宋英華 施申亮
(1.武漢理工大學中國應急管理研究中心 武漢 430070;2.武漢理工大學安全科學與應急管理學院 武漢 430070)
自21世紀以來,全球變暖造成海平面不斷上升,極端天氣頻發(fā),城鎮(zhèn)化建設和城市人口增加,導致城市內澇嚴重、損失慘重,評估城市對洪澇災害的承災能力對完善城市建設、做好防范應對具有積極意義。
目前,國內外相關學者對于城市區(qū)域洪澇災害相關的研究,主要集中在洪澇災害致災因素、承災體和風險評價等方面。2009年,BALICA S F等[1]首次提出以指標計算洪水脆弱性指數,評估在不同空間尺度(流域、子流域和城市地區(qū))影響洪水損害的條件。HALLEGATTE S等[2]從人口和資產的增長、氣候的變化以及海平面的下降來探索沿海城市的洪澇風險。2002年,劉蘭芳等[3]依據長時間序列的氣象資料和經濟統計數據研究,認為洪澇是自然驅動力和人為驅動力在特定時空條件下耦合的產物,第一次從數據統計出發(fā),奠定了運用大數據研究洪澇災害的基礎。盧雪翠等[4]以證據權重法評估洪澇災害風險。徐宗學等[5]、李世豪[6]從致災因子、孕災環(huán)境和承災體等方面,對城市洪澇災害的形成機理進行了研究。雖然這些研究為防范城市區(qū)域洪澇災害提供了寶貴了思路和方法,然而沒有從韌性的理論和視角來探索和研究城市區(qū)域的洪澇災害。韌性建設旨在使人居環(huán)境在重重挑戰(zhàn)和危機中,從容面對各種變化,保持自身發(fā)展活力,實現空間可持續(xù)發(fā)展[7]。韌性理論逐漸成為當前研究城市災害方面的重要方法,因此為了更好的從本質上防控城市區(qū)域的洪澇風險,需要從韌性理論層面對城市區(qū)域的洪澇風險開展相關研究。本文從韌性理論出發(fā),以城市區(qū)域洪澇災害為研究對象,綜合考慮了自然地理條件、城市建設程度和社會應急管理等方面的因素,構建洪澇災害承災能力評價指標體系和評價模型,進而來研究分析城市區(qū)域洪澇災害的承災能力,為城市區(qū)域洪澇災害的預防和控制提供科學依據。
城市韌性可以認為是系統提升適應性并不斷適應風險與擾動的過程。在這一過程中系統經歷了從風險沖擊后維持自身穩(wěn)定再到迅速穩(wěn)定,甚至將危機轉化為機遇,實現創(chuàng)新發(fā)展等的不同階段。參考陳丹羽[8]對城市系統受沖擊的過程曲線研究以及洪澇災害的時間階段特點,將城市洪澇承災能力分成4個層面,分別為抵抗力、承受力、恢復力、學習力。由于影響城市洪澇承災能力的因素有很多,評價指標的選取成為了韌性視角下城市洪澇承災能力評價的關鍵所在。本文通過研究城市區(qū)域洪澇災害的大量事例,發(fā)現影響城市區(qū)域洪澇承災能力的因素不僅是自然地理條件,還有城市建設程度和災后應急救援能力等多維度因素。因此,本文從城市區(qū)域洪澇災害的事例研究,結合前人學者對洪澇韌性評價指標的研究,統計得到影響城市區(qū)域洪澇承災能力的31個主要影響因素,剔除了導致洪澇災害較小和伴隨其他因素而發(fā)生的因素,篩選得到了26個因素作為評價城市區(qū)域洪澇承災能力的指標,如圖1所示。其中人口密度為中間型指標,經查閱資料取中間值為15 000;老齡化人口比例、年降水量、建成區(qū)面積占城市面積比重、與長江漢水邊界線接壤長度占總邊界線比例,這4個指標為負向型指標。
圖1 評價指標體系
TOPSIS法是一種常用的組內綜合評估方法,能充分利用原始數據的信息,其核心思想是通過計算評價對象與最優(yōu)解和最劣解的距離進行評價對象的優(yōu)劣排序。在TOPSIS法中,權重的確定對于評價結果的合理性具有重要的影響,因此筆者采用熵權法對評價指標進行賦權[9]。通過熵權法確定各評價指標的權重,運用優(yōu)劣解距離得出城市區(qū)域洪澇承災能力與理想能力的接近度,實行對城市洪澇承災能力的客觀評價。
設參與評價洪澇承災能力的城市區(qū)域有n個,評價的指標m個,構造原始洪澇承災能力評價矩陣A:
(1)
由于洪澇承災能力評估的指標類型不一樣,需要將所有的指標進行正向化處理,即統一轉化為洪澇承災能力極大型指標。極大型(效益型)指標特點越大越好,極小型(成本型)指標特點越小越好,中間型指標特點越接近某個值越好。設{xi}是一組洪澇承災能力評估指標。
極小型指標轉化為極大型指標公式:
(2)
中間型指標轉化為極大型指標公式:設最佳的數據為xbest(指該指標中最符合現實科學規(guī)律的數值),那么正向化的公式如下:
(3)
正向化后得到洪澇承災能力評估矩陣X:
X=(xij)n×m
(4)
為了消除不同指標量綱的影響,將正向化后的矩陣進行標準化,記標準化后的矩陣為洪澇承災能力評估Z,Z中每一個元素為:
(5)
即(每一個元素/根號下所在列元素的平方和)得到標準化洪澇承災能力評估矩陣Z:
(6)
熵權法是一種基于數據內部信息的客觀權重計算方法,首先計算概率矩陣P,其中P中每一個元素為:
(7)
然后計算每一個指標的信息熵,對于第j個洪澇承災能力評估指標而言,其信息熵為:
(8)
定義信息效用值為dj:
dj=1-ej
(9)
那么信息效用值越大,其對應的信息就越多。將信息效用值進行歸一化,就能得到每個洪澇承災能力評估指標的熵權Wj:
(10)
將由信息熵得到的權重向量W=(W1,W2,…,Wm)與標準化洪澇承災能力評估矩陣Z相乘,得到熵權的洪澇承災能力評估矩陣T:
(11)
其中:tik表示第k個評價指標對第i個城市區(qū)域洪澇承災能力的加權值,tik=Wkzik,WK表示第k個洪澇承災能力評估指標權重。
正理想解是評價數據中第i個洪澇承災能力的指標對第j個行政區(qū)中的最偏好的點,也就是最大值記為T+,負理想解是評價數據中第i個指標對第j個行政區(qū)中最不偏好的點,也就是最小值記為T-。計算公式如下:
(12)
(13)
(14)
(15)
(16)
(17)
選取武漢市作為研究對象,武漢市位于湖北省東部、長江與漢水交匯處,下轄13個行政區(qū)。武漢市江河縱橫、湖泊眾多,形成湖沼水網。每年的6—8月是武漢降雨集中期,約占全年降雨量40%,也是武漢城市內澇的多發(fā)期,嚴重影響居民的正常生活。
(1)x1至x18指標數據來源于《武漢市2019年統計年鑒》、武漢市各區(qū)的統計年鑒、百度百科,2018年度《中國主要城市道路網密度監(jiān)測報告》、《2018年武漢人口老齡化形勢白皮書》以及武漢市政府的年度報告。
(2)x19至x26指標數據來源于問卷調查打分。每個問題的分制設為10分,6分為對該指標基本認可,8分為對該指標的充分認可。發(fā)放數據問卷400份,回收數據問卷328份,其中43份數據問卷數據不足、數據異常,最終得到285份數據問卷。
根據式(7)—(10)與洪澇災害承災能力評價模型,得到武漢市城區(qū)洪澇承災能力評價指標綜合權重。見表1,并且對各個層面的指標求和,得到各層面承災能力指標權重。由表1可以看出對于城市洪澇災害來說,其抵抗力和承受力所占整個城區(qū)洪澇承災的權重較大,即城區(qū)所自有的抵御洪災和承受洪災的能力十分重要。
表1 城區(qū)洪澇承災能力評價指標綜合權重
根據表1的權重值,結合式(12)—(17)計算得到武漢市各行政區(qū)洪澇韌性評估值,并對其進行了排序,見表2。按照城市區(qū)域洪澇承災能力與理想能力的接近度的大小對各城市區(qū)域承災能力進行分級,分級原則見表3。根據表3的分級原則,得到城市區(qū)域洪澇承災能力為弱的有2個區(qū)域,分別為江漢區(qū)、漢陽區(qū);較弱的有3個區(qū)域,分別為東西湖區(qū)、硚口區(qū)、漢南區(qū);處于洪澇承災能力強的有江夏區(qū)和黃陂區(qū)2個區(qū)域。同時根據接近度Si的值繪制武漢各行政區(qū)洪澇承災能力圖,見圖2。
表2 武漢市各行政區(qū)洪澇承災能力與理想能力接近度
表3 城市區(qū)域洪澇承災能力分級原則
圖2 武漢市各區(qū)洪澇承災能力
用同樣的方法,即基于熵權的TOPSIS法計算出各行政區(qū)的洪澇層次韌性值,即武漢市各行政區(qū)抵抗力、承受力、恢復力、學習力。通過ARCGIS繪制,見圖3??梢钥闯龈鞒菂^(qū)抵抗力變化較小,恢復力變化較大;對于洪澇承災能力較弱的江漢區(qū)和漢陽區(qū),其主要原因是抵抗力和承受力較弱。其次,各層面洪澇承災能力在一定程度上反映了各行政區(qū)在面對洪澇災害的薄弱環(huán)節(jié),為城市區(qū)域洪澇承災能力的提升提供方法和依據。
圖3 各層面洪澇承災能力
對于分析和計算的不同級別洪澇承災能力的區(qū)域,結合各層面的洪澇承災能力和其具體指標,給出相應的應對改進策略,供決策者參考,見圖4。
圖4 不同洪澇承災能力級別的應對策略
(1)利用熵權法和TOPSIS法對城市區(qū)域洪澇承災能力進行評估,該方法通過數據統計和數據的變異程度確定了評估指標權重,有效的克服了評估指標權重主觀性問題。
(2)在選取武漢市作為研究對象時發(fā)現,江漢區(qū)和漢陽區(qū)作為武漢市經濟繁榮和人口集中的地區(qū),其洪澇承災能力較弱,而發(fā)展程度較弱的江夏區(qū)和黃陂區(qū)洪澇承災能力較強。由此,建議城市經濟建設與洪澇承災能力的增強要統籌兼顧,協調發(fā)展。
(3)運用構建的洪澇承災能力評估指標體系和評價模型對武漢市洪澇承災能力進行了評估,同時,根據不同洪澇承災能力,給出了不同洪澇承災能力級別的應對策略,為決策者提供參考。