基于歷史數(shù)據(jù)的中國(guó)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害孕災(zāi)環(huán)境敏感性分析

殷 潔,吳 紹 洪,戴 爾 阜

(1.南通大學(xué)地理科學(xué)院，城市與區(qū)域發(fā)展規(guī)劃研究院，江蘇 南通 226007；2.中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所，中國(guó)科學(xué)院陸地表層格局與模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100101)

?

基于歷史數(shù)據(jù)的中國(guó)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害孕災(zāi)環(huán)境敏感性分析

殷 潔1,2,吳 紹 洪2*,戴 爾 阜2

(1.南通大學(xué)地理科學(xué)院，城市與區(qū)域發(fā)展規(guī)劃研究院，江蘇 南通 226007；2.中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所，中國(guó)科學(xué)院陸地表層格局與模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100101)

根據(jù)臺(tái)風(fēng)路徑數(shù)據(jù)，通過計(jì)算評(píng)價(jià)單元內(nèi)不同強(qiáng)度臺(tái)風(fēng)災(zāi)害發(fā)生頻數(shù)和路徑長(zhǎng)度，綜合表征臺(tái)風(fēng)孕災(zāi)環(huán)境敏感性的大小。結(jié)果表明：1)在四個(gè)強(qiáng)度臺(tái)風(fēng)條件下，敏感性最高的區(qū)域位于海南省、廣東省沿海、福建省和浙江省沿海，隨著臺(tái)風(fēng)災(zāi)害強(qiáng)度增強(qiáng)，影響范圍呈現(xiàn)向北、向內(nèi)陸延伸、擴(kuò)展的趨勢(shì)；2)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害強(qiáng)度達(dá)到中度時(shí)，高敏感性的區(qū)域減少，低敏感性的區(qū)域面積大幅度增加，同時(shí)，臺(tái)風(fēng)路徑東移明顯，福建所受影響加重，海南和廣東影響有所減小。

臺(tái)風(fēng)；孕災(zāi)環(huán)境敏感性；歷史數(shù)據(jù)；頻數(shù)；路徑長(zhǎng)度

中國(guó)東部沿海地區(qū)是人口積聚、國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的重要區(qū)域和戰(zhàn)略中心，承載著全國(guó)40%以上的人口、50%以上的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、65%的工業(yè)總產(chǎn)值以及70%以上的大中城市[1-3]。由于沿海地區(qū)區(qū)位的重要性和面臨臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的高風(fēng)險(xiǎn)性，臺(tái)風(fēng)災(zāi)害已經(jīng)引起各級(jí)政府及學(xué)者的廣泛關(guān)注，并開展了相應(yīng)的研究工作[4]。對(duì)于臺(tái)風(fēng)災(zāi)害造成的風(fēng)險(xiǎn)，由于孕災(zāi)環(huán)境中諸多不確定性的因素交互作用，使得風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估必須考慮臺(tái)風(fēng)的孕災(zāi)環(huán)境敏感性。目前臺(tái)風(fēng)災(zāi)害孕災(zāi)環(huán)境敏感性多包含在臺(tái)風(fēng)“危險(xiǎn)性”的范疇之內(nèi)，認(rèn)為危險(xiǎn)性是在特定時(shí)間和區(qū)域內(nèi)某種潛在災(zāi)害發(fā)生的可能性[5,6]，多以臺(tái)風(fēng)的風(fēng)速、暴雨強(qiáng)度指標(biāo)，采用超越概率、模糊數(shù)學(xué)方法、可拓學(xué)模型計(jì)算臺(tái)風(fēng)的災(zāi)情指數(shù)、頻次指標(biāo)加以表征[6-10]。本文擬采用歷史臺(tái)風(fēng)發(fā)生數(shù)據(jù)，探討區(qū)域不同強(qiáng)度臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的孕災(zāi)環(huán)境敏感性，為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及風(fēng)險(xiǎn)管理提供依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文主要數(shù)據(jù)為1949-2008年臺(tái)風(fēng)路徑數(shù)據(jù)*http://www.typhoon.gov.cn/research/index.php?style=6，共包含471場(chǎng)臺(tái)風(fēng)，數(shù)據(jù)內(nèi)容包括：臺(tái)風(fēng)編號(hào)、名稱、臺(tái)風(fēng)中心每隔6 h的位置(經(jīng)度、緯度)和臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度信息;所用行政區(qū)劃數(shù)據(jù)，采用課題組提供的2004年中國(guó)東部15個(gè)省/市/自治區(qū)、1 035個(gè)縣市的基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)，因缺少臺(tái)灣數(shù)據(jù)，故未計(jì)算在內(nèi)。

1.2 指標(biāo)選擇

自然災(zāi)害的發(fā)生機(jī)理復(fù)雜，通常涉及較多的孕災(zāi)環(huán)境要素，在前人對(duì)于自然災(zāi)害的相關(guān)研究工作中[11-16]，自然災(zāi)害危險(xiǎn)性包含災(zāi)害強(qiáng)度和孕災(zāi)環(huán)境敏感性的含義，近似于自然災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)研究[17]，這在臺(tái)風(fēng)災(zāi)害研究中存在類似的問題。臺(tái)風(fēng)孕災(zāi)環(huán)境敏感性是臺(tái)風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的重要參數(shù)，如與天氣狀況、風(fēng)壓、氣壓、海洋表面溫度、氣溫、大氣環(huán)流以及地轉(zhuǎn)偏向力密切相關(guān)[18]，但這些要素在較大的時(shí)間、空間尺度上變化較大，存在較高的不確定性，難以量化表達(dá)每場(chǎng)臺(tái)風(fēng)對(duì)不同區(qū)域造成的影響程度[19]。因此，選取較為穩(wěn)定的指標(biāo)成為敏感性分析的關(guān)鍵。本文試圖建立在較大的區(qū)域和長(zhǎng)時(shí)間序列中已經(jīng)包含上述不穩(wěn)定臺(tái)風(fēng)孕災(zāi)環(huán)境的指標(biāo)體系，來表征不同強(qiáng)度臺(tái)風(fēng)災(zāi)害孕災(zāi)環(huán)境敏感性的大小。在此理念中，采用歷史臺(tái)風(fēng)發(fā)生數(shù)據(jù)，由于每場(chǎng)臺(tái)風(fēng)事件都包含當(dāng)時(shí)特定的天氣、風(fēng)壓、氣壓、溫度等孕災(zāi)環(huán)境要素，60年時(shí)間跨度的數(shù)據(jù)可以從區(qū)域整體上反映不同強(qiáng)度災(zāi)害發(fā)生的孕災(zāi)環(huán)境敏感性。

臺(tái)風(fēng)的發(fā)生頻數(shù)可直觀表達(dá)臺(tái)風(fēng)發(fā)生可能性的高低，McGregor對(duì)南海的熱帶氣旋發(fā)生頻數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，用來分析區(qū)域熱帶氣旋的潛在危險(xiǎn)性[20]，這為臺(tái)風(fēng)發(fā)生可能性的研究提供了一種思路。本文除考慮臺(tái)風(fēng)發(fā)生頻數(shù)，還需要考慮不同強(qiáng)度臺(tái)風(fēng)發(fā)生的頻數(shù)。如果一個(gè)地區(qū)發(fā)生臺(tái)風(fēng)頻數(shù)比較高，但強(qiáng)度較低，每次造成的損失不大，而另一個(gè)地區(qū)發(fā)生臺(tái)風(fēng)頻數(shù)不高，但記錄中有較大的損失，這兩種情形導(dǎo)致的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)存在一定的差異。因此根據(jù)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害強(qiáng)度的差異進(jìn)行孕災(zāi)環(huán)境敏感性的分析，既是完善臺(tái)風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)研究的重要內(nèi)容，也對(duì)制定區(qū)域的防災(zāi)減災(zāi)措施有重大實(shí)踐指導(dǎo)意義。

除了不同強(qiáng)度等級(jí)臺(tái)風(fēng)發(fā)生頻數(shù)，還需要考慮臺(tái)風(fēng)路徑長(zhǎng)度，一般臺(tái)風(fēng)對(duì)某一特定區(qū)域造成的影響與臺(tái)風(fēng)穿越路徑長(zhǎng)短有關(guān)，即存在從邊緣“掃過”和中心“貫穿”的差異[19]，以此揭示臺(tái)風(fēng)路經(jīng)區(qū)域的影響方式。因此，選擇計(jì)算不同強(qiáng)度臺(tái)風(fēng)災(zāi)害登陸各縣域單元的頻數(shù)和所經(jīng)歷各縣域單元的路徑長(zhǎng)度兩個(gè)指標(biāo)，反映某一強(qiáng)度的臺(tái)風(fēng)可能在某些縣域登陸或造成影響，即該區(qū)域發(fā)生臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的敏感性。

1.3 分析方法

基于ArcGIS10.0平臺(tái)，根據(jù)1949-2008年登陸和影響全國(guó)的471次臺(tái)風(fēng)路徑數(shù)據(jù)，采用文獻(xiàn)[21]中劃分的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害等級(jí)，分別提取微度、輕度、中度和重度臺(tái)風(fēng)各163場(chǎng)、129場(chǎng)、75場(chǎng)和104場(chǎng)。參考周俊華對(duì)臺(tái)風(fēng)路徑緩沖區(qū)處理方法[22]進(jìn)行調(diào)整，依次對(duì)以上4個(gè)等級(jí)的臺(tái)風(fēng)路徑進(jìn)行75 km、100 km、125 km和150 km半徑的緩沖區(qū)分析，緩沖區(qū)所覆蓋的縣域單元即為臺(tái)風(fēng)影響區(qū)域。在ArcGIS空間分析模塊下，計(jì)算每個(gè)縣域單元受臺(tái)風(fēng)影響的頻數(shù)以及每個(gè)縣域單元內(nèi)穿越的臺(tái)風(fēng)路徑總長(zhǎng)度。

由于臺(tái)風(fēng)登陸頻數(shù)和所經(jīng)歷的路徑長(zhǎng)度量綱不統(tǒng)一，分別對(duì)兩項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行式(1)和式(2)歸一化處理，值域范圍為[0.1,0.9]，不同強(qiáng)度等級(jí)臺(tái)風(fēng)孕災(zāi)環(huán)境敏感性采用式(3)進(jìn)行等權(quán)重求和[19]。

(1)

(2)

(3)

式中:αij和βij分別代表i級(jí)臺(tái)風(fēng)登陸j縣的頻數(shù)和臺(tái)風(fēng)路徑長(zhǎng)度歸一化指數(shù)；Xij和Yij分別代表j縣i級(jí)臺(tái)風(fēng)登陸頻數(shù)和路徑長(zhǎng)度；Ximin(Ximax)和Yimin(Yimax)分別代表i級(jí)臺(tái)風(fēng)登陸最少(多)頻數(shù)和最短(長(zhǎng))路徑；Pij為j縣發(fā)生i級(jí)臺(tái)風(fēng)的孕災(zāi)環(huán)境敏感性。

2 結(jié)果與分析

2.1 臺(tái)風(fēng)發(fā)生頻數(shù)

采用空間分析方法，將471次臺(tái)風(fēng)路徑數(shù)據(jù)與縣域單元數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別疊加(Identity)，可求得影響各縣市的頻數(shù)，從圖1可見,臺(tái)風(fēng)災(zāi)害強(qiáng)度等級(jí)越低，發(fā)生頻數(shù)越高，具體表現(xiàn)為：

圖1 不同強(qiáng)度等級(jí)臺(tái)風(fēng)發(fā)生頻數(shù)

Fig.1 Frequencies of different intensity typhoon disasters

(1)微度臺(tái)風(fēng)發(fā)生頻數(shù)最高，尤其海南省、廣東沿海、廣西沿海地區(qū)成為臺(tái)風(fēng)最為頻繁登陸的區(qū)域，發(fā)生30次以上；福建省大部分縣市有10～30次微度臺(tái)風(fēng)登陸，是微度臺(tái)風(fēng)影響較多的區(qū)域；微度臺(tái)風(fēng)最北影響到安徽省中部地區(qū)。

(2)輕度臺(tái)風(fēng)影響范圍比微度有所擴(kuò)大，最北端可影響到大連，但發(fā)生頻數(shù)高于30次的范圍有所縮小，海南北部、雷州半島以及江門部分縣市輕度臺(tái)風(fēng)的發(fā)生頻數(shù)較多；發(fā)生10～20次輕度臺(tái)風(fēng)的范圍主要包括廣東北部、江西南部、福建大部、浙江省、上海市以及江蘇南部縣市；發(fā)生5～10次的縣市范圍與微度臺(tái)風(fēng)時(shí)相比呈擴(kuò)大態(tài)勢(shì)，影響范圍集中在廣西東北部、湖南南部、江西中部、福建西北部、安徽南部；其余內(nèi)陸縣市發(fā)生頻數(shù)均低于5次。

(3)中度臺(tái)風(fēng)發(fā)生頻數(shù)呈降低趨勢(shì)，最大發(fā)生次數(shù)不足30次，與微度、輕度臺(tái)風(fēng)發(fā)生情況相比，廣東西部、廣西中南部發(fā)生頻數(shù)呈減少的趨勢(shì)，而福建省及江西省東部發(fā)生頻數(shù)較高(10～20次)。

(4)重度臺(tái)風(fēng)發(fā)生頻數(shù)最多的區(qū)域位于福建沿海的福州市、泉州市及莆田市，形成以此為中心的發(fā)生頻數(shù)呈輻射狀降低的空間分布格局，表現(xiàn)為：福建省大部、江西省南部、廣東省東部及珠三角地區(qū)處于20～30次的頻數(shù)范圍；海南、廣西東部南部、廣東西部、江西北部、浙江、安徽南部、江蘇南部較大范圍均發(fā)生10～20次重度臺(tái)風(fēng)。

2.2 臺(tái)風(fēng)路徑長(zhǎng)度

對(duì)各強(qiáng)度等級(jí)臺(tái)風(fēng)路徑與所途經(jīng)的縣域單元進(jìn)行運(yùn)算，分別得到經(jīng)過每一單元的路徑長(zhǎng)度(圖2)。

圖2 不同強(qiáng)度等級(jí)臺(tái)風(fēng)經(jīng)歷路徑長(zhǎng)度

Fig.2 The track line lengths of different intensity typhoon disasters

(1)微度臺(tái)風(fēng)時(shí)，每個(gè)縣域單元內(nèi)臺(tái)風(fēng)路徑總長(zhǎng)度大于300 km的縣市集中在海南省、廣西南部、廣東沿海；福建南部各縣市累積路徑長(zhǎng)度處于100～300 km，由于臺(tái)風(fēng)登陸后繼續(xù)前行，使得江西東中部、安徽西部及浙江西北部縣市成為微度臺(tái)風(fēng)在內(nèi)陸形成的頻繁影響區(qū)域，路徑長(zhǎng)度為100～200 km。

(2)輕度臺(tái)風(fēng)發(fā)生時(shí)，海南西部縣市較東部縣市臺(tái)風(fēng)路徑累計(jì)長(zhǎng)度更長(zhǎng)，廣西南部、廣東沿海臺(tái)風(fēng)路徑長(zhǎng)度仍大于200 km，經(jīng)過福建的臺(tái)風(fēng)路徑小于200 km，且中部縣市較少受到直接影響，浙江、上海及江蘇沿海各縣市臺(tái)風(fēng)路徑長(zhǎng)度與微度臺(tái)風(fēng)相比明顯增加。

(3)中度臺(tái)風(fēng)發(fā)生時(shí)，路徑最長(zhǎng)(超過200 km)的縣市位于海南、廣西南部、雷州半島，珠三角地區(qū)、福建及江西東部縣市也有大于100 km的累計(jì)路徑，總體上，中度臺(tái)風(fēng)由于發(fā)生次數(shù)較微度、輕度有所減少，臺(tái)風(fēng)經(jīng)歷各縣市的累計(jì)路徑長(zhǎng)度也呈降低趨勢(shì)。

(4)重度臺(tái)風(fēng)情況下，海南各縣市臺(tái)風(fēng)路徑長(zhǎng)度明顯降低(低于200 km)，路徑最長(zhǎng)的縣市位于福建、廣東東部、江西南部、浙江東北部，與中度臺(tái)風(fēng)相比，盡管受影響縣市累計(jì)路徑長(zhǎng)度均低于300 km，但重度臺(tái)風(fēng)發(fā)生時(shí)，影響范圍明顯擴(kuò)大，向北擴(kuò)展至廣西中部以北、江西、安徽，甚至到達(dá)山東、遼寧沿海地區(qū)。

2.3 臺(tái)風(fēng)孕災(zāi)環(huán)境敏感性

采用式(1)-式(3)，計(jì)算各縣域單元內(nèi)不同強(qiáng)度等級(jí)臺(tái)風(fēng)孕災(zāi)環(huán)境敏感性。對(duì)各強(qiáng)度等級(jí)臺(tái)風(fēng)可能影響的縣域單元數(shù)目進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(圖3)，有如下規(guī)律：敏感性處于[0.1,0.3]范圍內(nèi)的縣域占多數(shù)，隨著強(qiáng)度增強(qiáng)發(fā)生可能性在[0.3～0.7]值域范圍內(nèi)的縣域增加，表明臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度越強(qiáng)，蘊(yùn)含的能量越高，行進(jìn)路徑也越長(zhǎng)，影響范圍也越廣。

圖3 不同強(qiáng)度等級(jí)臺(tái)風(fēng)孕災(zāi)環(huán)境敏感性縣域數(shù)目統(tǒng)計(jì)

空間上，臺(tái)風(fēng)在海南、廣東、廣西、福建、浙江均有可能登陸，距離海岸線較遠(yuǎn)的湖南、江西、安徽以及沿海的江蘇、上海、山東、遼寧均有可能受到不同強(qiáng)度臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的影響。對(duì)每一強(qiáng)度臺(tái)風(fēng)災(zāi)害孕災(zāi)環(huán)境敏感性進(jìn)一步分析如下(圖4)：1)微度臺(tái)風(fēng)孕災(zāi)環(huán)境敏感性介于[0.4,0.9]的區(qū)域集中在廣東西部、廣西南部、海南沿?？h市，廣東內(nèi)部縣市、江西南部、福建大部敏感性介于[0.2,0.4]。2)廣西南部-廣東西部一線輕度臺(tái)風(fēng)敏感性高于0.6，這一帶北部縣市以及長(zhǎng)三角地區(qū)敏感性介于[0.4,0.6]，福建、江蘇南部、遼寧東部、湖南南部、江西南部及安徽南部區(qū)域敏感性介于[0.2,0.4]。3)中度臺(tái)風(fēng)敏感性較高的區(qū)域呈東移的趨勢(shì)，除海南外，廣東西部、廣西南部及福建敏感性等級(jí)較高，介于[0.4,0.8]。4)重度臺(tái)風(fēng)主要影響福建、廣東東部、江西南部及浙江南部縣市，導(dǎo)致這些區(qū)域成為臺(tái)風(fēng)發(fā)生敏感性高值區(qū)，臺(tái)風(fēng)影響范圍最廣，除了臺(tái)風(fēng)頻發(fā)的廣東、廣西、海南外，遼寧中部、山東東部、江蘇、安徽、江西、湖南東部都處于敏感性高于0.2的值域范圍。

圖4 不同強(qiáng)度等級(jí)臺(tái)風(fēng)孕災(zāi)環(huán)境敏感性

Fig.4 Sensitivities of different intensity typhoons

由于西北太平洋及南海生成的臺(tái)風(fēng)對(duì)我國(guó)產(chǎn)生影響的路徑類型主要有西移、西北移和轉(zhuǎn)向3種[23]，從上述發(fā)生頻數(shù)與累計(jì)路徑長(zhǎng)度分析可見，強(qiáng)度較大的中度、重度臺(tái)風(fēng)逐漸由西移轉(zhuǎn)為西北移，臺(tái)風(fēng)在登陸后向內(nèi)陸移動(dòng)過程中影響的范圍也在擴(kuò)大。這可能是導(dǎo)致中度、重度臺(tái)風(fēng)孕災(zāi)環(huán)境敏感性較高區(qū)域東移的一個(gè)原因。

在微度、輕度、中度和重度臺(tái)風(fēng)孕災(zāi)環(huán)境敏感性分析的基礎(chǔ)上，對(duì)四個(gè)強(qiáng)度臺(tái)風(fēng)進(jìn)行等權(quán)重疊加，得到中國(guó)東部臺(tái)風(fēng)孕災(zāi)環(huán)境敏感性空間格局(圖5)。在空間上，海南省、廣西東南部、廣東沿海、福建大部為臺(tái)風(fēng)頻發(fā)區(qū)，這些區(qū)域孕災(zāi)環(huán)境敏感性較高。受西移、西北移臺(tái)風(fēng)影響，位置偏北的浙江、江蘇和上海孕災(zāi)環(huán)境敏感性整體上較弱。

圖5 中國(guó)東南部臺(tái)風(fēng)孕災(zāi)環(huán)境敏感性

3 結(jié)論與討論

本文從確定不同強(qiáng)度臺(tái)風(fēng)災(zāi)害孕災(zāi)環(huán)境敏感性的角度，為盡可能包含臺(tái)風(fēng)發(fā)生時(shí)的孕災(zāi)環(huán)境特征，采用歷史臺(tái)風(fēng)路徑數(shù)據(jù)，對(duì)我國(guó)東部臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的孕災(zāi)環(huán)境敏感性進(jìn)行分析，結(jié)論如下：1)在四個(gè)強(qiáng)度臺(tái)風(fēng)災(zāi)害條件下，敏感性最高的區(qū)域位于海南、廣東沿海、福建和浙江沿海，臺(tái)風(fēng)災(zāi)害強(qiáng)度達(dá)到中度時(shí)，高敏感性的區(qū)域減少，低敏感性的區(qū)域面積大幅度增加；2)隨著臺(tái)風(fēng)災(zāi)害強(qiáng)度增強(qiáng)，影響范圍呈向北、向內(nèi)陸延伸、擴(kuò)展的趨勢(shì)，當(dāng)臺(tái)風(fēng)發(fā)展為中度時(shí)，路徑東移明顯，福建所受影響加重，海南和廣東影響有所減?。?)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害孕災(zāi)環(huán)境敏感性綜合分析表明，海南、廣西東南部、廣東沿海和福建大部敏感性較高。

對(duì)比目前沿海地區(qū)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)研究[24-27]，本文通過構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)敏感性的空間格局分析，考慮不同強(qiáng)度等級(jí)臺(tái)風(fēng)的登陸規(guī)律，綜合計(jì)算登陸頻數(shù)和路徑長(zhǎng)度，來表征不同強(qiáng)度臺(tái)風(fēng)災(zāi)害發(fā)生的可能性，最終實(shí)現(xiàn)各強(qiáng)度臺(tái)風(fēng)災(zāi)害下的孕災(zāi)環(huán)境敏感性評(píng)估。本文不足之處在于未進(jìn)行與傳統(tǒng)的概率分布分析方法的對(duì)比，這將在下一步工作中深入探討。

[1] 牛海燕，劉敏，陸敏，等.中國(guó)沿海地區(qū)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失評(píng)估研究[J].災(zāi)害學(xué),2011,26(3):61-64.

[2] 袁俊，譚傳鳳，常旭.中國(guó)沿海城市帶研究[J].城市問題,2007,147:11-17.

[3] 武強(qiáng)，鄭銑鑫，應(yīng)玉飛，等.21世紀(jì)中國(guó)沿海地區(qū)相對(duì)海平面上升及其防治策略[J].中國(guó)科學(xué)D輯,2002,32(9):760-766.

[4] 趙慶良，許世遠(yuǎn)，王軍，等.沿海城市風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究進(jìn)展[J].地理科學(xué)進(jìn)展,2007,26(5):32-40.

[5] VARNES D J.Landslide Hazard Zonation:A Review of Principles and Practice[M].Paris:UNESCO:1984.9-15.

[6] 劉少軍，張京紅，何政偉，等.基于GIS的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害損失評(píng)估模型研究[J].災(zāi)害學(xué),2010,25(2):64-67.

[7] 丁燕，史培軍.臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的模糊風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào),2002,11(1):4-43.

[8] 張麗佳，劉敏，陸敏，等.中國(guó)東南沿海地區(qū)臺(tái)風(fēng)危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)[J].人民長(zhǎng)江,2010,41(6):81-83,91.

[9] 孫偉，劉少軍，田光輝，等.海南島臺(tái)風(fēng)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)研究[J].氣象研究與應(yīng)用,2008,29(4):7-9.

[10] 歐進(jìn)萍，段忠東，常亮.中國(guó)東南沿海重點(diǎn)城市臺(tái)風(fēng)危險(xiǎn)性分析[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào),2002,11(4):9-17.

[11] MOURI G,MINOSHIMA D,VALENTIN G,et al.Probability assessment of flood and sediment disasters in Japan using the Total Runoff-Integrating Pathways model[J].International Journal of Disaster Risk Reduction,2013,3:31-43.

[12] SHIP J,DU J,JI M X,et al.Urban risk assessment research of major natural disasters in China[J].Advances in Earth Science,2006,21(2):170-177.

[13] DEY P K.Managing project risk using combined analytic hierarchy process and risk map[J].Applied Soft Computing,2010,10:990-1000.

[14] BARDOSY G Y,FODOR J.Evaluation of Uncertainties and Risks in Geology[M].Heidelberg:Springer,2004.1-221.

[15] KARIMI I,HULLERMEIER E.Risk assessment system of natural hazards:A new approach based on fuzzy probability[J].Fuzzy Sets and Systems,2007,158(9):987-999.

[16] FENG L H,LUO G Y.Application of possibility-probability distribution in risk analysis of landfall hurricane——A case study along the east coast of the United States[J].Applied Soft Computing,2011,11:4563-4568.

[17] 劉毅，吳紹洪，徐中春，等.自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與分級(jí)方法論探研——以山西省地震災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)為例[J].地理研究,2011,30(2):195-208.

[18] ROY C,KOVORDANYI R.Tropical cyclone track forecasting techniques—A review[J].Atmospheric Research,2012,40-69.

[19] 殷潔，戴爾阜，吳紹洪.中國(guó)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與區(qū)劃[J].地理科學(xué),2013,33(11):1370-1376.

[20] MCGREGOR G R.The tropical cyclone hazard over the South China Sea 1970-1989:Annual spatial and temporal characteristics[J].Applied Geography,1995,15(1):35-52.

[21] 殷潔，戴爾阜，吳紹洪，等.中國(guó)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度等級(jí)與可能災(zāi)害損失標(biāo)準(zhǔn)研究[J].地理研究,2013,32(2):266-274.

[22] 周俊華.中國(guó)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究[D].北京:北京師范大學(xué),2004.49-54.

[23] 林炳榮.近10年福建臺(tái)風(fēng)災(zāi)害分析[J].福建地理,1994,14(2):21-28.

[24] 楊慧娟，李寧，雷飏.我國(guó)沿海地區(qū)近54a臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)特征分析[J].氣象科學(xué),2007,27(4):413-418.

[25] 殷杰.中國(guó)沿海臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究[D].上海:華東師范大學(xué),2011.21-38.

[26] 牛海燕，劉敏，陸敏，等.中國(guó)沿海地區(qū)近20年臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J].地理科學(xué),2011,31(6):764-768.

[27] 陳文芳，徐偉，史培軍.長(zhǎng)三角地區(qū)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào),2011,20(4):77-83.

Analysis of Typhoon Disaster-Informative Environment Sensitivity Based on Historical Data in China

YIN Jie1,2,WU Shao-hong2，DAI Er-fu2

(1.SchoolofGeographicalScience,NantongUniversity,InstituteofUrbanandRegionalPlanning,Nantong226007; 2.KeyLaboratoryofLandSurfacePatternandSimulation,InstituteofGeographicSciencesandNaturalResourcesResearch,CAS,Beijing100101,China)

China is a country repeatedly hit by landfall typhoons every year,which caused great losses on population and social property for their high densities in East China.Typhoon disaster-formative environment analysis is an important work for risk assessment and avoiding losses.In this paper,typhoon disaster-informative environment sensitivity was analyzed with the geographical information system technology,using typhoon track line data.Different intensity typhoon disasters sensitivities were calculated by means of the frequencies and track line lengths in each county,based on 471 historical typhoon track line data from 1949 to 2008.The results showed that:1) in four situations of slight,light,medium and sever typhoon disasters,the highest sensitivity regions were in Hainan Province,coastal of Guangdong Province,Fujian Province,and coastal of Zhejiang Province.The affected regions extended northward and inland,with typhoon intensity increasing from slight to severe.2) The area of high sensitivity was shrinking with typhoon intensity enhancing up to medium,however,the area of low sensitivity expanded sharply.In the case of medium,influence areas in Fujian was increasing,but decreasing in Hainan and Guangdong Province,for typhoon track lines eastward-moving obviously.

typhoon;disaster-informative environment sensitivity;historical data;frequency;track line length

2014-02-17；

2014-07-02

國(guó)家科技支撐計(jì)劃(2013BAK05B04、2008BAH31B01、2009BAC61B05)；國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(40830741)

殷潔(1983-)，女，博士，主要從事自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究。*通訊作者E-mail:wush@igsnrr.ac.cn

10.3969/j.issn.1672-0504.2015.01.021

X43

A

1672-0504(2015)01-0101-05