徐 洋

(哈爾濱師范大學)

0 引言

干旱是氣象災害中發(fā)生頻率最高，造成直接經(jīng)濟損失最大的災害.國內外學者圍繞干旱已作了許多的研究，主要集中于干旱指標的界定、干旱的監(jiān)測與預報、旱情評估、干旱的區(qū)域與規(guī)律、減災防災管理等方面的研究［1-8］.近年來，許多學者也開展了干旱造成的經(jīng)濟損失方面的研究.可歸納為:一是對干旱造成的經(jīng)濟損失方法的研究.如沈佩君等［9］提出了干旱災害造成工業(yè)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟損失的計算方法，采用對比法、缺水損失法、災情法、減產(chǎn)系數(shù)法計算干旱對工業(yè)、農(nóng)業(yè)造成的經(jīng)濟損失.二是對干旱造成的經(jīng)濟損失進行評估.如周進生［10］采用社會評估法計算了1989年旱災造成的農(nóng)作物種植業(yè)的直接經(jīng)濟損失，并運用投入產(chǎn)出鏈法對間接經(jīng)濟損失作了評估.桑琰云［11］等從直接經(jīng)濟損失、間接經(jīng)濟損失、災害救援損失三個方面選取了16個指標，建立了旱災經(jīng)濟損失評估指標體系，在此基礎上從產(chǎn)業(yè)關聯(lián)損失、間接減產(chǎn)損失和災害救援損失三個方面對農(nóng)業(yè)部門和非農(nóng)業(yè)部門旱災經(jīng)濟損失進行定量估算［12］.徐凡［13］建立了冬小麥旱災災損回歸模型，實現(xiàn)對華北冬小麥干旱災損的定量評估.張文柳［14］等采用了環(huán)渤海各省市的不穩(wěn)定度和災害直接經(jīng)濟損失占應得GDP百分比的平均數(shù)，構建了水旱災經(jīng)濟損失指數(shù).三是干旱受災風險指數(shù)進行研究，如李文亮［15］等通過對黑龍江省干旱受災風險指數(shù)的估算，得出黑龍江省干旱災害風險存在明顯空間差異性.John Keyantash［16］等依照6個權重評價標準分別對氣象干旱、農(nóng)業(yè)干旱和水文干旱的指標進行了評價，研究得出三種干旱形式的最有價值的指數(shù).黃崇福［17］對湖南省農(nóng)業(yè)干旱受災風險指數(shù)進行了估算，研究得出干旱風險空間變化趨勢與真實情況十分吻合.

綜合而言，由于干旱造成的經(jīng)濟損失包括農(nóng)業(yè)、工業(yè)、人類生活等多方面，進行經(jīng)濟損失評估是一個較為復雜的過程，所以此方面的研究報道并不是很多.黑龍江省作為國家重要的糧食基地，干旱所造成的經(jīng)濟損失占了總經(jīng)濟損失的60.6%.干旱所造成的經(jīng)濟損失在全省范圍內存在顯著的空間地域差異和時間上的不穩(wěn)定，因此，研究干旱所造成的經(jīng)濟損失風險具有重要意義.可作為水利基本建設規(guī)劃、抗旱減災投入的主要依據(jù).而針對干旱所造成的經(jīng)濟損失風險評估研究報道很少.

為此，該研究采用信息擴散理論方法，對黑龍江省干旱所造成的直接經(jīng)濟損失風險進行了評估，并與GIS技術耦合進行旱災經(jīng)濟損失風險區(qū)劃.

1 資料來源與研究方法

1.1 資料來源

采用黑龍江省2004～2008年哈爾濱、五常、安達、牡丹江等76個市(縣)干旱直接經(jīng)濟損失數(shù)據(jù)，資料來源于黑龍江省民政廳.

1.2 研究方法

1.2.1 信息擴散理論

信息擴散理論［18］是為了彌補信息不足而對樣本進行集值化的模糊數(shù)學處理方法.信息擴散方法將一個分明值的樣本點，變成一個模糊集.具體如下［12］:

設災害指數(shù)論域為

一個單值觀測樣本點x依式(1)將其所攜帶的信息擴散給U中的所有點.

其中，h稱為擴散系數(shù).可根據(jù)樣本最大值b和最小值a及樣本點個數(shù)n來確定.公式為:

稱μxi(uj)為樣本點xi的歸一化信息分布.對μxi(uj)進行處理，便可得到一種效果較好的風險評估結果.令

其物理意義是:由{x1，x2，…，xn}，經(jīng)信息擴散推斷出，如果災害觀測值只能取u1，u2，…，um中的一個，在將xi均看作是樣本點代表時，觀測值為μj的樣本點個數(shù)q(μj).顯然q(μj)通常不是一個正整數(shù)，但一定是個不小于零的數(shù)，再令

Q事實上就是各μj點上樣本點數(shù)的總和，從理論上講，必有Q=n，但由于數(shù)值計算四舍五入的誤差，Q與n之間略有差別.易知

就是樣本點落在μj處的頻率值，可作為概率的估計值.超越μj的概率值是:

P(uj)就是所要求的超越概率風險估計值.

1.2.2 干旱經(jīng)濟損失風險評估

基于2004～2008年黑龍江省干旱災害直接經(jīng)濟損失資料，離散論域選取為:

U={u1，u2，…，un}={2000，3000，4000，5000，…，26000 萬元}.

步長為1000萬元.以哈爾濱市為例，其樣本集合為:

X={x1，x2，…，x5}={0，3400，0，17295.9，15661.94}

按(3)式計算擴散系數(shù):

h=0.8146×(b-a)=0.8146×(15661.94-0)=12758.23.

按(1)～(9)式，可求出哈爾濱市干旱直接經(jīng)濟損失風險.同理可求全省其他市(縣)干旱直接經(jīng)濟損失風險.

2 結果與分析

2.1 黑龍江省干旱直接經(jīng)濟損失風險評估

該研究中信息擴散理論的實質是，在樣本數(shù)據(jù)較少的情況下(x=5)，可以計算出任何一個市(縣)任何一個干旱直接經(jīng)濟損失值所對應的損失概率風險.例如表1中，直接經(jīng)濟損失為0.2×104萬元時，阿城的直接經(jīng)濟損失概率風險為0.8903，其物理意義是，阿城出現(xiàn)旱災直接經(jīng)濟損失為0.2×104萬元的情況接近十年九遇.黑龍江省76個市(縣)因干旱引起的直接經(jīng)濟損失概 率風險估計值見表1(表中為部分市(縣)結果).

表1 黑龍江省部分縣市不同干旱經(jīng)濟損失概率風險估計值

以哈爾濱市為例分析解釋表1中數(shù)據(jù)的物理意義:

哈爾濱市因干旱引起的直接經(jīng)濟損失2000、3000、4000、5000、6000、7000、8000、9000、10000、11000、12000、13000、14000、15000、16000、17000、18000、19000、20000、21000、22000、23000、24000、25000、26000 萬元的損失概率風險估計值分別為 0.8594、0.7310、0.6245、0.5430、0.4853、0.4473、0.4239、0.4099、0.4007、0.3920、0.3801、0.3616、0.3341、0.2965、0.2502、0.1989、0.1477、0.1018、0.0646、0.0377、0.0201、0.0097、0.0043、0.0017、0.0006，其物理意義為，因干旱引起的直接經(jīng)濟損失2000萬元的損失概率風險估計值接近0.86，接近十年九遇;3000萬元的損失概率風險估計值為0.73，接近四年三遇;4000萬元的損失概率風險估計值為0.6245，為三年兩遇;6000萬元的損失概率風險估計值為0.51，即兩年一遇;10000萬元的損失概率風險估計值為0.4007，接近五年兩遇;14000萬元的損失概率風險估計值為0.33，即三年一遇;16000萬元的損失概率風險估計值為0.25，即四年一遇;17000萬元的損失概率風險估計值為0.20，即五年一遇;18000萬元的損失概率風險估計值為0.15，即二十年三遇;19000萬元的損失概率風險估計值為0.10，即十年一遇;21000萬元的損失概率風險估計值為0.04，接近二十年一遇;22000萬元的損失概率風險估計值為0.02，接近五十年一遇;25000萬元的損失概率風險估計值為0.002，接近百年一遇.

以此類推，可以得到黑龍江省76個市(縣)因干旱引起各級直接經(jīng)濟損失的風險值.

2.2 黑龍江省干旱直接經(jīng)濟損失風險分析

2.2.1 直接經(jīng)濟損失的風險分析

將干旱引起的直接經(jīng)濟損失風險與ArcGIS耦合平均分為四個等級，并分別命名為直接經(jīng)濟損失輕度風險區(qū)、中度風險區(qū)、較重風險區(qū)、重度風險區(qū)(見表2).為了使分析結果更加明確，以損失差額為6000萬元為基礎，分別對4000萬元、10000萬元、16000萬元、22000萬元直接經(jīng)濟損失進行風險區(qū)劃，如圖1～4所示.以圖1為例，表示干旱經(jīng)濟損失為4000萬元時，哈爾濱市處于重度損失風險區(qū)，依此，黑龍江省各市(縣)的干旱直接經(jīng)濟損失概率風險等級分布情況從圖中可見.

表2 黑龍江省旱災經(jīng)濟損失等級劃分

圖1 經(jīng)濟損失為4000萬元的概率風險分布圖

由圖1～4分析得出:

圖2 經(jīng)濟損失為10000萬元的概率風險分布圖

圖3 經(jīng)濟損失為16000萬元的概率風險分布圖

圖4 經(jīng)濟損失為22000萬元的概率風險分布圖

(1)干旱經(jīng)濟損失風險為4000萬元時，全省有齊齊哈爾、甘南、富裕等39個市(縣)處于重度損失風險區(qū)，占全省市(縣)的50%;呼瑪、黑河、遜克、五大連池、木蘭、延壽、五常、尚志、蘿北、綏濱、同江、饒河、寶清、友誼、湯原、林口16個市(縣)處于較重損失風險區(qū)，漠河、塔河、孫吳、北安、嘉蔭、鶴崗、東寧、穆棱、七臺河、虎林、撫遠11個市(縣)處于中度損失風險區(qū);伊春、鐵力、呼蘭、方正、海林、牡丹江、綏芬河、雞西、雞東、密山為輕度損失風險區(qū).

(2)干旱經(jīng)濟損失風險為10000萬元的時，龍江、訥河、甘南、克山、依安、拜泉6個市(縣)處于重度損失風險區(qū);富裕、齊齊哈爾、林甸、克東、杜爾伯特、明水、青岡、蘭西、肇州、賓縣、依蘭、佳木斯、樺南、集賢14個市(縣)為較重損失風險區(qū);嫩江、泰來、大慶等18個市(縣)處于中度損失風險區(qū);漠河、塔河等38個市(縣)處于輕度損失風險區(qū).

(3)干旱經(jīng)濟損失風險增加到16000萬元時，沒有重度損失風險區(qū);甘南、齊齊哈爾、龍江、林甸、依安、拜泉、克東、克山、訥河9個市(縣)為較重損失風險區(qū);哈爾濱、富裕、泰來等19個市(縣)處于中度損失風險區(qū);而漠河等48個市(縣)(占全省的51.3%)為輕度損失風險區(qū)，全省損失程度明顯降低.當干旱經(jīng)濟損失風險為22000萬元時，全省沒有重度損失風險區(qū)，僅有甘南處于較重損失風險區(qū)，齊齊哈爾、龍江等18個市(縣)為中度損失風險區(qū)，而有57個市(縣)為輕度損失風險區(qū)，占全省市(縣)的75%.

綜合而言，重度損失區(qū)主要分布在西部、西南部的齊齊哈爾和大慶地區(qū)，以及綏化、哈爾濱、佳木斯的部分市(縣);較重損失區(qū)集中在齊齊哈爾地區(qū)，零散分布在大興安嶺、黑河、哈爾濱、鶴崗、雙鴨山、佳木斯、牡丹江地區(qū)的部分市(縣);中、輕度損失區(qū)范圍較大，分布在中北部的伊春、黑河地區(qū)，東南部的雞西、七臺河地區(qū)，東部鶴崗、雙鴨山地區(qū)的部分市(縣)以及北部的漠河、塔河縣.可以看出以林業(yè)，煤炭為資源的城市，其農(nóng)業(yè)比例小，旱災造成其經(jīng)濟損失程度也相對較輕.

2.2.2 經(jīng)濟損失風險概率分析

將黑龍江省干旱直接經(jīng)濟損失概率為75%，50%，25%，5%，即損失風險分別為四年三遇、兩年一遇、四年一遇、二十年一遇進行區(qū)劃，并做出不同風險下不同市(縣)的經(jīng)濟損失分布圖，如圖5～8(圖中數(shù)值單位為104萬元).

由圖5～8分析得出:

圖5 損失概率風險估值為75%的損失分布圖

(1)黑龍江省干旱直接經(jīng)濟損失風險為四年三遇時，全省有遜克、通河、慶安等29個市(縣)處于該風險水平，損失較大的市(縣)有依安、拜泉、甘南，損失值分別為1.0×104萬元、1.1×104萬元、1.4×104萬元，且有 17個市(縣)損失值集中在0.4×104～0.6×104萬元之間.

圖6 損失概率風險估值為50%的損失分布圖

圖7 損失概率風險估值為25%的損失分布圖

圖8 損失概率風險估值為5%的損失分布圖

(2)損失風險為兩年一遇時，全省有雞東、北安等36個市(縣)處于該風險水平，損失較大的有齊齊哈爾、拜泉、甘南，損失值分別為1.9×104萬元、2.1×104萬元、2.2×104萬元，且經(jīng)濟損失為0.4×104萬元、0.7×104萬元、1.2×104萬元的市(縣)較多.

(3)損失風險為四年一遇時，全省有伊春、穆棱、東寧等42個市(縣)處于該風險水平，損失較大的有集賢、蘭西、明水、肇源、訥河、林甸、龍江、克山，損失值為2.3×104～2.6×104萬元，各地經(jīng)濟損失程度存在明顯差異.

(4)損失風險為二十年一遇時，全省僅有牡丹江、東寧、饒河、五大連池、五常、孫吳、蘭西、巴彥、寶清、通河、友誼、同江、綏濱13個市(縣)處于該風險水平，損失較大的有友誼、同江、綏濱，損失值分別為2.1×104萬元、2.2×104萬元、2.6×104萬元，各地的損失值較分散.

3 結論及討論

(1)該研究基于2004—2008年五年短序列數(shù)據(jù)，運用信息擴散理論對黑龍江省76個市(縣)因干旱所造成的直接經(jīng)濟損失風險進行了評估，得到不同的經(jīng)濟損失出現(xiàn)的風險概率，并進行了風險區(qū)劃，不僅給出了同一經(jīng)濟損失時各地的風險，也同時給出了同一風險下各地的經(jīng)濟損失值.

(2)研究表明黑龍江省因干旱造成的重度損失風險區(qū)集中分布在齊齊哈爾地區(qū)，大慶及佳木斯的部分市(縣);較重損失風險區(qū)分布于大慶大部分市(縣)，綏化及佳木斯的部分市(縣);較重損失風險區(qū)分布于哈爾濱、雙鴨山、鶴崗、牡丹江的部分市(縣);輕度損失風險區(qū)集中分布在大興安嶺、伊春、雞西地區(qū).據(jù)黑龍江省2004—2008年干旱資料分析得出，齊齊哈爾市是黑龍江省干旱發(fā)生頻率最高的地區(qū)，一般干旱發(fā)生頻率高達0.8268，這也是齊齊哈爾等市干旱經(jīng)濟損失最重的主要原因.另外，由于大興安嶺山脈呈南北方向橫亙于齊齊哈爾市西部，其背風坡形成的下沉焚風效應，使齊市成為全省氣溫最高、降水最少、風力最大的地區(qū).根據(jù)對歷史資料的分析表明，齊市的氣候變化特征是氣溫呈波動式上升，降水階段性明顯，這種氣候變化特征將導致干旱頻率和強度會越來越大.

(3)研究表明黑龍江省54.5%的市(縣)處于干旱直接經(jīng)濟損失為四年一遇的風險水平，處于兩年一遇、四年三遇風險水平的市(縣)分別占全省市(縣)的47.4%和38.2%，而17.1%的市(縣)的損失風險為二十年一遇.從全省來看，損失風險為四年三遇、兩年一遇、四年一遇時，最大經(jīng)濟損失集中分布在西部的齊齊哈爾、大慶及中部的哈爾濱地區(qū)，伊春、牡丹江、佳木斯、雙鴨山地區(qū)次之;損失風險為二十年一遇時，最大經(jīng)濟損失則分布于東部的富錦、同江、寶清、友誼，哈爾濱、牡丹江的部分市縣次之.隨著損失概率的減小，處于各損失風險中的市(縣)的比例也隨著降低，但損失值呈增大趨勢.

(4)盡管對自然災害造成的經(jīng)濟損失評估已從多方面進行了研究，但針對不同的經(jīng)濟損失出現(xiàn)的風險評估很少報道.該研究運用信息擴散理論研究了黑龍江省干旱所造成的直接的經(jīng)濟損失風險，實現(xiàn)了信息擴散理論在經(jīng)濟損失風險評估中的應用，擴展了信息擴散理論的應用范疇.干旱所造成的經(jīng)濟損失還包括農(nóng)業(yè)經(jīng)濟損失、工礦企業(yè)損失、基礎設施損失、公益設施損失、家庭財產(chǎn)損失等多方面的經(jīng)濟損失，運用信息擴散理論也可以實現(xiàn)對以上多種經(jīng)濟損失風險的評估.同時，也可對其他自然災害如洪澇、風雹、病蟲害、低溫冷害、雪災，滑坡、泥石流造成的經(jīng)濟損失進行風險評估.為制定防災減災措施提供依據(jù)，為有效降低災害經(jīng)濟損失風險提供定量的參考.

［1］ 商彥蕊.農(nóng)業(yè)旱災研究進展［J］.地理與地理信息科學，2004，20(4):101-104.

［2］ 張倩，趙艷霞，王春乙.我國主要農(nóng)業(yè)氣象災害指標研究進展［J］.自然災害學報，2010，19(6):40-52.

［3］ 趙海燕，張強，高歌，等.中國1951-2007年農(nóng)業(yè)干旱的特征分析［J］.自然災害學報，2010，19(4):201-206.

［4］ 魏鳳英，張婷.東北地區(qū)干旱強度頻率分布特征及其環(huán)流背景［J］.自然災害學報，2009，18(3):1-7.

［5］ 王春乙，婁秀榮，王建林.中國農(nóng)業(yè)氣象災害對作物產(chǎn)量的影響［J］.自然災害學報，2007，16(5):37-43.

［6］ 薛德強，王建國，王興堂，等.山東省的干旱化特征分析［J］.自然災害學報，2007，16(3):60-65.

［7］ 梁紅梅，劉會平，宋建陽，等.廣東農(nóng)業(yè)旱災的時間分布規(guī)律及重災年份預測［J］.自然災害學報，2006，15(4):79-83.

［8］ 王志偉，翟盤茂.中國北方近50年干旱變化特征［J］.地理學報，2003，58:61-68.

［9］ 沈佩君，趙寶玉.干旱經(jīng)濟損失計算方法探討［J］.水利經(jīng)濟，1994，2:15-17.

［10］周進生.我國旱災特點及經(jīng)濟損失評估［J］.災害學，1993，8(3):46-48.

［11］桑琰云，崔占峰，徐剛，等.旱災經(jīng)濟損失估值初步研究［J］.山西師范大學學報，2004，18(1):103-108.

［12］桑琰云.重慶市旱災及其經(jīng)濟損失研究［D］.重慶:西南師范大學，2004.

［13］徐凡.華北地區(qū)冬小麥旱災災損評估研究［D］.北京:中國農(nóng)業(yè)科學院，2009.

［14］張文柳，張杰.環(huán)渤海地區(qū)水旱災害經(jīng)濟損失評價［J］.災害學，2005，20(2):72-75.

［15］李文亮，張冬有，張麗娟.黑龍江省氣象災害風險評估與區(qū)劃［J］.干旱區(qū)地理，2009，32(5):756-758.

［16］ John Keyantash，John A.Dracup，周躍武，等.干旱的定量化:干旱指數(shù)的評價［J］.干旱氣象，2005，17(2):63-66.

［17］黃崇福.自然災害風險評價—理論與實踐［M］.北京:科學出版社，2005.180-185.

［18］黃崇福，王家鼎.模糊信息優(yōu)化處理技術應用［M］.北京:北京航空航天大學出版社，1995.