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基于脆弱性空间特征对广西沿海城市海洋气象灾害区域进行评估分析

2020-04-29 455 上传者：管理员

摘要：本文以广西北部湾沿海三市为研究对象，利用HOP（HazardofPlace）模型和主成分分析法对广西北部湾沿海三市的人口分布、海洋气象灾害暴露水平进行分析，探讨其区域脆弱性与社会脆弱性特征。结果表明：地理位置，岸线长度决定海洋气象灾害暴露水平，灾害暴露水平决定区域脆弱性，同时区域脆弱性也受社会脆弱性制约。应该从经济发展、基础设施建设，提高社会保障机制方面着手对海洋气象灾害进行预防和治理。基于规划角度，结合海洋气象灾害可能对设置区域的损害进行相应功能区的设置，平衡防治、资产和人员三者的关系，使功能区设置更加合理。

关键词：
HOP模型
北部湾沿海
区域脆弱性
海洋气象灾害
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国土空间的科学开发和利用是国家自然资源政策的重要研究方向，关系着国土空间规划的展开[1]，而海岸带资源的科学量化研究尚处在初级阶段，目前鲜有能供空间规划参考的基础数据支撑[2]。对沿海地区的海洋灾害损失情况进行量化评估，能为合理规划海岸带空间职能、海洋灾害降损研究提供科学范例[3]。国内外脆弱性研究更注重于地理学、地质学、气象学等物理脆弱性的研究，而依托社会统计数据的社会脆弱性评价则较少开展[4-8]，Cutter等[9]构建的HOP（HazardofPlace）模型，将人口、基础设施、灾害频率等社会因素放入分析评价模型，与物理脆弱因素耦合计算，共同量化分析地区脆弱性状态，在操作性和量化方面具有独特的优势[10-12]。本文统计提炼广西北海、防城港、钦州三市的物理、社会脆弱性因素，应用HOP模型对区域脆弱性进行综合评价，并针对海洋气象区域灾害因素进行详细分析，其评价成果可为海岸带空间职能规划、防灾减灾政策研究提供量化依据。

1、数据来源

本文所涉及的数据主要包括：2016年《广西海洋环境状况公报》以及《2016年广西统计年鉴》。物理脆弱性数据依据2016年《北海市海洋环境状况公报》《防城港市海洋环境状况公报》《钦州市海洋环境状况公报》，社会脆弱性指标数据依据《广西壮族自治区辖市社会经济主要指标》、北海、钦州、防城港三市《2016统计年鉴》《县志》。

2、评价方法构建

HOP模型源于Hewitt和Burton对极端破坏区域生态的研究[13]，其模型意义重点在于获取多种因素交互作用下的政府应对策略。为研究灾害易发区与社会经济间的耦合关系，Cutter等[14]提出区域脆弱性模型（图1），该模型将物理脆弱因素和社会脆弱因素共同进行综合性评价，既注重灾害的区位因素，也强调社会经济特征和人类活动水平，可以更科学合理地评价灾害的区域脆弱性，本文将HOP模型中地理环境和社会结构改进（图2）后运用于广西沿海三市进行区域脆弱性评估。

图1HOP模型框架；图2HOP模型改进框架

本文选取了沿海三市相关指标，利用SPASS采用主成分分析法对数据进行统计分析。选取的指标如表1所示。

表1社会脆弱性指标选取

3、评价结果及讨论

3.1 暴露度空间特征及分析

海洋气象灾害，是海岸带最常见的灾害，常见的海洋气象灾害有风暴潮、异常大潮、海上冰冻等，广西经常发生的海洋气象灾害主要有风暴潮、异常大潮等，海洋气象灾害会对沿海地区的发展造成阻碍，威胁人民生命安全。进行海洋气象灾害区域灾害研究，梳理灾害发生后的灾害物理、社会、区域响应，可以为沿海三市提供合理的防灾减灾策略。灾害暴露度水平方面，在量化资产和人口后，将暴露度分为两个方面，分别为人口暴露度和资产暴露度，使用灾害发生次数、受灾人口情况、受灾经济损失情况、人口密度等数据描述灾害暴露度，对数据进行标准化处理后，将数据输入Arcgis软件成图。在人口暴露度水平方面，被海洋气象灾害影响的人口很多，人口分布密度图（图3）显示北海市海城区、银海区、铁山港区、合浦县，防城港市港口区人口密度较大，与受灾人口分布图（图4）比对后可知，人口密度越大，岸线长的县区，受海洋气象灾害的影响就越大，其中，海城区、银海区、铁山港区、港口区、东兴市为受灾人口较多的县区，其次是合浦县、防城区、钦南区。在人口相对密集，人口总数相对较大，陆地暴露于海洋更多时人口暴露度水平较高，一方面，广西沿海三市人口暴露度水平取决于人口密度分布，另一方面，人口暴露度与县区自身地理位置也有着密切的关系。

图3人口密度分布图；图4受灾人口分布图

在资产暴露度水平方面，2016年，广西因海洋气象灾害受经济损失2.69亿元，风暴潮造成直接经济损失0.32亿元，强台风造成直接经济损失2.37亿元。由资产暴露度水平图（图5）中可见，资产暴露度水平高的县区与人口暴露度较高的县区基本一致，除原有的人口暴露度较高的几个县区外，钦州市钦南区资产暴露度也较高。钦南区主要受灾对象为渔牧业，钦州市于茅尾海片区养殖有大量生蚝、石斑鱼等，经实地调查后了解到，2016年，受台风影响，该地区蚝排、鱼排损失达90%，造成大批生蚝、石斑鱼、金昌鱼等死亡，蚝排、鱼排破坏。钦南区虽为人口暴露度水平较低的县区，但是由于渔牧业损失较大，资产暴露度水平较高。

3.2 社会脆弱性空间特征及分析

广西海洋气象灾害社会脆弱性空间特征（图6）显示临海县区具有较高的社会脆弱性，损失程度受地理区位影响较大。使用主成分分析法对20个指标处理后最终提出了5个公因子，分别为人口密度、女性人口占比、全市境内公路里程、农村居民人均可支配收入、互联网宽带接入用户数。社会脆弱性分布与人口密度分布较为一致，原因是人口密度代表单位面积内人口数量，用来表示人口与空间之间的关系，数值越大，潜在的损失越大则社会脆弱性越大，在人口密度较大的县区社会脆弱性较高。社会脆弱还与经济水平有着一定的关联，如：防城区经济发展较其他区域来看，相对较弱，虽然人口密度低，但社会脆弱性较高，社会脆弱性与人口密度、经济发展水平相关。从社会脆弱性水平较低的县区看，钦北区、灵山县、浦北县、上思县非沿海县域、县区内公路里程较长且人口密度相对较低，除此之外，灵山县、浦北县农村居民人均可支配收入较高，这些县区总体发展好，经济平均水平较高，社会脆弱性更低，因此社会脆弱性与经济、人口和基础设施存在联系。北海市海城区、银海区经济发展为十二县区中最高，基础设施也较为齐全，但其社会脆弱性并未优于其他县区，原因在于这两个县区人口密度较大，发生海洋气象灾害时，损失会更大，因此可视为人口密度影响社会脆弱性，人口密度越大，社会脆弱性越高。

图6社会脆弱性空间特征图

3.3 区域脆弱性综合评价

区域脆弱性是社会脆弱性和区域脆弱性在空间上叠加的结果，可以由社会脆弱性指数（SoVI）与暴露度水平相乘得出[4,15]。社会脆弱性指数计算如下：运用SPASS软件，对指标数据进行主成分分析，通过农KMO检验和和Bartlett球形检验考察原始变量进行因子分析的可行性，旋转法采用的是具有Kaiser标准化的四次最大正交旋转法，使用式（1）计算社会脆弱性指数（SoVI）。

广西沿海三市区域脆弱性空间特征如图7所示，对比图3、图4、图7广西北部湾沿海三市区域脆弱性与灾害暴露度分布一致，区域脆弱性主要受灾害暴露度水平控制，地理位置对海洋气象灾害区域脆弱性贡献度较高，同时，区域脆弱性也收到社会脆弱性制约。区域脆弱性分布与灾害暴露水平较为一致。海岸线长且位置暴露于海洋的县区，其区域脆弱性相对更高。灾害暴露度水平低的县区为非临海县区，其区域脆弱性低。出现这样的情况，是因为灾害种类和地理位置决定的，海洋气象灾害，影响范围广泛，只要发生，那么同海域的地区都会受到影响，与陆域灾害不同，海洋气象灾害在发生时，影响区域是无差别的，因此临海县区受灾次数相同。不同的是，由于地理条件不同，海洋气象灾害发生时，水动力条件不同，造成的损失程度就有所差异，这种差异表现在经济损失上，所以，灾害暴露度水平与区域脆弱性水平有很大的关联。此外，区域脆弱性也受社会脆弱性影响，东兴市、合浦县区域脆弱性低，这两个县区的灾害暴露度水平较高，但是社会脆弱性水平低，因此最后的区域脆弱性弱。社会脆弱性如果较低，那么低社会脆弱性会对区域脆弱性产生积极的影响，区域脆弱性分析中应该更加注重灾害所带来的社会影响。灾害暴露度水平反应的是海洋气象灾害发生之后所造成的灾害范围，社会脆弱性则表示人类社会在对抗海洋气象灾害的能力，区域脆弱性则衡量灾害区域的社会特征。

图7区域脆弱性空间特征图

4 、结语

应用HOP模型对广西北部湾沿海三市进行区域脆弱性评价，得出以下观点：

（1）海洋气象灾害造成的损害既有广泛性，也有特异性。一方面，灾害暴露水平由地理位置，海岸线暴露与海洋的长度决定，另一方面，区域脆弱性主要受灾害暴露度水平控制，也受社会脆弱性制约，降低社会脆弱性能有效地降低区域脆弱性。

（2）从区域脆弱性展现的结果来看，海洋气象灾害防治重点应集中于北部湾沿海三市的社会脆弱性上，即加强经济发展、基础设施建设，提高社会保障机制。

（3）从规划角度分析，沿海大至县区，小到乡镇街道来看，在设置相应功能区时，需要考虑海洋气象灾害会对设置区域的损害，综合比较灾害防治、资产状况和人口三者的关系后才能设置更为合理的功能区。

参考文献：

[1]肖金成,欧阳慧.优化国土空间开发格局研究[J].经济学动态,2012(5):20-25.

[2]文超祥,刘健枭.基于陆海统筹的海岸带空间规划研究综述与展望[J].规划师,2019,35(7):7-13.

[3]陈春亮,梁春林,孙省利.基于生态环境脆弱的海岸带承载力评价研究——以雷州半岛为例[J].海洋开发与管理,2014,31(6):88-95.

[4]李宇亮,王豪伟,邓红兵,等.城市规划区地质灾害易损性评价[J].环境科学与技术,2014,1(S2):526-529.

[5]巫丽芸,何东进,洪伟,等.自然灾害风险评估与灾害易损性研究进展[J].灾害学,2014(4):129-135.