基于VSD模型的滇中地区森林火灾脆弱性影响因素分析

向临川，黄志强，龙腾腾，高仲亮，王秋华

(西南林业大学土木工程学院/云南省森林灾害预警与控制重点实验室/西南林业大学消防研究所，云南 昆明 650224)

脆弱性研究源于灾害学，Timmerman于1981年提出“脆弱性是灾害事件发生时对系统产生不利影响的程度”[1]。2001年发表的《Science》“可持续性科学”文章中，将“特殊地区的自然—社会系统的脆弱性和恢复能力”研究列为可持续性科学中的7个核心问题之一[2]，脆弱性的内涵随之不断延伸，从自然科学领域的固有脆弱性演化为社会科学领域的综合脆弱性概念，研究范围也从单纯的自然环境系统拓展到人—环境耦合系统[3-5]。

森林火灾是当今世界作用范围广、危害大、救援难的自然灾害之一，严重危害人类社会安全和生态环境平衡。目前国内外关于森林火灾脆弱性的研究较少。Chuvieco等[6]运用GIS对森林火灾风险进行评估，提出包括综合危险和脆弱性的评估模型，其中脆弱性指标包括社会经济指标、潜在退化指标和景观指标；田晓瑞等[7]从林火发生可能性、脆弱性、暴露性和防灾能力4个方面构建了中国森林火灾风险指标体系，其中脆弱性指标包括可燃物类型、载量历史过火区分布；王磊等[8]提出一种混成的多因素森林火险等级预测模型，可同时考虑气候、地形地貌、可燃物、人为因素；龙腾腾等[9]基于社会经济角度构建了安宁市森林火灾社会脆弱性评价体系，分析安宁市森林火灾与社会经济间的关系。

现有研究发现，针对森林火险脆弱性评估指标的研究多数从自然科学领域出发，侧重将脆弱性理解为系统暴露于灾害的程度或可能性，强调不利扰动的影响，较少从社会科学领域角度考虑社会结构特征所决定的灾前既存状态(社会结构、人为因素等)，即原因对灾害产生和扩大的影响。因此，本文将综合考虑两个领域对脆弱性的理解，选取我国森林火险重点区域—云南省滇中区域进行实证分析，以期发现影响森林火灾脆弱性的因素，提高森林火险防控水平。

1 森林火灾脆弱性评估模型

1.1 VSD模型

Polsky等[10]受美国公共空间计划整合框架的启示，发展了基于“暴露—敏感—适应”的VSD模型(Vulnerability Scoping Diagram)，将脆弱性分解为暴露度、敏感性和适应能力3个维度。宋守信等[11]以“人—机—环”系统为研究对象，构建了脆弱性特征要素递次演化的分析框架，如图1所示。

图1 森林火灾脆弱性理论模型

1.2 森林火灾脆弱性影响因素分析

1)暴露性是火灾扰动作用下系统的暴露程度[12-13]，体现系统受到火灾扰动危害的概率，暴露度越高，系统受到火灾危害的概率越大。在森林系统中，暴露于致灾因子下的森林面积越大，其承受致灾因子打击的可能性就越大[14]。在我国，绝大多数森林火灾是人为因素导致，人类在森林中的生产、生活越频繁，越容易诱发火灾[15]。因此，选取森林覆盖率、林业产值、人口密度作为暴露性指标。

2)敏感性指扰动对系统产生危害的程度，即系统受到扰动时的反应程度。天气是发生火灾的重要条件，森林火灾多发生在降水少的干旱年[16]。由于滇中地区森林主要集中在城乡结合部，而人口结构和社会文化造成的不同群体在防灾意识、行为和效果方面存在差异性。因此，选取降水量、气温、城乡人口比例作为暴露性指标[17]。

3)适应能力指系统被扰动后区域社会经济发展水平对于灾后重建所表现出来的恢复潜力，包括恢复时间、恢复程度和恢复速度等[18]。一般而言，区域的经济越发达，财政收入越多、居民收入水平越高，自然灾害恢复能力越强。选取人均GDP、农民人均收入、地方财政收入作为适应能力指标[17-18]。

1.3 森林火灾脆弱性评估方法

加权综合评价法是假设由于指标量化值的不同，而使每个指标i对于特定因子j的影响程度存在差别[20]，公式为：

式中，Cvj为评价因子总值；Qvij是对于因子j的第i个指标，Wci是指标i的权重值，m是评价指标个数。

2 森林火灾脆弱性评价指标体系

2.1 评价指标体系的构建

从暴露性、敏感性、适应能力出发构建准则层，综合考虑森林火灾脆弱性的影响因素、指标数据可定量性和可获取性原则，选择9个指标构建指标层。其中正向指标越高，表示脆弱性越高；负向指标越高，表示脆弱性越低。具体结构见表1。

2.2 指标权重的确定

2.2.1 构建判断矩阵x

采用5级标度构建准则层对目标层、指标层对准则层的比较判断矩阵。由表2可知，判断矩阵CR值均小于0.1，符合一致性检验要求。

2.2.2计算指标权重

通过计算准则层的权重值、指标层对约束层的加权值，得到指标层对于目标层的最终权重及脆弱性三大特征要素的累加权重，如表3所示。

表1 森林火灾脆弱性评价指标体系

表2 判断矩阵与一致性检验

表3 指标权重的计算结果

3 实证分析

3.1 研究区域概况

滇中地区位于东经100°48′～104°50′，北纬23°19′～27°03′，包括昆明、曲靖、玉溪和楚雄4个州市的42个县(区、市)，总面积达943万hm2。该区域地处低纬度高原，地形高差较大，地貌复杂多样，是云南省重点森林火险区，正常年份森林防火期长达半年，干旱年份会超过半年[21]。同时，由于该地区内人口密度大，人员活动十分频繁，加之林农交错，林居混杂，每年春收农忙季节常常容易引发森林火灾[21]。

2008—2017年间，滇中地区共发生森林火灾763次，受害森林面积达3 775 hm2。其中，楚雄火灾发生次数最多(256次)，曲靖受害森林面积最大(1 490 hm2)。随着时间变化，滇中地区森林火灾发生次数和受害森林面积均呈波动下降趋势。滇中地区2009—2010年、2012—2014年火灾频发，其中2010年尤为严重，发生火灾次数最多(209次)，受害森林面积最大(1 186 hm2)(图2)。

图2 滇中森林火灾次数与受害森林面积年际变化

3.2 数据来源与处理

1)数据来源

指标数据来自云南省统计年鉴、昆明年鉴、曲靖年鉴、玉溪年鉴、楚雄州年鉴。

2)数据处理

评价指标具有不同量纲，为了消除量纲影响，采用极差法对原始数据进行标准化处理，使指标取值范围为[0,1]。其中正向指标包括森林覆盖率、林业产值、人口密度、年平均气温。负向指标包括年降水量、城乡人口比例、人均GDP、农民人均纯收入、地方财政收入。

对于正向指标：

对于负向指标：

其中，Xij为标准化数据，Xj为原始数据；Xmax和Xmin分别为第j项指标的最大值与最小值。

3.3 火灾脆弱度关联分析

通过计算，得到滇中4个城市的脆弱度大小如图3所示。滇中4个城市的森林火灾脆弱度均于2010年达到峰值，2011年大幅度下降。林火的发生主要与干湿变化有关，火灾高发年份往往存在较严重的旱情[16]。2009年云南省遭遇百年一遇的大旱，滇中四大城市2010年受害森林面积、火灾次数达到峰值，脆弱度也达到峰值，表明该模型对于森林火灾评价具有一定适应性，同时说明气候对林火发生的影响存在滞后性。对森林火环境灾害系统而言，突发事件的发生会导致森林承灾体脆弱性达到阈值发生崩溃，但由于各级政府层面的高度重视，在森林防火管理和资金投入上加大力度，2011年滇中四大城市森林火灾受灾率大大降低，说明人为因素的加入能够在防灾减灾中发挥积极作用。

图3 滇中城市群2008-2017森林火灾脆弱度

为检验脆弱性评价结果是否合理，选取脆弱度与滇中地区火灾发生次数、受害森林面积、受灾率进行相关性分析。结果表明，火灾次数(显著性值P=0.000<0.05)、受害森林面积(显著性值P=0.003<0.05)、受灾率(显著性值P=0.014<0.05)均与脆弱度存在显著相关关系，其中火灾次数与脆弱度相关性系数r=0.554，表现强相关性，受害森林面积与脆弱度相关系数r=0.457，受灾率与脆弱性相关系数r=0.372，均表现为中度相关性。

4 结论与讨论

本文基于VSD模型，结合层次分析法和加权综合评价法评价得出昆明、曲靖、玉溪、楚雄四(州)市2008—2017年的森林火灾脆弱性，主要有如下结论：

1)运用层次分析法确定了指标权重大小：年降水量>地方财政收入>年平均气温>林业产值>农民人均纯收入>人口密度>森林覆盖率>城镇人口比例>人均GDP。

2)选取具有代表性的云南滇中重点火险区进行实证分析，对滇中四州市的森林火灾脆弱度和森林火灾发生次数、受害森林面积、受灾率进行关联分析。结果表明，脆弱度与三者均存在显著相关性，其中火灾发生次数存在强相关性，受害森林面积、受灾率存在中度相关性，说明森林火灾脆弱性评价方法的适用性。

3)由于一些影响因素数据缺乏且难以量化，本文选取的指标并不能完全涵盖森林火灾脆弱性的影响因素，指标体系有待进一步完善；另外，文中只对滇中地区2008—2017年的数据进行了分析，虽然评价结果基本符合滇中地区火灾实际情况，但其是否与更长时间尺度的火灾情况相符还需更多检验，森林火灾脆弱性评价时间尺度有待进一步扩展。