基于綜合災情指數方法的2012—2016年江西省自然災害災情分析

曾玲艷，周文劍，陳庭甫，鄭美霞

(1.江西省減災備災中心，江西南昌 330036；2.江西省上饒市廣豐區銅鈸山鎮計生辦，江西上饒 334609)

災害被認為是當今人類生活的一部分[1]，與人們的生產生活密切相關。中國是一個多災害的國家，近年來遭遇了特重大自然災害，如2008年的南方地區低溫雨雪冰凍、四川汶川地震，2010年的西南地區特大旱災、青海玉樹地震和甘肅舟曲泥石流等重特大災害等[2]。江西省是自然災害較為嚴重的省份之一，災害種類多，洪澇災害突出，發生頻率高，造成損失大[3]，近年來先后發生2010年歷史罕見暴雨洪澇、2013年嚴重干旱災害、2016年本世紀以來最大洪水等重特大自然災害，給群眾生命財產、生產生活造成嚴重影響。

災害損失的評估對防災減災救災工作有著重要意義，能為決策者提供合理科學的依據。近年來，邱玉珺等[4]提出了量化災情強度指數模型，通過建立災次指數矩陣和災種指數矩陣，給出了多區域多災種發生強度的評價方法。袁藝[5]采用災情綜合指數法評估了我國東、中、西部三大地帶以及省級區域的災情強度和空間分布規律，認為西部區域受災程度最大，自然災害影響程度也最深。程立海等[6]設計開發了綜合災情指數工具，包括評價因子、設置權重、規范化災情指數和綜合災情指數4個模塊，以汶川地震為例對地震重災區的災害強度進行了綜合評估。張鵬等[7]提出層級式綜合災情指數計算方法，通過歷史和經濟本底數據對災情指標校準和歸一后，使用幾何平均模型，分別計算人口、農業、房屋和經濟4個次級指數，再對其進行二次平均得到綜合災情指數，可同時在時空兩個維度對評價對象的損失程度進行比較。我國學者利用綜合災情指數，成功地進行了山洪災害災情的綜合評價[8]、地震災區范圍的綜合評估[9]、熱帶風暴災害直接經濟損失的綜合評價[10]。2009年江西省減災備災中心自成立以來，每年都會對自然災害災情進行評估，但在評估方法、評估時效以及系統性上比較欠缺，鑒于此，筆者利用綜合災情指數方法構建災情指數，評估了2012—2016年江西省災情區域分布格局，以期為省級層面快速評估、科學決策提供參考。

1 材料與方法

1.1綜合災情指數方法概述綜合災情指數(Natural Disaster Index, NDI)是對給定時間范圍內一個區域受災情況的總體衡量尺度。NDI從4個維度衡量一個區域的平均受災損失程度，包括人口、農業、房屋和經濟。該研究以江西省各設區市為評價對象，以2012—2016年江西省自然災害年核報數據為基礎，計算各設區市的綜合災情指數，其計算步驟如圖1所示[7]，并在此基礎上構建了災情絕對指數和災情相對指數。災情絕對指數表征區劃災情的強度，災情相對指數表征自然災害對區域社會經濟的影響程度。通過對災情絕對指數和相對指數的綜合分析，評估了2012-2016年江西省災情區域分布格局。

圖1 綜合災情指數計算示意Fig.1 The calculation method of comprehensive disaster index

1.2評估指標選取人口受災程度、農作物受災程度、房屋損失程度、直接經濟損失程度是區域災情評估的核心內容，表征人口受災程度的指標包括受災人口、因災死亡、失蹤人口、因災傷病人口、緊急轉移安置人口、需緊急生活救助人口、飲水困難人口等指標，該研究選擇受災人口、死亡失蹤人口和緊急轉移安置人口綜合表達人口受災程度。受災人口指某區域內因自然災害遭受損失的人員數量；因災死亡失蹤人口指以自然災害為直接原因導致死亡失蹤的人員數量；緊急轉移安置人口指因自然災害造成不能在現有住房中居住，需由政府進行安置并給予臨時生活救助的人員數量[11]。受災人口表征了受災的范圍，因災死亡失蹤人口、緊急轉移安置人口表征了受災深度。農作物受災面積指因災減產10%以上的農作物播種面積，絕收面積指農作物受災面積中，因災減產80%以上的農作物播種面積[11]。受災面積表征了農作物的受災范圍，絕收面積表征農作物的受災深度。在江西，表征自然災害中房屋損失程度的主要是房屋倒損戶數，同時房屋倒損也是造成經濟損失的主要原因之一，該研究選擇倒塌房屋戶數和損壞房屋戶數參與評估計算。

1.3計算公式

1.3.1災情絕對指數。災情絕對指數由基本災情指標構成，用以表達區域災情的絕對強度，計算公式如下：

(1)

式中，aj為第j個災情指標的權重(表1)；Xij為第i個設區市的第j個災情指標的值。

1.3.2災情相對指數。災情相對指數由災情相對指標，即災情基本指標與相關設區市的社會經濟指標的價值構建，用以表達區域災情的相對程度，計算公式如下：

(2)

式中,bk為第k個災情指標與設區市社會經濟指標比值的權值(表1)；Qik為第i個設區市第k個災情指標的值。

表1 災情指標的權重

為消除通貨膨脹造成的經濟損失貨幣值變化，使用國家統計局公布的累積CPI指數對直接經濟損失進行折算。記第i年直接經濟損失為E0，則折算公式如下：

E=E0/CPIi

(3)

式中,E為折算后的直接經濟損失；CPIi為當年的累積CPI指數(以1999年為基準)。

1.4數據來源及處理災情絕對強度數據來源于江西省民政廳2012—2016年自然災害年核報，計算主要災情指標的平均值(表2)。各設區市總人口、農作物播種面積、民用房屋戶數和地區生產總值來源于2016年江西統計年鑒和第六次人口普查數據(表3)。把災情指標與相關社會經濟指標進行了對比處理(表4)。

表2 江西省各設區市2012—2016年平均災情

表3 江西省各設區市社會經濟情況

表4 江西省各設區市2012—2016年災情與相關社會經濟指標的比值

2 結果與分析

2.1災情綜合指數法評價結果根據公式(1)、(2)、(3)計算出各設區市的災情絕對指數(表5)和災情相對指數(表6)。

表5 江西省各設區市2012—2016年災情絕對指數

表6 江西省各設區市2012—2016年災情相對指數

從災情絕對指數上看，人口受災指數以贛州市最高，農作物受災指數以九江市最高，房屋倒損指數以贛州市最高，經濟損失指數以九江市最高，排在前三位的分別是贛州市、九江市、上饒市，是較為突出的3個重災設區市，排在后三位的是南昌市、新余市、鷹潭市(圖2)。從災情相對指數上看，人口受災指數以景德鎮市最高，農作物受災指數以九江市最高，房屋倒損指數以萍鄉市最高，經濟損失指數以景德鎮市最高，排在前三位的是景德鎮市、萍鄉、九江市，排在后三位的是南昌市、新余市、鷹潭市(圖2)。通過分析評估結果，綜合災情指數評估法可以反映各設區市災情分布規律。

2.2災情影響對比綜合考慮災情綜合絕對指數和綜合相對指數，可以將災情強度分為4種類型，即災情總量較大且對本地產生較大影響、災情總量較大但對本地影響較小、災情總量較小但對本地影響較大以及災情總量較小且對本地影響較小。以災害綜合絕對指數和綜合相對指數的算數平均值作為坐標繪制而成，將11個設區市分為4類地區(圖3)。

1類地區以災情總量較大且對本地產生較大影響為特點，主要為上饒市、撫州市、九江市。2012—2016年，國家民政部和江西省本級對上饒市、撫州市、九江市啟動四級及以上救災應急響應次數分別為8、9、8次，且該3個設區市經濟水平處中等，災害對其影響相對較大。

2類地區以災情總量較大但對本地影響較小為特點，主要為吉安市、宜春市、贛州市。2012—2016年，國家民政部和江西省本級對吉安市、宜春市、贛州市啟動四級及以上救災應急響應次數分別為9、8、9次，但該3個設區市經濟水平處中等偏上，災害對其影響相對較小。

3類地區以災情總量較小但對本地影響較大為特點，主要為萍鄉市、景德鎮市。2012—2016年，國家民政部和江西省本級對萍鄉市、景德鎮市啟動四級及以上救災應急響應次數分別為6、4次，且該2個設區市的經濟水平處中等偏下，災害對其影響相對較大。

4類地區以災情總量較小且對本地影響較小為特點，主要為新余市、鷹潭市、南昌市。2012—2016年，針對新余市、鷹潭市、南昌市3個設區市，國家民政部和江西省本級僅對鷹潭啟動1次四級救災應急響應，且南昌市經濟發達，抗災能力強，新余、鷹潭面積小、人口少，災情對本地影響較小。

圖2 江西省災情強度分布Fig.2 The distribution of disaster intension of Jiangxi Province

圖3 江西省各設區市絕對災情指數與相對災情指數的對應關系Fig.3 Corresponding relations between disaster absolute index and disaster relative index of cities of Jiangxi Province

3 結論與討論

選擇基本災情指標以及相關的社會經濟指標構建災情指數，利用災情綜合指數法評估了2012—2016年江西省自然災害災情。同時，根據災情絕對指數和災情相對指數將江西省11個設區市分成4種類型，即災情總量較大且對本地產生較大影響(上饒市、撫州市、九江市)、災情總量較大但對本地影響較小(吉安市、宜春市、贛州市)、災情總量較小但對本地影響較大(萍鄉市、景德鎮市)以及災情總量較小且對本地影響較小(新余市、鷹潭市、南昌市)，評估結果與各設區市的實際情況相符，說明所給出的綜合災情指數法是評估區域災情強弱的合理有效方法。綜合災情指數方法可快速、直觀地將災情反饋給決策者，為合理科學決策提供依據，使自然災害評估工作更加具有可操作性。在下一步工作中，應考慮將該方法推廣至單災種、單個典型災情案例和江西省各縣(市、區)的災害損失評價。

[1] VAN AALST M K,CANNON T,BURTON I.Community level adaptation to climate change:The potential role of participatory community risk assessment[J].Global environmental change,2008,18(1):165-179.

[2] 馬玉玲,袁藝,程姚英.2005-2010年中國自然災害救助應急響應的區域分異特征[J].地理研究,2013,32(1):81-89.

[3] 中共江西省委，江西省人民政府.關于推進防災減災救災體制機制改革的實施意見[A].2017-06-30.

[4] 邱玉珺,王靜愛,鄒學勇.區域災情評價模型[J].自然災害學報,2003,12(3):48-53.

[5] 袁藝.2000-2007年省級區域自然災害災情分析[J].自然災害學報,2011,20(1):156-162.

[6] 程立海,唐宏,周廷剛,等.自然災害強度的評估方法及應用：基于綜合災情指數的研究[J].自然災害學報,2011,20(1):46-50.

[7] 張鵬,張云霞,孫舟,等.綜合災情指數——一種自然災害損失的定量化評價方法[J].災害學,2015,30(4):74-78.

[8] 劉蘭芳,鄧美容,廖夢思.湖南省山洪災害綜合風險分析及安全減災研究：以2006年衡陽市山洪災害為例[J].中國安全科學學報,2009,19(10):5-10.

[9] 國家汶川地震專家委員會評估組.汶川地震災害范圍評估報告[M].北京：科學出版社,2008:88-89.

[10] 孟菲,康建成,李衛江,等.50年來上海市臺風災害分析及預評估[J].災害學,2007,22(4):71-76.

[11] 民政部，國家統計局.自然災害情況統計制度[Z].2016.