廣東省臺風災害時空格局及影響因素研究*

韓 鵬，郭桂禎，孫 寧，廖韓琪

(應急管理部國家減災中心，北京100124)

臺風災害是中國東部沿海地區常見的自然災害，嚴重制約著中國的經濟和社會可持續發展。1949—2010年，共有428個臺風登陸我國，平均每年登陸中國的臺風有8個左右[1-2]。東部沿海地區人口密集，經濟發達，承載著38%以上的人口，創造著55%以上的國民生產總值[3]。在全球氣候變暖和海平面上升的背景下[4-5]，東部沿海地區遭受臺風災害的影響非常嚴重，已經成為高風險區域[6]。

中國關于臺風災害研究主要包括以下幾個方面：臺風災害系統論研究[7-8]、臺風災害風險評估[9-11]、臺風災害損失評估[12-14]和臺風災害防災減災能力評估[15-16]。這些研究基于災害系統論，從致災因子、孕災環境和承災體的暴露度中選擇影響因子，運用層次分析法或熵權法等賦予權重，評估臺風災害損失或風險。然而，這些研究并沒有定量分析影響因子對臺風災害的貢獻，選擇的影響因子和賦予的權重值主觀性較強，不能客觀準確地反映臺風災害情況。此外，對于縣域尺度的臺風災害研究鮮有報道。縣域是中國的基本行政單元，第一次全國自然災害綜合風險普查，正是以縣域為基本調查單元，開展致災要素、承災體、歷史災害和綜合減災能力等風險要素的全面調查。因此，研究縣域尺度自然災害的影響因素，對我國防災減災救災事業起著舉足輕重的作用。

廣東省是中國遭受臺風災害最嚴重的省份，平均每年有4個臺風登陸廣東省[17-18]，約占全國臺風的一半。據有關資料顯示，廣東省因臺風災害造成的直接經濟損失約占其遭受的各種自然災害損失的60%[19]。廣東省是中國經濟發達地區之一，人口數量多，經濟體量大，GDP總量約占全國GDP總量的10%，常年居首。但是每年因臺風災害造成嚴重的人員傷亡和財產損失，也嚴重制約著廣東經濟的高速發展。本文首次嘗試以縣域為基本的研究單元，研究廣東省臺風災害的時空格局特征，并量化分析影響因素，以期更加深入地理解臺風災害的形成機理。本研究可為臺風災害的影響因素定量化分析提供理論參考，為防災減災決策提供科學依據。

1 數據來源與研究方法

1.1 研究區域

廣東省地處中國大陸南端沿海，在20°13′～25°31′N、109°39′～117°19′E之間，總面積17.98萬 km2。地勢北高南低，從粵北山地逐步向南部沿海遞降，形成北部山地、中部丘陵、南部以平原臺地為主的地貌格局。廣東省屬于東亞季風區，從北向南分別為中亞熱帶、南亞熱帶和熱帶氣候。年平均降水量在1 300～2 500 mm之間。受熱帶季風氣候和副熱帶高壓共同影響，臺風災害頻繁發生。

1.2 數據來源

本文使用的數據包括廣東省臺風災情數據、降水量數據、風場數據、地形數據、河網數據、坡度、臺風路徑、人口統計數據和GDP等(表1)。臺風災情數據來源國家減災中心數據庫，時間序列為2009—2020年，以縣域為統計單元。降水量數據來源于國家氣象科學數據共享服務平臺, 時間序列為2009—2020年，空間分辨率為1 km×1 km。風場數據來源于國家氣象科學數據共享服務平臺, 時間序列為2009—2020年，空間分辨率為1 km×1 km。地形數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心，空間分辨率為30 m×30 m。坡度數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心，空間分辨率為30 m×30 m。河網數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心。臺風路徑數據來源于中國天氣臺風網。人口統計數據來源于國家統計局，時間序列為2009—2020年，以縣域為統計單元。GDP數據來源于國家統計局，時間序列為2009—2020年，以縣域為統計單元。

1.3 研究方法

(1)地理探測器。地理探測器是一種用于度量空間分層異質性的統計學方法。它基于地理空間分異理論，用于探測因變量的決定因素、因素之間的相對重要性等[20]，近年來已有研究用于探測洪澇災害的空間分布特征[21-22]。該方法基于以下假設：若某一獨立變量X對依賴變量Y有重要的影響，則變量Y和X在空間上的分布將會具有較強的空間相似性。X和Y之間的相關性可以用q統計量來衡量：

(1)

式中:h=1，2,…；L為自變量x的分級；Nh和N分別為第h級和整體的樣本數；σ2h和σ2分別是第h級和整體的因變量y的方差；q的取值范圍是0～1，q值越大說明自變量x對因變量y的解釋程度越大(即貢獻率越大)，反之則越小。

(2)數據分級。地理探測器要求輸入的自變量為離散的類型量，如果自變量為連續的數值量,則需要依據相關分級方法對其進行離散化處理。本文根據王勁峰[20]提出的數據離散化方法以及實驗結果，將3 d內最大降水量、高程差、河網密度、距臺風中心距離、人口密度、人均GDP，按照自然斷點分類法分成10類；坡度按照<5°、5°～10°、10°～15°、15°～20°、20°～25°、25°～30°、30°～35°、>35°分為8類；最大風速按照熱帶氣旋等級國家標準分為11類。

2 結果與分析

2.1 臺風特征

2009—2020年，共有47個臺風登陸或影響廣東(表2)，其中在廣東登陸的臺風有28個。從年份來看，2009年以7個臺風居首。從臺風級別來看，熱帶低壓0個、熱帶風暴5個、強熱帶風暴8個、臺風8個，強臺風5個、超強臺風21個。從臺風發生的季節來看(圖1)，6月5個，7月12個，8月11個，9月12個，10月6個，11月1個，臺風主要集中發生在7月、8月和9月，約占全年的75%。從登陸地點來看，臺風在廣東南部登陸的數量有20個，約占登陸臺風的71%，廣東沿海地區臺風登陸次數有從西向東減少的趨勢[18]。從臺風強度來看，2018年“山竹”是歷史上登陸廣東的臺風中造成陸面大風影響范圍最廣、大風影響持續時間最長、陣風風速最大的臺風。

表1 數據資料來源

表2 2009—2020年登陸和影響廣東的臺風

圖1 2009—2020年登陸或影響廣東臺風季節分布圖

2.2 災情時空分布特征

2009—2020年，臺風共造成廣東1 081縣次共5 886.1萬人受災、70縣次共296人死亡、839縣次共4 465.8 khm2農作物受災，1 031縣次共1 720.5億元直接經濟損失(表3)。其中，2013年因臺風發生次數多、強度級別高而損失最嚴重。

通過對各級別臺風造成的損失統計(表4)，熱帶低壓對廣東沒有造成損失；熱帶風暴造成廣東受災人口、死亡人口、受災農作物和直接經濟損失分別為289.8萬人、6人、185.0 khm2、32.3億元；強熱帶風暴造成廣東受災人口、死亡人口、受災農作物和直接經濟損失分別為211.6萬人、1人、202.8 khm2、158.8億元；臺風造成廣東受災人口、死亡人口、受災農作物和直接經濟損失分別為709.7萬人、13人、718.1 khm2、98.2億元；強臺風造成廣東受災人口、死亡人口、受災農作物和直接經濟損失分別為457.5萬人、3人、594.4 khm2、103.6億元；超強臺風造成廣東受災人口、死亡人口、受災農作物和直接經濟損失分別為4 217.5萬人、273人、2 665.5 khm2、1 327.6億元。其中，超強臺風約占全部臺風數量的45%，造成的損失約占全部受災人口的72%、死亡人口的92%、受災農作物的61%、直接經濟損失的77%。

值得注意的是，2018年以來，受災人口、死亡人口、受災農作物和直接經濟損失等災情都顯著降低，這與受災人口轉移安置率的提高和防災減災能力的提升密不可分。表明自應急管理部成立以來，在“人民至上、生命至上”和“兩個堅持、三個轉變”理念的指導下，廣東在防災減災救災能力方面逐步增強。

從2009—2020年廣東臺風災害損失分布圖(圖2-圖5)可以看出，廣東北部的損失整體較輕，南部的湛江市損失最嚴重，其中，受災縣約占25%，受災人口約占27%，受災農作物約占42%,直接經濟損失約占28%。湛江市在歷年損失中居首，與臺風強度及臺風頻繁在湛江市登陸有關。據統計，臺風在湛江市登陸的數量為11個，約占登陸臺風總數的40%，這是造成受災人口、受災農作物和直接經濟損失在全省居首的直接原因。

已有相關研究表明，廣東省是中國沿海地區熱帶氣旋登陸次數最多的省份，而湛江市是廣東省內臺風災害風險最大的地級市[23]。由于西北太平洋是臺風的重要發源地，而臺風結構以及它所處的環流場決定了向西北方向移動的趨勢, 而廣東沿海地區正位于這一發源地的西北方向，這種特殊的地理位置使其極易遭受臺風侵襲。

旅游經濟網絡結構特征的動態變化是不同地區間旅游經濟相互作用、相互影響的綜合反映。本文目前還存在一定的不足。第一，只選取3個時間截面下旅游收入指標進行分析，河南省旅游經濟網絡結構的演化特征有待深入分析。第二，旅游經濟網絡的形成受多方因素的影響，文章只選取了5個方面供給因素，需求因素對旅游經濟網絡的作用還有待進一步的探索。在后續研究中須在更長時間段內探索河南旅游經濟網絡結構的時空演化規律，并從多維度對網絡結構的演化機理進行分析。

表3 2009—2020年廣東臺風災害損失

表4 2009—2020年廣東各級別臺風災害損失

圖2 2009—2020年廣東受災人口分布圖(基于自然資源部標準地圖服務網站審圖號為GS(2019)3333號的標準地圖制作，底圖無修改，下同。)

圖3 2009—2020年廣東死亡人口分布圖

圖4 2009—2020年廣東受災農作物分布圖

圖5 2009—2020年廣東直接經濟損失分布圖

表5 各影響因子對廣東臺風災情的貢獻率(%)

2.3 影響因素分析

臺風災害的影響因素可歸納為致災因子、孕災環境因子和人類活動因子。臺風帶來的大風以及強降雨是臺風災害主要的致災因子[23]，本文選取臺風最大風速和3 d內最大降水量作為致災因子。孕災環境主要有臺風產生和登陸地區的氣候條件、移動路徑和登陸地區地理條件、臺風登陸地區水文條件、土壤條件和植被條件等[24]，本文選擇高程差、平均坡度、河網密度和距臺風中心距離(受災區距臺風中心的最短距離)作為孕災環境因子。人類活動可改變承災體的分布特征，也可改變地表環境特征，進而影響局部風場和降水特征[25]，本文選擇人口密度和人均GDP作為人類活動因子。通過運用地理探測器方法，嘗試探索致災因子、孕災環境因子和人類活動因子對受災人口、死亡人口、受災農作物和直接經濟損失等災情的影響。具體的分析結果見表5。

在受災人口中，各影響因子的貢獻率合計為75.0%，影響因子由強到弱依次為：最大風速=距臺風中心距離>3 d內最大降水量>人均GDP>人口密度>河網密度>平均坡度>高程差。臺風災害影響因子中，最大風速對受災人口的貢獻率最大(22.5%)。距臺風中心距離的貢獻率(22.5%)與最大風速的貢獻率一樣，可以理解為最大風速的強度在空間上的表現與受災區距臺風中心的距離是一致的，即受災區距臺風中心的距離越近，風速強度越高，對人口影響越大。其次是3 d內最大降水量(10.8%)對受災人口的貢獻。人口密度和人均GDP因子對受災人口有一定影響，高程差、平均坡度和河網密度對受災人口影響較小。

在死亡人口中，各影響因子的貢獻率合計為89.6%，影響因子由強到弱依次為：最大風速=距臺風中心距離>3 d內最大降水量>高程差>人均GDP>人口密度>平均坡度>河網密度。臺風災害影響因子中，最大風速的貢獻等于距臺風中心距離(18.5%)，其次是3 d內最大降水量(12.4%)。高程差對死亡人口的貢獻率為10.8%，表明受災區高程差越大，人口死亡的風險越高。人口密度和人均GDP因子對死亡人口有一定影響，平均坡度和河網密度對受災人口影響較小。

在受災農作物中，各影響因子的貢獻率合計為87.8%，影響因子由強到弱依次為：最大風速=距臺風中心距離>3 d內最大降水量>人口密度>人均GDP>高程差>平均坡度>河網密度。臺風災害影響因子中，最大風速對受災農作物的貢獻率最大(25.2%)。其次是3 d內最大降水量的貢獻率(11.5%)。人口密度和人均GDP因子對受災農作物有一定影響，平均坡度和河網密度對受災農作物影響較小。

在直接經濟損失中，各影響因子的貢獻率合計為77.1%，影響因子由強到弱依次為：最大風速=距臺風中心距離>3 d內最大降水量>河網密度>高程差>平均坡度>人口密度>人均GDP。臺風災害影響因子中，最大風速對受災人口的貢獻率最大(25.2%)，風速等級越高，直接經濟損失數量越大。其次是3 d內最大降水量的貢獻(12.8%)人口密度、人均GDP、高程差、平均坡度和河網密度對直接經濟損失影響較小。

通過分析廣東受災人口、死亡人口、受災農作物和直接經濟損失等災情的影響因子，結果表明，臺風的風速、降水量和空間距離對災情的影響起著決定性的作用。臺風風速強度越大，降水量越多，距臺風中心距離越近，災情越重。強臺風和超強臺風造成廣東受災人口的比例可達5%～8%，當臺風級別達到12級以上時，災害造成的人員傷亡和直接經濟損失劇烈增長[26]。此外，臺風登陸時會帶來暴雨或特大暴雨[27]，其中，約95%的臺風引發的日降水量大于100 mm，約60%的臺風引發日降水量大于250 mm[28]，并引發洪澇和山洪災害。在廣東歷史10大洪澇災害事件中，有6個洪澇災害是因臺風帶來的強降水造成的[29]。人口密度和人均GDP因子對臺風災情有一定影響。高程差、平均坡度和河網密度等對臺風災情的影響較小。

3 結論與討論

3.1 結論

(1)2009—2020年，共有47個臺風登陸或影響廣東，其中在廣東省登陸的臺風有28個。臺風主要集中發生在7—9月，約占全年的75%。從登陸地點來看，臺風在南部登陸的數量有20個，約占登陸臺風的71%。

(2)47個臺風中，21個超強臺風造成的損失最嚴重，造成的損失約占全部受災人口的72%、死亡人口的92%、受災農作物的61%、直接經濟損失的77%。

(3)臺風災害損失嚴重地區主要分布在廣東南部的湛江市。臺風在湛江市登陸的數量為11個，約占登陸臺風總數的40%，這是造成災害損失嚴重的直接原因。

(4)在8個影響因子中，臺風最大風速、3 d內最大降水量和距臺風中心距離對受災人口、死亡人口、受災農作物和直接經濟損失的貢獻率最大。人口密度和人均GDP對災情有一定影響。高程差、平均坡度和河網密度等對災情影響較小。

3.2 討論

本文在進行臺風災害影響因素分析時，由于受限于數據的質量和精度，還有很多方面需要完善。在致災因子方面，未考慮風暴潮的影響。風暴潮成災頻率高、致災強度大，造成的損失重，對沿海人民的生命財產和海岸帶的經濟有很大影響。在孕災環境方面，未考慮土壤類型、植被指數等因素的影響。土壤類型影響降水的產匯流過程；植被指數反映地表植被覆蓋情況，影響風速和地面降水。在人類活動方面，未考慮防災減災能力、防洪工程的影響。防災減災能力和防洪工程可有效減輕臺風災害損失。總之，在今后臺風災害空間格局以及影響因素研究中，要充分考慮以上因素的影響。