郭桂禎,趙 飛,王丹丹
(民政部國家減災中心,北京 100124)
基于脆弱性曲線的臺風-洪澇災害鏈房屋倒損評估方法研究*
郭桂禎,趙 飛,王丹丹
(民政部國家減災中心,北京 100124)
通過對臺風-洪澇災害鏈機理研究,以綜合致災強度為參數(shù),根據(jù)歷史災情數(shù)據(jù)擬合東南沿海五省臺風災害房屋倒損脆弱性曲線模型。以2014年“威馬遜”臺風為例,進行了模型驗證,該模型能夠較為準確的預評估臺風災害房屋倒損數(shù)量,除風暴潮因素干擾外,誤差控制在30%以內(nèi),能較好的反應臺風-洪澇災害鏈的致災機理。
臺風-洪澇;災害鏈;房屋;倒損評估;易損曲線;致災強度
我國地處西北太平洋西側(cè),是世界上少數(shù)幾個受臺風影響嚴重的國家之一,全國除新疆、西藏等內(nèi)陸省、自治區(qū)外的沿海各省以及東中部地區(qū)均可受到臺風活動的直接或間接影響。臺風大風、臺風暴雨和臺風風暴潮濕臺風災害的三大致災因子,其中尤以臺風暴雨引發(fā)的災害最為嚴重。臺風—洪澇災害鏈是威脅我國東南沿海及中西部部分內(nèi)陸地區(qū)的重要災害(鏈)類型[1]。
國家減災委、民政部以及地方各級民政部門針對重大災害會啟動應急響應,為了使應急管理關口的有效前移,近年針對臺風和暴雨可能導致的災害還會提前啟動預警響應。但到目前為止,一方面針對臺風災害啟動的預警響應基本上均是依靠氣象部門的預報臺風登陸和導致的大風暴雨等致災因子情況,距離臺風可能導致的損失還有一定的距離。且因為缺乏及時迅速的臺風損失預評估結(jié)果,基本上針對可能要登陸我國的臺風均啟動了預警響應,缺乏不同災害等級的針對性。另一方面,當前針對重大自然災害啟動應急響的依據(jù)主要是地方上報的災害損失情況,而地方上報的災情存在不同程度的虛報,這樣就造成了救助資金撥付的不公平。隨著自然災害救助應急工作的不斷發(fā)展,對災害評估的需求也越來越高,針對重大臺風-洪澇災害鏈開展快速評估是救災工作不斷發(fā)展的必然結(jié)果。
以往的研究更多的專注于臺風、洪澇災害單災種的危險性評估,對災害鏈的危險性、損失快速評估等的定量分析研究明顯不足[2-4]。臺風—洪澇災害鏈的損失快速評估技術主要包括三個關鍵技術:①是承災體脆弱性曲線研究;②是綜合致災強度模型構建;③是損失估算模型。臺風災害和洪澇災害對以上三個關鍵技術都有各自的方法和成果,如何把洪澇災害和臺風災害鏈接起來構建臺風—洪澇災害鏈承災體脆弱性曲線、臺風—洪澇綜合致災強度模型、臺風—洪澇損失估算模型是臺風—洪澇災害鏈損失快速評估技術研究的關健。
本研究使用的數(shù)據(jù)主要包括我國2000-2013年東南五省(浙江、福建、廣東、廣西、海南)臺風-洪澇災害鏈分縣歷史災情數(shù)據(jù)、臺風-洪澇災害鏈過程降雨數(shù)據(jù)、河網(wǎng)密度空間分布數(shù)據(jù)、地形指數(shù)數(shù)據(jù)和分結(jié)構房屋存量數(shù)據(jù),具體數(shù)據(jù)及其來源見表1。
國內(nèi)外有很多關于臺風、洪澇綜合致災強度的研究,但是多是只局限于單災種,很少涉及到臺風—洪澇災害鏈的綜合致災強度研究。本文分析了歷次臺風過程,收集整理了2000-2013年受臺風影響較多的東南沿海五省(浙江、福建、廣東、廣西、海南)的臺風過程災情損失數(shù)據(jù)、降雨數(shù)據(jù)、風場數(shù)據(jù)、地形指數(shù)、河網(wǎng)指數(shù)等數(shù)據(jù),并利用GIS技術實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的空間化處理[5-7]。在厘定臺風—洪澇災害鏈概念的基礎上[8-9],采用數(shù)理推算、GIS空間分析、多元加權綜合分析和層次分析等方法確定臺風—洪澇災害鏈的綜合致災強度。初步確定了臺風—洪澇災害鏈綜合致災強度為:
綜合致災強度=0.6×累計降雨量+0.2×河網(wǎng)指數(shù)+0.1×地形指數(shù)+0.1×最強陣風風速。
(1)
本研究采用致災強度—災害損失反演法[10-13],根據(jù)歷史災害損失數(shù)據(jù)和致災因子強度反推出承災體的脆弱性曲線,采用一元回歸方法,擬合房屋脆弱性特征,構建了東南沿海五省綜合致災強度—房屋倒損率脆弱性曲線。
在擬合承災體脆弱性曲線過程中,主要采用了加權最小方差擬合方法(Weighted Least Squares),就是根據(jù)基礎數(shù)據(jù)本身各自的準確度(或者稱為可靠性)的不同,在擬合的時候給每個數(shù)據(jù)不同的加權數(shù)值。這種方法的擬合結(jié)果比單純最小方差擬合更加精確。對于階多項式的擬合,擬合系數(shù)需要通過求解線性方程組,其中線性方程組的系數(shù)矩陣和需要求解的擬合系數(shù)矩陣分別為:
(2)
使用加權最小方差(WLS)方法求解得到的擬合系數(shù)為:
(3)
其對應的加權最小方差為一下表達式的最小值
JW=[Aθ-y]TW[Aθ-Y]。
(4)
根據(jù)公式擬合東南沿海五省綜合致災強度—房屋倒損率脆弱性曲線如圖1所示。
2014年第9號臺風“威馬遜”于7月12日在西北太平洋上生成(圖2~圖4),15日18:20登陸菲律賓中部沿海,隨后穿過菲律賓中部進入南海,18日05:00在我國南海北部加強為超強臺風,15:30前后登陸海南文昌市翁田鎮(zhèn),登陸時中心附近最大風速60(17級,超強臺風級);19:30前后以同等強度再次在廣東徐聞縣龍?zhí)伶?zhèn)沿海登陸;19日07:10前后在廣西防城港光坡鎮(zhèn)沿海第三次登陸,登陸時中心附近最大風力為15級(48,強臺風級);20日4時在云南境內(nèi)減弱為熱帶低壓[14]。此次臺風共造成廣東、廣西、海南、云南四省(自治區(qū))154個縣(市、區(qū))1 189.9萬人受災,因災死亡73人,失蹤15人,70.2萬人緊急轉(zhuǎn)移安置,32.7萬人需緊急生活救助;房屋倒塌4.2萬間,54.3萬間不同程度損壞;農(nóng)作物受災面積1 939.1 khm2,其中絕收201.1 khm2;直接經(jīng)濟損失446.5億元。
把威馬遜臺風雨場和風場數(shù)據(jù)輸入模型,計算結(jié)果如表2所示。
表2 臺風“威馬遜”暴雨洪澇災害倒損房屋數(shù)量評估結(jié)果
分析表2、表3可知,廣東和廣西兩省倒塌和嚴重損壞房屋上報值和快速評估值誤差較小,均控制在30%以內(nèi),海南省倒塌和嚴重損壞房屋上報值和快速評估值相差比較大,導致三省合計總數(shù)相差較大。初步分析,造成海南省房屋倒損上報結(jié)果與評估結(jié)果相差較大的原因是威馬遜臺風登陸海南時帶來的風暴潮導致大量房屋受損,剔除此因素本文所研究的臺風-洪澇災害鏈快速評估模型對房屋受損數(shù)量評估結(jié)果較為合理。
圖1 東南沿海五省綜合致災強度—房屋倒損率脆弱性曲線
圖2 臺風“威馬遜”路徑圖(來源:國家氣象中心)
圖3 臺風“威馬遜”過程雨量實況圖(來源:國家氣象中心)
圖4 臺風“威馬遜”最大瞬時風實況圖(來源:國家氣象中心)
本文所研究的臺風-洪澇災害鏈快速評估模型能夠較為準確的預評估臺風災害房屋倒損數(shù)量,排除風暴潮因素干擾,誤差控制在30%以內(nèi),能夠作為政府應對臺風災害的決策依據(jù)。但是由于本模型未考慮到風暴潮因素,導致海南省房屋倒塌和嚴重損壞數(shù)量評估值出現(xiàn)較大誤差。在下一步研究中,將把臺風-洪澇災害鏈對風暴潮的引發(fā)機制及致災機理作為重點研究對象,增加本模型評估結(jié)果的準確性。
表3 各相關省上報超強臺風“威馬遜”災情統(tǒng)計
[1] 陳香,陳靜,王靜愛.福建臺風災害鏈分析—以2005年“龍王臺風為例”[J].北京師范大學學報(自然科學版),2007,43(2):203-208.
[2] Bruno Merz,Annegret H.Thicken flood risk curves and uncertainty bounds[J].Nat Hazards,2009,51:437-458
[3] Emanuel K. Increasing destructiveness of tropical cyclones over the past 30 years[J].Nature, 2005, 436: 686-688
[4] Emanuel K, Ravela S, Vivant E, et al. A statistical deterministic approach to hurricane riskassessment [J].American Meteorological Society , 2006, 436: 299-314
[5] 魏章進,馬華玲. 臺風災害間接經(jīng)濟損失評估方法綜述[J]. 災害學, 2016, 31(1): 157-161.
[6] 陳香.不同登陸地點影響福建的臺風災害時空特征分析 [J].亞熱帶資源與環(huán)境學報,2006,1(2):55-61.
[7] 周瑤,王靜愛,周洪建等.自然災害脆弱性曲線研究進展[J].地球科學進展,2012,27(4):435-422.
[8] 王靜愛,雷永登,周洪建等.中國東南沿海臺風災害鏈區(qū)域規(guī)律與適應對策研究[J].北京師范大學學報(社會科學版),2012,2:130-138.
[9] 師嘉冰,徐偉,史培軍.長三角地區(qū)臺風災害鏈特征分析[J].自然災害學報,2012,21(3):36-42.
[10] 陳仕鴻, 隋廣軍, 唐丹玲. 一種臺風災情綜合評估模型及應用. 災害學, 2012,27(2): 87-91.
[11] 樊琦,梁必騏. 熱帶氣旋災害經(jīng)濟損失的模糊數(shù)學評測[J]. 氣象科學,2000,20(3):360-366.
[12] 梁必騏,樊琦,楊潔,等. 熱帶氣旋災害的模糊數(shù)學評估[J]. 熱帶氣象學報,1999,15(4):305-311.
[13] 趙士鵬. 基于GIS的山洪災情評估方法研究[J]. 地理學報, 1996, 51(5): 471-479.
[14] 徐舒揚,周德麗,苗紹慧,等. 臺風“威馬遜”造成云南強降水災害天氣分析 [J]. 災害學, 2016, 31(4): 229-234.
Abstract:The article gives a deep research to the mechanism of Typhoon-flood disaster chain and produces a house damage asessment model of five southeast coastal provinces using Comprehensive disaster magnitude as parameter based on historical disaster loss data. The model can predict house damage quantity in typhoon disaster accurately by verification. The erro can be controlled within 30% discard the storm surge factor which can explain the mechanism of Typhoon-flood disaster chain.
Key words:typhoon-flood; disaster chain; house; damage assessment; vulnerability curve; disaster magnitude
A Method Research of House Damage in Typhoon-Flood Disaster Chian Based on Vulnerability Curve
GUO Guizhen, ZHAO Fei and WANG Dandan
(NationalDisasterReductionCernterofChina,Beijing100084,China)
郭桂禎,趙飛,王丹丹. 基于脆弱性曲線的臺風-洪澇災害鏈房屋倒損評估方法研究[J]. 災害學,2017,32(4):94-97. [GUO Guizhen , ZHAO Fei and WANG Dandan. A Method Research of House Damage in Typhoon-Flood Disaster Chian Based on Vulnerability Curve[J].Journal of Catastrophology,2017,32(4):94-97.
10.3969/j.issn.1000-811X.2017.04.016.]
X43;P458.1
A
1000-811X(2017)04-0094-04
2017-03-15
2017-05-28
國家科技支撐項目(2013BAK05B02)
郭桂禎(1984-),男,山東聊城人,助理研究員,博士,主要從事自然災害災害損失評估研究.E-mail: guoguizhen2008@126.com
10.3969/j.issn.1000-811X.2017.04.016