自然灾害时空分布特征研究

张祖敏 罗毅超 胡文生

(1.江西省地质局有色地质大队 江西赣州 341000；2.赣州市应急管理局 江西赣州 341000）

1 引言

赣州市是江西省的省域副中心城市，国家Ⅱ型大城市，地处江西省南部，素有江西省的南大门之称，属于全省自然灾害最为严重的设区市之一[1]。

自然灾害虽然受多种自然条件的影响，其发生不以人的意志为转移，但是可以通过科学预警和多种防灾备灾措施有效防范和降低自然灾害的风险。近年来，国内外众多学者对灾害风险开展了很多研究，为防灾减灾工作提供了有效的指导。其中，主要包括灾害预警预测方面的研究[2]、灾害风险区划方面[3]的研究和防灾减灾措施的研究[4]。

本文采用业界广泛使用的灾情指数法，以第一次全国自然灾害综合风险普查数据中赣州市年度自然灾害调查数据为基础，通过分析赣州市各县域2011 年-2020 年的灾情损失情况，找出赣州市县级尺度的灾害时空分布规律，为赣州市的应急管理工作提供数据支撑,对提高赣州市的防灾备灾能力和自然灾害科学预警有着十分现实的意义。

2 主要数据来源和评估方法

2.1数据来源

本文采用的数据主要有赣州市灾情数据、统计数据和自然地理空间数据三类。其中，灾情数据主要来源于第一次全国自然灾害综合风险普查调查数据，统计数据主要来源于统计年鉴，自然地理空间数据主要为地形高程数据，即赣州市范围内的ASTER GDEM数字高程模型数据。

2.2 评估方法

2.2.1 指标选取

在灾情统计中一般会包含多个指标，本文选取其中最为核心的人口、农作物、建筑物和经济损失进行研究。具体指标见表1。

2.2.2 数据预处理

为了揭示赣州市自然灾害多年平均灾情的时空分布规律，本文对赣州市近10 年的综合灾情和分灾种灾情数据进行均值化处理，作为构建灾情指数模型的基础。

2.2.3 灾情指数模型构建方法

为了定量评价赣州市历年和各县（市、区）的受灾损失情况，构建绝对灾情指数（ADI）模型，从而揭示年2011年-2020年赣州市自然灾害损失的空间分布规律。

（1）归一化处理

为统一量纲，按照式（1）进行归一化计算。

式中，X'为归一化数据指标，X为原始数据指标，XMAX为该数据指标最大值，XMIN为该数据指标最小值。

（2）四个维度指标计算

接着，采用层次分析法和专家打分法确定灾情指数的权重并计算维度灾情指数，计算公式如下：

（3）绝对灾情指数模型构建

依据维度灾情指数计算绝对灾情指数，计算公式如下：

式（2）-式（6）中各项符号和权重的含义详见表1。

2.2.4 灾情等级划分

本文采用自然断点法，依据绝对灾情指数对赣州市各县（市、区）的受灾情况进行分级，如表2所示。

表2 灾情指数等级划分表

3 灾害总体情况

对赣州市近10 年的灾情损失数据进行分析，并分析各灾种的损失情况，可以发现：影响赣州市的主要灾害类型有干旱灾害、洪涝灾害、台风灾害和风雹灾害。对比各灾种的损失，洪涝灾害造成的影响最大，其次的是风雹和干旱灾害，具体见图1及表3、表4。

图1 单灾种损失占比情况

表3 单灾种灾情损失数据表

表4 单灾种灾情损失占比表

4 时间分布特征

从受灾人口、农作物受灾面积、损坏房屋间数和直接经济损失四个灾情指标来看，总体呈现震荡波动的趋势（图2）。从高值来看，各项灾情损失的波动愈发剧烈，这是由于近年来气候变化加剧，极端天气愈加频繁。此外，从低值来看，赣州市各项灾情的极小值在不断下降，这是由于近年来基层的抗灾防灾能力有了一定的增强。

图2 灾害损失指标时间变化图

5 空间分布特征

构建赣州市2011 年-2020 年年均灾情指数模型，并利用自然断点法进行聚类分级，得到赣州市灾情绝对指数分布图（图3 左）。根据绝对灾情指数，将赣州市灾情损失程度分为3 级：重度受灾区主要分布在赣州市的东北部、南部和西部；中度受灾区主要分布在赣州市中部、南部和西部；轻度受灾区主要分布在赣州市中西部。

图3 赣州市各县市区绝对灾情指数分布（左）和高程水系（右）图

从四个维度指标（按照各县损失占全市总灾情损失的占比计算）来看，受灾严重的宁都县、石城县、瑞金市、崇义县、龙南市的各项灾害损失最为严重，一半以上的人口、农作物和房屋承灾体集中在灾情最严重的第1级区域（见表5）。

表5 2011-2020年赣州市主要灾情指标分析

赣州市自然灾害受灾损失情况总体上呈现东西两头高、中间低的空间分布格局，这和赣州本地的自然和社会条件有关。赣州市呈现出四周高中间低、南边高北边低的地势，境内河流众多，纵横密布，夏季降水丰沛，易产生洪涝灾害，如图3 右。计算赣州市内各县（市、区）的地形起伏度，综合区域生产总值进行分析如图4，可以发现，赣州市各县（市、区)的起伏度总体较高，地形陡峭，导致赣州市内地质灾害易发、多发。同时，赣州市内经济发展情况不均衡，各种基础设施的条件也不同，特别是周边远离中心城区的几个县市，防灾减灾能力薄弱，灾损较重。

图4 赣州市地形起伏度和GDP分布图

为了分析赣州市自然灾害受灾损失情况和土地利用的关系，收集赣州市土地利用类型分布图，如图5。将八大类土地利用信息汇总为三大类，并和各县的灾情指数进行双变量Moran’s指数空间聚类，具体结果如图6 所示。分析图6（a）可知，植被覆盖（耕地、林地、草地）和灾情在崇义县存在高低聚类，在兴国县存在低高聚类，在于都县存在高高聚类。这说明，兴国县应该提高地表植被的覆盖，从而减少水土流失，减少地质灾害等森林相关灾害的发生。于都县需要严防森林火灾有关的灾情发生。分析图6（c）可知，地表水体（湿地、水面）和灾情在定南县存在低低聚类，在兴国县存在低高聚类，在于都县存在高高聚类。这说明在于都县和定南县，灾情损失随着地表水体面积的增加而升高，这两个县应该对水灾进行重点防治，而在兴国县附近区域，灾情随水体覆盖的增加而减少，说明水系的分布对旱情的缓解有较大的帮助。分析图6（b）可知，人工地表和裸露地表在章贡区存在低低聚类，在赣县区存在高高聚类。这说明在章贡区，灾情损失随着面积的增加而减少，这是由于章贡区属于中心城区，市政府所在地各项配套设施较为完备，而且防灾减灾设施随着城市化的推进也不断完善灾情较少，而赣县区两个县应该对水灾进行重点防治。在赣县区附近区域，灾情随人工地表覆盖的增加而增加，说明裸露地表和强地表径流在赣县区容易导致灾情的发生，应该合理布局城镇化的进程，推进海绵城市建设。

图5 赣州市土地利用分布图

图6 赣州市双变量Moran’s指数聚类图

5 结论及建议

本文通过构建2011 年-2020 年赣州市绝对灾情指数模型，对赣州市范围内近10 年的自然灾害的时空分布特征进行了研究，得出了以下结论：

（1）赣州市是全江西省遭受自然灾害较为严重的设区市之一，洪涝、台风、干旱和风雹灾害是影响赣州市最主要的灾害类型。

（2）受极端天气和政府防灾减灾建设推进的复合影响，虽然近10 年灾情损失的波动愈发剧烈，但灾情的极小值在不断下降。

（3）赣州市自然灾害损失呈现东西两头高、中间低的空间分布格局，是各种因素综合影响的结果。

结合赣州市自然灾害灾情的时空分布特点，提出如下建议：一是结合赣州市自然灾害灾情的时空分布特征，有针对性地补齐短板，强化科学和专业指引、建立专家应急联动机制，做好灾情应急处置决策；二是做好预防和预警，加强对灾害隐患的监管，建立良好的灾害预警机制，提高预警的科学性和及时性。三是夯实基础，积极推进自然灾害综合风险普查的成果应用。四是做好规划，结合国土空间规划设计和实施，推进智慧城市、智慧乡村建设，提高城市和农村的基础防灾减灾能力。