极少，“后进型”区县的数量庞大且分布广泛. 陕西省部分地级市市辖区和县级市表现出单一分项能力十分突出的现象.

3）陕西省综合承灾能力的“集群化”空间分异特征显著，出现以省会城市为核心的高综合承灾能力集聚区. 除恢复能力外，综合承灾能力及其他各分项能力的高值集聚区都主要集中在以省会城市（西安市）为“核心”的关中中部地区. 西安市所辖大部分区县的综合承灾能力较强.