自然災害社會易損性模糊綜合評判

彭章宏

摘 要：選取表征自然災害易損性的災害指標和社會經濟指標，應用多級模糊評判方法，計算出茂名市下轄的2區3市的自然災害易損度。結果表明：信宜市的區域易損度歸屬于極易損區;高州市的區域易損度歸屬于高易損區;電白區、茂南區的區域易損度歸屬于中易損區;化州市的區域易損度歸屬于低易損區。區域易損度空間分布差異的原因，還需要結合各區域的自然、經濟等因素加以系統分析。

關鍵詞：自然災害;社會易損性;模糊綜合評判;茂名

中圖分類號：X43文獻標識碼：A文章編號：1003-5168（2021）12-0141-03

Fuzzy Comprehensive Evaluation of Social Vulnerability to Natural Disasters

—Based on Maoming Region

PENG Zhanghong

（School of Tourism， Guangdong Preschool Normal College in Maoming，Maoming Guangdong 525200）

Abstract： Natural disaster vulnerability index and social economic index are selected and multilevel fuzzy evaluation method is applied to calculate natural disaster vulnerability degree of 2 districts and 3 cities in Maoming area. The results show that the regional vulnerability of Xinyi belongs to the extremely vulnerable region. Gaozhou belongs to the high vulnerability area. Maonan belongs to the middle vulnerability area. Huazhou belongs to the low vulnerability area. The reasons for the differences in the spatial distribution of regional vulnerability should be systematically analyzed in combination with the natural and economic factors of each region.

Keywords： natural disasters;social vulnerability;fuzzy comprehensive evaluation;Maoming region

隨著人口的激增和經濟的快速發展，人類生存的地理環境正在逐步退化，各種自然災害頻繁發生，人類所遭受的社會經濟損失越來越嚴重。2004年的印度洋海嘯，2008年的緬甸熱帶風暴“納吉爾斯”、中國汶川特大地震，2011年的菲律賓熱帶風暴“天鷹”、美國颶風“艾琳”、日本9.0級特大地震、加勒比島國海地大地震等，均造成了重大人員傷亡和嚴重的經濟損失。據統計，進入21世紀的第一個10年，共發生3 852起國家范圍內的自然災害事件，人員傷亡達到72萬人，經濟損失高達9 600億美元。為此，美洲國家組織秘書處的S.O.Bender提出了“區域易損性的估計問題”。區域易損性即一個地區遭遇災害時容易受到損害的程度，它是政府部門在制定社會經濟發展規劃和進行宏觀調控時必須考慮的一個制約因子。

茂名地處低緯，受地形、海陸和人類活動等影響，臺風、洪澇、干旱、泥石流等自然災害頻發，嚴重制約其經濟社會的可持續發展。迄今為止，國內外學者對茂名市開展自然災害的社會易損性評價的研究非常罕見。本文擬以茂名市為研究對象，提出用區域易損度來估計區域易損性。由于區域易損度涉及的因素較多，而它的界線又是不分明的，因此，擬根據模糊綜合評判的原理和方法來確定區域易損度，從而為進一步研究茂名自然災害提供相關依據，為政府決策提供科學的基礎[1-3]。

1 指標體系

自然災害是致災因子和人類社會相互作用的結果。一個地區遭受自然災害損害的程度與很多因素有關，不僅取決于當地的災害發生頻率及災害強度等致災因子，而且還與當地的基礎設施建設水平和抗災能力有關，即與人類社會本身有關，人類社會因素一般用社會經濟狀況來衡量。以洪水災害為例，洪水如果發生在荒無人煙的地方，即沒有人類社會因素的存在，就不是洪水災害，而僅僅是洪水這樣的自然變異;而若發生在有人類活動的地方，會對人類社會和自然資源造成極大損失，形成洪水災害。但是，人類社會經濟狀況是很復雜的，不同的國家，甚至同一國家的不同地區，由于經濟發展水平的差異，災害發生和造成的影響是不同的。如果把這些因素都作為評價指標，將會得到一個龐大復雜的指標體系。為此，遵循簡練、獨立、可操作性原則，選用最能反映區域易損性的9個主要指標（[xi]），并分成兩個指標子系統，即災害子系統[X1]和社會經濟子系統[X2]，那么指標系統[X=X1，X2]。各子系統的指標如下：

災害子系統為[X1][=x1，x2，x3。].其中，[x1]為全年暴雨平均次數;[x2]為寒露風概率;[x3]為年最長霜凍日天數（d）。

社會經濟子系統為[X2][=x4，x5，…，x9。]其中，[x4]為60歲以上老人數（個）;[x5]為有科技活動單位數（個）;[x6]為銀行存款總額（億元）;[x7]為職工平均工資（元）;[x8]為人均GDP（元）;[x9]為城市建成區面積（km2）。

在災害子系統中，全年暴雨平均次數、寒露風概率、年最長霜凍日天數分別從降雨、強冷風、低溫等災害方面反映了一個地區的易損程度;在社會經濟子系統中，60歲以上老人數、有科技活動單位數、銀行存款總額、人均收入、城市建成區面積則從人口身體素質、抗災能力和城市建設強度等方面反映了一個地區的易損程度。在這些指標中，有科技活動單位數、銀行存款總額、職工平均工資、人均GDP與區域易損度成反比，其余指標則與區域易損度成正比。因此，一個地區的災害強度越大，社會經濟越不發展，就越容易被損壞，易損度就越高;反之，一個地區的災害強度越小，社會經濟越發展，就越不容易被損壞，易損度就越低[4-6]。

2 原理和方法

由于影響一個地區自然災害社會易損性的因素較多，而且涉及模糊不確定性因素，結合上述指標系統分類，采用二級模糊綜合評判。首先對各指標進行低層次、小系統的一級綜合評判，然后對評判結果進行高層次、大系統的二級綜合評判。具體步驟如下。

2.1 劃分指標集[X]、評判集[U]，確定各因子評價標準

首先將一個地區的自然災害社會易損性指標[X]劃分為災害子系統[X1]和社會經濟子系統[X2]，即[X=X1，X2]。為了減小數值較大的指標對評價結果產生過大的影響，需要對原始數據進行標準化處理，因[x1、x2、x3、x4、x9]與易損程度成正比，其處理方式為：[x'=xi/ximax];[x5、x6、x7、x8]與易損程度成反比，則處理方式為：[x'=1-xi/ximax]。經這樣處理后，9個因子的作用性質就一致了，式中[xi]表示各因子數列中的每一項，[ximax]表示該因子數列中的最大值。

然后將一個地區的自然災害易損度劃分為4個等級，即評判集[U][={1、2、3、4}]={（極易損）、（高易損）、（中易損）、（低易損）}。

接著建立各因子的評價標準。

2.2 計算隸屬度，給出單因子評價矩陣R

隸屬度通過隸屬函數求得。隸屬函數種類較多，結合本文實例，選取均勻分布作為隸屬函數，其數學模型為：

[u1xi=ri1=1，xi≥xi10，xi

[ujxi=rij=1，xj，j+1≤xi

[umxi=rim=1，xi

式中：[xij]表示第[i]種指標第[j] 等級的分級標準;[xi]表示某一地區第[i]種指標的數據;[ujxi]表示某[i]指標對第[j]級的隸屬度。

2.3 建立權重模糊矩陣B

利用專家打分法，對所有指標中任意兩個指標按重要性進行兩兩比較，給出平均比值[Bij]，得到權重模糊矩陣。

B[=b11b12…b1nb21b22…b2n???bm1bm2…bmn]? ? ? ? ? ? ? ? ? （4）

對矩陣B的每一行元素先連乘，再求[n]次方根，得到列向量[β=β1，β2，…，βnT]，即[βi=j=1nbij1n][i=1，2，…n。]再作歸一化處理，即令[ai=βi/i=1nβi]，從而得到權重集[A=（ai，a2，…，an）T]，顯然[i=1nai=1]。

經過以上處理，可得到災害子系統權重集[A1=0.50，0.20，0.30]，社會經濟子系統權重集[A2=0.21，0.25，0.13，0.11，0.09，0.19]，指標系統權重集[A=0.55，0.45。]

2.4 一級、二級綜合評判

根據單因子評價矩陣R[1]、R[2]，通過模糊合成運算（矩陣乘法），得到[B1=A1×]R1，B[2=A2×R2]。B[1]、B[2]為各指標子系統的一級模糊綜合評判集。指標系統的模糊關系矩陣即為B[=B1，B2T]，將指標系統權重集[A]與模糊關系矩陣B進行第二次模糊合成運算，得到最終評判集[F]。根據上述分析，[F]應是只包含4個元素的行向量，根據最大隸屬原則，確定4個元素中的最大值對應的評判等級，即可得最后評判結果[7-11]。

3 應用實例

現以茂名市的2區3市（縣級市）為例來說明區域自然災害社會易損度的模糊綜合評判問題。表1是根據《茂名統計年鑒》2005—2015年10年來的相關數據平均化后的易損性指標原始數據;表2是根據相關文獻及廣東省專家意見給出的標準化后的等級標準。

同時，根據專家咨詢意見和式（1），得到下列各指標的權數集：災害子系統權數集[A1]=（0.21，0.24，0.22，0.17，0.16）;社會經濟子系統權數集[A2]=（0.28，0.26，0.23，0.23）;指標系統權數集[A]=（0.65，0.35）。

以高州市為例，利用其災害子系統的基礎數據（見表1），并根據式（2）至（4）和表2的分級標準，得到災害子系統的評判矩陣R[1]，同理可得社會經濟子系統的評判矩陣R[2]。在此基礎上，進行一級綜合評判，得到高州市災害子系統的綜合評判結果[B1]，同理，可求出高州市社會經濟子系統的一級評判[B2]，然后進行二級綜合評判[B=A×R=（0，0.26，0.74，0）]。

根據最大隸屬原則，由于在[B]=（0，0.26，0.74，0）中，最大值（0.74）對應于第二等級，因此，高州市的區域易損度歸屬于高易損區。

同理，得到信宜市的區域易損度歸屬于極易損區;電白區、茂南區的區域易損度歸屬于中易損區;化州市的區域易損度歸屬于低易損區。

4 結論

從上述分析可以看出，信宜市的區域易損度歸屬于極易損區;高州市的區域易損度歸屬于高易損區;電白區、茂南區的區域易損度歸屬于中易損區;化州市的區域易損度歸屬于低易損區。由于區域易損度所涉及的因素較多，而它的界線又是不分明的，因而利用模糊綜合評判來對其進行研究是一條有效的途徑，并且計算方法簡單易行。這種方法不僅可以用來評價縣（市）、鄉（鎮）、中小城市等小范圍的區域易損性，也可用來評價省、市、自治區、大城市等大范圍的區域易損性。通過模糊綜合評判，可以全方位地了解各地區的易損程度，這不僅能為各級領導進行科學管理和宏觀決策提供重要的信息，而且也能為理論工作者制定政策提供可靠的依據，具有重要的實際意義。這種方法的不足之處是不能解釋區域易損度存在空間差異的原因，這也是定量化方法普遍存在的問題，要想系統地研究區域易損度的空間差異，還應該從各區域本身的自然和社會經濟情況去考慮，把定量方法和定性方法進行有機結合，這是下一步研究需要努力的方向。

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