王學林，謝金花，王 志，鄧 斌，張玉龍

（合肥市氣象局，安徽 合肥230041）

巢湖市地處北亞熱帶濕潤季風氣候區(qū)， 全年氣候溫和，雨量充沛，光照充足。擁有豐富的水資源，其中水面面積多達493 km2，域內(nèi)巢湖水面為464 km2。獨特的地理氣候條件成為馬拉松、自行車公開賽、鐵人三項等重大體育賽事的首選之地。近年來，在全球氣候變化的背景下，巢湖市氣象災(zāi)害呈頻發(fā)態(tài)勢，尤其是極端高低溫、 暴雨等災(zāi)害性天氣已成為限制環(huán)巢湖重大體育賽事成功舉辦的不利因素。 如何加強風險管理， 有效限制或減輕災(zāi)害對重大體育賽事的不利影響， 已成為近年重大體育賽事氣象保障服務(wù)研究的熱點話題。

氣象災(zāi)害風險管理始于風險評估， 前人有關(guān)氣象災(zāi)害風險評估研究取得了一定進展。 Blaikie 等[1]在1994 年研究提出任何一種類型的風險，其風險因素主要包括風險因子、易損性與適應(yīng)性、危險的介入條件、人類的應(yīng)對措施與調(diào)整。 Hao 等[2]構(gòu)建了干旱風險分析模型， 并對我國農(nóng)業(yè)氣象旱災(zāi)進行了風險評估，Darling 等[3]提出利用全球臺風個例資料，形成大尺度經(jīng)驗?zāi)Ｊ剑?再應(yīng)用到評估區(qū)域的方法；2006年Emanuel 等[4]提出將歷史統(tǒng)計與模式預(yù)報相結(jié)合，開拓臺風大風影響評估的新思路。 丁燕等[5]從臺風暴雨、 臺風大風和研究區(qū)承災(zāi)體的易損性等角度入手，構(gòu)建了廣東省臺風災(zāi)害的模糊風險評估模型，并進行了系統(tǒng)分析。 羅培[6]從干旱災(zāi)害孕災(zāi)環(huán)境、災(zāi)害危險性、成災(zāi)體易損性等方面出發(fā)，運用模糊綜合評價法對重慶干旱災(zāi)害進行了風險評估及區(qū)劃。李德[7-9]將云模型分別運用于冬小麥、黃河故道碭山酥梨的氣候適宜性評價中， 為淮北冬小麥和碭山酥梨生產(chǎn)應(yīng)對或適應(yīng)氣候變化等提供參考依據(jù)。 陳思寧[10]等選取茶樹越冬期凍害及夏季旱熱害致災(zāi)臨界氣象指標作為參評要素并進行相應(yīng)的模糊綜合評價， 系統(tǒng)分析了湖北省茶樹氣象災(zāi)害的空間分布特征，為調(diào)整湖北省茶葉生產(chǎn)布局提供了科學依據(jù)。張星、劉莉等[11-13]分別用層次分析法對福建省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害及城市防災(zāi)減災(zāi)進行綜合評價， 均取得了一定的成效。劉新立等[14]提出了水災(zāi)風險因子、水災(zāi)風險空間以及水災(zāi)風險承載體等概念， 系統(tǒng)研究了這些概念對水災(zāi)風險形成的作用以及其中的關(guān)鍵影響因素。

盡管氣象災(zāi)害風險評估研究取得了一定進展，但有關(guān)重大體育賽事氣象災(zāi)害風險辨識的報道較少。迄今為止，尚未建立一套完整的重大體育賽事氣象災(zāi)害風險評估概念模型。 本文擬從強化措施和規(guī)避措施兩個方面出發(fā)， 研究基于脆弱性指標體系的環(huán)巢湖自行車賽風險模型， 旨在為環(huán)巢湖自行車公開賽活動管控和氣象應(yīng)急保障工作提供科學依據(jù)。

1 資料分析和方法

1.1 氣象資料來源

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于巢湖市國家基本氣象站， 主要包括1957—2016 年4 月份的日平均氣溫、 降水量、相對濕度、風速等氣象資料。巢湖市國家基本氣象站站點位置見圖1。

圖1 巢湖市國家基本氣象站地理位置

1.2 自行車賽氣象適宜性指標的確定

本文在查閱大量關(guān)于體育氣象研究文獻的基礎(chǔ)上[15-18]，結(jié)合自行車騎行比賽自身的特性，設(shè)計包括年齡、性別、騎行年限、溫度、相對濕度、風速、降水狀況等運動員自身狀況和氣象條件的調(diào)查問卷， 在2013—2016 年環(huán)巢湖自行車騎行大賽舉辦期間開展多達700 余次問卷調(diào)查。 本研究的重點是開展氣象事件脆弱性指標體系風險辨識， 因此將對比賽當天降水狀況、平均風速、日平均氣溫和相對濕度進行統(tǒng)計分析， 運動員身體狀況不作為本文重點考慮因素，據(jù)此凝練出自行車騎行大賽氣象適宜性指標（表1）。根據(jù)自行車騎行比賽的服務(wù)需求，結(jié)合基于調(diào)查問卷獲得的上述氣象適宜性指標， 本節(jié)將風險辨識結(jié)果集劃分為三類， 適宜表示氣象條件對運動員成績無影響， 基本適宜表示采取一定的措施后不影響運動員的正常發(fā)揮， 不適宜表示氣象條件對運動員比賽成績有嚴重影響。 從表1 可知，無降水、相對濕度在55%~65%，氣溫在18~22 ℃、平均風速≤2 m/s 時，運動員發(fā)揮最佳。天空狀況良好，尤其是晴間多云天氣時，紫外線比晴天時弱，有利于運動員正常發(fā)揮，若是雨天特別是小雨時，路面濕滑，而中雨甚至是大雨，均不利于運動員正常騎行。氣溫在18~22 ℃且相對濕度在55%~65%時， 是人體最舒適的溫濕度，最有利于運動員正常騎行。 若平均風速≤2 m/s ，既有利于運動員在騎行過程中身體散熱， 又不會對騎行形成阻力，從而有利于運動員超常發(fā)揮。

表1 騎行大賽氣象適宜性指標

1.3 基于脆弱性指標體系的風險概念模型

Kaplan 等[19]認為風險是由有害事件、有害事件發(fā)生的可能性及有害結(jié)果3 個部分組成的一個完備集。對于任一氣象災(zāi)害而言，脆弱性主要是由承載體應(yīng)對能力和適應(yīng)能力決定的。 通常天氣氣候事件與承載體脆弱性指標較為密切， 它可在特定的時空范圍內(nèi)通過分析承載體脆弱性指標的概率密度函數(shù)而得。 當承載體脆弱性指標某一概率密度分布函數(shù)一定時，通過統(tǒng)計分析得到一條對應(yīng)的概率密度曲線，如當氣象條件不適宜開展重大體育賽事時， 可以推遲賽事舉行時間或采用人工影響天氣等措施增加承載體的承載能力，本文將這種風險分析模型稱為基于脆弱性指標的氣象災(zāi)害風險辨識[20]。 若要降低承載體災(zāi)害風險的概率，大致上可以歸納為2 類措施，一是通過強化措施，降低風險對象脆弱性；二是通過規(guī)避措施，包括時間和空間2 方面的規(guī)避。這一過程的風險對象自身抵御災(zāi)害的能力并沒有發(fā)生變化， 但構(gòu)建了新的風險概率密度曲線。 減災(zāi)管理過程是這兩類措施的有機組合， 其結(jié)果表明顯著降低了承載體氣象災(zāi)害發(fā)生的風險概率。 盡管每一項措施都有減災(zāi)作用， 但任何措施的減災(zāi)作用都有限且需要付出社會成本。

1.4 數(shù)據(jù)處理

利用MATLAB（R2009a）軟件對巢湖市國家基本站點數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，運用Excel 2007 進行數(shù)據(jù)處理及作圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 約束條件下各氣象適宜性指標的特征分析

本節(jié)選取2017 年4 月23 日舉辦的環(huán)巢湖自行車騎行大賽作為個例分析。由表1 可知，認為適宜完全滿足下述條件： 無降雨，MWS≤2 m/s，18 ℃≤MT≤22 ℃，55%≤RH≤65%。 基本適宜即滿足下述條件之一：AR≤5.0 mm，2 m/s

表2 4 月23 日各氣象因子發(fā)生概率分布

2.2 無約束條件下氣象適宜性指標的特征分析

統(tǒng)計1957—2016 年4 月1 日至4 月30 日環(huán)巢湖自行車騎行比賽各參評因子氣象適宜性概率（圖2）得出，降水、風速、平均溫度和相對濕度概率均呈現(xiàn)明顯的震蕩特征， 其中無降水概率和相對濕度在區(qū)間[55，65]的概率呈微弱的下降趨勢，表明4 月中下旬降水和不適宜的濕度條件是制約自行車騎行比賽的主要因素。 日平均氣溫在區(qū)間[18，22]的概率和風速在[0，2]的概率具有明顯的上升趨勢，表明若環(huán)巢湖自行車比賽選在4 月中下旬舉辦， 適宜的日平均氣溫和風速條件能夠較充分發(fā)揮騎行運動員水平。

圖2 氣象條件適宜性概率分布特征

2.3 單指標綜合概率分布特征

為明確不同等級適宜度對環(huán)巢湖賽的綜合風險影響，本文在統(tǒng)計降水、風速、溫度、濕度的各等級適宜度年平均發(fā)生次數(shù)風險概率的基礎(chǔ)上， 分別計算單個適宜度對綜合指數(shù)的貢獻率，其計算公式如下：

其中α、β、γ 表示各降水、風速、溫度和濕度適宜、基本適宜、不適宜的權(quán)重系數(shù)，本文根據(jù)調(diào)查問卷中設(shè)計運動員打分法確定各參評因子的適宜、基本適宜、不適宜的權(quán)重系數(shù)分別為0.5、0.35、0.15， 各參評單因子結(jié)果（圖3）顯示，再在此基礎(chǔ)上構(gòu)建由各單參評要素組成的綜合適宜性指數(shù)，降水、風速、溫度和濕度分別取0.2、0.2、0.4、0.2， 其計算結(jié)果如圖4 所示。

圖3 單一氣象指標適宜性概率分布

圖4 綜合各指標適宜性概率分布

由圖3 可知，單指標的適宜度概率降水最高，約在36%~43%，風速、濕度隨時間變化較為平緩，而溫度從月初到月末有明顯的上升趨勢， 且變化范圍較大，約在18%~36%。 綜合適宜度指數(shù)（圖4）變化較為劇烈，總體上呈明顯的上升趨勢，其概率分布值在27%~36%，4 月中下旬明顯優(yōu)于上旬。 因此，在環(huán)巢湖自行車賽籌備期間，可以據(jù)此向政府、大賽組委會等相關(guān)部門提供決策支持依據(jù)。

2.4 綜合適宜度重現(xiàn)期分布特征

重現(xiàn)期是指在一定數(shù)據(jù)記錄統(tǒng)計時段內(nèi)， 各參評因子綜合適宜度在較長時期內(nèi)重復(fù)出現(xiàn)的平均時間間隔， 常用多年一遇來表達， 是概率意義上的回轉(zhuǎn)。 由表3 表明，4 月份降水重現(xiàn)期基本上呈現(xiàn)2 a一遇和3 a 一遇的特征，濕度重現(xiàn)期稍高于降水，尤其是4 月中下旬重現(xiàn)期主要為4 a 一遇的分布，溫度重現(xiàn)期主要體現(xiàn)為3 a 一遇和4 a 一遇， 僅1~3日顯示為5 a 一遇的高重現(xiàn)頻率。 風速主要以3 a一遇的重現(xiàn)期分布， 綜合指數(shù)重現(xiàn)期主要為3 a 一遇，僅1 日、3 日、10 日重現(xiàn)期相對較高。從以上分析可知， 環(huán)巢湖自行車賽在籌備期間應(yīng)重點考慮其重現(xiàn)期特征， 有針對性的分析近幾年各參評因子綜合適宜指數(shù)重現(xiàn)期特征， 有選擇性的考慮4 月各日綜合指數(shù)重現(xiàn)期狀況，從而選擇比賽日期，有效避免高影響天氣下舉辦環(huán)巢湖自行車賽， 給參賽運動員的成績造成嚴重影響。

表3 綜合適宜度重現(xiàn)期分布特征

3 結(jié)論與討論

本研究以環(huán)巢湖騎行大賽作為研究對象， 參考前人已有的研究成果，并結(jié)合實地調(diào)查問卷，凝練出環(huán)湖騎行賽綜合適宜性氣象指標。 按照強化環(huán)巢湖騎行大賽脆弱性氣象指標的思路，系統(tǒng)研究2017 年4 月23 日我市環(huán)巢湖自行車騎行大賽，并對各參評因子在4 月1 日—4 月30 日氣象適宜性指標進行概率統(tǒng)計， 綜合分析各參評因子4 月氣象適宜度變化特征，根據(jù)權(quán)重系數(shù)分別計算出溫度、降水、相對濕度及風速適宜度指數(shù)及其綜合指數(shù)， 在此基礎(chǔ)上分析各參評要素重現(xiàn)期變化特征。 通過分析近65 a來歷年4 月逐日氣象數(shù)據(jù)可預(yù)測出，2017 年4 月23日巢湖市降水和溫度較適宜開展環(huán)巢湖自行車賽，而相對濕度和風速是制約運動員發(fā)揮的關(guān)鍵因素，降水和相對濕度適宜度在4 月上旬優(yōu)于4 月中下旬，日平均氣溫和風速具有明顯相反的趨勢，4 月發(fā)生降水的概率較小， 綜合適宜度指數(shù)值4 月下旬高于4 月上中旬。

本研究選用基于彈性脆弱性指標作為風險辨識概念模型， 這在重大體育賽事風險評估及風險轉(zhuǎn)移研究中較為新穎， 彈性脆弱性風險辨識模型能夠充分考慮承載體適應(yīng)能力和應(yīng)對能力， 從強化措施和規(guī)避措施2 個角度降低風險對象的脆弱性， 從而為高影響天氣開展體育氣象災(zāi)害防御等方面提供了新的方法和思路。依據(jù)本研究的結(jié)果，可為環(huán)巢湖自行車公開賽比賽日選擇、 賽前評估以及賽事安排提供科學的理論依據(jù)。 但本文也存在諸多不足之處。 首先， 本研究設(shè)計的騎行比賽氣象適宜性指標來自于調(diào)查問卷，在調(diào)查過程中未對參賽選手年齡、身體狀況等方面加以考慮，因此，今后需進一步按照公路精英組、山地綜合組、山地老年組和山地女子組等不同組別分別加以研究。其次，本研究僅對參賽當日進行研究，分析過程中所需要的逐分鐘降水、氣溫等長序列氣象資料不足， 可能會導致研究結(jié)果與實際存在部分偏差，因此今后需進一步有針對性的收集資料，完善本研究存在的不足之處。