陳榮泉,張聰慧
(1.肇慶市氣象局,廣東肇慶 526040;2.廣東省肇慶學(xué)院,廣東肇慶 526040)
每年登陸廣東省并對(duì)肇慶市有嚴(yán)重影響的臺(tái)風(fēng)有2~3個(gè)。相同的臺(tái)風(fēng)發(fā)生在不同的地區(qū),會(huì)導(dǎo)致不同的后果,如同樣等級(jí)的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害發(fā)生在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、人口密集的地區(qū)可能造成的損失往往要比發(fā)生在荒蕪人煙的經(jīng)濟(jì)落后的地區(qū)大得多[1-2]。因此開展承災(zāi)體易損性分析,做好臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃,有利于提高防御臺(tái)風(fēng)災(zāi)害能力。許多專家學(xué)者也開展了相關(guān)研究,王奮等[3]選取人口密度、非農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值、耕地果園面積和固定資產(chǎn)投資額4個(gè)因子作為易損性評(píng)價(jià)因子,并通過計(jì)算得到各因子的權(quán)重,繪制了海南社會(huì)經(jīng)濟(jì)易損性分布圖;陳和等[4]以廣東省為例,建立了廣東省臺(tái)風(fēng)災(zāi)害社會(huì)經(jīng)濟(jì)易損性的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;樊運(yùn)曉等[5]通過聘請(qǐng)國(guó)內(nèi)外地質(zhì)災(zāi)害、地震災(zāi)害和洪澇災(zāi)害專家構(gòu)造指標(biāo)重要度兩兩判斷矩陣,采用層次分析法確定了3類災(zāi)害的承災(zāi)體脆弱性指標(biāo)權(quán)重分布。
本研究吸取了前人研究的優(yōu)點(diǎn),以近年的人口、職業(yè)、社會(huì)保障、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、農(nóng)林道路設(shè)施5類經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ),采用因子分析法得出承災(zāi)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)易損得分,然后加入臺(tái)風(fēng)過程降雨極值、極大風(fēng)速等致災(zāi)氣象因子,運(yùn)用投影尋蹤法(projection pursuit,PP),構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型,最后得出肇慶市臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃。相對(duì)于以往使用層次分析得出的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃,具有賦權(quán)客觀、人為干擾小、結(jié)果穩(wěn)定等優(yōu)點(diǎn)[6]。
本研究使用資料:(1)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),從《2018年肇慶市統(tǒng)計(jì)年鑒》中獲得肇慶各地人口、職業(yè)、社會(huì)保障、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、農(nóng)林道路設(shè)施等5大類經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù);(2)災(zāi)情數(shù)據(jù),2018年臺(tái)風(fēng)“山竹”、“艾云尼”對(duì)肇慶市各地的直接經(jīng)濟(jì)損失,數(shù)據(jù)來源于肇慶市應(yīng)急局;(3)氣象資料,從1970—2018年對(duì)肇慶市有影響的139個(gè)臺(tái)風(fēng)案例中,各地出現(xiàn)的過程最大降雨量、最大雨量出現(xiàn)次數(shù)和最大風(fēng)速。
投影尋蹤法可以把多個(gè)因子,通過某種組合投影到低維子空間上。一般通過構(gòu)建投影指標(biāo)函數(shù),尋找出使投影指標(biāo)函數(shù)達(dá)到最優(yōu)的投影值z(mì)(i),然后根據(jù)投影值來分析各指標(biāo)因子的結(jié)構(gòu)特征[7]。此方法常用于水文上根據(jù)河流流量、洪峰、致災(zāi)情況、經(jīng)濟(jì)損失等對(duì)洪水災(zāi)情進(jìn)行等級(jí)評(píng)價(jià);或在氣候上根據(jù)降水、最低氣溫、最高氣溫、日照等氣候數(shù)據(jù)結(jié)合農(nóng)作物的生長(zhǎng)進(jìn)行氣候區(qū)域的聚類劃分。
根據(jù)投影函數(shù)的特性,要求z(i)的局部投影點(diǎn)盡可能密集,最好凝聚成若干個(gè)點(diǎn)團(tuán),而整體投影點(diǎn)團(tuán)之間盡可能散開,因此構(gòu)造投影指標(biāo)函數(shù):
其中,SZ為投影值z(mì)(i)的標(biāo)準(zhǔn)差;DZ為投影值z(mì)(i)的局部密度;za為x在方向上投影特征值均值;R為密度寬度;r(i,j)表示樣本間距,r(i,j)=|z(i)-z(j)|;u(t)為單位階躍函數(shù),當(dāng)t≥0時(shí),其值為1,當(dāng)t<0時(shí),其值為0[8]。
2)優(yōu)化投影指標(biāo)函數(shù)。當(dāng)各指標(biāo)值的樣本集給定時(shí),投影指標(biāo)函數(shù)Q(a)只隨投影方向a的變化而變化,可通過求解投影指標(biāo)函數(shù)最大化問題來估計(jì)最佳投影方向:
滿足:
這是一個(gè)以{a(j)|j=1~p}為優(yōu)化變量的復(fù)雜非線性優(yōu)化問題,因此引入加速遺傳算法來求解上述問題比較簡(jiǎn)便。
3)建立聚類模型。把步驟(2)求得的最佳投影方向a*代入式(1),后得到各樣本的投影值z(mì)*(i),并繪制散點(diǎn)分布圖,按z*(i)值從大到小排序,據(jù)此可把各指標(biāo)的樣本集進(jìn)行分類[8]。
1)社會(huì)經(jīng)濟(jì)易損性評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建。
本研究以肇慶行政區(qū)域劃分(端州區(qū)、鼎湖區(qū)、高新區(qū)、高要區(qū)、四會(huì)市、廣寧縣、德慶縣、封開縣、懷集縣共9個(gè)地區(qū)),綜合國(guó)內(nèi)學(xué)者研究方法,參考隋廣軍等[9]對(duì)沿海地區(qū)受臺(tái)風(fēng)影響的易損性指標(biāo)體系,確定研究社會(huì)經(jīng)濟(jì)易損性的5類指數(shù),分別為人口易損指數(shù)、職業(yè)易損指數(shù)、社會(huì)保障易損指數(shù)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展易損指數(shù)、農(nóng)林道路設(shè)施易損指數(shù)設(shè)定為1級(jí)指標(biāo),每個(gè)1級(jí)指標(biāo)中又包含若干個(gè)因素,如表1所示。
表1 臺(tái)風(fēng)災(zāi)害社會(huì)經(jīng)濟(jì)易損性評(píng)價(jià)指標(biāo)目錄
2)社會(huì)經(jīng)濟(jì)易損性綜合值計(jì)算。
(1)根據(jù)前述,每個(gè)1級(jí)指標(biāo)中有若干個(gè)因素,通過因子分析提取特征值大于1的公因子,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的降維[10]。各項(xiàng)指標(biāo)提取得到的因子總解釋方差都在80%左右或以上(表略),表明原有變量的信息丟失較少,因子分析的效果較好。
對(duì)9個(gè)地區(qū)的人口易損指數(shù)進(jìn)行分析,可以提取到2個(gè)特征值大于1的因子,其中第1個(gè)因子的解釋能力為72.715%,第2個(gè)因子的解釋能力為21.148%,總解釋方差為93.9%。同理職業(yè)易損指數(shù)第1個(gè)因子的解釋能力為39.49%,第2個(gè)因子為29.477%,第3個(gè)因子為20.114%,總解釋方差為89.1%。社會(huì)保障指數(shù)第1個(gè)因子的解釋能力為47.175%,第2個(gè)因子為45.949%,總解釋方差為93.125%。經(jīng)濟(jì)發(fā)展易損指數(shù)第1個(gè)因子的解釋能力為46.387%,第2個(gè)因子為31.941%,總解釋方差為78.328%。農(nóng)林道路設(shè)施指數(shù)第1個(gè)因子的解釋能力為54.927%,第2個(gè)因子為33.536%,總解釋方差為88.5%。
(2)根據(jù)2.1節(jié)中各公因子的解釋方差占總解釋方差的比作為權(quán)重,計(jì)算9個(gè)區(qū)域5類指數(shù)易損綜合得分(表2)。
表2 承災(zāi)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)易損性綜合得分
同一指數(shù)的值越高,代表該指數(shù)的易損性越強(qiáng),負(fù)數(shù)代表該易損性不顯著。(1)在人口易損指數(shù)方面,端州區(qū)城鎮(zhèn)人口多,個(gè)人可支配收入高,應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)能力強(qiáng),對(duì)應(yīng)易損指數(shù)不顯著,鼎湖、四會(huì)、高新區(qū)次之;而鄉(xiāng)村人口收入較低的德慶、封開、懷集相對(duì)顯著。(2)在職業(yè)易損指數(shù)中可知,肇慶生產(chǎn)制造業(yè)主要集中在端州、高要、四會(huì)和北部懷集,其易損性較高,其他產(chǎn)業(yè)較少對(duì)應(yīng)從事的職業(yè)較少易損性不高。(3)在社會(huì)保障易損指數(shù)中,地區(qū)經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)社會(huì)保障程度越高對(duì)應(yīng)易損指數(shù)就越低,這與肇慶市東南板塊經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá),西部和北部板塊落后的經(jīng)濟(jì)分布非常對(duì)應(yīng)。(4)對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)林道路設(shè)施指數(shù),高要的農(nóng)林牧漁業(yè)等第一產(chǎn)業(yè)較多,且鐵路、公路等基礎(chǔ)設(shè)施較多,四會(huì)情況跟高要類似一、二產(chǎn)業(yè)密集也處于發(fā)展上升期,對(duì)應(yīng)兩個(gè)易高指數(shù)。廣寧、德慶、封開、懷集經(jīng)濟(jì)發(fā)展都相對(duì)落后,以農(nóng)林業(yè)為主,道路基礎(chǔ)設(shè)施受災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)大,三大產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值不高,對(duì)應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展易損指數(shù)低、農(nóng)林道路設(shè)施易損指數(shù)高。
根據(jù)表2得到的社會(huì)經(jīng)濟(jì)易損綜合得分,再結(jié)合臺(tái)風(fēng)過程降雨極值、極大風(fēng)速等致災(zāi)氣象因子,采用投影尋蹤法,構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型,算出9個(gè)地區(qū)的最優(yōu)投影值,最后得出肇慶市臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃,分別是極高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)(高要)、高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)(四會(huì)、端州)、中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)(懷集、鼎湖、高新區(qū)、廣寧)、較低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)(德慶)、低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)(封開)(圖2)。這樣的分類非常符合當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)社會(huì)狀況和歷年臺(tái)風(fēng)的影響。
圖1 投影尋蹤法臺(tái)風(fēng)災(zāi)害社會(huì)經(jīng)濟(jì)易損性風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分布
1)臺(tái)風(fēng)影響實(shí)況。
2018年的2個(gè)臺(tái)風(fēng)“山竹”、“艾云尼”均對(duì)肇慶市有嚴(yán)重影響。“山竹”以西北路徑移動(dòng)為主,并以強(qiáng)臺(tái)風(fēng)級(jí)登陸江門,中心距離肇慶最近時(shí)在120 km左右。受“山竹”影響期間,肇慶市平均風(fēng)力達(dá)8~10級(jí),最大風(fēng)速出現(xiàn)在高要區(qū)氣象觀測(cè)站40.7 m/s(13級(jí)),破肇慶市有氣象記錄以來臺(tái)風(fēng)影響下的最大風(fēng)速記錄。24 h累計(jì)雨量超過100 mm有109站、超過200 mm有33站,最大雨量為鼎湖鳳凰鎮(zhèn)386.4 mm。
臺(tái)風(fēng)“艾云尼”生命史較長(zhǎng),從陽江海陵島登陸后向東偏北方向移動(dòng),經(jīng)過云浮,以熱帶風(fēng)暴級(jí)進(jìn)入肇慶,然后在肇慶市內(nèi)減弱為熱帶低壓,最后移出肇慶市,以偏東方向繼續(xù)移動(dòng),強(qiáng)度繼續(xù)減弱。據(jù)肇慶市自動(dòng)氣象站監(jiān)測(cè),“艾云尼”影響期間,平均風(fēng)力達(dá)6到8級(jí),最大陣風(fēng)出現(xiàn)在高要蜆崗鎮(zhèn)20.5 m/s(8級(jí));24 h累計(jì)雨量超過50 mm有118站、超過100 mm有83站,平均雨量為76.0 mm;最大雨量為四會(huì)石狗315.8 mm。
2)受臺(tái)風(fēng)影響的直接經(jīng)濟(jì)損失和模型對(duì)比。
在2018年的兩次臺(tái)風(fēng)過程中,高要區(qū)直接經(jīng)濟(jì)損失最大,分別達(dá)到2.18億元和2.9億元人民幣(圖2)。實(shí)際上高要區(qū)農(nóng)林漁業(yè)等產(chǎn)業(yè)占比大,另外從事農(nóng)林漁業(yè)的人數(shù)比其他地區(qū)也多,人口、基礎(chǔ)設(shè)施等密集,同時(shí)常年遭受臺(tái)風(fēng)等風(fēng)雨影響嚴(yán)重,為極高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)非常符合。端州在這兩次臺(tái)風(fēng)的直接經(jīng)濟(jì)損失為1.82億元、0.83億元,僅此于高要屬于高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。鼎湖、廣寧屬于中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)損失分別為0.50億元、0.43億元;0.21億元、0.34億元。德慶屬于較低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)損失為0.17億元、0.09億元。最后屬于低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)的封開損失為0.15億元、0.000 4億元。模型對(duì)上述地區(qū)的評(píng)價(jià)等級(jí)均與實(shí)際經(jīng)濟(jì)損失非常符合。
圖2 臺(tái)風(fēng)“山竹”、“艾云尼”對(duì)肇慶市造成的直接經(jīng)濟(jì)損失和模型風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)值對(duì)比
但明顯不足的是模型的等級(jí)結(jié)果與四會(huì)、高新區(qū)在這兩次臺(tái)風(fēng)過程中的經(jīng)濟(jì)損失并不對(duì)應(yīng),這可能與災(zāi)情數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的缺失有關(guān)。懷集縣則在受到這兩次臺(tái)風(fēng)的影響較小,相對(duì)應(yīng)直接經(jīng)濟(jì)損失也低。下一步需增加臺(tái)風(fēng)個(gè)案來深入分析。
1)通過因子分析建立了肇慶市9個(gè)地區(qū)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)易損性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,分別為人口易損指數(shù)、職業(yè)易損指數(shù)、社會(huì)保障易損指數(shù)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展易損指數(shù)、農(nóng)林道路設(shè)施易損指數(shù)。每類指數(shù)中提取的公因子總解釋方差都在80%左右或以上,能很好地表征每類指數(shù)。
2)從9個(gè)區(qū)域的社會(huì)易損性綜合值發(fā)現(xiàn),端州區(qū)的易損性指標(biāo)跟其人口基數(shù)和經(jīng)濟(jì)重心相符,主要的易損指數(shù)有職業(yè)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)。鼎湖區(qū)社會(huì)保障易損性較高。高要區(qū)的農(nóng)林牧漁業(yè)等第一產(chǎn)業(yè)較多,且鐵路、公路等基礎(chǔ)設(shè)施較多,對(duì)應(yīng)人口、職業(yè),經(jīng)濟(jì)發(fā)展、農(nóng)林道路設(shè)施易損較高。四會(huì)情況跟高要類似一、二產(chǎn)業(yè)密集也處于發(fā)展上升期同樣職業(yè)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)林道路設(shè)施易損指數(shù)高。廣寧、德慶、封開、懷集經(jīng)濟(jì)發(fā)展都相對(duì)落后,對(duì)應(yīng)人口易損、社會(huì)保障易損指數(shù)高。高新區(qū)作為發(fā)展新區(qū)情況與端州區(qū)類似,人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展處于規(guī)劃上升期,但社會(huì)保障易損指數(shù)高。
3)基于遺傳算法的投影尋蹤法構(gòu)建臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)模型,結(jié)果為極高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)(高要)、高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)(四會(huì)、端州)、中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)(懷集、鼎湖、高新區(qū)、廣寧)、較低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)(德慶)、低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)(封開)。
4)通過2018年兩次嚴(yán)重影響的臺(tái)風(fēng)過程造成的直接經(jīng)濟(jì)損失和模型的等級(jí)評(píng)價(jià)作對(duì)比發(fā)現(xiàn),除四會(huì)、高新區(qū)外,肇慶市東南部的地區(qū)受到的經(jīng)濟(jì)損失與模型的災(zāi)害等級(jí)劃分非常對(duì)應(yīng)。