[中國科學(xué)院科技政策與管理科學(xué)研究所 北京 100190]

自然災(zāi)害社會易損性評價指標(biāo)體系與空間格局分析

□唐玲劉怡君[中國科學(xué)院科技政策與管理科學(xué)研究所 北京 100190]

自然災(zāi)害社會易損性研究是自然災(zāi)害應(yīng)急管理研究和探討的熱點問題之一。通過人口、經(jīng)濟(jì)、社會結(jié)構(gòu)和災(zāi)害易損性四個層面構(gòu)建自然災(zāi)害社會易損性評價指標(biāo)體系，并應(yīng)用Arcmap軟件和空間自相關(guān)分析的方法，對我國31個省市自治區(qū)進(jìn)行了空間綜合分析。結(jié)果表明，不同層面的社會易損性表現(xiàn)的空間特征不同。從總體空間分布上看，易損性相對較低的區(qū)域大部分位于沿海地區(qū)，較高的位于西部地區(qū)；從空間關(guān)聯(lián)的角度分析來看，我國自然災(zāi)害社會易損性存在顯著的自相關(guān)現(xiàn)象和集聚效應(yīng)。

自然災(zāi)害社會易損性；評價指標(biāo)體系；空間相關(guān)性

引 言

自然災(zāi)害事件屬于突發(fā)事件的一種，具有很強的隨機(jī)性和偶然性。自然災(zāi)害社會易損性研究是自然災(zāi)害應(yīng)急管理研究和探討的熱點問題之一，也是探索可持續(xù)發(fā)展的重要切入點。因此，制定科學(xué)的自然災(zāi)害社會易損性評價體系，合理評價我國省域自然災(zāi)害社會易損性的現(xiàn)狀，并對其空間格局進(jìn)行分析，對于當(dāng)前我國積極應(yīng)對自然災(zāi)害應(yīng)急管理問題，實現(xiàn)統(tǒng)籌區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。

對于自然災(zāi)害易損性，國內(nèi)外學(xué)者對其展開了大量的定性和定量研究。其中代表性的有：

（一）RH模型 (Risk—hazard Model)

RH模型是以美國學(xué)者Burton等人[1]為代表的主要研究，目的是了解災(zāi)害的暴露性和敏感性對災(zāi)害的影響。在該模型中，主要強調(diào)了暴露性和敏感性的干擾和壓力，但是沒有考慮到災(zāi)害對系統(tǒng)的影響以及系統(tǒng)本身放大或衰減所帶來的影響。

圖1 RH模型

（二）PAR模型（Pressure and Release Model)

AR模型是以美國學(xué)者Blakie等人[2]為代表的易損性研究。PAR模型中自然災(zāi)害的發(fā)生是一個壓力產(chǎn)生、作用的過程該模型可以理解為災(zāi)害是社會經(jīng)濟(jì)壓力和物理暴露性相互作用的結(jié)果。易損性不再被視為一種結(jié)果而是現(xiàn)存的狀態(tài)和過程，富于動態(tài)性且難以量化，在時間和空間的具體表達(dá)形式就是不安全因素，如物理環(huán)境、當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)或者是當(dāng)?shù)氐纳鐣P(guān)系。PAR模型彌補了RH模型的缺點，更加關(guān)注的是脆弱性的產(chǎn)生原因和災(zāi)害發(fā)生之間的相互關(guān)系，力圖解釋經(jīng)濟(jì)與政治背景是災(zāi)害發(fā)生的根本原因。

圖2 PAR模型

（三）HOP模型(Hazards of Place Model)

HOP模型由美國學(xué)者Cutter[3]提出，是綜合易損性評估的典型代表。與RH和PAR不同，該模型是以區(qū)域為單位，從經(jīng)濟(jì)、社會和環(huán)境等方面綜合衡量系統(tǒng)易損性，既考慮系統(tǒng)面對壓力的內(nèi)部敏感性，又考慮系統(tǒng)面對外部壓力的暴露性，指出某個區(qū)域的綜合易損性主要由物理易損性和社會易損性分組成，此模型設(shè)計了反饋機(jī)制，將物理和社會易損性評價結(jié)果再次反饋回原來的模型，并對最初的模型進(jìn)行調(diào)整形成最終的區(qū)域易損性評價，是綜合系統(tǒng)的易損性模型。

圖3 HOP模型

（四）可持續(xù)理論的易損性模型（Sustainable Development Model）

S D 模型以美國學(xué)者Turner等人[4]為代表，是PAR模型的擴(kuò)展，重點分析PAR框架中未考慮的因素包括暴露性，敏感性和恢復(fù)力，將易損性視為“人類-環(huán)境”的復(fù)合體。該模型強調(diào)人類與環(huán)境是相互聯(lián)系的，并且脆弱性是動態(tài)發(fā)展的，是隨事件、空間不斷變化的，并受多種因素所影響?？沙掷m(xù)理論易損性模型提出了人類應(yīng)對自然災(zāi)害的策略，從而達(dá)到人與自然環(huán)境的和諧發(fā)展。但該模型只側(cè)重于定性方面的研究，很難進(jìn)行定量方面的研究。

圖4 SD模型

如今自然災(zāi)害易損性已形成自然易損性、社會易損性和綜合易損性三個研究方向。近幾年，許多學(xué)者對自然和經(jīng)濟(jì)易損性作了深入的研究，并對多種自然災(zāi)害的易損性建立了分析體系和評價方法或模型，并將它們用于指導(dǎo)高危險地區(qū)人們的防災(zāi)救災(zāi)，但由于社會易損性本身的抽象性和復(fù)雜性，社會易損性評估研究目前仍存在諸多問題，尤其是指標(biāo)體系構(gòu)建。

本研究創(chuàng)新點在科學(xué)地構(gòu)建我國自然災(zāi)害社會易損性的評價指標(biāo)基礎(chǔ)上，通過投影尋蹤主成分分析的評價方法，對我國31個省市自治區(qū)的自然災(zāi)害社會易損性進(jìn)行了空間的評價與空間自相關(guān)分析，該結(jié)果可以為我國現(xiàn)階段的防災(zāi)減災(zāi)計劃提供科學(xué)的依據(jù)。

一、我國自然災(zāi)害社會易損性評價指標(biāo)體系

自然災(zāi)害社會易損性就是反映人類社會在自然災(zāi)害條件下的潛在損失，它涉及到人們的生命財產(chǎn)、健康狀況、生存條件以及社會物質(zhì)財富、社會生產(chǎn)能力、社會結(jié)構(gòu)和秩序、資源和生態(tài)環(huán)境等方面的損失。這種損失既是社會個體的損失，也是社會整體的損失，它是自然過程和社會過程的相互作用的結(jié)果[5]。

（一）評價指標(biāo)體系

社會易損性的問題涉及到人口、經(jīng)濟(jì)、社會等多方面的問題，是一個復(fù)雜的多種因素相互影響的整體。正確認(rèn)識與評價自然災(zāi)害社會易損性的前提是建立一個客觀、可操作、獨立及完整的指標(biāo)體系。在充分認(rèn)識自然災(zāi)害社會易損性的涵義及其基本特征的基礎(chǔ)上，參考HOP模型，考慮到數(shù)據(jù)資料的可得性和權(quán)威性，從人口、經(jīng)濟(jì)、社會結(jié)構(gòu)、災(zāi)害易損性四個層面構(gòu)建了我國的自然災(zāi)害社會易損性評價指標(biāo)體系[6]，并進(jìn)行綜合評價，基本框架如表1所示。

（二）評價方法——投影尋蹤主成分分析

投影尋蹤主成分分析（Projection Pursuit Principal Component Analysis，PPPCA）是利用計算機(jī)直接對高維數(shù)據(jù)進(jìn)行投影降維處理，將高維問題轉(zhuǎn)化為低維問題，再進(jìn)行數(shù)據(jù)客觀投影診斷，并自動找出能反映高維空間規(guī)律的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，從而實現(xiàn)低維可視空間分析高維數(shù)據(jù)的目的。

將投影尋蹤主成分分析用于自然災(zāi)害社會易損性評價中，投影尋蹤主成分分析評價結(jié)果具有較高分辨率，且較傳統(tǒng)的主成分分析過程簡單，具有較好的操作性。該評價方法克服了傳統(tǒng)評價模型計算方法的不足和評價指標(biāo)間多重相關(guān)性的影響，評價效果較好，適合于自然災(zāi)害社會易損性評價，具體計算方法見參考文獻(xiàn)[7，8]。通過綜合評價，對于科學(xué)認(rèn)知我國自然災(zāi)害社會易損性的特點有著重要的現(xiàn)實意義。

表1 自然災(zāi)害社會易損性評價指標(biāo)體系

二、我國自然災(zāi)害社會易損性空間格局分析

本文將人口易損性、經(jīng)濟(jì)易損性、社會結(jié)構(gòu)易損性和災(zāi)害易損性數(shù)值采用等距離分配數(shù)值法，共劃分為五個層級，分別為低度易損性、較低易損性、中度易損性、較高易損性和高度易損性。然后利用Arcmap軟件分別繪制了相關(guān)易損性的空間分布圖。

（一）空間結(jié)構(gòu)分析

1.人口易損性評價

天津的易損性最小，其次為海南、廣東。將人口易損性等級分為了5個等級，可以看出我國人口易損性空間格局存在著一定的區(qū)域差異。人口易損性等級最高的部分主要集中分布于中西部地區(qū)和中東部地區(qū)。這種布局表明易損群體和社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展并不完全一致。導(dǎo)致這種格局的原因主要有：人口密度高，河南和四川是我國人口密度最大的兩個省，此外農(nóng)業(yè)人口、流動人口比例也很高，這幾個指標(biāo)很高是導(dǎo)致人口易損性高的主要原因；此外山西等中東部地區(qū)人口易損性也相對較高，可能是從事易受傷害職業(yè)的人數(shù)比例較高，導(dǎo)致整體人口易損性偏高。

圖5 人口易損性空間分布圖

2.經(jīng)濟(jì)易損性評價

廣東的易損性最小，其次為浙江、北京。經(jīng)濟(jì)易損性最嚴(yán)重的地區(qū)主要集中分布于西部偏遠(yuǎn)地區(qū)。處于較低等級的經(jīng)濟(jì)易損性的主要出現(xiàn)在沿海地區(qū)。沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他區(qū)域，是經(jīng)濟(jì)易損性最低的主要原因。經(jīng)濟(jì)易損性分布格局呈現(xiàn)出明顯梯度化的特征，呈現(xiàn)由西向東的高、中、低易損性的特征。其中最顯著的就是東西經(jīng)濟(jì)易損性水平的差異十分明顯，此外空間上還呈現(xiàn)高度易損區(qū)成片發(fā)育的特征。經(jīng)濟(jì)發(fā)展易損指數(shù)基本和我國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的總體布局一致，即由西向東發(fā)展越來越好，且東部西部經(jīng)濟(jì)的易損性差距較大，需要注意差距過大所引起的一系列問題。

圖6 經(jīng)濟(jì)易損性空間分布圖

3.社會結(jié)構(gòu)易損性評價

廣東的易損性最小，其次為上海、北京。我國社會結(jié)構(gòu)易損性的分布主要呈現(xiàn)出“中間低，兩邊高”的“夾心”格局。其中易損性最低的地區(qū)，主要是由于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，社會資本雄厚，社會保障系統(tǒng)也比較完善。社會易損性最高的分布在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的新疆、西藏、云南等地區(qū)，此外還分布在一些經(jīng)濟(jì)較好的地區(qū)，這是由于一些“城市病”問題，如失業(yè)人口、離婚率、城鄉(xiāng)收入水平差異等。越是“城市病”嚴(yán)重的地方，災(zāi)害潛在的損壞程度就越嚴(yán)重。這表明經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)是社會保障高的必要非充分條件，其經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)不一定社會保障也高。同時也揭示了我國在社會結(jié)構(gòu)易損性方面也存在著明顯的區(qū)域差異，這些差異的存在，對我國實現(xiàn)全面協(xié)調(diào)可持續(xù)的發(fā)展帶來了一定的影響。

圖7 社會結(jié)構(gòu)易損性空間分布圖

4.災(zāi)害易損性

天津的易損性最小，其次為北京、海南。災(zāi)害易損性空間格局與其他易損性格局特點表現(xiàn)出了明顯的差異。造成災(zāi)害易損性較大的原因主要是由于地理位置的原因，所在地區(qū)自然條件容易發(fā)生干旱、洪澇及地震等災(zāi)害；第二個主要原因是人為因素，偏遠(yuǎn)地區(qū)人民獲取知識途徑較少，對自然認(rèn)識不夠，盲目改造自然，或者為了經(jīng)濟(jì)利益大肆毀林種田，導(dǎo)致植被遭到嚴(yán)重破壞、土地沙漠化、水土流失等等，使生態(tài)環(huán)境遭到破壞。

5.社會易損性綜合空間分布圖

本研究從人口、經(jīng)濟(jì)、社會結(jié)構(gòu)易和災(zāi)害易損性進(jìn)行了分項評價，在分項評價的基礎(chǔ)上進(jìn)行綜合易損性評價。綜合計算結(jié)果，劃分為五個等級，等級越高，易損性越嚴(yán)重。對社會易損性分布狀況進(jìn)行空間制圖。從總體空間分布上看，易損性相對較低的大部分位于沿海地區(qū)，這與當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展的空間分布基本一致。

圖8 災(zāi)害易損性空間分布圖

圖9 綜合易損性空間分布圖

（二）空間自相關(guān)分析

1.全局空間自相關(guān)

Moran指數(shù)反映空間鄰接或空間鄰近區(qū)或空間鄰近區(qū)域單元屬性值的相似程度[9,10]。取值一般在[-1，1]之間，I<0，為負(fù)相關(guān)；I=0，不相關(guān)；I>0，為正相關(guān)。

判斷一個區(qū)域是否存在空間聚集。尤其是估計聚集區(qū)域位于區(qū)域的邊緣時，采用Moran指數(shù)統(tǒng)計結(jié)果較為可靠。結(jié)果分為四個象限，分別識別一個地區(qū)及其鄰近地區(qū)的關(guān)系。落在一、三象限的值表示正的空間自相關(guān)關(guān)系；落在二、四象限的值表示負(fù)的空間自相關(guān)關(guān)系；如果數(shù)值均勻地分布在四個象限，則表示不存在空間自相關(guān)性[11,12]。本文的空間自相關(guān)分析在Geoda095 i中進(jìn)行。

2.檢驗結(jié)果

我國大部分地區(qū)的點分布在高-高象限，即第一象限，說明這些地區(qū)為高社會易損區(qū)被高社會易損區(qū)包圍；其次是低-低（第三）象限，這些地區(qū)為低社會易損區(qū)被低社會易損區(qū)包圍。第一象限和第三象限都代表正相關(guān)，由此也可說明本區(qū)社會易損性呈現(xiàn)高的正相關(guān)。少部分點位于低-高（第二）象限和高-低（第四）象限，分別表示低社會易損區(qū)被高社會易損區(qū)包圍和高社會易損區(qū)被低社會易損區(qū)包圍。第二象限和第四象限表示負(fù)相關(guān)，表明我國不同地區(qū)社會易損性負(fù)相關(guān)的地區(qū)較少。

由圖 10可知高值被高值包圍地區(qū)主要分布在青海地區(qū)；高值被低值包圍的有廣西；低值被低值包圍的沒有；低值被高值包圍的有西藏、內(nèi)蒙古等14個省市自治區(qū)。因此，可以看出我國大部分地區(qū)都是低易損性被高易損性包圍著，這種格局對災(zāi)后救援不是很有利，應(yīng)該改變這種格局，實現(xiàn)高值被低值包圍的情況。

圖10 相關(guān)性分布

三、結(jié)論

1.從總體空間分布上看，易損性相對較低的大部分位于沿海地區(qū)，這與當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展的空間分布基本一致，經(jīng)濟(jì)易損性占主導(dǎo)地位。

2.人口易損性與人口密度緊密相關(guān)。中部易損性高，東北部易損性較低，南部易損性越低，尤以東南最為突出的特點。

3.經(jīng)濟(jì)易損性分布格局呈現(xiàn)出明顯梯度化的特征，呈現(xiàn)由西向東的高、中、低易損性的特征。此外空間上還呈現(xiàn)高度易損區(qū)成片發(fā)育的特征。經(jīng)濟(jì)發(fā)展易損指數(shù)基本和我國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的總體布局一致，即由西向東發(fā)展越來越好。

4.社會結(jié)構(gòu)易損性的空間格局表現(xiàn)出的兩邊高中間低的結(jié)構(gòu)，這表明經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)社會保障并沒有完全匹配，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)是社會保障高的必要非充分條件，其經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)不一定社會保障也高。

5.造成災(zāi)害危險性易損性較大的原因主要是由于自然條件的原因，第二個主要原因是人為因素，偏遠(yuǎn)地區(qū)人民獲取知識途徑較少，對自然認(rèn)識不夠，盲目改造自然，或者為了經(jīng)濟(jì)利益，使生態(tài)環(huán)境遭到破壞。

6.利用Moran指數(shù)進(jìn)行空間自相關(guān)性分析，顯示了明顯的空間自相關(guān)性?，F(xiàn)階段，統(tǒng)籌我國自然災(zāi)害社會易損性工作的進(jìn)程中，應(yīng)針對不同的地區(qū)建立相應(yīng)的反饋機(jī)制，可以將有限的人力、物力以及財力等資源進(jìn)行科學(xué)的管理與調(diào)配。我國大部分地區(qū)都是低–高空間自相關(guān)關(guān)系集群地區(qū)，這種格局對災(zāi)后救援不是很有利，應(yīng)該改變這種格局，實現(xiàn)高值被低值包圍的情況。

[1]BURTON I, KATES R W, WHITE G F.The environment as hazard[M].Oxford: Oxford Univ.Press, 1978.

[2]BLAIKIE P, CANNON T, WISNER B.At risk: natural hazards, people’s vulnerability and disasters [M].London:Routledge, 1994.

[3]CUTTER S L.The vulnerability of science and the science of vulnerability [J].Annals of the Association of American Geographers, 2003, 93(1): 1-12.

[4]TURNER B L, KASPERSON R E, MATSON P A.A framework for vulnerability analysis in sustainability science[J].Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2003, 100(14): 8074-8079.

[5]郭躍.自然災(zāi)害的社會易損性及其影響因素研究[J].災(zāi)害學(xué), 2010, 25(1): 84-88.

[6]TANG Ling, LIU Yijun.Analysis of social vulnerability to natural disasters in china[C]//2011 IEEE International Conference on Emergency Management and Management Sciences ICEMMS.Beijing, 2011: 163-166.

[7]KRUSCAL J B.Toward the linear transformation which optimizes a new index of condensation [M].New York:In Statistical Computer Academic, 1969.

[8]付強, 趙小勇.投影尋蹤模型原理及其應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社, 2006: 120-124.

[9]CLIFF A, ORD J.Spatial processes，models and applications[M].London: Pion, 1981.

[10]謝花林.基于景觀結(jié)構(gòu)和空間統(tǒng)計學(xué)的區(qū)域生態(tài)風(fēng)險分析[J].生態(tài)學(xué)報, 2008, 28(10): 5020-5026.

[11]GETIS A, ORD J K.The analysis of spatial association by use of distance statistics [J].Geographical Analysis, 1992, 24(3): 189-206.

[12]ANSELIN L.Local indicators of spatial associationlisa[J].Geographical Analysis, 1995, 27: 93-115.

Index Evaluation System and Spatial Pattern of Social Vulnerability to Natural Disasters

TANG Ling LIU Yi-jun
(Chinese Academy of Sciences Beijing 100190 China)

Social vulnerability to natural disasters is a hotspot question in natural disaster emergency management.Based on population, economic, the social structure and disaster fragile vulnerability, the index evaluation system of social vulnerability to natural disasters is built.This article makes comprehensive evaluation of spatial pattern on 31 provinces through the use of GIS and spatial autocorrelation analysis method.The results indicate that different levels of social vulnerability perform different characteristics; lower vulnerable place is mainly distributed in the coastal areas and the high vulnerable place located in the western region; the spatial distribution of social vulnerability indices has obvious characters of agglomeration and spatial autocorrelation.

social vulnerability to natural disasters; index evaluation system; spatial correlation

F224.0

A

1008-8105(2012)03-0049-05

2011?06?30

唐玲（1983?）女，中國科學(xué)院科技政策與管理科學(xué)研究所博士研究生；劉怡君（1978?）女，博士，中國科學(xué)院科技政策與管理科學(xué)研究所副研究員.

編輯 何 婧