余瀚，郭浩，王靜愛

1.蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)農(nóng)林經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，甘肅蘭州 730101

2.北京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)部，北京 100875

3.浙江師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，浙江金華 321004

4.青海師范大學(xué)高原科學(xué)與可持續(xù)發(fā)展研究院，青海西寧 810008

臺(tái)風(fēng)是對(duì)人類社會(huì)造成損失與傷亡最大的災(zāi)害之一。全球每年約有臺(tái)風(fēng)80～100 個(gè)，主要發(fā)生于西北太平洋、加勒比海、印度洋、東太平洋、大洋洲北部海域等洋面。其中西北太平洋的臺(tái)風(fēng)發(fā)生頻率是最高的，約占全球總數(shù)的1/3 以上。臺(tái)風(fēng)引發(fā)一系列次生災(zāi)害與事故，造成巨大經(jīng)濟(jì)損失及人員傷亡［1-5］。

中國地處西北太平洋沿岸，臺(tái)風(fēng)帶來的威脅非常嚴(yán)重。隨著臺(tái)風(fēng)預(yù)警以及社會(huì)進(jìn)步，臺(tái)風(fēng)災(zāi)害造成的人員傷亡顯著下降，但受淹農(nóng)田面積、倒塌房屋數(shù)以及直接經(jīng)濟(jì)損失等臺(tái)風(fēng)災(zāi)情仍然呈上升趨勢(shì)［6］。廣東是我國臺(tái)風(fēng)登陸最多且受臺(tái)風(fēng)影響最嚴(yán)重的省份，其沿海地區(qū)人口與社會(huì)經(jīng)濟(jì)高度集中，臺(tái)風(fēng)災(zāi)害帶來的損失約占廣東省自然災(zāi)害造成損失的60%。隨著國民經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展和氣候變化影響，廣東省在未來遭遇臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)可能還將進(jìn)一步增大［7］。

自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)空間分異規(guī)律的系統(tǒng)性劃分與總結(jié)［8］。從理論研究到實(shí)踐應(yīng)用中，從科學(xué)研究到國家需求，都對(duì)自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域分異規(guī)律系統(tǒng)性總結(jié)有極大需求［9-14］。自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃是當(dāng)前自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究的熱點(diǎn)與難點(diǎn)問題，但目前自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域規(guī)律研究基本集中于風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)高低的分異，系統(tǒng)性與綜合性不足；適應(yīng)系統(tǒng)性綜合區(qū)劃的自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作還有待深入［13］。

因此，如何使區(qū)域自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法適應(yīng)自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)綜合區(qū)劃要求，成為目前迫切需要研究與探討的科學(xué)問題。本文從區(qū)域?yàn)?zāi)害系統(tǒng)理論出發(fā)，深入分析區(qū)域臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的需求，以廣東省為例從臺(tái)風(fēng)致災(zāi)因子強(qiáng)度、人口與經(jīng)濟(jì)社會(huì)脆弱性、暴露度，系統(tǒng)性地綜合評(píng)價(jià)了臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，為廣東省臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)防范提供科學(xué)依據(jù)，也為后續(xù)廣東省臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)綜合區(qū)劃開展提供基礎(chǔ)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù) 據(jù)

本研究對(duì)獲取的相關(guān)研究數(shù)據(jù)，從區(qū)域?yàn)?zāi)害系統(tǒng)理論角度，進(jìn)行了分類整理（表1）。

表1 研究基本數(shù)據(jù)Table 1 Basic data

致災(zāi)因子主要選取臺(tái)風(fēng)災(zāi)害中影響較大的大風(fēng)、暴雨、洪澇為3種致災(zāi)因子?？紤]到需要較高空間分辨率數(shù)據(jù)，大風(fēng)與暴雨致災(zāi)數(shù)據(jù)直接引用了北京師范大學(xué)臺(tái)風(fēng)巨災(zāi)模型組的研究成果［15-19］：①大風(fēng)致災(zāi)因子，由于在風(fēng)荷載下的致?lián)p過程主要由瞬時(shí)的極大風(fēng)速?zèng)Q定，是決定臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)災(zāi)損失的關(guān)鍵，通常選擇3 s 極大風(fēng)速值，它與承災(zāi)體損失的關(guān)系更好，可由參數(shù)化臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)模型計(jì)算獲得［15-17］；②暴雨致災(zāi)因子選擇臺(tái)風(fēng)過程降雨量，它是由《熱帶氣旋年鑒》中歷史臺(tái)風(fēng)災(zāi)害過程降水等值線數(shù)據(jù)，通過數(shù)字化后進(jìn)行空間插值方法，并結(jié)合距離平方反比與極端降水觀測(cè)值重建得到［18-19］；③洪澇災(zāi)害致災(zāi)因子選取洪澇災(zāi)害等級(jí)，由中國洪澇災(zāi)害綜合危險(xiǎn)性等級(jí)數(shù)據(jù)中提取得到［20］。該數(shù)據(jù)包括山洪災(zāi)害危險(xiǎn)性與淹沒型洪水危險(xiǎn)性兩部分，綜合考慮了致災(zāi)因子（降水量、降水分布的強(qiáng)度與時(shí)間特征）與孕災(zāi)環(huán)境（山洪災(zāi)害相關(guān)的地形、地表類型等數(shù)據(jù)）兩個(gè)要素。

人口與經(jīng)濟(jì)承災(zāi)體數(shù)據(jù)為2010 年千米網(wǎng)格人口與GDP 數(shù)據(jù)、第六次人口普查數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源為中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心。以2010 年千米網(wǎng)格人口與GDP 數(shù)據(jù)為基底，計(jì)算縣區(qū)級(jí)行政區(qū)總值，與第六次人口普查、統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)對(duì)比計(jì)算比率為校正系數(shù)，對(duì)千米網(wǎng)格上的人口與GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行校正得到。

1.2 評(píng)估方法

1.2.1 自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)綜合區(qū)劃的需求 風(fēng)險(xiǎn)綜合區(qū)劃是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果的再綜合，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)是開展風(fēng)險(xiǎn)綜合區(qū)劃的基礎(chǔ)。分析后續(xù)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的需求，臺(tái)風(fēng)災(zāi)害評(píng)價(jià)應(yīng)解決3 個(gè)問題：①綜合表達(dá)風(fēng)險(xiǎn)的未來不確定性。風(fēng)險(xiǎn)是對(duì)未來不利情景的表達(dá)［21］，未來性意味著不確定性；②風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的系統(tǒng)性與綜合性。以利于風(fēng)險(xiǎn)綜合區(qū)劃的多級(jí)分區(qū)；③提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)基本單元的空間分辨率。以利于提高區(qū)劃界線的定量程度。

針對(duì)上述問題，① 風(fēng)險(xiǎn)分析過程與結(jié)果的表達(dá)采用多情景下風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)圖譜的形式，采用一致的制圖分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，確保多個(gè)情景下的可比性；②在區(qū)域?yàn)?zāi)害系統(tǒng)理論指導(dǎo)下，從風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)成要素綜合、系統(tǒng)地評(píng)價(jià)廣東省臺(tái)風(fēng)災(zāi)害人口與經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)；③選擇較高空間分辨率的數(shù)據(jù)。

1.2.2 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型 依據(jù)前述分析，本研究中臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析模型可表達(dá)為［22-23］：

其中R為臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，H為臺(tái)風(fēng)災(zāi)害多致災(zāi)因子綜合強(qiáng)度，V為承災(zāi)體脆弱性，E為承災(zāi)體暴露度。分析框架如圖1所示。

圖1 廣東省臺(tái)風(fēng)災(zāi)害人口與經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)分析框架Fig.1 Framework of typhoon disaster risk analysis for Guangdong province

1.2.3 綜合致災(zāi)因子強(qiáng)度 臺(tái)風(fēng)災(zāi)害致災(zāi)因子多樣，是典型的災(zāi)害鏈，除大風(fēng)、暴雨外，在不同下墊面的孕災(zāi)環(huán)境下，可能引發(fā)洪澇、風(fēng)暴潮、滑坡、泥石流等次生災(zāi)害［24］。臺(tái)風(fēng)災(zāi)害最終造成的損失應(yīng)當(dāng)為多種致災(zāi)因子共同作用的綜合結(jié)果［4，24-25］。由于當(dāng)前災(zāi)害鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估從理論到方法的研究還有待進(jìn)一步深入，以及數(shù)據(jù)資料所限，本文中臺(tái)風(fēng)多致因子強(qiáng)度仍采用多災(zāi)種綜合的方法：選擇臺(tái)風(fēng)災(zāi)害中影響較大的大風(fēng)、暴雨評(píng)價(jià)其致災(zāi)強(qiáng)度，同時(shí)考慮洪澇危險(xiǎn)性等級(jí)進(jìn)行修正。針對(duì)多個(gè)重現(xiàn)期情景，首先進(jìn)行單致災(zāi)因子強(qiáng)度-概率分析，然后對(duì)單致災(zāi)因子的強(qiáng)度進(jìn)行綜合。

單致災(zāi)因子強(qiáng)度-概率分析中，①利用模擬最大風(fēng)速、降雨量數(shù)據(jù)，以年為單位分別構(gòu)建柵格單元臺(tái)風(fēng)年最大風(fēng)速、臺(tái)風(fēng)年降雨量的極大值樣本序列；②擬合樣本序列累積概率分布函數(shù)，利用Gumbel經(jīng)典極值分布函數(shù)

式中μm，σm，c分別是年極大值樣本的數(shù)學(xué)期望、標(biāo)準(zhǔn)差和歐拉常數(shù)；③基于致災(zāi)因子數(shù)據(jù)序列長度和風(fēng)險(xiǎn)概率統(tǒng)計(jì)可靠性，計(jì)算得到5、10、20、50 和100 年一遇重現(xiàn)期下的綜合致災(zāi)因子強(qiáng)度指數(shù)［18-19］

式中T，p(X≥x)，F(xiàn)(x)分別為重現(xiàn)期、超越概率、累積分布概率，并利用K-S 檢驗(yàn)（Kolmogorov-Smirnov test）進(jìn)行擬合效度檢驗(yàn)。

綜合致災(zāi)因子強(qiáng)度計(jì)算中，參考實(shí)地調(diào)研中走訪當(dāng)?shù)刎?cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司所獲取的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的理賠案例及經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)分析設(shè)定臺(tái)風(fēng)大風(fēng)、降雨綜合權(quán)重分別為0.2和0.8，而暴雨主要的成害原因就是洪澇，利用洪澇危險(xiǎn)性等級(jí)對(duì)暴雨強(qiáng)度進(jìn)行修正

式中H，Hwind，Hrain，Hflood分別為臺(tái)風(fēng)致災(zāi)因子綜合強(qiáng)度指數(shù)、歸一化的大風(fēng)、降水、洪澇災(zāi)害強(qiáng)度指數(shù)。

1.2.4 人口經(jīng)濟(jì)承災(zāi)體脆弱性與暴露度 本文中人口經(jīng)濟(jì)承災(zāi)體脆弱性是指區(qū)域社會(huì)脆弱性，是區(qū)域內(nèi)人口經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的固有屬性［26-27］。

人口社會(huì)脆弱性評(píng)價(jià)通過構(gòu)建指標(biāo)體系并進(jìn)行因子分析計(jì)算得到［27］。廣東省人口社會(huì)脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見表2），該指標(biāo)體系參考了原指標(biāo)體系，也考慮了數(shù)據(jù)可獲取性與區(qū)域適宜性等，對(duì)19個(gè)指標(biāo)進(jìn)行因子分析后，信息量較大的公因子等權(quán)重求和得到的社會(huì)脆弱性指數(shù)。

表2 廣東省人口社會(huì)脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Table 2 Indicators of Guangdong population social vulnerability evaluation

經(jīng)濟(jì)社會(huì)脆弱性用社會(huì)財(cái)富值的高低代表［28］。社會(huì)財(cái)富

式中GDP為國內(nèi)生產(chǎn)總值，Invt為區(qū)域內(nèi)投資比。

綜合社會(huì)脆弱性指數(shù)

式中V，Vpop，Veco分別代表綜合、人口、經(jīng)濟(jì)承災(zāi)體的社會(huì)脆弱性指數(shù)。參考對(duì)廣東省臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究中利用人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、農(nóng)業(yè)承災(zāi)體分別與損失的偏相關(guān)系數(shù)計(jì)算權(quán)重［29］，農(nóng)業(yè)歸于經(jīng)濟(jì)承災(zāi)體，可得的人口、經(jīng)濟(jì)脆弱性的系數(shù)分別為0.306、0.694。

暴露度指標(biāo)選取人口與GDP 數(shù)量，受數(shù)據(jù)資料不完備所限，暫無法考慮防護(hù)措施。人口經(jīng)濟(jì)承災(zāi)體綜合暴露度

式中E，Epop，Eeco分別為綜合、人口、經(jīng)濟(jì)承災(zāi)體的暴露度指數(shù)。根據(jù)實(shí)地調(diào)研獲取的保險(xiǎn)公司的實(shí)際業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，系數(shù)設(shè)定為0.2與0.8。

2 結(jié)果分析

2.1 臺(tái)風(fēng)綜合致災(zāi)因子強(qiáng)度

2.1.1 大風(fēng)致災(zāi)強(qiáng)度等級(jí) 大風(fēng)致災(zāi)因子強(qiáng)度以風(fēng)力等級(jí)表達(dá)，99.31%的網(wǎng)格通過K-S 檢驗(yàn)。參考熱帶氣旋等級(jí)劃分的國家標(biāo)準(zhǔn)［30］，制圖共劃分為7 個(gè)等級(jí)，分別為<7，7～9，9～11，11～13，13～15，15～17，>17級(jí)（表3，圖2）。

表3 不同重現(xiàn)期情景下廣東3 s年極大風(fēng)速強(qiáng)度分級(jí)面積占比Table 3 Percentage of annual maximum 3 s gust wind speed grades in Guangdong under different return period %

大風(fēng)致災(zāi)因子強(qiáng)度具有明顯的地帶規(guī)律性：距海岸線距離的遠(yuǎn)近形成了NE-SW 的帶狀分異，越深入內(nèi)陸，風(fēng)速極大值越小。大風(fēng)高危險(xiǎn)性區(qū)域集中于沿海的深圳-汕頭、陽江-湛江一帶。由于地形起伏與地表粗糙度，局地特征較明顯。從5 年到100 年一遇情景，高等級(jí)大風(fēng)強(qiáng)度區(qū)域占比不斷增加。

2.1.2 暴雨致災(zāi)強(qiáng)度等級(jí) 降水強(qiáng)度等級(jí)劃分以24 h 降水量為指標(biāo)，95.82%的網(wǎng)格通過K-S 檢驗(yàn)。參考中國氣象局關(guān)于降水強(qiáng)度等級(jí)的劃分標(biāo)準(zhǔn)［31］，將過程降水量分布集中的區(qū)間適當(dāng)細(xì)化，突顯等級(jí)差異（圖2，表4）。

表4 不同重現(xiàn)期情景下廣東省過程降水量強(qiáng)度分級(jí)面積占比Table 4 Percentage of annual maximum typhoon precipitation grade in Guangdong under different return period %

暴雨致災(zāi)因子強(qiáng)度高值區(qū)分布具有較明顯地帶規(guī)律性：隨著距海岸線距離遠(yuǎn)近形成了NE-SW的帶狀分異，越深入內(nèi)陸，過程降水量越小。在粵北山地區(qū)由地形起伏造成地帶性規(guī)律較差。暴雨高危險(xiǎn)區(qū)域集中于珠海-江門、惠州-揭陽一帶。從5 年一遇到100 年一遇情景，高等級(jí)降水強(qiáng)度區(qū)域占比不斷增加。

2.1.3 洪澇致災(zāi)強(qiáng)度等級(jí) 洪澇災(zāi)害危險(xiǎn)性等級(jí)呈現(xiàn)南北分異的宏觀格局（圖2，表5）。北部山區(qū)內(nèi)呈樹枝狀分布，由珠江水系，以及粵東、粵西主要河流水系的分布走向形成，易形成山洪型洪水災(zāi)害。南部沿海平原區(qū)域地勢(shì)平坦，易形成河流淹沒型洪水災(zāi)害。高危險(xiǎn)性等級(jí)區(qū)域面積占比約為1/3。

表5 廣東省洪澇災(zāi)害危險(xiǎn)性分級(jí)面積占比Table 5 Percentage of flood hazard grade in Guangdong

2.1.4 綜合致災(zāi)強(qiáng)度等級(jí) 臺(tái)風(fēng)綜合致災(zāi)因子強(qiáng)度呈現(xiàn)出較明顯的地帶規(guī)律性（圖2），高危險(xiǎn)區(qū)域均集中于沿海。局地尺度上呈現(xiàn)出明顯的高值集中區(qū)：沿海地帶主要集中于粵東汕尾市區(qū)域內(nèi)沿海地帶、粵西江門-陽江沿海一帶、湛江東部-茂名的沿海地帶，內(nèi)陸地區(qū)主要分布于沿主要河流水系走向的區(qū)域。多重現(xiàn)期情景下隨著超越概率逐漸變小，高等級(jí)致災(zāi)強(qiáng)度指數(shù)區(qū)域占比逐步增多（表6）。

表6 不同重現(xiàn)期情景下廣東省臺(tái)風(fēng)綜合致災(zāi)因子歸一化強(qiáng)度分級(jí)面積占比Table 6 Percentage of normalized comprehensive typhoon intensity under different return periods %

圖2 不同重現(xiàn)期情景下廣東省臺(tái)風(fēng)災(zāi)害大風(fēng)、暴雨、洪澇及綜合致災(zāi)因子強(qiáng)度以及廣東3 s年極大風(fēng)速強(qiáng)度分級(jí)面積占比Fig.2 Wind，rainstorm，flood，comprehensive typhoon intensity grades and the percentage of annual maximum 3 s gust wind speed grades in Guangdong under different return period

2.2 廣東人口經(jīng)濟(jì)社會(huì)脆弱性與暴露度

人口社會(huì)脆弱性呈現(xiàn)從內(nèi)陸到沿海逐漸降低的分異規(guī)律（圖3），高脆弱性區(qū)域主要集中于粵西、粵西北和粵東北部地區(qū)，低脆弱性區(qū)域集中于珠三角及其周邊縣市。經(jīng)濟(jì)社會(huì)脆弱性呈現(xiàn)明顯地域分異，高脆弱性地區(qū)主要集中于珠三角城市群區(qū)域、粵東城市群區(qū)域，廣州、深圳兩個(gè)超大城市尤為突出，其余區(qū)域內(nèi)的高值區(qū)與城鎮(zhèn)的空間位置分布一致；低脆弱性等級(jí)區(qū)主要位于北部-東北部。

廣東人口與經(jīng)濟(jì)承災(zāi)體綜合社會(huì)脆弱性等級(jí)分異表現(xiàn)為，珠三角城市群區(qū)域、粵東城市群區(qū)域的高脆弱區(qū)由經(jīng)濟(jì)高脆弱性造成；粵北、粵西區(qū)域內(nèi)部分地區(qū)集中分布的高脆弱區(qū)由人口與經(jīng)濟(jì)共同產(chǎn)生。

人口承災(zāi)體暴露度（圖4）：高暴露區(qū)集中于珠三角地區(qū)、粵東潮汕地區(qū)以及粵西湛江和茂名城鎮(zhèn)區(qū)域。經(jīng)濟(jì)承災(zāi)體暴露度與人口相似性且更加集中（圖3），珠三角地區(qū)明顯高于其他地區(qū)。

圖4 廣東人口、經(jīng)濟(jì)與綜合暴露度指數(shù)等級(jí)Fig.4 Regional population,economic,comprehensive exposure grades

綜合暴露度呈現(xiàn)沿海高于內(nèi)陸的分布格局（圖3），3 個(gè)高值區(qū)分別是珠三角周邊地區(qū)、粵東潮汕地區(qū)、粵西湛江和茂名地區(qū)。低值區(qū)分布于粵北與粵東北部分地區(qū)，但城鎮(zhèn)區(qū)域均處于高暴露等級(jí)。

圖3 廣東人口、經(jīng)濟(jì)與綜合社會(huì)脆弱性指數(shù)等級(jí)Fig.3 Regional population,economic,comprehensive social vulnerability grades

2.3 綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果

綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)評(píng)價(jià)結(jié)果以20 年一遇情景為基礎(chǔ)進(jìn)行分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定，其他年遇型使用同一分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。使5個(gè)重現(xiàn)期情景下的結(jié)果中的等級(jí)具有可比性（圖5，表7）。

圖5 不同重現(xiàn)期情景下廣東省臺(tái)風(fēng)綜合風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)Fig.5 Comprehensive typhoon risk grade distribution under different return period in Guangdong

廣東省臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)空間分異顯著：①沿海地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)高于內(nèi)陸地區(qū)，越深入內(nèi)陸風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)越?。虎陲L(fēng)險(xiǎn)最高等級(jí)區(qū)集中于珠三角區(qū)域，每個(gè)年遇型情景下均為最高等級(jí)。次高等級(jí)區(qū)主要位于粵東潮汕地區(qū)、粵西湛江-茂名地區(qū)；③風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)低值區(qū)主要集中于內(nèi)陸丘陵區(qū)域；④內(nèi)陸丘陵區(qū)域內(nèi)沿河流、交通路線以及城鎮(zhèn)分布有部分高、中值區(qū)；④從5年一遇到100年一遇情景，隨著超越概率逐漸變小，高等級(jí)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域范圍明顯增加。在5、10、20年一遇情景下，超過50%的面積處于較低等級(jí)的1級(jí)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，5級(jí)以上較高等級(jí)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)所占面積大多在10%以下。100年一遇情景下，風(fēng)險(xiǎn)處于較高-高等級(jí)的面積增加到約15%（表7），北部風(fēng)險(xiǎn)較低的地區(qū)變化不明顯。

表7 不同重現(xiàn)期情景下廣東省臺(tái)風(fēng)人口與經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分級(jí)面積占比Table 7 Percentage of comprehensive typhoon risk grade under different return period in Guangdong %

3 結(jié)論與建議

本文根據(jù)區(qū)域?yàn)?zāi)害系統(tǒng)理論，面向臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)綜合區(qū)劃需求，系統(tǒng)地從要素到綜合分析了廣東省臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，獲得風(fēng)險(xiǎn)及形成要素空間分異規(guī)律：

1）多個(gè)情景下臺(tái)風(fēng)綜合致災(zāi)因子強(qiáng)度從沿海-內(nèi)陸逐級(jí)遞減，高強(qiáng)度區(qū)域主要集中于沿海部分以及內(nèi)陸沿河流區(qū)域。

2）人口經(jīng)濟(jì)承災(zāi)體高脆弱區(qū)域主要分布于珠三角、粵東城市群區(qū)域，粵北粵西的城鎮(zhèn)區(qū)。

3）人口與經(jīng)濟(jì)高暴露區(qū)域集中于珠三角、粵東、粵西城市城鎮(zhèn)區(qū)。

4）臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)從沿海到內(nèi)陸逐漸降低，5 個(gè)重現(xiàn)期下中高風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)區(qū)均集中于珠三角一帶、次高級(jí)中心在粵東潮州-汕頭城區(qū)一帶、粵西的湛江-茂名城區(qū)一帶。

本研究從表達(dá)方法、系統(tǒng)性與綜合性、數(shù)據(jù)分辨率等3 個(gè)方面進(jìn)行了探索，希望為進(jìn)一步開展廣東省臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)綜合區(qū)劃提供了科學(xué)依據(jù)與支持。在后續(xù)研究中可從以下3 個(gè)方面進(jìn)一步深入：① 臺(tái)風(fēng)災(zāi)害鏈效應(yīng)。臺(tái)風(fēng)災(zāi)害是一種典型的災(zāi)害鏈，多種災(zāi)害之間相互作用使得災(zāi)情遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過幾個(gè)單災(zāi)種簡單線性疊加。由于當(dāng)前災(zāi)害鏈損失與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估基本處于概念模型階段，本文采用多災(zāi)種疊加來計(jì)算綜合致災(zāi)因子強(qiáng)度可能會(huì)低估其影響。未來基于災(zāi)害鏈內(nèi)多種災(zāi)害之間影響過程建模，從災(zāi)害鏈系統(tǒng)的致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、承災(zāi)體脆弱性與暴露度在災(zāi)害鏈過程中變化機(jī)制入手，是提高準(zhǔn)確度的方向；② 未來氣候變化導(dǎo)致情景假設(shè)可能不成立。氣候變化可能導(dǎo)致未來臺(tái)風(fēng)災(zāi)害致災(zāi)因子強(qiáng)度-概率關(guān)系變化，同時(shí)人口經(jīng)濟(jì)情景變化可能帶來脆弱性與暴露度的變化。將氣候變化情景下臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)變化要素納入研究，才能使本文臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估在指導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃時(shí)提供更科學(xué)的依據(jù)；③面向風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，多情景風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果的再綜合。自然地理區(qū)劃通常用一張區(qū)劃圖表達(dá)，本文多情景風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果的表達(dá)方法，會(huì)增加風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃中的復(fù)雜度以及影響區(qū)劃結(jié)果表達(dá)與應(yīng)用，因此進(jìn)行多情景風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果的再綜合是后續(xù)研究可深入的方向。