梁鑫鑫，陳 潔，過仲陽,2

（1.華東師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，上海200241；2.華東師范大學(xué)地理信息科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海200241）

舟山市風(fēng)暴潮承災(zāi)體脆弱性評(píng)估研究

梁鑫鑫1，陳 潔1，過仲陽1,2

（1.華東師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，上海200241；2.華東師范大學(xué)地理信息科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海200241）

以舟山市為研究對(duì)象，從自然和社會(huì)兩個(gè)方面出發(fā)進(jìn)行脆弱性評(píng)估。選擇土地利用類型為指標(biāo)進(jìn)行自然脆弱性評(píng)估；選取人口房屋密度、城鎮(zhèn)化率、區(qū)域疏散度等9個(gè)指標(biāo)，采用SDSVI指數(shù)與AHP決策分析法進(jìn)行社會(huì)脆弱性評(píng)估，其中SDSVI指數(shù)是參考沿海脆弱性指數(shù)CVI構(gòu)建的風(fēng)暴潮承災(zāi)體社會(huì)脆弱性指數(shù)。在此基礎(chǔ)上，對(duì)綜合脆弱性評(píng)估進(jìn)行分析與探究。結(jié)果顯示，脆弱性由高到低依次為：岱山縣、嵊泗縣、普陀區(qū)、定海區(qū)。研究結(jié)果可為政府應(yīng)對(duì)風(fēng)暴潮災(zāi)害以及進(jìn)一步開展相應(yīng)的風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作等提供科學(xué)參考。

風(fēng)暴潮災(zāi)害；脆弱性評(píng)估；GIS技術(shù)；AHP；SDSVI

1引言

風(fēng)暴潮災(zāi)害是我國頻發(fā)的重大海洋災(zāi)害之一，幾乎遍及中國沿海，被國家納入民政部巨災(zāi)范疇[1]。在全球氣候變化、海平面上升和城市化快速發(fā)展的背景下，風(fēng)暴潮災(zāi)害造成巨大損失的風(fēng)險(xiǎn)日益增加。因此，風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究成為我國海洋防災(zāi)減災(zāi)面臨的重大挑戰(zhàn)之一。

目前國內(nèi)外對(duì)風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估主要包括風(fēng)暴潮過程的數(shù)值模擬、典型重現(xiàn)期風(fēng)暴潮估計(jì)、可能最大風(fēng)暴潮計(jì)算[2-4]。對(duì)風(fēng)暴潮承災(zāi)體脆弱性的評(píng)估方法主要有以下3種[5]：基于歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)判斷的區(qū)域脆弱性評(píng)估，如譚麗榮等基于近20 a風(fēng)暴潮災(zāi)害損失數(shù)據(jù)，構(gòu)建風(fēng)暴潮災(zāi)害脆弱性指數(shù)系統(tǒng)，對(duì)沿海地區(qū)省級(jí)尺度上風(fēng)暴潮災(zāi)害脆弱性進(jìn)行了評(píng)估[6]；基于指標(biāo)的區(qū)域脆弱性評(píng)估，如Li等通過指標(biāo)評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建來評(píng)估廣東省沿海區(qū)縣風(fēng)暴潮災(zāi)害脆弱性[7]；基于實(shí)際調(diào)查的承災(zāi)個(gè)體脆弱性評(píng)估，該方法主要應(yīng)用災(zāi)損曲線來衡量不同強(qiáng)度的各災(zāi)種與損失之間的關(guān)系，以表格或曲線的形式表示。1996年，Cutter提出了結(jié)合自然脆弱性和社會(huì)脆弱性的HOP模型，并應(yīng)用到特定的地域單元[8]。但針對(duì)區(qū)域承災(zāi)體綜合脆弱性評(píng)估的研究還不是很多，尤其從自然、社會(huì)和綜合3個(gè)角度對(duì)區(qū)域進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)估的研究較為少見。

舟山市位于浙江省舟山群島，地處杭州灣入?？冢０毒€綿延曲折，故常年受臺(tái)風(fēng)侵襲。若適逢天文大潮，常引發(fā)嚴(yán)重的臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮災(zāi)害，對(duì)區(qū)域生命財(cái)產(chǎn)安全及經(jīng)濟(jì)發(fā)展構(gòu)成嚴(yán)重?fù)p失[9-10]。據(jù)統(tǒng)計(jì)，僅2008—2012年間，就有9場臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮對(duì)舟山造成不同程度的損失[1]。災(zāi)害所造成的后果是由致災(zāi)環(huán)境的危險(xiǎn)性和承災(zāi)體的脆弱性決定的[11]，所以承災(zāi)體的脆弱性研究對(duì)區(qū)域減災(zāi)有著極為重要的作用。因此，系統(tǒng)開展舟山市風(fēng)暴潮承災(zāi)體脆弱性評(píng)估顯得十分緊迫。2012年，浙江省人民政府出臺(tái)的《浙江省海洋災(zāi)害防御“十二五”規(guī)劃》指出了強(qiáng)化海洋災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)防范措施的重要性，舟山市風(fēng)暴潮脆弱性評(píng)估成為浙江省海洋災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與區(qū)劃重點(diǎn)工程之一。基于指標(biāo)體系的脆弱性評(píng)估方法是一種操作簡單、易于實(shí)現(xiàn)的方法，所以在對(duì)舟山市

的脆弱性評(píng)估中也得到了廣泛的應(yīng)用。因此，本研究參考沿海脆弱性指數(shù)（Coastal Vulnerability Index，CVI）構(gòu)建風(fēng)暴潮承災(zāi)體社會(huì)脆弱性指數(shù)（Storm Surge Disaster Social Vulnerability Index，SDSVI），并結(jié)合土地利用類型等信息，從自然、社會(huì)和綜合3個(gè)方面對(duì)舟山市風(fēng)暴潮承災(zāi)體脆弱性進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)估，為進(jìn)一步開展相應(yīng)的風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作等提供科學(xué)參考。

2數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)源

本研究中，承災(zāi)體自然脆弱性評(píng)估所用的舟山市遙感影像來源于地理空間數(shù)據(jù)云[12]，土地利用類型由遙感影像解譯得到；社會(huì)脆弱性評(píng)估所用數(shù)據(jù)主要來源于2012年舟山統(tǒng)計(jì)年鑒[13]，浙江省統(tǒng)計(jì)局2012年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)[14]，浙江省測繪與地理信息局2012年基礎(chǔ)地理信息[15]。

2.2 脆弱性含義

脆弱性的定義眾多[16-17]，Timmerman于1981年首先提出了地學(xué)領(lǐng)域的脆弱性的概念[18]。目前，脆弱性已成為一個(gè)受自然、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境共同影響的綜合概念[19]。本文所指的脆弱性為承災(zāi)體承受風(fēng)暴潮災(zāi)害打擊的能力，將從自然、社會(huì)、綜合3個(gè)方面對(duì)其進(jìn)行評(píng)估分析。

2.3 自然脆弱性評(píng)估方法

風(fēng)暴潮承災(zāi)體自然脆弱性是指自然環(huán)境對(duì)風(fēng)暴潮災(zāi)害的承受能力。本研究中，選擇區(qū)域土地利用現(xiàn)狀來評(píng)估自然脆弱性。根據(jù)土地利用現(xiàn)狀二級(jí)分類與脆弱性范圍對(duì)應(yīng)關(guān)系表[20]，將植被、水體、鹽田、居民區(qū)、農(nóng)田、裸地6種土地類型賦予相應(yīng)的脆弱性等級(jí)，分別是2、1、3、5、4、1，等級(jí)越低代表脆弱性越低，等級(jí)越高代表脆弱性越高，進(jìn)而得到區(qū)域自然脆弱性區(qū)劃。

2.4 社會(huì)脆弱性評(píng)估方法

風(fēng)暴潮承災(zāi)體社會(huì)脆弱性是指風(fēng)暴潮承災(zāi)體受社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、政治等體系影響的脆弱性。本研究中，以舟山市下轄定海區(qū)、普陀區(qū)、岱山縣、嵊泗縣4個(gè)區(qū)域?yàn)榛驹u(píng)估單元，用歸納法，選取代表性指標(biāo)衡量脆弱性?；谥笜?biāo)體系的脆弱性評(píng)估包括敏感性、應(yīng)對(duì)能力和恢復(fù)力3個(gè)方面。其中敏感性強(qiáng)調(diào)了承災(zāi)體本身屬性，災(zāi)害發(fā)生前就存在；應(yīng)對(duì)能力主要體現(xiàn)在災(zāi)害發(fā)生過程中；恢復(fù)力則為災(zāi)害發(fā)生之后表現(xiàn)出來的脆弱性屬性[21]?；诖耍x擇具有代表性、典型性的指標(biāo)，分別衡量承災(zāi)體災(zāi)前的敏感性、災(zāi)中的應(yīng)對(duì)能力和災(zāi)后的恢復(fù)力，最終選取人口房屋密度、城鎮(zhèn)化率、財(cái)政收入、生產(chǎn)總值、財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)、人身險(xiǎn)、避災(zāi)場所數(shù)、區(qū)域疏散度、男性人口比重9個(gè)指標(biāo)（見表1），運(yùn)用AHP(Analytical Hierarchy Process)決策法和SDSVI指數(shù)進(jìn)行社會(huì)脆弱性評(píng)估。

表1 社會(huì)承災(zāi)體脆弱性評(píng)估指標(biāo)表

圖1 AHP決策分析層次結(jié)構(gòu)圖

表2 準(zhǔn)則層與方案層間判斷矩陣

表3 定量化處理后指標(biāo)數(shù)據(jù)

2.4.1 AHP決策法

采用AHP決策法來確定各社會(huì)脆弱性評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重，權(quán)重即衡量各項(xiàng)指標(biāo)和準(zhǔn)則層對(duì)其目標(biāo)層貢獻(xiàn)程度大小的物理量。首先建立層次結(jié)構(gòu)（見圖1）；第2步，通過構(gòu)造判斷矩陣（見表2）將某一層中的要素與高一層次因素之間的相對(duì)重要程度表示出來，比較本層次的各因素與某一因素之間的相對(duì)重要程度；第3步，計(jì)算權(quán)重。

在得到各指標(biāo)權(quán)重的基礎(chǔ)上，計(jì)算社會(huì)脆弱性指數(shù)。為統(tǒng)一評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，基于每個(gè)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，分別將各等級(jí)賦予相應(yīng)的數(shù)值（見表3），其中1—5分別表示低、較低、中等、較高、高，將定量化處理后的指標(biāo)與相應(yīng)的權(quán)重相乘，并加權(quán)求和，得風(fēng)暴潮承災(zāi)體社會(huì)脆弱性指數(shù)，公式為：

式中：R為承災(zāi)體社會(huì)脆弱性指數(shù)，F(xiàn)i為各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)值，Wi為第i種指標(biāo)的權(quán)重。

2.4.2 SDSVI指數(shù)

SDSVI是基于海岸帶脆弱性指數(shù)CVI的構(gòu)建方法與評(píng)價(jià)思路構(gòu)建的風(fēng)暴潮災(zāi)害社會(huì)脆弱性指數(shù)，用于衡量風(fēng)暴潮承災(zāi)體社會(huì)脆弱性程度。公式為：

式中：a、b、c、d、e、f、g、h、i分別表示人口房屋密度、城鎮(zhèn)化率、財(cái)政收入、生產(chǎn)總值、財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)、人身險(xiǎn)、避災(zāi)場所數(shù)、區(qū)域疏散度、男性人口比重9個(gè)指標(biāo)定量化處理后的值。

3結(jié)果分析

3.1 風(fēng)暴潮自然脆弱性分析

根據(jù)上述方法，得到舟山市風(fēng)暴潮承災(zāi)體自然脆弱性分布圖（見圖2）。

圖2 自然脆弱性分布圖

通過自然脆弱性分布圖進(jìn)行舟山市風(fēng)暴潮承災(zāi)體自然脆弱性評(píng)估，可得出如下結(jié)論：不同土地利用類型對(duì)風(fēng)暴潮的承受能力存在差異，由于沿海岸多為居民區(qū)、農(nóng)田、鹽田，土地脆弱性等級(jí)較高，尤其是普陀區(qū)，沿岸居民區(qū)和農(nóng)田密集，因此普陀區(qū)沿岸承災(zāi)體自然脆弱性等級(jí)高，易遭受風(fēng)暴潮災(zāi)害。

3.2 風(fēng)暴潮社會(huì)脆弱性分析

根據(jù)構(gòu)造的層次結(jié)構(gòu)模型及6個(gè)判斷矩陣進(jìn)行分析，得到各指標(biāo)對(duì)脆弱性影響的權(quán)重值（見表4）。結(jié)果顯示社會(huì)脆弱性評(píng)估中起決定性作用的指標(biāo)為人口房屋密度、區(qū)域疏散度、避災(zāi)場所數(shù)。根據(jù)公式（1）和（2）計(jì)算得出定海區(qū)、普陀區(qū)、岱山縣、嵊泗縣4個(gè)區(qū)域的社會(huì)脆弱性指數(shù)分別為：2.627 5、2.231 3、3.263 7、4.179 7，SDSVI指數(shù)分別為：3.873 0、14.605 9、130.639 5、93.169 5。

表4 各指標(biāo)權(quán)重值

結(jié)果顯示：岱山縣和嵊泗縣的社會(huì)脆弱性程度較高，人口房屋密度、區(qū)域疏散度、避災(zāi)場所數(shù)對(duì)社會(huì)承災(zāi)體脆弱性的影響很大，相關(guān)部門應(yīng)結(jié)合當(dāng)?shù)氐膶?shí)際情況，重點(diǎn)從這3方面著手，降低風(fēng)暴潮承災(zāi)體的脆弱性，增強(qiáng)承災(zāi)體抗風(fēng)暴潮打擊的能力。

需要指出的是，通過AHP決策法和SDSVI指數(shù)得到的評(píng)估結(jié)果有一定的差異，這是因?yàn)閮煞N方法中評(píng)估者的主觀想法會(huì)影響分析所得結(jié)果，如AHP決策法中判斷矩陣的構(gòu)建。

3.3 風(fēng)暴潮承災(zāi)體綜合脆弱性評(píng)估探討

脆弱性包括自然脆弱性和社會(huì)脆弱性，災(zāi)害損失大小隨著地理因素的影響與地區(qū)社會(huì)結(jié)構(gòu)的不同而不盡相同，自然與社會(huì)脆弱性共同作用決定了整個(gè)區(qū)域的脆弱性。因此，基于風(fēng)暴潮承災(zāi)體自然和社會(huì)評(píng)估對(duì)研究區(qū)進(jìn)行風(fēng)暴潮承災(zāi)體綜合脆弱性評(píng)估具有重要意義。

在本研究中，在研究區(qū)域范圍內(nèi)，可知岱山縣的承災(zāi)體綜合脆弱性是最高的。無論從土地利用類型的自然層面出發(fā)，還是通過社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的評(píng)估，岱山縣的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)均處于較高的位置。因此，岱山縣應(yīng)加強(qiáng)防災(zāi)減災(zāi)能力，以應(yīng)對(duì)臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮災(zāi)害。而經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)的定海區(qū)和普陀區(qū)，雖然脆弱性等級(jí)相對(duì)較低，但應(yīng)當(dāng)重視城鎮(zhèn)化率上升、人口房屋密度過大可能造成的威脅。

4結(jié)論與討論

本文以舟山市為研究對(duì)象，對(duì)風(fēng)暴潮承災(zāi)體自然脆弱性、社會(huì)脆弱性及綜合脆弱性進(jìn)行了系統(tǒng)的評(píng)估研究，主要得出以下3點(diǎn)結(jié)論：

（1）利用土地利用現(xiàn)狀對(duì)研究區(qū)進(jìn)行風(fēng)暴潮承災(zāi)體自然脆弱性評(píng)估，結(jié)果表明：不同土地利用類型對(duì)應(yīng)的脆弱性程度存在差異，其中居民區(qū)、農(nóng)田、鹽田的土地脆弱性等級(jí)較高，而普陀區(qū)沿海岸密集分布著居民區(qū)和農(nóng)田，因此普陀區(qū)沿岸承災(zāi)體自然脆弱性等級(jí)高，易遭受風(fēng)暴潮災(zāi)害；

（2）運(yùn)用AHP決策法和SDSVI指標(biāo)對(duì)研究區(qū)的社會(huì)脆弱性進(jìn)行評(píng)估，研究結(jié)果顯示：岱山縣和嵊泗縣的脆弱性程度較高，定海區(qū)和普陀區(qū)次之；在人口房屋密度、城鎮(zhèn)化率、財(cái)政收入、生產(chǎn)總值、財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)、人身險(xiǎn)、避災(zāi)場所數(shù)、區(qū)域疏散度、男性人口比重9個(gè)指標(biāo)中，人口房屋密度、區(qū)域疏散度、避災(zāi)場所數(shù)3指標(biāo)對(duì)社會(huì)承災(zāi)體脆弱性的影響所占比重較大，因此可以采取增加應(yīng)急避災(zāi)場所、完善區(qū)域疏散布局等措施來降低研究區(qū)域承災(zāi)體的社會(huì)脆弱性；

（3）綜合自然脆弱性和社會(huì)脆弱性分析結(jié)果可知：舟山市風(fēng)暴潮承災(zāi)體綜合脆弱性由高到低依次為岱山縣、嵊泗縣、普陀區(qū)、定海區(qū)。

由于數(shù)據(jù)獲取有限且脆弱性研究的相關(guān)問題較為復(fù)雜，本研究還存在不足，對(duì)于風(fēng)暴潮承災(zāi)體脆弱性評(píng)估的新思路和方法還有待進(jìn)一步的探討。

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Storm surge vulnerability assessment study of Zhoushan City

LIANG Xin-xin1,CHEN Jie1,GUO Zhong-yang1,2
（1.SchoolofGeographic Sciences,EastChina NormalUniversity,Shanghai200241China; 2.Key Laboratory ofGeographic Information Science,M inistry ofEducation,EastChina Normal University,Shanghai200241 China）

Taken Zhoushan City as the research object,storm surge vulnerability assessment in physical and social aspects is completed.For the nature aspect,vulnerability is ranked based on land use types.As for social vulnerability assessment,nine indexes are selected such as population-building density,urbanization rate and the degree of regional evacuation,themethods are AHP decision analysismethod and SDSVI index.SDSVI index which means Storm Surge Disaster’s Social Vulnerability Index is builtaccording to the assessmentmethod of Coastal Vulnerability Index(CVI).On this basis,we try to explore the comprehensive vulnerability assessment. The results show that the vulnerability in sequence from high to low is Daishan County,Shengsi County,Putuo County,Dinghai County.The results can be provided for the government's response to the storm surge disaster and the further study.

storm surge disaster;vulnerability assessment;GIS;AHP;SDSVI

P731.23

A

1003-0239（2015）06-0080-05

10.11737/j.issn.1003-0239.2015.06.011

2015-05-13

國家自然科學(xué)基金:國家理科基地科研訓(xùn)練及科研能力提高項(xiàng)目（44108150）;華東師范大學(xué)大夏基金項(xiàng)目（2014DX-209）

梁鑫鑫（1995-），女，本科在讀，研究方向?yàn)榈乩硇畔⑾到y(tǒng)。E-mail:xxlecnugeo@163.com

過仲陽（1965-），男，教授，博士,主要從事GIS系統(tǒng)開發(fā)與設(shè)計(jì)、虛擬地理環(huán)境、遙感圖像處理和數(shù)據(jù)挖掘方向研究。E-mail:zyguo@geo.ecnu.edu.cn