基于组合赋权-TOPSIS法的气象灾害风险评估：以常州市为例*

周思宇 黄安麒 吴洁 王莹 卢舒婷 邢志祥

（常州大学 环境与安全工程学院，江苏 常州 213164）

0 引言

近年来，全球气象灾害频繁发生，给人类和社会带来了重大打击，气象灾害风险辨识与应急管理也逐渐成为政府等部门关注的焦点［1］。随着全球气候不断变化，暴雨、内涝等气象灾害造成的影响范围持续增大。根据国家统计数据发现，与近10年平均值相比，2020年虽然受灾面积逐渐减少，但是直接经济损失仍处于上升趋势，制约了经济社会可持续发展，因此气象灾害所带来的损失不容忽视［2］。2020年5月，为了解自然灾害风险现状，掌握自然灾害风险变化规律，国务院牵头召开的第一次全国自然灾害综合风险普查应运而生，虽然国家在自然灾害调查和防治等领域采取了一系列措施，国家抵御自然灾害的能力不断提高，但是仍然存在薄弱环节，因此加快灾害风险评估进程，加强灾害防治能力迫在眉睫［3］。

目前气象灾害风险评估的方法包括：层次分析法、熵权法、主成分分析法、TOPSIS法、模糊数学法等。陈家金等［4］结合层次分析法和熵权法得到综合风险指数，运用ArcGIS技术实现福建省气象灾害区域风险划分。宋晨阳等［5］将犹豫层次分析法和TOPSIS法相结合，构建高温灾害风险评估模型。田晓璐等［6］构建了基于层次分析法和主成分分析法的灾害风险评估模型，通过权重叠加来绘制区划图，但精度有待进一步提高。孟贝贝等［7］运用熵权–模糊数学风险评估模型得到港口航运安全等级，但易造成超模糊现象。OMER E等［8］利用模糊层次分析法计算指标权重，结合TOPSIS法得到区域洪水灾害风险示意图。TOPSIS法能够在有限研究对象中找到最优解和最劣解，并依据距离排序判断优劣，因此本文采用层次分析法和熵权法组合赋权法和TOPSIS法构建气象灾害风险评估模型，得到各区域气象灾害风险等级，并结合ArcGIS软件绘制风险区划图。

1 研究对象与方法

常州市位于江苏省南部，下辖5个市辖区、1个代管县级市（金坛区、武进区、新北区、天宁区、钟楼区、溧阳市）［9］。地形分为山林丘地和高沙平原，气候为北亚热带季风气候，春末夏初时多梅雨，平均降水量为1 386.1 mm，平均最高温度为38.8℃，2011—2020年常州市具体降水量和最高温度数据见图1。

常州市主要的气象灾害类型为台风、暴雨、雷暴以及引发的洪涝等次生灾害，由于常州市气象灾害以及衍生灾害仍然存在较大安全隐患，且此前未有针对常州市下属区域气象灾害的综合性评估，无法为气象灾害防御工作提供针对性建议，因此本文将常州市各区域作为研究对象。

本研究数据均来源于常州市气象局、应急管理局等政府各职责部门统计资料。其中，气象预警信息覆盖率以及气象风险资料来源于常州市气象局；人口密度、人均GDP、医疗机构数、卫技人员数等数据来源于2019年常州市统计年鉴以及各区域统计年鉴；地下空间建筑数、大型综合体数等数据来源于常州市应急管理局资料汇总。

2 研究方法

2.1 层次分析法

层次分析法是一种应用于多目标决策的分析方法，主要利用逻辑关系建立层次结构，结合专家意见完成“1—9”标度对比判断，判断各层级之间的重要程度，其特点在于以较少信息实现思维数学化，达到定性与定量相结合，其主要步骤如下［10］：

首先，在建立多层次指标体系基础上结合专家判断构建判断矩阵N=［k1，k2，…，kn］，将ki及kj进行对比，其中kij=ki/kj（kij＞0，j=1，2，…，n），用数字“1—9”及其倒数得到kij数值，当指标数量为n时，则判断矩阵中元素表示为：

2.2 熵权法

熵权法是基于信息论基本原理的客观分析方法，能够依据客观数据判断权重，能够更加准确、客观地解释数据，若一个指标表示的信息越多，则在评估中占据的地位越高，对应的权重系数越大［11］。

由于各指标趋向性存在差异，对数据进行同趋势化和归一化处理。将负趋势化数据取倒数得到完全正趋势化数据；对同趋势化数据进行归一化处理：

式中，aij为同趋势化后的数据，a′ij为归一化处理后的数值，表示第m个区域对应的第n个指标。

根据式（5）得出第j个指标对应的信息熵值ej，进而计算出各指标客观权重系数：

2.3 TOPSIS法

TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）法是一种逼近理想解排序分析方法，根据评估对象与最优方案之间的正负理想解以及相对贴近度，来确定评估对象的优劣排序，适用于多目标因素评估，具体步骤如下［12］：

第一步：对样本数据进行同趋势化处理后进行无量纲处理，进而得到无量纲决策矩阵S=（sij）m×n：

第二步：确定各指标正负理想解，s+j表示最优理想解，s-j表示最劣理想解：

第三步：计算各区域评估向量到最优、劣理想解的距离、：

第四步：计算相对贴近度R，表示各区域风险等级与最优方案之间的相对距离，取值越大表明风险等级越大：

相对贴近度R（0＜R＜1）可以分为4个等级，由高到低分别用4种颜色标识［13-14］，代表常州市各区域气象灾害风险评估等级，为风险区划提供依据，具体判断标准见表1。

表1 区域风险评估等级判断标准

3 气象灾害风险评估

3.1 构建指标体系

气象灾害风险评估主要围绕致灾源、承灾体等展开，同时考虑危害性、敏感性等因素。本文围绕致灾源危害性、承灾体脆弱性、防灾减灾能力3个维度构建常州市气象灾害风险评估指标体系，划分为21个二级指标，分别标注各二级指标的相关性［15］。

1）致灾源危害性。致灾源危害性是气象灾害风险评估的一个重要考察因素，危害性是指致灾源引起的灾害变异所具有的破坏性，变异程度越高，危害性越大［16］。本文选取常州市发生频率相对较高的8类气象灾害：台风、高温、暴雪、暴雨、冰雹、大雾、雷暴、大风，并依据《常州市气象灾害防御规划》气象灾害风险区划图集对其进行1～5级区分，得到常州市各类气象灾害区域性危险性等级，具体数值转化见表2。

表2 常州市气象灾害区域危险性转化依据

2）承灾体脆弱性。承灾体脆弱性主要是指承灾体（人类主体、社会主体）受到致灾源打击后可能会遭遇的破坏以及损失，承灾体对致灾源的敏感性越强，灾害越严重［17］。承灾体脆弱性指标需要具备代表性，因此本文对人口密度、建筑物数量等5项指标进行考察。

3）防灾减灾能力。防灾减灾能力主要反映常州市各区域现有社会系统结构是否完善，是否具备气象灾害抵御能力，与区域的经济水平、医疗水平、抢险救灾水平有密切相关［18］。考虑到数据搜集的限制，本文选取人均GDP、气象灾害覆盖率、医疗机构数等二级指标对防灾减灾能力进行评估。

综合得到常州市气象灾害风险评估指标体系，见表3。

表3 气象灾害风险评估指标体系

续表3

3.2 组合赋权法确定指标权重

本文选取的数据差异性较大，仅使用熵权法无法准确反映各指标重要程度，因此借助专家主观意见对其进行修正，利用式（11）得到各指标对应的组合权重值［19］。组合权重值能够综合反映各二级指标重要程度，既减少主观因素的干扰，又增加了客观数据的适用性。

采用层析分析法得到主观权重系数，其中一级指标层CR=0.008 8＜0.10，符合一致性检验；同时采用熵权法得到客观权重系数，组合得到二级指标组合权重系数，具体组合权重值见表4。

表4 各指标组合权重值

3.3 TOPSIS综合评价法

由于指标相关性正负趋势不一致，利用式（7）将原始数据进行同趋势化——归一化处理，并结合各指标权重系数完成TOPSIS综合评价过程，评价对象为6个区域，评价指标为21项。TOPSIS综合评价法首先寻找各评价指标的最优理想解、最劣理想解，在此基础上得到各评估对象与最优、劣理想解之间的距离，最终根据相对贴近度R得到常州市各区域风险等级排序以及划分，见表5。

表5 TOPSIS综合评价结果

由表5可知，常州市各区域气象灾害风险等级排序依次为：新北区＞天宁区、钟楼区、武进区、溧阳市＞金坛市，其中新北区气象灾害风险等级为“较大风险”；钟楼区、天宁区、溧阳市、武进区气象灾害风险等级为“一般风险”；金坛市气象灾害风险最小，风险等级为“低风险”。将各区域相对贴近度R求和取均值，得到常州市相对接近度R值为0.369，风险等级为“一般风险”。结合常州市各区域气象灾害风险评估等级判断标准，借助ArcGIS软件精准绘制常州市各区域风险分布示意图，见图2。

常州市新北区紧靠长江，台风暴雨灾害较为明显，夏季期间长江沿岸多发决堤、溃堤现象，同时人口密度较高，承灾体敏感性较强，因此风险等级较高，符合实际情况。钟楼区、天宁区经济较为发达，人口密度较高，但地处内陆，受台风、暴雨灾害影响小；武进区拥有滆湖、太湖两大水域，地形平缓，同时人口密度较低，造成影响程度小；溧阳市人口密度低，同时拥有多种地形地貌，多林地区域，植被覆盖率高，承灾体敏感性较弱，因此风险等级均为一般风险，符合实际情况。金坛区多丘陵山区，人口密度低，风险等级最低，亦符合实际情况。

4 结果与讨论

1）结合常州市实际情况，构建围绕致灾源危害性、承灾体敏感性、防灾减灾能力3个维度展开气象灾害风险评估指标体系，通过选取人口密度、人均GDP等数据，实现常州市各区域气象灾害风险评估。

2）结合层次分析法和熵权法得到主客观组合权重，有效避免专家意见主观性较强以及客观真实数据差异性较大的情况，同时结合TOPSIS综合评价法得到常州市各区域气象灾害风险等级排序，并借助ArcGIS软件绘制气象灾害风险区划图。综合风险评估模型适用于城市气象灾害区域风险评估，能够快速判断各区域气象灾害风险等级，可以为周边城市提供借鉴。

3）从区域分布看，常州市新北区风险等级为“较大风险”，其余区域为“一般风险”以及“低风险”，因此需要加强灾害风险辨识，积极落实新北区气象灾害防灾减灾工作，未来可针对新北区街道社区进行气象灾害量化风险评估。从常州市整体管控布局来看，常州市气象灾害风险等级为“一般风险”，需要重点关注台风、暴雨等灾害以及由此引发的内涝等次生灾害，同时仍需要关注周边城镇气象灾害风险，采取联防措施增强气象灾害抵御能力。