基于CVISS的風暴潮災害脆弱性評估研究

高義 ，王輝，劉桂梅

(1.北京大學物理學院，北京 100871；2.國家海洋環境預報中心國家海洋局海洋災害預報技術研究重點實驗室，北京 100081)

1 引言

綜合自然災害風險管理是目前國際上防災減災和災害管理較先進的措施和模式，是對各種自然災害全面管理，集中于災害危險性和承災體脆弱性分析并強調多層面、多元化和多學科合作的全面災害風險管理模式[1]。風暴潮災害居海洋災害之首，世界上絕大多數特大海岸災害都是由風暴潮造成的[2]。全球海岸有大風經過的區域均受到風暴潮災害威脅，臺風登陸時往往伴隨著極端大風、強降雨和風暴潮，給海岸帶造成重大損失[3]。在全球氣候變化和海平面上升背景下，風暴潮災害在頻次和烈度上呈增加趨勢，給沿海國家帶來巨大經濟損失，如1970年孟家拉國發生特大風暴潮災害造成30萬人喪生，100 多萬人無家可歸。風暴潮災害成為學者關注的熱點之一，如Stéphane等分析了不同氣候情景下哥本哈根風暴潮災害風險水平[4]；James等對不同海平面上升情景下莫桑比克臺風風暴潮災害風險進行了評估[5]；Lin等通過大氣環流和水動力模式耦合，基于多個氣候情景對紐約颶風風暴潮災害風險進行了評估[6]；Wood 等通過巨災災損概率建模技術對英格蘭東海岸風暴潮災害風險進行了分析[7]；Apivatanagul 等通過分析了颶風風速與風暴潮的相關關系[8]；世界銀行在全球災害熱點案例分析中也將風暴潮災害列為重大災害之一[9]；Li 等通過構建指標評價體系對廣東省沿海區縣風暴潮災害脆弱性進行了評估[10]；譚麗榮等根據過去20年風暴潮災害損失數據構建了風暴潮災害脆弱性指數系統，采用加法模型對我國沿海省級尺度風暴潮災害脆弱性進行了評估[11]，李濤等通過數值模擬對寧波市風暴潮災害風險進行了分析[12]。

風暴潮災害是我國面臨重大災害之一，國家唯一納入民政部巨災范疇的海洋災害。據日本氣象廳1951—2010年熱帶氣旋數據集統計，每年有7.3個熱帶氣旋登陸我國，時間集中分布于每年的5—10月，其中7—9月登陸臺風尤為集中，臺風風暴潮災害造成的危害最大。另據1990—2010年《中國海洋災害公報》數據統計，近20年來由臺風風暴潮造成的直接經濟損失達105億元/a，1229萬人/a 受災，傷亡人數達148人/a。單次強烈臺風風暴潮損更為嚴重，如1994年9417 號臺風“Fred”引起風暴潮災害，致浙江省1150萬人受災，1216 人死亡，直接經濟損失占其當年GDP 的5 %，達124.4 億元[13]。據2010年統計數據，僅占2.86%國土面積的190 多個沿海縣級行政區域，分布著全國14.17%的人口，創造了26.88%的全國國民生產總值。隨著我國人口和社會經濟日益向海岸帶區域聚集，風暴潮災害風險日益加劇。在全球氣候變化和海平面上升背景下，風暴潮巨災風險加劇，因而研究海岸帶風暴潮災害脆弱性評價方法意義重大。

當前風暴潮災害研究多側重于災害危險性的數值模擬，而對風暴潮災害承災體脆弱性的認識不足，尤其是缺乏對我國海岸帶整體較精細空間尺度脆弱性認識不足。基于此，本文以沿海區縣為基本評價單元，收集了各沿海區縣2010年社會經濟數據和土地利用和生態環境數據，并構建了風暴潮災害脆弱性評價指標（Coastal Vulnerability Index on Storm Surge,CVISS）系統，參照海岸帶脆弱性指標評價模型，對我國海岸帶風暴潮災害物理脆弱性進行系統評價，以期為我國海洋災害風險評估和區劃提供參考。

2 研究現狀

2.1 脆弱性含義

脆弱性概念的提出源于自然災害研究[14]，在地學領域，Timmerman(1981)首先提出了脆弱性的概念[15]。在災害研究領域，脆弱性的定義與評估方法有很多，概括起來可分為兩類[16-18]。一類認為脆弱性遭遇危險事件之前的一種狀態，其重點是對潛在危險的敏感程度，并依此來評估處于危險區人口的比例，以及特定災害事件影響下生命財產損失程度；另一類為特定事件或危險引起的系統潛在損失。Regel 在分析風暴潮風險時，提出了社會脆弱性指數構建方法[19]；譚麗榮等在分析歷史風暴潮災害造成的不利后果基礎上，構建了風暴潮災害脆弱性評價指標體系及評價模型[11]。本文所指脆弱性為自然或物理脆弱性(Biophysical Vulnerability)，是指海岸帶生態環境與社會經濟在遭遇風暴潮危險事件時的敏感程度，屬于第一類脆弱性概念，系統或個體狀態在時間維是動態變化，因而選取第一類脆弱性概念，利于海岸帶系統脆弱性的動態評估。

2.2 脆弱性評價方法

脆弱性評價方法是在災害風險評估的基礎上提出的，國外自然災害風險評估是在20世紀災害研究不斷深入和保險業快速發展背景下發展起來的，而國內自然災害風險評估研究工作起步較晚，自20世紀70年代后期，尤其是90年代參加“國際減災十年”活動以來，風險評估才得到應有的重視[20]。縱觀國內外研究可以發現，早期自然災害風險評估以自然災害本身的危險性評估為主，即使當前仍有部分危險度研究也認為是風險分析[12]，對災害損失評估或多或少有所涉及，但大多數未將自然災害與社會經濟有機結合起來；隨著對風險認識的逐漸深入，上個世紀70年代后期把自然災害與區域社會經濟特征管理起來的風險研究逐漸增多，如世界銀行及美洲發展銀行的災害風險評估項目及我國“十一五”國家科技支撐計劃“中國重大自然災害風險等級綜合評估技術研究”項目等。起初研究較為薄弱的脆弱性評估案例也逐漸豐富起來，其中GIS理論與方法發揮越來重要的作用[21-23]。在防災減災管理中，風險評估是重要的工具，脆弱性分析則是把災害與風險研究相聯系起來的重要紐帶，即分析社會、經濟、與環境系統相互耦合作用及其對災害的驅動力、抑制機制和應對能力[24-25]。

脆弱性評價是對某一自然或人文系統自身結構、功能進行分析，預測和評價外部脅迫對系統可能影響，以及評估系統自身對外部脅迫的抵抗能力以及從不利因素恢復的能力[26]。當前脆弱性評價研究集中在災害脆弱性、全球變化脆弱性和生態環境脆性領域。當前脆弱性評價方法可分為五類[27]：

（1）綜合指數法，該方法從脆弱性表現特征、發生原因方面建立脆弱性評價指標體系，利用數學方法綜合成脆弱性指數，來表示評價單元脆弱性程度的相對大小；

（2）圖層疊置法，基于GIS 空間分析方法發展起來的評價方法，包括兩類疊置方法，一是脆弱性構成要素層間的疊置，二是針對不同擾動的脆弱性層間的疊置；

（3）脆弱性模糊函數模型評價法，首先對脆弱性的各構成要素進行定量評價，然后從脆弱性構成要素之間的相互作用關系出發，建立脆弱性評價模型；

（4）模糊物元評價法，通過計算各評價單元與選定參照狀態的相似度來判別評價單元的相對脆弱程度；

（5）歐氏距離法，計算研究單元各變量現狀矢量值與自然狀態下各變量矢量值之間的歐氏距離，認為距離越大系統越脆弱，系統結構和功能越容易發生改變，此方法多用于生態環境脆弱性評價。

3 研究方法

3.1 風暴潮災害脆弱性指標選取

風暴潮災害影響主要體現為對人口、社會經濟、農業、濕地以及主要城市造成的損害[28-29]，同時，人們在應對風暴潮災害中也發揮著重要的能動作用，如修建防潮堤、從財政收入劃出特定比例的防災專項經費等。

基于此，本文參照海岸帶脆弱性指數(Coastal Vulnerability Index,CVI)構建方法與評價方案[30-31]，在綜合分析國家海洋局公布的海洋災害公報關于風暴潮致災后果的基礎上，并結合數據資料的可獲得性，以縣級行政區劃作為評價單元，選取社會經濟、土地利用、生態環境和抗災能力等指標類型及其所包含的16個指標因子（見表1），對海岸帶風暴潮災害脆弱性(Coastal Vulnerability Index on Storm Surge,CVISS)進行綜合評價。

3.2 風暴潮災害脆弱性評估方法

由社會經濟系統和自然環境系統構成的海岸帶系統，是一個動態變化的系統，選取指標評價方法對其脆弱性評價，利于海岸帶脆弱性動態評估。基于上述脆弱性評價因子，構建了海岸帶風暴潮災害脆弱性CVISS評價模型如公式(1)所示：

式中，A為社會經濟指標；L為土地脆弱性指標；E為生態環境脆弱性指標；K為承災能力指數。

以社會經濟指標為例來說明各評價因子計算原理，社會經濟指標類型脆弱性評價模型如式（2）所示。

式中，i為縣級評估單元序號，A為社會經濟脆弱性指數，n為社會經濟指標因子個數；ai,j為區縣i第j項指標因子標準化值，由式（3）求得。為避免單因子最小值較小而影響綜合脆弱性評價結果，將指標因子ai,j最小取值為0.5，最大值取1，其標準化計算方程如式（3）所示。

式中，xi,j為區縣i第j指標因子統計值，xjmax，xjmin分別為全國各區縣指標j最大和最小值。

表1 風暴潮災害脆弱性評價指標體系及數據來源

圖1 各脆弱性指標分類評價結果圖

4 結果分析

4.1 指標因子評價結果分析

由上述計算公式得出海岸帶社會經濟脆弱性(A)、土地利用脆弱性(L)、生態環境脆弱性(E)以及抗災能力系數（K）的評價結果，見圖1。

圖2 風暴潮災害脆弱性評價結果

由人口、交通和經濟構成的國民經濟脆弱性指標評價結果見圖1a，位于遼東半島的大連市、瀕臨渤海灣的天津市濱海新區、長江三角洲的上海市和位于朱江口的珠海市等區域是因經濟發達，人口密集而表現出較高的社會經濟脆弱性等級。各沿海省份內部的區縣社會經濟脆弱性也有區域差異。

由居民地、種植面積和水產養殖面積構成的土地利用脆弱性評價結果見圖1b，土地利用脆弱性值較高的區域有位于遼東半島東翼各區縣、瀕臨渤海灣的天津市濱海新區，萊州灣的墾利縣、壽光市、山東半島的煙臺市、青島市；江蘇省中部沿海區縣、廣東省的汕頭市、朱江三角洲和雷州半島及海南島東北部沿海區縣。

基于灘涂濕地和水系面積比例的生態環境脆弱性評價結果見圖1c，評價結果值較高的區域主要分布于瀕臨渤海灣的各沿海區縣，江蘇省的大豐市和如東縣，浙江溫州市的龍灣區，福建省的福清市和福州市的秀嶼區，廣東省的汕頭市、湛江市和廣西的防城港市。

我國沿海區縣抗災能力評價結果如圖1d所示，抗災能力較好的區域有遼東半島各沿海區縣，瀕臨渤海灣、萊州灣的各沿海區縣，山東省日照市至杭州灣南岸的寧波市，浙江省的瑞安市、樂清市福建省的廈門市和廣東省的珠江口各沿海區縣。

除上述分析指出的各指標脆弱性值較高的區域外，各沿海省份內部區縣的各評價指標也有著顯著的區域異質性。

4.2 風暴潮災害脆弱性評價結果分析

基于上述各評價指標評估成果，利用公式（1）求出海岸帶風暴潮災害脆弱性（CVISS）評估值，并對其進行歸一化處理，按照歸一化值劃分為五個等級，得到我國海岸帶風暴潮災害脆弱性等級分布，見圖2。風暴潮災害脆弱性等級最高的區域包括位于遼東半島的大連市，山東省的墾利縣，廣東省的汕頭市；高度脆弱性的沿海區縣在各沿海省份中均有分布。脆弱性中等級別以上的區域集中分布在瀕臨渤海灣的區縣、浙南至閩北沿海區縣、廣東汕頭至陸豐區縣、珠江口以西的珠海和臺山市，雷州半島以西以及海南省的東部沿海區縣。

5 結論與討論

本文沿海區縣為基本評價單元，根據風暴潮災害致災后果特征，建立了與風暴潮災害相關度較高的脆弱性評價指標系統，參照海岸帶脆弱性評估方法構建了海岸帶風暴潮災害脆弱性評價模型，實現了我國海岸帶風暴潮災害脆弱性評估。評估結果以較精細的空間尺度反映了我國海岸帶風暴潮災害承災體脆弱性區域分布特征，對我國海洋災害風險管理有著重要的意義。

本研究區域包括了我國整個大陸沿海區縣，由于南北地理環境復雜多樣，研究過程中沒有考慮地形地貌的影響，而這一因素在小區域空間尺度風暴潮災害脆弱性評估時是不可忽視的。風暴潮災害指標系統越全面，評價因子越詳細，評價結果越科學。但是在實際分析中，往往受限于數據資料可獲得性，需要對評價指標進行綜合取舍。脆弱性評估需要多學科協作，隨著多源信息融合技術的進步、科學數據共享的推廣及風險評估理論的創新研究，當前一些限制脆弱性評估的因素將會逐步得到解決。

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