湖北省暴雨人口暴露时空特征与贡献率研究*

韩钦梅，吕建军，史培军

(1.北京师范大学 地表过程与资源生态国家重点实验室，北京 100875；2.民政部-教育部减灾与应急管理研究院，北京 100875；3.中国地质大学(武汉) 信息工程学院，湖北 武汉 430074； 4.北京师范大学 地理科学学部，北京 100875)

灾害风险是指未来某段时期内某个区域灾害损失的可能性大小，灾害风险研究与防范是当前多学科多领域极为关注的科学前沿问题，也是未来地球研究计划的热点，更是可持续发展的关键[1]。IPCC第五次评估报告指出，风险是致灾因子、暴露、脆弱性的函数[2]，因此在灾害风险的研究中，暴露是极其重要的研究内容。暴露是指处在危险地区的人、财产或物[3]。在灾害风险评价中，对暴露有两类定义，一种是致灾因子发生的区域内承灾体(人、财产等)的总量[4]，一种是危险发生时受影响、伤害的人或财产[5]，这两种概念的本质区别在于是否考虑了承灾体本身的抗灾能力，即是否在承灾体的暴露度中加入脆弱性的考量。本文在估计湖北省研究时段内(1986-2015年)的暴雨人口暴露度时，采用第二种概念，即定义暴雨人口暴露为暴雨范围下受到其影响、伤害的人口总量。

气候变化下，中国极端降水的强度在增加[6]，在时间上，中国年代际暴雨雨量和雨日显著增加，暴雨雨强也呈现增加趋势；在空间上，中国年代际暴雨雨量和雨日呈现出从东南沿海地区向华中和西南及环渤海地区逐渐扩张的梯度增加趋势[7]。区域尺度上，长江流域的极端强降水呈现显著增加趋势，突出表现在中下游地区[8-10]。极端降水事件的增加以及人口的快速增长，使得我国自然灾害人口的暴露不断增加，如果设防能力达不到一定要求，未来极端事件的风险会加大。因此找到一种合理评估人口暴露度的方法，对预估未来风险有重要意义。湖北省位于长江中游地区，是中国遭受暴雨灾害的典型地区，由暴雨引发的灾害造成的损失惨重。但是，目前为止，有关人口对暴雨等极端降水过程暴露度的研究较少，尚未全面开展。基于此，本文以湖北省为例，探讨了一种定量评价暴雨人口暴露及暴露变化贡献因子的模型，在此基础上，分析了湖北省年代际暴雨、人口、以及暴雨人口暴露的时空变化，期待为湖北乃至更大尺度范围的极端降水风险防范提供重要科学与理论依据。

1 数据来源与研究方法

1.1 研究区域

湖北省位于长江中游，在29°01′53″～33°16′47″N、108°21′42″～116°07′50″E之间，总面积约18.59万km2[11]。湖北省地貌类型复杂多样，西、北、东三面环山，中部为地势低平的江汉平原，境内河网纵横，湖泊众多，气候复杂多样，夏季多降水，暴雨引发的自然灾害频繁。

1.2 数据来源

本文的研究时间段为1986-2015年，采用的降水数据来自国家气象信息中心提供的1986-2015年中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集中的降水数据集。为了保证研究时段数据连续的原则，如果某一气象站在研究时段内某一年内有缺测记录的天数超过该年天数的5%，则将该站点剔除，最后得到湖北省可用站点76个，按照行政区划并进行一定合并得到湖北省82个县(市)(图1)。

图1 湖北省气象站点及县(市)行政区划分布图

文中所采用的人口数据为人口网格数据，空间分辨率为1 km×1 km，共三个年份：1990年、2000年与2010年，是尹卫霞利用所在年份的全国人口普查数据结合已有的一些人口分布数据制成[3]。湖北省在1986-2015年人口增长速率变化不大，因此，采用每个时段中间年份的人口表示该时段平均人口，具体时段划分如下：1986-1995年、1996-2005年、2006-2015年。

1.3 暴雨指标计算方法

本文采用的暴雨阈值是中国气象局颁布的降水强度等级划分标准，取24 h降水总量超过50 mm作为暴雨阈值。暴雨的危险性通过暴雨雨强指标来反映[7]，计算研究时段内每个气象站点年平均暴雨雨强(Dij)，分析暴雨雨强时间变化趋势；再计算每个站点的年代平均暴雨雨强(Ii)，利用10年平均暴雨雨强数据进行插值，分析湖北省暴雨雨强空间变化。

Dij=(r1975+10i+j)/(f1975+10i+j);

(1)

(2)

式中：r1975+10i+j表示某气象站在研究时段内第i个年代(i=1,2,3)中第j年(j=1,2,…,10)暴雨雨量总和；f1975+10i+j表示研究时段内第i个年代中第j年暴雨雨日总和。Dij表示研究时段内第i个年代中第j年的平均暴雨雨强，由该年暴雨雨量总和除以年暴雨雨日总和得到；Ii表示研究时段内第i个年代10年的平均暴雨雨强，由该年代10年的暴雨雨量总和除以10年的暴雨雨日总和得到。

将站点观测数据转化为面数据，需要借助插值算法实现。目前对于降水数据插值的研究较多，大部分研究使用反距离加权法对降水分布情况进行插值，有研究通过交叉验证发现对于日降水量的空间插值，反距离加权插值法的精度要高于克里金插值法[12-14]。因此本文选用反距离加权插值法(IDW)对站点的年代平均暴雨雨强数据进行插值，生成三个年代(1990年代，2000年代，2010年代)的暴雨雨强网格分布图，空间分辨率为1 km×1 km，后续人口暴露变化等一系列研究采用该数据。

1.4 人口暴雨暴露计算方法

(1)脆弱性曲线构建

选取湖北省历史资料中28个真实暴雨灾害案例[11]，拟合暴雨降水强度与人口受灾率的关系，构建脆弱性曲线(图2)。

图2 暴雨强度与人口受灾脆弱性曲线

图3 暴雨人口暴露变化贡献因子计算方法

降水强度是将暴雨雨强(mm/d)对数化后得到的，受灾率是指每次暴雨事件导致的受灾人口占当年该区域总人口的比例，拟合后暴雨雨强(X)与暴雨人口受灾率(Y)的公式通过0.05显著性水平检验，拟合公式如下：

Y=0.412×log(X)-0.289。

(3)

从拟合曲线可以看出，湖北省暴雨人口的受灾率与降水强度呈现较好的正相关性，即随着暴雨雨强的增大，受灾率增大。因此本文中暴露的计算方法采用上述公式，即：

暴露=致灾因子影响范围下的人口总量×受灾率。

(4)

(2)暴雨暴露变化贡献因子分析

本文研究时间段分为三个年代：1986-1995(1990年代)，1996-2005(2000年代)，2006-2015(2010年代)。在研究后一个年代的暴露变化贡献因子时，以前一个年代的人口和暴雨水平为基准时期。

结合已有研究[3,15]，本文将人口暴雨暴露变化的贡献因子分为三部分：暴雨影响、人口影响、暴雨人口联合影响，各部分定义如下。

暴雨影响：保持人口总量不变(维持基准时期水平)，改变暴雨水平，得到暴雨影响下的人口暴露变化量。

人口影响：保持暴雨水平不变(维持基准时期水平)，改变人口总量，得到人口影响下的人口暴露变化量。

暴雨人口联合影响：暴雨人口暴露变化量减去气候影响量和人口影响量，剩余的部分为联合影响量。

以第二个年代(2000年代)暴露变化贡献因子计算为例(图3)，具体说明暴露变化贡献因子计算方法，第三个年代(2010年代)暴露变化贡献因子计算与此相同，只需把基准时期换为2000年代.

ΔE=E2-E1；

(5)

ΔEP=EP-E1；

(6)

ΔER=ER-E1。

(7)

式中：ΔE是指两个年代的暴雨人口暴露变化量，E2表示2000年代年暴雨人口暴露总量，E1表示1990年代暴雨人口暴露总量；EP表示人口影响下暴雨人口暴露总量，而ΔEP表示人口影响下暴雨人口暴露变化量；ER表示暴雨影响下暴雨人口暴露总量，ΔER表示暴雨影响下暴雨人口暴露变化量。

暴雨影响是由暴雨影响量(ΔER)除以真实暴雨人口暴露变化量(ΔE)，人口影响是由人口影响量(ΔEP)除以真实暴雨人口暴露变化量(ΔE)，联合影响是由去除暴雨影响量和人口影响量后的暴雨人口暴露变化量(ΔE-ΔER-ΔEP)除以真实暴雨人口暴露变化量(ΔE)。

2 结果与分析

2.1 暴雨雨强时空变化分析

湖北省暴雨集中在5-8月，1986-2015这30年中年平均暴雨雨强波动较大，总体趋势先波动上升然后趋于下降，峰值出现在1991年；年代际平均暴雨雨强先增加后减少，但差距不大，第二个年代(2000年代)平均暴雨雨强水平较高(图4)。

图4 湖北省年平均暴雨雨强变化图(1986-2015年)

在研究时段内，湖北省年代际暴雨雨强空间分布没有太大变化，始终是由西北到东南逐级增加、最高等级暴雨雨强出现在湖北省东北部，暴雨强度比较大的县(市)有麻城市、罗田县、红安县、大悟县、武汉市、孝昌县、安陆市等(图5)。计算暴雨危险性时采用10年暴雨雨强平均值，大暴雨事件频次不多，导致暴雨雨强最大值没有超过100 mm/d，因此将暴雨雨强范围按照等间隔分成5个等级，统计不同等级暴雨雨强影响面积。结果显示较高等级(3～5等级)的暴雨影响面积持续增大，与1990年代相比，2000年代增加了4 559 km2，而2010年代递增到5 921 km2，各等级暴雨雨强具体数据见表1。

表1 湖北省不同暴雨等级影响面积

2.2 暴雨人口暴露总量时空变化分析

在研究时段内，湖北省人口分布格局并没有明显的改变，始终呈现东南密集、西北稀疏的整体态势，人口分布由东向西逐级递减，且差异不断扩大(图6)。结合已有研究[16]，将人口密度分为低(0～50人/km2)、中(50～400人/km2)、高人口密度区(>400人/km2)，统计不同年代不同密度区所占比例，发现高人口密度区主要集中在湖北省东南部，且随着时间增加，该地区高人口密度区所占比例略有增加，表明湖北省人口变化呈西北向东南迁徙的规律。高人口密度区基本与高暴雨雨强区重叠，这可能会导致暴雨人口暴露持续增多。

计算不同年代的暴雨人口暴露量，据此绘制暴雨人口暴露密度空间分布图(图7)。结果显示：湖北暴雨人口暴露密度空间分布由西北向东南递增，且梯度差异不断扩大，武汉市始终是暴雨人口暴露密度最高的地区，以武汉市为中心，暴雨人口暴露密度向四周呈现放射性递减的规律，鄂西大部分地区暴雨人口暴露密度在100人/km2以下，属于低暴露区。

按县域为单位统计各年代暴雨人口暴露总数(图8)，1990年代暴雨人口暴露总量大于70万人的有2个县(市)，分别是武汉市和天门市，其中暴雨人口暴露总量最大的是武汉市，共有368.87万人处于暴雨暴露之中，占当年武汉市总人口的49.2%；暴雨人口暴露总量处于30～70万人之间的有25个县(市)；暴雨人口暴露总量少于30万人的有55个县(市)。2000年代暴雨人口暴露总量大于70万人的有3个县(市)，分别是天门市、仙桃市和武汉市，其中武汉市共有451.04万人处于暴雨暴露之中，占当年武汉市总人口的50.1%；暴雨人口暴露总量处于30～70万人之间有30个县(市)；暴雨人口暴露总量少于30万人的有49个县(市)。2010年代暴雨人口暴露总量大于70万人的有1个县(市)是武汉市，其中武汉市共有532.02万人处于暴雨暴露之中，占当年武汉市总人口的49.8%；暴雨人口暴露总量处于30～70万人之间有28个县(市)；暴雨人口暴露总量少于30万人的有53个县(市)。

图5 湖北省年代际平均暴雨雨强空间分布图(1986-2015年)

图6 湖北省年代际人口密度分布图

图7 湖北省暴雨人口暴露密度分布图

图8 湖北省县域暴雨人口暴露总量分布图

图9 湖北县域暴雨人口暴露变化贡献因子图

三个年代暴雨人口暴露高值区分布没有明显变化，始终处在以武汉市为中心的东南地区，低值区大部分都集中在鄂西地区，这与人口密度分布格局一致。湖北省暴雨人口暴露总人口见表2，湖北省暴雨人口暴露总量呈现先增多后减少的趋势。

表2 湖北省暴雨人口暴露总人口

2.3 暴雨人口暴露变化贡献因子分析

由各县域2000年代暴雨人口暴露总量减去其1990年代的暴雨人口暴露总量，得到2000年代的暴雨人口暴露总量变化量，其中只有15个县(市)暴雨人口暴露总量人口减少，其余67个县(市)暴雨人口暴露总量人口都增加。大部分县(市)暴雨人口暴露总量变化贡献因子以人口影响为主，其次是暴雨影响，联合影响最小；有9个县(市)与之相反，暴雨人口暴露总量变化量的主要贡献因子是暴雨，其次是人口(图9a)。2010年代各县域暴雨人口暴露总量变化计算方法与2000年代一致，与2000年代相比，2010年代暴雨人口暴露总量增加的只有14个县(市)，其余68个县(市)暴雨人口暴露总量均减少。大部分县(市)暴雨人口暴露变化的主要贡献因子是人口，暴雨对暴雨人口暴露变化的影响占比较上个年代有所上升；有8个县(市)主要贡献因子是暴雨，且暴雨影响所占比例较大(图9b)。

湖北省总体上暴雨人口暴露变化量贡献因子是人口影响，其次是暴雨影响，联合影响最小。2000年代暴雨影响占7%，人口影响占92%，联合影响占1%； 2010年代暴雨影响占15%，人口影响占87%，联合影响占-2%。比较两个年代，可以发现，暴雨影响占比增加。

3 结论与讨论

3.1 结论

本文运用1986-2015年湖北省76个站点的日降雨量资料，计算各站点年代平均暴雨雨强，与3次全国人口普查数据制成的网格人口数据相叠加，加入湖北省暴雨事件下人口脆弱性因素的制约，定量分析了每个年代的暴雨人口暴露总量及暴雨人口暴露变化量的贡献因子，主要结论如下。

(1)时间上，湖北省暴雨集中在5-8月，1986-2015的年平均暴雨雨强波动趋势较大，年代平均暴雨雨强先增加后减少，2000年代暴雨强度最大。空间上，暴雨雨强始终是由西北到东南逐级增加、最高等级暴雨雨强出现在湖北省东北部。将暴雨雨强等间隔分为五级，较高等级(3～5)暴雨雨强影响范围呈年代际增加。

(2)湖北省在1986-2015年内，人口分布格局保持一致，始终呈现东南密集、西北稀疏的整体格局，人口分布由东向西递减，且梯度不断增大。统计湖北省各年代不同人口密度所占比例，结果表明湖北省人口呈西北向东南迁徙规律，东西差异进一步加大。

(3)暴雨人口暴露密度空间分布由西北向东南递增，且梯度差异不断扩大，武汉市始终是暴雨人口暴露密度最高的地区，以武汉市为中心，暴雨人口暴露密度向四周呈现放射性递减的规律，鄂西大部分地区暴雨人口暴露密度在100人/km2以下，属于低暴露区。湖北省暴雨人口暴露总量由1990年代的2 493万人增加到2000年代的2 844万人，再减少到2010年代的2 738万人，占当年总人口的比例分别为48.5%、49.0%、48.7%,占比变化不大。

(4) 湖北省2000年代暴雨人口暴露增多的主要贡献因子是人口影响(92%)，其次是暴雨影响(7%)，联合影响比例最小(1%)。2010年代暴雨人口暴露略有减少，主要贡献因子也是人口影响(87%)，其次是暴雨影响(15%)，联合影响比例最小，呈现负贡献(-2%)。比较2000年代和2010年代两个年代，暴雨影响的占比在加大。随着年代增加，湖北省总人口先增加后减少，而湖北省暴雨人口暴露数量也呈现出同样的规律，说明在气候变化影响下，人口变化仍然是影响暴雨人口暴露、风险的主观因素，这也提示我们提高设防能力、提高人类应对灾害的抗打击能力，是减轻灾害风险的主要对策。

3.2 讨论

本研究利用历史资料构建了暴雨人口暴露的脆弱性曲线，曲线与实际情况有较好的相关性，提高了暴雨人口暴露总量预估的准确性。在探讨暴雨人口暴露变化贡献因子时，分尺度分析了湖北省和各县域的暴雨人口暴露变化贡献因子，定量评估了暴雨、人口和联合因素对暴雨人口暴露的影响，发现区域差异明显，但研究还存有以下不足之处：

站点暴雨雨强数据空间插值方法有待进一步完善。本研究中利用反距离加权插值法得到年代平均暴雨雨强的空间分布数据，结果与已有研究有较好一致性，但其精度待提高，需考虑地形、居民点、土地利用分布等因素。因此深入探讨降水数据插值方法在年代暴雨数据插值中的适用性是进一步提高本论文研究结果科学性的重要方向。

脆弱性曲线样本点较少，虽然拟合结果符合一般规律，通过0.05显著性水平的检验，但是样本点分布较离散，无法排除极端取值的影响，需要增加更多案例，提高其置信水平。

灾害是致灾因子、承灾体、孕灾环境共同作用的结果。湖北省东西部地貌、植被、土地利用差异明显，孕灾环境对暴雨人口暴露评价结果必有影响，本文由于相关数据的限制，结果中虽暗含了孕灾环境的影响因素(脆弱性曲线)，但无法单独剥离。因此，在未来暴雨人口风险预估时，须充分考虑孕灾环境因素。