葉金玉，王舒凡，丁 鳳

(1.福建師范大學地理研究所， 福建 福州 350007；2.福建省陸地災害監(jiān)測評估工程技術研究中心， 福建 福州 350007；3.廈門藍德信息科技有限公司 福建 廈門 361021)

0 引言

在全球氣候變暖、海平面上升和快速城市化的背景下，各種自然災害發(fā)生的頻率、強度及范圍不斷增加[1]。進入21世紀以來，沿海地區(qū)城市化進程加快，隨著人口的增長和社會經濟的發(fā)展，該地區(qū)因自然災害導致的經濟損失和人員傷亡情況也呈上升趨勢[2]。臺風是一種破壞性極強的災害性天氣系統(tǒng)，其發(fā)生的頻率高、范圍廣、破壞強度大，已經成為人類面臨的最嚴重的環(huán)境問題之一。

中國沿海地區(qū)人口和產業(yè)集聚，已成為建立開放性經濟體系和發(fā)展外向型經濟的黃金地帶，但每年卻因為臺風災害造成高達百億元的直接經濟損失[3]。沿海地區(qū)戰(zhàn)略地位的不可替代性和面對臺風災害的高風險性已經引起了政府和學術界的高度關注[4]。牛海燕等[3]依據(jù)自然災害系統(tǒng)理論，綜合考慮致災因子和承災體特征，采用災次指數(shù)和承災體指數(shù)對中國沿海地區(qū)近20年的臺風災害的危險性、脆弱性和風險性進行分析評價。陳文方等[5]、Zhang Y[6]等分別對長三角地區(qū)的臺風災害風險開展評估。魏章進等[7]對中國東南沿海的臺風災害風險等級進行評估并分析其總體變化趨勢。張悅等[8]對廣東省各市臺風災害風險進行評估。李菁等[9]對廣西省的臺風災害進行評判與排序，并對不同路徑進入廣西的臺風災害成因進行分析與探討。陳香[10]、葉金玉[11]、朱婧等[12]分別采用不同方法對福建省的臺風災害風險進行評估。周亞飛等[13]、周小梅等[14]分別采用不同方法對浙江省的臺風災害開展評估與區(qū)劃。Alexandros等[15]利用高保真模擬數(shù)據(jù)庫開發(fā)實時評估工具對美國新奧爾良地區(qū)的颶風災害風險進行評估。

然而，現(xiàn)有關于臺風災害的研究多集中于風險評價、致災因子的危險性分析、臺風災害脆弱性分析、臺風登陸研究等[16]，關于臺風災害的暴露性研究相對較少。臺風災害暴露性分析是臺風災害風險評估的重要組成部分，可為風險評估提供基礎性資料。Kossin等的研究表明，未來西北太平洋地區(qū)的臺風災害暴露性將呈現(xiàn)新的變化特征[17]。因此，本文基于歷史臺風記錄資料，以中國沿海地區(qū)的15個省市(包括港澳臺在內)為研究區(qū)域，將地級市作為研究單元，根據(jù)研究單元所處的地理位置及其他空間特征分析沿海地區(qū)臺風災害暴露性的空間差異性。

1 數(shù)據(jù)來源與處理

根據(jù)熱帶氣旋登陸時刻的強度，可將其分為7個等級：強度未知或低于熱帶低壓、熱帶低壓、熱帶風暴、強熱帶風暴、臺風、強臺風和超強臺風[18]，本文研究的熱帶氣旋不分等級，統(tǒng)稱為臺風。臺風數(shù)據(jù)來源于中國氣象局熱帶氣旋資料中心[18]，包括1949—2016年西北太平洋上(含南海，赤道以北，東經180°以西)的熱帶氣旋最佳路徑數(shù)據(jù)集(臺風記錄的間隔時間為6小時)和登錄中國的臺風數(shù)據(jù)。利用GIS技術將1949—2016年共68個年份的2225條臺風路徑記錄資料中提取臺風路徑記錄點的經緯度坐標，將其轉為矢量點，并將其轉換成矢量線，進一步檢索出登錄中國的臺風路徑數(shù)據(jù)(圖1)。中國行政區(qū)劃圖來源于全國行政區(qū)劃下載中心[19]，根據(jù)政區(qū)圖取沿海地區(qū)15個省市(包括港澳臺)和沿海岸線，包括大陸海岸線(南起廣西北侖河口(防城港市)，北至遼寧鴨綠江口(丹東市))和島嶼海岸線(臺灣、海南、舟山三個島嶼的邊界線)。

圖1 1949—2016年登陸中國的臺風路徑Fig.1 Typhoon paths landing in China from 1949 to 2016

2 研究方法

本文探討的臺風災害暴露性是指單純針對某一研究單元的空間屬性特征，分析其可能遭受臺風災害危險的程度大小。因此，這里的暴露性是指各研究單元的整體暴露性，不考慮其內在脆弱性或危險性。借鑒Paul對美國颶風災害的暴露性分析方法[20]，采用多元線性逐步回歸分析方法建立各地級市遭受臺風襲擊次數(shù)與其地理空間參數(shù)之間相關關系的解釋性模型，并利用此模型的預測值作為定量評價各研究單元臺風災害暴露水平的指標。這里的地理空間參數(shù)選取了研究單元的面積、周長、質心的經、緯度坐標、形狀指數(shù)，以及質心到海岸線的距離等。本文以地級市為研究單元，但由于海南省和臺灣省的行政等級劃分方法與其他省的不一樣，因此，這兩個省份直接以省級行政區(qū)為研究單元。

2.1 指標的計算方法

(1)臺風累計襲擊次數(shù)。臺風累計襲擊次數(shù)是指某一研究單元在一定時間周期內臺風路徑經過次數(shù)的累加值。臺風累計襲擊次數(shù)多少不考慮臺風接觸面積，只統(tǒng)計臺風路徑經過該單元的次數(shù)。對于每一個研究單元，臺風路徑經過一次即為相交一次，襲擊次數(shù)記為1，依此進行累加計算。利用ArcGIS中線與多邊形的相交工具計算獲得。

(2)各研究單元的空間參數(shù)

質心緯度，計算研究單元質心坐標的縱坐標，單位為十進制度。

圖2 1949—2016年中國沿海地區(qū)遭受臺風襲擊次數(shù)空間分布圖Fig.2 Spatial distribution map of the number of typhoon attacks in coastal areas of China

質心經度，計算研究單元質心坐標的橫坐標，單位為十進制度。

距離海岸線的遠近程度，研究單元質心坐標點到海岸線的最短距離(單位km)。利用ArcGIS的鄰域分析工具計算獲得。

面積，計算研究單元在等積投影下的面積(單位km2)。

畝成本種子25元、化肥料農藥150元、機播機收120元、人工80元，合計375元。畝產油菜籽130公斤、單價5.2元/公斤、畝產值676元。畝純收入301元。

周長，研究單元的邊界線長度(單位km)。

形狀指數(shù)，研究單元的周長與其面積開方的比值。對面積進行開方取值是為了保證形狀指數(shù)不依賴于尺度變化；在此基礎上，將比值結果乘以0.25，使形狀接近于正方形的研究單元的形狀指數(shù)為1.0。

利用上述6個空間參數(shù)作為自變量，臺風累計襲擊次數(shù)為因變量，做自變量和因變量的相關關系分析，可獲得臺風襲擊次數(shù)的解釋模型。

2.2 多元線性逐步回歸分析方法

回歸分析方法是研究要素之間具體的數(shù)量關系的工具，運用這種方法能夠建立反映地理要素之間具體的數(shù)量關系的數(shù)學模型，即回歸模型[21]。因此，本文采用多元線性回歸分析方法對上述空間參數(shù)與臺風累計襲擊次數(shù)之間的相關關系進行分析，其理論模型[22]如下：

式中，Y代表因變量，Xi為自變量，m是自變量個數(shù)，ai為偏回歸系數(shù)，e為隨機誤差。

3 結果分析

3.1 臺風累計襲擊次數(shù)空間分布格局

根據(jù)1949—2016年登錄中國的臺風數(shù)據(jù)和臺風累計襲擊次數(shù)的計算方法，計算獲得中國沿海地區(qū)各研究單元的臺風累計襲擊次數(shù)空間分布圖(圖2)，以及沿海地區(qū)遭受臺風襲擊累計次數(shù)最多的前10個研究單元表(表1)。

由圖2和表1可以看出，中國沿海地區(qū)各市遭受臺風襲擊的累計次數(shù)空間分布差異顯著，并呈現(xiàn)由南部沿海向北部沿海逐漸降低的趨勢。襲擊次數(shù)在100次以上的研究單元多分布在臺灣、海南、福建、廣東和廣西等東南沿海地區(qū)，襲擊次數(shù)在10次以下的多分布在天津市、河北省和遼寧省。

表1 1949—2016年累計遭受臺風襲擊次數(shù)最多的前10個研究單元

3.2 回歸分析結果

以前文的6個空間參數(shù)作為自變量，臺風累計襲擊次數(shù)為因變量，進行多元線性逐步回歸分析。分析結果表明，累計襲擊次數(shù)與邊界線周長、緯度、質心與海岸線距離及形狀指數(shù)存在較高的相關性，由此建立多元回歸預測模型：

0.154X4-74.154

(2)

對該預測模型進行擬合度檢驗、顯著性檢驗及t檢驗，結果表明該回歸方程有較高的擬合度。該模型中，X1是研究單元的周長，其回歸系數(shù)為正值，表明臺風累計襲擊次數(shù)與邊界線周長呈正相關，即研究單元邊界線周長越長，可能遭受臺風襲擊的次數(shù)越高；X2、X3、X4分別表示緯度、質心與海岸線距離及形狀指數(shù)，其系數(shù)均為負，表明臺風累計襲擊次數(shù)與緯度、質心距海岸線距離及形狀指數(shù)呈負相關，即緯度越低，距離海岸線越近，形狀指數(shù)越小(區(qū)域越狹長)，可能遭受臺風襲擊的次數(shù)越高。

3.3 臺風災害暴露性分析結果

將式(2)作為臺風災害暴露性水平的評價模型，即綜合考慮上述相關性最強的四個空間參數(shù)：研究單元的周長、緯度、質心與海岸線的距離、形狀指數(shù)，對研究區(qū)各研究單元可能遭受的臺風襲擊次數(shù)進行估算，再采用極差標準化方法對此估算值進行標準化處理，以此作為臺風災害暴露性的表征指標。

(3)

式中，Ei表征某研究單元的臺風災害暴露性，Hi是某研究單元的臺風襲擊次數(shù)估算值，max(H)、min(H)分別是研究區(qū)臺風襲擊次數(shù)估算結果的最大值和最小值。根據(jù)式(3)，計算獲得中國沿海地區(qū)的臺風災害暴露性指數(shù)。采用自然斷點分級法，按暴露性指數(shù)高低將研究區(qū)的暴露性水平分為5個等級：最高、較高、中等、較低、最低，最終獲得如圖3所示的中國沿海地區(qū)臺風災害暴露性空間格局圖。

表2 暴露性指數(shù)最高的10個研究單元

圖3 中國沿海地區(qū)臺風災害暴露性空間格局Fig.3 Spatial distribution map of typhoon disaster exposure in coastal areas of China

由圖3、表2、表3可以看出，中國沿海地區(qū)的臺風災害暴露性空間差異顯著，并呈現(xiàn)從南部沿海向北部沿海逐步降低的趨勢，具體特征如下：(1)暴露性水平最高及較高的研究單元主要分布在臺灣省、海南省、福建省、廣東省、廣西省及上海市等東南沿海地區(qū)，表2列出的暴露性指數(shù)最高的10個研究單元均位于這里的前面5個省份，其中暴露性指數(shù)最高的是臺灣省；暴露性水平中等的研究單元多分布在長江以北的北部沿海省份，包括江蘇省、山東省及河北省等；暴露性水平較低及最低的研究單元主要分布在山東省和河北省的內陸地區(qū)及遼寧省，表3列出的暴露性指數(shù)最低的10個研究單元有9個屬于這3個省份。(2)屬于同一個省份或者緯度相近的各研究單元，呈現(xiàn)距海岸線距離越近暴露性越大的特點，例如，浙江省、福建省、廣東省、廣西省、山東省、河北省等地區(qū)的沿海研究單元的暴露性普遍高于內陸的研究單元。(3)大多數(shù)研究單元的暴露性分析結果與實際情況較吻合，說明利用研究單元本身的空間參數(shù)進行臺風災害暴露性分析的研究方法較合理，且容易實現(xiàn)。因此，針對研究單元空間參數(shù)的特征分析可為臺風災害風險評估指標的選擇及評估方法的改進提供參考。

表3 暴露性指數(shù)最低的10個研究單元

以上分析結果表明，本文所采用的研究方法較合理，并具有較大可行性，針對其中出現(xiàn)的極少數(shù)面積較小的研究單元(如舟山市等)的暴露性結果與實際情況有一定差別的情況，原因可能有以下兩方面：一是空間參數(shù)本身與空間范圍緊密相關，而本文僅選擇中國沿海省份為研究區(qū)，這種狹長的研究范圍內有限的樣本數(shù)量在一定程度上影響了臺風累計襲擊次數(shù)與研究單元空間參數(shù)的相關分析結果。二是以研究單元與臺風路徑是否相交來判斷該研究單元是否遭受臺風襲擊，并進行臺風襲擊次數(shù)統(tǒng)計的結果實際上相當于臺風登陸的次數(shù)，因此，面積較小的研究單元的登陸次數(shù)可能相對較少，進而導致其暴露性相對較低。盡管相對于總共116個研究單元的樣本數(shù)，僅出現(xiàn)少數(shù)幾個異常的結果是屬于可接受的范圍，但也說明在未來研究中，針對其中某些指標的提取方法仍存在進一步優(yōu)化的空間。

4 結論與討論

本文基于歷史臺風路徑數(shù)據(jù)，以中國沿海地區(qū)為研究區(qū)，將地級市作為研究單元，計算其相關的空間參數(shù)，用多元線性回歸分析方法建立臺風累計襲擊次數(shù)和空間參數(shù)之間相關關系的解釋性模型，在此基礎上，對研究區(qū)臺風災害的暴露性進行分析。主要結論如下：

(1)中國沿海地區(qū)遭受臺風襲擊次數(shù)的空間分布差異顯著，呈現(xiàn)由南部沿海向北部沿海逐漸降低的趨勢，最高值集中分布在臺灣、海南、廣東、福建、廣西等地區(qū)。臺風災害累計襲擊次數(shù)與研究單元的邊界線周長呈正相關，與緯度、距海岸線的距離、形狀指數(shù)呈負相關。

(2)中國沿海地區(qū)的臺風災害暴露性空間差異顯著，呈現(xiàn)從南部沿海向北部沿海逐步降低的趨勢。暴露性水平最高的10個研究單元均分布于臺灣、海南、廣東、福建、廣西等5個省份，其中暴露性指數(shù)最高的是臺灣??；暴露性水平中等的研究單元多分布在長江以北的北部沿海省份，包括江蘇省、山東省及河北省等；暴露性水平較低的研究單元主要分布在山東省和河北省的內陸地區(qū)及遼寧?。粚儆谕粋€省份或者緯度相近的各研究單元，呈現(xiàn)距海岸線距離越近暴露性越大的特點。

(3)大多數(shù)研究單元的暴露性分析結果與實際情況較吻合，說明本文的研究方法總體上較合理，可為臺風災害風險表征指標的選擇及評估方法的改進提供參考依據(jù)及基礎性資料，進而為沿海地區(qū)的防臺抗災工作提供科學依據(jù)。針對其中出現(xiàn)的極少數(shù)研究單元分析結果不夠合理的情況，進一步研究可考慮以全國范圍為研究區(qū)，擴大研究范圍，或者是基于更小的縣域單元進行分析。在統(tǒng)計研究單元臺風累計襲擊次數(shù)時可考慮從臺風的強度等級、風圈半徑等方面進行改善，使分析結果更合理、有效。