浙江省臺風災情時空分布特征及影響因素研究

韓 鵬，郭桂禎，李鑫磊，劉菁菁

（應急管理部國家減災中心，北京 100124）

引言

中國是世界上遭受臺風災害損失最嚴重的國家之一。據(jù)統(tǒng)計，1949-2010年，共有428個生成于西北太平洋的臺風登陸我國，平均每年登陸中國的臺風有8個左右［1-2］。臺風不僅會帶來大風、暴雨和風暴潮，還會引發(fā)洪水、滑坡、泥石流等次生災害［3］，嚴重制約著中國的經(jīng)濟和社會可持續(xù)發(fā)展。而東南沿海首當其沖，成為臺風災害損失最嚴重的地區(qū)。東部沿海地區(qū)人口密集，經(jīng)濟發(fā)達，承載著38%以上的人口，創(chuàng)造著55%以上的國民生產(chǎn)總值［4］。在全球氣候變暖和海平面上升的背景下［5-6］，東南沿海地區(qū)遭受臺風災害的影響非常嚴重，已經(jīng)成為高風險區(qū)域［7］。

目前關于臺風災害研究主要包括以下幾個方面：臺風災害系統(tǒng)論研究［8-9］、臺風災害風險評估［10-12］、臺風災害損失評估［13-15］和臺風災害減災防災能力評估［16-17］。這些研究基于災害系統(tǒng)論，從致災因子、孕災環(huán)境和承災體的暴露度中選取影響因子，運用層次分析法或熵權法等賦予權重，評估臺風災害損失或風險。雖然這些研究致力于致災因子的危險性、孕災環(huán)境的穩(wěn)定性和承災體的脆弱性分析，然而，這些研究并沒有定量化分析臺風災害系統(tǒng)中各影響因子的貢獻，各影響因子對災情的貢獻大小尚未清楚。此外，基于縣域尺度的臺風災情研究較少?？h域是中國的基本行政單元，第一次全國自然災害綜合風險普查，正是以縣域為基本調(diào)查單元，開展致災要素、承災體、歷史災害和綜合減災能力等風險要素的全面調(diào)查。因此，研究縣域尺度自然災害的影響因素，對我國防災減災救災事業(yè)起著舉足輕重的作用。

浙江省是中國遭受臺風災害嚴重的沿海省份之一，平均每年有5個臺風登陸或影響浙江?。?8］。據(jù)有關資料顯示，浙江省因臺風災害造成的直接經(jīng)濟損失約占其遭受的各種自然災害損失的50%以上［19］。浙江省是中國經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)之一，人口數(shù)量多，經(jīng)濟體量大，GDP總量約占全國GDP總量的7.3%。但是每年因臺風災害造成嚴重的人員傷亡和財產(chǎn)損失，也嚴重制約著浙江省經(jīng)濟的高速發(fā)展。本文嘗試以縣域為基本研究單元，研究浙江省臺風災情的時空格局特征，并以地理探測器技術為主要研究方法，定量化分析臺風災害系統(tǒng)中的影響因素，以期更加深入地理解臺風災害的形成機理。本研究可為臺風災害的影響因素定量化分析提供方法參考，為防災減災救災決策提供科學依據(jù)。

1 研究數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)域

浙江省地處中國東南沿海長江三角洲南翼，在118°01'～123°10'E、27°02'～31°11'N之間，總面積10.55萬km2。境內(nèi)地形起伏較大，西南、西北部地區(qū)群山峻嶺，中部、東南地區(qū)以丘陵和盆地為主，東北地區(qū)地勢較低，以平原為主。處于歐亞大陸與西北太平洋的過渡地帶，屬典型的亞熱帶季風氣候區(qū)。由于特殊的地理位置和氣候條件，每年夏、秋季節(jié)經(jīng)常遭受臺風侵襲。

1.2 數(shù)據(jù)來源

文中使用的數(shù)據(jù)包括浙江省臺風災情數(shù)據(jù)、降水量數(shù)據(jù)、風場數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)、坡度、河網(wǎng)數(shù)據(jù)、臺風路徑、人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)和GDP等（表1）。臺風災情數(shù)據(jù)來源國家減災中心數(shù)據(jù)庫，時間序列為2009-2020年，以縣域為統(tǒng)計單元。降水量數(shù)據(jù)來源于國家氣象科學數(shù)據(jù)共享服務平臺，時間序列為2009-2020年，空間分辨率為1 km×1 km。風場數(shù)據(jù)來源于國家氣象科學數(shù)據(jù)共享服務平臺，時間序列為2009-2020年，空間分辨率為1 km×1 km。地形數(shù)據(jù)來源于中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心，空間分辨率為30 m×30 m。坡度數(shù)據(jù)來源于中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心，空間分辨率為30 m×30 m。河網(wǎng)數(shù)據(jù)來源于中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)格式為線圖層。臺風路徑數(shù)據(jù)來源于中國天氣臺風網(wǎng)，數(shù)據(jù)格式為線圖層。人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局，時間序列為2009-2020年，以縣域為統(tǒng)計單元。GDP數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局，時間序列為2009-2020年，以縣域為統(tǒng)計單元。

表1 數(shù)據(jù)資料來源Table 1 Data source

1.3 研究方法

（1）地理探測器

地理探測器是一種用于度量空間分層異質(zhì)性的統(tǒng)計學方法。它基于地理空間分異論，用于探測因變量的決定因素、因素之間的相對重要性等［20］，近年來已有研究用于探測洪澇災害的空間分布特征［21-22］。該方法基于以下假設：若某一獨立變量X對依賴變量Y有重要的影響，則變量Y和X在空間上的分布將會具有較強的空間相似性。X和Y之間的相關性可以用q統(tǒng)計量來衡量：

式中：h=1，2…，L為自變量x的分級，Nh和N分別為第h級和整體的樣本數(shù)和σ2分別是第h級和整體的因變量y的方差。q的取值范圍是0～1，q值越大說明自變量x對因變量y的解釋程度越大（即貢獻率越大），反之則越小。地理探測器進行數(shù)據(jù)處理和分析的過程見圖1。

圖1 地理探測器使用流程Fig.1 Process of using Geodetector to detect the influencing factors of typhoon disasters

（2）數(shù)據(jù)分級

地理探測器要求輸入的自變量為離散的類型量，如果自變量為連續(xù)的數(shù)值量，則需要依據(jù)相關分級方法對其進行離散化處理。本文根據(jù)王勁峰［20］提出的數(shù)據(jù)離散化方法以及實驗結(jié)果，將三日內(nèi)最大降水量、高程差、河網(wǎng)密度、距臺風中心距離、人口密度、人均GDP，按照自然斷點分類法分成10類；坡度按照＜5°、5°～10°、10°～15°、15°～20°、20°～25°、25°～30°、30°～35°、＞35°分為8類；最大風速按照熱帶氣旋等級國家標準分為11類。

2 結(jié)果與分析

2.1 臺風特征

2009-2020年，共有27個臺風登陸或影響浙江?。ū?），其中在浙江省登陸的臺風有7個。從年份來看，2018年以5個臺風居首。從臺風級別來看，熱帶低壓0個、熱帶風暴1個、強熱帶風暴4個、臺風5個，強臺風5個、超強臺風12個。從臺風發(fā)生的季節(jié)來看（圖2），6月1個，7月5個，8月13個，9月6個，10月2個，臺風主要集中發(fā)生在7月、8月和9月，約占全年的89%。從臺風強度來看，2019年超強臺風“利奇馬”是歷史上登陸浙江省的臺風中造成陸面大風影響范圍最廣、大風影響持續(xù)時間最長和陣風風速最大的臺風。

表2 2009-2020年登陸和影響浙江省的臺風Table 2 Landfalling or affecting typhoons in Zhejiang during 2009-2020

圖2 2009-2020年登陸或影響浙江省臺風季節(jié)分布圖Fig.2 Seasonal distribution of typhoons in Zhejiang during 2009-2020

2.2 災情時空分布特征

2009-2020年，臺風共造成浙江省的879個縣次共5 165.7萬人受災、28個縣次共129人死亡、625個縣次共1 987.2千公頃農(nóng)作物受災，780個縣次共1 987.4億元直接經(jīng)濟損失（表3）。其中，2013年強臺風“菲特”、2019年超強臺風“利奇馬”造成的損失最為嚴重。

表3 2009-2020年浙江省臺風災害損失Table 3 Annual losses of typhoon disasters in Zhejiang during 2009-2020

通過對各級別臺風造成的損失統(tǒng)計（表4），熱帶低壓造成浙江省受災人口、死亡人口、受災農(nóng)作物和直接經(jīng)濟損失分別為0萬人、0人、0千公頃、0億元；熱帶風暴造成浙江省受災人口、死亡人口、受災農(nóng)作物和直接經(jīng)濟損失分別為24.9萬人、0人、0.2千公頃、0.1億元；強熱帶風暴造成浙江省受災人口、死亡人口、受災農(nóng)作物和直接經(jīng)濟損失分別為159.4萬人、0人、53.5千公頃、12.2億元；臺風造成浙江省受災人口、死亡人口、受災農(nóng)作物和直接經(jīng)濟損失分別為1 098.9萬人、13人、485.3千公頃、232.5億元；強臺風造成浙江省受災人口、死亡人口、受災農(nóng)作物和直接經(jīng)濟損失分別為2 020.9萬人、9人、979.4千公頃、887.3億元；超強臺風造成浙江省受災人口、死亡人口、受災農(nóng)作物和直接經(jīng)濟損失分別為1 861.6萬人、107人、800.2千公頃、855.3億元。其中，超強臺風約占全部臺風數(shù)量的44%，造成的損失約占全部受災人口的36%、死亡人口的83%、受災農(nóng)作物的35%、直接經(jīng)濟損失的43%。

表4 2009-2020年浙江省各級別臺風災害損失Table 4 Total losses of typhoon disasters in Zhejiang during 2009-2020

值得注意的是，2018年以來，受災人口、死亡人口、受災農(nóng)作物和直接經(jīng)濟損失等災情并沒有顯著降低。浙江省應高度重視“人民至上、生命至上”和“兩個堅持、三個轉(zhuǎn)變”理念，在防災減災救災能力方面要逐步增強。

圖4 2009-2020年浙江省死亡人口分布圖Fig.4 Spatial distribution of deaths in Zhejiang during 2009-2020

圖5 2009-2020年浙江省受災農(nóng)作物分布圖Fig.5 Spatial distribution of damage crops in Zhejiang during 2009-2020

從2009-2020年浙江省臺風災害損失分布圖（圖3～圖6）可以看出，浙江省內(nèi)陸地區(qū)損失相對較輕，沿海地區(qū)的損失較為嚴重。其中，東南沿海的溫州市和臺州市損失最為嚴重，其中，受災縣約占60%，受災人口約占57%，死亡人口約占59%，受災農(nóng)作物約占42%，直接經(jīng)濟損失約占43%。東南沿海城市在歷年損失嚴重，與臺風強度以及臺風頻次有關。據(jù)統(tǒng)計，共計17個強臺風和超強臺風登陸或影響浙江省東南沿海地區(qū)，約占臺風總數(shù)的63%，這是造成受災人口、死亡人口、受災農(nóng)作物和直接經(jīng)濟損失在全省居首的直接原因。

圖6 2009-2020年浙江省直接經(jīng)濟損失分布圖Fig.6 Spatial distribution of direct economic losses in Zhejiang during 2009-2020

2.3 影響因素

臺風災害的影響因素可歸納為致災因子、孕災環(huán)境因子和人類活動因子。臺風帶來的大風以及強降雨是臺風災害主要的致災因子［23］，本文選取臺風最大風速和三日內(nèi)最大降水量作為致災因子。孕災環(huán)境主要有臺風產(chǎn)生和登陸地區(qū)的氣候條件、移動路徑和登陸地區(qū)地理條件、臺風登陸地區(qū)水文條件、土壤條件和植

被條件等［24-25］，本文選擇高程差、平均坡度、河網(wǎng)密度和距臺風中心距離（受災區(qū)距臺風中心的最短距離）作為孕災環(huán)境因子。人類活動可改變承災體的分布特征，也可改變地表環(huán)境特征，進而影響局部風場和降水特征［26］，本文選擇人口密度和人均GDP作為人類活動因子。

為了研究臺風災害的致災因子的危險性、孕災環(huán)境的穩(wěn)定性和人類活動等因素對承災體的作用，本文統(tǒng)計分析了最大風速、三日內(nèi)最大降水量、聚臺風中心距離、高程差、平均坡度、河網(wǎng)密度、人口密度和人均GDP對臺風災情的影響，同時參考國際數(shù)據(jù)庫及相關文獻［27］對臺風災害的篩選標準，把臺風災情分為較重（受災人口≥1萬人、死亡人口≥1人、受災農(nóng)作物≥1千公頃、直接經(jīng)濟損失≥1億元）和較輕（受災人口＜1萬人、死亡人口=0人、受災農(nóng)作物＜1千公頃、直接經(jīng)濟損失＜1億元）進行比較，具體結(jié)果見圖7。

圖7 影響因子箱形圖Fig.7 Boxplot of eight influencing factors

相對于較輕災情，在較重災情的影響因子中，平均風速要大1級，平均降水量要大100 mm，平均聚臺風中心距離要小100 km，平均高程差要大100～200 m，平均坡度要大2～3°，平均河網(wǎng)密度要小100 m/km2。因此，在致災因子中，風速越大，降水量越大，致災危險性越大；在孕災環(huán)境因子中，聚臺風中心距離越近，高程差越大，坡度越大，河網(wǎng)密度越小，災害越易發(fā)生。在人類活動因子中，人口密度和人均GDP對較重和較輕災情的影響差異不大。

2.4 影響因素貢獻率分析

為了進一步定量分析各影響因素的貢獻率，選取臺風災情較重的數(shù)據(jù)，運用地理探測器方法，分析致災因子、孕災環(huán)境因子和人類活動因子對受災人口、死亡人口、受災農(nóng)作物、直接經(jīng)濟損失等災情的影響。具體的分析結(jié)果見表5。

表5 各影響因子對浙江省臺風災情的貢獻率Table 5 Contributions of eight influencing factors to typhoon disasters in Zhejiang %

在受災人口中，各影響因子的貢獻率合計為72.1%，影響因子由強到弱依次為最大風速=距臺風中心距離＞三日內(nèi)最大降水量＞人口密度＞人均GDP＞高程差＞河網(wǎng)密度＞平均坡度。臺風災害影響因子中，最大風速對受災人口的貢獻率最大（20.0%）。距臺風中心距離的貢獻率（20.0%）與最大風速的貢獻率一樣，可以理解為最大風速的強度在空間上的表現(xiàn)與受災區(qū)距臺風中心的距離是一致的，即受災區(qū)距臺風中心的距離越近，風速強度越高，對人口影響越大。其次是三日內(nèi)最大降水量（12.8%）對受災人口的貢獻。高程差、平均坡度和河網(wǎng)密度對受災人口影響有一定影響，人口密度和人均GDP因子對受災人口影響不大。

在死亡人口中，各影響因子的貢獻率合計為84.3%，影響因子由強到弱依次為最大風速=距臺風中心距離＞三日內(nèi)最大降水量＞高程差＞人口密度＞人均GDP＞河網(wǎng)密度＞平均坡度。臺風災害影響因子中，最大風速的貢獻等于距臺風中心距離（25.0%），其次是三日內(nèi)最大降水量（15.5%）對死亡人口的貢獻率。高程差、平均坡度和河網(wǎng)密度對死亡人口影響有一定影響，人口密度和人均GDP因子對死亡人口影響不大。

在受災農(nóng)作物中，各影響因子的貢獻率合計為81.0%，影響因子由強到弱依次為最大風速=距臺風中心距離＞三日內(nèi)最大降水量＞河網(wǎng)密度＞人口密度＞平均坡度＞人均GDP＞高程差。臺風災害影響因子中，最大風速對受災農(nóng)作物的貢獻率最大（21.5%）。其次是三日內(nèi)最大降水量的貢獻率（15.1%）。高程差、平均坡度、河網(wǎng)密度對受災農(nóng)作物有一定影響，人口密度和人均GDP因子對受災農(nóng)作物影響不大。

在直接經(jīng)濟損失中，各影響因子的貢獻率合計為71.1%，影響因子由強到弱依次為最大風速=距臺風中心距離＞三日內(nèi)最大降水量＞高程差＞人口密度＞人均GDP＞河網(wǎng)密度＞平均坡度。臺風災害影響因子中，最大風速對受災人口的貢獻率最大（22.4%），風速等級越高，直接經(jīng)濟損失數(shù)量越大。其次是三日內(nèi)最大降水量的貢獻（14.0%）。高程差、平均坡度、河網(wǎng)密度、人口密度、人均GDP對直接經(jīng)濟損失影響較小。

通過分析受災人口、死亡人口、受災農(nóng)作物和直接經(jīng)濟損失等災情的影響因子，結(jié)果表明，臺風的最大風速、三日內(nèi)最大降水量和空間距離對災情的影響起著決定性的作用。臺風風速強度越大，降水量越多，距臺風中心距離越近，災情越重。強臺風和超強臺風造成受災人口的比例可達5%～8%，當臺風級別達到12級以上時，災害造成的人員傷亡和直接經(jīng)濟損失劇烈增長［28］。此外，臺風登陸時會帶來暴雨或特大暴雨［29-30］，其中，約95%的臺風引發(fā)的日降水量大于100 mm，約60%的臺風引發(fā)日降水量大于250 mm［31-32］，并引發(fā)洪澇和山洪災害。高程差、平均坡度和河網(wǎng)密度等對臺風災情的有一定影響。人口密度和人均GDP因子對臺風災情影響不大。

3 結(jié)論

本文以縣域為研究單元，通過對浙江省臺風災情數(shù)據(jù)的分析，結(jié)合風場數(shù)據(jù)、降水數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)和統(tǒng)計年鑒等資料，研究了臺風災情時空格局特征。在此基礎上，采用地理探測器方法研究了浙江省臺風災情的影響因素。得出結(jié)論如下：

（1）2009-2020年，共有27個臺風登陸或影響浙江省，其中在浙江省登陸的臺風有7個。臺風主要集中發(fā)生在7月、8月和9月，約占全年的89%。

（2）臺風災害損失嚴重地區(qū)主要分布在浙江省東南部沿海地區(qū)。27個臺風中，12個超強臺風造成的損失最嚴重，造成的損失約占全部受災人口的36%、死亡人口的83%、受災農(nóng)作物的35%、直接經(jīng)濟損失的

43%。

（3）在8個影響因子中，臺風最大風速、三日內(nèi)最大降水量和距臺風中心距離對受災人口、死亡人口、受災農(nóng)作物和直接經(jīng)濟損失的貢獻率最大；高程差、平均坡度和河網(wǎng)密度等對災情有一定影響；人口密度和人均GDP對災情影響不大。

本文在進行臺風災情影響因素分析時，由于受限于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和精度，還有很多方面需要完善。在致災因子方面，未考慮風暴潮的影響。風暴潮成災頻率高、致災強度大，造成的損失重，對沿海人民的生命財產(chǎn)和海岸帶的經(jīng)濟有很大影響。在孕災環(huán)境方面，未考慮土壤類型、植被指數(shù)等因素的影響。土壤類型影響降水的產(chǎn)匯流過程；植被指數(shù)反映地表植被覆蓋情況，影響風速和地面降水。在人類活動方面，未考慮防災減災能力、防洪工程的影響。防災減災能力和防洪工程可有效減輕臺風災害損失。本文采用地理探測器方法，能夠探測出不同的影響因子對臺風災情的貢獻率的大小，分析出對臺風災害影響的主要因素，但卻無法檢測影響因子對臺風災情是具有放大效應還是減弱效應?？傊?，在今后臺風災情空間格局以及影響因素研究中，要充分考慮以上因素的影響。