王 毅 劉 爽 周慶亮 包紅軍 尹宜舟 楊 琨

1 國家氣象中心，北京 100081 2 國家氣候中心，北京 100081

提 要： 基于緊急災(zāi)害數(shù)據(jù)庫(EM-DAT)和達特茅斯洪水實驗室的災(zāi)害數(shù)據(jù)，對比分析1985—2019年南亞、東南亞洪水災(zāi)害的頻次、強度及造成的人口損失的變化特征，并探討與熱帶氣旋相關(guān)的洪水災(zāi)害的變化趨勢，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：近35年東南亞地區(qū)洪水發(fā)生頻次總體比南亞地區(qū)多15%左右，其中與熱帶氣旋相關(guān)的洪水發(fā)生頻次，東南亞地區(qū)約是南亞地區(qū)的4倍；與熱帶氣旋相關(guān)的洪水事件約占東南亞地區(qū)所有洪水災(zāi)害事件的20%；月際分布表明南亞地區(qū)洪水災(zāi)害集中發(fā)生在6—8月，“單峰”特征明顯，而其與熱帶氣旋相關(guān)的洪水頻次呈“雙峰”結(jié)構(gòu)；東南亞的洪水災(zāi)害年內(nèi)分布相對均勻；基于兩種數(shù)據(jù)平均后的洪水趨勢檢驗表明，近35年南亞、東南亞洪水的頻次均呈顯著增加趨勢，而每次洪水災(zāi)害造成的損失人口數(shù)則顯著減少；東南亞地區(qū)平均洪水災(zāi)害的強度略小于南亞地區(qū)，但東南亞地區(qū)洪水災(zāi)害的強度近35年有顯著增加趨勢。此外，基于EM-DAT數(shù)據(jù)統(tǒng)計的近35年東南亞和南亞洪水災(zāi)害造成的經(jīng)濟損失均表現(xiàn)出明顯增加趨勢。

引 言

洪水災(zāi)害是發(fā)生頻率最高的自然災(zāi)害之一，占所有自然災(zāi)害發(fā)生數(shù)量的40%以上(Jonkman，2005；尹宜舟等，2020)。洪水災(zāi)害的影響和造成的損失非常巨大，洪水影響的人口占所有自然災(zāi)害影響總?cè)丝诘?0%以上(Slater and Villarini, 2016)。據(jù)不完全統(tǒng)計，平均每年洪水造成的經(jīng)濟損失超過7 000億美元(Chen et al，2020)。在全球變暖背景下，隨著人口增長和經(jīng)濟發(fā)展，未來洪水災(zāi)害的影響預(yù)計將愈加嚴(yán)重(Yamazaki et al，2018)。IPCC將洪水定義為水流從河道或其他水體的正常范圍溢漫，或者水流在正常情況下在不受淹地區(qū)累積的現(xiàn)象(Field et al，2012)。除受到強降水、季風(fēng)和熱帶氣旋等氣象因素影響之外，洪水災(zāi)害還與地形、植被、土壤，氣候變化及人類社會經(jīng)濟活動等相關(guān)，因而是一種高度復(fù)雜的自然社會現(xiàn)象(方建等，2014；2015；包紅軍等，2016；Emerton et al,2017)。掌握洪水的時空分布規(guī)律對于認(rèn)識洪水災(zāi)害，開展洪水災(zāi)害預(yù)警及洪澇災(zāi)害風(fēng)險管理具有重要的意義。

南亞和東南亞國家分別瀕臨印度洋和太平洋，多發(fā)臺風(fēng)暴雨，并且覆蓋“亞洲水塔”下游，河流水系發(fā)達，人口密度很高，受洪水災(zāi)害影響嚴(yán)重。研究表明，南亞和東南亞地區(qū)是“一帶一路”沿線國家中自然災(zāi)害發(fā)生最多的地區(qū)，主要以洪水和風(fēng)暴災(zāi)害為主(王維國等，2017；毛星竹等，2018；王會軍等，2020；王毅等，2021)。例如，2013年印度和尼泊爾的洪水災(zāi)害造成超過6 600人死亡(Tanoue et al，2016)。2011年泰國洪水持續(xù)數(shù)月，導(dǎo)致了巨大的人員傷亡和經(jīng)濟損失(Gale and Saunders,2013)。多個氣候模式預(yù)測指出，未來重大洪水事件在南亞和東南亞地區(qū)會繼續(xù)增加(Eccles et al，2019)。

對于災(zāi)害時空規(guī)律及形成機制的研究是以大量的災(zāi)害數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)。目前全球洪水災(zāi)害的數(shù)據(jù)庫，包括緊急災(zāi)害數(shù)據(jù)庫(Emergency Events Database,EM-DAT；CRED,2012)、國際洪水網(wǎng)絡(luò)(International Flood Network,IFNET)和達特茅斯洪水實驗室(Dartmouth Flood Observatory,DFO)(Brakenridge,2019)全球重大洪水事件數(shù)據(jù)等。不少學(xué)者利用災(zāi)害數(shù)據(jù)庫開展了全球或區(qū)域尺度上洪水變化特征的研究(司瑞潔等，2007；Singh and Kumar,2013)。蔣衛(wèi)國等(2006)基于EM-DAT數(shù)據(jù)對1950—2004年全球洪澇災(zāi)害進行了分析，發(fā)現(xiàn)洪水發(fā)生頻次、受災(zāi)人口及經(jīng)濟損失總體上呈現(xiàn)增加趨勢，亞洲是洪水災(zāi)害最頻發(fā)的地區(qū)之一。Najibi and Devineni(2018)分析了1985—2015年全球洪水的變化趨勢，并按照洪水災(zāi)害的持續(xù)時間進行分類，結(jié)果表明過程較短的洪水(持續(xù)時間在7 d以下)的頻次沒有明顯趨勢，而過程較長的洪水頻次上升明顯。Chen et al(2020)基于DFO洪水?dāng)?shù)據(jù)研究了1985—2018年東南亞部分國家洪水的變化特征，結(jié)果表明洪水頻次呈顯著增多趨勢，而熱帶氣旋引發(fā)的洪水頻次(約占總洪水頻次的25%)的長期趨勢則不明顯。陳興茹等(2019)利用EM-DAT數(shù)據(jù)分析了湄公河流域國家洪災(zāi)損失的時空分布特征。

已有的相關(guān)研究主要基于單一的災(zāi)害數(shù)據(jù)庫，并且缺乏針對南亞和東南亞的對比分析。由于信息來源、災(zāi)害定義及收錄條件的不同使得各數(shù)據(jù)庫間不可避免產(chǎn)生差異，因此，利用不同數(shù)據(jù)進行研究可以更好地認(rèn)識災(zāi)害的變化特征。本文利用兩種災(zāi)害數(shù)據(jù)庫，對比南亞、東南亞洪水災(zāi)害的變化特征，旨在為理解區(qū)域洪水時空分布格局，減輕洪水災(zāi)害風(fēng)險和服務(wù)“一帶一路”倡議提供科學(xué)依據(jù)和決策參考。

1 資料和方法

本研究中南亞、東南亞地區(qū)的國家定義如表1所示，南亞包含了8個國家，東南亞包含了11個國家。

表1 研究中涉及的南亞、東南亞的國家Table 1 Countries of South Asia and Southeast Asia involved in this study

本文使用了兩種被許多國際機構(gòu)及學(xué)者廣泛引用的國際洪水災(zāi)害數(shù)據(jù)，分別是緊急災(zāi)害數(shù)據(jù)庫(EM-DAT)和達特茅斯洪水實驗室(DFO)全球重大洪水事件數(shù)據(jù)，研究時段為兩種數(shù)據(jù)時段重合的1985—2019年。

EM-DAT由世界衛(wèi)生組織和比利時國家災(zāi)害流行病研究中心建設(shè)，包含了1900年以來全球自然災(zāi)害及技術(shù)災(zāi)害事件。自然災(zāi)害數(shù)據(jù)分為氣象、水文、氣候等六大類，每類分為不同亞類，其中洪水災(zāi)害亞類又細分為海岸洪水、山洪、冰塞洪水及河流洪水子類。每條災(zāi)害記錄包含了災(zāi)害發(fā)生所在國家等地理信息、災(zāi)害起止時間、災(zāi)害成因、相關(guān)災(zāi)害(次生災(zāi)害)等以及災(zāi)害的人口損失和評估的經(jīng)濟損失。EM-DAT信息主要來源于聯(lián)合國、政府和非政府組織、保險公司、研究機構(gòu)和媒體等多種途徑。

DFO洪水?dāng)?shù)據(jù)記錄了全球1985年以來造成人員傷亡和經(jīng)濟損失的重大洪水災(zāi)害事件，信息來源于媒體、政府、常規(guī)觀測以及遙感數(shù)據(jù)。除了災(zāi)害發(fā)生所在的國家、起止時間、災(zāi)害損失(死亡人數(shù)、影響人數(shù)、經(jīng)濟損失)等要素，DFO數(shù)據(jù)還提供了洪水災(zāi)害嚴(yán)重度，嚴(yán)重度按輕重從1、1.5到2逐級增強，分別代表洪水災(zāi)害的估計重現(xiàn)期在20 a以下，20～100 a和100 a以上。

一種災(zāi)害往往會引發(fā)次生災(zāi)害甚至災(zāi)害鏈，對于這種關(guān)聯(lián)性很強的災(zāi)害，EM-DAT數(shù)據(jù)也進行了描述。例如，如果熱帶氣旋引發(fā)了洪水等次生災(zāi)害，則這條災(zāi)害記錄中“相關(guān)災(zāi)害”字段標(biāo)記為“洪水”。EM-DAT和DFO數(shù)據(jù)都包含了災(zāi)害成因字段。EM-DAT洪水災(zāi)害中成因包括熱帶氣旋、季風(fēng)降水等，而DFO洪水災(zāi)害成因分為暴雨、熱帶氣旋、季風(fēng)降水、融雪、潰壩、雪崩等。

洪水災(zāi)害的輕重程度是反映災(zāi)害影響的重要指標(biāo)。根據(jù)DFO數(shù)據(jù)中洪水災(zāi)害的持續(xù)時間(單位：d)、嚴(yán)重度等級和影響空間范圍(單位：km2)可以計算洪水災(zāi)害的強度：

災(zāi)害強度=

lg(持續(xù)時間×嚴(yán)重度等級×影響空間范圍)

(1)

例如，對于一次持續(xù)時間為5 d，嚴(yán)重度等級為1，影響范圍為20 000 km2的洪水災(zāi)害，計算得到的洪水災(zāi)害強度為5。

本文采用非參數(shù)Mann-Kendall(M-K)檢驗和Sen斜率檢測法來研究洪水災(zāi)害的長期趨勢，其優(yōu)點是不需要預(yù)先假定樣本的分布，且對異常值不敏感(Yue et al,2002；Wang and Yan,2009)。Sen斜率是用來估計序列變化趨勢的數(shù)值程度大小，但不能對趨勢進行顯著性水平檢驗。M-K檢驗的Z統(tǒng)計量是一個正態(tài)分布的統(tǒng)計量，Z為正(負(fù))，表明序列呈上升(下降)趨勢。當(dāng)Z的絕對值大于1.65、1.96和2.58時，分別表示其通過了0.10、0.05和0.01顯著性水平檢驗。

2 洪水災(zāi)害頻次的特征分析

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理和洪水頻次統(tǒng)計

首先從災(zāi)害數(shù)據(jù)庫中提取發(fā)生在南亞、東南亞國家的洪水災(zāi)害記錄，并剔除重復(fù)記錄。將DFO數(shù)據(jù)中洪水災(zāi)害成因是海嘯、巨浪、雪崩、冰湖潰決的事件進行剔除，最后得到基于DFO的南亞、東南亞洪水事件分別為608次和700次。

從EM-DAT洪水亞類數(shù)據(jù)中提取到南亞、東南亞洪水記錄分別為581條和585條。此外，南亞、東南亞EM-DAT數(shù)據(jù)中氣象類-風(fēng)暴亞類災(zāi)害的“相關(guān)災(zāi)害”為“洪水”的記錄分別為39條和131條。將上述記錄合并后得到基于EM-DAT的南亞、東南亞洪水災(zāi)害各為620次和716次。比較可知，1985—2019年東南亞地區(qū)洪水發(fā)生總頻次比南亞地區(qū)多15%左右。

對各國洪水頻次進行統(tǒng)計分析(圖1)，南亞地區(qū)洪水發(fā)生頻次最多的國家是印度，兩種數(shù)據(jù)記錄的印度的洪水事件都超過了250次，明顯多于其他國家。孟加拉國、阿富汗、巴基斯坦近35年洪水頻次在50～100次，而不丹和馬爾代夫洪水發(fā)生次數(shù)最少。印度尼西亞和菲律賓是東南亞地區(qū)最易遭受洪水災(zāi)害的國家，至少有一種數(shù)據(jù)統(tǒng)計的洪水次數(shù)超過了200次。另外，越南洪水災(zāi)害超過100次，而泰國和馬來西亞洪水次數(shù)介于50～100次。新加坡只有DFO數(shù)據(jù)記錄了1次洪水。兩種數(shù)據(jù)均沒有記錄到文萊出現(xiàn)過洪水災(zāi)害。在南亞、東南亞所有國家中，印度、印度尼西亞、菲律賓、越南依次是1985年以來發(fā)生洪水災(zāi)害最多的國家。

圖1 1985—2019年南亞(a)、東南亞(b)各國基于EM-DAT和DFO的洪水災(zāi)害頻次Fig.1 Total frequency of EM-DAT based floods and DFO based floods in different countries in South Asia (a) and Southeast Asia (b) during 1985-2019

南亞、東南亞位于易造成洪澇災(zāi)害的熱帶氣旋(臺風(fēng))暴雨多發(fā)區(qū)，因此進一步分析與熱帶氣旋有關(guān)的洪水災(zāi)害有助于理解洪水災(zāi)害的時空變化格局。為表述方便，以下將熱帶氣旋引發(fā)或與熱帶氣旋有關(guān)的洪水簡寫為TC洪水(TC floods)。對于EM-DAT數(shù)據(jù)，本文定義其中洪水亞類災(zāi)害成因為熱帶氣旋的事件，和風(fēng)暴亞類-熱帶氣旋子類“相關(guān)災(zāi)害”為“洪水”的事件為TC洪水事件；對于DFO數(shù)據(jù)，定義災(zāi)害成因為熱帶氣旋或熱帶風(fēng)暴的事件為TC洪水事件。對災(zāi)害成因篩查后得到的南亞、東南亞TC洪水的頻次如表2所示?？梢钥闯觯蟻員C洪水頻次約占其總洪水頻次的5%，而東南亞TC洪水頻次占到總洪水頻次20%左右。顯而易見，東南亞地區(qū)TC洪水災(zāi)害較南亞地區(qū)更為頻繁，前者大約是后者的4倍。

表2 1985—2019年南亞、東南亞TC洪水頻次及其占總洪水頻次的比例Table 2 Frequency of TC floods and its ratio to total frequency of floods in South Asia and Southeast Asia during 1985-2019

圖2給出了1985—2019年各國TC洪水的發(fā)生頻次?？梢钥闯?，印度是南亞地區(qū)TC洪水發(fā)生最多的國家，累計發(fā)生了近20次，約占其總洪水次數(shù)的7%。菲律賓、越南是南亞、東南亞所有國家中TC洪水發(fā)生最多的國家，分別超過了80次和30次。菲律賓TC洪水發(fā)生頻次占其總洪水頻次的43%左右，說明熱帶氣旋是菲律賓洪水災(zāi)害的重要誘發(fā)因素。阿富汗、不丹、馬爾代夫、東帝汶和新加坡在兩種數(shù)據(jù)庫中均未記錄到TC洪水災(zāi)害。

圖2 同圖1，但為TC洪水頻次Fig.2 Same asFig.1, but for TC floods

2.2 月際分布特征分析

南亞和東南亞所處的地理位置不同，氣候背景不同，導(dǎo)致洪水災(zāi)害的發(fā)生季節(jié)也存在差異。這里以數(shù)據(jù)中洪水災(zāi)害開始日期所在的月份作為洪水發(fā)生的月份。南亞、東南亞地區(qū)平均的洪水頻次月際分布如圖3所示。由圖可知，基于兩種數(shù)據(jù)得到的洪水頻次有一致的年內(nèi)變化。

圖3a顯示，南亞地區(qū)洪水頻次表現(xiàn)出明顯的季節(jié)性特征，6—8月為洪水災(zāi)害的高發(fā)期，7月為峰值期，平均有3次以上洪水災(zāi)害，而冬季(12月至次年1月)洪水發(fā)生次數(shù)較少。南亞屬于全球著名的季風(fēng)區(qū)，季風(fēng)降水集中在6—9月，從洪水災(zāi)害的月際分布可知南亞洪水災(zāi)害與季風(fēng)活動有著密切的關(guān)系。與南亞地區(qū)的“單峰”特征不同，東南亞地區(qū)洪水“單峰型”不明顯，6—12月均有不同程度洪水災(zāi)害發(fā)生，僅在3—5月出現(xiàn)一個低谷。另外，南亞、東南亞每月洪水頻次的標(biāo)準(zhǔn)差較大(圖略)，表明兩個地區(qū)洪水頻次的年際變化都很顯著。

圖3 1985—2019年南亞(a)、東南亞(b)基于EM-DAT和DFO的平均洪水頻次月際分布Fig.3 Monthly distribution of average frequency of EM-DAT-based floods and DFO-based floods in South Asia (a) and Southeast Asia (b) during 1985-2019

TC洪水頻次的月際分布特征與上述總的洪水頻次的月際分布特征差異明顯(圖4)。圖4a顯示，南亞地區(qū)TC洪水頻次呈現(xiàn)“雙峰”特征，第一個峰值出現(xiàn)在5月，另一個是10—11月，而1—3月和8月則無TC洪水發(fā)生。南亞TC洪水頻次的雙峰特征與北印度洋熱帶氣旋的活躍期(5月、10月和11月)有關(guān)。對于東南亞地區(qū)，1—6月TC洪水事件較少，3月是一個低谷，6—12月是東南亞TC洪水的頻發(fā)期。EM-DAT和DFO數(shù)據(jù)在東南亞地區(qū)8—9月的TC洪水頻次上存在一定的差異，前者記錄的TC洪水災(zāi)害事件要多于后者。

圖4 同圖3，但為TC洪水頻次Fig.4 Same asFig.3, but for TC floods

進一步分析表明，兩種數(shù)據(jù)本身對災(zāi)害的分類，特別是錄入的洪水災(zāi)害成因的差別使得TC洪水樣本差異較大，進而導(dǎo)致圖4中兩者TC洪水頻次在個別月份差異明顯。例如，對某次洪水災(zāi)害，EM-DAT數(shù)據(jù)記錄為風(fēng)暴亞類—熱帶氣旋子類，“相關(guān)災(zāi)害”字段為“洪水”，而DFO數(shù)據(jù)記錄的此次洪水的成因為暴雨。因而，需要注意細分后的TC洪水樣本統(tǒng)計結(jié)果的不確定性相對較大。

2.3 長期趨勢分析

在分析洪水頻次的長期趨勢之前，首先檢驗了兩種數(shù)據(jù)統(tǒng)計的災(zāi)害頻次變化的一致性。計算EM-DAT和DFO兩種數(shù)據(jù)的逐年洪水頻次的相關(guān)系數(shù)，南亞為0.632，東南亞為0.626，均通過了0.01 顯著性水平檢驗，表明兩種資料有較好的一致性。

圖5是1985—2019年南亞、東南亞地區(qū)逐年洪水頻次的時間序列，表3、表4分別是基于MK顯著性水平檢驗和Sen斜率估計得到的南亞、東南亞地區(qū)年度洪水頻次的長期趨勢分析結(jié)果。圖5a顯示，南亞地區(qū)洪水頻次從1985年起波動上升，到了2007年起有所下降，但是2013年起又緩慢上升，這種上升趨勢在EM-DAT數(shù)據(jù)中體現(xiàn)得更為明顯。對南亞洪水，基于EM-DAT和DFO數(shù)據(jù)的M-K趨勢檢驗的Z統(tǒng)計量分別為5.169 9和1.124 6，前者通過了0.01顯著性水平檢驗。兩種數(shù)據(jù)平均的結(jié)果顯示，平均的洪水頻次上升趨勢仍然通過了0.01顯著性水平檢驗。1985年南亞地區(qū)洪水平均發(fā)生9次，到了2019年平均出現(xiàn)22次，峰值出現(xiàn)2007年，達到37.5次。同樣地，東南亞地區(qū)洪水頻次上升的趨勢也非常顯著(圖5b)。基于EM-DAT和DFO數(shù)據(jù)的M-K趨勢檢驗的Z統(tǒng)計量分別為5.104 7和1.822 3，分別通過了0.01和0.10顯著性水平檢驗。東南亞洪水災(zāi)害峰值也是2007年，達到44.5次。比較南亞和東南亞洪水的Sen斜率可知，近35年東南亞地區(qū)的洪水增加幅度更大。

圖5 1985—2019年南亞(a)、東南亞(b)逐年基于EM-DAT和DFO的洪水頻次(散點) (實線表示基于EM-DAT和DFO的平均值，虛線代表平均值的線性趨勢)Fig.5 Annual frequency of EM-DAT-based floods and DFO-based floods (scattered points) in South Asia (a) and Southeast Asia (b) during 1985-2019 (Solid line represents average frequency of EM-DAT and DFO dataset, dashed line indicates liner trend)

表3 1985—2019年南亞基于EM-DAT、DFO及兩者平均的年度洪水頻次及 死亡人數(shù)的M-K檢驗的Z統(tǒng)計量和Sen斜率Table 3 M-K test’s Z statistic and Sen slope of frequency of EM-DAT-based floods, DFO-based floods and their average in South Asia during 1985-2019

表4 同表3，但為東南亞Table 4 Same as Table 3, but for Southeast Asia

計算EM-DAT和DFO兩種數(shù)據(jù)的逐年TC洪水頻次的相關(guān)系數(shù)，南亞為0.369，東南亞為0.471，分別通過了0.05和0.01顯著性水平檢驗，但其相關(guān)性弱于總洪水頻次，說明TC洪水統(tǒng)計結(jié)果的不確定性相對更大。

南亞、東南亞地區(qū)的TC逐年洪水頻次時間序列如圖6所示。需要指出的是，南亞地區(qū)TC洪水頻次中很多為0次或者1次，對Sen斜率的計算造成困難,導(dǎo)致Sen斜率為0，但M-K的趨勢檢驗仍然是有意義的。南亞地區(qū)基于EM-DAT的TC洪水頻次顯著增加，然而DFO數(shù)據(jù)未檢測到明顯趨勢，兩者平均后的TC洪水頻次呈弱的上升趨勢。平均后的東南亞TC洪水頻次增加趨勢仍比較明顯(通過了0.01顯著性水平檢驗)。平均的南亞、東南亞TC洪水頻次峰值分別是1991年和2008年，分別出現(xiàn)了3次和12.5次洪水災(zāi)害。

圖6 同圖5，但為TC洪水頻次Fig.6 Same asFig.5, but for TC floods

3 洪水災(zāi)害強度及損失趨勢分析

災(zāi)害的危害性不一定取決于災(zāi)害發(fā)生的頻次，一定程度上是由災(zāi)害強度、區(qū)域人口密度與應(yīng)對災(zāi)害的恢復(fù)能力決定的。下文將結(jié)合災(zāi)害強度進一步分析洪水災(zāi)害造成的損失的變化特征，首先分析人口損失(死亡人數(shù))的情況?；贒FO洪水?dāng)?shù)據(jù)利用式(1)計算了每次洪水災(zāi)害的強度。洪水災(zāi)害強度是綜合反映洪水的嚴(yán)重度等級、洪水持續(xù)時間以及影響空間范圍的指標(biāo)，其數(shù)值越大，表明洪水災(zāi)害的強度越大。總體而言，南亞、東南亞洪水的平均災(zāi)害強度分別為5.45和5.06，而TC洪水的平均災(zāi)害強度分別為5.67和5.30，表明南亞洪水災(zāi)害造成的影響一般較東南亞更加嚴(yán)重。

分析洪水災(zāi)害的年平均強度及年最大強度發(fā)現(xiàn)(表5)，南亞地區(qū)洪水和TC洪水災(zāi)害強度的變化趨勢不明顯，年最大災(zāi)害強度則略有下降。東南亞地區(qū)洪水災(zāi)害的平均及最大強度增加顯著。同時，東南亞地區(qū)TC洪水災(zāi)害的平均強度也呈現(xiàn)顯著的上升趨勢。經(jīng)分析，近35年南亞地區(qū)強度最大的洪水災(zāi)害出現(xiàn)在印度(強度為8.4)，從2004年6月20日至10月7日，造成了約3 000人死亡。東南亞地區(qū)強度最大的洪水災(zāi)害發(fā)生在泰國(強度為7.95)，從1995年8月1日持續(xù)到11月9日，導(dǎo)致超過230人死亡。

表5 1985—2019年南亞、東南亞基于DFO的洪水和TC洪水的 年平均災(zāi)害強度及年最大災(zāi)害強度MK檢驗的Z統(tǒng)計量和Sen斜率Table 5 MK test’s Z statistic and Sen slope of annual mean and maximum magnitude of DFO-based floods and TC floods in South Asia and Southeast Asia during 1985-2019

圖7是南亞、東南亞地區(qū)逐年平均每次洪水死亡人數(shù)的時間序列，即洪水造成的年總死亡人數(shù)與年洪水頻次之比，以此來消除洪水事件次數(shù)的增減對死亡人數(shù)的影響。通過世界銀行發(fā)布的人口數(shù)據(jù)統(tǒng)計可知，近35年南亞地區(qū)總?cè)丝谄骄鶠?4.3億，東南亞地區(qū)則為5.3億。需要說明的是，南亞地區(qū)1991年因洪水死亡人口累計達14萬人以上，東南亞地區(qū)2008年因洪水死亡人口累計約為10萬人，這兩個極端年份沒有在圖中顯示，但都參與趨勢分析。結(jié)合表3、表4可知，雖然南亞、東南亞兩個地區(qū)洪水災(zāi)害造成的年總死亡人數(shù)變化趨勢不明顯，然而，平均每次洪水災(zāi)害導(dǎo)致的死亡人數(shù)35年來顯著減少，都通過了0.01顯著性水平檢驗。比較兩種數(shù)據(jù)平均的Sen斜率發(fā)現(xiàn)，南亞地區(qū)單次洪水災(zāi)害死亡人數(shù)減少幅度更大。兩種數(shù)據(jù)平均后的TC洪水災(zāi)害死亡人數(shù)無明顯趨勢。

圖7 同圖5，但為平均每次洪水造成的死亡人數(shù)Fig.7 Same asFig.5, but for mean number of fatalities per flood event

綜上所述，近35年來南亞、東南亞洪水災(zāi)害的頻次均顯著增多，單次洪水災(zāi)害造成的死亡人數(shù)在顯著減少，且這些趨勢的可信度較高。此外，東南亞地區(qū)TC洪水的頻次和強度都呈上升趨勢。

EM-DAT中還提供了對災(zāi)害導(dǎo)致的經(jīng)濟損失的估計值。分析1985—2019年因洪水災(zāi)害造成的經(jīng)濟損失，近35年南亞、東南亞地區(qū)洪水災(zāi)害造成的經(jīng)濟損失分別約為1 184億美元和777億美元。需要指出的是，2011年8月5日起泰國發(fā)生了持續(xù)長達5個多月的洪水，EM-DAT數(shù)據(jù)顯示此次洪水災(zāi)害造成了高達400億美元的經(jīng)濟損失和約800人死亡。進一步對年經(jīng)濟損失時間序列進行M-K趨勢檢驗發(fā)現(xiàn)，近35年兩個地區(qū)洪水災(zāi)害造成的經(jīng)濟損失均呈增加趨勢(通過了0.01顯著性水平檢驗)，并且剔除極端值(2011年泰國洪水災(zāi)害)后東南亞地區(qū)洪災(zāi)的經(jīng)濟損失仍存在顯著上升趨勢。

4 結(jié)論與討論

南亞、東南亞地區(qū)洪水災(zāi)害頻發(fā)，災(zāi)害影響嚴(yán)重。本文基于EM-DAT和DFO兩種國際災(zāi)害數(shù)據(jù)，對比分析了1985年以來兩個地區(qū)洪水災(zāi)害頻次、強度及造成的人口損失等變化特征，并探討了與熱帶氣旋相關(guān)的洪水災(zāi)害的變化趨勢，得到如下主要結(jié)論：

(1)綜合兩種數(shù)據(jù)表明，1985—2019年東南亞地區(qū)的洪水災(zāi)害較南亞地區(qū)更多，前者比后者多15%左右，其中與熱帶氣旋相關(guān)的洪水，東南亞地區(qū)是南亞地區(qū)的4倍左右。東南亞地區(qū)TC洪水頻次占其總洪水頻次的20%，而南亞地區(qū)TC洪水頻次僅占總洪水頻次的5%。印度、印度尼西亞和菲律賓是洪水災(zāi)害最多的國家，菲律賓、越南和印度易遭受TC洪水災(zāi)害。

(2)從洪水發(fā)生的月際分布來看，南亞地區(qū)洪水頻次集中在6—8月，“單峰”特征突出，而其TC洪水的頻次呈“雙峰”結(jié)構(gòu)，5月、10月(11月)是南亞地區(qū)TC洪水的多發(fā)期。東南亞地區(qū)洪水年內(nèi)分布較為均勻，年內(nèi)各月都有發(fā)生。

(3)兩種災(zāi)害數(shù)據(jù)平均后的M-K趨勢分析表明，1985—2019年南亞、東南亞洪水的頻次呈顯著增加趨勢，而單次洪水災(zāi)害的損失人口數(shù)顯著減少(都通過了0.01顯著性水平檢驗)。東南亞地區(qū)洪水災(zāi)害的強度一般弱于南亞，但近35年其洪水災(zāi)害的強度有明顯增加趨勢。

(4)根據(jù)EM-DAT的數(shù)據(jù)統(tǒng)計可知，過去35年來南亞和東南亞洪水災(zāi)害造成的經(jīng)濟損失均表現(xiàn)出明顯增加趨勢。

值得指出的是，從洪水災(zāi)害的月際分布和年際變率來看，本文所用的兩種災(zāi)害資料的一致性較好，但是對于與熱帶氣旋相關(guān)的洪水，兩者也存在趨勢不一致的情況，原因是兩種數(shù)據(jù)本身對災(zāi)害的分類，特別是錄入的洪水災(zāi)害成因存在差別，因而基于細分后的TC洪水樣本的統(tǒng)計結(jié)果不確定性相對較大。例如，基于EM-DAT資料發(fā)現(xiàn)東南亞地區(qū)TC洪水呈顯著增加趨勢，而DFO資料沒有反映。司瑞潔等(2007)指出，由于數(shù)據(jù)編錄方法的調(diào)整，使得EM-DAT數(shù)據(jù)自2003年后相對有較多的災(zāi)害事件滿足錄入標(biāo)準(zhǔn)而被記錄，可能會影響災(zāi)害頻次統(tǒng)計結(jié)果。本文將EM-DAT數(shù)據(jù)中氣象-風(fēng)暴亞類“相關(guān)災(zāi)害”為洪水的事件也作為洪水事件記錄，相應(yīng)東南亞地區(qū)TC洪水次數(shù)增加了121次，其中2003年以后的有98次，占比為81%，而DFO數(shù)據(jù)中2003年以后的TC洪水事件占比49%。除災(zāi)害本身隨時間自然增加以外，信息收錄問題可能是EM-DAT記錄存在一定偏差的原因。這也體現(xiàn)出本文采用不同來源數(shù)據(jù)開展研究的優(yōu)勢，避免使用單一數(shù)據(jù)分析洪水災(zāi)害這一復(fù)雜問題帶來的不足。

此外，本文主要分析了南亞、東南亞區(qū)域尺度上洪水的長期變化特征，洪水災(zāi)害演變的形成機制，如氣候變化(ENSO等)、人類活動對洪水的可能影響有待進一步研究，以此促進洪水災(zāi)害預(yù)警和洪澇災(zāi)害風(fēng)險管理水平。