气候变化背景下我国城市高温热浪的风险分析与评估

收稿日期：2015-05-20修回日期：2015-07-06基金项目：国家自然科学基金（41276088）；唐山市曹妃甸工业区专项（CQZ-2014001）作者简介：宋晨阳（1993-），男，河北承德人，硕士研究生，研究方向为气象海洋灾害风险评估研究.E-mail：[e-mail]通讯作者：张韧（1963-），男，四川眉山人，教授，博士生导师，研究方向为海战场环境保障.E-mail：[e-mail]宋晨阳，王锋，张韧，等.气候变化背景下我国城市高温热浪的风险分析与评估[J].灾害学,2016,31（4）:000-000.[WangYun,ChiFei,ChenAn.Riskanalysisandassessmentofhigh-temperatureandheat-wavedisasterinChinesecitiesunderthebackgroundofclimatechange[J].JournalofCatastrophology,2015,30（4）：000-000.]气候变化背景下我国城市高温热浪的风险分析与评估宋晨阳1，王锋2，张韧1，白成祖1，刘科峰1，龙强2（1．解放军理工大学气象海洋学院，江苏南京211101；2．河北省唐山市曹妃甸工业区气象局，河北唐山063000）摘要：针对气候变化背景下高温热浪愈加频繁的变化趋势，从风险分析角度提出了高温热浪灾害风险概念模型，探讨了我国1983-2012年高温热浪频数和强度的变化特征；为解决风险评估建模时决策者难以有效评判的情况，构建了犹豫层次分析法（HesitantAnalyticHierarchyProcess，H-AHP）和逼近于理想解的排序方法（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution，TOPSIS）相结合的高温热浪风险评估模型，并以华东地区6座城市作为承险体进行了分析验证。结果表明，所建模型能够合理构建高温热浪风险指标体系，得到与事实接近的量化评估结果，研究思想和方法途径可为其他气候灾害评估和风险防范提供参考。关键词：高温热浪；犹豫层次分析法；TOPSIS；风险评估；蒙特卡洛模拟中图分类号：P429；X43文献标志码：A文章编号：1000-821X（2016）01-0000-00doi:10.3969/j.issn.1000-811X.2016.01.000根据IPCC第五次评估报告，1880-2012年期间，全球平均地表温度升高了0.85℃[1]；采用全球比较计划第五阶段（CMIP5）耦合模式，预估未来全球气候变暖仍将继续，21世纪末全球平均地表温度在1986-2005年的基础上将升高0.3~4.8℃[1]；Tol研究指出，如果平均温度上升1℃，全球每年将有约35万人死于心脑血管和呼吸系统疾病[2]；在欧洲、亚洲和澳大利亚的大部分地区，高温热浪发生的频率可能已增加，大多数陆地地区热浪的持续时间、频率和强度很可能也会增加[3]。随着全球气候变暖和城市热岛效应的加剧，高温热浪事件可能会频繁发生并对人体健康产生更严重的影响。极端高温事件往往与特重干旱相伴而来，严重威胁人们的生命及能源、水资源和粮食安全等[4]。叶殿秀等研究发现，在全球变暖的大背景下，我国高温热浪袭击范围越来越广，频次明显增多，时间越来越长，对人们活动、健康、旅游业和工农业生产都有不同程度的影响[5]。因此，针对高温热浪袭击风险的量化评估具有极强的现实意义。目前国内外针对高温热浪灾害及其影响的研究已有不少：如Kan等人研究了热浪对死亡率和发病率的影响[6]；杨军等人评估了2005年热浪对广州市民死亡率的影响，确定了易受影响的分组人口[7]；刘建军等人介绍了热浪灾害对人体健康的影响[8]；张可慧等人研究了高温热浪对河北地区工业、交通的影响[9]。虽然上述研究工作对高温热浪灾害影响有了较明确的认识，但基本上还偏向于定性的研讨，对高温热浪相关的定量化综合风险评估研究还不多。量化的风险评估是风险管理的主流和核心环节[10]。目前，气象灾害风险评估的方法主要有模糊评价法、层次分析法、数据包络分析法等。其中，模糊评价法能利用隶属度函数将主观与客观相结合，可以较好地实现了模糊问题的量化，然而，隶属度函数的选择往往有很强主观性，且计算较为复杂；层次分析法是将定性与定量相结合的系统分析方法，通过专家采用1~9标度打分，对各层因素两两间量化比较，但主观性较强，且无法解决做判断时犹豫不决的情况；数据包络分析法可对多指标投入和多指标产出的相同部门进行效益评价，无须任何权重假设，排出了很多主观因素，但对数据的要求较高。现实决策问题中，由于决策问题的复杂性以及决策者自身的知识和经验不足等因素，致使决策者常常难以判别决断。朱斌基于传统的层次分析法（AnalyticHierarchyProcess，AHP），引入犹豫偏好的概念，用概率分布描述犹豫偏好，并将其运用到层次分析法中，提出犹豫层次分析法（H-AHP）[11]。它适用于决策者做判断时犹豫不决的情况，可描述决策者提供的有多个可能值的偏好信息，且这些可能值不需要集成或修改，提高了准确度和决策者对最终方案排序结果的满意程度。TOPSIS是一种逼近理想解的排序法，是多目标决策分析中常用的有效方法。它通过计算某一方案与正理想解、负理想解之间的加权欧式距离，得出该方案与正理想解的接近程度，以此作为评价各方案优劣的依据。本文中高温热浪灾害风险是指高温热浪灾害发生的可能性以及由其造成损失的严重程度[10]。由于高温热浪风险评估是一个涉及气候、生态、人体健康、经济社会发展、医疗水平、政府应变能力的多方面、多目标、多层次决策问题，需综合考虑不同评估方法和模型的优缺点。为此，本文引入H-AHP和TOPSIS相结合的研究思想和方法[12]，进行所选城市之间的风险评估。该研究的核心是利用基于犹豫层次分析法（H-AHP），建立高温热浪灾害风险指标体系，计算各指标的权重；然后将指标权重和各评估单元的无量纲化决策矩阵相结合，形成加权决策矩阵；利用TOPSIS法计算出加权决策矩阵的正理想解、负理想解、各评估单元与正理想解的欧式距离、贴近度，据此来确定各城市遭受高温热浪袭击风险的大小。各评估城市与正理想解之间的贴近度越大，其高温热浪风险越高。1高温热浪频数及强度的气候变化特征基于国家气象信息中心整理的中国地面气候资料日值数据集，参考张尚印[13]等的方法，根据日最高气温，本文将高温天气划分为较弱高温天气、中等高温天气、较强高温天气、强高温天气和极强高温天气等五个等级，具体分级标准及相应的强度值如表1所示。连续3d及以上的高温天气过程称之为热浪。高温频数为一年中发生的高温天气的总天数；根据高温天气的日最高温度和表1划分的分级标准，计算全年的高温强度值。利用全国753个站1983-2012年逐日最高气温资料分析表明（图1），高温天气总频数及各级别的高温天气频数均呈现出波动震荡的趋势，然而自2000年左右以后呈波动增加状态；近10年来高温频数明显高于历史平均水平，2010年达到最多的11324个；较弱高温天气、中等高温天气和较强高温天气的频数增加非常明显，强高温天气和极强高温天气频数也有弱增多趋势。由图可以看到，高温强度呈波动变化态势，但自21世纪初开始高温强度呈陡增趋势，近五年高温强度平均值几乎达到20世纪80年代的2倍。通过以上对高温热浪频数及强度的分析可知，我国高温热浪发生频率和强度均有增强的趋势，少数的极强高温热浪可能会随着全球变暖而相应增加，且随着城市热岛效应的不断增强[14]，使我国各地区面临严重的潜在灾害风险。因此，我们展开如下气候变化背景下的高温热浪灾害风险分析与研究。表1高温等级划分标准及相应强度值名称说明强度值较弱高温天气℃℃36max35T1中等高温天气℃℃37max36T2较强高温天气℃℃38max37T3强高温天气℃℃39max38T4极强高温天气℃39maxT5图1近30年我国高温频数及强度值逐年变化情况2高温热浪风险评估指标的确定结合前人研究成果并根据对高温热浪风险的理解，认为高温热浪风险是在一定的孕灾背景中，由高温热浪灾害的危险性（H）、承灾体的脆弱性（V）和区域综合防范能力（R）三因素的综合效应形成的[10]。危险性表示高温热浪的强度和频率特征；脆弱性表示该研究区域的人体健康和经济社会系统遭受高温热浪威胁和破坏的性质；区域综合防范能力反映人类社会应对灾害的主观能动性，包括灾害预警、医疗水平和政府应变能力等。由此建立图2所示的高温热浪风险概念模型。风险因子*高温热浪强度*高温热浪发生频率承灾体*人口*基础设施*经济*交通防范措施*医疗水平*政府应急管理*高温灾害预警危险性脆弱性区域综合防范能力高温热浪袭击风险人员伤亡交通中断设施损坏经济损失图2高温热浪灾害风险概念模型根据高温热浪风险概念模型及灾害风险评价指数法，建立图3所示的高温热浪灾害风险评估指标体系。本指标体系包括目标层、准则层和指标层。最高层为高温热浪灾害风险指数RI，表示遭受高温热浪袭击的可能性及由此造成损失的严重程度，它由高温热浪危险性、各承灾体的脆弱性及防灾减灾能力综合作用决定。高温热浪的危险性由其频率和强度决定。由于高温热浪灾害影响非常广泛，包括经济、人体健康、工业、交通等各个方面，这里仅以人口、经济和工业三类承载体为例，进行脆弱性分析；另外，区域综合防范能力涉及到该区域的经济实力、科技实力和政府应急处理能力等，对其进行全面准确的评估非常复杂，这里仅以公共财政支出、医疗机构数和卫生技术人员数量进行简单的量化评估。各指标含义及量化方法如下：（1）频率（C1）：即每年发生高温热浪天气的总天数，采用所选城市近十年（2003-2012年）所有的高温天气总天数的年平均值表示。（2）强度（C2）：根据高温天气的日最高温度和表1划分的分级标准，计算全年的高温强度值。高温强度用所选城市近10年的高温强度值的平均值表示。（3）常住人口（C3）：受高温热浪影响的人口数，其值越大潜在的灾害风险越大。（4）生产总值（C4）：反映经济可能遭受高温热浪影响的程度，其值越大，经济脆弱性越高。（5）工业用电量（C5）：温度是影响电力系统负荷的重要因素之一[9]，工业用电量越大，越容易导致电力供应紧张，受高温热浪灾害袭击的影响越大。（6）公共财政支出（C6）：反映政府紧急状态下的应变和协调能力，值越高，潜在灾害风险越小。（7）医疗机构数量（C7）：提供医学救治场所和设备，降低高温热浪风险。（8）卫生技术人员（C8）：提供专业医疗救援，可以有效降低因高温热浪死亡的人数。高温热浪灾害风险RI危险性H脆弱性V区域综合防范能力R频率C1强度C2常住人口C3生产总值C4工业用电量C5公共财政支出C6医疗机构数量C7卫生技术人员C8图3高温热浪灾害风险评估指标体系3.评估建模与实验仿真由于华东地区经济发展水平较高，人口密度大，常年遭受高温热浪灾害的侵袭，严重影响人们的正常生活和工作，因此本文选取华东地区6座城市（南京、上海、杭州、福州、合肥、济南）作为实证研究的对象。根据高温热浪风险评估指标体系的特点及评价的内容，本文采用犹豫层次分析法和TOPSIS相结合的高温热浪风险评估方法。3.1用犹豫层次分析法确定权重首先采用犹豫层次分析法（H-AHP）确定各评估指标的权重。犹豫层次分析法（H-AHP）适用于解决实际风险评价中的模糊性和犹豫不决的情况，可最大限度地保留决策者提供的有多个可能值的偏好信息，提高最终方案排序的可信度。具体计算步骤如下：3.11构造概率型犹豫积型偏好关系(ProbabilisticHesitantMultiplicativePreferenceRelation，P-HMPR)对于一个控制属性，将决策问题分解，构造从上到下的结构层次，包括控制层，属性层和方案层。每一层次还可包含子层次。对于一个集合nxxxX,,2,1，假设决策者对X中的元素进行两两比较，然后给出概率型犹豫偏好信息，根据专家意见构造概率型犹豫积型