秦皇岛市气象灾害风险评估技术研究及风险环境区划分

张宝贵，孙丽华，樊清华

（秦皇岛市气象局，河北 秦皇岛 066000）

秦皇岛市气象灾害风险评估技术研究及风险环境区划分

张宝贵，孙丽华，樊清华

（秦皇岛市气象局，河北 秦皇岛 066000）

根据国际流行的灾害评估模式，通过对秦皇岛市气象灾害的分布和环境状况的调查，建立风险要素和风险级别的隶属关系矩阵，用层次分析法来确定风险要素权重的排序，凭借DPS数据处理软件（Data Processing System） 计算权重，得到综合脆弱度指数集合，获得相关区域的气象灾害风险指数得分。

风险评估技术；风险区划分；气象灾害；致灾因子；风险要素指标

1 风险评估概念模型

1.1 评估使用的概念

1.1.1 脆弱性

Rygel L等[1]提出了所谓脆弱性问题的具体名称；而White G F和Cutter S L[2～3]提出了自然灾害以及气象灾害领域的脆弱性定义:脆弱性是在自然灾害的不利影响下，社会、人口遭受损害的程度或可能性。

1.1.2 脆弱性的内涵

脆弱性包含三层含义[4]: （1） 它表明系统、群体和个体存在内在的不稳定性； （2） 该系统、群体或个体对外界的干扰和变化比较敏感；（3） 在外来干扰和外部环境变化的威胁下，该系统、群体或个体易遭受某种程度的损失或损害。

1.1.3 风险评估使用的术语

在风险评估中，使用的术语有:敏感性、适应能力、应对能力、恢复力等，它们用来描述风险评估的过程。

敏感性是由“承灾体”本身的物理特性决定的，接受一定强度的打击后，受到损失的难易程度，是由“承灾体”自身性质决定的，高敏感性意味着高脆弱性。

1.2 风险评估中风险因素分析

风险因素的内涵包括物质的暴露程度、暴露物质的敏感性、暴露物质的结构性脆弱的社会因素和经济因素。

1.2.1 物质的暴露程度

物质的暴露程度是指暴露在气象灾害影响范围之内的承灾体数量或者价值，是灾害风险存在的必要条件。承灾体的暴露取决于气象灾害的危险性和区域内承灾体总量。

1.2.2 风险评价指标选取

所谓的评价过程，就是找出各种指标对单一灾害或者综合灾害体系的关联程度即所谓的隶属程度，计算出各指标在整个评价体系所占的权重，即可完成脆弱程度或者风险承受能力的评价。评价指数（指标） 主要由暴露程度指数、敏感性指数、灾害本体指数构成。

涉及灾害的风险要素指标很多，具体见

2.1.2.2 脆弱性要素指标的选取。

1.3 风险性分析

1.3.1 自然灾害的相对优先权计算

调查各种天气灾害的出现频率、影响程度和范围、物质和人员损失情况等，给出区域的影响等级和潜在损毁等级值。频率、区域影响和潜在损毁“等级值”用数字1～5来表示，1为低级别，5为高级别。通过公式:总得分=（频率+影响等级） ×潜在损毁等级来计算，该总得分就是所谓确定灾害风险的分数，也叫相对优先权。可以用相对优先权得分计算出各种主要灾害的得分。

表1 天气灾害风险性（优先权） 得分

平均影响频率是每年出现某种灾害的平均次数；影响等级根据人员和物质的损失情况，用数字1～5来划分，有人员死伤的等级高；潜在损毁等级是由气象灾害引起的次生灾害的损失程度用数字1～5来划分。

1.3.2 几类天气灾害的风险得分

“风险得分”概念的内涵是:不考虑风险的场所将会给出“0”得分，风险逐步增加到一定的程度加“1点”，设定其最高风险得分是“5”，风险得分“1”表明风险存在，“2” 表示遭受风险较低，“3”表示可能遭受风险，“4”表示很容易遭受风险，“5”表示极易遭受风险。因此“风险得分”的内涵就是某种灾害发生可能性的得分，与灾害的强度无关。

表2 海岸线附近大风风险得分

表2说明了近海海域对于大风级别的敏感性，港口及远洋货轮只对11级以上台风或大风敏感，小船相对于海上大风是脆弱的。

表3 沿海地区及近岸海域浓雾风险得分

由此可见，本地沿海高速公路、海上交通、港口作业以及民航飞机起降（山海关机场距离海岸线5 km）对浓雾具有较强的敏感性。

表4反映了风暴潮对低洼地影响有明显影响，因此沿海地域海拔高程低于2m或者1.5 m的低洼地对风暴潮高度敏感。

表4 风暴潮风险得分

2 风险评估的技术方法

2.1 评估技术、方法

2.1.1 建评估关系集合

承灾体所面临的风险是由本身的脆弱和环境脆弱构成的，面对同样的灾害冲击力，承灾体的本身性质和环境差异，很大程度上其影响抵御风险的能力。因此灾害评估不仅是对灾害本身（气象灾害、地震、环境灾害等） 的评估。

脆弱性是由多个脆弱性因素决定的，每个脆弱性因素又往往由多个脆弱性因子所组成，任何一个因子都无法作出确定性的脆弱性评判，每一个因子的判定具有不确定性，因此可以用模糊综合评判方法[5]来建立因素集、综合评价集以及权重集。具体定义如下:

（1） 为因子集合，是承灾体脆弱性“综合评价要素指标”集合，U是一个矩阵。

（2） 为某一个评价区域的各因子指标的模糊性状，表示各要素的脆弱性程度，分为五级的评价集合，V是模糊向量。

综合评价模糊标准 V=｛v1， v2， v3， v4， v5｝={低脆弱性，较低脆弱性，中等脆弱性，较高脆弱性，高脆弱性}。脆弱性指标:V1=1，V2=2，V3=3，V4=4，V5=5。比如评价指标日最大降雨量u5，其真值u5=200 mm，则其模糊形状的标准为v5=5=高度脆弱。

（3） 为权重集（各指标的综合评价权重集合），权重集的确定有多种方法，层次分析法[6]的基本思路是把复杂问题分解成一个一个的因素，按支配关系把相关因素分组，形成一定的层次结构，通过两两比较的方式来确定诸要素的相对重要性。

（4） 为模糊综合评判标准集合，可以采用构造隶属函数，确定隶属度和求取评价指标权重来确定。隶属函数的确定:参考一些典型的函数构造所需要的隶属函数，隶属函数包括偏小型隶属函数、偏大型隶属函数等。笔者用偏小型降半梯形分布和偏大型升半梯形分布隶属函数进行评判。

U集合和V集合之间的关系可以用模糊关系矩阵R来表示:R代表了每个评价因子对每一级脆弱性等级标准的隶属程度，可以把隶属度看成是脆弱性指标因素的性状数据和脆弱性等级的函数。

矩阵R就是脆弱性因子与脆弱性程度的模糊关系。根据模糊关系的定义，rkj表示第某个研究区域第k个评价因子的数值，可以被评为第j级脆弱性的可能性，即k对于j的隶属度。因此模糊关系矩阵R中的第k行Rk=rk1rk2…rkn（k=1，2，……5），实际上代表了第k个评价因子对承灾体各级脆弱性标准的隶属性。

而模糊关系矩阵中的第j列Rj=r1jr2j…rmj（j=1，2，……5）则代表了各个评价因子对第j级承灾体脆弱性标准的隶属性。

在综合评价指标模糊关系集合R和权重w确定以后，模糊综合评判标准（综合脆弱度指数集合） 为:

“○”为模糊合成算子。根据模糊集的运算法则，有采用小中取大、取最大值以及加权平均模型等原则，最终确定向量S值。依据最大隶属性原则，评判结果取最大分量。其分量计算公式见公式 （8）。

2.1.2 各个集合元素的计算

2.1.2.1 隶属函数的计算

考虑到各指标量级不完全相同，各指标的单位不尽一样，应该把各类量纲不统一的数据采用某种方式换算成具有可比性的数值。因此必须将样本矩阵U和模糊性状矩阵V中的元素归一化，转变为 [0，1]区间内取值。样本矩阵U、模糊性状矩阵V可通过归一化公式（7） 计算。

xi为归一化前的原始数据。

所有要素归一化后，可通过构建隶属函数的方式，通过隶属度的计算（公式a～e），建立脆弱性指标的性状数据和脆弱性等级的关系:

Xk为归一化后的脆弱性指标性状数据，v为脆弱性（等级） 模糊标准值，rkj为隶属程度值，取值范围: 0≤rkj≤1。

2.1.2.2 脆弱性要素指标的选取和权重的计算

参考沿海城市脆弱性评价指标体系和综合脆弱性评价方法[7]，用频率统计法预选关键指标。然后采用特尔菲专家咨询法去除部分不合理指标，最后用层次分析法（Analytic Hierarchy Process） 对预选指标进一步筛选，最后确定图1所示的指标体系，分层次排出图1。

图1 气象灾害风险综合承受能力评价指标体系

2.1.2.3 脆弱要素指标的单位和统计计算方法

根据国内自然（气象）灾害风险评估及风险环境的划分[8～9]、国外主要灾害风险环境评估方法与评估模型[10]，对大风、大雾、洪水、风暴潮日数等要素进行计算和评估。资料选取《2009版秦皇岛年鉴》、 《抚宁县志》、 《昌黎县志》、《秦皇岛环境年鉴》、 《秦皇岛市志》，秦皇岛政府网站，昌黎县、抚宁县、海港区、北戴河区及山海关区政府网站的公开数据。气象资料取自相关监测站历史资料。

确定要素指标之后，根据风险得分和相对优先权的计算，把各种气象灾害要素加入重要度比较矩阵，依照图2的顺序进行两两比较，计算各层次的层次权重以及总排序权重。

按照层次分析法，其要素指标权重流程是:开始→二、三层次评价指标的构造数据→构成判断矩阵→按每个层次单排序；若CR＞0.1，返回开始，若＜0.1，则总排序→显示结果。流程见图2。

图2 层次分析法确定权重的流程

计算权重并进行一致性检验，用DPS（Data Processing System） 数据处理软件。计算可得表5。

表5 气象灾害风险综合承受能力评价指标权重

通过公式（a～e） 计算因子对各级脆弱程度的隶属值，见表6。

表6 各县区气象灾害及相关要素的隶属函数值

3 气象灾害脆弱强度的计算

其中rkj为某区域第k种因子指标归属于j级模糊标准值的隶属函数值，wk为相应指标权重。

用公式（7） 分别对各县区进行计算，可得出各县区的脆弱度指数。公式（7） 是公式（8）的各分量求和运算表达。其结果如图3所示。

图3反映了沿海各区县相对脆弱的模糊评价结果，因为通过归一化后，判断标准矩阵的取值范围在0～1，而0表示低脆弱性，1表示高脆弱性。根据表3的结果，可以划分出各个区县的气象灾害风险程度，评估结果是:昌黎县风险最高，抚宁县和山海关区次之，海港区和北戴河区相对风险最低。山海关和抚宁的风险为中等偏上，昌黎县具较高脆弱性，但还没有达到高度脆弱。

图3 秦皇岛各县区气象灾害脆弱性评估结果

[1]RYGEL L.，O'SULLIVAN D.， YA MAL B..A Method for Constructing a Social Vulnerability Index:An Application to Hurricane Storm Surges in a Developed Country.Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change[J].2006，11（ 3):741-764.

[2]WHITE G.F.，NATURAL HAZARDS.Oxford:Oxford University Press，1974.

[3]CUTTER S.L.Living with risk:The Geography of Technological Hazards.London:Edward Arnold，1993.

[4]李鹤，张平宇，程叶青.脆弱性的概念及其评价方法[J].地理科学进展，2008，27（ 2):18-25.

[5]樊运晓，高朋会，王红娟.模糊综合评判区域承灾体脆弱性的理论模型[J].灾害学， 2003，18（ 3):20-23.

[6]樊运晓.区域承灾体脆弱性综合评价指标权重的确定[J].灾害学，2001，16（ 1):85-87.

[7]许世远，王军，石纯，等.沿海城市自然灾害风险研究[J].地理学报,2006，61（ 2):127-138.

[8]孙蕾.沿海城市自然灾害脆弱性评价研究——以上海市沿海六区县为例[D].上海:华东师范大学，2007:1-54.

[9]章国材.气象灾害风险评估与区划方法[M].北京:气象出版社，2010.

[10]葛全胜，邹铭，郑景云.中国自然灾害风险综合评估初步研究[M].北京:科学出版社，2008.

Technical Study of the Risk Assessment on the Meteorological Disaster and Risky Environment Region Division

Zhang Baogui,Sun Lihua,Fan Qinghua
（Qinhuangdao Meteorological Bureau,Qinhuangdao Hebei066000,China）

According to the international common method for the risk assessment,by researching the distribution of the meteorological disaster and environment conditions in Qinhuangdao,it constructed the subordinating relationship matrix between risk factors and risk levels,and determined the sequence of the weighting on the risk factors using the analytic hierarchy process,calculated the weight by DPS data processing software,got the comprehensive relating set of vulnerability index and the risk score of the weather disaster on the relevant region.

technology for risk assessment； division of risky region； formative factors of meteorological disaster；risk factor index

X4

A

1008-813X（2012）02-0028-06

10.3969/j.issn.1008-813X.2012.02.008

2012-02-02

河北省气象局科研开发基金项目《河北气象灾害风险评估方法研究》 （09ky14-01）

张宝贵（1964-），男，河北秦皇岛人，毕业于成都气象学院天气动力学专业，高级工程师，主要从事生态环境与气象关系的研究。