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摘 要： 摘要:臺(tái)風(fēng)災(zāi)害頻發(fā)對(duì)東南沿海人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)安全構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。基于信息擴(kuò)散理論的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，根據(jù)2001-2015年期間的臺(tái)風(fēng)受災(zāi)、成災(zāi)和絕收面積，對(duì)我國(guó)東南沿海的山東、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、廣西和海南的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害展開(kāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。評(píng)估結(jié)果
摘要:臺(tái)風(fēng)災(zāi)害頻發(fā)對(duì)東南沿海人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)安全構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。基于信息擴(kuò)散理論的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，根據(jù)2001-2015年期間的臺(tái)風(fēng)受災(zāi)、成災(zāi)和絕收面積，對(duì)我國(guó)東南沿海的山東、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、廣西和海南的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害展開(kāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。評(píng)估結(jié)果表明:臺(tái)風(fēng)災(zāi)害對(duì)風(fēng)險(xiǎn)水平的影響是隨著相對(duì)損失的增大，風(fēng)險(xiǎn)概率下降;從臺(tái)風(fēng)災(zāi)害相對(duì)災(zāi)損量平均值來(lái)看，海南以54.19%占據(jù)首位，山東以5.29%墊底;廣東、福建、浙江、海南、上海和廣西受到臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)很高，呈現(xiàn)出臺(tái)風(fēng)災(zāi)害高、風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生周期短、頻率高等特點(diǎn)。
關(guān)鍵詞:信息擴(kuò)散;臺(tái)風(fēng)災(zāi)害;風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估;東南沿海
東南沿海(山東、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、廣西、海南)是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)。根據(jù)2017年國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的數(shù)據(jù)，這八個(gè)省市的GDP超過(guò)全國(guó)的50%。然而，臺(tái)風(fēng)災(zāi)害已經(jīng)成為影響東南沿海各省份可持續(xù)發(fā)展的主要制約因素之一。為此，東南沿海臺(tái)風(fēng)災(zāi)害研究得到了越來(lái)越多的關(guān)注。于小兵等[1]通過(guò)多主體建模和仿真理論，對(duì)2013年臺(tái)風(fēng)“菲特”造成的浙江余姚水災(zāi)為例，對(duì)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害應(yīng)急策略進(jìn)行了深入研究。郭桂禎等[2]建立了東南沿海五省臺(tái)風(fēng)災(zāi)害房屋倒損脆弱性曲線模型，以2014年“威馬遜”臺(tái)風(fēng)為例，進(jìn)行了模型驗(yàn)證。楊林[3]利用2014年福建省臺(tái)風(fēng)“麥德姆”氣象資料，對(duì)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害防御行為效益進(jìn)行了評(píng)估研究。Lei等[4]指出:由于高投資和低安全性，結(jié)構(gòu)性防臺(tái)措施是不可持續(xù);而適應(yīng)性治理是一種可行的、具有成本效益的策略，可以用來(lái)應(yīng)對(duì)臺(tái)風(fēng)帶來(lái)的災(zāi)害鏈。
上述研究豐富和完善了臺(tái)風(fēng)災(zāi)害研究，對(duì)防災(zāi)減災(zāi)發(fā)揮了重要作用。但是，這些研究主要是基于微觀視角，站在應(yīng)急管理的角度，對(duì)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)進(jìn)行了研究。從宏觀視角，對(duì)整個(gè)東南沿海八個(gè)省市臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)研究較為缺乏。因此，有必要對(duì)東南沿海的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行系統(tǒng)分析，為政府及有關(guān)部門制定合理的防災(zāi)減災(zāi)政策和風(fēng)險(xiǎn)決策提供科學(xué)依據(jù)。
以往的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究，多數(shù)采用基于大樣本的概率統(tǒng)計(jì)模型，所需樣本數(shù)較多。臺(tái)風(fēng)災(zāi)害是一種典型的自然災(zāi)害，災(zāi)情資料數(shù)據(jù)主要來(lái)自社會(huì)統(tǒng)計(jì)。這類資料年代序列不夠長(zhǎng)，連續(xù)性也不夠強(qiáng)，在進(jìn)行危險(xiǎn)性分析或者風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)會(huì)導(dǎo)致結(jié)果穩(wěn)定性弱，出現(xiàn)不精確的分析評(píng)估結(jié)果。近些年來(lái)，可對(duì)小樣本事件進(jìn)行精確分析的信息擴(kuò)散方法正好可以彌補(bǔ)這些缺陷。信息擴(kuò)散理論是一種處理小樣本信息，利用適當(dāng)?shù)臄U(kuò)散函數(shù)，將觀測(cè)樣本點(diǎn)集值化的方法[5-6]。目前，國(guó)內(nèi)外已有許多學(xué)者將信息擴(kuò)散理論應(yīng)用到干旱、洪澇等災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，并取得了較為理想的分析結(jié)果。黃崇福等[5]基于信息擴(kuò)散理論，以歷史災(zāi)情資料為依據(jù)進(jìn)行自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估;丁青云等[6]基于信息擴(kuò)散理論評(píng)估模型，選用降水距平百分率和標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)作為干旱災(zāi)害評(píng)估指數(shù)對(duì)干旱災(zāi)害進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估;陳海濤等[7]為研究區(qū)域農(nóng)業(yè)干旱時(shí)空分布特征及其對(duì)作物產(chǎn)量的影響，建立了基于信息擴(kuò)散和分形技術(shù)的農(nóng)業(yè)干旱特征量化分析模型。李孟剛等[8]構(gòu)建了熵信息擴(kuò)散理論模型，依據(jù)1985-2013年數(shù)據(jù)，對(duì)我國(guó)30個(gè)省、市、自治區(qū)的農(nóng)業(yè)水旱災(zāi)害進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。龔艷冰等[9]建立基于正態(tài)云信息擴(kuò)散方法的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，對(duì)徐州市農(nóng)作物干旱進(jìn)行了研究。歐陽(yáng)蔚等[10]利用信息擴(kuò)散理論評(píng)估模型，對(duì)云南省楚雄市長(zhǎng)期和近5年的干旱風(fēng)險(xiǎn)率進(jìn)行評(píng)估。Wu等[11]以1949-2012年新疆的洪水、干旱、風(fēng)暴和低溫災(zāi)害序列為樣本，對(duì)該地區(qū)的氣象災(zāi)害進(jìn)行了研究。此外，Meng等[12]以南京化工園為研究對(duì)象，通過(guò)信息擴(kuò)散理論，對(duì)園區(qū)內(nèi)每個(gè)企業(yè)的污染物風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了分析。為了全面評(píng)估東南沿海八個(gè)省份臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)水平，為防災(zāi)減災(zāi)提供理論支撐。本文基于信息擴(kuò)散理論的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，根據(jù)2001-2015年期間的臺(tái)風(fēng)受災(zāi)、成災(zāi)和絕收面積，對(duì)我國(guó)東南沿海的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害展開(kāi)了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。
1資料與研究方法
1.1資料來(lái)源
本研究選取東南沿海各省(包括山東、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、廣西、海南)農(nóng)作物生產(chǎn)的單產(chǎn)資料，臺(tái)風(fēng)受災(zāi)面積、成災(zāi)面積和絕收面積，總氣象災(zāi)害(包括旱災(zāi)、水災(zāi)、風(fēng)雹、低溫、臺(tái)風(fēng)，以下簡(jiǎn)稱總災(zāi))的受災(zāi)面積、成災(zāi)面積和絕收面積。糧食單產(chǎn)數(shù)據(jù)單位為公斤/畝;受災(zāi)面積、成災(zāi)面積和絕收面積數(shù)據(jù)單位為萬(wàn)畝。統(tǒng)計(jì)資料來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》及《中國(guó)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)資料》和農(nóng)業(yè)部種植業(yè)管理司災(zāi)情數(shù)據(jù)庫(kù)，一共采用了15年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(2001-2015年)。
1.2研究方法
1.2.1糧食相對(duì)災(zāi)損量的計(jì)算
根據(jù)農(nóng)業(yè)部門統(tǒng)計(jì)災(zāi)情的方法，選取受災(zāi)面積、成災(zāi)面積和絕收面積數(shù)據(jù)。一般規(guī)定，因?yàn)?zāi)減產(chǎn)10%以上的面積計(jì)為受災(zāi)面積，因?yàn)?zāi)減產(chǎn)30%以上的面積為成災(zāi)面積，因?yàn)?zāi)減產(chǎn)80%以上的面積為絕收面積[13]。本研究選取減產(chǎn)分成法進(jìn)行各類農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害農(nóng)作物減產(chǎn)量的估算[13]。該方法以所選年份受災(zāi)面積、成災(zāi)面積和絕收面積統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為樣本，推算災(zāi)害糧食減產(chǎn)量。
2結(jié)果與分析
2.1東南沿海各省份臺(tái)風(fēng)災(zāi)害糧食減產(chǎn)量分析
通過(guò)公式(1)，計(jì)算山東、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、廣西和海南的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害糧食減產(chǎn)量(圖1)。作為產(chǎn)糧大省的山東，臺(tái)風(fēng)災(zāi)害并不嚴(yán)重，15年的年均災(zāi)損量10.92萬(wàn)t，2012年臺(tái)風(fēng)災(zāi)損量達(dá)到最大值，為93.51萬(wàn)t;江蘇和上海的臺(tái)風(fēng)災(zāi)情相對(duì)較輕，均值分別為16.619萬(wàn)t和16.737萬(wàn)t，在2005年達(dá)到峰值，分別為108.15萬(wàn)t、12.14萬(wàn)t;浙江、福建、廣東、廣西、海南的災(zāi)情較為嚴(yán)重，均值分別為43.82萬(wàn)t、20.92萬(wàn)t、60.45萬(wàn)t、30.02萬(wàn)t、17.84萬(wàn)t，分別在2005、2006、2006、2014和2014年達(dá)到最大值，分別為123.13萬(wàn)At、71.66萬(wàn)t、136.65萬(wàn)t、74.09萬(wàn)t和60.18萬(wàn)t。
2.2東南沿海各省份臺(tái)風(fēng)災(zāi)害相對(duì)災(zāi)損量分析
通過(guò)公式(2)，計(jì)算山東、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、廣西和海南八個(gè)省份的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害相對(duì)災(zāi)損量及均值序列，結(jié)果如圖2和圖3所示。由圖2可以看出，就相對(duì)災(zāi)損量波動(dòng)幅度而言，江蘇和山東最小，波動(dòng)也最小;上海、浙江波動(dòng)最為頻繁;就相對(duì)災(zāi)損量均值而言，海南以54.19%占據(jù)首位，廣東、福建、浙江和上海以50.71%、43%、42.77%、36.97%次之，廣西、江蘇以27.95%、11.99%處于末位，山東更是以5.29%墊底。因此，臺(tái)風(fēng)災(zāi)害對(duì)海南、廣東、福建、浙江和上海農(nóng)作物減產(chǎn)的影響較大，對(duì)山東農(nóng)作物減產(chǎn)影響最小。
3討論
在相對(duì)災(zāi)損量≥5%的風(fēng)險(xiǎn)概率時(shí)，各省均以1～2年一遇為主，說(shuō)明相對(duì)災(zāi)損量≥5%的情景已經(jīng)成為東南沿海各省的常態(tài)風(fēng)險(xiǎn)。在相對(duì)災(zāi)損量≥10%、15%、….、50%的風(fēng)險(xiǎn)概率時(shí)，廣東、福建、浙江、海南均以2～3年一遇為主。在相對(duì)災(zāi)損量≥10%時(shí)，江蘇已經(jīng)呈現(xiàn)出2年一遇。隨著相對(duì)災(zāi)損量≥15%、20%、…、60%，江蘇的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害發(fā)生率遞減明顯，到60%時(shí)已經(jīng)是百年一遇。在相對(duì)災(zāi)損量≥10%時(shí)，山東已經(jīng)呈現(xiàn)出4.7年一遇。隨著相對(duì)災(zāi)損量≥15%、20%、…、50%，山東的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害發(fā)生率遞減明顯，到50%時(shí)已經(jīng)是百年一遇。反觀廣東、福建、浙江、海南、上海和廣西，臺(tái)風(fēng)災(zāi)害發(fā)生率遞減幅度較小，甚至在相對(duì)災(zāi)損量≥90%時(shí)，上海和海南臺(tái)風(fēng)災(zāi)害分別為4年、5年一遇，這種情景可以說(shuō)明廣東、福建、浙江、海南、上海和廣西受到臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)很高，呈現(xiàn)出臺(tái)風(fēng)災(zāi)害高、風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生周期短、頻率高的特點(diǎn)。這些評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際情形比較吻合，便于對(duì)東南沿海各省的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害認(rèn)識(shí)，對(duì)防災(zāi)減災(zāi)具有一定的指導(dǎo)意義。
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歷年臺(tái)風(fēng)壓境，都會(huì)給人們生命財(cái)產(chǎn)帶來(lái)不可估量的損失。今年的超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)“利奇馬”強(qiáng)勢(shì)登陸我國(guó)浙江、山東等地，給我國(guó)很多地區(qū)造成了非常大的破壞。為了減輕臺(tái)風(fēng)給我國(guó)人民帶來(lái)的損失，我國(guó)臺(tái)風(fēng)研究所人員一直都致力于臺(tái)風(fēng)的研究。每年都會(huì)有研究人員將新的研究成果發(fā)表在氣象類期刊上。至于臺(tái)風(fēng)研究所人員如何發(fā)表論文?許多從事臺(tái)風(fēng)研究的技術(shù)人員了解得不是很清楚，在發(fā)表過(guò)程中會(huì)遇到各種各樣的問(wèn)題。
本文基于信息擴(kuò)散理論對(duì)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，忽略了造成臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的其它因素，所以，使用時(shí)還需依照實(shí)際情景進(jìn)行分析。因?yàn)闅v史資料時(shí)間序列短，對(duì)于臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，應(yīng)用時(shí)還有待進(jìn)一步改進(jìn)方法，離散區(qū)間和所求的概率需要更進(jìn)一步的分析選擇。隨著年限越長(zhǎng)，臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的資料也越來(lái)越豐富，修正離散區(qū)間及擴(kuò)散系數(shù)，可以進(jìn)一步保證估計(jì)概率更接近于實(shí)際發(fā)生值。
4結(jié)論
臺(tái)風(fēng)災(zāi)害是多種因素共同作用的結(jié)果，在臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，往往很難得到大樣本的數(shù)據(jù)，因此本文利用不完備信息進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的信息擴(kuò)散理論是十分合理的。本文通過(guò)因?yàn)?zāi)實(shí)際減產(chǎn)量的計(jì)算，以東南沿海的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害造成的受災(zāi)、成災(zāi)和絕收面積以及單產(chǎn)量為基礎(chǔ)的相對(duì)災(zāi)損量作為臺(tái)風(fēng)災(zāi)害評(píng)估指標(biāo)，應(yīng)用優(yōu)于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型的信息擴(kuò)散理論進(jìn)行概率分布估計(jì)對(duì)2001年-2015年的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。研究的主要結(jié)論如下:
(1)東南沿海八省市臺(tái)風(fēng)災(zāi)害造成的損失差異較大。從平均災(zāi)損量上看，廣東最為嚴(yán)重，江蘇最輕;從相對(duì)災(zāi)損量均值上看，海南占據(jù)首位，山東最小。
(2)東南沿海八省市面臨臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)壓力較大。其中，以廣東、福建、浙江、海南、上海和廣西臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)壓力為最。這些地區(qū)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害發(fā)生率遞減幅度較小，甚至在相對(duì)災(zāi)損量≥90%時(shí)，上海和海南還是幾年一遇，說(shuō)明臺(tái)風(fēng)災(zāi)害范圍雖然縮小，但是災(zāi)害強(qiáng)度增大，農(nóng)業(yè)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)壓力很大。
(3)東南沿海八省市臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)空間分布有差異，但是差異不是很大。江蘇和山東雖然臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)壓力較小，但是在≥5%和≥10%之間也有1年～2年一遇的風(fēng)險(xiǎn)水平，同樣不能忽視臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)壓力。
