1、基于区域灾害系统论的广东省台风灾害风险评估以“山竹”台风为例*包文轩宫阿都徐澯李博艺黄智卿（北京师范大学遥感科学国家重点实验室，环境遥感与数字城市北京市重点实验室，环境演变与自然灾害教育部重点实验室，地理科学学部：100875，北京）摘要本研究的主要目的是构建一种适用于广东省的台风灾害风险评估模型，从而能有针对性地对广东省发生台风灾害后的抗灾救灾、应急决策提供参考意见.本文在区域灾害系统论的指导下，综合了致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性 3 方面，构建了一套新的评估指标体系，并以加权综合法、层次分析法、自然间断点分级法构建了广东省台风灾害风险评估模型.最后以 2018 年第 22
2、号超强台风“山竹”为例，对广东省进行了台风灾害风险评估，并形成了 1km1km 的综合风险区划图和评估分析结果.结果表明：1）该模型评估出的广东省“山竹”台风灾害中高风险地区与灾情报告相符合，具有较高的可靠性；2）广东省“山竹”台风灾害致灾因子危险性呈现出中东部沿海和中西部地区高，并逐渐向周围递减的分布；3）广东省台风灾害高孕灾环境敏感性地区主要集中在珠江三角洲地区以及粤东潮汕地区，这些地区地势平坦、河网密集、植被覆盖度低；4）广东省台风灾害高承灾体脆弱性地区主要集中在珠江三角洲地区、粤东潮汕地区、粤西茂湛地区，这些地区人口稠密、经济发达、耕地众多、城市化程度高；5）广东省“山竹”台风灾害综合
3、风险呈现出中东部沿海和中西部地区高，并逐渐向周围递减的分布，其中高风险区主要包括阳江市、江门市、珠海市、深圳市、惠州市、汕尾市等.关键词区域灾害系统论；广东省；“山竹”台风；台风灾害；风险评估中图分类号X43DOI：10.12202/j.0476-0301.2021263随着全球气候变暖和海平面的上升，各种自然灾害频发.其中，台风由于发生概率高、强度大、路径预测难、影响范围广，致灾程度在当今仅次于暴雨洪涝灾害12.研究发现，西北太平洋是全球最主要的台风灾害生成区，占全球生成总数的 36%3.广东省地处中国东南沿海地区，且拥有狭长的海岸线，因此是西北太平洋台风登陆的主要地之一.据统计，广东省登陆
4、台风的次数约占全国的 1/3，且广东省各项灾情指标几乎都是全国最高的，所以一定程度上可以说，广东省是中国受台风灾害影响最严重的省份.其中，19852006 年台风灾害共造成广东省伤亡21540 人、倒塌房屋169.915 万间、经济损失高达2505 亿元4.同时，随着广东省经济的迅速发展，人口不断增多，台风造成的损失也会越来越大.因此针对广东省进行台风灾害风险评估，对其防灾减灾工作、抗灾救灾决策的制定有着十分重要的指导意义，同时对于全省灾害风险区划管理工作更是直接的基础性工作5.台风灾害风险评估研究一直受到国内外学者的广泛关注，Miller6、Emanuel7、Holland8等学者认为台风所
5、带来的暴雨、大风是直接的致灾因子，因此他们从致灾因子角度评估台风灾害风险.近年来，随着地理信息系统（geographicinformationsystem，GIS）技术的发展，Zhang 等9、Wang 等1011学者基于 GIS 技术结合开放数据，并利用模糊完备评价理论进行台风灾害风险评估；史培军12提出“致灾因子、孕灾环境、承灾体共同组成灾害系统”的概念，并和丁燕13基于致灾因子、孕灾环境、承灾体提出了台风灾害的模糊风险评估模型；陈香14、张晓宇等15、郜志超等16从台风时空分布、灾害脆弱度、风险评估及灾害损失角度对台风灾害进行系统的研究；高歌等17、刘合香等18、于小兵等19基于信息扩散
6、理论对台风灾害风险进行评估；陈文方等20利用主成分分析法，从致灾因子危险性和承灾体脆弱性 2 方面对长江三角洲的台风灾害风险进行评估.由现有的研究成果可见，基于 GIS 技术对台风灾*广东省重点领域研发计划资助项目（2019B111104001）通信作者：宫阿都（1976），男，博士，副教授.研究方向：灾害遥感、城市遥感.E-mail:收稿日期：2021-11-01北京师范大学学报（自然科学版）2023-0294JournalofBeijingNormalUniversity（NaturalScience）59（1）害风险进行叠置分析已成为主要的研究趋势.但现有的台风灾害风险评估研究还不能全面
7、地结合人类经济社会及文化行为的响应、驱动与抵御机制.且评估指标体系无法很好地融合社会经济因素和自然环境因素，其中承灾体的评估宏观统计数据居多，缺乏客观空间数据.目前评估尺度多以县或市为单位，缺乏精细化到像元尺度的评估.且大部分的台风灾害风险评估主要以多次历史事件来统计台风灾害的分布规律，但因台风路径预测难，影响范围大，前述评估结果很难符合单次台风事件.鉴于前述研究的不足，本文在区域灾害系统论的指导下，综合了致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性 3 方面，构建了一套新的评估指标体系，并以加权综合法、层次分析法、自然间断点分级法 构 建 了 广 东 省 台 风 灾 害 风 险 评 估 模
8、型，并 以2018 年第 22 号超强台风“山竹”为例，对广东省进行了台风灾害风险评估，最终形成 1km1km 的综合风险区划图和评估分析结果.本研究的主要目的是构建一种适用于广东省的台风灾害风险评估模型，从而能有针对性地对广东省发生台风灾害后的抗灾救灾、应急决策提供参考意见.1研究方法1.1区域灾害系统论根据区域灾害系统论12，在灾害的形成过程中，致灾因子、孕灾环境与承灾体缺一不可（图 1）.区域灾害系统是由这三者组成的地球表层异变系统21，灾害风险则受这三者共同作用影响22.致灾因子风险孕灾环境承灾体图1自然灾害风险结构体系台风灾害的形成涉及了台风致灾因子危险性、孕灾环境敏感性以及承灾体脆
9、弱性.其中，危险性、敏感性、脆弱性与台风灾害造成风险的可能性成正比，三者指数越大，说明台风灾害越容易对发生地造成大的影响.本文将综合致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性 3 方面特性，进行指标选取和模型构建，并分别进行评估与分析，最后综合以上 3 方面得到广东省“山竹”台风灾害综合风险及评估分析结果.1.2加权综合法加权综合法考虑了各个因子对总体对象的影响程度，是把所有具体的评估指标的优劣综合起来，并用数量化指标加以集中，从而表示整个评估对象的优劣.因此，加权综合法是目前灾害风险评估中最为常用的计算方法2324.由于各评估指标的量纲间有一定的差异，为消除各因子的量纲对不同模型的影响，对
10、正向评估指标、负向评估指标需进行归一化处理25.1.3层次分析法层次分析法是将复杂问题相关的元素分解为目标层、准则层、方案层等层次，并在此基础上进行定性和定量分析的决策方法.由于其在处理复杂决策问题上具有良好的实用性和有效性，在灾害风险评估中得到了广泛的应用2627，在本文中用于评估指标权重的计算，具体过程见文献 28.1.4自然间断点分级法自然间断点分级法主要是根据数据值的差异进行分类，分类后可以减少同级数据值的内部差异，并增大级间的差异，其计算过程见文献 29.1.5评估指标选取及相关指数计算1.5.1评估指标选取根据台风灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性 3 方面特性，并结
11、合广东省实际情况，选取的指标及权重计算结果见表 1.表1评估指标选取及权重计算一级指标权重正/负指标二级指标权重正/负指标致灾因子危险性0.5174正向指标最大风速0.5238正向指标过程降雨量0.4762正向指标孕灾环境敏感性0.1784正向指标河网密度0.3529正向指标高程标准差0.3529负向指标NDVI0.2942负向指标承灾体脆弱性0.3042正向指标人口密度0.3043正向指标GDP密度0.2855正向指标耕地面积占比0.2259正向指标建设用地面积占比0.1843正向指标1.5.2致灾因子危险性指数计算本文选取最大风速和过程降雨量作为致灾因子危险性评估指标，根据加权综合法及层次
12、分析法，致灾因子危险性指数计算式为RA=WH1XH1+WH2XH2，（1）RAWH1WH2XH1XH2式中：为致灾因子危险性指数；和分别为最大风速和过程降雨量的权重系数；和分别为最大风速和过程降雨量的归一化值.1.5.3孕灾环境敏感性指数计算本文选取河网密第 1 期包文轩等：基于区域灾害系统论的广东省台风灾害风险评估以“山竹”台风为例95度、高程标准差、归一化植被指数（normalizeddiffe-rencevegetationindex，NDVI）作为孕灾环境敏感性评估指标，根据加权综合法及层次分析法，孕灾环境敏感性指数计算式为RB=WE1XE1+WE2XE2+WE3XE3，（2）RBWE
13、1WE2WE3XE1XE2XE3式中：为孕灾环境敏感性指数；、分别为河网密度、高程标准差、NDVI 的权重系数；、分别为河网密度、高程标准差、NDVI 的归一化值.1.5.4承灾体脆弱性指数计算本文选取人口密度、国内生产总值（grossdomesticproduct，GDP）密度、耕地面积占比、建设用地面积占比作为承灾体脆弱性评估指标，根据加权综合法及层次分析法，承灾体脆弱性指数计算式为RC=WS1XS1+WS2XS2+WS3XS3+WS4XS4，（3）RCWS1WS2WS3WS4XS1XS2XS3XS4式中：为承灾体脆弱性指数；、分别为人口密度、GDP 密度、耕地面积占比、建设用地面积占比的
14、权重系数；、分别为人口密度、GDP 密度、耕地面积占比、建设用地面积占比的归一化值.1.5.5台风灾害综合风险指数计算本文综合了致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性 3 方面的评估指标，根据加权综合法及层次分析法，台风灾害综合风险指数计算式为R=WA1RA1+WB1RB1+WC1RC1，（4）RWA1WB1WC1RA1RB1RC1式中：为台风灾害综合风险指数；、分别为致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性的权重系数；、分别为致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性的归一化值.2研究区概况与数据来源2.1研究区概况“山竹”台风由于强度强、强风范围大、风雨影响严重、大风极端性强，
15、影响范围覆盖广东全省，且是广东省近些年登陆的最强台风，因此选择“山竹”台风作为本研究的案例（图 2）.“山竹”台风是 2018 年第 22 号超强台风，9 月 7 日 20:00 在西太平洋海面生成，9 月 16 日 17:00 在中国广东省台山市海晏镇登陆，9 月 16 日 23:00 离开广东省境内，9 月17 日 20:00，因难确定其环流中心，中央气象台停止对其编号30.“山竹”台风正面登陆广东省，共造成 5 人死亡，约 252 万人紧急避险转移和安置，600 余间房屋损毁，1035km2农作物受灾，直接经济损失 32.1 亿元.2.2数据来源数据主要来源于中国台风网、中国气象数据网、
16、地理空间数据云、中国科学院资源环境科学与数据中心、中国科学院地理科学与资源研究所.详细的数据介绍见表 2.24N台风登陆广东省16 日 1700DEM/m高:1 876低:138台风中心点台风路径广东省市界山竹台风211110150300 km114117图2“山竹”台风路径3“山竹”台风灾害风险评估与分析3.1致灾因子危险性评估与分析根据最大风速和过程降雨量的归一化数据，结合式（1）得到致灾因子危险性指数，并利用自然间断点分级法进行分级显示，得到致灾因子危险性等级分区（表 3）、评估指标96北京师范大学学报（自然科学版）第 59 卷分布及致灾因子危险性区划.“山竹”台风在登陆广东省后和离开广东省前这个阶段内的最大风速的最高值达到了 28.22ms1，最小值为 1.27ms1，最大风速呈现出由南到北递减的分布（图 3-a）.对于最大风速分布情况而言，由于台风登陆后，下垫面由海洋变为了陆地，地形的高低起伏以及地面上树木和建筑物的存在，会造成大风与下垫面的摩擦力增大，使台风登陆后风速的减弱较为明显，所以只在沿海城市海岸线附近出现了较高的风速值.其中，阳江市、江门市、珠海市、中山市、深圳市、
