基于能值理論的洪澇災(zāi)害脆弱性評估

吳澤寧 申言霞 王慧亮

摘要：在搜集整理2015年鄭州市暴雨洪澇資料的基礎(chǔ)上，從生態(tài)學(xué)的角度，運(yùn)用能值分析方法評估區(qū)域洪澇災(zāi)害脆弱性。進(jìn)而使用能值作為統(tǒng)一的度量尺度，以能值評價的結(jié)果和表征區(qū)域洪澇災(zāi)害脆弱性的能值指標(biāo)為基礎(chǔ)，借助地理信息系統(tǒng)（GIS）對鄭州市洪澇災(zāi)害的脆弱性進(jìn)行空間差異分析。結(jié)果表明鄭州市洪澇災(zāi)害脆弱性的空間分布差異明顯，大致呈現(xiàn)從中部向四周遞減的趨勢。新密市的脆弱性最高，其次是市區(qū)，脆弱性最低的是新鄭市。結(jié)論表明，在暴露度相同的條件下，有效提高系統(tǒng)的適應(yīng)能力是降低脆弱性的關(guān)鍵。

關(guān)鍵詞：洪澇災(zāi)害;脆弱性;能值分析;GIS;鄭州市

中圖分類號：TV4文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：吳澤寧

Assessment of vulnerability to flood disasters based on emergy theory

WU Zening，SHEN Yanxia，WANG Huiliang

（School of Water Conservancy and Environment Engineering，Zhengzhou University，Zhengzhou 450001，China）

Abstract：?On the basis of the rainstorm and flood data of Zhengzhou in 2015，we applied the emergy analysis method to evaluate the regional vulnerability to flood disasters from the ecological perspective.The emergy was then considered as a normalized basis.Based on the results of emergy evaluation and the emergy index representing the regional vulnerability to flood disasters，we used the geographic information system （GIS） to analyze the spatial difference of vulnerability to flood disasters in Zhengzhou.Results showed that there were obvious differences in the spatial distribution of vulnerability to flood disasters.The vulnerability of Xinmi was the highest and that of Xinzheng was the lowest.In a whole，the vulnerability to flood disasters in Zhengzhou City tended to decrease from the middle to the periphery.Improving the adaptability of the system effectively is the key to reducing the vulnerability.

Key words：flood disaster;vulnerability;emergy analysis;GIS;Zhengzhou City

洪澇災(zāi)害是常見的災(zāi)害之一，影響范圍廣，造成損失大。受季風(fēng)氣候的影響，我國降雨較為集中，洪澇災(zāi)害歷來是一個十分嚴(yán)重的問題[1]。近年來，洪澇災(zāi)害脆弱性評價成為城市水文學(xué)和災(zāi)害學(xué)研討的重點(diǎn)。剖析洪澇災(zāi)害脆弱性的時空分布特征是災(zāi)害風(fēng)險評估及管理的重要內(nèi)容，評價脆弱性能夠為災(zāi)害預(yù)報預(yù)警、防洪減災(zāi)工作提供參考。目前國內(nèi)外學(xué)者大多采用指標(biāo)法評估脆弱性[2]。Szlafsztein和Sterr[3]提出了脆弱性綜合指數(shù)（CVI），涉及自然和社會經(jīng)濟(jì)條件16個變量;Ozcan和Musaoglu[4]應(yīng)用層次分析法（AHP）確定DTM、坡度、相位等屬性的權(quán)重，從而得到易遭受災(zāi)害的地區(qū)分布圖;Ouma和Tateishi[5]也采用層次分析法確定決策參數(shù)（如降雨、海拔、土地利用等）的權(quán)重，以構(gòu)建洪澇災(zāi)害脆弱性分布圖;姜藍(lán)齊等[6]應(yīng)用層次分析法確定各指標(biāo)的權(quán)重，并采用加權(quán)綜合法得到綜合評價指數(shù)，最后借助GIS的空間分析功能實現(xiàn)洪澇風(fēng)險區(qū)劃;李暢等[7]使用熵權(quán)法賦予各指標(biāo)權(quán)重，建立脆弱性評估模型，得到荊州市的洪澇災(zāi)害脆弱性評價結(jié)果。

這些研究通常假定各指標(biāo)是相互獨(dú)立的，并按重要性確定權(quán)重，得到脆弱性評估指數(shù)，卻忽略了指標(biāo)間的潛在關(guān)系，割裂了脆弱性各組成部分之間的聯(lián)系，無法準(zhǔn)確地評估洪澇災(zāi)害風(fēng)險。此外，在以往的研究中，表征脆弱性的指標(biāo)體系不一致，無法對不同性質(zhì)的指標(biāo)進(jìn)行比較。為彌補(bǔ)以往研究的缺陷，擬采用生態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)中的能值理論和分析方法[8]評估洪澇災(zāi)害脆弱性。該法將不同類別、不可比較的能量轉(zhuǎn)換成同一標(biāo)準(zhǔn)能值進(jìn)行比較，從而定量分析自然系統(tǒng)和人類社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)、資源與環(huán)境的切實價值以及相互之間的關(guān)系[9]。本文在能值概念分析的基礎(chǔ)上，建立了一個系統(tǒng)的脆弱性評估框架，基于能值理論分析脆弱性的組成因子，并應(yīng)用能值指標(biāo)評估區(qū)域洪澇災(zāi)害脆弱性，最后借助GIS對洪澇災(zāi)害的脆弱性進(jìn)行空間差異分析。將該分析框架應(yīng)用于鄭州市，評估其洪澇災(zāi)害脆弱性，進(jìn)而確定研究區(qū)中易遭受洪澇災(zāi)害損失的區(qū)域，為防洪減災(zāi)提供參考。

1洪澇災(zāi)害脆弱性評估的能值框架

1.1脆弱性評估的能值基礎(chǔ)

20世紀(jì)80年代，美國著名生態(tài)學(xué)家Odum提出了能值理論與方法，為生態(tài)和經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的定量分析開辟了新的研究方向[8]。能值指一種流動或儲存的能量中所含另一種類別能量的數(shù)量，不同品質(zhì)的能量之間存在一個轉(zhuǎn)換關(guān)系——能值轉(zhuǎn)換率，即形成每單位物質(zhì)或能量所含有的另一種能量的量[10]。由于各種能量均直接或間接來自太陽能，因此能值分析以太陽能為基準(zhǔn)，將系統(tǒng)中不同類別、不可比較的能量經(jīng)太陽能轉(zhuǎn)換率轉(zhuǎn)換成同一標(biāo)準(zhǔn)的太陽能值，轉(zhuǎn)換公式為[9]：

E=τ×B[JY]（1）

式中：E為能值（sej）;τ為能值轉(zhuǎn)換率（sej/J或sej/g）;B為能量或物質(zhì)的量（J/g）。

由自然-農(nóng)業(yè)系統(tǒng)和城市系統(tǒng)組成的洪澇災(zāi)害脆弱性的能量系統(tǒng)圖[11]是脆弱性各組成要素之間因果關(guān)系的基礎(chǔ)，表明了生態(tài)系統(tǒng)和經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)之間的能量和物質(zhì)流的差異，見圖1。當(dāng)降雨發(fā)生時，雨水中儲存的能量（J1）可能使該地區(qū)處于危險中。降雨量扣除植物截留、蒸發(fā)、下滲、填洼等損失后，形成地表徑流（J2），累積地表徑流儲存的能量表示該區(qū)的暴露度。J3代表暴露強(qiáng)度，是徑流量（J2）和降雨量（J1）儲存的能值比。J4和J5分別表示當(dāng)極端天氣事件發(fā)生時自然-農(nóng)業(yè)系統(tǒng)和城市系統(tǒng)損失的能量，兩者損失的總能量用J6表示。系統(tǒng)中儲存的資產(chǎn)越多，發(fā)生洪澇災(zāi)害的可能性越大。極端天氣事件對周邊環(huán)境產(chǎn)生影響，環(huán)境的改變使區(qū)域受到一定程度的影響，用潛在影響（J7）表示，其與暴露強(qiáng)度（J3）和敏感性（J6）有關(guān)。影響脆弱性的因素除了自然因素還包括社會經(jīng)濟(jì)因素（J9）和人口因素（J8），它們共同反映系統(tǒng)的適應(yīng)能力（J10），表述地區(qū)對災(zāi)害的應(yīng)對能力。利用適應(yīng)能力和潛在影響可以評估洪澇災(zāi)害的脆弱性（J11）。能量流符號的具體釋義見表1。

1.2脆弱性評估的模型

脆弱性指系統(tǒng)受到不利影響的程度，通常由暴露度、敏感性和適應(yīng)能力組成[12]。分析脆弱性的組成因子，了解各組成要素之間的關(guān)系，并以此為基礎(chǔ)提出表征洪澇災(zāi)害脆弱性的能值指標(biāo)，準(zhǔn)確評估區(qū)域洪澇災(zāi)害的脆弱性。

1.2.1暴露度、敏感性和適應(yīng)能力評估

（1）暴露度（L）。

暴露度指區(qū)域與災(zāi)害（如洪水、颶風(fēng)）接觸的程度[11]。以洪水為例，將累積徑流的總能值視為一個地區(qū)的暴露度。在一次洪水事件中，易澇地區(qū)的暴露度較高。暴露度還受研究區(qū)植被覆蓋和土壤水文特性的影響。顯然，與非城市化地區(qū)相比，城市化區(qū)域的不透水面積多，雨水下滲量少，導(dǎo)致徑流量增加[13]。基于此，擬采用徑流曲線數(shù)模型（SCS-CN）計算徑流量[14]。該模型能客觀反映土壤類型、土地利用方式及前期土壤含水量對降雨徑流的影響，且模型結(jié)構(gòu)簡單、輸入?yún)?shù)少，在水土保持與防洪、城市水文及無資料地區(qū)的多種水文問題中得到廣泛應(yīng)用，并取得了較好的效果[15-17]。累積徑流量與相應(yīng)能值轉(zhuǎn)換率的乘積即為區(qū)域的暴露度。[HJ1.5mm]

Q=[SX（]（P-0.2S）.2[]P+0.8S[SX）][JY]（2）

其中

S=[JB（（][SX（]1000[]C[SX）]-10[JB））]×25.4[JY]（3）

L=Q×τ[JY]（4）

式中：Q為徑流深（mm）;P為降雨量（mm）;S為潛在蓄水能力（mm）;C為徑流曲線數(shù);L為暴露度（sej）;其余符號及意義同前。

（2）敏感性（M）。

敏感性指系統(tǒng)受到極端天氣事件影響的程度，通常用受災(zāi)區(qū)的累積資產(chǎn)量來表示[18]。將敏感性視為系統(tǒng)對極端天氣事件的響應(yīng)，因此在一次暴雨洪澇災(zāi)害中，區(qū)域的敏感性不僅取決于洪水的大小，而且與受災(zāi)區(qū)域的特征有關(guān)。

在生態(tài)系統(tǒng)中，能量流具有層次結(jié)構(gòu)，即不同系統(tǒng)產(chǎn)生的能量具有不同的層次[19]。以生態(tài)系統(tǒng)的能量層次為基礎(chǔ)，Odum和Brown等[20]將受災(zāi)地區(qū)劃分不同的能量層次，[HJ2.04mm]評估洪澇災(zāi)害脆弱性。不同土地利用類型所屬的能量層次不同，受洪水影響的程度也有差異，因此根據(jù)土地的能值功率密度[19]進(jìn)行敏感性分析。經(jīng)濟(jì)活動越密集，土地的能值功率密度越高，如城市規(guī)劃區(qū)的商業(yè)和住宅用地，往往具有更高的能值功率密度[21]。在此基礎(chǔ)上，用不同土地利用類型的所含的能量和表示該區(qū)的敏感性。

M=ρ×A[JY]（5）

式中：M為區(qū)域的敏感性（sej）;ρ為不同土地利用類型的能值功率密度（sej/m.2）;A為不同土地利用類型的面積（m.2）。

（3）適應(yīng)能力（N）。

系統(tǒng)的脆弱性除與暴露度有關(guān)外，很大程度上取決于系統(tǒng)的適應(yīng)性影響。適應(yīng)性指變化環(huán)境下所采取的不斷學(xué)習(xí)與調(diào)整的系統(tǒng)過程，該過程可以充分利用有益事件，減輕災(zāi)害損失[22]。適應(yīng)性是對于特定環(huán)境而言的，不同地區(qū)和群體的適應(yīng)性有差別，例如城市地區(qū)的適應(yīng)性高于農(nóng)村地區(qū)，成年人的適應(yīng)性高于老人和小孩[23]。從社會、經(jīng)濟(jì)和人口三方面因素評估適應(yīng)能力，具體解釋見表2。

1.2.2能值指標(biāo)

為了解脆弱性各組成要素之間的聯(lián)系，準(zhǔn)確評估區(qū)域洪澇災(zāi)害脆弱性，以暴露度、敏感性和適應(yīng)能力為基礎(chǔ)，提出了表征洪澇災(zāi)害脆弱性的能值指標(biāo)，具體解釋如下。

（1）潛在影響指數(shù)（I）。

潛在影響表示當(dāng)發(fā)生極端天氣事件時，系統(tǒng)可能受到的影響[24]。較高的潛在影響會增加洪澇災(zāi)害的脆弱性。潛在影響指數(shù)與受災(zāi)區(qū)域的暴露強(qiáng)度和敏感性有關(guān)，暴露強(qiáng)度是徑流量和降雨量所儲存的能值比。

I=i×M[JY]（6）

i=[SX（]L[]q[SX）][JY]（7）

式中：I為潛在影響指數(shù)（sej）;i為暴露強(qiáng)度，常量;q為潛在暴露度（sej）;其余符號及意義同前。

（2）脆弱性指數(shù)（V）。

脆弱性指數(shù)是潛在影響和適應(yīng)能力的比值，它反映了發(fā)生極端天氣事件時，系統(tǒng)所遭受的損失[25]。脆弱性與系統(tǒng)的潛在影響呈正相關(guān)，與適應(yīng)能力呈負(fù)相關(guān)。

V=[SX（]I[]N[SX）][JY]（8）

式中：V為脆弱性指數(shù)，常量;其余符號及意義同前。

2實例應(yīng)用

2.1研究區(qū)域概況與數(shù)據(jù)來源

鄭州是河南省省會，位于東經(jīng)112°42′-114°14′，北緯34°16′-34°58′，地處河南省中部偏北。該區(qū)為溫帶大陸性氣候，年平均降水量625.9 mm，降水年內(nèi)分配不均，夏季降水多，冬季降水少。作為河南省的政治、經(jīng)濟(jì)、文化中心，鄭州市轄7個縣、市（見圖2），總面積約為7 297.48 km.2，是河南省人口最稠密的地區(qū)。據(jù)統(tǒng)計資料，2015年末總?cè)丝诩s為956.9萬人，其中城市人口666.9萬人，農(nóng)村人口290萬人，城鎮(zhèn)化水平達(dá)70%。該市北臨黃河，歷史上黃河多次決堤，在黃河泥沙的沖積下，形成了黃河沖積平原。由于地勢平坦，高差小，加上季風(fēng)活動異常，使得鄭州市成為洪災(zāi)潛在的高風(fēng)險區(qū)，是全國的重點(diǎn)防洪城鎮(zhèn)之一。統(tǒng)計顯示鄭州市近十年來每年因遭受暴雨洪澇災(zāi)害而產(chǎn)生的損失超過2億元，暴雨洪澇災(zāi)害對鄭州市經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響較大，已成為制約鄭州市經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步發(fā)展的重要原因。

本研究所使用的降雨徑流數(shù)據(jù)均來自《鄭州市2015年水資源公報》;土地利用數(shù)據(jù)源于鄭州市土地利用總體規(guī)劃;由《鄭州市統(tǒng)計年鑒2015》可得到各區(qū)縣的社會、經(jīng)濟(jì)和人口數(shù)據(jù);根據(jù)文獻(xiàn)[9，26]可獲得鄭州市2015年能值轉(zhuǎn)換率及能值貨幣比率數(shù)據(jù)。

2.2結(jié)果分析

根據(jù)所收集的資料，按照第1.2.1節(jié)所述方法計算暴露度、敏感性及適應(yīng)能力，計算結(jié)果見表3至表5。

根據(jù)上述計算結(jié)果可得到以下結(jié)論。

（1） 暴露度與累積徑流有關(guān)，累積徑流儲存的能值越大，暴露度越高。從表3中可以看出：鞏義市的暴露度較高，原因是該市的年降雨量多，產(chǎn)生的累積徑流量大;其次是登封市;而累積徑流量較少的市區(qū)暴露度最低。

（2） 利用能量層次的概念分析研究區(qū)對洪水的敏感性，以土地利用的能值功率密度為基礎(chǔ)，計算鄭州市各區(qū)不同土地利用類型的能值含量。能值較高的區(qū)域（如住宅區(qū)、商業(yè)區(qū)）敏感性較高，遭受洪澇災(zāi)害的風(fēng)險較大。從表4中可以看出：與其他6個地區(qū)相比，市區(qū)的商業(yè)區(qū)和住宅區(qū)所占比重較大，敏感性較高，易受到洪澇災(zāi)害的威脅;而自然-農(nóng)業(yè)用地較多的地區(qū)（如鞏義市）的敏感性較低。

（3） 對適應(yīng)能力的評估的目的是了解受災(zāi)區(qū)應(yīng)對洪水的能力。表5給出了鄭州市不同區(qū)域的適應(yīng)能力。市區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，醫(yī)療設(shè)施齊全，人口受教育程度高，具有較強(qiáng)的適應(yīng)能力;其次是中牟縣;而經(jīng)濟(jì)水平相對落后的地區(qū)，如登封市，對洪水的適應(yīng)能力較弱。

以暴露度、敏感性和適應(yīng)能力的計算結(jié)果為基礎(chǔ)，根據(jù)第1.2.2節(jié)所述方法計算表征洪澇災(zāi)害脆弱性的能值指標(biāo)，見表6。

根據(jù)表6的計算結(jié)果，借助GIS工具將鄭州市各區(qū)縣的脆弱性評估結(jié)果展示出來。

（1）潛在影響與暴露度和敏感性有關(guān)，它表示當(dāng)發(fā)生極端天氣事件時，系統(tǒng)可能遭受的損失。圖3展示了洪水對鄭州市各區(qū)縣的潛在影響。由于市區(qū)的人口較為密集，經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度快，累積資產(chǎn)較多，當(dāng)發(fā)生洪水時受到的潛在影響高于其他地區(qū);而經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度緩慢，人口分布相對稀疏的地區(qū)，如新鄭市，其潛在影響指數(shù)相對較低。

（2）系統(tǒng)的脆弱性能值越大，脆弱性越高，即在暴雨洪澇災(zāi)害相同的條件下，所受到的影響越嚴(yán)重。由圖4可以看出，新密市的脆弱性指數(shù)最高，其次是市區(qū)，脆弱性指數(shù)最低的是新鄭市。2015年鄭州市暴雨洪澇災(zāi)害的脆弱性從中部向周邊呈遞減趨勢。新密市脆弱性較高的原因是：與其他地區(qū)相比，該市經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度較快，防災(zāi)系統(tǒng)不穩(wěn)定;而源源不斷的人口向市區(qū)融入是造成鄭州市區(qū)脆弱性較高的主要原因。鄭州市作為洪災(zāi)潛在的高風(fēng)險區(qū)，已有大量研究對其進(jìn)行脆弱性評估，雖然這些方法存在不完善的地方，但也能為本文的脆弱性評估結(jié)果提供一定的借鑒意義。如劉夢貞[2]在其碩士論文中采用模糊綜合評價法分別評估鄭州市1999年、2007年和2013年的洪澇災(zāi)害脆弱性，結(jié)果表明市區(qū)始終具有高脆弱度指數(shù)，但隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，適應(yīng)能力增強(qiáng)，脆弱性有所降低，這與本文得到的結(jié)果一致。

3結(jié)語

從生態(tài)學(xué)的角度出發(fā)，利用統(tǒng)一的能值單位評估洪澇災(zāi)害的脆弱性，為不同區(qū)域的脆弱性研究提供了可比較的依據(jù)。將該方法應(yīng)用于鄭州市，結(jié)果顯示市區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，累積資產(chǎn)多，具有較高的潛在影響，但由于其適應(yīng)性指數(shù)高，脆弱性評估結(jié)果比預(yù)期低。然而，具有高潛在影響指數(shù)且經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速的地區(qū)（如新密市），脆弱性指數(shù)較高。而潛在影響指數(shù)低，適應(yīng)能力較強(qiáng)的地區(qū)（如新鄭市）具有較低的脆弱性指數(shù)。通過研究發(fā)現(xiàn)，提高系統(tǒng)的適應(yīng)能力能夠有效降低洪澇災(zāi)害的脆弱性。能值理論在鄭州市的成功試驗為其他地區(qū)的脆弱性評估提供了一定的借鑒意義。

運(yùn)用生態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)中的能值理論評估洪澇災(zāi)害脆弱性是一個新的探索，目前還停留在方法層面上，在實際應(yīng)用中還存在很多不足之處。如由于經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展情況、氣象水文和自然環(huán)境隨時間不斷演變，脆弱性指標(biāo)會發(fā)生變化，只評估2015年的洪澇災(zāi)害脆弱性存在不確定性。此外，以鄭州市各個行政區(qū)為單元進(jìn)行評估，所得到的結(jié)果較為單一，獲取細(xì)分辨率、多時空尺度的數(shù)據(jù)進(jìn)行洪澇災(zāi)害脆弱性評估將是本課題今后工作的重點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)（References）：

[1]胡俊鋒，楊月巧.基于氣象水文要素的洪澇災(zāi)害損失評估[J].南水北調(diào)與水利科技，2014，12（1）：26-31.（HU J F，YANG Y Q.Damage assessment of flood and waterlogging disaster based on meteorological and hydrological factors[J].South-to-North Water Transfers and water science&Technology，2014，12（1）：26-31.（in Chinese）） DOI：10.3724/SP.J.1201.2014.01026.

[2]劉夢貞.城市暴雨洪澇災(zāi)害脆弱性模糊綜合評價研究[D].鄭州：河南大學(xué)，2016.（LIU M Z.Vulnerability assessment of storm flood disasters based on fuzzy comprehensive evaluation method[D].Zhengzhou：Henan University，2016.（in Chinese））

[3]SZLAFSZTEIN C，STERR H.A GIS-based vulnerability assessment of coastal natural hazards，state of Pará，Brazil[J].Journal of Coastal Conservation，2007，11（1）：53-66.DOI：10.1007/S11852-007-0003-6.

[4]OZCAN O，MUSAOGLU N.Vulnerability analysis of floods in urban areas using remote sensing and GIS[C].In Proceedings of the 30th EARSeL symposium：Remote sensing for science education and culture，2010：379-386.

[5]OUMA Y O，TATEISHI R.Urban flood vulnerability and risk mapping using integrated multi-parametric AHP and GIS：Methodological overview and case study assessment[J].Water，2014，6（6）：1515-1545.DOI：10.3390/W6061515.

[6]姜藍(lán)齊，馬艷敏，張麗娟，等.基于GIS的黑龍江省洪澇災(zāi)害風(fēng)險評估與區(qū)劃[J].自然災(zāi)害學(xué)報，2013，22（5）：22-24.（JIANG L Q，MA Y M，ZHANG L J，et al.Assessment and zoning of flood disaster in Heilongjiang Province based on GIS[J].Journal of natural disasters，2013，22（5）：22-24.（in Chinese）） DOI：10.13577/j.jnd.2013.0531.

[7]李暢，馬滔，石倩，等.洪災(zāi)社會脆弱性熵權(quán)法評價及其時間序列分析—以2001-2002年荊州市為例[J].災(zāi)害學(xué)，2015，30（3）：110-117.（LI C，MA T，SHI Q，et al.Flood social vulnerability assessment based on entropy method and its time series analysis：a case of jingzhou city from 2001 to 2012[J].Journal of Catastrophology，2015，30（3）：110-117.（in Chinese）） DOI：10.3969/j.issn.1000-811X.2015.03.021.

[8]ODUM H T.Environmental accounting emergy and environmental decision making[M].New York：John Wiley & Sons，1996.

[9]藍(lán)盛芳，欽佩，陸宏芳，等.生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)能值分析[M].北京：化學(xué)工業(yè)出版社.2002：167-174.（LAN S F，QIN P，LU H F，et al.Emergy analysis of eco-economic system[M].Beijing：Chemical Industry Press.2002：167-174.（in Chinese））

[10][ZK（#]HUANG S L，CHANG L F，YEH C T.How vulnerable is the landscape when the typhoon comes？ An emergy approach[J].Landscape and Urban Planning，2011，100（4）：415-417.DOI：10.1016/j.landurbplan.2011.01.019.

[11]ADGER，W N.Vulnerability[J].Global Environmental Change，2006，16（3）：268-281.DOI：10.1016/j.gloenvcha.2006.02.006.

[12]CHANG L F，HUANG S L.Assessing urban flooding vulnerability with an emergy approach[J].Landscape and Urban Planning，2001，143：11-24.DOI：10.1016/J.landurbplan.2015.06.004.

[13]張建云，宋曉猛，王國慶，等.變化環(huán)境下城市水文學(xué)的發(fā)展與挑戰(zhàn)Ⅰ—城市水文效應(yīng)[J].水科學(xué)進(jìn)展，2014，25（4）：594-605.（ZHANG J Y，SONG X M，WANG G Q，et al.Development and challenges of urban hydrology in a changing environment Ⅰ：Hydrological response to urbanization[J].Advances in Water Science，2014，25（4）：594-605.（in Chinese）） DOI：10.14042/j.cnki.32.1309.2014.04.020.

[14]王冬，李麗，王加虎，等.徑流曲線數(shù)（SCS-CN）模型在洪水預(yù)報中的應(yīng)用研究[J].中國農(nóng)村水利水電，2017（8）：108-112.（WANG D，LI L，WANG J H，et，al.Application of SCS-CN model in flood forecasting [J].China Rural Water and Hydropower，2017（8）：108-112.（in Chinese））

[15]王敏，許彥剛，房海軍，等.基于改進(jìn)的SCS模型的城市徑流預(yù)測系統(tǒng)研究[J].水電能源科學(xué)，2012，30（3）：20-22.（WANG M，XU Y G，F(xiàn)ANG H J，et al.Urban runoff forecasting system based on improved SCS model[J].Water Resources and Power，2012，30（3）：20-22.（in Chinese））

[16]符素華，王紅葉，王向亮，等.北京地區(qū)徑流曲線數(shù)模型中的徑流曲線數(shù)[J].地理研究，2013，32（5）：797-807.（FU S H，WANG H Y，WANG X L，et al.The runoff number of SCS-CN method in Beijing[J].Geographical Research，2013，32（5）：797-807.（in Chinese））

[17]MISHRA S K，SINGH V P.Special issue on soil conservation service curve number （SCS-CN） methodology introduction[J].Journal of Hydrologic Engineering，2012，17（11）：1157-1157.DOI：10.1061/（ASCE）HE.1943-5584.0000694.

[18][ZK（#]USDA （United States Department of Agriculture）.Urban hydrology for small watersheds[M].2nd ed.United States：Natural Resources Conservation Service，Conservation Engineering Division，1986.

[19]HUANG S L，LAI H Y，LEE C L.Energy hierarchy and urban landscape system[J].Landscape and Urban Planning，2001，53，（1）：145-161.DOI：10.1016/S0169-2046（00）00150-X.

[20]ODUM H T，BROWN M T，WHITEFIELD L S，et al.Zonal organization of cities and environment：A study of energy systems basis for urban society [C].A report to the Chiang Ching-Kuo Foundation for International Scholarly Exchange.Gainesville，F(xiàn)L：Center for Environmental Policy，1995.

[21]HUANG S L.Urban ecosystems，energetic hierarchies，and ecological economics of Taipei metropolis [J].Journal of Environmental Management，1998，52（52）：39-51.DOI：10.1006/jema.1997.0157.

[22]夏軍，石衛(wèi)，洪思，等.氣候變化下水資源脆弱性的適應(yīng)性管理新認(rèn)識[J].水科學(xué)進(jìn)展，2015，26（2）：279-286.（XIA J，SHI W，HONG S，et al.Revisions on water resources vulnerability and adaption measures under climate change [J].Advances in Water Science，2015，26（2）：279-286.（in Chinese）） DOI：10.14042/j.cnki.32.1309.2015.02.019.

[23]左其亭.水資源適應(yīng)性利用理論及其在治水實踐中的應(yīng)用前景[J].南水北調(diào)與水利科技，2017，15（1）：18-24.（ZUO Q T.Theory of adaptive utilization of water resources and its application prospect in water control practice[J].South-to-North Water Transfers and water science&Technology，2017，15（1）：18-24.（in Chinese）） DOI：10.13476/j.cnki.nsbdqk.2017.01.004.

[24]SMIT B，WANDEL J.Adaptation，adaptive capacity and vulnerability [J].Global Environmental Change，2006：16（3）：282-292.DOI：10.1016/j.gloenvcha.2006.03.008.

[25]LIN Y C，HUANG S L，BUDD W W.Assessing the environmental impacts of high-altitude agriculture in Taiwan：A Driver-Pressure-State-Impact-Response （DPSIR） framework and spatial emergy synthesis[J].Ecological Indicators，2013，32（43）：4250.DOI：10.1016/j.ecolind.2013.03.009.

[26]呂翠美.區(qū)域水資源生態(tài)經(jīng)濟(jì)價值的能值研究[D].鄭州：鄭州大學(xué)，2009.（LV C M.Research on ecological economic value of regional water resources based on emergy theory [D].Zhengzhou：Zhengzhou University，2009.（in Chinese）） DOI：10.7666/d.y1643958.