發(fā)布時間：2020-02-20所屬分類：農(nóng)業(yè)論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要:依據(jù)災(zāi)害概率風險評估理論，考慮汛期降水的可預(yù)報性，基于歷史洪澇災(zāi)害事件，嘗試性地構(gòu)建了年度洪澇災(zāi)害風險評估模型，以湖南為例，對評估模型進行了檢驗與應(yīng)用。結(jié)果表明:模型建立了前期海溫和環(huán)流指數(shù)等因子與汛期區(qū)域降水時空分布的回歸預(yù)報方程，
摘要:依據(jù)災(zāi)害概率風險評估理論，考慮汛期降水的可預(yù)報性，基于歷史洪澇災(zāi)害事件，嘗試性地構(gòu)建了年度洪澇災(zāi)害風險評估模型，以湖南為例，對評估模型進行了檢驗與應(yīng)用。結(jié)果表明:模型建立了前期海溫和環(huán)流指數(shù)等因子與汛期區(qū)域降水時空分布的回歸預(yù)報方程，應(yīng)用概率風險分析得到年度不同降水下直接經(jīng)濟損失分布，結(jié)合蒙特卡洛仿真模擬求解損失的超越概率曲線，評估年度洪澇災(zāi)害單次最大可能損失、年度總損失以及年期望損失;模型集“未來年度汛期降水預(yù)測”、“降水與損失分布關(guān)系擬合”、“損失超越概率評估”于一體，是對全過程年度洪澇災(zāi)害風險評估方法的新探索;湖南年度洪澇災(zāi)害評估案例表明該模型可操作，結(jié)果與實際情況相符。研究可為完善災(zāi)害風險評估內(nèi)容與技術(shù)方法提供新視角，亦可為開展業(yè)務(wù)實踐提供方法借鑒。
關(guān)鍵詞:年度風險;洪澇災(zāi)害;風險評估模型;概率風險;湖南
洪澇災(zāi)害是一種突發(fā)性強、發(fā)生頻率高、危害嚴重的自然災(zāi)害，而中國是世界上洪澇災(zāi)害最為嚴重的國家之一[1]。洪澇災(zāi)害風險評估是對區(qū)域洪水災(zāi)害自然屬性和社會屬性的綜合評價，其目的是為了更精確掌握洪災(zāi)風險的空間格局及內(nèi)在規(guī)律[2]。年度自然災(zāi)害風險評估是對未來一年某區(qū)域災(zāi)害風險的分析與評價，可為做好年度防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)工作以及重要基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)劃施工等提供重要依據(jù)。中國地震部門每年年初會分析判斷未來一年區(qū)域可能發(fā)生破壞性地震的地區(qū)及震級強度[3]，氣象部門年初發(fā)布未來一年氣候趨勢預(yù)測意見并給出氣候風險指數(shù)預(yù)測數(shù)據(jù)[4]，國土資源部門年初也會對未來一年的地質(zhì)災(zāi)害趨勢做出預(yù)測[5]。不難發(fā)現(xiàn)，這些都是針對致災(zāi)因子發(fā)生概率的預(yù)測，并不是真正的未來一年的災(zāi)害風險評估，國內(nèi)外尚未出現(xiàn)較為系統(tǒng)的年度自然風險評估的相關(guān)做法與研究成果。鑒于此，本文從災(zāi)害概率風險評估理論[6]出發(fā)，以湖南省為例，構(gòu)建年度洪澇災(zāi)害風險評估模型，探索年度災(zāi)害風險評估的新途徑，以期為提升區(qū)域年度洪澇災(zāi)害風險防范和備災(zāi)工作的科學(xué)性和針對性提供參考。
1年度洪澇災(zāi)害風險評估模型
1.1評估思路
洪澇災(zāi)害與極端降水關(guān)系密切[7]，對極端降水發(fā)生趨勢進行分析判斷，結(jié)合承災(zāi)體脆弱性開展年度風險評估，是本文年度洪澇災(zāi)害風險評估的基本思路。
有研究指出，海溫異常是觸發(fā)氣候異常的重要因子[8]，海洋有較強的記憶性和持續(xù)性，海溫變化往往超前于大氣環(huán)流和天氣氣候變化，前期海溫異常是短期氣候預(yù)測的重要前期信號[9]。災(zāi)害風險是危險性與易損性的乘積，即風險(年均期望損失)=致災(zāi)頻率(洪澇發(fā)生次數(shù)的頻率)×易損性(超越概率)，其中致災(zāi)頻率反映了區(qū)域內(nèi)發(fā)生不同程度洪澇災(zāi)害的可能性;易損性則反映洪澇災(zāi)害的損失分布，即超過某一損失程度的概率，易損性表現(xiàn)為一條或多條損失的超越概率曲線。
除了對年期望損失評估之外，也需要預(yù)測未來發(fā)生洪澇災(zāi)害的趨勢及損失概率，這需要大量的隨機數(shù)來源。本文利用蒙特卡洛仿真模擬[10-11]得到大量目標變量，彌補歷史數(shù)據(jù)不足的缺陷，并結(jié)合利用歷史數(shù)據(jù)得到的損失和洪澇災(zāi)害次數(shù)的分布，繪制出洪澇災(zāi)害損失的累積超越概率和單次最大超越概率曲線，并計算年期望損失，即:年度洪澇災(zāi)害風險。
1.2評估流程
以汛期降水的時空分布作為切入點，分析造成降水異常的物理機制，探尋可預(yù)報因子海溫及環(huán)流指數(shù)的長期預(yù)報性;結(jié)合研究區(qū)歷史洪澇災(zāi)害損失數(shù)據(jù)，對不同降水情景下洪澇災(zāi)害的頻次及直接經(jīng)濟損失的概率分布進行擬合，并利用蒙特卡洛仿真生成損失事件集，計算損失的超越概率;將降水作為中間橋梁，建立可預(yù)報因子與洪澇災(zāi)害損失間的定量關(guān)系，對年度內(nèi)的洪澇災(zāi)害損失進行評估(圖1)。
1.3評估方法
1.3.1區(qū)域降水時空分布特征分析
中國洪澇災(zāi)害主要發(fā)生在汛期，為探尋汛期降水的時空分布特征，并依據(jù)每年汛期的降水情況挑出降水異常年份，從時間和空間兩個角度分析研究區(qū)汛期降水的變化趨勢。本文采用經(jīng)驗正交函數(shù)分析方法(EOF，EmpiricalOrthogonalFunction)，將氣象場中時間和空間的變化分離，主成分(PC)對應(yīng)的是時間變化(也稱時間系數(shù))，特征向量對應(yīng)的是空間樣本(也稱為空間特征向量或者空間模態(tài))，根據(jù)不同的模態(tài)對降水分布進行分型[12]。
1.3.2確定前期海溫等信號的分布區(qū)域及影響時段
采用不同區(qū)域、不同季節(jié)的全球海溫場、500hPa高度場和全球海平面氣壓場，通過相關(guān)分析篩選預(yù)測因子，用逐步回歸分析建立降水場與各氣候因子場的關(guān)系。由于預(yù)測因子數(shù)量很大，用于建立回歸方程的因子是通過對該預(yù)測量與預(yù)測因子進行相關(guān)分析篩選得到的。
1.3.3逐步回歸法預(yù)報未來年度的降水情形
利用氣候主分量逐步回歸模型，在眾多因子中挑選變量，以降水場的主分量作為因子，建立其與海溫、海平面氣壓場等多個因子場之間的關(guān)系，經(jīng)過逐步回歸雙重篩選，建立最優(yōu)回歸方程，實現(xiàn)降水的預(yù)測，并進行回報與預(yù)測試驗。本研究利用Matlab中的Stepwise函數(shù)進行逐步回歸預(yù)報。
1.3.4降水預(yù)測值的檢驗
逐步回歸方程中，預(yù)報量是研究區(qū)降水的主成分(PC)值，對于預(yù)報準確性的檢驗，采用交叉驗證法、PC值還原為降水距平百分率等2種方式進行。前者是在給定的建模樣本中，拿出大部分樣本進行建模型，留小部分樣本用剛建立的模型進行預(yù)報，并求這小部分樣本的預(yù)報誤差，記錄它們的平方加和;如果預(yù)報誤差較小，說明預(yù)報的效果好。后者是對降水距平百分率矩陣(X)進行計算，得到EOF和主成分(PC)，由于特征向量矩陣的近似不變性，當完成對主分量矩陣的預(yù)測后，可利用EOF和PC這兩個矩陣做回算，完全恢復(fù)原來的數(shù)據(jù)矩陣X，利用前面最突出的幾個EOF模態(tài)可擬合出矩陣X的主要特征。
1.3.5不同降水情形下的蒙特卡洛仿真及風險評估
做蒙特卡洛仿真是為進行洪澇災(zāi)害風險評價，即:對風險大小可能出現(xiàn)的概率進行評價，得到這些風險發(fā)生的概率以及可能導(dǎo)致的直接經(jīng)濟損失。具體步驟如下:①利用PC值的大小，挑出PC異常高/低(絕對值大于0.5個標準差)的年份作為降水異常年，其余年份為降水正常年;將樣本根據(jù)降水情形多雨年份、正常年份和少雨年份等三類;②統(tǒng)計三類樣本下，年度洪澇災(zāi)害發(fā)生的次數(shù)，并利用Matlab中dfittool工具得到洪澇災(zāi)害次數(shù)的分布類型及參數(shù);③根據(jù)洪澇災(zāi)害次數(shù)的分布類型及參數(shù)，每組分別生成1000個隨機數(shù)，得到不同降水情形下1000年(假設(shè))洪澇災(zāi)害發(fā)生次數(shù);④將三類的洪澇災(zāi)害直接經(jīng)濟損失值進行對數(shù)化處理，擬合出累積分布函數(shù)，得到分布形態(tài)及參數(shù);⑤結(jié)合第3步中得到的1000年(假設(shè))逐年洪澇災(zāi)害發(fā)生次數(shù)，每一年分別生成若干個(洪澇災(zāi)害發(fā)生次數(shù))滿足0～1均勻分布的隨機數(shù)，利用直接經(jīng)濟損失的累積分布函數(shù)曲線，找出其所對應(yīng)的直接經(jīng)濟損失值，可得到每一年的洪澇災(zāi)害直接經(jīng)濟損失情況;⑥統(tǒng)計三種情形下每一年直接經(jīng)濟損失值中的最大值，各得到1000個數(shù)，描繪超越概率曲線，得到最大損失超越概率(OEP)曲線;同理可得到累計損失超越概率(AEP)曲線;⑦期望損失，即由超越概率曲線、x軸和y軸圍成的面積，分為年期望損失和次期望損失。
2湖南實例應(yīng)用
2.1研究區(qū)及數(shù)據(jù)來源
湖南地處長江中游，洪澇災(zāi)害頻發(fā)。根據(jù)1984-2007年資料統(tǒng)計，湖南洪澇災(zāi)害年內(nèi)分布極不均勻，主要集中在5-9月，占總損失的80%以上;從各縣暴雨洪澇災(zāi)害損失的時空分布來看，湘北主要集中在6-7月，而湘中南則主要集中在7-8月[13]。另據(jù)民政部統(tǒng)計，2000-2016年，湖南省洪澇災(zāi)害年均造成1147.3萬人受災(zāi)，77人死亡(失蹤)，63.7萬人緊急轉(zhuǎn)移安置，農(nóng)作物受災(zāi)面積849.1khm2，絕收面積126.1khm2，年均倒塌房屋8.1萬間，直接經(jīng)濟損失100.6億元;年度間洪澇災(zāi)害損失波動大，2000-2016年間，受災(zāi)人口最少為2000年的474萬人次、最多則為2002年1937萬人次，年倒塌房屋數(shù)量最少為2013年的1.3萬間，最多則為2002年的29.9萬。本文中所用數(shù)據(jù)及來源如表1所示。
2.2湖南汛期降水時空分布特征
對EOF分解的結(jié)果進行篩選，第一模態(tài)對總方差的貢獻達48.9%，第二模態(tài)的貢獻達23.7%，前兩模態(tài)的累積方差貢獻超過70%，可選擇這兩個模態(tài)代表湖南汛期降水的時空分布情況。第一模態(tài)是反映湖南降水變化關(guān)系最主要分布場，EOF1均為正值，表現(xiàn)為全省一致澇或一致旱;EOF2大體上以雙峰、南岳一線為界，存在明顯的南北反相位關(guān)系，代表了第二種降水分布———南澇(旱)北旱(澇)型。以0.5倍標準差為分界，時間系數(shù)(PC)的絕對值大于0.5倍標準差的年份，定為降水異常年(圖2)。
2.3湖南汛期降水逐步回歸預(yù)報與驗證
2.3.1尋找備選回歸因子
將代表湖南汛期降水逐年變化的時間系數(shù)(PC)與全球前一年秋季、冬季，同一年春季、夏季的全球海溫作相關(guān)分析，發(fā)現(xiàn)前一年秋、冬赤道太平洋附近的海域與PC1、PC2有較強的相關(guān)性(圖3為與PC1的相關(guān)分析結(jié)果，PC2結(jié)果文中未列出)。將關(guān)鍵海域秋、冬季的海溫分別作EOF分解，得到的主分量作為待選的回歸因子。此外，將nino3.4指數(shù)、nino1+2區(qū)、nino3區(qū)指數(shù)等海溫指數(shù)也作為備選因子。將全球海溫數(shù)據(jù)劃分三個區(qū)域，其中，1區(qū)為20～50°S，2區(qū)為15°S～15°N，3區(qū)為20°～50°N，對三個區(qū)域內(nèi)的逐月海平面氣壓進行EOF分析，取前15個主分量，分別與PC1、PC2作相關(guān)分析，通過顯著性檢驗的作為備選的因子。
2.3.2建立回歸預(yù)報方程
在普查影響湖南汛期降水因子的基礎(chǔ)上，設(shè)定顯著性水平α=0.05，建立預(yù)測湖南汛期降水距平分布的回歸預(yù)測方程，并進行回報和預(yù)測試驗。對湖南省汛期降水場的前2個主分量，利用相關(guān)分析篩選得到的高相關(guān)因子，進行雙重檢驗逐步回歸計算。對于湖南汛期降水第1主分量的雙重檢驗逐步回歸預(yù)測方程如下:
Y=0.00512048-0.196312×X1-0.360486×X2-0.26554×X3-0.351958×X4+0.22569×X5+0.202925×X6-0.884564×X7+0.56751×X8-0.27136×X9+0.626504×X10。(1)式中:Y是第一主分量(PC1)，X1是前一年2月的PNA指數(shù)，X2是同一年5月的NAO指數(shù)，X3是同期4月關(guān)鍵海域上空500hPa高度場值，X4是前期8月關(guān)鍵海域上空500hPa高度場值，X5是1區(qū)同一年3月海平面氣壓作EOF分解后第9模態(tài)的值，X6是1區(qū)同一年1月海平面氣壓作EOF分解后第3模態(tài)的值，X7是同期2月的SCA指數(shù)，X8是同期9月的Nioa區(qū)指數(shù)，X9是2區(qū)前一年12月海平面氣壓作EOF分解后第5模態(tài)的值，X10是同期6月的WP指數(shù)。回歸曲線與原曲線的相關(guān)性達到0.9以上(圖4)。
類似地，對湖南汛期降水第2主分量的雙重檢驗逐步回歸預(yù)測方程如下:Y'=-0.0776793-0.220514×X'1-0.266865×X'2+0.34852×X'3+0.271487×X'4-1.18223×X'5-0.937665×X'6-0.200113×X'7。(2)式中:Y'是第二主分量(PC2)，X'1是前一年12月的Nio1+2區(qū)海溫指數(shù)，X'2是1區(qū)同一年1月海平面氣壓作EOF分解后第11模態(tài)的值，X'3是1區(qū)同一年1月海平面氣壓作EOF分解后第12模態(tài)的值，X'4是2區(qū)同一年5月海平面氣壓作EOF分解后第3模態(tài)的值，X'5是同一年2月的EA指數(shù)，X'6是同一年5月的NAO指數(shù)，X'7是同一年2月關(guān)鍵海域上空500hPa高度場值。回歸曲線與原曲線的相關(guān)性達到0.82以上(圖4)。
2.3.3降水預(yù)測的檢驗
通過交叉驗證、回算降水距平百分率等兩種方法，對預(yù)報效果進行檢驗。圖4是利用交叉驗證法，對PC值進行回報檢驗，說明了回歸方程的預(yù)報效果很好。通過回算降水距平百分率的方法，挑選降水較為異常的2002、2011年進行驗證分析，2002年湖南東北部地區(qū)降水偏多的成數(shù)較多，預(yù)報的結(jié)果與實際結(jié)果較為一致(圖5);2011年是全省降水偏少年份，全省的降水距平百分率幾乎都為負值，在湘北、湘中地區(qū)偏少的成數(shù)較大，從預(yù)報值的分布看，與實際情況也有較好的對應(yīng)(圖5)。
2.3.6期望損失
計算由超越概率曲線、x軸和y軸圍成的面積，即為期望損失，分為年期望損失和次期望損失(圖6);例如，計算當湖南汛期PC1為0.23時，年度洪澇災(zāi)害期望損失為52.1億元，與實際發(fā)生的情況相符。
3結(jié)論
科學(xué)評估年度災(zāi)害風險，可為提升災(zāi)害風險防范和備災(zāi)工作針對性提供重要依據(jù)，而此項研究剛起步。本文依據(jù)災(zāi)害概率風險評估理論，考慮汛期降水的可預(yù)報性，基于歷史洪澇災(zāi)害事件，嘗試性地構(gòu)建了年度洪澇災(zāi)害風險評估模型，以湖南為例，對評估模型進行了檢驗與應(yīng)用。主要結(jié)論如下:
(1)分析年度汛期降水時空分布特征，建立了降水回歸預(yù)報方程，利用前期相關(guān)海域海溫、環(huán)流指數(shù)等因子對降水進行預(yù)報，為風險評估提供分析基礎(chǔ)。
(2)基于歷史災(zāi)害事件記錄，研究應(yīng)用概率風險分析得到年度不同降水規(guī)模下的直接經(jīng)濟損失分布，并結(jié)合蒙特卡洛仿真模擬的方法求解損失的超越概率曲線，包括OEP曲線和AEP曲線，決策者可以根據(jù)這些信息得到面臨不同風險水平下的單次最大可能損失、年度總損失以及年期望損失，實現(xiàn)風險評估方法論與國際接軌。
(3)模型集“未來年度汛期降水預(yù)測”、“降水與損失分布關(guān)系擬合”、“損失超越概率評估”于一體，是對全過程年度洪澇災(zāi)害風險評估方法的新探索。
(4)湖南年度洪澇災(zāi)害評估案例表明，本文建立的模型可操作，結(jié)果與實際情況相符。
當然，模型還存在一些不足:如由于不同區(qū)域各類數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，特別是災(zāi)情數(shù)據(jù)資料，湖南洪澇災(zāi)害災(zāi)情數(shù)據(jù)較為完整，案例分析具有較好的借鑒意義;在數(shù)據(jù)不足情況下，也可以進行年度風險評估，但要繼續(xù)深入研究在數(shù)據(jù)質(zhì)量欠佳的情況下對年度風險評估結(jié)果可靠性和不確定性的評價，以及對這種不確定性的有效表達和展示，提升公眾和管理者對風險的認知和理解水平。
期刊推薦：《自然災(zāi)害學(xué)報》Journal of Natural Disasters(雙月刊)1992年創(chuàng)刊，為災(zāi)害學(xué)學(xué)術(shù)性刊物。旨在展示我國災(zāi)害科學(xué)的研究成果，促進自然科學(xué)與社會科學(xué)在災(zāi)害科學(xué)方面的結(jié)合。刊登各種自然災(zāi)害和社會科學(xué)在災(zāi)害科學(xué)方面的結(jié)合。刊登各種自然災(zāi)害和發(fā)生機理、災(zāi)害與人類社會的關(guān)系及其影響、防災(zāi)減災(zāi)系統(tǒng)工程等方面的研究論文。讀者對象為災(zāi)害學(xué)研究工作者、防災(zāi)減災(zāi)專業(yè)技術(shù)人員及相關(guān)專業(yè)大專院校師生。有投稿需求的作者，可以咨詢期刊天空在線編輯。
