江浙滬地區城市高溫脆弱性評價★

李 瑩，尤佳鑫，譚 誠，陳志玲

(黑龍江科技大學礦業工程學院，黑龍江 哈爾濱 150022)

1 概述

全球氣候變暖以及快速的城市化致使熱島效應日益明顯，高溫災害頻發。IPCC報告指出，近百年來，全球海陸表面平均溫度升高了0.85 ℃[1]，我國1951年—2018年氣溫持續上升，最高達0.671 ℃[2]，高溫災害凸顯。高溫熱浪通常為連續3 d以上的高溫天氣(≥35 ℃)過程[3]，長時間持續性高溫會引起高溫災害[4-5]，誘發疾病甚至死亡，極大限制了夏季生產工作[6]。因此，高溫熱浪嚴重威脅到人類的身體健康和社會發展，已成為全球氣候變化研究的熱點問題。

近年來，關于高溫災害與人類健康、城市熱島強度與高溫脆弱性關系以及高溫脆弱性評估等研究領域都有涉及。Jason等(2020)對美國費城市高溫熱浪脆弱性進行評估，并針對當地極端高溫進行規劃[7]；Maragno等(2020)在鄰里尺度評估了熱應激脆弱性[8]；鄭雪梅等(2016)對比分析了福建沿海與內陸高溫熱浪脆弱性差異[9]；陳愷和唐燕(2019)分析北京市高溫脆弱性并提出應對策略[10]；薛倩(2020)等從地理學視角下總結了城市高溫脆弱性評估研究[11]，發現隨著科技進步，應用GIS和RS技術進行脆弱性的空間分布可視化分析以及重點地區識別非常有效。

江浙滬地區城市發展進程快、人口集中、熱島效應強烈，高溫熱浪影響居民日常生產生活，尤其是夏季戶外工作的人群，也限制了經濟的發展。因而，本文從暴露性、敏感度、適應能力三個方面構建高溫脆弱性指標體系，利用GIS技術和高溫脆弱性模型分析江浙滬地區城市高溫脆弱性，并應用城市高溫脆弱性貢獻度模型量化分析城市高溫熱浪脆弱性的致脆類型，以期為江浙滬地區城市高溫熱浪防治政策制定提供參考。

2 研究區域概況與方法

2.1 研究區域概況

江浙滬地區包括江蘇省、浙江省和上海市兩省一市所轄區域，位于東經116°18′～123°10′，北緯27°02′～35°20′，總面積約21.9萬km2。江浙滬地區主要以紡織業、服務業、重工業、高新技術產業為主，尤其是手工業發展有悠久的歷史，擁有大量物質與非物質文化遺產。江浙滬是中國經濟發展最活躍、開放程度最高、創新能力最強的區域之一，推動江浙滬一體化融合發展，對國家現代化建設具有重大影響力。

2.2 數據來源與處理

氣溫數據：根據2011年,2014年,2017年,2020年歷史氣溫數據來統計高溫日數、熱浪頻數、熱浪持續時間。歷史氣溫數據來源于2345天氣王網的歷史天氣(https://tianqi.2345.com/wea_history/61038.htm)。

社會經濟數據：城市建設用地、人口密度、建筑業就業人數占比、人均GDP、每萬人醫生數、每萬人病床數、建成區綠化覆蓋率、人均供水量、人均可支配收入、科技教育支出占比和65歲以上人口數據等數據來源于研究區25個城市《城市統計年鑒》《中國城市統計年鑒》《中國統計年鑒》和第六次人口普查和第七次人口普查數據。

2.3 研究方法

2.3.1 城市高溫脆弱性評價模型

從高溫暴露性、敏感性與適應能力3個方面構建城市高溫脆弱性評估指標體系，如表1所示，體系細化為目標層、準則層和指標層。暴露性準則層包括高溫強度、高溫日數、熱浪頻次和城市建設用地占比4個指標；敏感度準則層包括人口密度、65歲以上人口占比和建筑業就業人數占比3個指標；適應能力準則層包括人均GDP、每萬人醫生數、每萬人病床數、建成區綠化覆蓋率等7個指標。

表1 高溫熱浪脆弱性評價指標體系

指標選取后，由于指標間存在量綱等差異，采用極值標準化方法進行數據標準化處理。然后，應用最小相對信息熵法，從主、客觀兩方面來計算2011年、2014年、2017年、2020年指標的權重，并將4年平均權重作為最終的指標權重值。最后，應用城市高溫脆弱性模型計算高溫脆弱性，計算公式如下：

V=(E+S)-A

(1)

其中，V為脆弱性；E為暴露性；S為敏感性；A為適應能力。暴露度與敏感性之和表示潛在高溫脆弱性，具有正向作用，適應能力表示對脆弱性的抵消作用。根據高溫脆弱性計算結果，將高溫脆弱程度劃分為低脆弱(0.01～0.24)、較低脆弱 (0.24～0.47)、中度脆弱(0.47～0.70)、較高脆弱(0.70～0.93)、高脆弱(0.93～1.16)等5個等級。

2.3.2 脆弱性貢獻程度模型

在計算暴露性、敏感度和適應能力基礎上，構建各指數對城市高溫脆弱性的貢獻度模型，以量化暴露性、敏感度和適應能力對高溫脆弱性的貢獻程度，計算公式[12]為：

(2)

其中，Cij為第i個城市第j個維度(暴露性、敏感度、適應能力)的貢獻度;Wj為暴露度指數、敏感性指數和適應能力指數的權重；Iij為第i個城市第j個維度指數的標準化值。

3 結果與分析

3.1 高溫熱浪脆弱性

3.1.1 時序特征

如圖1所示，近10年來，17個城市高溫脆弱性指數整體呈上升趨勢，8個城市呈下降趨勢。2011年—2014年，高溫熱浪脆弱性下降的城市有17個，上升的有8個；2014年—2017年下降的城市有2個，上升的有23個；2017年—2020年高溫熱浪脆弱性下降的城市有22個，上升的有3個。其中，溫州的高溫脆弱性逐年升高，2020年較2011年增加25.68%；與之相反，麗水市的高溫脆弱性指數逐年降低，2020年較2011年降低42.24%。鎮江、常州、南通、嘉興、金華、舟山和上海7個城市高溫脆弱性均呈現波動下降的趨勢；南京、蘇州和臺州等16個城市高溫脆弱性呈現波動型上升的趨勢。

這是由于脆弱性受敏感性、暴露性和適應能力三方面影響，城市高溫暴露性與城市高溫日數、熱浪頻數、城市建成區面積等密切相關；城市高溫敏感性與人口密度、65 歲以上老人人口、建筑施工人員等方面相關；適應能力與城市GDP、綠化以及教育程度密切相關。江浙滬地區地表溫度在2017年達到峰值[13]，且極端高溫易發生于杭州灣和蘇南地區一帶[14]；同時，江浙滬地區經濟高速發展、城市化水平不斷提高、熱島效應加重。江浙滬地區人口密集，2014 年人口已經達到1.5億[15]，人口數量不斷增加。暴露性、敏感度、適應能力的權重分別為0.342 9,0.337 1和0.320 1，多數城市的暴露性和敏感性共同的作用大于適應能力，因而會出現城市高溫脆弱性呈現上升趨勢。

3.1.2 空間分布特征

2011年—2020年江浙滬地區高溫脆弱性空間分布特征如圖2所示，高溫熱脆弱性整體呈現中部偏南地區高，向南北兩個方向遞減的分布狀態。整體來看，10年來高溫熱浪脆弱性處于較高等級(0.70～0.93)的城市數量最多，主要分布在江浙滬中南部地區；其次是中等級(0.47～0.70)城市，主要分布于南北兩端；再次是高等級(0.93-1.16)和較低等級(0.24～0.47)城市，數量最少的是低等級(0.01～0.24)的城市，低脆弱和較低脆弱兩個等級的城市皆主要分布在研究區北部。

2011年高等級區域連片分布于研究區中部偏南地區以及零星分布在中東地區，包括上海、杭州和寧波等6個城市；較高等級區域包圍著高等級區域，主要分布在中部和南部，兩個等級占整個區域一半以上；中等級區域少量分散分布在中西部和東南區域；較低等級區域少量分布在研究區的北部和南部；低等級區域分布在北部，與較低區域連接在一起。與2011年相比，2014年高等級區域大范圍縮小，轉化為較高等級和中等級區域，僅剩西南部的杭州市；較高等級區域也有所減少，轉化為中等級區域；中等級區域范圍擴大接近研究區的一半，較低等級區域范圍擴大；研究區無低等級區域。這與2014年高溫日數和熱浪頻次低于其他年份有關。

到2017年，高等級區域范圍擴大，包含了2011年高等級區域外，還蔓延到中西部地區的南京；較高等級區域主要集中分布在研究區中部，南部也有零星分布；中等級城市較少且分散，分布在西北的徐州、東北的鹽城和泰州、南部的麗水市；3個較低等級城市連片分布在北部的連云港、宿遷和淮安；與2014年相同無低等級城市。2020年與2017年相比，高等級區域范圍又開始縮減，主要轉化為較高等級和中等級，分布在中部偏南的杭州和紹興；較高等級區域與2011年類似，主要分布在中部，范圍比其他年份大；中等級區域連片分布在中北部以及零星分散在中部和南部區域，范圍也比其他年份要大；較低等級區域相對其他年份有減小趨勢，低等級區域相比2017年增加了西北部的宿遷市。

上述空間分布特征，首先，與城市高溫暴露性由北至南遞增趨勢相關，而且地表較高溫度集中于上海、無錫、蘇州、常州以及杭州，低溫度集中于太湖以及山區[16]；其次，相比浙江和上海，江蘇省的生態效率水平最高[17]，而上海、南京、蘇州、杭州城鎮化水平較高，城市熱島效應更突出；再次，適應能力與地區經濟水平、醫療、綠化和教育等因素密切相關，整體上適應能力呈現北部和南部高、中間低的狀態，高適應能力城市主要分布在北部地區，因而研究區東部沿海地區和北部地區城市的脆弱性相對較低。

3.2 高溫脆弱性致脆類型分析

江浙滬地區致脆類型分析結果如表2所示，整體上，2011年—2020年江浙滬地區敏感致脆型城市數量最多，尤其2014年，占總體的76%；多數年份暴露致脆型城市比適應能力不足型城市數量多，只有2014年與之相反。敏感致脆型、暴露致脆型、適應能力不足致脆型的城市在2011年分別有15個、6個、4個；2014年分別有19個、1個、5個；2017年分別有15個、10個、0個；2020年分別為14個、8個、3個。

表2 2011年—2020年江浙滬城市致脆類型

敏感致脆型城市數量在2014年最多，在2020年最少；2011年分布在江浙滬中北部地區的連云港、淮安、揚州等8個城市以及中部地區的上海、嘉興和湖州等7個城市，相較于2011年，2014年分布向南移，除徐州外，都集中分布于中部和南部地區的江蘇北部城市、上海以及除麗水外的所有浙江城市；2017年向北移，多數集中分布在研究區北部的江蘇省和浙江省北部城市，只有舟山和臺州市位于東南部；2020年相較于2017年，北部城市減少，南部增加，形成南北兩片區域。

暴露致脆型城市數量在2017年最多，在2014年最少；2011年主要分布在江浙滬地區中部的無錫、蘇州以及連片分布于南部的麗水、金華、衢州和嘉興，到2014年，暴露致脆型城市大范圍縮小，只分布在南部的麗水；到2017年，區域范圍擴大，分布于中部和南部，與2011年相似，但比2011年增加了浙江省的嘉興、寧波、杭州和溫州，將中部和南部連接成片；到2020年暴露致脆型城市減少，如中南部寧波、紹興和麗水，中部城市增加，如上海和常州。

適應能力不足致脆型城市數量在2014年最多，2017年最少。2011年分散位于研究區北部的徐州、宿遷、徐州和南部地區的溫州；相較于2011年，2014年連片分布在北部宿遷、連云港和鹽城等5個城市；到2017年分布范圍顯著縮小，已無適應能力不足致脆型城市；2020年分散于研究區南北兩端的宿遷、連云港和麗水。

4 結論

本文從暴露性、敏感性和適應能力三方面構建了城市高溫脆弱性評估指標體系，以江浙滬地區2011年—2020年高溫數據以及經濟社會數據，應用高溫脆弱性模型和脆弱度貢獻模型對2011年—2020年城市高溫脆弱性變化特征及致脆類型進行分析。主要結論如下：

1)10年來，約70%的城市高溫脆弱性呈上升趨勢。溫州高溫脆弱性風險不斷增加，麗水不斷降低；其他城市的脆弱性呈波動變化。

2)江浙滬地區高溫脆弱性等級城市數量為：較高等級城市>中等級城市>高等級>較低等級>低等級城市。高溫熱脆弱性整體呈現中部偏南地區高向南北兩端降低、西部向東部降低的趨勢。高等級城市位于中西部，較高等級城市位于中南部地區，中等級位于南北兩端，低和較低等級分布在北部。

3)敏感致脆型城市數量最多，除2014年外，暴露致脆型城市比適應能力不足型城市多。敏感致脆型城市數量在2014年最多，在2020年最少；暴露致脆型城市數量在2017年最多，在2014年最少；適應能力不足致脆型城市數量在2014年最多，2017年最少。