沿海城市風暴潮災害風險評估研究述評*

王國棟，康建成，閆國東

(上海師范大學城市生態與環境研究中心，上海200234)

1 風暴潮災害

1.1 概況

風暴潮(Storm Surge)是由于劇烈的大氣擾動，如強風和氣壓驟變(通常指臺風和溫帶氣旋等災害性天氣系統)導致海水異常升降，使受其影響的海區潮位大大地超過平常潮位的現象［1］。風暴潮災害會導致海水漫堤和巨浪沖毀海岸，造成海水倒灌，河塘、油井、工廠等被淹，對沿海城市基礎設施和人們生命、財產安全造成巨大損失。全球沿海地區每年約有4 500萬人受到臺風風暴潮、洪水等災害影響。1970年11月，嚴重風暴潮災害導致孟加拉國和東巴基斯坦的20萬人死亡或失蹤。2005年8月，美國新奧爾良遭受卡特里娜颶風襲擊，造成特大風暴潮災難，導致1 069人遇難，直接經濟損失超過1 500億美元。

全球氣候變暖引起的海平面變化將加劇風暴潮對沿海城市安全的威脅［2－3］。近年來，聯合國人居處(UNHABITAT)、美國國家海洋氣象管理局(NOAA)和歐盟等機構啟動了沿海城市風暴潮災害風險分析與管理研究項目，風暴潮災害對沿海城市安全影響的評估研究成為國際上的熱點研究領域［4］。

中國是全球少數幾個同時受熱帶風暴潮和溫帶風暴潮危害的國家之一［5］。據不完全統計，僅公元前48年至公元1949年的近2 000年間，有較詳細記載的特大風暴潮災害就有576次，平均不到4年就有一次，每次造成的死亡人數少則過千，多則數萬至10多萬［6］。40年來，我國沿岸風暴潮災害每年造成的直接經濟損失已由1950年代的平均1億元左右，增加到1980年代后期的20億元左右［7］。2008年，我國共發生風暴潮過程25次，死亡人數56人，直接經濟損失192.24億元。隨著我國沿海地區人口密度的增加和經濟的迅猛發展，風暴潮災害造成的損失呈上升趨勢［8］(圖1、圖2)，已位居我國各種海洋災害之首。

圖1 2000－2008年中國風暴潮災害直接經濟損失

圖2 2000－2008年中國風暴潮災害人口損失

1.2 形成機理

風暴潮災害的形成與承載體的脆弱性及孕災環境息息相關，從觀測統計學、瞬變渦動能量學和中尺度數值模擬角度，可深入研究海洋風暴形成的氣候特征及可能的動力學機制［10］;要在分析風暴潮自身特征的基礎上，加強影響風暴潮產生因素的研究［4］，如海洋在自身不同熱力結構下對熱帶氣旋的響應研究［11］，熱帶氣旋與風暴潮發生頻次的關系研究［12］，沿岸地形和海底的深度和形狀對風暴潮的高度影響研究［2］，或針對某次風暴潮災害進行分析研究［13－15］等，可全面了解風暴潮的形成機理。

風暴潮災害是天文潮、臺風、氣象因素、寒潮大風等因素交叉作用的結果(圖3)。臺風(圖4)是誘發水位異常變化的強迫力，是臺風風暴潮形成的主要因素，寒潮大風也是誘因之一［16］。持續的向岸大風是誘發風暴潮的主要氣象因素。強臺風風暴潮可以使海平面上升5～6 m，使影響海區的潮位大大超過正常潮位，當風暴潮和天文大潮高潮位相遇時，會使水位暴漲、導致潮水漫溢、海堤潰決、沖毀房屋，造成嚴重的經濟損失和人員傷亡。

圖3 風暴潮災害形成機理

圖4 1949－2008年我國東南沿海登陸臺風頻數分布

2 風暴潮災害風險評估

近年來，國際社會紛紛開展對自然災害風險研究，各類國際減災計劃(如聯合國國際減災十年行動，全球環境變化與人類安全綜合研究計劃(GECHS)，“災害風險指數(DRI)”計劃［17－18］，亞洲城市災害減緩計劃(AUDMP)等)和各類防災減災組織應運而生。中國政府也高度關注，加強防災減災研究，對風暴潮等自然災害風險評估進行了積極的探索。

2.1 災害風險評估方法

災害風險評估的方法，大致可以劃分為經驗評估和數值評估兩大類。

經驗評估是對大量歷史資料的數據統計分析的基礎上，建立經驗統計模型，對災害風險進行評估并對未來的災害風險進行預測［19－22］。但這種方法需要完備翔實的數據資料，其實效性和評估效果往往不很滿意。傳統的風暴潮災害風險評估往往采用風暴潮水位和海浪波高重現期分析方法，即把水位/波高作為獨立的隨機變量，對相關數據統計的基礎上計算它們的年極值頻率，建立發生概率和給定涌潮高度之間的關系曲線，給出超過該潮位風暴潮的重現期，并與已經發生的事件建立相關關系，進行風險評估。

數值評估是在建立風暴潮風險評估指標體系(圖5)的基礎上，利用氣象、水文水力學機理、3S技術等手段，整合或建立相應數學模型，選擇不同的研究尺度進行風險評估和災情損失評估。目前，大量的數學模型或理論被引入到風險評估研究中［23－36］，如人工神經網絡、模糊綜合評判方法、灰色系統理論、熵理論等，拓展了災害風險評估方法體系，推動了災害風險評估領域的研究。

圖5 臺風風暴潮災害等級評估指標體系

目前多采用數學模型和3S技術相結合的方法，建立風暴潮風險預測模型進行評估，數學模型的引入可更加有效地探析風暴潮災害自身非線性和復雜性特征。但每類數學模型都有其內涵、外延及存在的邊界條件，將其引入時要進行必要的參數修正或條件控制，否則計算結果的可信度會降低甚至出現錯誤。

2.2 災害風險區劃與等級研究

災害等級的研究對于災情發生后對災情進行快速評估具有重要的意義，災害風險區劃是在風險分析和評價的基礎上對致災區域風險的宏觀定量分區，區劃的目的是為了更清晰地把握風險的空間格局及內在規律［37］。

美國是最早開展風暴潮風險評估的國家，早在1990年代，美國海洋大氣管理局(NOAA)聯合聯邦應急管理署(FEMA)及各州政府，對歷史上的風暴潮重災區(州)進行了風險評估，制作了本地區大比例尺的風暴潮災害風險淹沒疏散圖和風險區劃圖［38］。Willian［39］(1993)等對美國風暴潮災害風險區劃及評估方法作了較詳細闡述，把大西洋和墨西哥灣沿岸臺風按強度分為五類，對研究區域采用SLOSH模式按臺風強度分類計算，并依據該模式計算并繪出每類臺風最大風暴潮淹沒陸地范圍［40］。

2008年初，我國首份風暴潮災害應急疏散圖和風險評估圖問世［41］，涵蓋了滄州、唐山和秦皇島部分沿海岸段。制作災害應急疏散圖和風險評估圖［42］要依據地形、地表覆蓋、阻水建筑物、江河道路等線狀地理特征、水利區劃的結果以及河網的自排能力等，將研究區域劃分為不同的地理單元，利用3S技術繪制出不同強度風暴潮災害發生時可能會遭受海水淹沒的范圍及其人員和經濟損失的風險程度。

災害等級評估是災害學研究的重要內容。目前災害等級研究中多采用災度和災級對災害的強度和損失大小進行度量。災級用來表示災害損失的大小，災度［43］是指單位區域內災害損失量。災級的計算方法很多，主要有圓弧判別法、比率法、加權累積法、灰色關聯法［44］、模式識別思想［45］、模糊聚類等。

國內外對于災級分類的研究尚沒有形成統一的評估策略和方法［46］，主要有3類(重災、中災、輕災)、4類(特大災、大災、中災、小災)、5類(特重災、重災、一般災害、中災、小災)等等，尚存在著分級標準多元化的特點。等級評估指標體系的建立也未有確定的標準，前人在對臺風風暴潮災害進行等級評估時多選用直接經濟損失和人員傷亡等作為評估指標［47］，往往會忽略氣象指標，如最大風速、中心氣壓等，且在指標提取方面具有一定的人為主觀性;選取的指標因子較少也可能對評估結果造成一定的影響。

2.3 災害損失評估研究

災害損失評估是快速準確了解災害損失情況、建立災情應急迅速反饋機制的前提，是在掌握歷史與現實災害數據資料的基礎上，運用統計分析或數學工具，對承災體造成的生命和財產損失進行定量評價與估算，以準確把握災害損失現象及基本特征的一種災害統計分析、評價方法［48］。可將其分為直接損失和間接損失(災害所導致的次生災害或其他非直接作用所導致的損失)兩大類［49］(圖6)。

圖6 風暴潮災害損失構成要素

災害損失評估具有模糊性、復雜性和不確定性的特點，是災害理論研究的熱點和難點之一。國內外對于直接損失評估做了大量的研究［50－54］，在分析災害形成機制的基礎上，構建災害損失評估指標體系，通過建立損失評估模型對災害損失進行定量評估。近年來，災害經濟損失評估受到了國內外學者的關注，大量的研究方法被引入災害損失評估。

我國對風暴潮災害損失評估剛剛起步，目前多采用統計模型和GIS與遙感等方法［55－56］，還沒有形成廣泛的被普遍認可的災害損失評估方法，更沒有形成能夠反映風暴潮災害風險水平的綜合評估指標。由于其復雜性和不可確定性，災害間接損失評估的研究尚少，方法和技術都有待于進一步提高。

3 結論

(1)目前，國內對風暴潮災害評估很大程度上停留在方法、技術層面，雖然不斷地引進新的方法和模型，評估的技術和水平不斷提高，但仍缺乏比較完備的綜合評估指標體系(圖7)和具有普適性的綜合評估指標。由于自然災害的復雜性和不確定，風暴潮評估指標體系的選取，具有較大的主觀隨意性，數據處理精度不高;指標提取時應考慮氣象因子及最大增水等因子對風暴潮災害的影響(圖8)。

圖7 風暴潮災害風險評估三維圖示

(Z為風暴潮災害綜合評價指標)圖8綜合主成分(Z值)與最大增水(相關系數0.593)

可選用主成分分析多元統計模型對風暴潮災害進行綜合評估，該方法能夠最大限度地保留原有信息，對高維變量系統進行最佳的綜合與簡化，并能客觀地確定各個指標的權重，避免了主觀隨意性［57］。

(2)風暴潮災害等級評估研究，國內外已經做了大量的研究，但還存在著指標提取的隨意性，災害等級判定缺乏標準，等級劃分方法意見分歧等問題。依據信息熵的理論，建立災害熵災害等級劃分方法是一種新的嘗試。信息熵是指隨機事件的不確定性，而災害事件本身具有復雜性和不確定性，前人往往會利用超越概率曲線來揭示災害事件，災害熵［58］則可以在超越概率的基礎上定量地反映所研究區域災害損失程度的概率分布，可用式(1)表述:

式中:SW為災害熵;pi={pi=1，2，3…}為研究區域損失因子L={li=1，2，3…}的超越概率;wi為各損失指標因子的權重值。風暴潮損失因子L的選取應充分考慮直接損失和間接損失指標取值，并通過聚類分析對指標因子進行篩選。災害熵可以作為研究區域風暴潮災害綜合風險指標，災害熵值可用來確定研究區域災情損失等級(圖9)，也可對多個研究區域災情損失情況進行比較研究。

另外，加強對風暴潮災害產生機理的研究;創建災害數據管理范式和網絡共享機制，建立統一的綜合風暴潮災害共享資源數據庫;加強防災減災的非工程設施建設及加大對風暴潮災害風險的宣傳力度等，都是風暴潮災害風險評估研究需要加強的方面，也將為防災減災提供數據、技術、決策支持，提高決策的科學性和有效性。

圖9 風暴潮災害等級評估研究方法與邏輯思路

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