沿海区域自然灾害脆弱性特征及影响因素分析

　　摘要 沿海地带具有重要的战略地位,然而特殊的地理位置、高度集中的人口和财富也决定了其面临灾害具有较高的脆弱性。本文在讨论脆弱性内涵的基础上,理清了脆弱性、风险与灾情的关系,总结了自然灾害脆弱性评估的三种方法:基于历史数据、指标体系和实际调查的灾损率曲线。与国内依赖指标体系评价脆弱性不同,文章采用演绎法,据历史灾情参考全球尺度灾害风险评估国际计划的基本思路做灾后脆弱性的评估。在不考虑自然因素的前提下,采用相关分析方法找出影响自然灾害脆弱性的社会因素,结果表明:人口密度、人均产值、地均GDP三要素与脆弱性间具备显著的相关关系。最终,对沿海区域自然灾害脆弱性的特点进行研究,探讨了该区域宏观脆弱性的区域分异规律,并分析了产生这种现象的根本原因,旨在从人类社会本身找出灾难根源,为灾害保险和政府决策提供有效指导。 　　关键词 沿海区域;自然灾害;脆弱性;灾害风险;DRI;HOTSPOTS 　　中图分类号 X43 文献标识码 A 　　文章编号 1002-2104(2009)05-0148-06 　　 　　我国海岸线北起辽宁鸭绿江口,南至广西北仑河口,沿海涉及11省(直辖市),包括100多个中心城市和630多个港口,年GDP总量约占全国的2/3,是我国国民经济和社会发展的龙头。同时,沿海也是我国自然灾害种类最多、活动最强的地区,主要灾害包括洪涝、台风、风暴潮、旱灾、地震,其次还有低温冷害、农作物病虫害、干热风、地面沉降、海水入侵、赤潮等。城市化水平高,经济、人口高度密集,使得沿海灾情的“放大”作用更为显著[1],该地区战略地位的不可替代性和面临自然灾害的高风险性使得其灾害研究备受关注 　　。 　　自然灾害是社会和自然综合作用的产物,灾害作用于人类社会产生灾难,灾难的灾情大小取决于孕灾环境的稳定性、致灾因子的危险性及承灾体的脆弱性[2]。以往的灾害研究侧重于自然灾害的自然属性,以认识灾变的形成机制、变化规律和时空危险性为主,20世纪80年代之后,其社会属性研究才逐渐引起减灾界的普遍关注[3],承灾体的脆弱性一时成为研究热点,“脆弱性分析”成为灾害和风险研究紧密联系的重要桥梁[4]。 　　 　　1 自然灾害脆弱性及其评估 　　 　　1.1 自然灾害脆弱性 　　灾害学中,脆弱性主要强调人类社会经济系统在受到灾害影响时抗御、应对和恢复的能力,侧重灾害产生的人为因素,是指一定社会政治、经济、文化背景下,某孕灾环境内特定承灾体面对自然灾害表现出的易于受到伤害和损失的性质,这种性质是区域自然孕灾环境与人类活动相互作用的综合产物,反映的是社会受自然灾害影响、威胁的程度。脆弱性可看作是安全的另一面,脆弱性增加,安全性降低,脆弱性越强,抗御和从灾害影响中恢复的能力就越差[5]。 　　 　　1.2 灾情、风险与脆弱性 　　灾情即灾害损失,分为有形损失和无形损失,有形损失又包括直接损失和间接损失,直接损失是灾害与承灾体物理接触造成的损失,既与承灾区域的组成及各成分的敏感性有关,又与灾害的特性有关,是目前灾害评估的主要对象。灾害学中,风险是不同概率灾害事件导致的损失,由致灾因子危险性和承灾体的脆弱性决定,风险评估即计算不同概率出现的灾害情景下的损失。国际风险评估现多基于情景模拟,根据不同概率灾害事件的强度参数模拟灾害情景,确定受灾区域并罗列出该区域范围内的主要承灾体,由脆弱性衡量这些承灾体在一定强度自然灾害中的损失程度[6],最终,受灾区域内所有承灾体的损失价值之和即为该区域在当前灾害强度下的灾损,不同概率事件下的灾损即为区域面临灾害的风险[7～9]。 　　 　　1.3 自然灾害脆弱性及其评估 　　灾害来临时,承灾体不一定完全损失,脆弱性即衡量承灾体损害的程度,是灾损和风险评估的重要环节。目前,脆弱性定量化的方法包括:①基于历史灾情:根据历史数据进行死亡率、相对或绝对经济损失率的运算,综合体现宏观区域的脆弱性,以全球尺度灾害风险评估的灾害风险指标计划(DRI)和多发区指标计划(HOTSPOTS)为代表。这两种方法数据获取方便,计算简易,其中DRI能反映全球灾害数据库中有记录的大、中尺度灾害人口损失的风险。②基于指标体系:在脆弱性机制和原理不完全明了的情况下,指标合成是目前脆弱性评估的常用方法。继美洲计划后,针对不同空间尺度的承灾系统,衡量不同灾种的脆弱性指标体系大量涌现。③基于灾损曲线:并非所有历史数据都有记录,指标方法目前不够规范化且评估结果缺乏可信度,脆弱性曲线为脆弱性评估提供了新的思路,该方法通过承灾个体的脆弱性反映中、小尺度区域的总体脆弱性特征[10,11]。 　　 　　2 基于历史灾情数据的宏观脆弱性评价 　　 　　本文运用上述脆弱性评估的第一种方法,基于历史灾情数据,对沿海11个省(直辖市)进行宏观脆弱性的分析,并试图通过数学分析找出影响各种灾害脆弱性的因素,填补目前脆弱性形成机制研究的空白,为基于指标体系的脆弱性评估过程中的指标选择提供依据。 　　 　　2.1 数据来源 　　进行脆弱性评价的数据主要来自两方面,一是《中国民政统计年鉴》(1990-2004年),其中统计有水灾、旱灾、风雹、冻灾与台风灾害的受灾、成灾面积,及每年整体的受灾人口、成灾人口。二是沿海区域的各种统计年鉴,将1990-2004年的一些基本统计数据(人口、土地面积、GDP、第一产业值、第二产业值、第三产业值、河流总长、易涝面积、海岸线长度、年平均降水量、水库数、水库容量、除涝面积、森林覆盖率、耕地面积)和由基本数据运算得到的数据(人口密度、人均GDP、一产产值比例、二产比例、三产比例、水网密度、耕地面积比例)做为可能影响区域自然灾害脆弱性的因素进行筛选。 　　 　　2.2 方式方法 　　与基于指标体系的脆弱性评价不同,本文采用演绎法,参照DRI和HOTSPOTS的基本思路[12]据不同灾种和相应灾情做灾后脆弱性的评估。DRI运用EM-DAT等灾难数据库,开发了两个全球尺度的脆弱性指标:相对脆弱性和社会―经济脆弱性指标。前者描述每百万暴露人口中特定灾种的死亡人数,把自然灾害死亡人数和暴露人数的比值表征相对脆弱性,后者选取24个可能影响脆弱性的变量,针对四种灾害,通过多元回归模型进行分析,找出影响该灾种脆弱性的主要社会经济要素[13]。HOTSPOTS也是利用历史灾情进行死亡率、相对或绝对经济损失率的运算,综合体现区域的脆弱性,且统计得出七个地区四种财富等级的死亡及经济损失脆弱性系数,体现不同社会经济条件下的灾害脆弱性差异。按照以上思路,本文用《中国民政统计年鉴》每年所有灾种造成的成灾面积与受灾面积(暴露状况)的比值衡量区域面对全部自然灾害的(相对)脆弱性,用每年各灾种的成灾面积与受灾面积的比值衡量区域面对不同自然灾害的(相对)脆弱性,将成灾人口与受灾人口的比值做为衡量人口(相对)脆弱性的标准,分别称为综合脆弱性、水灾(或旱灾等)脆弱性和人口脆弱性。本文暂且把相对脆弱性简称为脆弱性,该类脆弱性既与自然灾害的强度有关,也和社会经济因素有关,涵盖面比通常仅仅侧重社会经济方面的脆弱性更广。最终,从各种统计年鉴中选择指标,与各脆弱性值做相关或偏相关分析,找出联系紧密的相互关系。 　　

　　2.3 评价结果 　　最终,由于数据完整性的限制,(1993年旱灾脆弱数据缺失)对全国及沿海1990-2004年的综合及水旱脆弱性进行评价(见表1)。从评价结果可以看出:①无论是综合脆弱性还是水灾或旱灾脆弱性,沿海区域和全国整体水平都呈增长趋势,说明我国防灾减灾面临严峻形势。②全国范围内,旱灾脆弱性较水灾脆弱性小,但旱灾脆弱性增长较快,有超越水灾脆弱性的趋势。沿海区域,旱灾脆弱性的增长趋势也大于水灾脆弱性,进入21世纪以来,旱灾脆弱性明显强于水灾脆弱性。这可能因全国特别是沿海区域水灾频繁,得到高度重视,排洪防洪的措施逐渐健全,而对旱灾的关注还远远不够。③沿海区域的综合脆弱性与水灾脆弱性基本小于全国水平,但旱灾脆弱性没有明显的差异性规律,近几年,沿海旱灾脆弱性基本上高于全国水平。 　　 　　 　　3 宏观脆弱性的区域分异规律与因素分析 　　 　　沿海省份,除具备沿海自然灾害脆弱性的共同特点之外,内部也有很大差别,如果能寻找到存在这种差别的根本原因,就可为目前研究尚且薄弱的脆弱性形成机制提供理论基础,克服传统评价中指标选择的主观性,为脆弱性评估方法的发展提供依据。 　　本研究将沿海11个省(直辖市)的综合脆弱性、单灾种脆弱性和人口脆弱性分2个时段(20世纪90年代、21世纪初5年、)进行平均值运算,然后综合15年进行平均值运算(见表2)。 　　 　　 　　3.1 各灾种的综合 　　 　　由分析可知,除广东、广西外,所有区域21世纪5年的综合脆弱性平均值比20世纪10年的平均值高,综合脆弱性在沿海区域呈现整体增长的趋势。从宏观分布来看(见图1),两个时段脆弱性特征较吻合,存在一定的区域分异规律,各区域之间的脆弱性差别相对稳定,江苏和上海的综合脆弱性值最低。利用SPSS做区域综合脆弱性值与社会经济指标的相关分析,结果表明综合脆弱性与人口密度的相关系数为-0.854,与人均产值的相关系数为-0.829,与地均GDP的相关系数为-0.864(均为0.01置信水平)。传统方法选择指标评价脆弱性时,社会经济因素被公认为双刃剑,一方面,财富与人口的集中会加剧灾害的损失,一方面充足财源有利于加大防灾设施投资力度、改善社会的减灾体制从而增强社会抵御灾害的综合能力[14]。本文利用历史数据,充分证明人口密度、人均产值、地均GDP三要素与脆弱性间具备显著的反相关关系,三要素值越大,综合脆弱性越小,即是经济条件较好的地区,区域承灾能力相对较强,相对损失率较低,相比于“放大效应”,社会经济要素的减灾效应更强一些。 　　 　　 　　3.2 水灾 　　除南北个别区域外,水灾脆弱性在沿海也呈现出整体增长的趋势,有较明显的区域分异规律,由相关分析发现,众多社会经济指标中,洪水脆弱性只与人口密度、地均GDP的相关系数分别达到-0.855和-0.823(均为0.01置信水平),这与DRI计划中分析出来的洪水脆弱性影响因素不谋而合。另外,综合脆弱性和洪水脆弱性的相关系数达到0.831(0.01置信水平下),洪水脆弱性和台风脆弱性的相关系数达到0.889(0.05置信水平下),这说明综合脆弱性和水灾脆弱性具备相似特征并非偶合,导致区域综合脆弱性和水灾脆弱性的主要因素基本一致。如果利用偏相关分析,排除台风和水灾的相互影响,会发现台风脆弱性与综合脆弱性关系最大(偏相关系数0.9167),洪水脆弱性与综合脆弱性关系并不大,这说明,洪水脆弱性与综合脆弱性的相关关系,更多地是依赖于台风脆弱性,即是台风脆弱性才是综合脆弱性的主要影响因素。 　　 　　3.3 旱灾 　　分析显示,沿海区域的旱灾脆弱性整体增强,且增加幅度较大,特别是上海、浙江等局部地区,这与沿海防灾减灾工作以洪涝为主,忽视旱灾影响有很大关系。相关分析表明,旱灾脆弱性与人均产值相关系数-0.708(置信度0.001),人均产值越多,旱灾脆弱性越小,另外,旱灾脆弱性与一产产值比例、二产产值比例和三产产值比例的相关系数分别为0.732、-0.674和-0.74(置信度均为0.005),即使排除三种产业相互之间的干扰,偏相关分析仍显示各产业与旱灾脆弱性之间有很强的相关性(三个偏相关系数分别为-0.7507、-0.6989和-0.7195),这说明产业结构对旱灾脆弱性影响很大,这是因为旱灾主要影响农业,农业比例越大,旱灾脆弱性越大,二产和三产比例越大,旱灾脆弱性越小。 　　 　　3.4 风雹灾和冷冻灾 　　风雹灾脆弱性有明显的地域分异特征,以上海为界,以北区域风雹灾脆弱性值时高时低,但以南区域,风雹灾脆弱性呈明显增强趋势,这说明,由于自然、社会经济诸多因素影响,南方(主要指农作物)抵御风雹灾害的能力逐渐减弱,北方则呈现巨大的不稳定性,这可能与南方抵御风雹灾的准备远远不如北方有关。沿海区域,上海的风雹灾脆弱性最低,因为本地多为现代化、集约化程度较高的都市农业,防灾抗灾的能力较强。辽宁在最北,风雹灾强度最大,因此风雹灾脆弱性最强,这说明自然灾害强度影响相对脆弱性大小。另外,相关分析显示,风雹灾的脆弱性与海岸线长度(相关系数为0.745)关系最为密切。 　　冷冻灾脆弱性与风雹灾脆弱性没有必然的联系(相关系数r=0.55),除辽宁、广东和海南外,沿海区域冷冻灾脆弱性总体呈增强趋势。区域相比而言,中部脆弱性较小,南北脆弱性较大,北方抵御灾害的能力弱,更多是因为北方灾害的强度大,南方主要是因为面对冷冻,整体防灾减灾的基础条件和能力较差。相关分析结果表明,冷冻灾害脆弱性与水库库容量相关关系为-0.881(0.05置信水平下),说明水库面积越大,冷冻灾脆弱性越弱,这符合常理。 　　 　　3.5 台风灾害 　　沿海受台风影响的区域,脆弱性呈总体增强的趋势,但由于台风影响范围小,随机和偶然性较大,脆弱性的区域分布规律性不强,相邻区域脆弱性相差很大。由于数据不完整,相关分析没有显示出台风脆弱性和社会经济指标的紧密联系。为更加详尽地了解台风这种沿海区域特有的灾害,据《中国气象灾害大典》,选择上海、浙江、福建、广东四个受台风影响的典型省(直辖市),统计计算不同区域各年份台风灾害直接经济损失与当年本地GDP的比值,反映区域受台风影响的程度(见图2)。由图可知,福建、广东受台风影响的程度逐渐降低,这与经济的快速发展和防灾减灾工作日益加强有很大关系。另外,区域之间也存在差异,上海很少受影响,福建和广东曲线特征相似,浙江是损失占GDP百分率随时间变化最大的地区,因浙江位于台风北上路线的边界,受台风影响的年际变化大。 　　 　　 　　3.6 人口脆弱性 　　以上海为界,以北区域的人口脆弱性呈增强或几乎不变的趋势,但以南区域的脆弱性(除海南外)成大幅度下降趋势。区域分异上看,中部地区人口脆弱性较低,南北两方向较高,上海人口脆弱性最低。由于人的主观能动性,人口脆弱性是最难评估的环节,本文没能分析出与人口脆弱性特别相关的社会经济因素。国际上评估人口脆弱性,多从社区等局部地区着手,从年龄结构、性别结构、卫生条件和因所属阶层决定的交通工具拥有量、入保险率、接受教育的水平等方面着手[15],定性指标的定量化与权重的科学确定并最终实现 　　规范化评估,是此类研究方法发展的瓶颈。 　　 　　3.7 几对特殊区域 　　沿海存在有3对特殊的区域:①河北和山东各项脆弱性及发展趋势非常相似,但山东的水灾、旱灾、冷冻灾、风雹灾、人口及综合脆弱性值都略微小于河北;②江苏和浙江的脆弱性特征极为相似,但江苏所有的脆弱性值均低于浙江;③两广类似一个整体地有别于其它区域,但相比于广西,广东的旱灾、水灾、台风、人口及综合脆弱性都较小。这三对区域存在相似特征,明显与地理位置的相邻等因素有关,但同中有异现象的出现,不但取决于本文分析的社会经济因子,也应与政策导向及观念意识等有关,有待于进一步深层次地挖掘。

　　 　　4 结论与讨论 　　 　　(1)全国面临灾害脆弱性呈增长的趋势,我国防灾减灾工作面临严峻形势。上世纪末,全国旱灾脆弱性较水灾脆弱性小,但旱灾脆弱性增长较快,沿海区域的旱灾脆弱性已明显强于水灾脆弱性,应该加强旱灾的防御。沿海区域的综合脆弱性与水灾脆弱性基本小于全国水平,旱灾脆弱性没有明显的差异性规律,但最近几年,沿海旱灾脆弱性基本上高于全国水平。 　　(2)沿海区域的综合脆弱性、水灾脆弱性、旱灾脆弱性和冷冻脆弱性除个别地区外,都呈现增强趋势,其中旱灾脆弱性增长最快。南、北方的风雹灾与人类脆弱性增长特征不同。 　　(3)沿海区域各灾种的脆弱性存在一定的地域分异规律,利用相关与偏相关分析,在22个自然社会经济指标中筛选发现:综合脆弱性与人口密度、地均GDP和人均产值都有紧密的相关关系;水灾脆弱性与地均GDP和人口密度存在相关关系;旱灾脆弱性受人均产值与产业结构的影响;风雹灾脆弱性与海岸线长度关系紧密;冷冻灾脆弱性受区域水库库容影响。 　　(4)按照国际计划灾害风险评估的思路,用各灾种的成灾面积与受灾面积(暴露状况)的比值衡量区域面对自然灾害的相对脆弱性,成灾人口与受灾人口(暴露状况)的比值做为衡量人口相对脆弱性的标准,相对脆弱性既与自然灾害的强度有关,也和社会经济因素有关,本文由于致灾因子信息可得性的限制,仅仅依靠年鉴,多从社会经济方面考虑影响因素。(5)与DRI与HOTSPOTS一样,利用经济损失及人口伤亡的灾情进行脆弱行评价,有利于不同区域、不同灾种之间进行比较,但是较为片面,生态功能、人体健康等“隐性”影响仍然无法体现。十五年的数据序列对于周期长的极端自然灾害远远不够,结果容易产生较大偏差,求平均值做为指标数据也会淡化极端事件。另外,大尺度范围内过于宏观的评价缺乏深层次机制和原理的探究。 　　 　　(编辑:王兴杰) 　　参考文献(References) 　　[1]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(3):127～138.[Xu Shiyuan, Wang Jun,Shi Chun.Research of the Natural Disaster Risk on Coastal Cities[J].Journal of Geographical Sciences,2006,61(3):127～138.] 　　[2]史培军.再论灾害研究的理论与实践[J].自然灾害学报,1996,5(4):6～14. [Shi Peijun. TheoryAnd Practice of Disaster Study[J].Journal of Natural Disasters, 1996,5(4):6～14.] 　　[3]高庆华.中国自然灾害的分布与分区减灾对策[J].地学前缘,2003,10(特刊):258～264.[Gao Qing Hua. The Distributions Of Natural Disasters And The Divisional Disaster�Countermeasures For China[J]. Earth Science Frontiers,2003,10(Special Issue):258～264.] 　　[4]UN/ISDR. Living with risk:A Global Review of Disaster Reduction Initiatives 2004 Version[M]. United Nations Publication,2004. 　　[5]Cannon Blaikie, Davis IPT and Wisner B. At Risk: Nature Hazards, People� Vulnerability, and Disaster[M]. London: Routledge,1994.141～156. 　　[6]Berning C.Loss Functions for Structural Flood Mitigation Measures[J]. Water SA, 2001,27,(1):35～38. 　　[7]Kaplan S, Garrick B J. On the Quantitative Definition of Risk[J]. Risk Aalysis, 1981,1(1):11～27. 　　[8]Hall J W,Dawson R J, et al. A Methodology for National�scale Flood Risk Ass 　　essment[J]. Water & Maritime Egineering,2003,(156):235～247. 　　[9]Grunthal G, Thieken A H, Schwarz J, Radtke K, Smolka A, and Merz B. Comparative Risk Assessment for the City of Cologne,germany�storms, Foods, Earthquakes[J]. Natural Hazards, 2006,38(1-2):21～44. 　　[10]Penning�Rowsell E C, Chatterton J B.The Benefits of Flood Alleviation: a Manual of Assessment Techniques[M]. Gower Aldershot,1977. 　　[11]Smith D I. Flood Damage Estimation�a Review of Urban Stage�damage Curves and Loss Functions[J]. Water SA, 1994,20(3):231～238. 　　[12]Pelling M. Visions of Risk: A Review of International Indicators of Disaster Risk and Its Nanagement[R]. ISDR/UNDP: King�s College, University of London, 2004, 1～56. 　　[13]黄蕙,温家洪,司瑞洁等.自然灾害风险评估国际计划述评I―指标体系[J].灾害学,2008,23(2):112～116. [Huang Hui,Wen Jiahong,Si Ruijie,et al. International Natural Disaster Risk Assessment Programmes Overview I―Indicator Systems[J].Journal of Catastrophology.] 　　[14]石勇,石纯,孙蕾等.沿海城市自然灾害脆弱性评价研究[J].中国人口•资源与环境,2008, 18(4): 24～27. [Shi Yong,Shi Chun, Sun Lei. Vulnerability Assessment of Natural Disasters in pudong District [J]. China Population Resources and Environment,2008,18(4).24～27.] 　　[15]Azar D,Rain D. Identifying Population Vulnerable to Hydrological Hazards in San Juan, Puerto Rico[J].GeoJournal,2007,69(1-2): 23. 　　[16]黄蕙.自然灾害风险评估国际计划述评Ⅱ―评估方法[J].灾害学,2008,(3):96～101.[Huang Hui.International Natural Disaster Risk Assessment Program:Overview Ⅱ―Assessment Methods[J]. Journal of Catastrophology, 2008,(3):96～101.] 　　[17]商彦蕊.自然灾害综合研究的新进展―脆弱性研究[J].地域研究与开发,2000,(2):73～77. [Shang Yanrui. Vulnerability Sudy―The New Development of Synthetized Study on Natural Disasters[J]. Areal Research and Development,2000,(2):73～77.] 　　[18]陈香.沿海地区台风灾害系统脆弱性过程诊断与评估[J].灾害学,2007,(3):6～10.[Chen Xiang.Vulnerability Diagnosis and Assessment of Typhoon Disaster System at Coastal Regions[J]. Journal of Catastrophology,2007,(3):6～10.] 　　[19]于翠松.环境脆弱性研究进展综述[J].水电能源科学,2007,(4):23～27.[Yu Cuisong. A Survey on Progress of Environmental Vulnerability Research[J]. Water Resources and Power,2007,(4):23～27.]