江浙沪地区城市高温脆弱性评价★

2023-02-03尤佳鑫陈志玲

山西建筑 2023年3期

李莹，尤佳鑫，谭诚，陈志玲

(黑龙江科技大学矿业工程学院，黑龙江哈尔滨 150022)

1 概述

全球气候变暖以及快速的城市化致使热岛效应日益明显，高温灾害频发。IPCC报告指出，近百年来，全球海陆表面平均温度升高了0.85 ℃[1]，我国1951年—2018年气温持续上升，最高达0.671 ℃[2]，高温灾害凸显。高温热浪通常为连续3 d以上的高温天气(≥35 ℃)过程[3]，长时间持续性高温会引起高温灾害[4-5]，诱发疾病甚至死亡，极大限制了夏季生产工作[6]。因此，高温热浪严重威胁到人类的身体健康和社会发展，已成为全球气候变化研究的热点问题。

近年来，关于高温灾害与人类健康、城市热岛强度与高温脆弱性关系以及高温脆弱性评估等研究领域都有涉及。Jason等(2020)对美国费城市高温热浪脆弱性进行评估，并针对当地极端高温进行规划[7]；Maragno等(2020)在邻里尺度评估了热应激脆弱性[8]；郑雪梅等(2016)对比分析了福建沿海与内陆高温热浪脆弱性差异[9]；陈恺和唐燕(2019)分析北京市高温脆弱性并提出应对策略[10]；薛倩(2020)等从地理学视角下总结了城市高温脆弱性评估研究[11]，发现随着科技进步，应用GIS和RS技术进行脆弱性的空间分布可视化分析以及重点地区识别非常有效。

江浙沪地区城市发展进程快、人口集中、热岛效应强烈，高温热浪影响居民日常生产生活，尤其是夏季户外工作的人群，也限制了经济的发展。因而，本文从暴露性、敏感度、适应能力三个方面构建高温脆弱性指标体系，利用GIS技术和高温脆弱性模型分析江浙沪地区城市高温脆弱性，并应用城市高温脆弱性贡献度模型量化分析城市高温热浪脆弱性的致脆类型，以期为江浙沪地区城市高温热浪防治政策制定提供参考。

2 研究区域概况与方法

2.1 研究区域概况

江浙沪地区包括江苏省、浙江省和上海市两省一市所辖区域，位于东经116°18′～123°10′，北纬27°02′～35°20′，总面积约21.9万km2。江浙沪地区主要以纺织业、服务业、重工业、高新技术产业为主，尤其是手工业发展有悠久的历史，拥有大量物质与非物质文化遗产。江浙沪是中国经济发展最活跃、开放程度最高、创新能力最强的区域之一，推动江浙沪一体化融合发展，对国家现代化建设具有重大影响力。

2.2 数据来源与处理

气温数据：根据2011年,2014年,2017年,2020年历史气温数据来统计高温日数、热浪频数、热浪持续时间。历史气温数据来源于2345天气王网的历史天气(https://tianqi.2345.com/wea_history/61038.htm)。

社会经济数据：城市建设用地、人口密度、建筑业就业人数占比、人均GDP、每万人医生数、每万人病床数、建成区绿化覆盖率、人均供水量、人均可支配收入、科技教育支出占比和65岁以上人口数据等数据来源于研究区25个城市《城市统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国统计年鉴》和第六次人口普查和第七次人口普查数据。

2.3 研究方法

2.3.1 城市高温脆弱性评价模型

从高温暴露性、敏感性与适应能力3个方面构建城市高温脆弱性评估指标体系，如表1所示，体系细化为目标层、准则层和指标层。暴露性准则层包括高温强度、高温日数、热浪频次和城市建设用地占比4个指标；敏感度准则层包括人口密度、65岁以上人口占比和建筑业就业人数占比3个指标；适应能力准则层包括人均GDP、每万人医生数、每万人病床数、建成区绿化覆盖率等7个指标。

表1 高温热浪脆弱性评价指标体系

指标选取后，由于指标间存在量纲等差异，采用极值标准化方法进行数据标准化处理。然后，应用最小相对信息熵法，从主、客观两方面来计算2011年、2014年、2017年、2020年指标的权重，并将4年平均权重作为最终的指标权重值。最后，应用城市高温脆弱性模型计算高温脆弱性，计算公式如下：

V=(E+S)-A

(1)

其中，V为脆弱性；E为暴露性；S为敏感性；A为适应能力。暴露度与敏感性之和表示潜在高温脆弱性，具有正向作用，适应能力表示对脆弱性的抵消作用。根据高温脆弱性计算结果，将高温脆弱程度划分为低脆弱(0.01～0.24)、较低脆弱 (0.24～0.47)、中度脆弱(0.47～0.70)、较高脆弱(0.70～0.93)、高脆弱(0.93～1.16)等5个等级。

2.3.2 脆弱性贡献程度模型

在计算暴露性、敏感度和适应能力基础上，构建各指数对城市高温脆弱性的贡献度模型，以量化暴露性、敏感度和适应能力对高温脆弱性的贡献程度，计算公式[12]为：

(2)

其中，Cij为第i个城市第j个维度(暴露性、敏感度、适应能力)的贡献度;Wj为暴露度指数、敏感性指数和适应能力指数的权重；Iij为第i个城市第j个维度指数的标准化值。

3 结果与分析

3.1 高温热浪脆弱性

3.1.1 时序特征

如图1所示，近10年来，17个城市高温脆弱性指数整体呈上升趋势，8个城市呈下降趋势。2011年—2014年，高温热浪脆弱性下降的城市有17个，上升的有8个；2014年—2017年下降的城市有2个，上升的有23个；2017年—2020年高温热浪脆弱性下降的城市有22个，上升的有3个。其中，温州的高温脆弱性逐年升高，2020年较2011年增加25.68%；与之相反，丽水市的高温脆弱性指数逐年降低，2020年较2011年降低42.24%。镇江、常州、南通、嘉兴、金华、舟山和上海7个城市高温脆弱性均呈现波动下降的趋势；南京、苏州和台州等16个城市高温脆弱性呈现波动型上升的趋势。

这是由于脆弱性受敏感性、暴露性和适应能力三方面影响，城市高温暴露性与城市高温日数、热浪频数、城市建成区面积等密切相关；城市高温敏感性与人口密度、65 岁以上老人人口、建筑施工人员等方面相关；适应能力与城市GDP、绿化以及教育程度密切相关。江浙沪地区地表温度在2017年达到峰值[13]，且极端高温易发生于杭州湾和苏南地区一带[14]；同时，江浙沪地区经济高速发展、城市化水平不断提高、热岛效应加重。江浙沪地区人口密集，2014 年人口已经达到1.5亿[15]，人口数量不断增加。暴露性、敏感度、适应能力的权重分别为0.342 9,0.337 1和0.320 1，多数城市的暴露性和敏感性共同的作用大于适应能力，因而会出现城市高温脆弱性呈现上升趋势。

3.1.2 空间分布特征

2011年—2020年江浙沪地区高温脆弱性空间分布特征如图2所示，高温热脆弱性整体呈现中部偏南地区高，向南北两个方向递减的分布状态。整体来看，10年来高温热浪脆弱性处于较高等级(0.70～0.93)的城市数量最多，主要分布在江浙沪中南部地区；其次是中等级(0.47～0.70)城市，主要分布于南北两端；再次是高等级(0.93-1.16)和较低等级(0.24～0.47)城市，数量最少的是低等级(0.01～0.24)的城市，低脆弱和较低脆弱两个等级的城市皆主要分布在研究区北部。

2011年高等级区域连片分布于研究区中部偏南地区以及零星分布在中东地区，包括上海、杭州和宁波等6个城市；较高等级区域包围着高等级区域，主要分布在中部和南部，两个等级占整个区域一半以上；中等级区域少量分散分布在中西部和东南区域；较低等级区域少量分布在研究区的北部和南部；低等级区域分布在北部，与较低区域连接在一起。与2011年相比，2014年高等级区域大范围缩小，转化为较高等级和中等级区域，仅剩西南部的杭州市；较高等级区域也有所减少，转化为中等级区域；中等级区域范围扩大接近研究区的一半，较低等级区域范围扩大；研究区无低等级区域。这与2014年高温日数和热浪频次低于其他年份有关。

到2017年，高等级区域范围扩大，包含了2011年高等级区域外，还蔓延到中西部地区的南京；较高等级区域主要集中分布在研究区中部，南部也有零星分布；中等级城市较少且分散，分布在西北的徐州、东北的盐城和泰州、南部的丽水市；3个较低等级城市连片分布在北部的连云港、宿迁和淮安；与2014年相同无低等级城市。2020年与2017年相比，高等级区域范围又开始缩减，主要转化为较高等级和中等级，分布在中部偏南的杭州和绍兴；较高等级区域与2011年类似，主要分布在中部，范围比其他年份大；中等级区域连片分布在中北部以及零星分散在中部和南部区域，范围也比其他年份要大；较低等级区域相对其他年份有减小趋势，低等级区域相比2017年增加了西北部的宿迁市。

上述空间分布特征，首先，与城市高温暴露性由北至南递增趋势相关，而且地表较高温度集中于上海、无锡、苏州、常州以及杭州，低温度集中于太湖以及山区[16]；其次，相比浙江和上海，江苏省的生态效率水平最高[17]，而上海、南京、苏州、杭州城镇化水平较高，城市热岛效应更突出；再次，适应能力与地区经济水平、医疗、绿化和教育等因素密切相关，整体上适应能力呈现北部和南部高、中间低的状态，高适应能力城市主要分布在北部地区，因而研究区东部沿海地区和北部地区城市的脆弱性相对较低。

3.2 高温脆弱性致脆类型分析

江浙沪地区致脆类型分析结果如表2所示，整体上，2011年—2020年江浙沪地区敏感致脆型城市数量最多，尤其2014年，占总体的76%；多数年份暴露致脆型城市比适应能力不足型城市数量多，只有2014年与之相反。敏感致脆型、暴露致脆型、适应能力不足致脆型的城市在2011年分别有15个、6个、4个；2014年分别有19个、1个、5个；2017年分别有15个、10个、0个；2020年分别为14个、8个、3个。

表2 2011年—2020年江浙沪城市致脆类型

敏感致脆型城市数量在2014年最多，在2020年最少；2011年分布在江浙沪中北部地区的连云港、淮安、扬州等8个城市以及中部地区的上海、嘉兴和湖州等7个城市，相较于2011年，2014年分布向南移，除徐州外，都集中分布于中部和南部地区的江苏北部城市、上海以及除丽水外的所有浙江城市；2017年向北移，多数集中分布在研究区北部的江苏省和浙江省北部城市，只有舟山和台州市位于东南部；2020年相较于2017年，北部城市减少，南部增加，形成南北两片区域。

暴露致脆型城市数量在2017年最多，在2014年最少；2011年主要分布在江浙沪地区中部的无锡、苏州以及连片分布于南部的丽水、金华、衢州和嘉兴，到2014年，暴露致脆型城市大范围缩小，只分布在南部的丽水；到2017年，区域范围扩大，分布于中部和南部，与2011年相似，但比2011年增加了浙江省的嘉兴、宁波、杭州和温州，将中部和南部连接成片；到2020年暴露致脆型城市减少，如中南部宁波、绍兴和丽水，中部城市增加，如上海和常州。

适应能力不足致脆型城市数量在2014年最多，2017年最少。2011年分散位于研究区北部的徐州、宿迁、徐州和南部地区的温州；相较于2011年，2014年连片分布在北部宿迁、连云港和盐城等5个城市；到2017年分布范围显著缩小，已无适应能力不足致脆型城市；2020年分散于研究区南北两端的宿迁、连云港和丽水。