成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈高溫?zé)崂藭r(shí)空分析及風(fēng)險(xiǎn)評估

楊 梅, 劉 瑞, 茍曉娟, 李谷琳, 徐 源

(成都理工大學(xué) a.地球物理學(xué)院，b.旅游與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院，成都 610059)

0 引言

高溫?zé)崂耸侵复髿鉁囟冗^高，持續(xù)時(shí)間較長，引起人和動(dòng)植物不能適應(yīng)環(huán)境的一種極端天氣過程，是氣象災(zāi)害的一種[1]。政府間氣候變化專門委員會(IPCC)第6次評估報(bào)告第一工作組報(bào)告[2]指出，人類活動(dòng)引起全球平均表面溫度升高，極端高溫天氣發(fā)生強(qiáng)度頻率迅速增加。據(jù)報(bào)道，極端高溫天氣會增加人們罹患熱相關(guān)疾病的風(fēng)險(xiǎn)，從而導(dǎo)致死亡率上升[3]。同時(shí)，高溫?zé)崂诉€會導(dǎo)致空氣質(zhì)量降低，農(nóng)業(yè)和植被生產(chǎn)力下降，能源需求增加等一系列對生態(tài)系統(tǒng)和社會經(jīng)濟(jì)的不利影響[4]。熱浪已超過颶風(fēng)、閃電、龍卷風(fēng)、洪水和地震等其他自然災(zāi)害，成為美國與自然災(zāi)害相關(guān)死亡的主要原因[5]。歐洲大陸中部2003年夏季發(fā)生的一次熱浪導(dǎo)致約40 000人死亡[6]。1961年-2013年，中國西南、華南地區(qū)的高溫?zé)崂嗽鏊僮羁靃7]。隨著全球城市化進(jìn)程加速，高溫災(zāi)害對人類社會的危害日益凸顯，成為全球變暖背景下氣候研究的重點(diǎn)。

目前，已有一些學(xué)者對部分高溫?zé)崂藶?zāi)害頻發(fā)的城市進(jìn)行了熱浪風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃研究，如Stevan等[8]對結(jié)合城市熱島強(qiáng)度和死亡率對塞爾維亞諾維薩德城區(qū)進(jìn)行了高溫?zé)崂孙L(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，得到了以死亡率為表征的脆弱性分布結(jié)果；馬進(jìn)等[9]利用洛陽市近50年的歷史氣候資料和地理信息數(shù)據(jù)，從致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境、承載體多個(gè)角度構(gòu)建了高溫災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)體系。此外，還有對杭州市、上海市等“火爐”城市的高溫?zé)崂搜芯?，但基于城市群尺度的高溫?zé)崂孙L(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃研究還較少[10-12]。

在進(jìn)行熱浪危險(xiǎn)性分析時(shí)，主要數(shù)據(jù)來源為氣象歷史資料和熱紅外遙感影像?；跉庀髿v史資料的研究大多根據(jù)氣象站點(diǎn)進(jìn)行時(shí)間序列趨勢分析，如張建亞基于重慶市32個(gè)區(qū)縣的氣象站點(diǎn)歷史數(shù)據(jù)量化重慶市高溫?zé)崂宋ｋU(xiǎn)性，選用了較多的指標(biāo)，如“強(qiáng)度”、“頻率”、“持續(xù)時(shí)間”等，但沒有對危險(xiǎn)性進(jìn)行空間化[13]。雖然有研究針對進(jìn)行氣象站點(diǎn)插值進(jìn)行空間化，如Xie等[14]對中國大陸829個(gè)氣象站進(jìn)行空間插值得到近30年高溫日分布，但由于氣象站點(diǎn)過于稀疏，插值結(jié)果空間精度較低，難以準(zhǔn)確描述高溫危險(xiǎn)性空間變化，后續(xù)的綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃準(zhǔn)確性也隨之降低；而基于遙感影像的柵格水平研究往往選用高溫事件期間的單日影像，如陳倩等[15]對長江三角洲地區(qū)高溫?zé)崂孙L(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃時(shí)，選用單日的MODIS白天和夜間地表溫度量化高溫危險(xiǎn)性，該影像僅反映傳感器成像時(shí)刻的地表溫度，難以反映高溫危險(xiǎn)性的時(shí)間變化。選取的危險(xiǎn)性指標(biāo)限于“地表溫度”，而中國氣象局結(jié)合我國國情，將最高連續(xù)三天以上空氣溫度溫達(dá)到35℃的天氣定義為“高溫?zé)崂恕保虼?，僅使用地表溫度描述高溫災(zāi)害的特性是不夠全面的。

本研究使用歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)1989年-2021年的每日氣溫?cái)?shù)據(jù)，計(jì)算出更能準(zhǔn)確地反映外部環(huán)境的冷熱程度的體感溫度[16]，以熱浪頻率(F)、熱浪年內(nèi)總持續(xù)時(shí)間(TD)、熱浪期間最大體感溫度(Hmax)、熱浪最長持續(xù)時(shí)間(Dmax)四個(gè)指標(biāo)量化高溫災(zāi)害危險(xiǎn)性，基于柵格尺度反映高溫災(zāi)害危險(xiǎn)性的多年變化和空間差異。隨后，結(jié)合社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和人口數(shù)據(jù)，從高溫?zé)崂宋ｋU(xiǎn)性、人口暴露、脆弱性等方面構(gòu)建包含11種指標(biāo)的高溫?zé)崂孙L(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，引入CRITIC法衡量指標(biāo)層。最后，基于空間疊置法對成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈高溫災(zāi)害進(jìn)行綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，為該區(qū)域高溫災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)決策，科學(xué)預(yù)警及適應(yīng)措施提出提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈位于中國西南腹地，是我國西部地區(qū)發(fā)展水平最高、發(fā)展?jié)摿^大的城鎮(zhèn)化區(qū)域。該區(qū)域處于四川盆地，東部、南部以丘陵、山地為主，西部、北部以平原為主。成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈以重慶、成都兩座千萬級人口大都市為核心，并有綿陽、樂山、宜賓、南充、達(dá)州等多個(gè)副中心協(xié)同發(fā)展。2020年，成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈地區(qū)生產(chǎn)總值占四川、重慶兩省份生產(chǎn)總值的90%，占國內(nèi)生產(chǎn)總值的6.7%。

該區(qū)域?qū)儆趤啛釒Ъ撅L(fēng)性濕潤氣候，溫暖濕潤，降水豐富，年平均相對濕度70%以上，屬于中國高濕區(qū)。由于獨(dú)特的盆地地形導(dǎo)致白天地表增溫快，夜間熱散失受限空氣濕度高。這種濕熱交加的氣候會使人體直接感受到的體感溫度高于空氣溫度，引起人們生理上強(qiáng)烈的不適感，進(jìn)而影響當(dāng)?shù)鼐用裾Ｉ?。?jù)統(tǒng)計(jì)，重慶7月份大部分區(qū)縣的平均最高氣溫高達(dá)37℃，川東南的宜賓、瀘州、川東北的達(dá)州、南充，夏季也會經(jīng)歷較多極端高溫日，成都市由于近年來城市化程度高，不透水面面積迅速增加，導(dǎo)致城市熱島效應(yīng)明顯，夏季極端高溫也能達(dá)到37.3℃，大大增加了人群健康風(fēng)險(xiǎn)，因此，對該城市群進(jìn)行高溫?zé)崂孙L(fēng)險(xiǎn)評估勢在必行。成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈地勢分布如圖1所示。

圖1 成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈數(shù)字高程分布Fig.1 Distribution of digital elevation of Chengdu-Chongqing economic circle

2 研究方法與預(yù)處理

2.1 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

本研究選用的遙感數(shù)據(jù)主要包括：①空氣溫度和露點(diǎn)溫度數(shù)據(jù),來源于歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)網(wǎng)站獲取的ERA5-Land全球氣候格網(wǎng)；②夜間燈光數(shù)據(jù),來源于中國科學(xué)院遙感衛(wèi)星地面站的2019年500 m火石(Flint)地球夜光產(chǎn)品數(shù)據(jù)集；③DEM高程數(shù)據(jù),選用美國太空總署(NASA)的SRTM數(shù)字高程模型，分辨率為90 m；④植被指數(shù)(NDVI)數(shù)據(jù):采用NASA官網(wǎng)MO13A1 500 m植被數(shù)據(jù)產(chǎn)品，選取2020年全部影像進(jìn)行最大值合成得到2020年NDVI年最大值數(shù)據(jù)；⑤河網(wǎng)密度,來源于全國基礎(chǔ)地理信息矢量集的五級以上河流，通過ArcGIS工具箱-鄰域分析功能計(jì)算出河網(wǎng)密度；⑥到醫(yī)院時(shí)間,來源于Open Street Map(OSM)與谷歌地圖共同制作的2019年全球醫(yī)療機(jī)構(gòu)可達(dá)性地圖，空間分辨率約為1 km，代表從每個(gè)像素點(diǎn)出發(fā)，乘坐非機(jī)動(dòng)交通工具所需要的時(shí)間。其他社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)包括：地區(qū)生產(chǎn)總值、醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)、公共預(yù)算支出、居民儲蓄余額，均來自《中國縣域統(tǒng)計(jì)年鑒2019(縣市卷)》，通過Arcmap制作縣域級別面板數(shù)據(jù)，納入高溫風(fēng)險(xiǎn)評估模型進(jìn)行計(jì)算。

2.2 研究方法

高溫風(fēng)險(xiǎn)的定義通常是概率性的，指的是一定時(shí)間內(nèi)高溫災(zāi)害對社會經(jīng)濟(jì)或資源環(huán)境的潛在損失[17]。高溫風(fēng)險(xiǎn)不僅取決于自然災(zāi)害的物理強(qiáng)度和暴露實(shí)體的數(shù)量，還取決于社會的脆弱性，脆弱性是動(dòng)態(tài)的，以響應(yīng)經(jīng)濟(jì)、社會，以及當(dāng)?shù)鼗虻貐^(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施特征[18]。根據(jù)IPCC第五次評估報(bào)告自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估體系可知，高溫災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)可從危險(xiǎn)性、暴露度和脆弱性三方面進(jìn)行評估，可表示為：

R=(H×Wi)×(E×Wj)×(V×Wk)

(1)

式中:R為風(fēng)險(xiǎn);H為災(zāi)害危險(xiǎn)性;E為暴露;V為脆弱性;Wi、Wj、Wk為各自的權(quán)重。

2.2.1 評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

本研究采用體感溫度量化高溫危險(xiǎn)性。體感溫度是人體感知的周圍環(huán)境溫度的等效溫度，受氣溫、空氣濕度等綜合影響[19]。研究表明，體感溫度與空氣溫度在空間分布上具一致性，但在建筑密集區(qū)比空氣溫度高5℃以上[20]。由于高溫?zé)崂搜芯看蠖嗪腿巳航】碉L(fēng)險(xiǎn)研究相關(guān)，因此，使用考慮更多環(huán)境因素的體感溫度來量化高溫危險(xiǎn)性具有一定合理性。這里使用基于在熱環(huán)境評估和人體熱舒適度評價(jià)中運(yùn)用較多的Humidex指數(shù)表示體感溫度[21]：

H=ta+0.5555×(6.11×

(2)

其中:H為體感溫度(℃)；ta為空氣溫度(℃)；td為露點(diǎn)(℃)。

通過年均熱浪頻率(Avg_F)、年均熱浪年內(nèi)總持續(xù)時(shí)間(Avg_TD)、熱浪期間最大體感溫度年均值(Avg_Hmax)、年均熱浪最長持續(xù)時(shí)間(Avg_Dmax)四個(gè)指標(biāo),揭示研究區(qū)近32年高溫?zé)崂宋ｋU(xiǎn)性的時(shí)間和空間分布。四個(gè)指標(biāo)的計(jì)算公式如下：

(3)

(4)

(5)

(6)

其中:loc為像元的空間位置；y為年份；Avg_F為單個(gè)像元一年中體感溫度大于35℃，持續(xù)3d以上熱浪次數(shù)的32年均值；Avg_TD為單個(gè)像元一年中熱浪持續(xù)總天數(shù)的32年均值；Avg_Hmax為單個(gè)像元一年中熱浪期間最大體感溫度的32年均值；Avg_Dmax為單個(gè)像元一年中熱浪期間最大體感溫度的32年均值；

以往的研究在量化人口暴露度時(shí)，通常僅選擇統(tǒng)計(jì)年鑒中空間分辨率較低的縣域人口面板數(shù)據(jù)。這里參考Lu等[22]的研究，以夜間燈光數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，獲得基于高程、植被指數(shù)校正的人居指數(shù)人居指數(shù)(HSI)，以獲得更準(zhǔn)確的人口暴露模擬結(jié)果，其定義公式如式(7)：

HSI=[(1-NDVImax)+NTLnor]/

[(1-NTLnor+NDVImax+NTLnor×

NDVImax)]×e-0.003DEM

(7)

其中:NDVImax是研究區(qū)2020年NDVI最大值合成；NTLnor為夜間燈光年均值；DEM為高程數(shù)據(jù)。

社會脆弱性指在不同的經(jīng)濟(jì)水平下，某地區(qū)應(yīng)對高溫?zé)崂说哪芰?。主要與社會經(jīng)濟(jì)敏感性和適應(yīng)性有關(guān)，經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)脆弱性更高，而生產(chǎn)總值高、醫(yī)療設(shè)施完善區(qū)域適應(yīng)能力強(qiáng)，社會經(jīng)濟(jì)脆弱性較低。鑒于數(shù)據(jù)可獲得性，選取河網(wǎng)密度、到醫(yī)院時(shí)間、地區(qū)生產(chǎn)總值表征敏感性，選擇公共預(yù)算支出、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)、居民儲蓄余額等指標(biāo)來量化適應(yīng)性。

2.2.2 CRITIC權(quán)重

在分析高溫?zé)崂宋ｋU(xiǎn)性指標(biāo)重要性時(shí)，已有的研究大多采用具有較強(qiáng)主觀性的層次分析法，亦或是將各準(zhǔn)則層指標(biāo)等權(quán)重相加。但分析指標(biāo)特征可以發(fā)現(xiàn)，高溫?zé)崂怂膫€(gè)準(zhǔn)則層的指標(biāo)對綜合風(fēng)險(xiǎn)的影響程度是不同的，選取的部分指標(biāo)還存在一定的相關(guān)性。因此，需要對各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行量化。CRITIC法是熵權(quán)法的一種改進(jìn)，核心是考慮指標(biāo)間的變異性和沖突性，計(jì)算相同指標(biāo)在不同方案下的對比強(qiáng)度和關(guān)聯(lián)性，進(jìn)而計(jì)算各個(gè)指標(biāo)所含的信息量[23-24]。通過信息量判斷指標(biāo)對系統(tǒng)的影響程度，從而得到各個(gè)指標(biāo)在綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃中的權(quán)重。主要計(jì)算過程為：

1)指標(biāo)歸一化由指標(biāo)矩陣得S到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣S′。

對于正向指標(biāo)有：

(8)

對于逆向指標(biāo)有：

(9)

2)計(jì)算均值和標(biāo)準(zhǔn)差:

(10)

(11)

3)計(jì)算變異系數(shù)vj和相關(guān)系數(shù)rij

(12)

(13)

4)計(jì)算信息量與權(quán)重：

(14)

(15)

式中:Ej為指標(biāo)所含信息量;βj為該指標(biāo)權(quán)重。

3 結(jié)果與分析

根據(jù)前面提到的方法，對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并對各指標(biāo)層因子進(jìn)行相應(yīng)的計(jì)算和空間化，最后按CRITIC法得到的權(quán)重進(jìn)行指標(biāo)綜合，可得到高溫?zé)崂宋ｋU(xiǎn)性時(shí)空特征、人口暴露、脆弱性分布結(jié)果。

3.1 基于體感溫度的高溫?zé)崂宋ｋU(xiǎn)性分析

本研究首先基于遙感大數(shù)據(jù)云平臺GEE(Google earth engine)計(jì)算了1989年-2021年32年的每日體感溫度，然后對研究區(qū)間每一年的高溫?zé)崂祟l率、總持續(xù)時(shí)間等指標(biāo)進(jìn)行了逐像元統(tǒng)計(jì)，得到研究區(qū)高溫?zé)崂丝臻g分布年均值(圖2)，其中遭受高溫?zé)崂藶?zāi)害最頻繁的區(qū)域?yàn)橹貞c主城區(qū)，一年內(nèi)平均熱浪次數(shù)可達(dá)8次。其次為重慶市璧山區(qū)、長壽區(qū)、自貢市東南部，一年內(nèi)平均熱浪次數(shù)達(dá)到7次(圖2(a))。熱浪總持續(xù)時(shí)間最長的區(qū)域集中在重慶市主城區(qū)(56 d)、璧山區(qū)(51 d)、墊江縣(54 d)、合川區(qū)(52 d)、江津區(qū)(53 d)、銅梁區(qū)(53 d)、廣安市(51 d)、達(dá)州市西南部(50 d)、瀘州市(51 d)(圖2(b))。單次熱浪持續(xù)時(shí)間最長的區(qū)域分布在重慶主城區(qū)(15 d)、重慶市銅梁區(qū)(15 d)、合川區(qū)(14 d)、達(dá)州市西南部(15 d)、南充市南部(14 d)(圖2(c))。熱浪期間最高體感溫度主要出現(xiàn)在宜賓市(44.8℃)、自貢市(44.7℃)(圖2(d))，雖然這兩個(gè)城市熱浪的頻率、持續(xù)時(shí)間不是最高的，但其極端高溫天氣出現(xiàn)的概率較高，對人體舒適度、居民健康造成不良影響。受空氣溫度數(shù)據(jù)分辨率影響，本研究未探測到顯著的城市熱島效應(yīng)。

圖2 1989年-2021年成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈高溫?zé)崂宋ｋU(xiǎn)性指標(biāo)年均值空間分布Fig.2 Spatial distribution of annual mean values of heat wave hazard indicators in the Chengdu-Chongqing economic circle from 1989 to 2021(a)熱浪次數(shù)；(b)熱浪總持續(xù)時(shí)間；(c)熱浪最大持續(xù)時(shí)間；(d)熱浪期間最高體感溫度

為了更直觀地展現(xiàn)近32年成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈高溫?zé)崂宋ｋU(xiǎn)性時(shí)間趨勢的空間分布，本研究對熱浪危險(xiǎn)性指標(biāo)進(jìn)行了逐像素時(shí)間線性回歸。以時(shí)間作為自變量，高溫?zé)崂祟l率、總持續(xù)時(shí)間、最大持續(xù)時(shí)間、熱浪期間最高溫度作為因變量得到研究區(qū)高溫?zé)崂宋ｋU(xiǎn)性時(shí)間變化趨勢。在進(jìn)行時(shí)間線性回歸前，首先進(jìn)行了P<0.05的顯著性檢驗(yàn)，然后得到各個(gè)指標(biāo)的斜率空間分布(圖3)。若某區(qū)域斜率大于“0”，則說明該區(qū)域該指標(biāo)呈正向增長趨勢。由圖3(a)可知，高溫?zé)崂祟l率斜率大于“0”的區(qū)域占研究區(qū)總像元數(shù)的53.6%，主要出現(xiàn)在成都市、綿陽市、瀘州市、樂山市、重慶市、達(dá)州市、廣安市、南充市，說明近年來這些區(qū)域的遭受熱浪更頻繁。熱浪總持續(xù)時(shí)間斜率大于“0”的區(qū)域占研究區(qū)總像元數(shù)的61.4%，主要出現(xiàn)在重慶市東北部、達(dá)州市、綿陽市南部、成都市、眉山市、自貢市、宜賓市(圖3(b))。熱浪最大持續(xù)時(shí)間增加幅度較大的區(qū)域位于德陽市、成都市、資陽市、以及重慶是東北部(圖3(c))。熱浪期間最高體感溫度，也就是極端天氣，在整個(gè)盆地邊緣都處于增加趨勢，且斜率大于“0”的區(qū)域占研究區(qū)的65%(圖3(d))?？傮w而言，成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈在全球氣候變暖的大背景下，由于城市化進(jìn)程加速導(dǎo)致不透水面比例加，人為熱排放增加，引發(fā)極端高溫天氣現(xiàn)象普遍增加，熱浪頻率和熱浪強(qiáng)度持續(xù)增加，應(yīng)當(dāng)引起相關(guān)部門的重視。

圖3 成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈高溫危險(xiǎn)性指標(biāo)32年來變化斜率Fig.3 Spatial distribution of the slope of heat wave hazard indicators in the Chengdu-Chongqing economic circle from 1989 to 2021(a)熱浪次數(shù)；(b)熱浪總持續(xù)時(shí)間；(c)熱浪最大持續(xù)時(shí)間；(d)熱浪期間最高體感溫度

將高溫危險(xiǎn)性指標(biāo)按CRITIC法計(jì)算得到的權(quán)重進(jìn)行空間疊置(表1)，并按自然斷點(diǎn)法分為五級，得到成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈高溫危險(xiǎn)性結(jié)果(圖4)。根據(jù)結(jié)果可知，高危險(xiǎn)性區(qū)域主要集中在重慶市主城區(qū)、重慶市璧山區(qū)、重慶市江津區(qū)、重慶市永川區(qū)、重慶市銅梁區(qū)、瀘州市北部、宜賓市東北部、廣安市南部區(qū)域。中等危險(xiǎn)區(qū)域主要分布在重慶市主城區(qū)、重慶市長壽區(qū)、重慶市潼南區(qū)、自貢市、宜賓市、瀘州市、達(dá)州市西南部、以及廣安市的大部分區(qū)域。西部的中心城市成都、綿陽、樂山由于靠近大型山脈，夏季高溫危險(xiǎn)性處于一般危險(xiǎn)及危險(xiǎn)性較低的區(qū)域?？傮w而言，成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈高溫危險(xiǎn)性中高等級區(qū)主要集中在重慶西部、四川南部，并呈現(xiàn)顯著的聚集性特征。

表1 基于CRITIC法的高溫?zé)崂司C合風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)及權(quán)重

圖4 成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈高溫危險(xiǎn)性分區(qū)Fig.4 Spatial distribution of the heat wave hazard in the Chengdu-Chongqing economic circle

3.2 人口暴露分析

根據(jù)式(7)，融合植被指數(shù)、夜間燈光、數(shù)字高程模型，得到研究區(qū)人居指數(shù)分布。人居指數(shù)與縣域人口數(shù)具有較強(qiáng)的線性相關(guān)性(R2=0.8918 )，說明該模型得到的人居指數(shù)能夠很好地模擬研究區(qū)的人口空間分布特征，可用于表征研究區(qū)人口暴露指數(shù)。

將研究區(qū)人口暴露空間化指數(shù)按自然斷點(diǎn)法分為五個(gè)等級，得到研究區(qū)人口暴露度分布(圖5)。據(jù)圖5可知，人口暴露度高的區(qū)域主要為在成都、重慶兩個(gè)特大城市以及綿陽、遂寧、德陽、南充、宜賓、樂山等副中心城市。重慶區(qū)縣中，渝東北的中心城市萬州區(qū)也擁有較高人口暴露度。人口較高暴露度主要分布在中心城市周邊區(qū)縣，暴露度較低區(qū)域主要分布在研究區(qū)西部靠近龍門山脈的區(qū)域以及四川盆地南部接近云貴高原的區(qū)域。這些區(qū)域大多為山地、植被覆蓋度高、人煙稀少，故人口暴露度較低。

圖5 成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈人居指數(shù)與人口暴露的相關(guān)關(guān)系Fig.5 Correlation between human settlement index and population exposure in the Chengdu-Chongqing economic circle

3.3 社會脆弱性分析

將河網(wǎng)密度、到醫(yī)院時(shí)間、縣域生產(chǎn)總值、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)、公共預(yù)算支出、居民儲蓄余額按(表1)中的權(quán)重疊加，得到研究區(qū)社會脆弱性分布(圖6)。脆弱性高的區(qū)域主要分布在研究區(qū)西南部的雅安市、樂山市，以及成都市北部、德陽市西北部、重慶黔江區(qū)。雖然這些區(qū)域的高溫危險(xiǎn)性指數(shù)較低，但由于地處偏遠(yuǎn)山區(qū)，交通不便，到醫(yī)院的便捷程度大大降低。同時(shí)，這些區(qū)域由于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)、醫(yī)療配套設(shè)施不夠完善、居民收入較低，一旦遭遇熱浪襲擊，人群健康風(fēng)險(xiǎn)會大大增加。脆弱性較低的區(qū)域分布在重慶市中部和東北部，這些區(qū)域熱浪危險(xiǎn)性較高，但由于靠近水源、河網(wǎng)密度大，區(qū)域發(fā)展均衡，公共預(yù)算支出較高，在降低社會脆弱性方面更有優(yōu)勢。此外，四川境內(nèi)的各個(gè)市區(qū)脆弱性均較低，主要原因是地區(qū)生產(chǎn)總值相比周圍農(nóng)村區(qū)域更高，居民收入高，醫(yī)療機(jī)構(gòu)可達(dá)性更高，醫(yī)療配套設(shè)施也更完善，在應(yīng)對高溫?zé)崂藭r(shí)，具有更強(qiáng)的適應(yīng)性。

3.4 綜合風(fēng)險(xiǎn)分析

在分別得到研究區(qū)高溫危險(xiǎn)性、人口暴露、社會經(jīng)濟(jì)脆弱性分析結(jié)果后，將三個(gè)準(zhǔn)則層按CRITIC權(quán)重結(jié)果(表1)疊加得到成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈高溫?zé)崂司C合風(fēng)險(xiǎn)分布(圖7)。從圖7可知，高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要位于成都市中心城區(qū)、重慶主城區(qū)大部。前者的人口暴露處于研究區(qū)最高水平，后者處于高溫危險(xiǎn)性高值區(qū)。其次，高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)還出現(xiàn)在綿陽市、德陽市、樂山市、遂寧市、南充市、達(dá)州市、宜賓市、廣安市的中心城區(qū)以及重慶主城區(qū)西部的部分區(qū)縣。這些地區(qū)屬于人口高暴露地區(qū)，人群密集、人為熱排放量高、夏季遭受高溫?zé)崂说娘L(fēng)險(xiǎn)高于周邊鄉(xiāng)村地區(qū)。高溫?zé)崂溯^高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要出現(xiàn)在重慶長壽區(qū)、墊江區(qū)、大足區(qū)、合川區(qū)、潼南區(qū)、榮昌區(qū)，以及宜賓市、瀘州市、自貢市的大部分區(qū)域，這些地區(qū)脆弱性較低，但由于CRITIC權(quán)重法結(jié)果中，高溫危險(xiǎn)性權(quán)重較高，且這些區(qū)域的人口暴露度也較高，因此被劃分為較高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。高溫?zé)崂酥械蕊L(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要位于成都市東部、資陽市東部、樂山市東北部、達(dá)州市中部、眉山市及南充市南部。盆地邊緣靠近各大山脈的區(qū)域如雅安市、瀘州市南部、重慶市黔江區(qū)的高溫?zé)崂孙L(fēng)險(xiǎn)較低，但由于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)，風(fēng)險(xiǎn)適應(yīng)能力較弱，這些區(qū)域的高溫?zé)崂孙L(fēng)險(xiǎn)防范也-應(yīng)得到重視。

從圖9可知，高溫?zé)崂孙L(fēng)險(xiǎn)地區(qū)均值最高值為重慶市(3.26)，最低值為雅安市(1.07)。值得注意的是，內(nèi)江市、廣安市風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)均值處于較高水平，可能由于這兩個(gè)市級行政區(qū)內(nèi)低風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)較少，中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)和較低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)兩者占比過高。由分等級風(fēng)險(xiǎn)區(qū)占比可知，自貢市、廣安市、瀘州市的中等風(fēng)險(xiǎn)區(qū)占研究區(qū)50%以上，意味著市域內(nèi)一半以上區(qū)域處于高溫風(fēng)險(xiǎn)較高值，可能與該區(qū)域夏季熱浪期間最高氣溫較高，高溫天氣較為極端有關(guān)，這些城市將成為成渝經(jīng)濟(jì)圈高溫?zé)崂孙L(fēng)險(xiǎn)重點(diǎn)防范區(qū)域。

圖9 成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈主要城市高溫風(fēng)險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)值Fig.9 Statistical analyse of the heat wave risk in the Chengdu-Chongqing economic circle

3.5 高溫?zé)崂孙L(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對建議

根據(jù)研究結(jié)果，對成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈發(fā)展提出高溫?zé)崂孙L(fēng)險(xiǎn)緩解措施：

1)對于城市化程度較高的成都市、重慶市可通過控制熱源、減少人為熱排放、適當(dāng)增加建成區(qū)降溫措施來減輕高溫?zé)崂藥淼牟涣加绊?。具體而言，可將熱排放超標(biāo)的企業(yè)搬遷至城市遠(yuǎn)郊，減少對城市的人員貢獻(xiàn)；其次完善城市公共交通體系，方便市民出行，還可通過公共交通優(yōu)惠措施，減少市民在高溫天氣機(jī)動(dòng)交通出行頻率；提升城市建成區(qū)綠化率，增加高標(biāo)準(zhǔn)綠地配置，發(fā)揮植被降溫作用，適當(dāng)發(fā)展立體綠化。

2)對于風(fēng)險(xiǎn)值較高的其他地市，優(yōu)化新城區(qū)建設(shè)布局尤為重要。在新城區(qū)建設(shè)規(guī)劃時(shí)應(yīng)構(gòu)建利于通風(fēng)散熱的街區(qū)布局，合理把控建筑高度和密度，設(shè)計(jì)公共設(shè)施和住宅時(shí)均考慮散熱性能。

3)對于雅安及盆地邊緣熱浪脆弱性較高的區(qū)域，可通過提高交通便捷程度，增加醫(yī)療設(shè)施可達(dá)性，增加惠民降溫設(shè)施建設(shè)等措施提升該區(qū)域的熱浪防御能力。此外，全球溫度顯著升高已是全人類共同面臨環(huán)境問題，一帶一路區(qū)域、眾多的歐美國家近年來都曾遭受高溫?zé)崂说那忠u。因此，相關(guān)部門可加大高溫?zé)崂朔罏?zāi)減災(zāi)知識宣傳科普、增強(qiáng)民眾節(jié)能減排意識，從源頭上減少導(dǎo)致極端高溫天氣的不良因素，從而降低高溫事件發(fā)生的概率

4 結(jié)論與展望

基于IPCC自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估框架，構(gòu)建了“高溫危險(xiǎn)性-暴露-脆弱性”的高溫?zé)崂孙L(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)體系。引入了更能反映人體舒適度的體感溫度量化研究區(qū)近32年來高溫危險(xiǎn)性，重點(diǎn)分析了高溫危險(xiǎn)性逐像素時(shí)空趨勢，并采用融合DEM、NDVI和夜間燈光的人居指數(shù)表征人口空間分布，最后引入CRITIC法計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重，得到了研究區(qū)高溫?zé)崂孙L(fēng)險(xiǎn)格局，主要結(jié)論如下。

1)高溫?zé)崂宋ｋU(xiǎn)性結(jié)果表明，遭受高溫?zé)崂藶?zāi)害最頻繁的區(qū)域?yàn)橹貞c主城區(qū)，璧山區(qū)、長壽區(qū)、自貢市東南部等。熱浪總持續(xù)時(shí)間最長的區(qū)域集中在重慶市及周邊區(qū)縣，四川廣安市、達(dá)州市、瀘州市等，平均熱浪天數(shù)多達(dá)50 d。單次熱浪持續(xù)時(shí)間最長的區(qū)域分布在重慶主城區(qū)、銅梁區(qū)、合川區(qū)、達(dá)州市西南部等。此外，宜賓市、自貢市熱浪期間的高溫最極端，對人體舒適度、居民健康造成了較大威脅。

2)高溫危險(xiǎn)性時(shí)間線性回歸結(jié)果表明,成都市、重慶等中心城市熱浪呈增長趨勢頻率，說明近年來這些區(qū)域的遭受熱浪更頻繁，極端天氣發(fā)生的概率更高，在發(fā)展成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈中心城市的同時(shí)，應(yīng)更加注重高溫?zé)崂孙L(fēng)險(xiǎn)防范。

3)綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃表明，高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要位于人口高暴露的成都市、高溫危險(xiǎn)性高值區(qū)重慶市主城區(qū)，以及目前正在大力發(fā)展的副中心城市綿陽市、宜賓市、樂山市等。盆地邊緣的雅安市、瀘州市南部、重慶市黔江區(qū)面臨的人口壓力較小、高溫危險(xiǎn)性極低，高溫?zé)崂孙L(fēng)險(xiǎn)因此較低，但由于社會經(jīng)濟(jì)脆弱性較高，這些區(qū)域的高溫?zé)崂孙L(fēng)險(xiǎn)不容忽視。

基于體感溫度的高溫?zé)崂宋ｋU(xiǎn)性評估，能夠更準(zhǔn)確地反映人對于環(huán)境溫度的舒適度感知，突出了高溫災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃與人群健康風(fēng)險(xiǎn)-的重要聯(lián)系。本研究還存在一些有待深入的問題，如在計(jì)算體感溫度時(shí)，為考慮更高時(shí)間分辨率，氣溫?cái)?shù)據(jù)集的空間分辨率受到一定限制，高溫?zé)崂宋ｋU(xiǎn)性分析和綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的空間分辨率還有待提升。以后的研究可嘗試用分辨率更高的熱紅外數(shù)據(jù)集進(jìn)行氣溫和露點(diǎn)溫度反演，以獲得更精細(xì)的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃分布。此外，本研究所獲的縣域社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)為近兩年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，僅反映了成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈當(dāng)前的熱浪風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃問題，未充分考慮社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的時(shí)間變化。未來的研究可將人口暴露和社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)時(shí)間變化考慮在內(nèi)，以預(yù)測熱浪風(fēng)險(xiǎn)的未來趨勢，為相關(guān)部門制訂中長期防災(zāi)減災(zāi)策略提供借鑒。