基于循環(huán)修正模型的城市綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

夏陳紅，王 威，馬東輝

(1.北京工業(yè)大學(xué) 建筑與城市規(guī)劃學(xué)院，北京 100124；2.北京工業(yè)大學(xué) 抗震減災(zāi)研究所，北京 100124)

近年來(lái)，各類災(zāi)害事件頻繁發(fā)生，導(dǎo)致城市安全與防災(zāi)問(wèn)題日益突出，亟需提出更有效的應(yīng)對(duì)對(duì)策。城市綜合防災(zāi)規(guī)劃作為應(yīng)對(duì)地震、洪澇、火災(zāi)、地質(zhì)、極端天氣等各種自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)防御的重要手段，同時(shí)考慮了人民防空、地下空間安全、重大危險(xiǎn)源防范及公共安全的要求，是保障城市安全與可持續(xù)發(fā)展的重要途徑[1-5]。

如何評(píng)估城市災(zāi)害的危險(xiǎn)程度及可能產(chǎn)生的后果，一直是災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和城市綜合防災(zāi)規(guī)劃領(lǐng)域亟待解決的難點(diǎn)問(wèn)題。目前，學(xué)者們已提出了物元分析法(MEM)[6]、地理信息疊加法(GIS)[7]、模糊數(shù)隨機(jī)模擬法(FSS)[8]等諸多評(píng)價(jià)方法，極大豐富了災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的研究水平。但由于災(zāi)害系統(tǒng)的模糊性、隨機(jī)性和不可知性等不確定性特征，導(dǎo)致單一評(píng)價(jià)方法往往不能全面反映災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果，如物元分析法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單易于實(shí)現(xiàn)編程，但計(jì)算結(jié)果精確度低；地理信息疊加法能夠更加直觀地表達(dá)出風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃結(jié)果，但受限于遙感數(shù)據(jù)分辨率及地理信息處理技術(shù)；模糊數(shù)隨機(jī)模擬法雖可應(yīng)用于復(fù)雜性系統(tǒng)可靠性模型的建立，但實(shí)際操作時(shí)對(duì)計(jì)算設(shè)備的容量和速度要求很高?？偠灾煌椒ㄗ陨淼闹骺陀^性、適用性、穩(wěn)定性等因素是導(dǎo)致災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果不一致的主要原因。

基于此，筆者從組合化的視角，提出基于循環(huán)修正模式的組合評(píng)價(jià)模型并進(jìn)行城市綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，以期能充分融合各單一方法的優(yōu)點(diǎn)，得出更加逼近于實(shí)際的綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，不斷完善城市綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的理論與實(shí)踐。

1 城市綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

以聯(lián)合國(guó)計(jì)劃署(UNDP)[9]、聯(lián)合國(guó)救災(zāi)組織(UNDRO)[10]、美國(guó)聯(lián)邦應(yīng)急管理署(FEMA)[11]等國(guó)際權(quán)威機(jī)構(gòu)和黃崇福等[12-13]等代表性研究的高頻指標(biāo)為基礎(chǔ)，結(jié)合中國(guó)統(tǒng)計(jì)資料現(xiàn)狀和復(fù)雜災(zāi)害系統(tǒng)的可觀測(cè)原則，以城市綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)為目標(biāo)層，以災(zāi)害危險(xiǎn)性、經(jīng)濟(jì)易損性和社會(huì)易損性為準(zhǔn)則層,構(gòu)建了綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如圖1所示。

圖1 城市綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系示意圖

2 基于循環(huán)修正的組合評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

2.1 循環(huán)修正的組合評(píng)價(jià)思路與實(shí)現(xiàn)步驟

組合評(píng)價(jià)思路為：①選用模糊數(shù)隨機(jī)模擬法(FSS)、加權(quán)求和法(WSM)、集對(duì)分析法(SPA)3種典型方法進(jìn)行基礎(chǔ)評(píng)價(jià)；②以Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)法檢驗(yàn)3種單一評(píng)價(jià)結(jié)果的一致性；③利用平均值法、Board法、Copeland法、模糊Board法4種不同的綜合排序方法進(jìn)行組合評(píng)價(jià)[14-16]；④對(duì)組合后的結(jié)果進(jìn)行一致性檢驗(yàn)；⑤反復(fù)迭代直至標(biāo)準(zhǔn)差為0。循環(huán)修正組合評(píng)價(jià)的實(shí)現(xiàn)步驟如圖2所示。

圖2 循環(huán)修正組合評(píng)價(jià)步驟

2.2 循環(huán)修正的組合評(píng)價(jià)模型

2.2.1 事前一致性檢驗(yàn)的Spearman法

運(yùn)用Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)對(duì)不同單一方法評(píng)價(jià)的城市綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果的差異性進(jìn)行檢驗(yàn)，以保證下一步循環(huán)組合評(píng)價(jià)的合理性。通過(guò)Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)來(lái)檢驗(yàn)不同評(píng)價(jià)結(jié)果之間是否存在分歧。

H0:t1,t2兩種方法不相關(guān)；

H1:t1,t2兩種方法正相關(guān)。

Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)ρ的表達(dá)式為：

(1)

其中，dh為兩種不同評(píng)價(jià)方法排序的等級(jí)差。

給出顯著水平U，可以查出臨界值cU，當(dāng)ρ>cU時(shí)，拒絕H0，即t1,t2兩種方法具有正相關(guān)。若這幾種綜合評(píng)價(jià)法均為正相關(guān)時(shí)，則稱其具有一致性；若不具有一致性，則應(yīng)當(dāng)重新選擇城市綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法。

2.2.2 組合評(píng)價(jià)模型

(1)組合評(píng)價(jià)均值法。平均值法是將每種單一評(píng)價(jià)法的城市綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)水平排名次序轉(zhuǎn)換成分?jǐn)?shù)的一種方法。

Rij=n-rij+1

(2)

式中：Rij表示第i個(gè)城市在j種方法下的分?jǐn)?shù)，i=1,2,…，n；j=1,2,…，m；rij表示第i個(gè)地區(qū)在第j種方法下的排序。

按照組合評(píng)價(jià)值的大小重新進(jìn)行排序，若兩城市的組合評(píng)價(jià)值相等，則計(jì)算不同得分的標(biāo)準(zhǔn)差，如式(3)所示。

(3)

(2)Board法。Board法是一種多數(shù)優(yōu)勝于少數(shù)的方法。若評(píng)價(jià)認(rèn)為城市i優(yōu)于城市k的個(gè)數(shù)大于城市k優(yōu)于城市i的個(gè)數(shù)，則記為ξiSξk。定義Board矩陣B={bik}n×n，如式(4)所示。城市i的得分如式(5)所示。若兩城市得分bi與bk相等，則標(biāo)準(zhǔn)差小的優(yōu)先。

(4)

(5)

(3)Copeland法。Copeland法是在Board法的基礎(chǔ)上為進(jìn)一步區(qū)分“優(yōu)”和“劣”的一種方法。若評(píng)價(jià)認(rèn)為城市i優(yōu)于城市k，則記為ξiSξk；若評(píng)價(jià)認(rèn)為城市i劣于城市k，則記為ξkSξi;若評(píng)價(jià)認(rèn)為城市i等于城市k，則記為0。定義Copeland矩陣C={cik}n×n，如式(6)所示，城市i的得分如式(7)所示。

(6)

(7)

其中，cik為Copeland得分結(jié)果，若兩城市得分相等，則標(biāo)準(zhǔn)差小的優(yōu)先。

(4)模糊Board法。模糊Board法是在組合時(shí)不僅考慮到排序的差異，還考慮到得分差異的一種排名方法。具體步驟如下：

首先，計(jì)算隸屬度，如式(8)所示。

(8)

式中：rij為第i個(gè)城市在第j種評(píng)價(jià)方法下的得分；μij為第i個(gè)城市在第j種評(píng)價(jià)方法下處于“優(yōu)”的隸屬度。

Wti=pti/∑pti

(9)

再次，將排序轉(zhuǎn)化為得分，如式(10)所示。

(10)

其中，Qti為城市i排在t位的得分。

最后，計(jì)算模糊Board數(shù)得分Bi，如式(11)所示,并按照得分Bi的大小重新進(jìn)行排序。

Bi=∑WtiQti

(11)

2.2.3 事后一致性檢驗(yàn)

運(yùn)用Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)對(duì)不同組合評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行密切度評(píng)價(jià)，直至相關(guān)系數(shù)全部為1，則評(píng)價(jià)結(jié)果達(dá)到一致。

3 實(shí)證研究

3.1 單一評(píng)價(jià)方法結(jié)果分析

依據(jù)國(guó)家三部委、自然災(zāi)害綜合研究組編寫的中國(guó)各項(xiàng)自然災(zāi)害危險(xiǎn)度區(qū)劃數(shù)據(jù)，以及國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)關(guān)于經(jīng)濟(jì)、社會(huì)易損性方面的數(shù)據(jù)，運(yùn)用FSS、WSM、SPA 3種單一方法對(duì)我國(guó)31個(gè)省市自治區(qū)的綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，得分及排序結(jié)果如表1所示。可見(jiàn)不同單一模型的評(píng)價(jià)結(jié)果存在差異，如河北在3種不同評(píng)價(jià)模型下的排序分別為第4名、第6名、第3名，所以有必要對(duì)不同評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)一。

表1 單一方法下各省市自治區(qū)綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)得分及排序

首先，計(jì)算Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)，得到不同單一評(píng)價(jià)方法之間的相關(guān)系數(shù)。

給定顯著水平U=0.05,cU=0.464,ρ>cU，則拒絕H0，即3種評(píng)價(jià)方法之間正相關(guān)，具有高度一致性。

3.2 循環(huán)修正的優(yōu)化組合評(píng)價(jià)結(jié)果分析

由單一評(píng)價(jià)方法結(jié)果可知，3種單一方法的相關(guān)性都很高，可進(jìn)行組合評(píng)價(jià)。第一次循環(huán)修正后的結(jié)果如表2所示，可見(jiàn)存在差異，繼續(xù)迭代直至第4次循環(huán)修正，平均值法、Board法、Copeland法和模糊Board法的得分及排序達(dá)到完全一致，此時(shí)Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)全部為1且標(biāo)準(zhǔn)差收斂于0，模型達(dá)到穩(wěn)定，組合結(jié)果通過(guò)了事后一致性檢驗(yàn)。

由表2可知，31個(gè)省市自治區(qū)的綜合排名由高到低分別為：山東、江蘇、廣東、河北、天津、北京、浙江、河南、福建、湖南、安徽、遼寧、上海、四川、海南、廣西、陜西、江西、湖北、重慶、云南、山西、黑龍江、吉林、甘肅、貴州、新疆、西藏、內(nèi)蒙古、寧夏、青海。結(jié)果表明，東部沿海地區(qū)的綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)較高，內(nèi)陸地區(qū)處于中等水平，西部地區(qū)處于低水平，這從一定程度上說(shuō)明沿海發(fā)達(dá)地區(qū)的災(zāi)害敏感度高，需重點(diǎn)提高城市規(guī)劃建設(shè)設(shè)防標(biāo)準(zhǔn)及相應(yīng)的應(yīng)急管理機(jī)制，中部地區(qū)可適當(dāng)增強(qiáng)自身的災(zāi)害監(jiān)測(cè)力度。

表2 循環(huán)修正模式下各省市自治區(qū)的綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)得分及排序

3.3 災(zāi)害影響要素分析

為深入揭示不同指標(biāo)因子對(duì)綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的影響程度，繪制相關(guān)關(guān)系分析圖，如圖3～圖6所示。

圖3 災(zāi)害危險(xiǎn)性影響因子分析圖

圖4 經(jīng)濟(jì)易損性影響因子分析圖

圖5 社會(huì)易損性影響因子分析圖

圖6 組合綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)與各影響要素的關(guān)系圖

由圖3可知，災(zāi)害危險(xiǎn)性較高的是山東、江蘇、廣東、河北、天津、福建、海南7大沿海地區(qū)，其中山東受洪水和地震災(zāi)害的影響較大，廣東受洪水、臺(tái)風(fēng)和地質(zhì)災(zāi)害的影響較大，江蘇、天津和河北則受洪水和地震災(zāi)害的影響較大。災(zāi)害危險(xiǎn)性較低的是黑龍江、吉林、重慶、貴州、新疆、內(nèi)蒙古、寧夏、青海。

由圖4可知，經(jīng)濟(jì)易損性較高的是山東、江蘇、廣東3大沿海地區(qū)，災(zāi)害發(fā)生時(shí)，山東和江蘇的平均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值比平均固定資產(chǎn)投資受波動(dòng)的程度更大，廣東則相反，其平均固定資產(chǎn)投資比平均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值更易遭受災(zāi)害的影響。經(jīng)濟(jì)易損性指標(biāo)較低的是海南、甘肅、貴州、內(nèi)蒙古、西藏、寧夏、青海等地區(qū)，其中海南、內(nèi)蒙古兩地的經(jīng)濟(jì)易損性受平均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的影響較大，其他5個(gè)地區(qū)則受平均固定資產(chǎn)投資的影響較大?？傮w而言，經(jīng)濟(jì)易損性與平均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、平均固定資產(chǎn)投資呈正相關(guān)。

由圖5可知，社會(huì)易損性指數(shù)較高的是天津、北京、上海，這3個(gè)地區(qū)人口總數(shù)和面積都不大，但由于地區(qū)人口的高度密集化，導(dǎo)致社會(huì)易損性很高。社會(huì)易損性指數(shù)較低的是甘肅、新疆、西藏、內(nèi)蒙古、寧夏、青海等地區(qū)，其城市化水平較低、人口基數(shù)小，面積與社會(huì)易損性之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

由圖6可知，各地區(qū)的綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)與災(zāi)害危險(xiǎn)性、社會(huì)易損性、經(jīng)濟(jì)易損性間基本呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，而且災(zāi)害危險(xiǎn)性、社會(huì)易損性對(duì)綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度的影響程度更大，經(jīng)濟(jì)易損性對(duì)其影響程度較小。社會(huì)易損性隨綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)排名變化的波動(dòng)范圍較大，處于0.002～1.000之間，而經(jīng)濟(jì)易損性的波動(dòng)范圍較小，處于0.49～0.89之間，說(shuō)明災(zāi)害發(fā)生會(huì)對(duì)社會(huì)產(chǎn)生較直接的影響，但是對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響作用則較弱。因此在進(jìn)行各地區(qū)城市建設(shè)時(shí)，應(yīng)當(dāng)從自身用地功能上來(lái)解決綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，以科學(xué)化手段預(yù)測(cè)災(zāi)害，不斷增強(qiáng)城市自身災(zāi)害防御機(jī)制，健全城市防災(zāi)減災(zāi)法律政策。

4 結(jié)論

基于循環(huán)修正模式組合評(píng)價(jià)模型能夠充分融合各單一評(píng)價(jià)方法的優(yōu)點(diǎn)，消除各單一評(píng)價(jià)方法評(píng)價(jià)結(jié)果不一致性的問(wèn)題，組合后的風(fēng)險(xiǎn)排名具有極高的科學(xué)性和可信性。

(1)通過(guò)事前事后的Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)，循環(huán)修正的組合評(píng)價(jià)模型極大程度地增強(qiáng)了評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性，相較于傳統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)模型能夠有效減少評(píng)價(jià)過(guò)程中的系統(tǒng)性偏差和隨機(jī)性誤差，使研究結(jié)論更貼近實(shí)際。

(2)綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)高值區(qū)主要集中于東部沿海地區(qū)，綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)較高的區(qū)域主要集中于中南部一帶，綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)低值區(qū)主要集中于西部地區(qū)，整體上呈東部向中西部遞減的趨勢(shì)。

(3)筆者主要是對(duì)綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果不一致問(wèn)題進(jìn)行科學(xué)性及創(chuàng)新性研究，由于數(shù)據(jù)資料的難以獲得性，歷史災(zāi)情并不能完全代表實(shí)時(shí)災(zāi)況，所以最終組合結(jié)果僅供參考。