社區減災能力的熵權-灰靶評價方法研究
——以蘇州新區為例

連達軍，朱 進，李廣斌

(蘇州科技大學，江蘇 蘇州 215009)

社區減災能力的熵權-灰靶評價方法研究——以蘇州新區為例

連達軍，朱 進，李廣斌

(蘇州科技大學，江蘇 蘇州 215009)

社區是城市細胞和基層單位，其防災減災能力建設對構建城市安全體系有著極其重要的作用。本文借助于熵權-灰靶模型和GIS疊置分析技術進行社區減災能力綜合評價方法研究，首先從災害風險評估能力、救援與保障能力等6個方面構建起包含30個二級指標的社區減災能力評價指標體系。經過指標序列的影響空間和標準模式的構建、灰靶變換和靶心度分級，進行社區減災能力分級評價。以蘇州新區作為案例分析研究區，借助于ArcMap10.2軟件得到該區域的社區減災能力空間分布特征圖。分析結果表明，研究區社區減災能力總體上呈現東區較好，西區較弱，區域內社區減災能力建設不平衡特征。研究區各街道和社區的災害風險評估能力和災害管理能力較好，工程防御能力總體分布不均衡，經濟基礎支撐能力、救援與保障能力、公眾認知能力較差，說明社區綜合減災能力不足，今后應從單純依賴減災示范社區建設轉變為加強社區綜合減災能力的內涵建設。

社區減災能力；熵權-灰靶模型；靶心度；GIS疊置分析

區域綜合減災能力是區域在防災備災、應急處置、救援救助和災后恢復重建等災害管理全過程的綜合能力；而社區是城市的細胞，更是城市公共防災減災工作的基礎組成部分，做好社區公共防災減災工作，對構建城市安全體系有著極其重要的作用[1-2]。目前關于區域減災能力指標體系及其評價方法的研究集中于單災種研究、綜合減災某一方面的研究和區域綜合減災能力的研究，針對社區的減災能力研究較少[3]。本文針對城市社區，進行減災能力評價指標體系構建及減災能力評價，并且選取蘇州市虎丘區(高新區，以下簡稱為新區)作為研究區進行實例測算，借助于GIS空間分析技術對研究區減災能力的空間分布特征進行分析，為救災管理提供決策支持。

1 社區減災能力的內涵與界定

社區減災能力可界定如下，為避免或減少各種人為災害和自然災害，社區在防災、抗災、救災和災后恢復重建過程中，以保護社區居民生命財產安全、保護居民正常生活和社區各項產業活動正常進行為目的，所采取的各種工程性和非工程性措施。其內涵應具備以下特征：①社區減災能力是區域綜合減災能力的組成部分，但二者的評價尺度，指標選取不盡相同；②社區組織不是社區減災能力的唯一主體，政府、社區、居民和各種組織是社區減災的共同主體；③社區減災資源不是抵抗、防御或減輕單一災種的能力，而是應對各種災害(包括自然災害和人為災害)的能力水平；④全國綜合減災示范社區標準不應作為社區減災能力界定與評價的唯一標準，應綜合考慮影響社區減災能力的各種因素，構建客觀全面的評價指標體系。

2 社區減災能力評價指標體系構建

《全國綜合減災示范社區標準》規定了符合減災示范社區的基本條件和基本要素，并且有明確的指標，但該標準是以示范效應作為減災社區建設的核心，其指標僅可作為社區減災能力評價的部分指標。應綜合考慮上述因素及社區減災能力的內涵，從災害風險評估能力、救援與保障能力、工程防御能力、經濟基礎支撐能力、災害管理能力和公眾認知能力6個方面構建社區減災能力評價指標體系，如圖1所示。該指標體系共包含30個二級指標，涉及二值型、數值型和等級型3種類型的數據。

圖1 社區減災能力評價指標體系

3 社區減災能力綜合評價方法研究

按照權重確定方法進行劃分，目前比較流行的評價方法可概括為主觀確權法和客觀確權法兩大類，前者如層次分析法、模糊評價法，后者如熵權法。近年也有學者采用神經網絡分析等方法進行評價研究，這些方法均有助于評價技術與方法的發展[4-7]。本文所涉及的社區減災能力評價具有以下特點：①指標多，數據類型不一致，無法使用傳統方法進行確權；②指標數據無經驗值，數據量少，不容易進行定量評價；③社區間的同類指標具有可比性且均可轉化為極性一致性指標。基于上述特點，本文采用灰靶理論進行評價。

3.1 熵權-灰靶模型

該理論適用于不確定性現象中的“小樣本，貧信息”評價問題，其基本思想是在沒有標準模式的條件下設定一個灰靶，并且在灰靶中找到靶心，然后將待評模式與標準模式進行比較，以此識別模式接近靶心的程度并依據靶心度等級劃分標準進行模式分級[8]。考慮到各評價指標對靶心度的影響程度不同，采用熵權法確定各評價指標的權重，該方法的靶心度計算公式為

Γ(X0(j),Xi(j))=

(1)

式中,wi(i=1,2,…,n)為指標i的權重；Δ0i(j)為各空間單元上指標i的灰關聯差異信息；j為空間單元的序號。權重的計算公式為

(2)

3.2 GIS空間疊置分析技術

疊置運算是GIS技術的空間分析功能之一，運算對象至少涉及兩個圖層[12-14]。可分為基于屬性邏輯關系的空間單元疊置運算(Ⅰ類疊置)和基于空間單元的屬性邏輯關系運算(Ⅱ類疊置)兩類，如圖2所示。Ⅰ類疊置經過疊置運算后空間單元的范圍和屬性均發生變化，該類疊置不僅要進行邏輯關系運算，還包括復雜的空間對象拓撲運算；Ⅱ類疊置經過疊置運算后空間單元的范圍不變化，屬性發生變化，主要包含邏輯關系運算，但參加運算的圖層比較多時，要考慮不同圖層的權重。可見，社區減災能力綜合評價是以社區為評價單元，各評價指標對應的圖層為運算對象，采用熵權-灰靶模型進行的Ⅱ類疊置分析。

圖2 疊置運算示意圖

4 實例測算

4.1 研究區概況及數據來源

蘇州新區位于蘇州市區西部，如圖3所示，近20年主要經受風雹、臺風、冷凍和洪澇等自然災害，導致了巨大的經濟損失；由于蘇州經濟的迅猛發展，流動人口激增，近年來人為災害頻發，社區減災能力建設越來越受到地方政府的重視。本文將蘇州市新區作為研究區，進行社區減災能力評價與分析，評價指標數據主要來自兩個方面：①空間數據來源于蘇州市空間數據庫，部分指標借助于ArcGIS軟件計算獲得；②屬性數據由蘇州市民政局組織，委托新區民政局進行調查統計，由各街道匯總得到。調查目標共涉及8個鎮區(或街道)83個社區，獲取72個社區的有效樣本數據，以此作為研究區減災能力計算與分析的基礎數據。

圖3 研究區概況

4.2 社區減災能力測算

以街道為單位，依次從災害風險評估能力、救援與保障能力等6個方面，按灰靶理論構建指標序列的影響空間，根據式(1)和式(2)進行熵權計算、灰關聯差異信息空間構建和靶心度確定。計算時需要注意，除年群體事件災害數、年火災次數和社區災害風險強度為極小值極性外，其余指標均為極大值極性。表1為楓橋街道7個社區的工程防御能力灰關聯系數和一級靶心度計算結果。

表1 楓橋鎮社區工程防御能力灰關聯系數和一級靶心度計算結果

靶心度的大小順序即為工程防御能力強弱順序，由表1，可見，該街道馬一社區工程防御能力最強，楓津社區次之，康佳社區工程防御能力最弱。同法可計算所有社區的災害風險評估能力、救援與保障能力、工程防御能力、經濟基礎支撐能力、災害管理能力和公眾認知能力。按照GISⅡ類疊置技術，借助于ArcMap10.2軟件得到蘇州市新區社區減災能力，采用距平法劃分為4個等級，得到分布如圖4所示。

圖4 蘇州新區行政區劃及社區減災能力分布圖

5 分析與建議

對比蘇州新區行政區劃圖4(a)，可以得到研究區內社區減災能力以下幾個方面的特征：

(1) 研究區內社區減災能力總體上呈現東區較好，西區較弱，區域社區減災能力建設不平衡。獅山街道社區綜合減災能力最強；通安鎮東部的樹山村和華通真山社區，滸墅關鎮中部的和祥社區、永新社區和文昌花園減災能力較強；獅山街道的馨泰社區和滸墅關鎮的永蓮社區減災能力優于其他相鄰社區。研究區西部的鎮湖街道、東渚鎮、通安鎮和滸墅關經濟開發區的大部分社區減災能力都較差，與同街道其他社區減災能力建設相比，存在明顯不足。

(2) 社區綜合減災能力不足。圖5(a)—(e)為蘇州新區社區減災能力各一級指標空間分布圖，可見研究區各街道和社區在災害風險評估能力、救援與保障能力等方面的建設各有優勢，但社區綜合減災能力不足。災害風險評估能力和災害管理能力普遍較好，但公眾認知能力卻差強人意；經濟基礎支撐能力和救援與保障能力總體較差，說明地方政府在減災資金的投入方面有待加強；工程防御能力總體分布不均衡，說明地方政府應組織相關職能部門在內部道路、綠地和排澇體系建設、消防設施建設與維護、地下民防設施建設等方面統籌規劃、統籌建設、統籌維護管理。

圖5 蘇州新區社區減災能力一級指標空間分布

(3) 社區減災能力建設應從過去單純以減災示范社區建設轉化為社區綜合減災能力的內涵建設。研究區共有8個全國綜合減災示范社區，其災害管理能力均為“優”或“良”；但就綜合減災能力而言，僅永蓮和馨泰兩個社區為“優”，和祥、獅山、萬楓、新升4個社區“良好”，而楓津和橫塘為“中”(見圖4)。減災示范社區建設雖然可強化體制機制和檔案管理等災害管理能力，但綜合減災能力卻不盡然。建議改變以往單純以減災示范社區建設為中心的思維慣性，追求社區綜合減災能力的內涵建設。

社區防災減災工作是城市公共防災減災工作的基礎組成部分，對構建城市安全體系有著重要作用。本文借助于熵權-灰靶理論進行社區減災能力分級評價，利用GIS空間疊置分析技術得到社區減災能力空間分布特征圖。本文研究成果可為社區減災能力建設工作提供指導和依據，并可支持職能部門進行防災減災決策。在社區綜合減災能力分析的基礎上進行社區災害動態風險研究是今后的主要工作。

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StudyonEntropyWeightandGreyTargetEstimationMethodofCommunityDisasterReductionCapability:TakeSuzhouNewDistrictasanExample

LIAN Dajun,ZHU Jin,LI Guangbin

(Suzhou University of Science and Technology, Suzhou 215009,China)

The community is the city cell and the basic unit, and its construction of disaster prevention and mitigation plays an extremely important role in the construction of urban security system. Comprehensive estimation method of community disaster reduction capability was studied based on entropy weight-grey target model and GIS overlay analysis technique. Evaluation index system, including about 30 two levels indicators，was firstly built up from six aspects of disaster risk assessment ability, rescue and support capability, etc. After the construction of influence space, model standardization processing, grey target transform, and classification of approaching degree, the disaster reduction capacity was then grading assessed. Taking Suzhou new district as a case study area, the spatial distribution characteristics of community disaster reduction capability were obtained by using ArcMap10.2 software. The results show that the overall ability of community disaster reduction in the east of study area is better than that in the west. The capacity of disaster risk assessment and disaster management of all streets and communities in the study area are acceptable. The overall defense capability of the project is unevenly distributed. The conclusion can be inferred that community comprehensive disaster reduction capability is insufficient from the poor economic support ability, rescue and support capability and public cognitive ability. The demonstration community construction of disaster reduction should be shifted to the connotation construction of community’s comprehensive disaster reduction capability.

community disaster reduction capability; entropy weight and grey target model； approaching degree； GIS overlay analysis

2017-08-01;

2017-09-08

國家自然科學基金項目(51578352)

連達軍(1972—)，男，博士，副教授，主要從事測繪與GIS應用、災害風險分析與空間決策等方面的研究。E-mail：ldjwwyx@126.com

連達軍，朱進，李廣斌.社區減災能力的熵權-灰靶評價方法研究——以蘇州新區為例[J].測繪通報，2017(12)：98-102.

10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0388.

P23

A

0494-0911(2017)12-0098-05