山東省沿海各市自然環境分析

摘要：本文通過對風暴潮脆弱性的指標體系構建，運用主成分分析法來確定山東省沿海七市的風暴潮脆弱性排名，以及結合聚類分析將沿海七市的脆弱性進行分類。最后得出不同的自然脆弱性結論及啟示。

關鍵詞：風暴潮；脆弱性；主成分分析

中圖分類號：Q178.1+1 文獻標識碼：A文章編號：1006-4117（2011）03-0361-02

山東省是受風暴潮災害較為嚴重的省份，作為一個半島地區，沿海7個市受到的風暴潮災害的損失巨大。僅2009年，風暴潮災害造成的直接經濟損失達9.44億元，位列全國沿海省份損失的第四位。評價脆弱性的角度可以從自然環境和人文社會等多方面來綜合考慮。本文針對自然環境的脆弱性加以分析。

一、國內文獻綜述

脆弱性(vulnerability)是指生態系統在受到干擾時，容易從一種狀態轉變為另一種狀態，而且一經改變，很難恢復到初始狀態。國內起步比較晚，從20世紀80年代開始對脆弱性進行研究。

商彥蕊（2000）認為脆弱性主要包括三個方面：暴露、承災體自身性質、社會經濟、政治因素等方面的影響[1]。汪朝輝（2003）認為脆弱性是自然環境變化和人為影響因素在一定的時空條件下藕合的產物。在同一致災強度下，災情隨脆弱性的增強而加重，降低災害脆弱性可減輕災害造成的經濟損失。

本文在研究的基礎上，對山東省區域風暴潮災害脆弱性進行評估，重點強調對自然環境脆弱性的評估。

二、脆弱性綜合評價方法的引入

（一）主成分分析概述

主成份分析法是通過多個指標構成的一個多維空間進行的一種較為客觀的多指標評價方法。被評對象是多維空間中的樣本點，從原變量的協方差陣或相關矩陣出發，構造少數的主成分，即原變量的線形組合，從而通過各項指標的總變量來說明樣本在多維空間的相對位置。該種方法在評價過程中，將多指標問題化為較少的新的指標，使這少數的主成份能極可能多地占有原來變量的總方差；反過來，這些新的少數的主成份即彼此互不相關，又能綜合反映原來多個指標的信息。具體地說，在評價過程中給出了指標包含的信息量的權數，它的評價分量主要依賴各項指標值間的相關性確定，其目的是化簡數據和揭示變量間的現實關系。

三、自然環境脆弱性綜合評價

（一）自然環境脆弱性指標的選取

由于自然環境的脆弱性影響因素主要與自然的承受力有關，風暴潮對自然的損害有毀壞沿海的陸地及海堤、損毀近岸的農田及灘涂、嚴重影響海洋捕撈以及海水養殖。故本文選取指標有：x1各市海岸線的長度，x2各市近岸及海岸濕地面積，x3各市農用地面積，x4各市海洋捕撈產量，x5各市海水養殖產量。

（二）自然環境脆弱性的主成分分析

本文用SPSS16.0對2006-2009年分別做主成分分析，得到的方差貢獻率和累計方差貢獻率如表1。

由表1可以看出，各年的累計方差貢獻率都達到85%以上，所以主成分分析的結果是可以成立的。然而由于各市的海岸線的長度、近岸及海岸濕地面積、農用地面積的年度數據是基本不變的，只有海洋捕撈產量和海水養殖產量隨著年度而變化的，故本文選取時間2006-2009年的平均數據進行度量分析。

根據軟件對數據進行分析，各指標之間的相關因子大部分在0.2以上，說明可以做主成分分析，得出方差貢獻率和累計方差貢獻率如表2：

由表2可以看出第一主成分的方差貢獻率在56.566%，兩個主成分的累計方差貢獻率的值為85.968%，達到主成分分析的標準。得出x1海岸線的長度、x4海水捕撈產量、x5海水養殖產量是第一主成分，具有較高的相似性；x2各市近岸及海岸濕地面積、x3各市農用地面積是第二主成分，具有較高的相似性。

然后根據各個主成分的排名和綜合排名得出的主成分得分排名，如表3。

由上表可以看出，威海市的綜合得分最高，其風暴潮自然脆弱性最強，煙臺和青島的脆弱性其次，下面依次是東營>日照>濱州>濰坊，脆弱性以此降低。

四、自然環境脆弱性的聚類分析

本章運用聚類的方法對山東省的7市進行區劃。聚類是是應用較為廣泛的一類分類方法，此方法將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程。使劃分的區域在同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。

（一）聚類方法的介紹

本文采用個案聚類法（也稱Q型聚類），即根據被觀測個案的各種特征的各變量進行分類。其中，個體的距離采用平方歐式距離，即：對于兩個個案x，y的k個變量值之差的平方和的平方根：

（二）聚類方法衡量自然環境脆弱性

運用SPSS16.0進行聚類分析，得出樹狀圖結果，如表5：

由此可以看出，威海市的風暴潮脆弱性自成一類，煙臺和青島的為一類，日照東營濱州為一類，濰坊市為一類。這與主成分分析的結果一致。由此看出，威海為第一類，風暴潮自然脆弱性最強；煙臺、青島為第二類，風暴潮自然脆弱性較強；東營、日照、濱州為第三類，風暴潮自然脆弱性較弱；濰坊為第四類，風暴潮自然脆弱性最弱。

五、風暴潮自然災害的區劃的分析

（一）自然脆弱性強弱分布的原因

威海市擁有全省最長的海岸線，其長度為985.9千米，其海洋捕撈產量和海水養殖產量皆居全省第一。得天獨厚的海洋自然環境造就了威海市盛產海洋類的產品，然而，當海洋災害來臨時，威海市在自然承載能力上是最差的。風暴潮災害對自然環境的脆弱性表現主要是對海洋類相關的自然環境有較大的影響，因為風暴潮對自然環境的破壞直接的影響就是海洋環境。對于海岸濕地的破壞性雖然是比較直接的，但是海岸濕地的影響因素很多，風暴潮、潮汐、滸苔、污染等都是其影響因素，所以衡量風暴潮的脆弱性，海洋濕地的面積就顯得重要性降低一些。風暴潮對沿海的農田的損害也是較為嚴重的，但是用農用地的總面積指標來衡量并不是只針對沿海的農田，所以重要性也相對較弱一些。海洋濕地面積、農用地面積作為第二主成分，所起的作用不如第一主成分大，所以海洋濕地面積與農用地面積對衡量自然環境的脆弱性的影響相對較小。威海市在海岸濕地面積和農用地面積數值上不是最大的，但是由于這些指標的重要程度不如以上提到的三個指標大。所以綜合來看，威海市的風暴潮自然脆弱性是最強的。

青島市和煙臺市在以上提到的海洋捕撈產量、海水養殖產量、海岸線的長度等指標衡量上雖然不如威海市，但是相較于山東省其他的沿海城市，這些指標的數值還是比較大的。這兩個城市歸為一類，也是由他們的海洋地理環境相似性決定的。而由于其他兩個指標的作用相對較小，青島市和煙臺市這兩個指標的數值居中，綜合這些指標，青島市和煙臺市的風暴潮自然脆弱性較強。

東營市、濱州市和日照市這三個城市在第一主成分上各項指標值都是中等偏下，在第二主成分指標值偏大，所以，它們對風暴潮自然脆弱性比起青島市和煙臺市較弱。而且這三個城市都在海洋地理位置上是成夾角的地方，對風暴潮的抵御能力比起威海市青島市和煙臺市都是較弱的。

濰坊市在第一主成分數值是偏小的，第二主成分的值大部分都是偏下的，所以綜合排名來說，濰坊市對風暴潮自然脆弱性都是比較差的。這也與濰坊市的海洋地理環境有關。濰坊市的海岸線較短，僅次于日照市，但是日照市的海岸線是在黃海，濰坊市的海岸線在渤海。臺風風暴潮多發于夏季，大多數是從黃海登陸，渤海灣受到的沖擊相對較小。溫帶風暴潮發生時，濰坊市由于海岸線較短，受災比東營市和濱州市弱。所以，綜合考慮以上原因，濰坊市在風暴潮自然脆弱性方面是最弱的。

（二）風暴潮自然脆弱性分布的啟示

針對以上風暴潮自然脆弱性的區劃原因分析，我們可以有一下幾點啟示。

首先，山東省政府針對以上風暴潮的自然脆弱性區劃，可以對不同的沿海城市的風暴潮災害到來之前做相應的不同級別的警示。例如，威海市的風暴潮自然脆弱性最強，在風暴潮預警時，可以對其進行一級警報；而青島市和煙臺市進行二級警報；同理，東營市、濱州市和日照市進行三級警報；濰坊市進行四級警報。我們在不同級別的警報的發出，為了讓各地政府成立不同級別的應災小組，來防范因脆弱性不同而造成的自然方面的災害損失。

其次，加強海堤的建設，加固養殖魚塘、蝦塘的外圍建設，不同級別脆弱性的城市依次進行不同規模的政府投入，以確保在風暴潮來襲時降低損失。

最后，對風暴潮自然脆弱性較弱的城市繼續保持其自然優勢，對風暴潮自然脆弱性強的城市進行宣傳教育，讓沿海群眾和企業自我加強防范危險，要起到宣傳教育的作用。

作者單位：中國海洋大學

作者簡介：沈瓊（1986—），女，山東青島人，就讀于中國海洋大學經濟學院，中國海洋大學碩士研究生，研究方向：數理金融學方法與應用。

參考文獻：

[1]商彥蕊.自然災害綜合研究的新進展—脆弱性研究[J].低于研究與開發.2000，6，第19卷，第二期：73-77.

[2]汪朝輝，王克林，熊鷹，許聯芳，楊勛林.湖南省洪澇災害脆弱性評估和減災對策研究[J].長江流域資源與環境.2003，11(6)：586—592．

[3]山東統計年鑒2010[M].北京:中國統計出版社，2010．