氣候變化影響區(qū)域不穩(wěn)定性的優(yōu)化研究

張紫東，張雷

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氣候變化影響區(qū)域不穩(wěn)定性的優(yōu)化研究

張紫東，張雷

（重慶交通大學(xué)，重慶 400074）

隨著經(jīng)濟(jì)和人口的快速增長(zhǎng)，氣候變化對(duì)人們?cè)斐闪嗽絹?lái)越大的影響，其中，最嚴(yán)重的影響是給某些區(qū)域帶來(lái)一定的安全風(fēng)險(xiǎn)。選取了一系列的因素，通過(guò)層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)模型建立了衡量國(guó)家脆弱性的指標(biāo)，以此來(lái)衡量氣候變化對(duì)國(guó)家不穩(wěn)定性造成的影響。

氣候變化；層次分析法；模糊綜合評(píng)價(jià)模型；人口數(shù)量

氣候變化帶來(lái)的影響包括干旱增加、冰川萎縮、動(dòng)植物范圍的變化、海平面上升，這些變化因地區(qū)而異。這些影響將改變?nèi)祟?lèi)的生活方式，可能導(dǎo)致社會(huì)和政府結(jié)構(gòu)的衰弱和崩潰，而不穩(wěn)定的政府體系可能導(dǎo)致國(guó)家脆弱性的提升，并陷入危機(jī)。

具體而言，不穩(wěn)定的國(guó)家是指某國(guó)的政府不能或刻意不供應(yīng)足夠的生活必需品，該國(guó)人民抵御氣候突變（比如自然災(zāi)害、耕地面積減少、天氣變化莫測(cè)、氣溫升高）的抵抗力較弱，這很可能引發(fā)國(guó)家不穩(wěn)定的政府治理問(wèn)題。

1 國(guó)家脆弱性的衡量模型

1.1 模型的背景

通過(guò)相關(guān)文獻(xiàn)的查詢(xún)，我們了解到氣候變化的主要影響因素是降水、溫度、自然災(zāi)害和移民數(shù)量。這4個(gè)指標(biāo)將影響水資源、食物、能源和人口數(shù)量，進(jìn)而影響國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。要想評(píng)估一個(gè)國(guó)家的脆弱性需要很多指標(biāo)，我們首先需要了解漏洞評(píng)估的定義。脆弱性評(píng)估主要探討自然和人文系統(tǒng)本身的結(jié)構(gòu)和功能，然后通過(guò)外部壓力（自然和人為）預(yù)測(cè)其對(duì)系統(tǒng)的影響，并評(píng)估系統(tǒng)自身對(duì)外部壓力的抵抗力以及從不利影響中恢復(fù)的能力，其目的是為了保障系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展，減輕外部應(yīng)力系統(tǒng)的不利影響和為退化系統(tǒng)的綜合治理提供政策依據(jù)[1]。

世界銀行制定了2個(gè)脆弱性指數(shù)，即國(guó)家政策和機(jī)構(gòu)評(píng)估/資源分配指數(shù)（CPIA/IRAI）和全球治理指數(shù)（WGI）。

1.2 模型的假設(shè)

為了得出理論性的結(jié)論，建立的數(shù)學(xué)模型要在以下假設(shè)中成立：①認(rèn)為數(shù)據(jù)是正確且可信的；②假設(shè)主要影響氣候變化的因素是自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)、降雨量和溫度；③認(rèn)為溫度上升的主要原因?yàn)槎趸嫉呐欧牛虎苊恳粋€(gè)因素在所有國(guó)家中所占影響權(quán)重是相同的；⑤每一個(gè)因素的數(shù)據(jù)為每年數(shù)據(jù)的平均數(shù)。

1.3 模型的建立

通過(guò)查閱文獻(xiàn)，確定了15個(gè)用來(lái)衡量國(guó)家不穩(wěn)定性的因素：安全裝置（A1）；戰(zhàn)爭(zhēng)（A2）；政府政策（A3）；人口遷移與人才流失（A4）；國(guó)家合法性（A5）；人權(quán)（A6）；經(jīng)濟(jì)（A7）；經(jīng)濟(jì)不平等性（A8）；公共服務(wù)（A9）；人口壓力（A10）；難民和國(guó)內(nèi)流離失所者（A11）；外部干預(yù)（A12）；國(guó)家災(zāi)難（A13）；降雨量（A14）；溫度（A15）。

根據(jù)因素的類(lèi)型，分為5種類(lèi)型：①安保因素，包括A1；②政治因素，包括A2，A3，A4，A5，A6；③經(jīng)濟(jì)因素，包括A7，A8；④社會(huì)因素，包括A9，A10，A11，A12；⑤環(huán)境因素，包括A13，A14，A15.

利用層次分析法寫(xiě)出各個(gè)因素在各個(gè)類(lèi)型中間的權(quán)重：

再利用成分分析法寫(xiě)出這5個(gè)類(lèi)型之間的權(quán)重比：

我們使用模糊綜合評(píng)價(jià)模型可以計(jì)算出一個(gè)國(guó)家的綜合脆弱性指數(shù)值。計(jì)算出所有國(guó)家的指數(shù)，令所有指數(shù)的中位數(shù)為，方差為.我們規(guī)定，如果一個(gè)國(guó)家的綜合脆弱性指數(shù)屬于具有[－，+]范圍的范圍，如果復(fù)合指數(shù)大于+，則它屬于脆弱狀態(tài)；如果復(fù)合指數(shù)小于+，則它屬于穩(wěn)定狀態(tài)，以此來(lái)衡量一個(gè)國(guó)家是否處于脆弱狀態(tài)。

1.4 模型的應(yīng)用

我們選擇非洲國(guó)家蘇丹進(jìn)行實(shí)例分析。通過(guò)查詢(xún)數(shù)據(jù)獲得了1991—2015年蘇丹的溫度和降雨量數(shù)據(jù)，處理數(shù)據(jù)后得到了年平均氣溫和年降水量數(shù)據(jù)。在同一時(shí)間，2015年的年平均氣溫是年平均降雨量的標(biāo)準(zhǔn)差。在此基礎(chǔ)上，我們對(duì)計(jì)算出的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，得到年中溫度和年降雨量的中位數(shù)，得出中位數(shù)加上或減去標(biāo)準(zhǔn)差的溫度，處于變量范圍，即在溫度降雨數(shù)據(jù)中不會(huì)引起國(guó)家脆弱性指數(shù)的變化。所以，我們可以得到的變化范圍為：

式（1）中：t為年平均溫度的中位數(shù)；t為年平均溫度的標(biāo)準(zhǔn)偏差；r為年平均降雨量數(shù)據(jù)；r為年平均降雨量的標(biāo)準(zhǔn)差。如果年平均氣溫和年平均降雨量分別處于這2個(gè)區(qū)間，則認(rèn)為氣候變化對(duì)這個(gè)國(guó)家的脆弱性沒(méi)有影響；否則，就會(huì)造成影響。

將我們的計(jì)算結(jié)果與未考慮氣候變化國(guó)家的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行比較，難以得出沒(méi)有氣候變化收益的國(guó)家脆弱性指數(shù)。因此，加入氣候影響后的國(guó)家脆弱性指數(shù)如表2所示。

表1 蘇丹的國(guó)家脆弱性指數(shù)

年份2006200720082009201020112012201320142015 P9.419.549.469.369.389.069.239.379.249.31

表2 加入氣候影響后的國(guó)家脆弱性指數(shù)

年份2006200720082009201020112012201320142015 P9.139.428.899.059.218.758.708.978.718.78

對(duì)比2組結(jié)果進(jìn)行繪圖，如圖1所示。

圖1 2組結(jié)果的條形圖

2 結(jié)論

我們可以從圖1中清楚看到，在氣候變化的情況下，國(guó)家的綜合脆弱性指數(shù)高于脆弱指數(shù)，這表明氣候變化可以提升國(guó)家的脆弱性，使一個(gè)國(guó)家更加脆弱。

［1］Janssena M A，Schoon M L，Ke W，et al.Scholarly networks on resilience，vulnerability and adaptation within the human dimensions of global environmental change［J］.Global Environmental Change，2007，16（03）： 240- 252.

［2］Timmerman P.Vulnerability，Resilience and the Collapse of Society：A Review of Models and Possible Climatic Applications［D］.Toronto，Canada：Institute for Environmental Studies，University of Toronto，1981.

［3］Rygel L，O’sullivan D，Yarnal B.A Method for Constructing a Social Vulnerability Index：An Application to Hurricane Storm Surges in a Developed Country［J］.Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change， 2006，11（03）：741，764.

2095－6835（2018）20－0104－02

D922

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2018.20.104

張紫東（1996—），男，山東淄博人，重慶交通大學(xué)本科生，研究方向?yàn)閮?yōu)化算法。

張雷（1980—），男，重慶人，副教授，研究方向?yàn)閺?fù)雜網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化控制。

〔編輯：張思楠〕