朱志存，陳雄飛，王永峰，陳明亞，楊昊，高雁南

(平湖市氣象局，浙江 平湖 314200)

引言

浙江省地處我國(guó)東部沿海地區(qū)，主要?dú)庀鬄?zāi)害有臺(tái)風(fēng)、暴雨洪澇等，每年與氣象災(zāi)害有關(guān)的損失占自然災(zāi)害損失的90%以上[1]。在全球變暖背景下，極端事件趨多趨強(qiáng)[2]，且隨著浙江省經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，其面對(duì)氣象災(zāi)害的影響更加脆弱。因此有必要加大氣象災(zāi)害損失評(píng)價(jià)方面的研究分析，認(rèn)清當(dāng)前災(zāi)害損失現(xiàn)狀，為防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)工作提供決策依據(jù)。

氣象災(zāi)害損失年景評(píng)價(jià)是參照歷史情況，對(duì)年度災(zāi)情進(jìn)行總結(jié)，并對(duì)損失程度作出定性評(píng)判，是災(zāi)害評(píng)估的重要內(nèi)容。杜興信和竇品玉[3]利用模糊聚類分析方法，建立了陜西省自然災(zāi)害年度損失等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)和災(zāi)害年景序列。雷向杰等[4]采用相對(duì)損失率因子，如人員死亡率等，建立了陜西省氣象災(zāi)害損失年景評(píng)估模型。另外還有采用灰色關(guān)聯(lián)度[5]以及幾何平均模型[6]等方法來對(duì)災(zāi)情指標(biāo)進(jìn)行綜合處理，得到綜合評(píng)估指標(biāo)，以此開展氣象災(zāi)害年景評(píng)估。趙珊珊等[7]采用無(wú)量綱化法和歸一化法，研制了適用于我國(guó)總的氣象災(zāi)害損失綜合評(píng)估指標(biāo)。這些研究推動(dòng)了災(zāi)害損失評(píng)估技術(shù)的發(fā)展，但是在指標(biāo)間的權(quán)重系數(shù)確定方面存在一定的主觀因素。

基于災(zāi)度相關(guān)概念模型[8-9]，尹宜舟等[10]提出了面向氣象災(zāi)害損失評(píng)價(jià)的四維災(zāi)體模型，該模型由災(zāi)度平面以及以死亡失蹤人數(shù)為要素的第四維組成，以四維災(zāi)體的體積來定量描述綜合災(zāi)害損失，計(jì)算過程中避免了使用權(quán)重系數(shù)，且充分考慮了死亡失蹤人數(shù)在災(zāi)害損失評(píng)價(jià)中的重要地位。災(zāi)體將常見的四個(gè)氣象災(zāi)害損失指標(biāo)包括在內(nèi)，災(zāi)體量大小由這四要素決定，因此四維災(zāi)體及相關(guān)概念能夠較完整地描述氣象災(zāi)害損失的體量。

鑒于目前針對(duì)浙江省的氣象災(zāi)害損失年景評(píng)價(jià)的研究較少，且四維災(zāi)體模型尚未在省級(jí)應(yīng)用，因此本文擬將該模型應(yīng)用于浙江省，對(duì)該模型的適用性以及浙江省氣象災(zāi)害損失年景特征進(jìn)行分析。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文所用的氣象災(zāi)害損失數(shù)據(jù)取自每年出版的《中國(guó)氣象災(zāi)害年鑒》(中國(guó)氣象局，2003—2017年)。年末總?cè)丝?、年播種面積、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、商品零售價(jià)格指數(shù)均來自《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》(浙江省統(tǒng)計(jì)局，2018年)。

1.2 四維災(zāi)體模型簡(jiǎn)介

四維災(zāi)體模型如圖1所示，由直接經(jīng)濟(jì)損失、受災(zāi)人數(shù)、受災(zāi)面積構(gòu)成災(zāi)害損失的基本規(guī)模，即災(zāi)度平面(圖1中紅色虛線示意的三角形)，再在災(zāi)度平面的垂直方向，起于災(zāi)度平面，由死亡失蹤人數(shù)構(gòu)成第四維，四個(gè)維度組成一個(gè)三角體，此三角體的“體積”為災(zāi)體量指數(shù)(I)。若除死亡失蹤人數(shù)外，前三個(gè)維度采用的是相對(duì)值，則稱為相對(duì)災(zāi)體量指數(shù)(I*)。本文采用相對(duì)災(zāi)體量指數(shù)，其中年直接經(jīng)濟(jì)損失(億元)、年受災(zāi)人數(shù)(萬(wàn)人次)、年受災(zāi)面積(萬(wàn)hm2)對(duì)應(yīng)的災(zāi)損率分別為當(dāng)年損失值與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(億元)、年末總?cè)丝?萬(wàn)人)和年播種面積(萬(wàn)hm2)的比值。

圖1 災(zāi)體模型示意圖(根據(jù)尹宜舟等[10]改繪)

災(zāi)體量指數(shù)(I)計(jì)算步驟如下。

1)各指標(biāo)歸一化處理：方法為當(dāng)年值除以樣本序列最大值。

2)計(jì)算災(zāi)度平面面積S，計(jì)算公式如下：

(1)

(2)

式中，p為災(zāi)度平面半周長(zhǎng)，a、b、c為三個(gè)邊邊長(zhǎng)，邊長(zhǎng)由直接經(jīng)濟(jì)損失、受災(zāi)人數(shù)、受災(zāi)面積歸一化處理后的值決定，利用勾股定理計(jì)算得到。

3)計(jì)算災(zāi)體量指數(shù)(I)：由災(zāi)度平面面積S與歸一化處理后的死亡失蹤人數(shù)的乘積計(jì)算得到。

若計(jì)算相對(duì)災(zāi)體量指數(shù)(I*)，則首先對(duì)直接經(jīng)濟(jì)損失占GDP比率、受災(zāi)人數(shù)比率、受災(zāi)面積比率以及死亡失蹤人口的當(dāng)年值進(jìn)行歸一化處理，然后按照步驟2)、3)進(jìn)行計(jì)算，只是三個(gè)邊邊長(zhǎng)由歸一化后的災(zāi)損率指標(biāo)決定。

2 應(yīng)用分析

2.1 浙江省氣象災(zāi)害損失基本特征

2003—2017年，浙江省平均每年因氣象災(zāi)害造成的受災(zāi)面積為61.2萬(wàn)hm2，受災(zāi)人數(shù)為1 304.6萬(wàn)人次，死亡失蹤人數(shù)為66.9人，直接經(jīng)濟(jì)損失(2010年價(jià)格水平)為201.7億元，直接經(jīng)濟(jì)損失占當(dāng)年GDP比重為0.993%。圖2給出了2003—2017年浙江省氣象災(zāi)害年災(zāi)害損失指標(biāo)變化圖，可以看出，直接經(jīng)濟(jì)損失(2010年價(jià)格水平)變化趨勢(shì)不明顯，其占GDP比重為明顯下降趨勢(shì)(檢驗(yàn)結(jié)果見表1，下同)；其他三個(gè)指標(biāo)呈現(xiàn)出明顯的下降趨勢(shì)(通過95%或99%信度檢驗(yàn))，同時(shí)受災(zāi)人口占年末總?cè)丝诒戎爻尸F(xiàn)出明顯的下降趨勢(shì)(通過99%信度檢驗(yàn))。

圖2 2003—2017年浙江省氣象災(zāi)害年損失指標(biāo)量(a.受災(zāi)面積，b.受災(zāi)人口，c.直接經(jīng)濟(jì)損失，d.死亡失蹤人口)的變化

表1 Mann-Kendall變化趨勢(shì)檢驗(yàn)

2.2 浙江省氣象災(zāi)害損失年景評(píng)價(jià)

根據(jù)1.2節(jié)方法逐年計(jì)算2003—2017年浙江省氣象災(zāi)害損失災(zāi)體量和相對(duì)災(zāi)體量指數(shù)，結(jié)果如圖3所示，可以看出2003—2017年，浙江省氣象災(zāi)害年損失災(zāi)體量及相對(duì)災(zāi)體量指數(shù)均呈現(xiàn)出明顯的下降趨勢(shì)(均通過99%信度檢驗(yàn)，Mann-Kendall檢驗(yàn)Z值分別為2.57和3.07)，推測(cè)這和浙江省減災(zāi)能力建設(shè)有關(guān)。

自然斷點(diǎn)法采用數(shù)值統(tǒng)計(jì)分布規(guī)律分級(jí)和分類，使得類與類之間的不同最大化。任何統(tǒng)計(jì)數(shù)列都存在一些自然轉(zhuǎn)折點(diǎn)、特征點(diǎn)，用這些點(diǎn)可以把研究的對(duì)象分成性質(zhì)相似的群組，因此，裂點(diǎn)本身就是分級(jí)的良好界限。本文采用自然斷點(diǎn)法對(duì)2003—2017年相對(duì)災(zāi)體量指數(shù)進(jìn)行劃分，將災(zāi)害年景分為明顯偏重、偏重、一般、偏輕、明顯偏輕5類，結(jié)果如表2所示，最終評(píng)價(jià)結(jié)果為2004、2005年為明顯偏重年，2006、2007、2008和2013年為偏重年，除2013、2015年外，2009年以來的年份均為偏輕或明顯偏輕。

圖3 2003—2017年浙江省氣象災(zāi)害年損失災(zāi)體量和相對(duì)災(zāi)體量指數(shù)變化圖

表2 氣象災(zāi)害損失年景評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)及評(píng)價(jià)結(jié)果

2.3 適用性分析

2004年和2005年為浙江省氣象災(zāi)害年景明顯偏重年份，四維模型中的受災(zāi)人口、死亡失蹤人口和直接經(jīng)濟(jì)損失都屬于較高水平，特別是死亡失蹤人數(shù)分別達(dá)到229人和112人，為2003—2017年第二多年和第三多年，因此年景損失明顯偏重。2006年雖然死亡人口最多，達(dá)242人，但在災(zāi)損率方面，受災(zāi)面積比、受災(zāi)人口比、直接經(jīng)濟(jì)損失占GDP比數(shù)值相對(duì)不大，分別排第12、9和5，所以總體上沒有達(dá)到明顯偏重年份標(biāo)準(zhǔn)。2013年災(zāi)損率中，受災(zāi)面積比、受災(zāi)人口比、直接經(jīng)濟(jì)損失占GDP比分別排第1、6和2，災(zāi)度面積僅次于2005年，即損失的基本規(guī)模較大，但是死亡失蹤人口數(shù)僅17人，排第12位，相對(duì)于2004年和2005年明顯偏小很多，最終也未能達(dá)到明顯偏重年份標(biāo)準(zhǔn)。 浙江省是我國(guó)受臺(tái)風(fēng)影響最為嚴(yán)重的省份之一，2003—2017年，臺(tái)風(fēng)平均每年造成受災(zāi)面積為29.1萬(wàn)hm2，受災(zāi)人數(shù)為700.9萬(wàn)人次，死亡失蹤人數(shù)為37.5人，直接經(jīng)濟(jì)損失(2010年價(jià)格水平)為145.6億元。表3給出了2003—2017年，影響浙江省的臺(tái)風(fēng)基本信息及其損失在總氣象災(zāi)害損失所占比例情況?？梢钥闯觯骄磕暧?.5個(gè)臺(tái)風(fēng)影響浙江，平均每年臺(tái)風(fēng)災(zāi)害所造成的受災(zāi)面積、受災(zāi)人數(shù)、死亡失蹤人數(shù)、直接經(jīng)濟(jì)損失占全年總氣象災(zāi)害損失的比例分別為43.0%、50.5%、29.7%、56.6%。表2所示的偏重或明顯偏重年景的年份中，平均每年有3.7個(gè)臺(tái)風(fēng)影響浙江，上述這些損失比例平均值分別為54.1%、64.0%、53.7%、76.9%。2003—2017年，共有10個(gè)臺(tái)風(fēng)造成浙江省死亡失蹤10人及以上或直接經(jīng)濟(jì)損失100億元以上，其中有7個(gè)出現(xiàn)在偏重或明顯偏重年景的年份中，有3個(gè)出現(xiàn)在年景一般的年份。在偏重或明顯偏重年景中，僅2008年沒有出現(xiàn)重大臺(tái)風(fēng)事件，而2008年主要是因?yàn)槲覈?guó)南方出現(xiàn)了罕見的低溫雨雪冰凍天氣，浙江省因?yàn)?zāi)造成受災(zāi)面積61.3萬(wàn)hm2，受災(zāi)人數(shù)為2 381.9萬(wàn)人次，死亡失蹤人數(shù)為22人，直接經(jīng)濟(jì)損失174.3億元。綜上可以看出，臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失在每年浙江省氣象災(zāi)害損失年景評(píng)價(jià)中具有非常重要的作用，重大臺(tái)風(fēng)事件易造成氣象災(zāi)害偏重或明顯偏重的損失年景。

3 結(jié)論與討論

本文使用四維災(zāi)度模型對(duì)浙江省2003—2017年的氣象災(zāi)害進(jìn)行評(píng)估，共得到如下結(jié)論：

1)2003—2017年，除直接經(jīng)濟(jì)損失外，浙江省各項(xiàng)受災(zāi)指標(biāo)呈現(xiàn)出不同程度的下降趨勢(shì)，特別是年受災(zāi)人數(shù)、年受災(zāi)面積和年死亡失蹤人數(shù)以及直接經(jīng)濟(jì)損失GDP比重、受災(zāi)人口占年末總?cè)丝诒戎叵陆第厔?shì)非常明顯。

2)根據(jù)四維災(zāi)體模型評(píng)估分析，浙江省氣象災(zāi)害年景2004年和2005年明顯偏重，進(jìn)入2010年后，2013年為偏重，模型評(píng)估結(jié)果適用性較好。

3)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失在每年浙江省氣象災(zāi)害損失年景評(píng)價(jià)中具有非常重要的作用，重大臺(tái)風(fēng)事件易造成氣象災(zāi)害偏重或明顯偏重的損失年景。

表3 2003—2017年影響浙江省的臺(tái)風(fēng)基本信息及損失占總氣象災(zāi)害損失比例