基于二次熵權法的森林火災風險區劃研究

邵豹偉 秦濤

【摘要】我國森林面積廣闊，林業火災頻發，森林火災以及由此帶來的經濟損失凸顯了林業火災風險管理的重要性。構建林業火災保險制度以應對火災損失所帶來的沖擊，已經成為不少國家的共同選擇。本文首先對森林火災風險區劃方面的文獻進行了研究，在此基礎上，選取影響森林火災風險的指標，采用二次熵權法對各省份森林火災進行風險評估，利用離差平方和進行森林火災風險區劃，并在此基礎上，提出相應的政策建議。以期為我國森林火災風險區劃以及保險產品的科學、合理定價提供一定參考。

【關鍵詞】森林火災 二次熵權 風險評估 風險區劃

一、引言

風險區劃是森林火災保費率厘定的前提和基礎，目前，我國森林火災保險按省份進行投保，雖然在一定程度上體現了風險的差異性，但在具體的實施過程中受人為因素的影響比較大，缺乏風險分區的科學理論依據，使得各地區間的投保人互相盲目攀比費率，不僅影響了部分地區林農的投保積極性，也影響了保險公司順利開展保險業務。

與一般的保險品種有所差異，森林保險產品與森林所處區域的自然和社會條件密切相關。我國森林覆蓋廣闊，跨越熱帶、亞熱帶、溫帶及高原高寒氣候，不同地區的森林由于氣候不同，其火災風險水平也明顯不同，即使位于同一氣候帶，由于不同地區地理環境、植被類型、生產經營方式和災害防御能力的差異，會直接導致森林災害發生的頻率和造成的損失有所不同，這意味著森林保險的費率確定要考慮到地域差異，在森林火災保險的實施過程中，需要根據不同地區的具體風險狀況厘定科學的保費率，而風險區劃是科學厘定保費率的基礎，只有在風險區劃環節充分考慮不同風險因素，體現風險分區的科學性，才能為科學保費率厘定提供堅實的基礎，促進保險市場的發展。

二、研究現狀

國外對森林火災保險風險區劃研究較多，也較深入。如Erten等（Erten et al，2002）以土耳其Gallipoli半島為例，分別選取了植被類型、坡度、坡向、距道路的遠近、距居民點遠近等5項指標，將各指標分別標準化為（1-5）的等級指數，并采用加權平均的方法計算了最終的火災風險指數，運用ARC/GIS軟件，生成了研究區火災風險區劃圖。Eskandari（2012）使用植被、坡度、坡向、海拔、森林與道路、居民點的距離變量對奈卡地區的森林火災風險進行了評估，發現該地區34%的森林具有高風險。Frouzan（2014）考慮了氣候變量（溫度、年降雨量），人為因素（與河流和農場的距離），地理因素（坡度、海拔）等變量，并據此建立了風險指數模型，通過ROC系數以及Hosmer-Lemeshow檢驗發現森林火災與坡度、海拔、與農場距離負相關。

國內對森林火災保險的研究雖起步較晚，但成果頗多。如許東，代力民（2005）選取森林與道路、農場、居民的距離等社會因子，森林坡度、坡向、海拔等地理因子，以及森林植被類型等森林本身因子，利用綜合遙感以及地理信系統技術以長白山區的白河林業局為例對森林火災風險區劃作了研究，使用ARCGIS軟件，得到白河林業局的森林火險區劃圖；鄧歐等（2012）利用黑龍江省2000～2010年MODIS火燒跡地遙感數據集，選取年平均氣溫、年平均降水量等氣候因子，森林距居民點、道路距離等社會因子，地貌類型、海拔高度、坡度、坡向等地理因子，植被類型、植被覆蓋度等森林本身因子，在RS和GIS技術支持下構建林火空間分布與林火影響因子間的空間Logistic林火風險模型，在較大時間尺度和省域空間尺度上進行了森林火險區劃研究。林志強，路紅亞（2013）選取降水、最高氣溫、相對濕度、平均風速、積雪日數和雷暴日數等氣象因子；高程、坡度和坡向等地理因子；植被類型和NDVI等植被因子及交通、人口、居住地等社會因子作為森林火險的4個風險因子，采用指標歸一法、層次分析法和加權綜合評價法對西藏地區森林火險進行了定量評價，按火險等級將西藏地區分為低、較低、中、較高和高5類風險區，利用2001～2012年西藏地區火情監測公報的96個火點資料，對風險區劃進行了評價對比。除采用影響因素對森林火災風險進行區劃外，也有學者直接采用森林火災損失率進行風險區劃，如冷慧卿、王珺（2011）通過對全國歷史森林火災案例數據基于概率損失的統計分析，評估了各省森林火災受害風險，在此基礎上進行風險區劃，研究發現不同的省份風險水平有較大的差異。

綜上所述，目前國內外關于森林火災風險區劃方面研究已經取得較為豐碩的成果，這為本文創造了良好的研究基礎。但是，現有研究在森林火災最優風險區劃方案仍存在不足，具體表現在以下兩方面：首先，在分區致災因子選取上，一般采用的都是自然因子，對經濟以及森林過去災害風險因子考慮較少。而這恰恰是風險區劃的基礎，事關整個研究的科學性；其次，在對數據的處理方面，將三維數據通過簡單的平均法進行降維處理，忽視了年際之間的風險變化，缺乏科學性。

本文通過建立我國森林火災風險區劃指標體系，進行森林火災保險科學風險分區。

三、森林火災風險評估與區劃

（一）指標選取與數據來源

1.指標選取。森林火災風險受多種因素的影響，總的包括氣象因素、經濟因素、森林火災損失因素、森林本身因素等四個方面。不同的影響因素對森林火災風險的影響各有差異。具體來看：

氣象對森林火災風險有較大影響，一般情況下，年均降水量越大，則地區濕度越大，濕度越大森林火災發生的可能性越小，與森林火災風險呈負相關；年均氣溫則與森林火災風險程度正相關，年均氣溫越高，濕度越低，而且較高的溫度會降低木材的含水量，使得木材更加易燃，提高森林火災發生的概率；風速是決定森林火災發生和蔓延速度的重要因素，風速越大，則森林火災蔓延速度越快，森林火災風險越大。相對濕度與森林火災發生直接相關，相對濕度越大，森林火災蔓延速度越慢，其火災發生概率越小。

經濟影響因素方面，以往的研究大多用的各省GDP指標，但考慮到該指標不能充分反映森林火災造成的風險大小，本文改用能較高反映森林火災風險水平的各省單位面積平均防火投資額，平均防火投資額越大，則火災發生的風險越小，呈負相關。

森林本身影響因素方面，森林密度對森林火災風險影響程度較大，單位面積森林蓄積量越大，風險越大（王華麗，2011），此處用森林資源密度表示；森林覆蓋率越高，則風險暴露越大，相應的受自然因素影響越大，單位森林面積林業產值影響森林火災受損程度，單位森林面積林業產值越大，則發生森林火災時造成的損失越嚴重，風險越大。

在綜合考慮以上因素的情況下，選取以下指標進行森林火災風險區劃：

2.數據來源。本文所用到的數據主要分三個部分：一是中國氣象局統計的部分省份或地區1993～2013的年降水量、平均氣溫、濕度、風速等氣象數據；二是中國林業統計年鑒統計的部分省份或地區森林資源數據，包括各省森林面積、覆蓋率及1984年以來的統計數據，如森林火災次數、火災面積及受害森林面積；三是中國統計年鑒統計的部分省份或地區1993年以來的歷次森林資源普查數據。

四、結論與建議

從以上分析可以看出，我國不同地區森林火災風險存在明顯的不同。火災風險是火災費率測算的基礎，火災風險的大小除上述的因素外，在具體的小區域內受諸多因素的影響，如同一地區防火投資額分配是否均衡、交通的便利性、是否是潛在野營地等。這些因素都會在不同程度上影響森林火災的發生以及風險大小。

（一）森林火災風險不同費率應有差異

本文是基于全國森林火災風險的區劃，在一定程度上能說明區域間風險的差異性，但在具體的費率測算中，應根據實際情況，如不同的氣溫、降水，尤其是防火投資額、防火配套措施等因素進行具體分析，由于本文的風險區劃尺度較大，不同省份之間由于防火意識、防火投入的不同會顯著影響森林火災風險大小。因此，在實際中，應根據具體情況進行具體分析。

（二）在風險區劃基礎上保險產品應多樣化

目前，我國普遍實行保成本策略，但對于有較高經濟價值或生態價值的森林應采用靈活的保險措施，對于高經濟價值森林，應適度提高保障額度，迎合需求，而對于生態價值較高的森林，應采用防范火災為主，保險產品為輔的原則，充分保障其生態價值。

（三）急需提高補貼效率

森林火災風險越大，災害損失越嚴重，林農對保險需求越大，對補貼需求越強烈，自從2009年，我國開始啟動中央財政森林保險保費補貼試點工作以來，至今部分省（自治區）中央和地方的森林保險保費補貼比例合計已超過80%，遠遠超出全球農業保險保費補貼比例平均為44%的水平，但如此巨大的補貼比例，不僅使政府財政負擔過大，而且仍存在著農戶參保意愿低，保險經營機構參與積極性低等問題。

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基金項目：北京高等學校青年英才計劃（編號：YETP0778）、中央高校基本科研業務費專項資金-北京林業大學科技創新計劃團隊項目（編號：JGTD2014-02）、北京市社會科學基金項目（編號：14JGB047）、國家自然科學基金項目（編號：71403022）、教育部人文社會科學研究青年基金項目（編號：14YJC790022）。

作者簡介：邵豹偉（1988-），男，漢族，河北邯鄲人，研究生在讀，就讀于：北京林業大學，研究方向：林業金融與森林保險；秦濤（1982-），男，漢族，黑龍江密山人，就職于北京林業大學，博士、副教授，研究方向：林業金融理論。